Big Data là gì? Công nghệ Big Data đã đạt đến đỉnh cao trong việc thực hiện vượt trội các ứng dụng và chức năng của nó. Bài viết dưới đây thapgiainhietliangchi.com sẽ giúp bạn có thể nhận biết Big Data là gì, về các ứng dụng, quy trình, cách sử dụng của Big Data.
Tổng quan về Big Data
Big Data là gì?
Big Data là gì? Big Data chính là các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp. Độ lớn lên đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không có khả năng thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu được trong một khoảng thời gian hợp lý.
Những tập dữ liệu lớn này có thể bao gồm là các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập Big Data có thể được khai thác để tìm hiểu insights.
Nói một cách đơn giản, Big Data (hay dữ liệu lớn) là tập hợp dữ liệu có dung lượng vượt xa khả năng hoạt động của các ứng dụng và công cụ truyền thống. Kích cỡ Big Data ngày một lớn hơn và đặc biệt là trong thế giới hiện đại và nền công nghiệp 4.0 như hiện nay, tính đến thời điểm năm 2012 nó có thể nằm trong khoảng vài chục terabyte cho đến nhiều petabyte (với 1 petabyte = 1024 terabyte) chỉ cho một tập hợp dữ liệu, nghe thật kinh khủng phải không nào.
Big Data Analytics là gì?
Bên cạnh Big Data là gì? Big Data Analytics là gì cũng là thắc mắc chung của rất nhiều người. Big Data Analytics hay phân tích dữ liệu lớn thường là một quá trình phức tạp kiểm tra dữ liệu lớn để khám phá các thông tin – chẳng hạn như các mẫu ẩn, mối tương quan, xu hướng thị trường hay sở thích của khách hàng – nó có thể giúp các tổ chức đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt.
Trên quy mô rộng, các công nghệ và kỹ thuật phân tích dữ liệu đã và đang cung cấp cho các tổ chức một cách để phân tích các tập dữ liệu và thu thập thêm thông tin mới. Giúp truy vấn thông minh kinh doanh (BI) và trả lời các câu hỏi cơ bản về hoạt động và hiệu suất kinh doanh.
Big Data Analytics là gì? Big Data Analytics chính là một dạng phân tích nâng cao, có liên quan đến các ứng dụng phức tạp với các yếu tố khác như mô hình dự đoán, thuật toán thống kê hay phân tích giả như được cung cấp bởi hệ thống phân tích.
Big Data Protocol (BDP) là gì?
Big Data Protocol (BDP) là gì? Big Data Protocol lại là một giao thức DeFi cho phép thương mại hóa những nguồn dữ liệu có giá trị trên nền tảng blockchain. Và nền tảng mà Big Data Protocol hoạt động trên không ai khác đó chính là Ocean Protocol – là một trong những dự án blockchain tiềm năng lớn nhất hoạt động trong phân mục dữ liệu hiện tại.
Điểm nổi bật của Big Data Protocol (BDP) là gì? Hiện tại, hệ sinh thái của Big Data Protocol đã và đang rất rộng lớn, dữ liệu được cung cấp bởi Amass Insights – chính là thị trường dữ liệu thay thế lớn nhất trong ngành hiện nay, được thành lập vào năm 2015 bởi nhà đồng sáng lập của Big Data Protocol – Jordan Hauer.
Amass Insights đã kết nối 14,141 nhà cung cấp dữ liệu chuyên nghiệp với hơn 10,000 khách hàng có nhu cầu sử dụng Big Data. Big Data Protocol đã thành công xây dựng một thị trường dữ liệu vô cùng lớn, tới đây BDP sẽ có kế hoạch triển khai trên nền tảng Web 3.0.
Big Data Protocol tập trung vào phát triển hai mục dữ liệu:
- Dữ liệu hướng tới các nhà đầu tư, sẽ bao gồm các nhà đầu tư tiền điện tử cũng như các quỹ đầu cơ truyền thống, cùng với các nhà quản lý đầu tư khác.
- Dữ liệu liên quan đến các dự án và các nhà cung cấp dữ liệu blockchain, ví dụ như là nguồn cấp dữ liệu giá theo thời gian thực của tiền điện tử và tài sản truyền thống.
