Dữ liệu lớn là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả một lượng lớn dữ liệu có tổ chức và phi cấu trúc mà các doanh nghiệp phải xử lý hàng ngày. Nhưng những gì các công ty làm với dữ liệu quan trọng hơn loại hoặc lượng dữ liệu họ có. Dữ liệu lớn có thể được phân tích để tìm ra những hiểu biết sâu sắc giúp bạn đưa ra lựa chọn kinh doanh tốt hơn và mang lại cho bạn sự tự tin để thực hiện các bước đi chiến lược. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích dữ liệu lớn là gì, phân tích dữ liệu lớn, công nghệ, chăm sóc sức khỏe và kỹ thuật dữ liệu lớn.
Dữ liệu lớn là gì
Đây là tập hợp dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc mà các doanh nghiệp thu thập. Dữ liệu này có thể được khai thác để lấy thông tin và được sử dụng trong các dự án máy học, mô hình dự đoán và các cách sử dụng phân tích nâng cao khác.
Các hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn hiện là một phần thông thường trong kiến trúc quản lý dữ liệu của các tổ chức, cùng với các công cụ trợ giúp phân tích dữ liệu lớn. Ba chữ V thường được sử dụng để mô tả dữ liệu lớn:
- khối lượng lớn dữ liệu có sẵn ở nhiều nơi;
- nhiều loại dữ liệu thường được lưu trữ trong các hệ thống dữ liệu lớn; Và
- tốc độ mà rất nhiều dữ liệu được tạo ra, nhận và xử lý.
Doug Laney, một nhà phân tích tại công ty tư vấn Meta Group Inc. vào thời điểm đó, là người đầu tiên nhận thấy những đặc điểm này vào năm 2001. Sau khi Gartner mua Meta Group vào năm 2005, chúng càng được biết đến nhiều hơn. Gần đây, tính xác thực, giá trị và tính thay đổi đã được thêm vào các mô tả khác nhau về “dữ liệu lớn”.
Tại sao Dữ liệu lớn lại quan trọng?
Các công ty sử dụng dữ liệu lớn trong hệ thống của họ để cải thiện hoạt động, cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn, thực hiện các chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa và thực hiện những việc khác mà cuối cùng có thể tăng thu nhập và lợi nhuận. Các doanh nghiệp sử dụng nó tốt có thể có lợi thế hơn những doanh nghiệp không sử dụng vì họ có thể đưa ra quyết định kinh doanh nhanh hơn và có nhiều thông tin hơn.
Ví dụ: dữ liệu lớn cung cấp cho các công ty thông tin hữu ích về khách hàng của họ mà họ có thể sử dụng để cải thiện hoạt động tiếp thị, quảng cáo và giao dịch nhằm thu hút nhiều khách hàng quan tâm hơn và tăng doanh số bán hàng. Bạn có thể biết thị hiếu của khách hàng hoặc người mua doanh nghiệp đang thay đổi như thế nào bằng cách xem xét dữ liệu từ quá khứ và hiện tại. Điều này cho phép các doanh nghiệp phản ứng nhanh hơn với những gì khách hàng muốn và cần.
Các chuyên gia y tế sử dụng dữ liệu lớn để tìm kiếm các dấu hiệu và yếu tố rủi ro của bệnh tật, và các bác sĩ sử dụng nó để giúp họ tìm ra điều gì không ổn với bệnh nhân của họ. Ngoài ra, các nhóm chăm sóc sức khỏe và cơ quan chính phủ có thể nhận thông tin cập nhật về các mối đe dọa hoặc bùng phát bệnh truyền nhiễm từ hỗn hợp dữ liệu từ hồ sơ sức khỏe điện tử, trang web truyền thông xã hội, web và các nguồn khác.
Đọc thêm: CẤU TRÚC DỮ LIỆU LÀ GÌ: Định nghĩa, Các loại & Tất cả những điều cần biết
Phân tích dữ liệu lớn là gì
Phân tích dữ liệu lớn là hành động thu thập, xem xét và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để tìm xu hướng thị trường, thông tin chi tiết và mô hình có thể giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn. Những thông tin này dễ tìm và dễ sử dụng nên doanh nghiệp có thể lập kế hoạch nhanh chóng để giữ lợi thế cạnh tranh.
