OTS GLOBAL > News > Xu hướng công nghệ > Top 10 xu hướng Big Data sẽ đi đầu trong năm 2019
  • user
  • Xu hướng công nghệ
  • Không có phản hồi

Top 10 xu hướng Big Data sẽ đi đầu trong năm 2019

1. Xu hướng ứng dụng phân tích dự báo ( Predictive Analytics)

Việc phân tích dự báo hành vi người tiêu dùng giúp các công ty phát triển các chiến lược. Như vậy, phân tích dự báo đã ra đời từ rất lâu rồi. Tuy nhiên các tổ chức, công ty giờ đây mới nhận ra được tiềm năng, giá trị thực sự của nó. Xu hướng ứng dụng này có thể hỗ trợ trong nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau ngoài kinh doanh. Chẳng hạn như sử dụng để dự đoán các sự cố, hư hỏng của các thiết bị trong sản xuất. Đồng thời ứng dụng dự đoán vòng đời của thiết bị y tế trong ngành chăm sóc sức khỏe.

Thông qua phân tích dự báo áp dụng đối với Big Data, công ty không chỉ thu được giá trị dữ liệu trong thời gian thực hiện mà còn dự đoán các sự kiện trong tương lai để có giải pháp phù hợp. Nguồn dữ liệu khai thác ngày càng nhiều, đặc biệt dữ liệu về người tiêu dùng sẽ tiếp tục gia tăng. Khi càng có nhiều công ty triển khai thương mại điện tử, bán hàng trực tuyến, phát triển các ứng dụng thông minh,…Predictive Analytics giúp đem lại kết quả dự báo cho mỗi công ty, giúp tìm hiểu sâu hơn về tình hình hoạt động kinh doanh, thực trạng sản phẩm, dịch vụ ở thực tại hay tương lai gần.

Như vậy trong năm 2019, xu hướng ứng dụng phân tích dự báo có lẽ không còn mới mẻ mà thậm chí cực kì rộng rãi.

2. Xu hướng Data Storytelling và Data Visualization

Data Storytelling là phương pháp truyền đạt thông tin, kết quả phân tích phù hợp với đối tượng cụ thể, thông qua cách kể chuyện hấp dẫn, để người nghe hiểu được vấn đề, các insight trong dữ liệu.

Data Visualization( được gọi là trực quan hóa dữ liệu) mô tả dữ liệu một cách đơn giản nhất dưới dạng hình ảnh trực quan như bảng, biểu đồ, đồ thị.

Đây không phải là hai phương pháp tách biệt nhau, đi chung với nhau và bổ trợ cho nhau. Ví dụ như khi chỉ có mỗi Data Visualization, ta chỉ thấy được xu hướng thay đổi như tăng giảm hay không đổi thông qua các con số, đồ thị nhưng không biết rõ nguyên nhân cụ thể vfa giải pháp. Nếu chỉ có Data Storytelling thì sẽ không hình dung đươc mức độ thay đổi rõ ràng nhất như tăng đều hay tăng mạnh, giảm ít hay giảm đáng kể,..và hơn nữa sẽ không thu hút được người nghe.

Persuasive Storytelling with Data Visualization

3. Các nhà quản lý đứng đầu bộ phận dữ liệu

Big Data hay Data Analytics đang trở thành những hoạt động không thể thiếu trong mỗi công ty, tổ chức, đóng góp trực tiếp vào các chiến lược kinh doanh trong tương lai và vai trò người đứng đầu bộ phận dữ liệu sẽ lớn hơn, phức tạp hơn.

Hiện nay hay trong tương lai tới, người đứng đầu bộ phận sẽ cần tham gia hơn nữa vào các nhiệm vụ phức tạp liên quan đến định hướng phát triển, tầm nhìn chiến lược của công ty, đề xuất các giải pháp khắc phục vấn đề bên trong và bên ngoài công ty. Đây cũng được xem là cơ hội phát triển nghề nghiệp dành cho những người làm về dữ liệu.

4. Thách thức Dark Data sẽ là thách thức lớn

Dark Data gọi là dữ liệu tối., là dữ liệu, nguồn thông tin mà một công ty, tổ chức thu thập, xử lý, lưu trữ thường xuyên trong quá trình hoạt động kinh doanh nhưng không tìm được mục đích sử dụng và giá trj của chúng.

dark_data.jpg

Để hạn chế khối lượng Dark Data thì mỗi công ty phải xác định chính xác mục đích của mỗi loại dữ liệu mà mình thu thập, hay áp dụng các thuật toán, model phân tích chính xác để khai phá giá trị của dữ liệu. Nếu dữ liệu thu thập đến sau cùng không đem lại kết quả sẽ là thất bại của toàn booh dự án Big Data.

5. Quantum Computing ( Điện toán lượng tử)

Đây là bước tiến lớn tiếp theo của Big Data và Data Analytics. Máy tính lượng tử sử dụng Qubit hay gọi là Bit lượng tử. Khác với máy tính thông thường, dữ liệu mã hóa thành các chữ số nhị phân, mỗi số được gán một trong hai trạng thái nhất định là 0 hoặc 1. Điện toán lượng tử sử dụng các Bit lượng tử ở trạng thái chồng chập để tính toán. Nghĩa là một Bit lượng tử có thể có giá trị 0 và 1 ở cùng một thời điểm có thể lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu, có thể xử lí dữ liệu bằng các thuật toán phức tạp hơn, nhanh hơn.

