Nhiều doanh nghiệp chưa nhận thức được lợi ích tiềm tàng của dịch vụ dữ liệu lớn. Bất chấp sự cường điệu hóa, họ không biết rằng họ có vấn đề về dữ liệu lớn hoặc không nhìn nhận vấn đề theo cách đó. Công nghệ dữ liệu lớn thường có lợi cho một tổ chức khi khối lượng, sự đa dạng và tốc độ dữ liệu đột ngột tăng lên và các cơ sở dữ liệu cũng như ứng dụng hiện tại của công ty không còn có thể xử lý tải được nữa.
Những lo ngại về dữ liệu lớn không được giải quyết đúng cách có thể làm tăng chi phí và có tác động tiêu cực đến năng suất và khả năng cạnh tranh. Mặt khác, chiến lược dữ liệu lớn mạnh mẽ có thể hỗ trợ các tổ chức giảm chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động bằng cách chuyển đổi khối lượng công việc hiện tại sử dụng nhiều lao động sang công nghệ dữ liệu lớn và giới thiệu các ứng dụng mới để tận dụng tiềm năng chưa được khai thác.
Dữ liệu lớn dưới dạng dịch vụ (BDaaS): Dịch vụ dữ liệu lớn là gì?
Dữ liệu lớn dưới dạng dịch vụ cung cấp nền tảng dữ liệu và công cụ của nhà cung cấp đám mây để hỗ trợ doanh nghiệp xử lý, quản lý và phân tích các tập dữ liệu lớn nhằm tạo ra những hiểu biết sâu sắc có thể được sử dụng để nâng cao hoạt động kinh doanh và đạt được lợi thế cạnh tranh.
Dữ liệu lớn dưới dạng dịch vụ (BDaaS) được thiết kế để giải phóng nguồn lực của tổ chức bằng cách sử dụng hệ thống quản lý dữ liệu và chuyên môn CNTT của nhà cung cấp bên ngoài thay vì triển khai hệ thống tại chỗ và tuyển dụng nhân viên nội bộ cho các chức năng đó.
Nhiều công ty tạo ra lượng lớn dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc. Dữ liệu lớn dưới dạng dịch vụ có thể được cung cấp dưới dạng hợp đồng cho dịch vụ được quản lý do nhà cung cấp đám mây lưu trữ và quản lý hoặc dưới dạng phần cứng và phần mềm chuyên dụng chạy trên đám mây.
Việc ghi nhớ dữ liệu lớn là gì có thể giúp chúng ta hiểu rõ hơn về chủ đề này.
Dữ liệu lớn là gì?
Dữ liệu lớn đề cập đến các vấn đề quản lý dữ liệu, do số lượng, tốc độ và sự đa dạng của dữ liệu ngày càng tăng nên không thể giải quyết được bằng cơ sở dữ liệu thông thường.
Có một số cách để định nghĩa dữ liệu lớn, nhưng hầu hết chúng đều chứa đựng ý tưởng về cái gọi là “ba chữ V” của dữ liệu lớn:
Âm lượng: Khối lượng dữ liệu thay đổi giữa terabyte và petabyte.
Đa dạng: Sự đa dạng bao gồm thông tin từ nhiều nguồn và định dạng khác nhau (ví dụ: nhật ký web, tương tác trên mạng xã hội, thương mại điện tử và giao dịch trực tuyến, giao dịch tài chính, v.v.)
vận tốc: Các doanh nghiệp ngày càng có yêu cầu cao hơn từ khi dữ liệu được thu thập cho đến khi người dùng nhận được thông tin chi tiết hữu ích. Do đó, dữ liệu phải được thu thập, lưu, xử lý và đánh giá trong các khung thời gian tương đối ngắn, từ hàng ngày đến thời gian thực.
Sự phát triển của xử lý dữ liệu lớn
Sự phát triển hệ sinh thái dữ liệu lớn đang tiến triển nhanh chóng. Ngày nay, có nhiều phương pháp phân tích phục vụ các hoạt động tổ chức khác nhau.
Người dùng có thể trả lời câu hỏi “Điều gì đã xảy ra và tại sao?” với sự trợ giúp của phân tích mô tả. Thiết lập truy vấn và báo cáo truyền thống với thẻ điểm và bảng thông tin là một số ví dụ.
Người dùng có thể đánh giá khả năng xảy ra một sự kiện cụ thể trong tính năng này với sự trợ giúp của phân tích dự đoán. Ví dụ như hệ thống cảnh báo sớm, phát hiện gian lận, bảo trì phòng ngừa và dự báo.
Phân tích theo quy định cung cấp cho người dùng những gợi ý cụ thể (mang tính quy tắc). Họ trả lời câu hỏi: Tôi nên làm gì nếu “x” xảy ra?
Dữ liệu lớn như một ví dụ về dịch vụ
Một trong những sự phát triển quan trọng nhất của kỷ nguyên kỹ thuật số là công nghệ được gọi là “Dữ liệu lớn”. Phân tích mạnh mẽ tiết lộ các mô hình và kết nối ẩn trong các tập dữ liệu khổng lồ, cung cấp thông tin cho việc lập kế hoạch và ra quyết định ở hầu hết mọi doanh nghiệp, như chúng ta thấy ở lợi ích dữ liệu lớn dành cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Bạn có băn khoăn về định nghĩa và lợi ích của việc quản lý dữ liệu không?
Việc sử dụng Dữ liệu lớn đã tăng lên rất nhiều trong mười năm qua đến mức nó ảnh hưởng đến hầu hết mọi yếu tố trong lối sống, mô hình mua hàng và quyết định của người tiêu dùng hàng ngày của chúng ta.
Dưới đây là một số trường hợp ứng dụng Dữ liệu lớn tác động đến con người hàng ngày:
Vận tải
Các ứng dụng GPS trên điện thoại thông minh mà hầu hết chúng ta sử dụng để đi từ nơi này sang nơi khác trong khoảng thời gian ngắn nhất đều được cung cấp bởi dữ liệu lớn. Các tổ chức chính phủ và ảnh vệ tinh là hai nhà cung cấp dữ liệu GPS.
Đối với những chuyến đi xuyên Đại Tây Dương, một chiếc máy bay có thể tạo ra 1.000 terabyte dữ liệu trở lên. Tất cả dữ liệu này được hệ thống phân tích hàng không tiếp thu, sau đó phân tích hiệu quả sử dụng nhiên liệu, trọng lượng hành khách và hàng hóa cũng như các kiểu thời tiết để tối đa hóa mức độ an toàn và sử dụng năng lượng.
Dữ liệu lớn giúp việc vận chuyển trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn bằng cách:
Quản lý tắc nghẽn và kiểm soát giao thông: Google Maps hiện có thể cung cấp tuyến đường ít tắc nghẽn nhất đến bất kỳ vị trí nào nhờ phân tích dữ liệu lớn.
Quy hoạch tuyến đường: Để lập kế hoạch đạt hiệu quả tối đa, các tuyến đường khác nhau có thể được so sánh về nhu cầu của người sử dụng, mức tiêu thụ nhiên liệu và các yếu tố khác.
An toàn giao thông: Để xác định các vị trí dễ xảy ra tai nạn, quy trình xử lý theo thời gian thực và phân tích dự đoán được sử dụng.
Quảng cáo và tiếp thị
Quảng cáo luôn tập trung vào các nhóm khách hàng cụ thể. Trước đây, các nhà tiếp thị đã sử dụng các nhóm tập trung, kết quả khảo sát, sở thích về TV và radio cũng như các phương pháp khác để thử và dự đoán người tiêu dùng sẽ phản ứng như thế nào với quảng cáo. Những kỹ thuật này tốt nhất chỉ là những phỏng đoán có căn cứ.
Để tìm hiểu những gì mọi người thực sự nhấp vào, tìm kiếm và “thích”, các nhà quảng cáo ngày nay mua hoặc thu thập lượng dữ liệu khổng lồ. Bằng cách sử dụng các thước đo chính xác như lượt xem và tỷ lệ nhấp, các sáng kiến tiếp thị cũng được đánh giá về tính hiệu quả.
Như một minh họa, Amazon thu thập lượng thông tin khổng lồ về hàng triệu giao dịch mua hàng, phương thức vận chuyển và tùy chọn thanh toán của khách hàng. Sau đó, doanh nghiệp cung cấp các vị trí đặt quảng cáo được nhắm mục tiêu cao để thu hẹp các phân khúc và nhóm phụ.
Chúng tôi đã tập hợp các ví dụ tiếp thị cơ sở dữ liệu thực tế tốt nhất cho bạn.
Dịch vụ ngân hàng và tài chính
Dữ liệu lớn và phân tích được sử dụng để mang lại hiệu quả lớn trong lĩnh vực tài chính cho:
Phát hiện gian lận: Các ngân hàng theo dõi thói quen chi tiêu của khách hàng và các hoạt động khác để phát hiện những hành vi bất thường và bất thường có thể cho thấy các giao dịch gian lận.
Quản lý rủi ro: Các ngân hàng có thể theo dõi và báo cáo về quy trình vận hành, KPI và hoạt động nhân sự nhờ phân tích dữ liệu lớn.
Tối ưu hóa quan hệ khách hàng: Để hiểu rõ hơn cách biến khách hàng tiềm năng thành khách hàng và khuyến khích sử dụng nhiều hơn các sản phẩm tài chính khác nhau, các tổ chức tài chính nghiên cứu dữ liệu từ việc sử dụng trang web và dữ liệu giao dịch.
Tiếp thị cá nhân hóa: Các ngân hàng xây dựng hồ sơ chi tiết về lối sống, thị hiếu và mục tiêu của từng khách hàng bằng cách sử dụng dữ liệu lớn, sau đó áp dụng cho các chiến dịch tiếp thị nhắm mục tiêu vi mô.
Chính phủ
Các tổ chức chính phủ thu thập lượng dữ liệu khổng lồ, nhưng nhiều người trong số họ, đặc biệt là ở cấp địa phương, không sử dụng các công cụ phân tích và khai thác dữ liệu tiên tiến để tận dụng tối đa dữ liệu đó.
Cơ quan An sinh Xã hội và IRS là những ví dụ về các tổ chức sử dụng phân tích dữ liệu để phát hiện các tuyên bố sai về khuyết tật và trốn thuế. FBI và SEC giám sát thị trường bằng cách sử dụng kỹ thuật dữ liệu lớn để tìm ra các hoạt động kinh doanh bất hợp pháp. Cơ quan Nhà ở Liên bang đã dự đoán tỷ lệ vỡ nợ thế chấp và trả nợ bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu lớn trong nhiều năm.
Truyền thông và giải trí
Lĩnh vực giải trí sử dụng Dữ liệu lớn để phân tích phản hồi của người tiêu dùng, dự báo sở thích và sở thích của khán giả, quản lý lịch trình chương trình và nhắm mục tiêu nỗ lực quảng cáo.
Hai ví dụ đáng chú ý nhất là Spotify và Amazon Prime, cả hai đều sử dụng phân tích dữ liệu lớn để cung cấp cho người đăng ký các đề xuất chương trình tùy chỉnh.
Khí tượng học
Các cảm biến thời tiết và vệ tinh được phân phối trên toàn cầu thu thập nhiều dữ liệu để theo dõi môi trường.
Dữ liệu lớn được các nhà khí tượng học sử dụng để:
- Phân tích xu hướng thiên tai.
- Đưa ra dự đoán thời tiết.
- Nhận biết tác động của sự nóng lên toàn cầu.
- Xác định các địa điểm trên thế giới nơi có nước uống.
- Cung cấp thông báo sớm về các trường hợp khẩn cấp sắp xảy ra như bão và sóng thần.
Chăm sóc sức khỏe
Dữ liệu lớn đang thay đổi một cách đều đặn nhưng đáng kể lĩnh vực chăm sóc sức khỏe khổng lồ. Hồ sơ sức khỏe điện tử của bệnh nhân được cập nhật theo thời gian thực bằng cách sử dụng dữ liệu cảm biến và công nghệ thiết bị đeo.
Bạn có biết việc sử dụng dữ liệu sẽ làm giảm chi phí chăm sóc sức khỏe?