Các công cụ và hệ thống dành cho doanh nghiệp thông minh (BI) giúp các nhóm kết hợp dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc từ các nguồn khác nhau. Người dùng (thường là công nhân) đặt câu hỏi vào các công cụ này để tìm hiểu về cách thức hoạt động của doanh nghiệp và hiệu quả hoạt động của nó. Phân tích dữ liệu lớn sử dụng bốn phương pháp phân tích dữ liệu để khám phá những hiểu biết có liên quan và đưa ra các giải pháp.
Ví dụ về phân tích dữ liệu lớn
Ví dụ: các doanh nghiệp chăm sóc sức khỏe hiện đại không thể thiếu phân tích dữ liệu lớn. Như bạn có thể đoán, có rất nhiều hồ sơ bệnh nhân, kế hoạch bảo hiểm, thuốc men và thông tin về vắc-xin cần theo dõi. Nó có một lượng lớn dữ liệu có tổ chức và phi cấu trúc, khi được sử dụng với phân tích, có thể cung cấp cho chúng tôi thông tin chi tiết quan trọng. Phân tích dữ liệu lớn thực hiện điều này một cách nhanh chóng và hiệu quả để các bác sĩ có thể sử dụng dữ liệu để đưa ra những dự đoán chính xác có thể cứu sống.
Tại sao phân tích dữ liệu lớn lại quan trọng?
Phân tích dữ liệu lớn rất quan trọng vì nó cho phép các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu của họ để tìm cách cải thiện. Tăng hiệu quả trong các bộ phận khác nhau của doanh nghiệp dẫn đến hoạt động thông minh hơn, lợi nhuận tốt hơn và khách hàng hài lòng. Phân tích dữ liệu lớn giúp các công ty cắt giảm chi phí và tạo ra hàng hóa và dịch vụ tốt hơn tập trung vào khách hàng.
Phân tích dữ liệu giúp chúng tôi tìm hiểu những điều làm cho xã hội của chúng tôi hoạt động tốt hơn. Phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe không chỉ theo dõi và phân tích các hồ sơ riêng lẻ mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc theo dõi kết quả COVID-19 trên quy mô toàn cầu. Nó cho các sở y tế của mỗi quốc gia biết cách xử lý việc tiêm chủng và đưa ra các cách để ngăn chặn đại dịch xảy ra trong tương lai.
Đọc thêm: Sự kết hợp hoàn hảo giữa Dữ liệu lớn và Bất động sản
Công nghệ dữ liệu lớn là gì
Công nghệ dữ liệu lớn là một tiện ích phần mềm. Công nghệ này chủ yếu được tạo ra để phân tích, xử lý và lấy thông tin từ một tập hợp lớn các cấu trúc rất phức tạp và một tập hợp dữ liệu lớn. Những cách xử lý thông tin cũ gặp khó khăn trong việc giải quyết vấn đề này.
Các công nghệ dữ liệu lớn thường được liên kết với các công nghệ khác như học sâu, học máy, trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet vạn vật (IoT), tất cả đều được chúng cải thiện rất nhiều. Khi các công nghệ này được sử dụng cùng nhau, các công nghệ dữ liệu lớn sẽ tập trung vào việc nghiên cứu và quản lý một lượng lớn dữ liệu liên quan đến hàng loạt và theo thời gian thực.
Các loại công nghệ dữ liệu lớn
Trước khi chúng ta đến danh sách các công nghệ dữ liệu lớn, hãy nói về cách thức hoạt động của công nghệ này trên bảng. Có hai loại công nghệ Dữ liệu lớn chính:
#1. Công nghệ dữ liệu lớn hoạt động
Loại công nghệ dữ liệu lớn này chủ yếu bao gồm dữ liệu cơ bản hàng ngày mà mọi người sử dụng để xử lý. Dữ liệu hàng ngày như giao dịch internet, nền tảng truyền thông xã hội và dữ liệu từ một công ty hoặc hãng cụ thể bao gồm dữ liệu lớn hoạt động. Hầu hết thời gian, dữ liệu này là cần thiết để phân tích bằng các công cụ sử dụng công nghệ dữ liệu lớn. Nhiều công nghệ dữ liệu lớn phân tích sử dụng “dữ liệu thô”, là dữ liệu.
Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về Công nghệ dữ liệu lớn hoạt động:
- Phương pháp đặt vé trực tuyến cho những thứ như xe buýt, xe lửa, chuyến bay, phim, v.v.
- Giao dịch hoặc mua sắm trực tuyến từ các trang thương mại điện tử như Amazon, Flipkart, Walmart, v.v.
- Dữ liệu trực tuyến từ các trang mạng xã hội như Facebook, Instagram, WhatsApp, v.v.
