3 Đặc điểm chính của Big-data

Volume (khối lượng), Velocity (tốc độ), Variety (đa dạng)

Big Data là gì | Tổng hợp thông tin về dữ liệu lớn 2024

Big Data là một khái niệm phổ biến trong thế giới kỹ thuật số, đại diện cho quy mô và phạm vi của Big-data. Mọi các nhân, tổ chức đều góp phần tạo ra và thu thập lượng dữ liệu khổng lồ. Nhưng thực sự Big Data là gì? Trong bài viết này, VinaHost sẽ cùng bạn khám phá vai trò của Big Data trong cuộc sống, cũng như cách mà Big data ảnh hưởng đến sự phát triển của các tổ chức, doanh nghiệp.

1. Giới thiệu tổng quan về Big Data

1.1. Big Data là gì?

Big Data là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả quy mô lớn và phức tạp của dữ liệu, cả về khối lượng và đa dạng. Nó đề cập đến việc thu thập, lưu trữ, quản lý và phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau như máy tính, mạng, cảm biến, thiết bị di động và các nguồn dữ liệu khác.

Đặc điểm chính của Big-data bao gồm ba yếu tố chính:

Volume (khối lượng): Khối lượng Big-data từ hàng tỉ đến hàng triệu terabyte hoặc petabyte.
Velocity (tốc độ): Tốc độ dữ liệu được tạo ra và truyền tải nhanh chóng, đòi hỏi khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực.
Variety (đa dạng): Đa dạng dữ liệu bao gồm cấu trúc, bất cấu trúc và nửa cấu trúc, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và dữ liệu từ các nguồn khác nhau.

Big Data mang lại tiềm năng lớn trong việc phân tích, tìm kiếm thông tin, khám phá các mô hình và xu hướng tiềm ẩn trong dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh, dự báo và tối ưu hóa quá trình kinh doanh, nghiên cứu khoa học và nhiều lĩnh vực khác.

Tuy nhiên, xử lý và quản lý Big-data đòi hỏi các công nghệ, công cụ và phương pháp phân tích phức tạp để khai thác giá trị từ dữ liệu này.

1.2. Ví dụ về dữ liệu lớn Big Data

Big Data là gì — *Công ty có thể đưa ra quyết định chiến lược và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng nhờ BIig-data*

Một công ty thương mại điện tử lớn có hàng triệu khách hàng và hàng ngàn sản phẩm. Họ thu thập thông tin về hành vi mua hàng, lịch sử giao dịch, phản hồi khách hàng, đánh giá sản phẩm và dữ liệu từ mạng xã hội. Tổng hợp các dữ liệu này sẽ tạo thành một nguồn dữ liệu khổng lồ, phức tạp và đa dạng.

Sử dụng Big Data, công ty có thể phân tích mẫu thị trường, dự đoán xu hướng mua hàng, cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, tối ưu hóa quy trình chuỗi cung ứng và quảng cáo, cung cấp khuyến nghị sản phẩm cá nhân hóa, phát hiện gian lận và đánh giá hiệu suất sản phẩm.

Bằng cách khai thác Big-data này, công ty có thể đưa ra quyết định chiến lược và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng.

Ví dụ trên chỉ là một trong số vô số các trường hợp sử dụng Big-data. Các ngành công nghiệp khác như y tế, tài chính, giao thông, giáo dục cũng đang tận dụng Big-data để tạo ra giá trị và thúc đẩy sự phát triển.

Xem thêm: Root Domain là gì? Hướng dẫn đăng ký Root Domain chi tiết nhất

1.3. Đặc điểm của Big Data – dữ liệu lớn là gì?

Có ba đặc điểm chính của Big Data, còn được gọi là “3V” của Big Data:

Khối lượng lớn (Volume)

Big Data đề cập đến lượng dữ liệu rất lớn, vượt quá khả năng xử lý của công cụ và phương pháp truyền thống. Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm thông tin từ hệ thống giao dịch, cảm biến, thiết bị di động, mạng xã hội, và nhiều nguồn khác.

Khối lượng dữ liệu lớn Big Data tạo ra thách thức trong việc lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu.

Tốc độ cao (Velocity)

Big Data có xu hướng được tạo ra và lan truyền với tốc độ nhanh. Dữ liệu được tạo ra liên tục và phải được xử lý và phân tích ngay lập tức để có giá trị.

Ví dụ, trong ngành tài chính, việc phân tích dữ liệu giao dịch gần thời gian thực để phát hiện gian lận hoặc giao dịch không bình thường là một ví dụ về tốc độ cao của Big-data.

Đa dạng (Variety)

Big-data không chỉ bao gồm dữ liệu cấu trúc như trong cơ sở dữ liệu truyền thống, mà còn bao gồm dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc. Đa dạng dữ liệu bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, dữ liệu từ mạng xã hội và nhiều nguồn dữ liệu khác.

Đa dạng dữ liệu yêu cầu công nghệ và công cụ phân tích phù hợp để tách rời thông tin có giá trị từ dữ liệu này.

Các đặc điểm này đặt ra thách thức lớn trong việc quản lý, xử lý và phân tích dữ liệu Big Data, nhưng cũng tạo ra cơ hội lớn để khai thác thông tin có giá trị và tạo ra lợi ích kinh tế và xã hội.

1.4. Lịch sử hình thành và phát triển Big Data

Lịch sử hình thành và phát triển của dữ liệu lớn có nguồn gốc từ sự tiến bộ trong các công nghệ thông tin và viễn thông, cùng với sự gia tăng về khả năng thu thập và lưu trữ dữ liệu. Dưới đây là một cái nhìn tổng quan về lịch sử của Big-data:

Những năm 1990:

Trong giai đoạn này, Internet đã trở thành một phương tiện truyền thông phổ biến và các công ty bắt đầu nhận thức về giá trị của dữ liệu. Cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống và các công cụ phân tích dữ liệu được sử dụng để xử lý các tập dữ liệu nhỏ và có cấu trúc.

Những năm 2000:

Trong giai đoạn này, sự gia tăng về dung lượng lưu trữ và sự phát triển của công nghệ mạng đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu thập và lưu trữ Big-data hơn. Các công nghệ như Hadoop và MapReduce đã được phát triển, cho phép xử lý dữ liệu phân tán trên các cụm máy tính.

Những năm 2010:

Đây là giai đoạn mà khái niệm Big Data trở nên phổ biến. Việc sử dụng dữ liệu lớn đã trở thành một yếu tố quan trọng trong các lĩnh vực như kinh doanh, khoa học, y tế và xã hội học. Công nghệ phân tích dữ liệu và máy học đã được áp dụng rộng rãi để tìm ra thông tin giá trị từ các tập Big-data và đa dạng.

Hiện tại và tương lai:

Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, Internet of Things (IoT) và các công nghệ mới khác,Big-data tiếp tục phát triển và mở ra nhiều cơ hội và thách thức mới. Công nghệ như xử lý dữ liệu thời gian thực, dữ liệu đám mây và học sâu đang được nghiên cứu và áp dụng để khai thác tối đa giá trị của Big-data.

Tóm lại, Big-data đã trải qua một hành trình phát triển từ việc nhận ra giá trị của dữ liệu đến việc xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn và đa dạng. Sự tiến bộ trong công nghệ và nhận thức về giá trị củaBig-data đã đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển đời sống xã hội.

Xem thêm: VPS Là Gì? Những Điều Bạn Cần Biết Về Máy Chủ Ảo VPS

1.5. Điểm khác nhau giữa Big Data analytics và Big Data là gì?

Dưới đây là một bảng so sánh giữa Big Data và Analytics:

Big Data	Big Data analysis
Đại diện cho khối lượng lớn, phức tạp và đa dạng của dữ liệu	Tập trung vào việc phân tích, hiểu và tìm ra thông tin giá trị từ dữ liệu
Đòi hỏi công nghệ và hạ tầng mạnh mẽ để thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn	Sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích data để tìm ra mẫu, trend và kết luận hữu ích
Tập trung vào việc thu thập và quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau	Tập trung vào việc tạo ra những hiểu biết và sự hiểu rõ từ dữ liệu để hỗ trợ quyết định
Đặc trưng bởi các yếu tố như 3V: Volume (khối lượng), Velocity (tốc độ) và Variety (đa dạng)	Tập trung vào việc xác định các câu hỏi, xây dựng mô hình và tìm ra giải pháp từ dữ liệu
Được sử dụng để tìm ra các thông tin tiềm ẩn và các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu	Tập trung vào việc tận dụng dữ liệu để tối ưu hóa quy trình kinh doanh và đưa ra các quyết định thông minh
Đòi hỏi kiến thức sâu về lĩnh vực kỹ thuật và công nghệ	Đòi hỏi kiến thức về phân tích dữ liệu, thống kê và lĩnh vực ứng dụng
Cung cấp khả năng phân tích và khám phá thông tin không thể được tiếp cận bằng các phương pháp truyền thống	Cung cấp thông tin giúp người dùng hiểu rõ hơn về tình hình kinh doanh và có cơ sở ra quyết định đúng đắn

2. Vai trò của dữ liệu lớn Big Data trong doanh nghiệp

Big Data đóng vai trò quan trọng trong doanh nghiệp bằng cách cung cấp các lợi ích và giá trị đáng kể. Dưới đây là một số vai trò chính của Big-data trong doanh nghiệp:

Hiểu khách hàng: Big-data cho phép doanh nghiệp thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, trang web, hoặc giao dịch khách hàng. Điều này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng, từ đó tạo ra các chiến lược tiếp thị và phục vụ khách hàng tốt hơn.

Quyết định dựa trên dữ liệu: Big-data cung cấp thông tin và hiểu biết sâu về hoạt động kinh doanh và thị trường. Doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định chiến lược, dự đoán xu hướng thị trường, định hình sản phẩm và dịch vụ, và tối ưu hóa quy trình kinh doanh.

Tối ưu hóa hoạt động: Big-data cho phép doanh nghiệp xử lý và phân tích các khối lượng lớn dữ liệu từ các nguồn khác nhau như hệ thống kinh doanh, thiết bị IoT và dữ liệu ngoại tuyến. Điều này giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất, quản lý kho, chuỗi cung ứng và dịch vụ khách hàng.

Dự báo và dự đoán: Sử dụng phân tích dữ liệu và machine learning, dữ liệu lớn có thể dự báo và dự đoán xu hướng, biến động thị trường và hành vi khách hàng. Điều này giúp doanh nghiệp lập kế hoạch chiến lược và điều chỉnh hoạt động để đáp ứng môi trường kinh doanh thay đổi.

Tạo ra giá trị mới: Big-data cung cấp khả năng khám phá thông tin tiềm ẩn và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Điều này giúp doanh nghiệp tạo ra các sản phẩm, dịch vụ và mô hình kinh doanh mới dựa trên hiểu biết sâu về khách hàng và thị trường.

Xem thêm: SSL là gì | Cách nhận chứng chỉ bảo mật SSL miễn phí 2023

3. Những khó khăn đối với nguồn dữ liệu lớn là gì?

3.1. Thách thức từ nguồn dữ liệu lớn Big Data

Khối lượng dữ liệu lớn: Một trong những thách thức lớn khi sử dụng dữ liệu lớn là xử lý và lưu trữ khối lượng dữ liệu lớn Big Data. Dữ liệu trong Big-data có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau và có xu hướng tăng nhanh theo thời gian. Điều này đòi hỏi hệ thống phải có khả năng xử lý và lưu trữ dữ liệu một cách hiệu quả.

Đa dạng dữ liệu: Dữ liệu trong Big-data có độ phức tạp cao và đa dạng, bao gồm cả dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc. Điều này đòi hỏi công nghệ và công cụ phân tích phải có khả năng làm việc với nhiều loại dữ liệu khác nhau và trích xuất thông tin có giá trị từ chúng.

3.2. Chi phí đầu tư

Hạ tầng công nghệ: Xây dựng và duy trì hạ tầng công nghệ phục vụ Big-data đòi hỏi một khoản đầu tư lớn. Điều này bao gồm việc mua sắm phần cứng mạnh mẽ, triển khai và quản lý hệ thống lưu trữ dữ liệu, cũng như phát triển và triển khai các phần mềm và công cụ phân tích phù hợp.

Nguồn nhân lực: Để sử dụng hiệu quả Big-data, doanh nghiệp cần có nhân lực có kiến thức và kỹ năng chuyên môn về xử lý Big-data và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, thu hút và duy trì nhân lực chất lượng trong lĩnh vực này có thể là một thách thức do sự cạnh tranh cao và chi phí đào tạo và thuê chuyên gia cao.

3.3. Quá phụ thuộc vào nguồn dữ liệu lớn

Khả năng truy cập và sở hữu dữ liệu: Trong nhiều trường hợp, doanh nghiệp phải phụ thuộc vào nguồn dữ liệu lớn từ bên ngoài để phân tích và tận dụng. Điều này có thể gây ra những thách thức liên quan đến việc truy cập dữ liệu và sự đảm bảo tính chính xác, độ tin cậy và bảo mật của dữ liệu.

Ảnh hưởng đến tính chính xác của thống kê: Ngoài ra việc các doanh nghiệp quá phụ thuộc vào dữ liệu từ Big-data để chọn mẫu thống kê có thể gây ra tính chủ quan, ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng của chiến lược kinh doanh thực tiễn.

4. Quá trình hoạt động của Big Data là gì?

4.1. Xây dựng chiến lược dữ liệu lớn Big Data

Định rõ mục tiêu: Doanh nghiệp phải xác định rõ mục tiêu và kế hoạch sử dụng dữ liệu lớn để đạt được những lợi ích cụ thể. Chiến lược này nên đề cập đến các khía cạnh như phân tích dữ liệu, tối ưu hóa hoạt động, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tạo ra giá trị mới.

Xác định nguồn dữ liệu: Xác định các nguồn dữ liệu có liên quan và quan trọng cho mục tiêu chiến lược. Điều này bao gồm các nguồn dữ liệu nội bộ từ hệ thống kinh doanh, dữ liệu từ các nguồn bên ngoài như mạng xã hội, dữ liệu từ thiết bị IoT và dữ liệu ngoại tuyến.

4.2. Xác định nguồn dữ liệu lớn Big Data

Thu thập dữ liệu: Doanh nghiệp cần thiết lập các cơ chế thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng các công cụ tự động hoặc tích hợp các giao diện lập trình ứng dụng (API) để thu thập dữ liệu từ các nguồn bên ngoài.

Xử lý và tiền xử lý dữ liệu: Dữ liệu thu thập được có thể không hoàn hảo và không được chuẩn hóa. Quá trình tiền xử lý bao gồm việc làm sạch, chuẩn hóa và chuyển đổi dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và đồng nhất.

4.3. Truy cập, quản lý và lưu trữ nguồn dữ liệu lớn

Hạ tầng lưu trữ: Doanh nghiệp cần có hệ thống lưu trữ phù hợp để quản lý và lưu trữ Big-data. Điều này có thể bao gồm việc triển khai các giải pháp lưu trữ dữ liệu dựa trên đám mây, hệ thống lưu trữ phân tán hoặc cơ sở dữ liệu NoSQL.

Quản lý dữ liệu: Đảm bảo tính bảo mật, quyền riêng tư và tuân thủ quy định pháp luật trong việc quản lý dữ liệu. Cần thiết lập các chính sách, quy trình và công cụ quản lý dữ liệu hiệu quả.

4.4. Tiến hành phân tích dữ liệu lớn

Phân tích dữ liệu lớn có thể được thực hiện bằng cách sử dụng công nghệ hiệu suất cao như điện toán lưới hoặc phân tích trong bộ nhớ. Điều này cho phép các tổ chức và doanh nghiệp tận dụng tối đa dữ liệu lớn của họ để trích xuất thông tin quan trọng.

Một cách tiếp cận khác là xác định trước những phần dữ liệu có liên quan trước khi tiến hành phân tích. Quá trình phân tích dữ liệu lớn đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra giá trị và hiểu biết từ dữ liệu, và ngày nay, nó được tăng cường bởi trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học.

4.5. Dựa trên dữ liệu và đưa ra quyết định

Dữ liệu đáng tin cậy và được quản lý tốt là cơ sở để thực hiện các phân tích đáng tin cậy và đưa ra quyết định thông minh. Để cạnh tranh công bằng, các tổ chức, doanh nghiệp cần tận dụng giá trị của Big-data và tính toán dựa trên dữ liệu để đưa ra những quyết định được chứng minh rõ ràng.

Từ các kết luận này, tổ chức và doanh nghiệp có thể tăng cường hiệu suất, dự đoán kết quả và tạo ra lợi nhuận cao hơn.

Xem thêm: CNAME là gì? Hướng dẫn cấu hình [A-Z] bản ghi CNAME cho Domain

5. Các lĩnh vực ứng dụng công nghệ Big Data là gì?

5.1. Đối với mảng tài chính – ngân hàng

Dữ liệu lớn được sử dụng để phân tích dữ liệu tài chính, xây dựng mô hình rủi ro, phát hiện gian lận, đưa ra dự báo thị trường và tối ưu hóa quyết định đầu tư.

5.2. Đối với mảng y tế

Công nghệ Big Data hỗ trợ trong phân tích dữ liệu y tế để đưa ra chuẩn đoán chính xác, tạo ra mô hình dự đoán bệnh, nghiên cứu dược phẩm và cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe.

5.3. Đối với mảng thương mại điện tử

Dữ liệu lớn giúp phân tích hành vi người dùng, dự đoán xu hướng mua sắm, tối ưu hóa gợi ý sản phẩm, quản lý tồn kho và cải thiện trải nghiệm mua hàng trực tuyến.

5.4. Đối với mảng bán lẻ

Công nghệ Big-data hỗ trợ trong phân tích dữ liệu khách hàng, quản lý chuỗi cung ứng, dự đoán xu hướng thị trường và tối ưu hóa vị trí cửa hàng.

5.5. Đối với mảng Digital Marketing

Big-data giúp phân tích dữ liệu khách hàng, tạo hồ sơ người dùng, tối ưu hóa quảng cáo trực tuyến, đo lường hiệu quả chiến dịch và tăng cường tương tác khách hàng.

5.6. Đối với mảng công nghiệp

Công nghệ Big-data hỗ trợ trong quản lý dữ liệu từ cảm biến và thiết bị IoT, tối ưu hóa quy trình sản xuất, dự đoán bảo trì thiết bị và nâng cao hiệu suất hoạt động.

5.7. Đối với lĩnh vực giáo dục

Dữ liệu lớn được sử dụng để phân tích dữ liệu học sinh, tạo mô hình dự đoán học tập, cá nhân hóa giảng dạy, cải thiện chất lượng giáo dục và đưa ra quyết định chiến lược.

5.8. Đối với cơ sở hạ tầng IT

Công nghệ Big Data giúp phân tích dữ liệu từ hệ thống mạng, quản lý tài nguyên IT, dự đoán sự cố và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống.

5.9. Dùng để ngăn chặn nội dung đen

Big Data được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn nội dung đen trên internet. Big-data được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và phân tích để xác định thông tin không phù hợp và tiềm ẩn nguy cơ.

Công nghệ này giúp tạo ra các hệ thống phòng ngừa và bảo vệ an ninh mạng hiệu quả, ngăn chặn spam, lừa đảo và vi phạm bản quyền.

Xem thêm: Top 6 công cụ kiểm tra lịch sử tên miền miễn phí, uy tín | VinaHost

6. Những công nghệ dành cho Big Data là gì?

6.1. Hệ sinh thái Hadoop

Hadoop là một hệ sinh thái công nghệ mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi trong việc xử lý và lưu trữ Big-data. Nó bao gồm hai thành phần chính là Hadoop Distributed File System (HDFS) và Apache MapReduce.

Hadoop cho phép xử lý song song và phân tán dữ liệu trên nhiều máy tính để tăng hiệu suất và khả năng mở rộng của hệ thống Big-data.

6.2. Công nghệ Apache Spark

Apache Spark là một nền tảng phân tán và xử lý dữ liệu lớn Big Data có tốc độ nhanh. Nó cung cấp các công cụ và thư viện mạnh mẽ để thực hiện các công việc phân tích dữ liệu, xử lý dữ liệu thời gian thực và máy học.

Spark sử dụng mô hình tính toán trong bộ nhớ, giúp tăng tốc độ xử lý và hiệu suất của quá trình phân tích Big-data.

6.3. Công nghệ Data lakes

Data lakes là một hình thức lưu trữ dữ liệu lớn trong các hệ thống không cấu trúc, cho phép lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn và định dạng khác nhau mà không cần xác định cấu trúc trước.

Công nghệ Data lakes cho phép tổ chức lưu trữ dữ liệu một cách linh hoạt và truy cập vào dữ liệu để phân tích và khám phá thông tin mới.

6.4. Công nghệ Apache Kafka

Apache Kafka là một hệ thống xử lý dữ liệu thời gian thực và hệ thống xếp hàng thông tin. Nó cho phép truyền và lưu trữ các luồng dữ liệu lớn, đồng thời hỗ trợ việc xử lý dữ liệu theo thời gian thực, phân phối và khả năng mở rộng cao.

Apache Kafka thích hợp cho các ứng dụng đòi hỏi tính nhất quán và xử lý dữ liệu liên tục như thu thập log, phân tích thời gian thực và xây dựng hệ thống thông báo.

6.5. Công nghệ NoSQL Databases

Công nghệ NoSQL Databases là một phương pháp lưu trữ và quản lý dữ liệu linh hoạt và mở rộng trong Big-data. Nó cho phép lưu trữ và truy vấn dữ liệu một cách hiệu quả thông qua các mô hình như key-value, cột, tài liệu hoặc đồ thị.

Công nghệ này giải quyết các vấn đề về hiệu suất và mở rộng, được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như phân tích dữ liệu, quản lý nguồn dữ liệu trực tuyến và hệ thống web. NoSQL Databases giúp xây dựng và quản lý hệ thống Big-data linh hoạt và hiệu quả.

6.6. Công nghệ In-memory databases

Công nghệ In-memory databases là một loại cơ sở dữ liệu được lưu trữ và xử lý trực tiếp trong bộ nhớ chính của máy tính thay vì đĩa cứng. Điều này giúp tăng tốc độ truy xuất dữ liệu và xử lý nhanh hơn đáng kể.

Các cơ sở dữ liệu in-memory thích hợp cho các ứng dụng yêu cầu thời gian phản hồi nhanh như giao dịch tài chính, phân tích thời gian thực và hệ thống đa phương tiện.

7. Tổng kết

Dù đang ở giai đoạn phát triển mạnh mẽ, dữ liệu lớn vẫn còn đối mặt với những thách thức như bảo mật dữ liệu, quản lý nguồn lực và đào tạo nhân lực chuyên gia. Tuy nhiên, với sự phát triển không ngừng và sự hỗ trợ từ công nghệ mới, Big-data sẽ tiếp tục trở thành một công cụ quan trọng và không thể thiếu trong tương lai.

Với việc hiểu rõ về khái niệm Big Data là gì cũng như ứng dụng nó một cách hiệu quả, chúng ta có thể khai thác và tận dụng tối đa giá trị của dữ liệu lớn để đạt được sự cạnh tranh và sự phát triển bền vững trong thời đại số hóa.

Hãy ghé thăm blog của VinaHost để biết thêm nhiều thông tin thú vị khác hoặc liên hệ với chúng tôi theo thông tin bên dưới nếu bạn cần hỗ trợ nhé!