D-Wave Launches Free 'Leap' Quantum Computing Service

Thông qua điện toán lượng tử, các nhà quản lý chuyên gia có thể giảm thời gian xử lý dữ liệu, đưa ra quyết định và giải pháp kịp thời. Việc mã hóa dữ liệu, hỗ trợ các giải pháp trong thời gian thực và giải quyết vấn đề phức tạp có thể được thực hiện một cách hiệu quả.

6. Edge Computing ( Điện toán ranh giới)

Phương pháp tối ưu hóa hệ thống điện hóa đám mây hay gọi là Cloud Computing thông qua việc thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu tại vùng “biên” của mạng, nơi gần nguồn dữ liệu nhất. các máy chủ sẽ được đặt gần nơi thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu cục bộ trước sau đó mới truyền tải dữ liệu lên hệ thống máy chủ trên Cloud.

Ví dụ các thiết bị cảm biến cập nhật dữ liệu liên tục theo thời gian và không thể chuyển hết tất cả dữ liệu lên Cloud mà phải xử lý trước, tức các thiết bị cảm biến sẽ tính toán, chọn lọc dữ liệu, phân tích, “format” lại rồi mói truyền tải lên Cloud. Điện toán ranh giới được ứng dụng ở rất nhiều lĩnh vực đặc biệt phổ biến ở các thiết bị IOT và các thiết bị thông minh có kết nối Internet. Bên cạnh đó cung cấp các ưu điểm về tốc độ, bảo mật, giảm thiểu khối lượng dữ liệu phải lưu trữ ở Cloud dẫn đến sẽ giảm chi phí.

Edge Computing Devices

7. Sự phát triển của xu hướng Hybrid Cloud

Hybrid Cloud là một môi trường hệ thống điện toán đám mây kết hợp cả hai : nền tảng lưu trữ đám mây riêng- Private Cloud của riêng một tổ chức, các dịch vụ lưu trữ đám mây như google, Amazon hay gọi là public cloud.

Điều này giúp các công ty giải quyết các vấn đề về bảo mật, vấn đề lưu trữ khối lượng dữ liệu, vấn đề di chuyển các ứng dụng từ Private Cloud đến Public Cloud và ngược lại.

8. Hệ thống an ninh mạng sẽ được đầu tư nhiều hơn, chặt chẽ hơn

Nhiều công ty, tổ chức trong những năm vừa qua luôn trong trạng thái lo sợ bởi những vụ xâm nhập, đánh cắp dữ liệu thậm chí là “hack” hệ thống. Vì vậy nhu cầu bảo mật dữ liệu, thông tin cực kì mạnh mẽ. Để giải quyết mối đe dọa liên tục này, các công ty về Big Data tham gia để giúp các tổ chức sử dụng phân tích dữ liệu như một công cụ để dự đoán và phát hiện các mối đe dọa an ninh mạng.

Các dự án Big Data có thể được tích hợp vào chiến lược an ninh mạng thông qua dữ liệu lịch sử hay nhật kí bảo mật, có thể được sử dụng để cung cấp thông tin về các mối đe dọa trong quá khứ. Điều này giúp các công ty ngăn chặn và giảm thiểu tác động của các vụ hack và đánh cắp dữ liệu trong tương lai.

9. Các giải pháp “nguồn mở” sẽ tiếp tục phát triển mạnh

Open- source (nguồn mở) là các công nghệ, công cụ, phần mềm cho phép các máy tính, hệ thống kết nối với nhau để giải quyết các vấn đề về khối lượng dữ liệu, xử lý, phân tán dữ liệu, được ứng dụng chủ yếu trong lĩnh vực Big Data.

Các công cụ Open-source như là trung tâm của một hệ sinh thái đang phát triển của các công nghệ Big Data, hỗ trợ Predictive Analytics, Data Mining và Machine Learning.

10. Sự xuất hiện của Chatbot thông minh hơn

Chatbot là hệ thống máy tính, phần mềm trả lời, tương tác một cách trực tiếp với con người một cách tự động. Nhờ vào công nghệ AI, các Chatbot ngày nay đang được ứng dụng trong kinh doanh, được triển khai để xử lý các truy vấn của khách hàng để cung cấp các tương tác cá nhân hóa hơn, loại bỏ nhân sự thực tế về mặt con người.

Big Data cũng đóng vai trò cực kì quan trọng đối với Chatbot, bằng cách hỗ trợ thu thập, xử lí dữ liệu khách hàng, phân tích hành vi, dự đoán nhu cầu khách hàng để giúp Chatbotcung cấp các câu trả lời, tương tác chính xác nhất, nhanh nhất, tăng tối đa trải nghiệm của khách hàng.

CÔNG TY TNHH OTS TOÀN CẦU
Hotline: 085 800 8585 | Open 8:00 – 17:00
Facebook: https://www.facebook.com/OTSGLOBAL/
Email: [email protected]
Địa chỉ: Toà CT1A Vinaconex 3,Đường Cương Kiên, Phường Trung Văn,Quận Nam Từ Liêm, Hà Nội  

Author: user

Trả lời

Bitnami