- Trong các công ty đa quốc gia, thông tin về công nhân hoặc giám đốc điều hành hàng đầu.
#2. Công nghệ dữ liệu lớn phân tích
Mọi người thường gọi Dữ liệu lớn phân tích là một dạng cải tiến của công nghệ Dữ liệu lớn. So với dữ liệu lớn hoạt động, loại công nghệ dữ liệu lớn này khó hơn một chút. Hầu hết thời gian, dữ liệu lớn phân tích được sử dụng khi các tiêu chí hiệu suất đang được sử dụng và các lựa chọn kinh doanh quan trọng đang được thực hiện trong thời gian thực dựa trên các báo cáo được thực hiện bằng cách phân tích dữ liệu thực tế hoạt động. Điều này có nghĩa là dạng công nghệ dữ liệu lớn này phục vụ cho việc điều tra một lượng lớn dữ liệu rất quan trọng để đưa ra các quyết định kinh doanh.
Sau đây là một số ứng dụng phổ biến của công nghệ dữ liệu lớn phân tích:
- Dữ liệu tiếp thị chứng khoán
- Dữ liệu về dự báo thời tiết và phân tích chuỗi thời gian
- Các bác sĩ có thể theo dõi sức khỏe của một người bằng cách xem thông tin y tế của họ.
- Cơ sở dữ liệu cho các sứ mệnh không gian, nơi mọi kiến thức đều rất quan trọng
Chăm sóc sức khỏe dữ liệu lớn là gì
Dữ liệu lớn đề cập đến một tập hợp lớn thông tin có cấu trúc cũng như phi cấu trúc được phân tích để tìm ý tưởng, xu hướng và mẫu. Hầu hết thời gian, ba chữ V (khối lượng, vận tốc và sự đa dạng) được sử dụng để mô tả dữ liệu lớn. Điều này có nghĩa là nó có rất nhiều dữ liệu được tạo nhanh chóng và có nhiều dạng khác nhau, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, đồ thị hoặc phim.
Dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe đến từ nhiều nơi khác nhau và được nghiên cứu để giúp đưa ra quyết định, cải thiện kết quả của bệnh nhân và giảm chi phí, cùng những thứ khác. Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), hồ sơ y tế điện tử (EMR), hồ sơ sức khỏe cá nhân (PHR) và dữ liệu từ các công cụ sức khỏe kỹ thuật số được sử dụng rộng rãi như thiết bị y tế đeo được và ứng dụng sức khỏe di động là một trong những nguồn dữ liệu lớn phổ biến nhất trong chăm sóc sức khỏe .
Ví dụ về dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe
Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs), thường bao gồm tiền sử bệnh của bệnh nhân, thông tin nhân khẩu học, thuốc, chủng ngừa, kết quả xét nghiệm và ghi chú tiến triển, có thể là nguồn dữ liệu lớn phổ biến nhất trong chăm sóc sức khỏe. Trước đây, thông tin này được viết bằng tay trong các tệp dễ bị mất, khó chia sẻ và đôi khi còn khó đọc. Giờ đây, EHR giúp các bác sĩ và y tá dễ dàng tìm thấy thông tin y tế quan trọng của bệnh nhân và cung cấp cho họ dịch vụ chăm sóc tốt nhất có thể.
Các nhà nghiên cứu y tế có thể sử dụng dữ liệu EHR và máy học để dự đoán các biến chứng sau phẫu thuật, suy tim và lạm dụng thuốc.
Ứng dụng dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe
Các chuyên gia trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe sử dụng “dữ liệu lớn” cho nhiều mục đích khác nhau, từ nghiên cứu y sinh đến cung cấp cho bệnh nhân thuốc cá nhân hóa. Chăm sóc sức khỏe sử dụng dữ liệu lớn theo các cách sau:
- Sử dụng các phân tích dự đoán để tạo các mô hình máy học có thể dự đoán khả năng bệnh nhân mắc một bệnh nào đó.
- Theo dõi tình trạng của bệnh nhân trong cơ sở mọi lúc và gửi thông báo cho nhân viên y tế trong thời gian thực.
- Cải thiện tính bảo mật xung quanh việc xử lý dữ liệu y tế nhạy cảm như yêu cầu bảo hiểm và thông tin y tế.
