Dữ liệu lớn chỉ hữu ích khi chúng ta có thể làm điều gì đó với nó; nếu không, nó chỉ đơn giản là một đống rác. Tuy nhiên, nỗ lực cần thiết để đào đôi khi giống như mò kim đáy bể. Một mô hình có ý nghĩa chỉ xuất hiện khi có nhiều phân tích. Analytics bắt đầu hoạt động, cố gắng phân tích dữ liệu với mọi thiết bị máy móc có sẵn, bao gồm cả bộ não. Những máy móc này không là gì ngoài những công cụ đi kèm với sức mạnh tính toán để khám phá dữ liệu. Bài viết này cố gắng cung cấp một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về các kỹ thuật được sử dụng với phân tích dữ liệu lớn.
Tổng quan
Trước khi phân tích, dữ liệu được thu thập từ các nguồn khác nhau. Bạn phải sắp xếp nó theo cách để một nhà phân tích có thể thực hiện công việc của họ và cung cấp một số sản phẩm dữ liệu hữu hình hữu ích cho quá trình kinh doanh của tổ chức. Dữ liệu được thu thập có thể ở nhiều trạng thái khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu thô phi cấu trúc, dữ liệu bán cấu trúc, dữ liệu có cấu trúc, v.v. Đây là những nguyên liệu thô của phân tích dữ liệu lớn. Sau đó, quá trình khám phá phức tạp bắt đầu làm sáng tỏ các mẫu, mối tương quan và thông tin chi tiết ẩn. Các nhà phân tích nhận được sự trợ giúp của bất kỳ và mọi công cụ và công nghệ hiện có trong quá trình phân tích và cố gắng thu được một số giá trị từ nó. Do đó, những gì phân tích dữ liệu nghĩa là quá trình kiểm tra một tập hợp dữ liệu lớn (với một hoặc nhiều đặc điểm coi nó là dữ liệu lớn) và khám phá một số thông tin có ý nghĩa.
Phân tích cơ bản
Ban đầu, nhà phân tích cần đảm bảo rằng dữ liệu có một số giá trị trước khi sử dụng các nỗ lực và nguồn lực nghiêm ngặt để phân tích dữ liệu. Đôi khi, hình dung và thống kê đơn giản là những gì bạn cần để có được một số kết quả. Các kỹ thuật cơ bản như sau:
- Giám sát cơ bản: Theo dõi một khối lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực cũng là một trong những cách để có được một số thông tin chi tiết. Ví dụ, chỉ cần theo dõi các dữ liệu khí tượng được tổng hợp qua nhiều năm, chúng ta có thể hiểu được khá nhiều về các loại điều kiện khí hậu của một vùng địa lý. Ngoài ra, thông tin thời gian thực của gió, độ ẩm, áp suất, nhiệt độ, v.v., có thể đưa ra ánh sáng về loại bão sắp tới. Nếu chúng ta kết nối mọi dấu chấm, có thể có một số tham số với thông tin khổng lồ. Ngày nay, nếu chúng ta có thể khai thác xu hướng của tất cả các tweet trên phương tiện truyền thông xã hội, chúng ta có thể dễ dàng nắm được ý tưởng về số đông và những gì họ đang nghĩ. Nhà phân tích chính trị thường làm điều đó và những gì họ làm chỉ là theo dõi dữ liệu phát trực tuyến.
- Cắt và cắt hạt: Kỹ thuật phổ biến này đề cập đến việc phân đoạn một khối dữ liệu lớn thành các tập dữ liệu nhỏ hơn để nó trở nên dễ xem và dễ hiểu. Việc phân đoạn được thực hiện lặp đi lặp lại cho đến khi đạt được kích thước dễ quản lý hơn. Các truy vấn cụ thể được kích hoạt để có được một số thông tin chi tiết hoặc thực hiện một số tính toán, tạo biểu diễn đồ họa hoặc áp dụng công thức thống kê trên các tập dữ liệu nhỏ hơn. Điều này giúp xác định một góc nhìn nhất định cho nhà phân tích đang ngồi trong biển dữ liệu. Người ta chỉ có thể có các truy vấn khi một phối cảnh là xác định. Do đó, kỹ thuật này giúp xây dựng không gian truy vấn khi làm việc với khối lượng lớn dữ liệu.
