May 28, 2024

Các công nghệ Big Data hàng đầu bạn nên biết (Phần 2)

Chúng ta đang sống trong kỷ nguyên kỹ thuật số nơi các công ty sản xuất và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ hàng ngày. Thuật ngữ “Big data” mô tả một lượng dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc khổng lồ liên tục phát triển theo cấp số nhân với quá trình số hóa ngày càng tăng. Tuy nhiên, do khối lượng lớn và độ phức tạp của Big data, phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không thể xử lý và trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu. Đó là lý do tại sao các doanh nghiệp ngày nay đang chuyển sang sử dụng công nghệ Big Data. Với sự ra đời của công nghệ dữ liệu lớn, các công ty hiện có thể lưu trữ, xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu để tìm kiếm thông tin liên quan.

4. Công nghệ Big data dành cho khai thác dữ liệu

4.1. Presto:

Presto là một công cụ truy vấn SQL mã nguồn mở cho phép phân tích tương tác trên các tập dữ liệu lớn. Nó hỗ trợ truy vấn nhanh trên nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, cho phép truy cập dữ liệu trực tiếp mà không cần di chuyển nó sang các hệ thống riêng biệt. Presto hỗ trợ cả nguồn dữ liệu quan hệ và phi quan hệ, cho phép truy vấn dữ liệu liền mạch từ nhiều nguồn trong một truy vấn. Một số tính năng của Presto:

Presto là một công cụ truy vấn dữ liệu cho phép truy vấn dữ liệu từ nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau, bao gồm Cassandra, Hive, cơ sở dữ liệu quan hệ và các cửa hàng độc quyền.
Nó hỗ trợ đồng thời nhiều nguồn dữ liệu, truy xuất dữ liệu nhanh chóng và trả về phản hồi trong vòng vài giây.
Presto hỗ trợ ANSI SQL tiêu chuẩn, giúp các nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu dễ dàng truy vấn dữ liệu mà không cần học một ngôn ngữ cụ thể. Nó cũng dễ dàng kết nối với các công cụ BI phổ biến bằng trình kết nối JDBC.

4.2. RapidMiner:

RapidMiner là một công cụ khai thác dữ liệu nguồn mở mạnh mẽ để phân tích dự đoán, cho phép phân tích dữ liệu, triển khai và vận hành mô hình nhanh chóng. Nó cung cấp một môi trường thống nhất để chuẩn bị dữ liệu, học máy, học sâu, khai thác văn bản và phân tích dự đoán, nâng cao năng suất cho người dùng doanh nghiệp. Các tính năng của RapidMiner:

Có một nền tảng tích hợp để xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình học máy và triển khai chúng.
Hơn nữa, nó tích hợp khung Hadoop với RapidMiner Radoop sẵn có.
RapidMiner Studio cung cấp quyền truy cập, tải và phân tích bất kỳ loại dữ liệu nào, cho dù đó là dữ liệu có cấu trúc hay dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh và phương tiện.
Mô hình dự đoán tự động có sẵn trong RapidMiner.

4.3. ElasticSearch:

ElaticSearch là một công cụ phân tích và tìm kiếm hiện đại, mã nguồn mở được xây dựng trên Apache Lucene. Nó cho phép tìm kiếm, lập chỉ mục và phân tích dữ liệu với các ứng dụng như phân tích nhật ký, thông tin bảo mật, thông tin vận hành, tìm kiếm toàn văn bản và phân tích kinh doanh. Nó tối ưu hóa dữ liệu phi cấu trúc cho các tìm kiếm dựa trên ngôn ngữ, khiến nó trở thành công cụ tìm kiếm doanh nghiệp hàng đầu. Một số tính năng chính:

Bạn có thể lưu trữ và phân tích hàng petabyte dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc bằng ElasticSearch.
Việc tìm kiếm, lập chỉ mục và truy vấn dữ liệu được thực hiện đơn giản nhờ API RESTful cơ bản và tài liệu JSON không có lược đồ của Elaticsearch.
Ngoài ra, nó có khả năng đa thuê, tìm kiếm có thể mở rộng và tìm kiếm gần như theo thời gian thực.
Vì Elaticsearch được phát triển bằng Java nên nó hoạt động trên hầu hết các nền tảng.
Elaticsearch là một chương trình mã nguồn mở, trung lập về ngôn ngữ giúp đơn giản hóa quá trình thêm các tính năng mới thông qua tích hợp và plugin.
Một số công cụ quản lý, UI (Giao diện người dùng) và API (Giao diện lập trình ứng dụng) được cung cấp để kiểm soát hoàn toàn dữ liệu, hoạt động của cụm, người dùng, v.v.