Kỹ thuật dữ liệu lớn là gì
Các kỹ sư dữ liệu lớn sản xuất, kiểm tra, phân tích và đánh giá dữ liệu của công ty. Dữ liệu lớn đề cập đến các tập dữ liệu cực lớn. Trong nền kinh tế hiện đại, việc các công ty thu thập nhiều dữ liệu khi họ điều hành hoạt động kinh doanh là điều bình thường.
Khi được sử dụng đúng cách, dữ liệu lớn có thể giúp các công ty cải thiện hiệu quả, lợi nhuận và khả năng phát triển. Nhưng “dữ liệu lớn” của các công ty sẽ không hữu ích nếu không có “kỹ sư dữ liệu lớn”, người xây dựng các hệ thống để thu thập, lưu trữ và lấy dữ liệu. Cuối cùng, công việc của các kỹ sư dữ liệu lớn là giúp các công ty xử lý dữ liệu lớn của họ.
Trách nhiệm công việc của Kỹ thuật dữ liệu lớn
Tất cả những điều sau đây là nhiệm vụ công việc phổ biến đối với các kỹ sư dữ liệu lớn:
- Thiết kế và triển khai hệ thống phần mềm
- Tạo công cụ thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu đó
- Sử dụng phương pháp ETL, viết tắt của Extract, Transform và Load,
- Phát triển cấu trúc dữ liệu đáp ứng nhu cầu kinh doanh
- nghiên cứu những cách mới để có được thông tin hữu ích và làm cho nó tốt hơn
- Phát triển các giải pháp dữ liệu có cấu trúc với các công nghệ và ngôn ngữ lập trình đa dạng
- Sử dụng thông tin từ nhiều nơi để tạo ra các mô hình kinh doanh tốt
- Làm việc cùng với các nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và các nhóm khác
Kỹ sư dữ liệu lớn so với nhà khoa học dữ liệu
Các kỹ sư dữ liệu lớn tạo ra và duy trì các công nghệ thu thập và trích xuất dữ liệu, không giống như các nhà khoa học dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu xem xét dữ liệu đã được làm sạch và sử dụng các mô hình dự đoán khác nhau để tìm ra ý nghĩa của nó.
Dữ liệu lớn trong thuật ngữ đơn giản là gì?
Dữ liệu lớn là tập hợp dữ liệu lớn hơn và phức tạp hơn, đặc biệt khi chúng đến từ các nguồn dữ liệu mới. Những bộ dữ liệu này lớn đến mức các công cụ xử lý dữ liệu truyền thống không thể xử lý chúng. Nhưng bạn có thể giải quyết các vấn đề kinh doanh với lượng dữ liệu khổng lồ này mà trước đây bạn không thể giải quyết được.
Một ví dụ về dữ liệu lớn là gì?
Dữ liệu lớn đến từ cơ sở dữ liệu khách hàng, hệ thống xử lý giao dịch, giấy tờ, email, hồ sơ y tế, nhật ký nhấp chuột, ứng dụng di động và mạng xã hội.
7 v của dữ liệu là gì?
7 v bao gồm âm lượng, vận tốc, đa dạng, khả năng thay đổi, tính xác thực và trực quan
3 loại dữ liệu là gì?
Dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc là ba loại dữ liệu lớn.
Dữ liệu lớn được sử dụng chủ yếu để làm gì?
Dữ liệu lớn là một tập hợp các công nghệ được tạo ra để lưu trữ, phân tích và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ này. Đó là một công cụ vĩ mô giúp tìm ra câu trả lời thông minh bằng cách tìm kiếm các mẫu trong sự hỗn loạn do sự gia tăng thông tin. Nó phục vụ một mục đích cho nhiều thứ, bao gồm sức khỏe, nông nghiệp, cờ bạc và bảo vệ môi trường.
5 tầm quan trọng của dữ liệu là gì?
Họ mô tả đặc điểm, hiệu chỉnh, xác minh, xác nhận và đánh giá các mô hình dự đoán độ bền cấu trúc lâu dài và hiệu suất của vật liệu trong môi trường khắc nghiệt.
dự án
Bài viết liên quan
- Sự kết hợp hoàn hảo giữa Dữ liệu lớn và Bất động sản
- LƯƠNG CỦA NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU: Các nhà khoa học dữ liệu trung bình phải trả vào năm 2023
- CẤU TRÚC DỮ LIỆU LÀ GÌ: Định nghĩa, Các loại & Tất cả những điều cần biết
- CÁC CÔNG TY PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: Các công ty phân tích dữ liệu hàng đầu năm 2023
- TUYỂN DỤNG LÀ GÌ: Top Strategies, Agency & Operations
