Seminar “Sự tiến hóa dữ liệu- Data Evolution”

Những ngày gần đây, VietIS liên tục chào đón các chuỗi Seminar với nhiều chủ đề hay, hấp dẫn, ngoài việc cung cấp kiến thức cho mọi người mà còn giúp mọi người có thời gian tương tác, bàn luận từ đó thêm hiểu nhau hơn.

Và hôm nay chúng ta sẽ cùng đến với 1 chủ đề Seminar vô cùng hay, nó hay không những về nội dung mà còn hay về Speaker, chính là anh VinhPX tới từ phòng sản xuất số 3.

Với phong thái tự nhiên, giọng nói truyền cảm và sự chuẩn bị kỹ lưