Phân tích dữ liệu lớn là quy trình hoàn chỉnh kiểm tra lượng lớn dữ liệu thông qua nhiều công cụ và quy trình khác nhau để phát hiện ra các mẫu chưa biết, mối tương quan ẩn, xu hướng có ý nghĩa và các thông tin chi tiết khác để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, nhằm theo đuổi kết quả tốt hơn.
Ngày nay, dữ liệu lớn là một trong những cuộc thảo luận quan trọng nhất giữa các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và các nhà lãnh đạo ngành. Ngày nay, chúng ta đang sống trong một thế giới kỹ thuật số, vì vậy mọi doanh nghiệp đều theo đuổi dữ liệu lớn để có được những hiểu biết có giá trị từ lượng lớn dữ liệu thô. Vì vậy, trong bài đăng trên blog này, chúng ta sẽ tìm hiểu Big Data Analytics là gì, tại sao nó lại quan trọng như vậy, cũng như các tính năng và lợi ích khác nhau của nó.
Bạn đang xem: Phân tích dữ liệu lớn là gì
Dữ liệu lớn chủ yếu được đo lường bằng lượng dữ liệu. Nhưng cùng với đó, dữ liệu lớn cũng bao gồm dữ liệu đến với tốc độ rất nhanh và rất lớn. Dữ liệu lớn về cơ bản được chia thành ba loại, cụ thể là:
- dữ liệu có cấu trúc
- dữ liệu phi cấu trúc
- dữ liệu bán cấu trúc
Dữ liệu lớn có thể được đo bằng terabyte trở lên. Đôi khi, dữ liệu lớn có thể vượt quá petabyte. Dữ liệu có cấu trúc bao gồm tất cả dữ liệu có thể được lưu trữ trong các cột của bảng. Dữ liệu không có cấu trúc là dữ liệu không thể được lưu trữ trong sổ làm việc và dữ liệu bán cấu trúc là thứ không phù hợp với mô hình dữ liệu có cấu trúc. Bạn vẫn có thể tìm kiếm dữ liệu bán cấu trúc như dữ liệu có cấu trúc, nhưng không thể dễ dàng như tìm kiếm dữ liệu có cấu trúc.
Dữ liệu có cấu trúc có thể được lưu trữ trong các cột của bảng. Cơ sở dữ liệu quan hệ là một ví dụ về dữ liệu có cấu trúc . Cơ sở dữ liệu quan hệ rất dễ hiểu. Hầu hết các máy tính hiện đại có thể hiểu dữ liệu có cấu trúc.
Mặt khác, dữ liệu phi cấu trúc là dữ liệu không thể được đưa vào cơ sở dữ liệu dạng bảng. Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc bao gồm âm thanh , video và các loại dữ liệu khác tạo nên một phần lớn dữ liệu. Không cần biết ngày nay nó khổng lồ như thế nào.
Dữ liệu bán cấu trúc bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu không có cấu trúc. Các bộ dữ liệu như vậy chứa cấu trúc thích hợp, nhưng do những hạn chế nhất định, dữ liệu không thể được sắp xếp hoặc xử lý. Loại dữ liệu này bao gồm xml data , tệp json , v.v. p>
So sánh Phân tích dữ liệu lớn và Khoa học dữ liệu
Xử lý dữ liệu lớn
Để xử lý dữ liệu lớn, máy tính đám mây và vật lý cũng được yêu cầu. Ngày nay, nhờ những tiến bộ trong công nghệ, chúng ta có thể kết hợp điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo vào phạm vi xử lý dữ liệu lớn. Nhờ tất cả những tiến bộ này, việc nhập liệu thủ công có thể được giảm bớt và có thể tiếp tục tự động hóa.
Phân tích dữ liệu đề cập đến một tập hợp các phương pháp định lượng và định tính được sử dụng để thu được những thông tin chi tiết có giá trị từ dữ liệu. Nó bao gồm nhiều quy trình bao gồm trích xuất dữ liệu, phân loại dữ liệu để phân tích các mẫu, mối quan hệ và kết nối khác nhau cũng như những hiểu biết có giá trị khác từ nó.
Ngày nay, gần như mọi tổ chức đã tự chuyển đổi thành tổ chức theo hướng dữ liệu, có nghĩa là họ đang triển khai phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu để thu thập dữ liệu có liên quan hơn, bao gồm khách hàng, thị trường và quy trình kinh doanh. Dữ liệu này sau đó được phân loại, lưu trữ và phân tích để hiểu rõ hơn và có những hiểu biết có giá trị từ nó.
Tìm hiểu về phân tích dữ liệu lớn
Với phân tích dữ liệu lớn, bạn có thể trả lời các câu hỏi chẩn đoán mới về nhu cầu kinh doanh của mình. Nó cung cấp nhiều dữ liệu hơn và phân tích phức tạp để mang lại kết quả có thể hành động cho các nhóm kinh doanh của bạn. Bạn có thể bắt đầu với một câu hỏi chung được tiết lộ bằng phân tích mô tả truyền thống của bạn.
Ngoài ra, phân tích dữ liệu lớn cho phép bạn khám phá các câu hỏi chẩn đoán sâu hơn (một số câu hỏi trong số đó có thể bạn chưa nghĩ đến) để tiết lộ thông tin chi tiết mới và xác định các bước cần thực hiện để cải thiện hiệu suất kinh doanh. Định nghĩa của nhiều chủ đề dữ liệu lớn tập trung vào góc nhìn từ dưới lên, sử dụng ba dữ liệu v – khối lượng , đa dạng và tốc độ .
Thuật ngữ “phân tích dữ liệu lớn” có vẻ đơn giản, nhưng phân tích dữ liệu lớn bao gồm một số lượng lớn các quy trình. Chúng ta có thể coi dữ liệu lớn là một loại dữ liệu có khối lượng lớn, tốc độ và sự đa dạng. Các công cụ phân tích dữ liệu lớn có thể hiểu được lượng lớn dữ liệu và biến nó thành thông tin chi tiết có giá trị về doanh nghiệp.
Mặc dù thuật ngữ “phân tích dữ liệu lớn” nghe có vẻ đơn giản, nhưng nó thực sự khá đơn giản. Phân tích dữ liệu phức tạp nhất khi được triển khai cho các ứng dụng dữ liệu lớn. Ba thuộc tính quan trọng nhất của dữ liệu lớn bao gồm khối lượng, tốc độ và sự đa dạng.
Nhu cầu phân tích dữ liệu lớn bắt nguồn từ thực tế là chúng tôi tạo ra dữ liệu với tốc độ cực nhanh và mọi tổ chức cần hiểu rõ về dữ liệu này. Theo các nguồn đã xác nhận, vào năm 2020, chúng ta sẽ tạo ra 1,7 mb / giây dữ liệu đáng kinh ngạc, do tất cả mọi người trên hành tinh đóng góp.
Tất cả những điều này cho chúng ta biết tầm quan trọng của phân tích dữ liệu lớn đối với việc hiểu tất cả lượng dữ liệu khổng lồ. Phân tích dữ liệu lớn giúp chúng tôi tổ chức, chuyển đổi và lập mô hình dữ liệu theo yêu cầu của tổ chức, xác định các mẫu và rút ra kết luận từ chúng.
Số lượng dữ liệu càng lớn, vấn đề càng lớn. Do đó, dữ liệu lớn có thể được định nghĩa là dữ liệu có kích thước có vấn đề và yêu cầu cách tiếp cận cập nhật để giải quyết vấn đề. Khối lượng, tốc độ và sự đa dạng của phân tích dữ liệu có nghĩa là các phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống sẽ không áp dụng ở đây.
Các loại phân tích dữ liệu lớn
- Phân tích mô tả: Loại phân tích này nói về phân tích dựa trên quy tắc và dựa trên khuyến nghị để xác định đường dẫn phân tích cụ thể của tổ chức. văn phòng. Ở cấp độ tiếp theo, phân tích mô tả đang tự động hóa các quyết định và hành động – làm cách nào tôi có thể thực hiện điều này? Dựa trên phân tích trước đó, mạng nơ-ron và phương pháp heuristics được áp dụng vào dữ liệu để đề xuất các hành động tốt nhất có thể tạo ra kết quả mong muốn.