Ví dụ về Big Data
Ví dụ đơn giản về Big Data có thể kể đến ở đây, như thông tin người dùng của trang mạng xã hội Facebook hay dữ liệu về các website của Google. Cả hai loại dữ liệu được kể trên đều là Big Data bởi chúng đảm bảo được cả 3 thuộc tính đặc trưng là kích thước lớn, sự đa dạng trong dữ liệu và tốc độ xử lý nhanh.
Những nguồn dữ liệu chính tạo ra Big Data
- Hộp đen dữ liệu: đây là những dữ liệu được tạo ra bởi máy bay, bao gồm máy bay phản lực và cả trực thăng. Hộp đen dữ liệu này bao gồm các thông tin tạo ra bởi giọng nói của phi hành đoàn, các bản thu âm và thông tin về chuyến bay.
- Dữ liệu đến từ các kênh truyền thông xã hội: Đây là dữ liệu được tạo ra và phát triển bởi như các trang web truyền thông xã hội như là Twitter, Facebook, Instagram, Pinterest và Google+.
- Dữ liệu giao dịch chứng khoán: Đây là số liệu đến từ thị trường chứng khoán đối với các quyết định mua và bán cổ phiếu được thực hiện bởi khách hàng.
- Dữ liệu điện lực: đây chính là dữ liệu được tạo ra bởi điện lực. Nó bao gồm các thông tin cụ thể đến từ các điểm giao nhau của các nút thông tin sử dụng.
- Dữ liệu giao thông: dữ liệu này sẽ bao gồm sức chứa và các mẫu phương tiện giao thông, độ sẵn sàng và khoảng cách đã di chuyển được của từng phương tiện giao thông khác nhau.
- Dữ liệu các thiết bị tìm kiếm: đây chính là dữ liệu được tạo ra từ các công cụ tìm kiếm và đây cũng chính là nguồn dữ liệu lớn nhất của Big Data. Công cụ tìm kiếm có cơ sở dữ liệu vô cùng rộng lớn, nơi họ có thể tìm thấy mọi dữ liệu họ cần.
Các ứng dụng của Big Data
Hiện nay, Big Data và phân tích hoàn toàn có thể được áp dụng trong nhiều vấn đề kinh doanh và rất nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Dữ liệu lớn (hay Big Data) trên thực tế đã và đang được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, tạo ra những chuyển biến ấn tượng, giúp tăng hiệu quả và năng suất của các doanh nghiệp.
Ngành Ngân hàng
Trong hệ thống ngành ngân hàng, Big Data đã và đang được ứng dụng rất hiệu quả thể hiện được vai trò quan trọng của mình trong mọi hoạt động của ngân hàng: từ thu tiền mặt cho đến quản lý tài chính.
Ngân hàng đã ứng dụng Big Data như thế nào:
- Sử dụng các kỹ thuật phân cụm giúp đưa ra được quyết định quan trọng. Hệ thống phân tích có thể xác định được các địa điểm chi nhánh nơi tập trung nhiều nhu cầu của các khách hàng tiềm năng, để đề xuất lập thêm chi nhánh mới.
- Kết hợp rất nhiều quy tắc được áp dụng trong lĩnh vực ngân hàng để dự đoán được lượng tiền mặt cần thiết sẵn sàng để cung ứng ở một chi nhánh tại thời điểm cụ thể hàng năm.
- Khoa học dữ liệu hiện đang là nền tảng chính của hệ thống ngân hàng kĩ thuật số.
- Machine learning và AI đang được rất nhiều ngân hàng sử dụng để phát hiện các hoạt động gian lận và báo cáo chúng cho các chuyên viên liên quan.
- Khoa học dữ liệu hỗ trợ xử lý, lưu trữ, phân tích lượng dữ liệu khổng lồ đến từ các hoạt động hàng ngày và giúp đảm bảo an ninh cho ngân hàng.
- Các ngân hàng nổi bật đang ứng dụng Big Data như là ACB, VP Bank, MSB.
Xem thêm: Metadata là gì? Tìm hiểu về vai trò của siêu dữ liệu
Ngành y tế
Khoa học dữ liệu lớn đang dần khẳng định được vai trò khá quan trọng trong việc giúp cải thiện sức khỏe con người ngày nay. Big Data không chỉ được ứng dụng tốt để xác định các phương hướng điều trị mà còn giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe.
Big Data từ lúc được ứng dụng vào lĩnh vực y tế, chăm sóc sức khỏe, đã tạo nên nhiều tác động lớn trong việc giúp giảm lãng phí tiền bạc và thời gian. Ở một số quốc gia, chính phủ đã sẵn sàng tài trợ các dự án ứng dụng Big Data để phát triển tốt hơn cơ sở hạ tầng mới và các dịch vụ y tế khẩn cấp.
