So sánh giữa sql và bigdata năm 2024

Trong thời đại công nghệ 4.0 hiện nay, các doanh nghiệp trong nhiều lĩnh vực khác nhau luôn chú trọng ứng dụng Big Data để phát triển việc kinh doanh của mình. Vậy Big Data là gì? Và vai trò của nó như thế nào? Hãy đọc tiếp bài viết dưới đây của AsiaSoft để giải đáp các thắc mắc trên nhé!

Big Data là một khái niệm được sử dụng để mô tả lượng lớn dữ liệu số (data) mà một tổ chức hoặc hệ thống cần xử lý và quản lý. Big Data không chỉ liên quan đến khối lượng dữ liệu lớn mà còn bao gồm các thách thức liên quan đến tính đa dạng, tốc độ xử lý, và tính phức tạp của dữ liệu.

Để xử lý và tận dụng Big Data, các tổ chức thường sử dụng các công cụ và kỹ thuật như Hadoop, Spark, cơ sở dữ liệu NoSQL, học máy (machine learning), và trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence) để phân tích và trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu lớn này. Big Data có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, khoa học dữ liệu, y tế, quản lý nguồn tài nguyên, và nhiều lĩnh vực khác.

2. Đặc điểm của Big Data

Cụ thể, Big Data có 4 đặc điểm cơ bản:

• Khối lượng dữ liệu rất lớn: Big Data được đặc trưng bởi lượng dữ liệu lớn, thường lớn đến mức không thể quản lý bằng cách sử dụng các công cụ và phương pháp truyền thống. Dữ liệu có thể nằm trong khoảng từ terabytes (TB) đến petabytes (PB) hoặc thậm chí exabytes (EB).
• Velocity (Tốc độ): Dữ liệu Big Data thường được tạo ra và truyền tải với tốc độ nhanh. Ví dụ điển hình là dữ liệu từ cảm biến IoT, các giao dịch tài chính trực tuyến, hoặc dữ liệu truyền từ các trang web xã hội. Để xử lý dữ liệu này, cần khả năng xử lý thời gian thực.
• Variety (Đa dạng): Dữ liệu Big Data có tính đa dạng, tức là nó tồn tại dưới nhiều định dạng khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, dữ liệu cấu trúc (ví dụ: cơ sở dữ liệu SQL) và dữ liệu phi cấu trúc (ví dụ: dữ liệu JSON hoặc XML). Điều này đòi hỏi khả năng kết hợp và phân tích dữ liệu đa dạng.
• Veracity (Tính xác thực): Dữ liệu Big Data thường không hoàn toàn chính xác và có thể chứa lỗi hoặc nhiễu. Điều này đòi hỏi quá trình kiểm tra tính xác thực và xử lý lỗi để đảm bảo dữ liệu được sử dụng một cách đáng tin cậy.
• Value (Giá trị): Mục tiêu cuối cùng của việc xử lý Big Data là tạo ra giá trị từ dữ liệu này thông qua việc phân tích, khám phá thông tin, và ra quyết định thông minh dựa trên dữ liệu. Điều này đòi hỏi khả năng trích xuất thông tin hữu ích và ứng dụng nó vào các mục tiêu kinh doanh hoặc nghiên cứu cụ thể.
• Variability (Biến đổi): Dữ liệu Big Data có thể thay đổi theo thời gian hoặc theo ngữ cảnh, và điều này đòi hỏi các hệ thống và công cụ có khả năng thích nghi để xử lý dữ liệu trong tình huống thay đổi.
• Complexity (Phức tạp): Dữ liệu Big Data có thể bao gồm các quan hệ phức tạp giữa các yếu tố khác nhau. Điều này đòi hỏi khả năng sử dụng các phương pháp phân tích phức tạp như machine learning và data mining.
• Privacy and Security (Bảo mật và Quyền riêng tư): Xử lý dữ liệu Big Data thường liên quan đến các vấn đề liên quan đến bảo mật và quyền riêng tư, do đó cần có các biện pháp bảo vệ dữ liệu và tuân thủ quy định về quyền riêng tư.

3. Vai trò của Big Data

3.1. Xử lý và phân tích Big Data trở thành nút thắt của thế hệ công nghệ thông tin mới.

Internet di động, Internet vạn vật, mạng xã hội, nhà kỹ thuật số, thương mại điện tử,… là những hình thức ứng dụng của thế hệ công nghệ thông tin mới và các ứng dụng này tiếp tục tạo ra Big Data. Điện toán đám mây cung cấp nền tảng lưu trữ và tính toán cho những Big Data và đa dạng này. Thông qua việc quản lý, xử lý, phân tích và tối ưu hóa dữ liệu từ các nguồn khác nhau và cung cấp kết quả cho các ứng dụng trên, giá trị kinh tế và xã hội to lớn sẽ được tạo ra. Nói cách khác, nếu so sánh Big Data với một ngành, thì chìa khóa để mang lại lợi nhuận cho ngành này là cải thiện “khả năng xử lý” dữ liệu và đạt được “giá trị gia tăng” của dữ liệu thông qua “xử lý”.

Big DataBig Data có sức mạnh xúc tác cho sự thay đổi xã hội. Nhưng việc giải phóng năng lượng này đòi hỏi phải quản trị dữ liệu nghiêm ngặt, phân tích dữ liệu sâu sắc và một môi trường truyền cảm hứng cho sự đổi mới trong quản lý (Ramayya Krishnan, hiệu trưởng trường Cao đẳng Heinz, Đại học Carnegie Mellon ).

3.2. Big Data là động lực cho sự phát triển của ngành thông tin.

Công nghệ mới, sản phẩm mới, dịch vụ mới và hình thức kinh doanh mới cho thị trường Big Data sẽ tiếp tục xuất hiện. Trong lĩnh vực phần cứng và thiết bị tích hợp, Big Data sẽ có tác động quan trọng đến ngành công nghiệp chip và lưu trữ, đồng thời cũng sẽ làm phát sinh các máy chủ lưu trữ và xử lý dữ liệu tích hợp, điện toán bộ nhớ và các thị trường khác.

Trong lĩnh vực phần mềm và dịch vụ, Big Data sẽ kích thích sự phát triển của công nghệ xử lý và phân tích dữ liệu nhanh chóng, công nghệ khai thác dữ liệu và các sản phẩm phần mềm.

3.3. Sử dụng Big Data là yếu tố then chốt trong việc cải thiện khả năng cạnh tranh cốt lõi.

Việc ra quyết định trong mọi tầng lớp xã hội đang thay đổi từ “dựa trên kinh doanh” sang “dựa trên dữ liệu”.

Việc phân tích Big Data có thể cho phép các nhà bán lẻ nắm bắt xu hướng thị trường trong thời gian thực và phản ứng nhanh chóng; nó có thể hỗ trợ các nhà bán lẻ đưa ra quyết định để xây dựng các chiến lược tiếp thị chính xác và hiệu quả hơn; nó có thể giúp các công ty cung cấp cho người tiêu dùng các dịch vụ kịp thời và cá nhân hóa hơn ; trong y tế Trong lĩnh vực dịch vụ công, Big Data có thể cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán và hiệu quả của thuốc; trong khu vực công, Big Data cũng bắt đầu đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy phát triển kinh tế và duy trì ổn định xã hội.

3.4. Phương pháp nghiên cứu khoa học trong thời đại Big Data sẽ có những thay đổi lớn.

Ví dụ, khảo sát mẫu là một phương pháp nghiên cứu cơ bản trong khoa học xã hội. Trong kỷ nguyên Big Data, dữ liệu hành vi khổng lồ do các đối tượng nghiên cứu trên Internet tạo ra có thể được khai thác và phân tích thông qua giám sát và theo dõi thời gian thực, phát hiện các quy luật cũng như đề xuất kết luận nghiên cứu và biện pháp đối phó.

4. Phân tích Big Data

Như chúng ta đã biết, Big Data không còn đơn giản là Big Data mà thực tế quan trọng nhất là việc phân tích Big Data, chỉ thông qua phân tích, chúng ta mới có thể thu được nhiều thông tin thông minh, chuyên sâu và có giá trị. Khi đó, ngày càng có nhiều ứng dụng liên quan đến Big Data và các thuộc tính của những Big Data này, bao gồm số lượng, tốc độ, tính đa dạng,…, đều thể hiện sự phức tạp ngày càng tăng của Big Data. Nó đặc biệt quan trọng và có thể nói là yếu tố quyết định xem thông tin cuối cùng có giá trị hay không.

Dựa trên sự hiểu biết này, các phương pháp và lý thuyết phổ biến về phân tích Big Data là gì?

4.1. Phân tích trực quan

Người dùng phân tích Big Data bao gồm các chuyên gia phân tích Big Data và người dùng thông thường, nhưng yêu cầu cơ bản nhất đối với phân tích Big Data đối với cả hai người là phân tích trực quan. Vì phân tích trực quan có thể trình bày trực quan các đặc điểm của Big Data để có thể dễ dàng phân tích, đơn giản và rõ ràng như việc nhìn vào những bức tranh và nói chuyện.

4.2. Thuật toán khai thác dữ liệu

Cốt lõi lý thuyết của phân tích Big Data là các thuật toán khai thác dữ liệu. Các thuật toán khai thác dữ liệu khác nhau dựa trên các loại và định dạng dữ liệu khác nhau để trình bày một cách khoa học hơn các đặc điểm của dữ liệu. Chính vì những điều này mà chúng được các nhà thống kê trên toàn thế giới công nhận.

Các phương pháp thống kê khác nhau có thể đi sâu vào dữ liệu và khám phá các giá trị được công nhận. Một khía cạnh khác là các thuật toán khai thác dữ liệu này có thể xử lý Big Data nhanh hơn, nếu một thuật toán phải mất vài năm mới đưa ra kết luận thì giá trị của Big Data sẽ không thể nói trước được.

4.3. Phân tích dự đoán

Một trong những lĩnh vực ứng dụng cuối cùng của phân tích Big Data là phân tích dự đoán, bao gồm các đặc điểm khai thác từ Big Data và các mô hình được thiết lập một cách khoa học, sau đó dữ liệu mới có thể được đưa vào thông qua các mô hình để dự đoán dữ liệu trong tương lai.

4.4. Chất lượng dữ liệu và quản lý dữ liệu

Phân tích Big Data không thể tách rời khỏi chất lượng dữ liệu và quản lý dữ liệu. Dữ liệu chất lượng cao và quản lý dữ liệu hiệu quả có thể đảm bảo tính xác thực và giá trị của kết quả phân tích, cho dù trong nghiên cứu học thuật hay ứng dụng thương mại.

Cơ sở của phân tích Big Data là năm khía cạnh trên, tất nhiên, nếu bạn đi sâu hơn vào phân tích Big Data, sẽ có nhiều phương pháp phân tích Big Data đặc biệt, chuyên sâu và chuyên nghiệp hơn.

5. Công nghệ Big Data

• Thu thập dữ liệu:

Các công cụ ETL chịu trách nhiệm trích xuất dữ liệu từ các nguồn dữ liệu phân tán và không đồng nhất, chẳng hạn như dữ liệu quan hệ, tệp dữ liệu phẳng,…, vào lớp giữa tạm thời để làm sạch, chuyển đổi, tích hợp và cuối cùng tải vào kho dữ liệu hoặc dữ liệu mart trở thành cơ sở xử lý phân tích và khai thác dữ liệu trực tuyến.

• * Truy cập dữ liệu: cơ sở dữ liệu quan hệ, NOSQL, SQL,…
  • Cơ sở hạ tầng: lưu trữ đám mây, lưu trữ tệp phân tán,…
• Xử lý dữ liệu:

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP, Natural Ngôn ngữ xử lý) là môn học nghiên cứu các vấn đề về ngôn ngữ trong sự tương tác giữa con người và máy tính. Mấu chốt của việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên là để máy tính “hiểu” được ngôn ngữ tự nhiên, do đó xử lý ngôn ngữ tự nhiên còn được gọi là hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU, Natural Ngôn ngữ hiểu), hay còn gọi là ngôn ngữ học tính toán (Computational Linguistics) đó là xử lý thông tin ngôn ngữ một nhánh, mặt khác nó là một trong những chủ đề cốt lõi của trí tuệ nhân tạo (AI, Trí tuệ nhân tạo).

• Phân tích thống kê:

Kiểm tra giả thuyết, kiểm tra ý nghĩa, phân tích khác biệt, phân tích tương quan, kiểm tra T, phân tích phương sai, phân tích chi bình phương, phân tích tương quan một phần, phân tích khoảng cách, phân tích hồi quy, phân tích hồi quy đơn giản, phân tích hồi quy bội, hồi quy từng bước, dự đoán hồi quy và phân tích phần dư, hồi quy sườn, phân tích hồi quy logistic, ước lượng đường cong, phân tích nhân tố, phân tích cụm, phân tích thành phần chính, phân tích nhân tố, phương pháp phân cụm nhanh và phương pháp phân cụm, phân tích phân biệt, phân tích tương ứng, phân tích tương ứng đa biến (phân tích tỷ lệ tối ưu), bootstrap công nghệ,…

• Khai thác dữ liệu:

Phân loại, ước tính, dự đoán, nhóm mối quan hệ hoặc quy tắc liên kết, phân cụm, mô tả và trực quan hóa, khai thác các kiểu dữ liệu phức tạp (văn bản, web, đồ họa, hình ảnh, video, âm thanh,…)

• Dự đoán mô hình: Mô hình dự đoán, học máy, mô hình hóa và mô phỏng.
• Trình bày kết quả: Điện toán đám mây, đám mây thẻ, sơ đồ mối quan hệ,…

6. Xử lý Big Data

6.1. Xử lý Big Data: Thu thập

Việc thu thập Big Data đề cập đến việc sử dụng nhiều cơ sở dữ liệu để nhận dữ liệu từ khách hàng (dưới dạng Web, Ứng dụng hoặc cảm biến,…) và người dùng có thể thực hiện các truy vấn và xử lý đơn giản thông qua các cơ sở dữ liệu này. Ví dụ: các công ty thương mại điện tử sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống như MySQL và Oracle để lưu trữ từng dữ liệu giao dịch, ngoài ra, cơ sở dữ liệu NoSQL như Redis và MongoDB cũng thường được sử dụng để thu thập dữ liệu.