- Phân tích dự đoán : Loại phân tích này đảm bảo rằng con đường được dự đoán cho quá trình hành động trong tương lai. Cách thức và lý do trả lời các câu hỏi sẽ tiết lộ các mẫu cụ thể để phát hiện khi nào kết quả sắp xảy ra. Phân tích dự đoán được xây dựng dựa trên phân tích chẩn đoán để tìm kiếm các mẫu này và hiểu điều gì sẽ xảy ra. Học máy cũng được áp dụng cho việc học liên tục khi các mô hình mới xuất hiện.
- Phân tích mô tả : Trong loại phân tích này, dữ liệu chúng tôi xử lý sẽ đến. Để khai thác những dữ liệu này, chúng tôi phân tích và mô tả theo dữ liệu. Nhiều tổ chức dành nhiều năm để tạo ra phân tích mô tả – trả lời các câu hỏi “điều gì đã xảy ra”. Thông tin này có giá trị, nhưng chỉ cung cấp hình ảnh gương chiếu hậu chất lượng cao của doanh nghiệp. Trong phân tích chẩn đoán, hầu hết các tổ chức đang bắt đầu áp dụng phân tích dữ liệu lớn để trả lời các câu hỏi chẩn đoán – như thế nào và tại sao mọi thứ lại xảy ra. Một số cũng có thể gọi những phân tích hành vi này.
- Phân tích chẩn đoán: Đây là một cách để nhìn lại quá khứ và xác định lý do tại sao điều gì đó đã xảy ra. Loại phân tích này thường xoay quanh việc làm việc trên trang tổng quan. Việc sử dụng dữ liệu lớn để phân tích chẩn đoán có thể giúp ích theo hai cách: (a) dữ liệu bổ sung do thời đại kỹ thuật số mang lại có thể giúp loại bỏ các điểm mù trong phân tích và (b) cung cấp thông tin chi tiết về cách thức và lý do để giúp xác định các hành động cần thực hiện . câu hỏi.
Làm cách nào để phân tích dữ liệu lớn giúp tạo ra thông tin chi tiết về doanh nghiệp?
Có nhiều công cụ trong phân tích dữ liệu lớn có thể được triển khai thành công để phân tích cú pháp dữ liệu và thu thập thông tin chi tiết có giá trị từ đó. Các thách thức về tính toán và xử lý dữ liệu trên quy mô lớn có nghĩa là các công cụ cần phải có khả năng xử lý cụ thể loại dữ liệu này.
Sự ra đời của dữ liệu lớn đã thay đổi phân tích mãi mãi, vì các công cụ xử lý dữ liệu truyền thống như hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ không thể xử lý dữ liệu lớn trong các tập dữ liệu lớn. sự đa dạng của nó. Ngoài ra, kho dữ liệu không thể xử lý dữ liệu rất lớn.
Kỷ nguyên dữ liệu lớn đã cách mạng hóa các yêu cầu về việc trích xuất ý nghĩa từ dữ liệu kinh doanh. Trong thế giới của cơ sở dữ liệu quan hệ, quản trị viên có thể dễ dàng tạo báo cáo về nội dung dữ liệu để sử dụng cho doanh nghiệp, nhưng những báo cáo này cung cấp rất ít hoặc không cung cấp nhiều thông tin kinh doanh. . Vì vậy, họ sử dụng kho dữ liệu, nhưng kho dữ liệu thường không thể xử lý quy mô của dữ liệu lớn một cách hiệu quả về chi phí.
Trong khi lưu trữ dữ liệu chắc chắn là một hình thức phân tích dữ liệu có liên quan, thuật ngữ “phân tích dữ liệu” đang dần có được các thuật ngữ con cụ thể gắn liền với những thách thức khó khăn trong phân tích dữ liệu có thể phát sinh. Khối lượng, sự đa dạng và tốc độ.
Cơ sở dữ liệu phân tích dữ liệu lớn
Cơ sở dữ liệu không quan hệ
Cơ sở dữ liệu không quan hệ được sử dụng để xử lý dữ liệu phi cấu trúc. Ở đây, dữ liệu không thể được lưu trữ trong các cột bảng thông thường. Các tệp json và xml là một số kiểu dữ liệu phi cấu trúc quan trọng nhất. Với json, bạn có thể viết các tác vụ ở lớp ứng dụng, cho phép chức năng đa nền tảng nâng cao.
Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ
Đối với các công cụ xử lý dữ liệu lớn như hadoop, tốc độ xử lý cực kỳ thấp do truy cập đọc và ghi liên tục vào bộ nhớ đĩa. Nhưng bạn có thể đọc và ghi ở tốc độ cao hơn do bộ nhớ xử lý nhanh. Đây là lúc các công cụ bộ nhớ như apache spark phát huy tác dụng.
hadoop hybrid: lưu trữ và xử lý dữ liệu
Bạn có thể coi hadoop như một công cụ xử lý hỗn hợp có thể được sử dụng cho cả hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu. Nhánh lưu trữ của hadoop là hệ thống tệp phân tán hadoop và nhánh xử lý của hadoop là mapreduce. Hadoop đang ngày càng được chấp nhận do nhu cầu về các công cụ xử lý kết hợp trong thế giới kỹ thuật số đầy đột phá ngày nay. Apache Hadoop là một công cụ xử lý và lưu trữ dữ liệu kết hợp có thể được tận dụng bởi ngay cả các tổ chức nhỏ vì nó là một phần của nền tảng mã nguồn mở.
Tầm quan trọng của khai thác dữ liệu
Khai thác dữ liệu có thể được sử dụng để giảm chi phí và tăng doanh thu. Khai phá dữ liệu là một trong những bước cơ bản của quá trình phân tích dữ liệu. Đây là bước bạn thực hiện trích xuất, biến đổi và nạp để đưa dữ liệu chính xác vào kho dữ liệu. Nó cũng đảm nhận nhiệm vụ lưu trữ và quản lý dữ liệu dựa trên cơ sở dữ liệu đa chiều. Trong khai thác dữ liệu, gần đây chúng ta đã có một số hiện tượng dựa vào phân tích ngữ cảnh của các tập dữ liệu lớn để khám phá mối quan hệ giữa các mục dữ liệu khác nhau. Mục đích là sử dụng một tập dữ liệu duy nhất cho các mục đích khác nhau của những người dùng khác nhau. Cuối cùng, nhiệm vụ của khai thác dữ liệu là trình bày dữ liệu được phân tích một cách đơn giản và hiệu quả.
Các công cụ hàng đầu được sử dụng trong phân tích dữ liệu lớn
Trong phần này, chúng tôi sẽ giúp bạn làm quen với các khía cạnh khác nhau của trường phân tích dữ liệu lớn. Tại đây, chúng tôi liệt kê các khóa học phân tích bạn có thể tham gia:
- apache spark: spark là một khung phân tích dữ liệu thời gian thực, là một phần của hệ sinh thái hadoop.
- python: Đây là một trong những ngôn ngữ lập trình có mục đích chung nhất và đang nhanh chóng được triển khai trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm cả học máy.
- sas: sas là một công cụ phân tích nâng cao để làm việc và có được thông tin chi tiết có giá trị từ lượng lớn dữ liệu.
- hadoop: Đây là khung dữ liệu lớn phổ biến nhất được nhiều tổ chức trên thế giới triển khai để hiểu dữ liệu lớn.
- hadoop: li>
- sql: Đây là ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc ngôn ngữ được sử dụng để làm việc với các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ.
- hoạt cảnh: Đây là công cụ thông minh kinh doanh phổ biến nhất được phát triển. Đối với mục đích trực quan hóa dữ liệu và phân tích kinh doanh.
- splunk: splunk là công cụ được lựa chọn để phân tích cú pháp dữ liệu do máy tạo ra và có được những hiểu biết kinh doanh có giá trị từ nó.
- r Lập trình: r là một ngôn ngữ lập trình số. 1 Được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng cho các ứng dụng đồ họa và tính toán thống kê.
Các lĩnh vực chính để sử dụng phân tích dữ liệu lớn
Bán lẻ
Ngành bán lẻ đang tích cực triển khai phân tích dữ liệu lớn. Họ đang áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu để hiểu những gì người tiêu dùng đang mua và cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp cho những khách hàng đó. Ngày nay, tất cả là về trải nghiệm đa kênh. Khách hàng có thể liên hệ với một thương hiệu thông qua một kênh và cuối cùng là mua qua một kênh khác, tất cả đều phải qua nhiều trung gian hơn. Các nhà bán lẻ phải theo dõi hành trình của khách hàng và phải xây dựng dựa trên đó bằng các chiến dịch tiếp thị và quảng cáo để tăng cơ hội bán hàng và giảm chi phí.