Dữ liệu lớn hiện đang được các nhà cung cấp và tổ chức thực hành sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn như sau:
- Dự đoán sự khởi phát của dịch bệnh
- Nhận biết triệu chứng sớm để ngăn ngừa các bệnh có thể phòng ngừa
- Hồ sơ sức khỏe kỹ thuật số
- Thông báo thời gian thực
- Tăng cường sự tham gia của bệnh nhân
- Dự đoán và ngăn chặn sự phát triển của các rối loạn y tế lớn
- Lập kế hoạch chiến lược
- Tăng tốc độ nghiên cứu
- Y học từ xa
- Cải thiện phân tích hình ảnh y tế
An ninh mạng
Dữ liệu lớn có thể làm tăng nguy cơ tấn công mạng cho doanh nghiệp, nhưng học máy và phân tích có thể sử dụng cùng kho dữ liệu để ngăn chặn và chống lại tội phạm trực tuyến. Phân tích dữ liệu lịch sử có thể tạo ra thông tin tình báo để xây dựng các biện pháp kiểm soát mối đe dọa hiệu quả hơn.
Ngoài ra, học máy có thể cảnh báo các công ty khi các mô hình và trình tự đi chệch khỏi quy chuẩn, do đó, các biện pháp đối phó hiệu quả có thể được thực hiện trước các rủi ro như tấn công bằng ransomware, chương trình nội bộ có hại và các nỗ lực truy cập trái phép.
Sau khi xảy ra sự xâm nhập hoặc đánh cắp dữ liệu tại một công ty, phân tích sau cuộc tấn công có thể tiết lộ các kỹ thuật được sử dụng. Học máy sau đó có thể được sử dụng để tạo ra hệ thống phòng thủ ngăn chặn những nỗ lực như vậy trong tương lai.
Chúng tôi đã thu thập các phương pháp hay nhất về an ninh mạng vào năm 2022.
Giáo dục
Dữ liệu lớn đang được các quản trị viên, học giả và các bên liên quan khác đón nhận để hỗ trợ họ nâng cao các khóa học, thu hút nhân tài hàng đầu và nâng cao trải nghiệm của sinh viên.
Ví dụ bao gồm:
Tùy chỉnh chương trình giảng dạy: Dữ liệu lớn giúp có thể tùy chỉnh các chương trình học tập theo nhu cầu của từng học sinh cụ thể, thường xuyên kết hợp học tập trực tuyến với các lớp học tại chỗ thông thường và nghiên cứu độc lập.
Giảm tỷ lệ bỏ học: Phân tích dự đoán cung cấp cho các tổ chức giáo dục thông tin về kết quả học tập của sinh viên, phản hồi về các khóa học được đề xuất và lời khuyên về cách sinh viên tốt nghiệp hoạt động trong thị trường lao động.
Cải thiện kết quả học tập của học sinh: Có thể hiểu rõ hơn sở thích và thói quen học tập của học sinh bằng cách kiểm tra “dấu vết dữ liệu” cá nhân của họ, sau đó có thể áp dụng để thiết kế một môi trường khuyến khích học tập.
Tuyển dụng quốc tế có mục tiêu: Các tổ chức có thể dự đoán chính xác hơn cơ hội thành công của người nộp đơn nhờ phân tích dữ liệu lớn. Mặt khác, nó giúp sinh viên nước ngoài xác định các trường đại học có nhiều khả năng chấp nhận họ nhất và đáp ứng tốt nhất mục tiêu học tập của họ.
5 công ty dịch vụ dữ liệu lớn tốt nhất
Trong thế giới hiện đại, việc thu thập dữ liệu cho phép bạn xác định nguyên nhân thất bại, cập nhật hồ sơ rủi ro và các vấn đề khác. Ra quyết định nhanh hơn và giảm chi phí là những lợi ích hơn nữa.
Công nghệ phân tích dựa trên đám mây và Hadoop cho phép doanh nghiệp kiểm tra thông tin hoặc dữ liệu, đẩy nhanh quá trình ra quyết định ngay lập tức. Nhưng công ty nào là tốt nhất?
IBM
Tập đoàn International Business Machine của Mỹ (IBM) có văn phòng chính ở New York. Tính đến tháng 5 năm 2017, IBM được xếp hạng thứ 43 trong danh sách Forbes với giá trị vốn hóa thị trường là 162 USD.4 tỷ. Với khoảng 414.400 người, công ty là nhà tuyển dụng lớn nhất và hoạt động tại 170 quốc gia.
IBM kiếm được lợi nhuận là 11 USD.9 tỷ USD với doanh thu khoảng 79 USD.9 tỷ. Trong 24 năm hoạt động, IBM có nhiều bằng sáng chế nhất trong ngành tính đến năm 2017.
Nhà cung cấp hàng hóa và dịch vụ lớn nhất cho dữ liệu lớn là IBM. Các giải pháp Dữ liệu lớn của IBM cung cấp các chức năng như quản lý dữ liệu, phân tích dữ liệu và lưu trữ dữ liệu.
Lời tiên tri
Lời tiên tri cung cấp các ứng dụng nền tảng và ứng dụng đám mây tích hợp đầy đủ với hơn 420.000 khách hàng và 136.000 nhân viên làm việc tại 145 quốc gia. Theo xếp hạng của Forbes, nó có giá trị thị trường là 182 USD.2 tỷ USD và doanh thu hàng năm là 37 USD.4 B.
Người chơi lớn nhất trong không gian dữ liệu lớn là Oracle, công ty cũng nổi tiếng với cơ sở dữ liệu hàng đầu. Oracle tận dụng lợi thế của dữ liệu lớn trên đám mây. Nó hỗ trợ các công ty xác định chiến lược và cách tiếp cận dữ liệu công nghệ đám mây và dữ liệu lớn của họ.
Nó cung cấp giải pháp kinh doanh sử dụng các ứng dụng, cơ sở hạ tầng và phân tích dữ liệu lớn để cung cấp cái nhìn sâu sắc về hậu cần, gian lận, v.v. Oracle cũng cung cấp các giải pháp dành riêng cho ngành để đảm bảo doanh nghiệp của bạn có thể hưởng lợi từ tiềm năng dữ liệu lớn.
Amazon
Năm 1994, Amazon.com được thành lập, có trụ sở chính tại Washington.
Amazonnền tảng dựa trên đám mây của đã được nhiều người biết đến. Elastic MapReduce, được xây dựng trên Hadoop, là sản phẩm chủ lực của nó. Nó cũng cung cấp các sản phẩm Dữ liệu lớn. Cơ sở dữ liệu dữ liệu lớn Redshift, NoSQL và DynamoDB là những ví dụ về kho dữ liệu sử dụng Amazon Dịch vụ web.
Microsoft
Microsoft là một công ty lập trình và phần mềm có trụ sở tại Hoa Kỳ với trụ sở chính là Washington. Theo Forbes, công ty có doanh thu 85,27 tỷ USD và vốn hóa thị trường là 507 USD.5 tỷ. Khoảng 114.000 người hiện đang làm việc cho công ty trên toàn thế giới.
Microsoft có một chiến lược dữ liệu lớn rộng khắp và đang mở rộng. Sự hợp tác với công ty Big Data Hortonworks là một phần của kế hoạch này. Thông qua sự hợp tác này, nền tảng dữ liệu của Hortonworks sẽ có quyền truy cập vào công cụ HDInsight để phân tích cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc (HDP)
Google được thành lập vào năm 1998 và có trụ sở tại California. Nó có 101 đô la.8 tỷ vốn hóa thị trường và 80 đô la.5 tỷ doanh thu tính đến tháng 5 năm 2017. Khoảng 61.000 nhân viên hiện đang làm việc với Google trên toàn cầu.
Google cung cấp các giải pháp Dữ liệu lớn tổng thể, tích hợp dựa trên sự đổi mới tại Google và giúp các tổ chức khác nhau thu thập, xử lý, phân tích và truyền dữ liệu trong một nền tảng duy nhất. Google đang mở rộng Phân tích dữ liệu lớn của mình; BigQuery là một nền tảng phân tích dựa trên đám mây giúp phân tích một lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng.
Giải pháp dữ liệu lớn tốt nhất
Có những giải pháp dữ liệu lớn rất thành công theo nhiều nhu cầu khác nhau.
Dưới đây là một số trong số họ:
Dịch vụ dữ liệu lớn trong AWS
Hỗ trợ triển khai dữ liệu lớn quan trọng nhất do AWS cung cấp là ở dạng công cụ phân tích. Bạn có thể sử dụng nhiều loại dịch vụ của nhà cung cấp để tự động hóa phân tích dữ liệu, thao tác với bộ dữ liệu và hiểu rõ hơn.
Amazon Kinesis
Với sự trợ giúp của dịch vụ Kinesis, bạn có thể thu thập và kiểm tra các luồng dữ liệu theo thời gian thực. Luồng nhấp chuột trên trang web, nhật ký ứng dụng và dữ liệu đo từ xa của Internet of Things (IoT) là một vài ví dụ về các luồng được hỗ trợ. Kinesis hỗ trợ xuất dữ liệu sang Redshift, Lambda, Elastic MapReduce (Amazon EMR) và lưu trữ S3, cùng với các dịch vụ AWS khác. Bằng cách sử dụng Thư viện máy khách Kinesis, bạn có thể tận dụng Kinesis để tạo các ứng dụng dữ liệu phát trực tuyến (KCL) độc đáo. Trang tổng quan thời gian thực, sản xuất cảnh báo và nội dung động đều được thư viện này hỗ trợ.
Amazon EMR
Bạn có thể phân tích và lưu trữ dữ liệu bằng khung tính toán phân tán EMR. Nó được xây dựng bằng cách sử dụng các phiên bản EC2 được phân cụm và Apache Hadoop. Một nền tảng nổi tiếng để xử lý và phân tích dữ liệu lớn là Hadoop.
Bằng cách quản lý và duy trì cơ sở hạ tầng Hadoop khi triển khai EMR, bạn có thể thoải mái tập trung vào phân tích. Các công cụ Hadoop phổ biến nhất như Spark, Pig và Hive đều được EMR hỗ trợ.
Amazon Keo dán
Bạn có thể xử lý dữ liệu và thực hiện các hoạt động trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) bằng dịch vụ Glue. Nó có thể được sử dụng để vận chuyển dữ liệu giữa bộ lưu trữ dữ liệu của bạn cũng như làm sạch, làm phong phú và lập danh mục dữ liệu. Là một dịch vụ không có máy chủ, Glue giúp bạn thoát khỏi những rắc rối khi thiết lập cơ sở hạ tầng và chỉ tính phí cho những tài nguyên bạn sử dụng.
Amazon Học máy (Amazon ML)
Nếu không có kiến thức ML, Amazon ML là dịch vụ hỗ trợ tạo mô hình machine learning. Nó có các trình hướng dẫn, công cụ trực quan và mô hình dựng sẵn để giúp bạn bắt đầu.
Dịch vụ này có thể giúp bạn đánh giá dữ liệu đào tạo, tối ưu hóa mô hình được đào tạo để phù hợp với yêu cầu kinh doanh, v.v. Sau khi hoàn tất, bạn có thể truy cập đầu ra của mô hình của mình thông qua xuất hàng loạt hoặc API.
Amazon Dịch chuyển đỏ
Bạn có thể sử dụng Redshift, dịch vụ kho dữ liệu được quản lý hoàn toàn để phân tích thông tin kinh doanh. Nó được thiết kế cho các truy vấn SQL lớn trên dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc. SageMaker, Athena và EMR chỉ là một số dịch vụ phân tích có thể truy cập vào kho lưu trữ hồ dữ liệu S3, nơi lưu trữ kết quả truy vấn sau khi xử lý.
Bạn có thể truy vấn dữ liệu trên S3 bằng khả năng Spectrum của Redshift, điều này cho phép bạn tránh sử dụng các quy trình ETL. Hàm này phân tích các yêu cầu truy vấn và lưu trữ dữ liệu của bạn, sau đó tối ưu hóa quy trình để giảm lượng dữ liệu S3 cần đọc. Điều này cắt giảm chi phí và đẩy nhanh quá trình xử lý truy vấn.
Amazon QuickSight
Bạn có thể tạo trực quan hóa và phân tích dữ liệu đặc biệt bằng ứng dụng phân tích kinh doanh QuickSight. Nó hỗ trợ nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cơ sở dữ liệu tại chỗ, tệp Excel hoặc CSV đã xuất và các dịch vụ AWS như S3, RDS và Redshift.
QuickSight (SPICE) sử dụng “công cụ tính toán trong bộ nhớ, song song, siêu nhanh”. Công cụ này sử dụng việc tạo mã máy để tạo các tìm kiếm tương tác dựa trên lưu trữ theo cột. Để đảm bảo các truy vấn sau diễn ra nhanh nhất có thể, công cụ sẽ duy trì dữ liệu sau khi truy vấn được thực hiện cho đến khi người dùng xóa dữ liệu đó theo cách thủ công.
