Big Data Architecture là gì? Lợi ích và thách thức của Big Data Architecture

1487

17-09-2024

Big Data Architecture đóng vai trò then chốt trong việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, từ đó giúp doanh nghiệp phân tích và đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả. Bài viết sau đây Bizfly Cloud sẽ phân tích sâu hơn về lợi ích, thách thức cũng như mô hình của Big Data Architecture.

Big Data Architecture Là Gì?

Big Data Architecture là một hệ thống bao quát được sử dụng để tiếp nhận và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ (thường được gọi là "dữ liệu lớn") để có thể phân tích cho mục đích kinh doanh. Kiến trúc này có thể được coi là bản thiết kế cho một giải pháp dữ liệu lớn dựa trên nhu cầu kinh doanh của một tổ chức. Big Data Architecture được thiết kế để xử lý các loại công việc sau:

Xử lý hàng loạt các nguồn dữ liệu lớn.
Xử lý dữ liệu lớn theo thời gian thực.
Phân tích dự đoán và học máy.

Một Big Data Architecture được thiết kế tốt có thể giúp công ty bạn tiết kiệm tiền và giúp bạn dự đoán các xu hướng trong tương lai để bạn có thể đưa ra quyết định kinh doanh đúng đắn.

Lợi Ích Của Big Data Architecture

Khối lượng dữ liệu có sẵn để phân tích ngày càng tăng. Và, có nhiều nguồn phát trực tuyến hơn bao giờ hết, bao gồm dữ liệu có sẵn từ cảm biến giao thông, cảm biến y tế, nhật ký giao dịch và nhật ký hoạt động. Nhưng có dữ liệu chỉ là một nửa của cuộc chiến. Bạn cũng cần phải có khả năng hiểu được dữ liệu và sử dụng nó kịp thời để tác động đến các quyết định quan trọng. Sử dụng Big Data Architecture có thể giúp doanh nghiệp của bạn tiết kiệm tiền và đưa ra các quyết định quan trọng, bao gồm:

Giảm chi phí. Các công nghệ dữ liệu lớn như Hadoop và phân tích dựa trên đám mây có thể giảm đáng kể chi phí khi lưu trữ một lượng lớn dữ liệu.
Đưa ra quyết định nhanh hơn, tốt hơn. Sử dụng thành phần phát trực tuyến của Big Data Architecture, bạn có thể đưa ra quyết định trong thời gian thực.
Dự đoán nhu cầu trong tương lai và tạo ra các sản phẩm mới. Dữ liệu lớn có thể giúp bạn đánh giá nhu cầu của khách hàng và dự đoán các xu hướng trong tương lai bằng cách sử dụng phân tích.

Thách Thức Của Big Data Architecture

Khi được thực hiện đúng cách, một Big Data Architecture có thể giúp công ty bạn tiết kiệm tiền và giúp dự đoán các xu hướng quan trọng, nhưng nó không phải là không có những thách thức. Hãy lưu ý những vấn đề sau khi làm việc với dữ liệu lớn.

Chất Lượng Dữ Liệu

Bất cứ khi nào bạn làm việc với các nguồn dữ liệu đa dạng, chất lượng dữ liệu là một thách thức. Điều này có nghĩa là bạn sẽ cần phải làm việc để đảm bảo rằng các định dạng dữ liệu khớp với nhau và bạn không có dữ liệu trùng lặp hoặc thiếu dữ liệu sẽ khiến phân tích của bạn không đáng tin cậy. Bạn sẽ cần phải phân tích và chuẩn bị dữ liệu của mình trước khi có thể kết hợp nó với dữ liệu khác để phân tích.

Khả Năng Mở Rộng

Giá trị của dữ liệu lớn nằm ở khối lượng của nó. Tuy nhiên, điều này cũng có thể trở thành một vấn đề đáng kể. Nếu bạn chưa thiết kế kiến trúc của mình để mở rộng quy mô, bạn có thể nhanh chóng gặp phải sự cố. Đầu tiên, chi phí hỗ trợ cơ sở hạ tầng có thể tăng lên nếu bạn không có kế hoạch cho chúng. Điều này có thể là một gánh nặng cho ngân sách của bạn. Và thứ hai, nếu bạn không có kế hoạch mở rộng quy mô, hiệu suất của bạn có thể giảm sút đáng kể. Cả hai vấn đề này nên được giải quyết trong giai đoạn lập kế hoạch xây dựng Big Data Architecture của bạn.

Bảo Mật

Mặc dù dữ liệu lớn có thể cung cấp cho bạn những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu của mình, nhưng việc bảo vệ dữ liệu đó là một thách thức. Những kẻ lừa đảo và tin tặc có thể rất quan tâm đến dữ liệu của bạn và họ có thể cố gắng thêm dữ liệu giả mạo của riêng họ hoặc lược bỏ dữ liệu của bạn để tìm kiếm thông tin nhạy cảm. Một tội phạm mạng có thể tạo dữ liệu giả và đưa nó vào kho dữ liệu của bạn. Ví dụ: giả sử bạn theo dõi các lần nhấp vào trang web để phát hiện các mẫu bất thường trong lưu lượng truy cập và tìm hành vi tội phạm trên trang web của bạn. Một tội phạm mạng có thể xâm nhập vào hệ thống của bạn, thêm nhiễu vào dữ liệu để không thể tìm thấy hoạt động tội phạm. Ngược lại, có một khối lượng lớn thông tin nhạy cảm được tìm thấy trong dữ liệu lớn của bạn và một tội phạm mạng có thể khai thác dữ liệu của bạn để lấy thông tin đó nếu bạn không bảo mật vành đai, mã hóa dữ liệu của mình và làm việc để ẩn danh dữ liệu để xóa thông tin nhạy cảm.

Big Data Architecture Trông Như Thế Nào?

Big Data Architecture khác nhau tùy thuộc vào cơ sở hạ tầng và nhu cầu của công ty, nhưng nó thường chứa các thành phần sau:

Nguồn dữ liệu. Tất cả Big Data Architecture đều bắt đầu bằng nguồn của bạn. Điều này có thể bao gồm dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, dữ liệu từ các nguồn thời gian thực (chẳng hạn như thiết bị IoT) và các tệp tĩnh được tạo từ các ứng dụng, chẳng hạn như nhật ký Windows.
Tiếp nhận thư theo thời gian thực. Nếu có các nguồn thời gian thực, bạn sẽ cần xây dựng một cơ chế vào kiến trúc của mình để tiếp nhận dữ liệu đó.
Kho dữ liệu. Bạn sẽ cần dung lượng lưu trữ cho dữ liệu sẽ được xử lý thông qua Big Data Architecture. Thông thường, dữ liệu sẽ được lưu trữ trong một kho dữ liệu, là một cơ sở dữ liệu phi cấu trúc lớn có thể mở rộng dễ dàng.
Kết hợp xử lý hàng loạt và xử lý thời gian thực. Bạn sẽ cần xử lý cả dữ liệu thời gian thực và dữ liệu tĩnh, vì vậy, sự kết hợp giữa xử lý hàng loạt và thời gian thực nên được tích hợp vào Big Data Architecture của bạn. Điều này là do khối lượng lớn dữ liệu được xử lý có thể được xử lý hiệu quả bằng cách sử dụng xử lý hàng loạt, trong khi dữ liệu thời gian thực cần được xử lý ngay lập tức để mang lại giá trị. Xử lý hàng loạt liên quan đến các công việc chạy lâu để lọc, tổng hợp và chuẩn bị dữ liệu để phân tích.
Kho dữ liệu phân tích. Sau khi bạn chuẩn bị dữ liệu để phân tích, bạn cần tập hợp nó lại một nơi để có thể thực hiện phân tích trên toàn bộ tập dữ liệu. Tầm quan trọng của kho dữ liệu phân tích là tất cả dữ liệu của bạn đều ở một nơi để phân tích của bạn có thể toàn diện và nó được tối ưu hóa cho phân tích hơn là giao dịch. Điều này có thể ở dạng kho dữ liệu dựa trên đám mây hoặc cơ sở dữ liệu quan hệ, tùy thuộc vào nhu cầu của bạn.
Công cụ phân tích hoặc báo cáo. Sau khi tiếp nhận và xử lý các nguồn dữ liệu khác nhau, bạn sẽ cần bao gồm một công cụ để phân tích dữ liệu. Thông thường, bạn sẽ sử dụng công cụ BI (Trí tuệ doanh nghiệp) để thực hiện công việc này và có thể yêu cầu nhà khoa học dữ liệu khám phá dữ liệu.
Tự động hóa. Việc di chuyển dữ liệu thông qua các hệ thống khác nhau này yêu cầu điều phối thường ở một số hình thức tự động hóa. Việc tiếp nhận và chuyển đổi dữ liệu, di chuyển nó trong các quy trình hàng loạt và luồng, tải nó vào kho dữ liệu phân tích và cuối cùng là rút ra thông tin chi tiết phải nằm trong quy trình công việc có thể lặp lại để bạn có thể liên tục thu được thông tin chi tiết từ dữ liệu lớn của mình.