Ngành y tế đã ứng dụng Big Data như sau:
- Cho phép người quản lý ca có thể dự đoán các bác sĩ cần thiết vào những thời điểm cụ thể
- Theo dõi được tình trạng bệnh nhân bằng cách theo dõi hồ sơ sức khỏe điện tử.
- Sử dụng các thiết bị kỹ thuật số có thể đeo bên mình, hệ thống Big Data có thể giúp theo dõi bệnh nhân và gửi báo cáo cho các bác sĩ liên quan.
- Big Data có thể đánh giá được các triệu chứng và xác định được nhiều bệnh ở giai đoạn đầu.
- Có thể lưu giữ được các hồ sơ nhạy cảm được bảo mật và lưu trữ lượng được dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả.
- Các ứng dụng Big Data cũng có thể dự báo trước các khu vực có nguy cơ bùng phát dịch truyền nhiễm như: sốt xuất huyết hoặc sốt rét.
Thương mại điện tử
Thương mại điện tử đã và đang không chỉ tận hưởng tốt những lợi ích của việc điều hành trực tuyến mà còn phải đối mặt với rất nhiều thách thức để đạt được các mục tiêu kinh doanh. Lý do là bởi các doanh nghiệp dù lớn hay nhỏ, khi đã tham gia vào thị trường này đều phải đầu tư rất mạnh để cải tiến công nghệ không ngừng. Big Data có thể tạo lợi thế cạnh tranh cho các doanh nghiệp bằng cách cung cấp thông tin chuyên sâu và các bản báo cáo phân tích chính xác nhất xu hướng tiêu dùng.
Thương mại điện tử đã ứng dụng Big Data như thế nào:
- Có thể thu thập các dữ liệu và yêu cầu của khách hàng ngay cả trước khi khách thực sự bắt đầu các giao dịch.
- Tạo ra một mô hình tiếp thị với hiệu suất bán hàng cao.
- Nhà quản lý các trang thương mại điện tử có thể xác định được các sản phẩm được khách hàng tiềm năng xem nhiều nhất và tối ưu được thời gian hiển thị của các trang sản phẩm này.
- Đánh giá hành vi của khách hàng và đề xuất ra các sản phẩm tương tự. Điều này giúp tăng khả năng bán hàng, từ đó tạo ra mức doanh thu cao hơn.
- Nếu như bất kỳ sản phẩm nào đã được thêm vào giỏ hàng nhưng cuối cùng lại không được khách hàng mua, Big Data có thể tự động gửi thêm các code khuyến mại cho khách hàng cụ thể đó để kích thích nhu cầu mua sắm.
- Các ứng dụng của Big Data còn có thể tạo một báo cáo tùy chỉnh theo các tiêu chí như là độ tuổi, giới tính, địa điểm truy cập của khách hàng,..
- Xác định được các yêu cầu của khách hàng, những gì họ muốn và tập trung vào việc cung cấp các dịch vụ tốt nhất để thực hiện nhu cầu của họ.
- Phân tích hành vi hay sự quan tâm của khách hàng và theo xu hướng của họ để tạo ra các sản phẩm hướng đúng đến đối tượng khách hàng.
- Cung cấp các sản phẩm tốt hơn với mức chi phí thấp hơn.
- Có thể thu thập được nhiều dữ liệu về hành vi khách hàng để thiết kế mô hình tiếp thị tối ưu nhất dành được tùy biến theo từng đối tượng hoặc nhóm đối tượng, tăng thêm khả năng bán hàng.
- Tìm ra sự tương đồng giữa khách hàng và những nhu cầu của họ. Từ đó, việc nhắm đến mục tiêu các chiến dịch quảng cáo có thể được tiến hành dễ dàng hơn dựa trên những phân tích đã có được trước đó.
- Công ty thương mại điện từ nổi bật đều đang ứng dụng rất tốt Big Data như: FPT shop, Juno,….
Ngành bán lẻ
Big Data đã mang lại rất nhiều cơ hội cho lĩnh vực bán lẻ bằng cách phân tích thị trường cạnh tranh và sự quan tâm của khách hàng. Nó giúp xác định hành trình trải nghiệm, xu hướng mua sắm cũng như sự hài lòng của khách hàng bằng cách thu thập các dữ liệu đa dạng. Từ những dữ liệu đã thu thập được có thể cải thiện được hiệu suất và hiệu quả bán hàng.