5. Công nghệ Big data dành cho phân tích dữ liệu

5.1. Apache Kafka:

Apache Kafka là một nền tảng phát trực tuyến và lưu trữ sự kiện nguồn mở, được phát triển bằng Java và Scala, được hàng nghìn tổ chức sử dụng để phân tích phát trực tuyến, đường dẫn dữ liệu hiệu suất cao, tích hợp dữ liệu và các ứng dụng quan trọng. Đây là một hệ thống nhắn tin có khả năng chịu lỗi, có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn và tích hợp hoàn hảo với Apache Storm và Apache Spark. Các tính năng của Kafka:

Apache Kafka cung cấp khả năng mở rộng theo bốn chiều: bộ xử lý sự kiện, nhà sản xuất, người tiêu dùng và trình kết nối, đảm bảo mở rộng quy mô liền mạch mà không có bất kỳ thời gian ngừng hoạt động nào.
Kafka rất đáng tin cậy nhờ kiến trúc phân tán, phân vùng, sao chép và khả năng chịu lỗi.
Bạn có thể xuất bản và đăng ký tin nhắn với thông lượng cao.
Hệ thống đảm bảo không có thời gian chết và không mất dữ liệu.

5.2. Splunk:

Splunk là một nền tảng phần mềm phân tích và trực quan hóa dữ liệu do máy tạo ra từ nhiều nguồn khác nhau, cung cấp số liệu, chẩn đoán vấn đề và hiểu biết sâu sắc về doanh nghiệp. Nó thu thập dữ liệu thời gian thực, tạo báo cáo, cảnh báo, đồ thị, bảng điều khiển và trực quan hóa, đồng thời cung cấp phân tích trang web và thông tin kinh doanh. Các tính năng Splunk mang lại:

Cải thiện hiệu suất kinh doanh của bạn bằng các hoạt động tự động, phân tích nâng cao và tích hợp toàn diện.
Ngoài các định dạng dữ liệu có cấu trúc như JSON và XML, Splunk có thể nhập dữ liệu máy phi cấu trúc như nhật ký ứng dụng và web.
Splunk lập chỉ mục dữ liệu đã nhập để cho phép tìm kiếm và truy vấn nhanh hơn dựa trên các điều kiện khác nhau.
Splunk cung cấp các báo cáo phân tích bao gồm biểu đồ, biểu đồ và bảng tương tác cũng như cho phép chia sẻ chúng với người khác.

5.3. KNIME (Konstanz Information Miner):

KNIME là một nền tảng mã nguồn mở miễn phí để phân tích, báo cáo và tích hợp dữ liệu. Nó trực quan và kết hợp các ý tưởng mới giúp người dùng dễ hiểu và phát triển quy trình làm việc khoa học dữ liệu. Nó cung cấp hàng trăm mô-đun để tích hợp, chuyển đổi dữ liệu, phân tích, thống kê, khai thác dữ liệu và phân tích văn bản. Các tính năng chính:

Các plugin bổ sung được thêm vào thông qua cơ chế Tiện ích mở rộng để mở rộng chức năng.
Hơn nữa, các plugin bổ sung cung cấp sự tích hợp các phương pháp khai thác hình ảnh, khai thác văn bản, phân tích chuỗi thời gian và phân tích mạng.
Quy trình công việc KNIME có thể đóng vai trò là bộ dữ liệu để tạo mẫu báo cáo có thể được xuất sang nhiều định dạng tệp khác nhau, bao gồm doc, pdf, ppt, xls, v.v.
Ngoài ra, KNIME tích hợp nhiều dự án nguồn mở như thuật toán học máy từ các dự án Spark, Weka, Keras, LIBSVM và R; cũng như ImageJ, JFreeChart và Bộ công cụ phát triển hóa học.
Bạn có thể thực hiện các thao tác ETL đơn giản với nó.

5.4. Apache Spark:

Apache Spark là một công cụ phân tích nguồn mở được thiết kế để xử lý dữ liệu lớn. Nó cung cấp điện toán trong bộ nhớ ( In-Memory Computing - IMC) cho các truy vấn nhanh, Mô hình thực thi tổng quát (Generalized Execution Model - GEM) cho các ứng dụng khác nhau và các API Java, Python và Scala để dễ dàng phát triển. Một số tính năng chính:

Nền tảng Spark cho phép thực thi các chương trình trên bộ nhớ nhanh hơn 100 lần so với Hadoop MapReduce hoặc nhanh hơn 10 lần trên đĩa.
Với Apache Spark, bạn có thể chạy nhiều khối lượng công việc bao gồm machine learning, phân tích thời gian thực, truy vấn tương tác và xử lý biểu đồ.
Spark có các giao diện phát triển (API) thuận tiện có sẵn trong Java, Scala, Python và R để làm việc với các bộ dữ liệu lớn.
Một số thư viện cấp cao hơn được đưa vào Spark, chẳng hạn như hỗ trợ truy vấn SQL, học máy, truyền dữ liệu và xử lý đồ thị.