Trong quá trình thu thập Big Data, đặc điểm và thách thức chính của nó là số lượt truy cập đồng thời cao, vì có thể có hàng nghìn người dùng truy cập và vận hành cùng lúc, chẳng hạn như các trang web bán vé tàu và Taobao, các lượt truy cập đồng thời của họ là The giá trị cao nhất đạt tới hàng triệu, vì vậy một số lượng lớn cơ sở dữ liệu cần được triển khai ở đầu bộ sưu tập để hỗ trợ nó. Và cách thực hiện cân bằng tải và phân chia giữa các cơ sở dữ liệu này đòi hỏi phải có tư duy và thiết kế chuyên sâu.

6.2. Xử lý Big Data phần 2: Nhập/tiền xử lý

Mặc dù bản thân bộ sưu tập sẽ có nhiều cơ sở dữ liệu, nhưng nếu muốn phân tích hiệu quả những dữ liệu khổng lồ này, bạn nên nhập dữ liệu từ giao diện người dùng vào cơ sở dữ liệu phân tán quy mô lớn tập trung hoặc cụm lưu trữ phân tán và bạn có thể nhập dữ liệu đó dựa trên Do một số công việc làm sạch và sơ chế đơn giản. Một số người dùng cũng sẽ sử dụng Storm từ Twitter để thực hiện tính toán truyền phát dữ liệu khi nhập nhằm đáp ứng nhu cầu tính toán theo thời gian thực của một số doanh nghiệp.

Đặc điểm và thách thức của quá trình nhập và tiền xử lý chủ yếu là lượng dữ liệu được nhập lớn và lượng dữ liệu được nhập mỗi giây thường lên tới hàng trăm megabyte hoặc thậm chí gigabyte.

6.3. Xử lý Big Data Phần 3: Thống kê/Phân tích

Big DataThống kê và phân tích chủ yếu sử dụng cơ sở dữ liệu phân tán hoặc cụm điện toán phân tán để thực hiện phân tích, phân loại và tóm tắt thông thường dữ liệu khổng lồ được lưu trữ trong đó nhằm đáp ứng hầu hết các nhu cầu phân tích phổ biến. Về vấn đề này, một số nhu cầu thời gian thực sẽ là GreenPlum của EMC, Exadata của Oracle và lưu trữ cột dựa trên MySQL Infobright được sử dụng và Hadoop có thể được sử dụng cho một số yêu cầu xử lý hàng loạt hoặc dựa trên dữ liệu bán cấu trúc.

Đặc điểm và thách thức chính của phần thống kê và phân tích là việc phân tích liên quan đến một lượng lớn dữ liệu, tiêu tốn nhiều tài nguyên hệ thống, đặc biệt là I/O.

6.4. Xử lý Big Data Phần 4: Khai thác

Khác với quy trình phân tích và thống kê trước đây, khai thác dữ liệu nói chung không có bất kỳ chủ đề đặt trước nào, nó chủ yếu thực hiện các phép tính dựa trên các thuật toán khác nhau trên dữ liệu hiện có để đạt được hiệu quả dự đoán, từ đó đạt được một số nhu cầu phân tích dữ liệu cấp cao. Các thuật toán điển hình bao gồm Kmeans để phân cụm, SVM để học thống kê và NaiveBayes để phân loại. Các công cụ chính được sử dụng bao gồm Mahout của Hadoop,… Đặc điểm và thách thức của quá trình này chủ yếu là các thuật toán được sử dụng để khai thác rất phức tạp, lượng dữ liệu và tính toán liên quan đến tính toán lớn, các thuật toán khai thác dữ liệu thường được sử dụng chủ yếu là đơn luồng.

Toàn bộ quy trình xử lý Big Data ít nhất phải đáp ứng bốn bước này trước khi có thể coi là quá trình xử lý Big Data tương đối hoàn chỉnh.

Hy vọng bài viết này sẽ mang đến cho bạn cái nhìn rõ hơn về Big Data, giúp bạn phần nào bắt kịp với công nghệ dữ liệu hiện nay. Hãy chia sẻ bài viết cho nhiều người hơn nếu thấy nó bổ ích nhé!