Ngành bán lẻ đã ứng dụng Big Data rất tốt:
- Big Data đã giúp các nhà quản lý xây dựng mô hình chi tiêu cho từng khách hàng.
- Với sự trợ giúp quan trọng của các phân tích dự đoán, ngành công nghiệp có thể so sánh được tỷ lệ cung – cầu và có thể tránh tiếp tục tung ra thị trường một cách vô ích các sản phẩm không được hầu hết khách hàng đón nhận.
- Ngành bán lẻ có thể xác định được vị trí bố trí các sản phẩm trên kệ hàng tùy thuộc vào thói quen mua hàng và nhu cầu mua sắm của khách hàng và đưa ra các chiến lược kinh doanh mới để cải thiện bán hàng.
- Kết hợp phân tích cùng một lúc các dữ liệu về thời điểm, dữ liệu giao dịch, dữ liệu về truyền thông xã hội, dự báo thời tiết để xác định được chính xác nhất sản phẩm phù hợp để có thể luôn sẵn sàng cung ứng cho khách hàng.
Digital Marketing
Digital Marketing chính là chìa khóa để mở ra cánh cửa thành công cho bất kỳ doanh nghiệp nào. Giờ đây, không chỉ các công ty lớn mới có thể điều hành các hoạt động quảng cáo tiếp thị mà cả các doanh nhân nhỏ cũng hoàn toàn có thể chạy các chiến dịch quảng cáo một cách thành công trên các nền tảng truyền thông xã hội và quảng bá tốt sản phẩm của họ. Big Data đã tiếp thêm sức cho Digital Marketing phát triển thực sự mạnh mẽ, và nó đã trở thành một phần không thể nào thiếu của bất kỳ doanh nghiệp nào.
Digital Marketing đã ứng dụng Big Data như sau:
- Phân tích thị trường, các đối thủ cạnh tranh và đánh giá các mục tiêu kinh doanh. Điều này giúp cho doanh nghiệp xác định rõ hơn, chính xác hơn đâu là cơ hội tốt nhất để tiếp tục tiến hành các kế hoạch kinh doanh tiếp theo.
- Có thể xác định được người dùng trên các phương tiện truyền thông xã hội và nhắm mục tiêu đến họ dựa trên đặc điểm nhân khẩu học, giới tính, thu nhập, tuổi tác và sở thích.
- Tạo ra các báo cáo sau mỗi chiến dịch quảng cáo bao gồm cả hiệu suất, sự tham gia của khán giả và những gì có thể được thực hiện được để tạo kết quả tốt hơn.
- Khoa học dữ liệu được sử dụng cho các khách hàng tiềm năng cần nhắm mục tiêu và nuôi dưỡng chu trình khách hàng.
- Tập trung vào các chủ đề có lượt tìm kiếm cao và tư vấn cho các chủ doanh nghiệp thực hiện chúng trong chiến lược nội dung để xếp hạng trang web của doanh nghiệp trên cao hơn trên google (công cụ SEO).
- Có thể tạo ra đối tượng tương tự bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu đối tượng hiện có để nhắm mục tiêu các tệp khách hàng tương tự và kiếm được lợi nhuận.
Còn rất nhiều lĩnh vực đang áp dụng rất mạnh mẽ Bigdata như nông nghiệp hay giáo dục…cho phép chúng ta có insight ngày một tốt để ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.
Xem thêm: Captcha là gì? Vì sao website nên sử dụng captcha?
Ngăn chặn nội dung đen
Ví dụ Big Data ngăn chặn nội dung đen cụ thể như là Extension (Chrome, Firefox, Safari…). Có nhiều addon đã được phục vụ cho việc content filtering miễn phí sử dụng Bigdata để thu thập và dự đoán xem nội dung đó có phù hợp với tiêu chuẩn hay không. Ví dụ như chức năng Ad Block nhanh chóng block các banner, pop ups, video ads gây phiền toái một lần và mãi mãi. Sau đó nó lập tức thu thập dữ liệu và gửi về server blacklist những yếu tố này. Data càng nhiều thì tỷ lệ nhận diện và block ngày càng chính xác hơn.
Big Data là ngành gì?
Big Data Engineer là gì?
Big Data Engineer là gì? Đúng như tên gọi của vai trò này, Big Data Engineer chính là một kỹ sư dữ liệu. Nhiệm vụ của họ sẽ là xây dựng các cơ sở hạ tầng dữ liệu có sẵn hoặc khuôn khổ sao phù hợp cần thiết để sẵn sàng cho việc tạo ra các dữ liệu.
Họ thường làm các công việc thiên về kiến trúc của dữ liệu như là thu thập, lưu trữ và quản lý dữ liệu trong nhiều nhiệm vụ khác nhau. Trong đó, trọng tâm chính của họ chính là quản lý các cơ sở dữ liệu và công nghệ khai thác dữ liệu lớn hay còn gọi Big Data. Đáng chú ý nhất ở đây có lẽ là việc quản lý và lưu trữ Big Data do đây là loại dữ liệu có khối lượng khổng lồ và tốc độ tăng lên không ngừng tính tối thiểu theo giây.
Vì đặc thù công việc khá phức tạp nên nhiều người không hiểu rõ sẽ thường nhầm Big Data Engineer với lại Big Data Analyst – nhà phân tích dữ liệu. Tuy là cùng thực hiện các kỹ năng lập trình gần giống như nhau nhưng nhiệm vụ của hai vai trò này lại hoàn toàn tách rời và không liên quan đến nhau.
Những công việc của một Big Data Engineer là gì?
Công việc cụ thể của một Big Data Engineer chính là bao gồm các hoạt động liên quan đến dữ liệu đầu vào (input data) cụ thể như sau:
- Thu thập, lưu trữ, lưu chuyển data
Data Engineer có nhiệm vụ là xây dựng, phát triển hệ thống, các quy trình thiết lập, công cụ, ngôn ngữ lập trình nhằm tổng hợp, khai thác, thu thập và lưu trữ lại dữ liệu đầu vào (chính là dữ liệu thô). Dữ liệu thô có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau như là website, ứng dụng hay phần mềm bán hàng,…
- Chuẩn hóa và tổng hợp data
Big Data Engineer là gì? Data Engineer cũng là người làm sạch lỗi, loại bỏ các data rác, data trùng lặp, chuẩn hóa lại định dạng, xác thực nguồn dữ liệu thô để có thể nâng cao chất lượng hơn cho nguồn dữ liệu. Sau đó data sẽ được tổng hợp lại tại data warehouse được thiết kế theo các model chuyên biệt nhằm có công việc lưu trữ và phân tích data.
- Phân tích và trích xuất data
Big Data Engineer sẽ sử dụng các tools để phân tích sơ bộ khối data; sau đó áp dụng vào các mô hình thuật toán, code độc lập để phân tích chuyên sâu và mô hình hóa data.
Muốn làm trong ngành Big Data cần học gì?
Cách để học Big Data như thế nào và bắt đầu từ đâu? Học Big Data cần cả một quá trình và thường bắt đầu với các bước cơ bản như sau:
- Bắt đầu bằng cách học một ngôn ngữ lập trình.
Nếu bạn muốn giải quyết được các bài toán Big Data, bạn nên biết về Python/Java. Nếu bạn không biết cả hai thứ này thì lời khuyên của chúng tôi là hãy bắt đầu với Python.
Sau khi bạn đã nắm được những kiến thức cơ bản nhất của một ngôn ngữ lập trình như Python, Java. Bước tiếp theo là hãy tìm hiểu các công nghệ sử dụng cho Big Data hiện nay.
Bạn cần tìm hiểu sâu về một số Công nghệ dữ liệu lớn như là Hadoop/Spark. Bạn nên bắt đầu học ngay về Hadoop vì nó có thể cung cấp thêm cho bạn nhiều nền tảng hơn về Mô hình lập trình MapReduce.
- Tìm hiểu về những kĩ thuật cơ bản Big Data
MapReduce chính là một kỹ thuật xử lý và mô hình chương trình cho tính toán phân tán dựa trên ngôn ngữ lập trình Java.
Thuật toán MapReduce sẽ chứa hai nhiệm vụ quan trọng đó là:
-
- Map (Bản đồ)
- Giảm (Reduce).
Map sẽ lấy một tập hợp dữ liệu và sau đó chuyển đổi nó thành một tập hợp dữ liệu khác, trong đó các phần tử riêng lẻ sẽ được chia thành các bộ dữ liệu nhỏ (dạng cặp khóa / giá trị).