6. Công nghệ Big data dành cho trực quan hoá dữ liệu

6.1. Tableau:

Tableau là một công cụ đang phát triển nhanh chóng trong ngành phân tích và thông minh kinh doanh để trực quan hóa dữ liệu. Nó cho phép người dùng tạo đồ thị, biểu đồ, bản đồ và bảng điều khiển để phân tích dữ liệu, nâng cao khả năng ra quyết định. Người dùng có thể làm việc trên các tập dữ liệu trực tiếp, thu được những hiểu biết có giá trị mà không cần kiến thức lập trình. Ngay cả những người không có kinh nghiệm cũng có thể tạo trực quan hóa bằng Tableau. Một số tính năng chính của Tableau:

Trong Tableau, người dùng có thể dễ dàng tạo trực quan hóa dưới dạng biểu đồ thanh, biểu đồ hình tròn, biểu đồ, sơ đồ cây, sơ đồ hộp, biểu đồ Gantt, biểu đồ Bullet và các công cụ khác.
Tableau hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu, bao gồm các tệp tại chỗ, CSV, tệp văn bản, Excel, bảng tính, cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ, dữ liệu đám mây và dữ liệu lớn.
Một số tính năng quan trọng của Tableau bao gồm trộn dữ liệu và phân tích thời gian thực.
Nó cho phép chia sẻ dữ liệu theo thời gian thực dưới dạng bảng điều khiển, trang tính, v.v.

6.2. Plotly:

Plotly là thư viện Python cho phép trực quan hóa dữ liệu lớn một cách tương tác, mang lại các lợi thế như thân thiện với người dùng, khả năng mở rộng, giảm chi phí và phân tích nâng cao. Nó hỗ trợ nhiều thư viện và API khác nhau, bao gồm Python, R, MATLAB, Arduino, Julia và có thể được sử dụng trong sổ ghi chép Jupyter và Pycharm để tạo biểu đồ tương tác với các tính năng tương tác như nút, thanh trượt và menu thả xuống. Các tính năng Plotly mang lại:

Một tính năng độc đáo của Plotly là tính tương tác của nó. Người dùng có thể tương tác với các biểu đồ được hiển thị, mang lại trải nghiệm kể chuyện nâng cao.
Giống như vẽ trên giấy, bạn có thể vẽ bất cứ thứ gì bạn muốn. Khi so sánh với các công cụ trực quan hóa khác như Tableau, Plotly cho phép kiểm soát hoàn toàn những gì đang được vẽ.
Ngoài biểu đồ Seaborn và Matplotlib, Plotly còn cung cấp nhiều loại đồ thị và biểu đồ, chẳng hạn như Biểu đồ thống kê, Biểu đồ khoa học, Biểu đồ tài chính, bản đồ địa lý, v.v.

Hơn nữa, Plotly cung cấp một loạt biểu đồ AI và ML, cho phép bạn đẩy mạnh trò chơi học máy của mình.

Big data được mong đợi sẽ đóng vai trò là chất xúc tác cho sự phát triển kinh doanh. Tuy nhiên, trước khi quyết định sử dụng một công cụ hoặc kỹ thuật dữ liệu lớn, điều quan trọng là phải tiến hành nghiên cứu kỹ lưỡng vì mỗi công cụ hoặc kỹ thuật đều có những tính năng riêng và có thể áp dụng cho các doanh nghiệp cụ thể. Để tận dụng tối đa các công nghệ Dữ liệu lớn hiện có trên thị trường, điều cần thiết là xác định loại vấn đề mà tổ chức của bạn gặp phải. Hy vọng rằng những chia sẻ của BAC sẽ giúp ích cho bạn. Đừng quên đón đọc các bài viết mới nhất được cập nhật tại BAC's Blog bạn nhé.

