Với thế giới trực tuyến hiện đang là không gian thị trường lớn nhất cho các doanh nghiệp trên toàn thế giới, Dữ liệu lớn (Big Data) đang chứng tỏ là bộ công cụ mạnh mẽ nhất để họ sở hữu và sử dụng. Hầu hết tất cả các website và ứng dụng đều theo dõi hành vi duyệt web của người dùng để ghi lại và sau đó phân tích các yêu cầu và lựa chọn của người dùng. Công nghệ Big Data không chỉ bao gồm việc thu thập dữ liệu mà còn phải hiểu và phân tích nó để tạo ra các hình mẫu hành vi của người dùng. Chỉ khi đó nó mới có thể trở nên hữu ích cho các doanh nghiệp. Các dự án phát triển ứng dụng Big Data mở đường cho việc phát triển nghiên cứu thị trường cấp độ tiếp theo, phát triển prototype và cải tiến sản phẩm, thu hút người dùng và các công cụ tiếp thị. Vì vậy, hầu hết các doanh nghiệp đang tìm cách sử dụng công nghệ Big Data ở các hình thức mới hơn, sáng tạo hơn.
Sự khởi đầu của Big Data
Thu thập dữ liệu không phải là một khái niệm mới, nhưng cách nó được xử lý là mới và ngày càng phát triển. Dữ liệu trước đó được lưu trữ trong các đơn vị lưu trữ dữ liệu nội bộ đòi hỏi nhiều không gian vật lý. Dữ liệu này được phân tích bởi các công nghệ như RDBM và các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu khác, trong đó dữ liệu được lưu trữ dưới dạng bảng và mảng sau đó được truy xuất bằng cách sử dụng các truy vấn. Với sự gia tăng dữ liệu, những công nghệ này trở nên dư thừa.
Do có số lượng lớn các thiết bị kỹ thuật số bao gồm máy tính, điện thoại di động, IoT và các thiết bị khác,… giờ đây đang thu thập rất nhiều dữ liệu, xử lý và tối ưu hóa nó để sử dụng về sau đã trở thành một nhiệm vụ cực kỳ lớn. Vì những lý do này, Big Data trước đây thường chỉ được sử dụng hạn chế bởi các tập đoàn lớn thực sự có đủ khả năng chi trả cho việc lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ này và sau đó các thuật toán phân tích này được phát triển và sử dụng để sử dụng về sau.
Mọi thứ đã thay đổi với sự khởi đầu của công nghệ đám mây
Mọi thứ đã thay đổi cho Big Data với các dịch vụ trên đám mây. Công nghệ này về cơ bản đã làm mờ đi các yêu cầu của phần cứng khổng lồ để lưu trữ các bộ dữ liệu liên tục gia tăng và phát triển. Ngoài việc lưu trữ dữ liệu, các thuật toán xử lý dữ liệu thậm chí hiện đã có sẵn trên các đám mây để dễ dàng sử dụng. Điều này đã làm giảm đáng kể chi phí sử dụng công nghệ và các hạn chế khác như không gian cần thiết. Với mọi doanh nghiệp hiện đang thu thập dữ liệu dưới dạng cookie và các công cụ khác, dữ liệu thu thập được đang nhân lên cả về khối lượng và sức mạnh.
“Chúng tôi đã vượt qua Ngưỡng 1 Zettabyte. Theo báo cáo, thế giới sẽ đạt 2.3 Zettabyte lưu lượng truy cập Internet hàng năm vào năm 2020”.
Dữ liệu đồng bộ hóa địa lý với điện thoại thông minh
Các khuôn khổ phát triển ứng dụng dành cho thiết bị di động mới hơn với các tính năng gắn thẻ vị trí và địa lý đã cho phép phát triển một chiều dữ liệu mới bao gồm theo dõi chuyển động của người dùng, không chỉ về mặt kỹ thuật số mà còn về mặt vật lý; dẫn đến việc mở ra một lĩnh vực hoạt động kinh doanh mới. Dữ liệu này có thể xác định các mẫu hành vi của người dùng một cách hiệu quả và không chính xác hơn nhiều. Ví dụ: Google Maps, các trang web và ứng dụng du lịch, thậm chí cả các nền tảng bán lẻ hiện đang sử dụng dữ liệu vị trí để cung cấp nội dung tùy chỉnh cho người dùng.