- Phát hiện bất thường: Sự bất thường , ở đây, đề cập đến sự thay đổi đột ngột của các sự kiện xảy ra trong một môi trường có thể gây ra các hiệu ứng khác nhau. Ví dụ, việc Sensex bị rơi đột ngột có thể do nhiều nguyên nhân, chẳng hạn như thay đổi chính trị xã hội đột ngột, chiến tranh hoặc thiên tai, hoặc nhiều nguyên nhân khác. Nhưng, nếu chúng ta có thể phát hiện ra sự bất thường, nó sẽ mang lại một cái nhìn sâu sắc có giá trị để hiểu và phân tích tình hình. Một tập hợp thống kê hoặc quan sát đơn giản cũng có thể giúp giải quyết vấn đề.
Phân tích nâng cao
Rõ ràng là phân tích không phải lúc nào cũng đơn giản hay đơn giản. Trên thực tế, trong nhiều trường hợp, điều này phụ thuộc vào độ phức tạp của dữ liệu và loại thông tin chúng ta muốn trích xuất sẽ xác định loại phân tích mà chúng ta muốn tham gia vào quy trình. Phân tích nâng cao sử dụng các thuật toán để phân tích phức tạp trên các định dạng dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như sử dụng máy học, mạng nơ-ron, mô hình thống kê phức tạp, phân tích văn bản và kỹ thuật khai thác dữ liệu nâng cao để lấy một số mẫu có ý nghĩa từ khối lượng dữ liệu.
- Phân tích văn bản: Phân tích văn bản là quá trình mà thông tin có ý nghĩa được lấy từ tập hợp dữ liệu phi cấu trúc. Xử lý dữ liệu phi cấu trúc là một phần quan trọng của phân tích dữ liệu lớn; do đó, các kỹ thuật cụ thể được sử dụng để phân tích và trích xuất thông tin và cuối cùng chuyển nó thành thông tin có cấu trúc. Thông tin có cấu trúc sau đó được sử dụng để phân tích sâu hơn một cách thuận tiện. Các kỹ thuật được sử dụng với phân tích văn bản bắt nguồn từ ngôn ngữ học tính toán, thống kê và các ngành khoa học máy tính khác.
- Lập mô hình dự đoán: Mô hình dự đoán sử dụng các giải pháp khai thác dữ liệu và xác suất để dự đoán kết quả. Kỹ thuật này được áp dụng cho cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc để dự báo kết quả. Ví dụ:một hệ thống dự đoán có thể dự đoán số lượng người tiêu dùng một sản phẩm chuyển sang sản phẩm khác dựa trên một số thuộc tính hành vi có sẵn hoặc dự đoán sự thay đổi trong suy nghĩ của mọi người bằng cách quan sát xu hướng tweet trên phương tiện truyền thông xã hội, điều này có thể có tính chính trị xã hội quyết định kết quả trong một chiến dịch chính trị.
- Sử dụng các thuật toán khai thác dữ liệu, thống kê: Có rất nhiều kỹ thuật tiên tiến khác về dự báo bằng cách sử dụng thống kê và các giải pháp khai thác dữ liệu. Có các kỹ thuật như phân tích cụm, phân đoạn vi mô, phân tích mối quan hệ, v.v.
Kết luận
Tất nhiên, bài viết này chỉ mới chỉ sơ lược về bề nổi của chủ đề, nhưng có lẽ nó sẽ giúp bạn hiểu cái được gọi là phân tích dữ liệu lớn. Xu hướng sử dụng dữ liệu lớn của các tổ chức đang tăng trưởng nhanh chóng vì tất cả các lý do tốt cũng như xấu. Kết quả chắc chắn là bị mở để sử dụng và sử dụng sai mục đích và chúng tôi không thể ngăn chặn nó. Các công cụ và công nghệ mới được tạo ra để hỗ trợ quá trình phân tích dữ liệu lớn. Có lẽ, nhận thức là thời gian nghỉ ngơi duy nhất.