Dịch vụ dữ liệu lớn trong Oracle
Nhu cầu mở rộng của nhiều ngành, bao gồm ngân hàng, y tế, truyền thông, khu vực công, bán lẻ, v.v., được đáp ứng nhờ các giải pháp công nghiệp dữ liệu lớn của Oracle. Có nhiều lựa chọn công nghệ khác nhau, bao gồm tích hợp hệ thống, điện toán đám mây và phát triển ứng dụng.
Dịch vụ đám mây chuẩn bị dữ liệu lớn của Oracle
Với sự trợ giúp của Dịch vụ đám mây chuẩn bị dữ liệu lớn dựa trên nền tảng đám mây của Nền tảng được quản lý (PaaS), bạn có thể nhanh chóng tiếp thu, chỉnh sửa, làm phong phú và xuất bản các tập dữ liệu khổng lồ trong môi trường cộng tác. Để phân tích tiếp theo, bạn có thể kết hợp dữ liệu của mình với các Dịch vụ đám mây khác của Oracle, chẳng hạn như Dịch vụ đám mây thông minh doanh nghiệp của Oracle.
Thiết bị dữ liệu lớn của Oracle
Việc chạy nhiều khối lượng công việc khác nhau trên hệ thống Hadoop và NoSQL yêu cầu nền tảng an toàn, hiệu suất cao, chẳng hạn như Thiết bị dữ liệu lớn của Oracle. Bạn có thể sử dụng Oracle SQL để truy vấn dữ liệu trên các nền tảng này sau khi cài đặt Oracle Big Data SQL. Thiết bị dữ liệu lớn của Oracle được bảo vệ bằng cách sử dụng Apache Sentry, Kerberos, mã hóa mạng và mã hóa dữ liệu khi lưu trữ.
Dịch vụ đám mây khám phá dữ liệu lớn của Oracle
Dịch vụ đám mây khám phá dữ liệu lớn của Oracle là một tập hợp các công cụ phân tích hình ảnh toàn diện trên đám mây sử dụng sức mạnh xử lý của Hadoop để biến dữ liệu thô thành thông tin chi tiết về doanh nghiệp chỉ trong vài phút mà không cần phải thành thạo phần mềm phức tạp hoặc chỉ dựa vào các nhân viên có trình độ.
Dịch vụ đám mây trực quan hóa dữ liệu
Dịch vụ đám mây trực quan hóa dữ liệu của Oracle (DVCS) cho phép phân tích liền mạch trên tất cả các môi trường với các tùy chọn triển khai tại chỗ và đám mây. Nó là một thành phần của nền tảng phân tích đầy đủ của Oracle. Việc hiển thị đồ họa của thông tin trừu tượng được gọi là trực quan hóa dữ liệu.
Dịch vụ dữ liệu lớn của IBM
Các giải pháp cơ sở dữ liệu phổ biến của IBM cho phép phân tích dữ liệu lớn bao gồm DB2, Informix và InfoSphere. Ngoài ra, IBM còn cung cấp các chương trình phân tích nổi tiếng như Cognos và SPSS.
Dưới đây là các Giải pháp Dữ liệu Lớn của IBM:
Hệ thống Hadoop
Dữ liệu có cả cấu trúc và phi cấu trúc đều được lưu trữ trên nền tảng này. Nó được thực hiện để xử lý nhiều dữ liệu nhằm tìm ra những hiểu biết sâu sắc về kinh doanh.
Dòng máy tính
Nhờ điện toán luồng, các tổ chức có thể sử dụng các phân tích chuyển động, chẳng hạn như Internet of Things, xử lý và phân tích dữ liệu theo thời gian thực.
Khám phá và điều hướng liên kết
Phần mềm khám phá và điều hướng liên kết hỗ trợ các doanh nghiệp phân tích và truy cập dữ liệu trong toàn doanh nghiệp. Các sản phẩm Dữ liệu lớn của IBM được mô tả dưới đây có thể được sử dụng để thu thập, kiểm tra và quản lý cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc.
IBM® BigInsights™ dành cho Apache™ Hadoop®
Nó cho phép các doanh nghiệp đánh giá lượng dữ liệu khổng lồ một cách dễ dàng và nhanh chóng.