Tham khảo: Các công nghệ Big Data hàng đầu bạn nên biết (Phần 1)

Nguồn tham khảo:
https://www.interviewbit.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

Mục đích chính của phân tích dữ liệu là gì? Ứng dụng thực tế trong công việc

Mục đích chính của phân tích dữ liệu là gì và làm thế nào để ứng dụng trong công việc là những câu hỏi thường gặp. BAC sẽ giúp bạn tổng hợp những kiến thức nền tảng thông qua các ví dụ thực tế, gần gũi.
Bài tập phân tích dữ liệu trong kinh doanh cho người mới bắt đầu có đáp án

Bạn muốn tìm bài tập phân tích dữ liệu trong kinh doanh cho người mới bắt đầu có đáp án? Bạn là người mới và chưa biết phải bắt đầu từ đâu? Hãy để BAC giúp bạn thông qua hướng dẫn chi tiết ở đây.
Dữ liệu thứ cấp là gì? phương pháp phân tích dữ liệu thứ cấp là gì?

Nếu bạn đang tìm hiểu về phân tích dữ liệu và gặp khái niệm dữ liệu thứ cấp thì đây là bài viết dành cho bạn. BAC sẽ giúp bạn tìm hiểu tất cả thông tin như định nghĩa, đặc điểm, ưu và nhược điểm cũng như những phương pháp phân tích.
Business Analyst thời đại AI: Cơ hội, thách thức và kỹ năng cần có để không bị thay thế

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi ngành phát triển phần mềm, ảnh hưởng đến vai trò của Business Analyst (BA). Hãy phân tích BA cần làm gì để thích nghi ở thời đại mới

Bình luận

Lê Anh Tuấn

Chuyên viên HO - Kỹ thuật Ngân hàng số Eximbank

Tôi là nhân sự thuộc Trung tâm Phát triển CNTT – Khối Ngân hàng số, hiện đang đảm nhiệm vai trò kiểm thử phần mềm (tester). Việc tham gia khóa học Business Analyst đã mang lại cho tôi góc nhìn toàn diện và rõ ràng hơn về vai trò của BA trong lĩnh vực ngân hàng.

Khóa học Fundamental Business Analysis tại BAC không chỉ giúp tôi hiểu đúng bản chất công việc BA mà còn hỗ trợ phát triển tư duy nghiệp vụ – từ tiếp cận giải pháp kỹ thuật sang tập trung vào nhu cầu người dùng. Phương pháp giảng dạy kết hợp lý thuyết và thực hành thực tiễn, cùng các hoạt động mô phỏng, thảo luận nhóm đã giúp tôi nâng cao kỹ năng giao tiếp, phân tích và trình bày yêu cầu – những năng lực thiết yếu để phối hợp hiệu quả giữa các bên trong dự án công nghệ.

Xem chi tiết +
Huỳnh Cao Cường

Nhân viên HO - Kỹ thuật Ngân hàng số Eximbank

Tôi hiện đang công tác tại Trung tâm Phát triển CNTT – Khối CNTT, với vai trò là nhân sự chức năng phụ trách mảng Ngân hàng số, chuyên sâu về kiểm thử phần mềm (Tester). Trước khi tham gia khóa học Fundamental Business Analysis do BAC tổ chức, tôi từng hình dung BA chỉ đơn thuần là cầu nối giữa bộ phận kỹ thuật và nghiệp vụ.

Tuy nhiên, quá trình học đã giúp tôi nhận thức rõ hơn về bản chất và tầm quan trọng của vị trí này. BA không chỉ kết nối các bên liên quan, mà còn giữ vai trò định hình yêu cầu, đảm bảo giải pháp được thiết kế đúng mục tiêu và sát với nhu cầu thực tế. Khóa học đã trang bị cho tôi tư duy phân tích bài bản, khả năng diễn đạt yêu cầu rõ ràng, và kỹ năng phối hợp hiệu quả trong môi trường dự án đa chiều.

Với nền tảng công nghệ thông tin sẵn có, khóa học là bước chuyển hướng quan trọng giúp tôi phát triển tư duy nghiệp vụ vững chắc và sẵn sàng theo đuổi lộ trình nghề nghiệp chuyên sâu trong lĩnh vực Business Analysis tại Eximbank.

Xem chi tiết +
Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +

Professional Transfer Services in Batumi

Luxury Georgian Transfer Services – Tbilisi & Batumi

Airport Transfers in Georgia

Mục đích chính của phân tích dữ liệu là gì? Ứng dụng thực tế trong công việc

Bài tập phân tích dữ liệu trong kinh doanh cho người mới bắt đầu có đáp án

Dữ liệu thứ cấp là gì? phương pháp phân tích dữ liệu thứ cấp là gì?

Business Analyst thời đại AI: Cơ hội, thách thức và kỹ năng cần có để không bị thay thế

CÔNG TY CỔ PHẦN ĐÀO TẠO VÀ TƯ VẤN BAC