Các thiết bị IoT đang ngày càng nâng cao mức độ liên quan của Big Data
Mọi thứ đang dần được số hóa trong cuộc sống của chúng ta. Điều này chủ yếu bao gồm tất cả các thiết bị sử dụng hàng ngày khác nhau của chúng ta có thể được kích thích bằng công nghệ. Ti vi, máy giặt, đồng hồ, bóng đèn, quạt và thậm chí cả quần áo của chúng ta hiện nay là những thiết bị thông minh và do đó, được theo dõi. Tất cả các thiết bị này là một nguồn dữ liệu người dùng khổng lồ, một lần nữa lại là một phần quan trọng trong quá trình phát triển và phân tích dữ liệu lớn, dẫn đến việc tạo ra các mẫu hành vi thời gian thực vô giá đang được các doanh nghiệp sử dụng. Ví dụ: khi bạn nói với ‘Alexa’ hoặc ‘Google Home’ về các đặt chỗ về một điểm đến nào đó, các hãng cung cấp sẽ biết rằng bạn dự định đến điểm đến đó. Thông tin liên quan và các truy vấn như đặt phòng khách sạn có thể theo dõi từ các doanh nghiệp. Hình mẫu về hành vi của giấc ngủ của chúng ta có thể được theo dõi thông qua các thiết bị đeo thông minh sử dụng thống kê Big Data.
Chatbots: Tương lai của Big Data
Big Data về cơ bản là dòng thông tin ổn định và khổng lồ được các doanh nghiệp thu thập và tận dụng để cải thiện hoạt động tiếp thị và dịch vụ khách hàng. Hiệu quả tổng thể tập trung vào khối lượng, vận tốc và các biến thể của nó. Càng nhiều càng tốt. Chatbots cho phép dễ dàng thu thập dữ liệu này với khối lượng lớn. Với tốc độ robot, chatbots có thể giao tiếp với nhiều khách hàng cùng nhau và cung cấp tỷ lệ tương tác và mức độ hài lòng của khách hàng rất cao. Đây là lý do tại sao họ đang được một số doanh nghiệp y tế, bảo hiểm, ngân hàng, v.v… sử dụng để tương tác trực tuyến với người dùng.
Chatbots và Big Data chia sẻ mối quan hệ cộng sinh lẫn nhau, trong đó cái này giúp đỡ cái kia và ngược lại. Dữ liệu ngày càng phong phú được thu thập bởi bot hiện đang được sử dụng ngày càng nhiều để phân tích tư duy của con người. Khái niệm này đang được sử dụng để phát triển các hệ thống ‘phân tích cảm xúc’, phương pháp cố gắng xác định phản ứng cảm xúc của một người đối với điều gì đó thông qua văn bản. Khi bot thu thập nhiều dữ liệu hơn và xác định thành công nhiều cảm xúc hơn, chúng trở nên tốt hơn trong việc phân tích thông tin đó và trong quá trình đó, bản thân chúng trở nên thông minh hơn. Do đó, chúng giúp nhau tạo thành một chuỗi cải tiến lẫn nhau đang phát triển mà khi kết hợp với các công nghệ như AI và máy móc, có xu hướng khai thác và phát triển các hệ thống mới lấy người dùng làm trung tâm và sẵn sàng cho tương lai.
Đây là nơi thế giới đang hướng tới
Dữ liệu lớn về cơ bản là xử lý dữ liệu phi cấu trúc, trong đó kích thước dữ liệu chạy lớn hơn mức terabyte và petabyte. Khi các ứng dụng dành cho thiết bị di động, mạng xã hội, yêu cầu tìm kiếm trên web, tin nhắn văn bản và các tệp phương tiện cùng với những ứng dụng khác, cung cấp hàng tá dữ liệu mỗi giây, dữ liệu của thế giới được dự báo sẽ đạt mốc 175 Zettabyte vào năm 2025. Với những phát triển gần đây của các dịch vụ kiểu pay-as-you-go, cơ sở hạ tầng đám mây được thiết lập để cung cấp sự nhanh nhẹn, khả năng mở rộng và dễ sử dụng cho các công nghệ dữ liệu lớn và các ứng dụng của nó. Các công nghệ trong lĩnh vực Deep Learning và Trí tuệ nhân tạo sẽ tăng thêm tính tiện ích và tầm ảnh hưởng của nó. Thời đại tới đây được xác định để phát triển các môi trường kinh doanh kết hợp trong đó dữ liệu lớn sẽ được xử lý trong thời gian thực trong vòng mili giây, cho phép đưa ra quyết định thông minh trong vài giây. Đây là tương lai của công nghệ và nó sẽ tồn tại ở đây.
Bài viết liên quan
- Tôi có cần CPU kép không?
- Hướng dẫn lựa chọn GPU phù hợp cho AI, Machine Learning
- HPE với các giải pháp phát triển mô hình Trí tuệ nhân tạo
- Các ứng dụng của Generative AI trong Học sâu, Khoa học đời sống và Sáng tạo nội dung
- Dask – Một thư viện mã nguồn mở cho tính toán song song với Python
- NVIDIA CUDA trong AI Deep Learning