IBM BigInsights trên đám mây
Nó cung cấp Hadoop như một dịch vụ thông qua nền tảng điện toán đám mây IBM SoftLayer.
Luồng IBM
Các tổ chức có thể thu thập và phân tích dữ liệu chuyển động cho các ứng dụng Internet of Things thiết yếu.
Dịch vụ tư vấn dữ liệu lớn tốt nhất
Các công ty tư vấn phân tích dữ liệu lớn cung cấp các chuyên gia tư vấn chia sẻ kiến thức sâu rộng về ngành và lĩnh vực của họ với các tổ chức khác nhau về công nghệ dữ liệu lớn, phân tích dữ liệu lớn, quy trình và phương pháp, tận dụng kinh nghiệm thực tế, các phương pháp hay nhất trong ngành và các phương pháp hay nhất về công nghệ của họ, cho phép khách hàng để thành công trong các dự án dữ liệu lớn.
Đây là một số dịch vụ tư vấn dữ liệu lớn tốt nhất:
Tư vấn phân tích của IBM
IBM Bigdata Analytics cung cấp quyền truy cập vào 9000 chuyên gia và nhà tư vấn về chiến lược, phân tích và công nghệ của IBM từ khắp nơi trên thế giới, những người có thể đánh giá doanh nghiệp và xác định các lĩnh vực cụ thể mà phân tích có thể mang lại giá trị cao nhất cho doanh nghiệp.
Dịch vụ dữ liệu lớn của HP
Để chuyển đổi dữ liệu lớn thành thông tin hữu ích, Dịch vụ Dữ liệu lớn của HP hỗ trợ định hình lại cơ sở hạ tầng CNTT. Các giải pháp Dữ liệu lớn bao gồm tuân thủ, bảo vệ, chiến lược, thiết kế và triển khai.
Tư vấn thông minh kinh doanh dữ liệu lớn của Dell
Tư vấn thông minh kinh doanh dữ liệu lớn của Dell giúp các doanh nghiệp thành công và tạo ra nguồn doanh thu mới bằng các giải pháp dữ liệu lớn. Các dịch vụ tư vấn thông tin kinh doanh về dữ liệu lớn bao gồm các đánh giá, bằng chứng về các dự án khái niệm và các dịch vụ được quản lý.
Tư vấn Oracle
Các giải pháp quản lý hiệu suất doanh nghiệp (EPM) và kinh doanh thông minh (BI) có thể được triển khai nhanh chóng và thành công với sự trợ giúp của các dịch vụ kiến trúc, nâng cấp và triển khai từ Oracle Consulting.
Phần kết luận
Dữ liệu lớn là một thuật ngữ được sử dụng rộng rãi trong thế giới kinh doanh và công nghệ. Tóm lại, đó là quá trình thu thập số lượng cực lớn dữ liệu phức tạp từ nhiều nguồn khác nhau và phân tích dữ liệu đó để khám phá các mô hình, xu hướng, vấn đề và mang lại cơ hội nhận được những hiểu biết hữu ích.
Dữ liệu lớn dưới dạng dịch vụ (BDaaS) được thiết kế để giải phóng nguồn lực của tổ chức bằng cách sử dụng hệ thống quản lý dữ liệu và chuyên môn CNTT của nhà cung cấp bên ngoài thay vì triển khai hệ thống tại chỗ và tuyển dụng nhân viên nội bộ. Nhiều công ty tạo ra lượng lớn dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc.
Các dự án Dữ liệu lớn hiện đang hấp dẫn và hài lòng nhất cung cấp những hiểu biết sâu sắc dựa trên những gì đang xảy ra ngay bây giờ, không chỉ những gì đang xảy ra vào tuần trước, cho phép hành động ngay lập tức thay vì chỉ học hỏi từ quá khứ.
Mặc dù thực tế là một số tổ chức tư vấn nhất định có thể hỗ trợ bạn nhưng chỉ bạn mới có thể quyết định giải pháp dữ liệu lớn nào phù hợp cho doanh nghiệp của mình. Bạn đang chờ đợi điều gì? Chọn giải pháp của bạn và tham gia cuộc cách mạng dựa trên dữ liệu!