Thứ hai, giảm tác vụ, là lấy đầu ra từ bản đồ làm đầu vào và kết hợp các bộ dữ liệu đó chuyển thành một bộ dữ liệu nhỏ hơn.
Như trình tự của tên MapReduce ngụ ý, là tác vụ rút gọn sẽ luôn được thực hiện sau công việc bản đồ.
Ưu điểm chính của MapReduce chính là dễ dàng mở rộng quy mô xử lý dữ liệu trên nhiều nút tính toán khác nhau. Theo mô hình MapReduce, các nguyên hàm xử lý dữ liệu sẽ được gọi là trình ánh xạ và trình khử. Tuy nhiên, việc phân tách một ứng dụng xử lý dữ liệu thành các trình ánh xạ và bộ giảm tốc đôi khi là không cần thiết.
Nhưng, một khi chúng ta viết một ứng dụng ở dạng MapReduce, thì việc mở rộng ứng dụng để chạy trên hàng trăm, hàng ngàn hay thậm chí hàng chục nghìn máy trong một cụm sẽ chỉ là một sự thay đổi cấu hình.
Khả năng mở rộng đơn giản này là điều đã thu hút được nhiều lập trình viên sử dụng mô hình MapReduce.
Sơ lược về mô hình lập trình MapReduce
Nói chung, mô hình MapReduce này dựa trên việc gửi máy tính đến nơi chứa dữ liệu.
Chương trình MapReduce thường được thực thi trong ba giai đoạn, đó là giai đoạn bản đồ, giai đoạn xáo trộn và cuối cùng là giai đoạn giảm.
Giai đoạn Map – Công việc ánh xạ hay ánh xạ là xử lý dữ liệu đầu vào. Nói chung, dữ liệu đầu vào sẽ ở dạng tệp hoặc thư mục và được lưu trữ trong các hệ thống tệp Hadoop (HDFS). Các tập tin đầu vào sẽ được chuyển đến dòng chức năng ánh xạ theo dòng. Trình ánh xạ xử lý dữ liệu và tạo ra một số lượng nhỏ dữ liệu khác.
Giai đoạn Reduce– Giai đoạn này sẽ là sự kết hợp giữa giai đoạn Shuffle và giai đoạn Giảm. Công việc Reducer sườn sẽ là xử lý dữ liệu xuất phát từ trình ánh xạ. Sau khi được xử lý, nó sẽ tạo ra một bộ đầu ra mới, sẽ được lưu trữ trong HDFS.
Trong công việc MapReduce, Hadoop sẽ gửi Map và Giảm các tác vụ đến các máy chủ phù hợp trong cụm.
Khung sẽ quản lý tất cả các chi tiết truyền dữ liệu, chẳng hạn như phát hành tác vụ, xác minh hoàn thành nhiệm vụ cũng như sao chép dữ liệu xung quanh cụm giữa các nút.
Hầu hết các tính toán sẽ diễn ra trên các nút có dữ liệu trên các đĩa cục bộ làm giảm lưu lượng mạng.
Sau khi đã hoàn thành các nhiệm vụ nhất định, cụm thu thập và giảm dữ liệu để tạo thành một kết quả mới phù hợp và gửi lại cho máy chủ Hadoop.
Muốn làm trong ngành Big Data cần học gì?
Triển vọng phát triển của công việc Big Data Engineer
Tương lai gần khi ngành công nghệ thông tin nói chung và khoa học dữ liệu nói riêng ngày càng rộng mở. Trong vòng ít nhất 20 năm nữa, công việc Big Data Engineer sẽ luôn thuộc TOP những công việc có thu nhập cao và có cơ hội phát triển tiềm năng nhất. Hiện nay, mức lương trung bình của các vị trí data Engineer, data scientist đã có thể đạt đến ngưỡng từ 20.000.000 cho tới 60.000.000 đồng/tháng tùy thuộc trình độ và kinh nghiệm.
Bài viết trên là những thông tin về Big Data là gì? Các ứng dụng của Big Data. Hy vọng sau khi tham khảo bài viết, bạn đọc đã có cái nhìn toàn diện hơn về Big Data và ứng dụng của nó, khi mà Big Data ở Việt Nam còn khá mới mẻ, chưa được nhiều người biết đến, mặc dù đã được áp dụng rất phổ biến vào nhiều lĩnh vực khác nhau.