Công nghệ
Các công ty công nghệ cung cấp sản phẩm và dịch vụ cũng đang tích cực triển khai phân tích dữ liệu lớn. Họ đang tìm hiểu thêm về cách khách hàng tương tác với trang web hoặc ứng dụng của họ và thu thập thông tin chính. Dựa trên điều này, họ có thể tối ưu hóa doanh số bán hàng, dịch vụ khách hàng, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và hơn thế nữa. Nó cũng giúp họ tung ra các sản phẩm và dịch vụ mới, vì chúng ta đang sống trong nền kinh tế thâm dụng tri thức ngày nay và các doanh nghiệp công nghệ đang hưởng lợi từ phân tích dữ liệu lớn.
Chăm sóc sức khỏe
Chăm sóc sức khỏe là một ngành khác có thể hưởng lợi rất nhiều từ các công cụ, kỹ thuật và quy trình phân tích dữ liệu lớn. Nhân viên y tế có thể chẩn đoán sức khỏe của bệnh nhân thông qua các xét nghiệm khác nhau, chạy nó qua máy tính của họ, tìm kiếm các bất thường và bệnh tật, v.v. Phân tích dữ liệu lớn cũng có thể giúp cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và tăng hiệu quả của các phương pháp điều trị và thuốc. Một số bệnh có thể được chẩn đoán trước khi chúng phát triển, vì vậy có thể thực hiện các biện pháp phòng ngừa hơn là chữa bệnh.
Sản xuất
Sản xuất là một lĩnh vực công nghiệp liên quan đến sự phát triển của hàng hóa vật chất. Vòng đời của một quy trình sản xuất có thể khác nhau giữa các sản phẩm. Hệ thống sản xuất trong mối quan hệ với môi trường công nghiệp và toàn bộ hệ thống sản xuất. Có rất nhiều công nghệ liên quan như IoT, robot, v.v., nhưng xương sống của mỗi công nghệ đều dựa trên phân tích dữ liệu lớn. Sử dụng phân tích dữ liệu lớn, các nhà sản xuất có thể tăng năng suất, giảm thời gian tiếp thị, cải thiện chất lượng, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và quy trình hậu cần, đồng thời xây dựng các nguyên mẫu để hiểu sản phẩm là gì trước khi xuất xưởng. Trong tất cả các bước này, phân tích dữ liệu lớn có thể giúp các nhà sản xuất.
Năng lượng
Hầu hết các công ty dầu khí trong ngành năng lượng là những người sử dụng phân tích dữ liệu lớn. Trong thăm dò tài nguyên và dầu mỏ, một lượng lớn phân tích dữ liệu lớn được triển khai. Hơn nữa, thị trường nhiên liệu hóa thạch rất dễ biến động. Do đó, có rất nhiều phân tích dữ liệu lớn có thể được sử dụng để xác định giá của một thùng dầu nên ở mức nào, sản lượng nên là bao nhiêu và liệu cái giếng đó có sinh lời hay không. Phân tích dữ liệu lớn cũng được triển khai để phát hiện lỗi thiết bị, thực hiện bảo trì dự đoán và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên để giảm chi phí vốn.
Kết luận
Phân tích dữ liệu là một trong những khía cạnh quan trọng nhất thúc đẩy một số công ty lớn nhất và tốt nhất hiện nay. Các doanh nghiệp có thể biến dữ liệu thành thông tin và thông tin thành cái nhìn sâu sắc sẽ có tương lai trong một thế giới cạnh tranh. Ví dụ, Uber đã làm gián đoạn hoạt động kinh doanh dịch vụ taxi, và airbnb đã làm gián đoạn hoạt động kinh doanh khách sạn. Cả hai tổ chức đều phát triển mạnh mẽ nhờ tư duy phân tích dữ liệu sâu của họ. Do đó, cách tiếp cận đối với bất kỳ công ty có giá trị nào là thực hiện cách tiếp cận theo hướng dữ liệu rõ ràng và khai thác sức mạnh của dữ liệu lớn với các kỹ thuật phân tích dữ liệu biến đổi.
Tham khảo Khóa học về dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn
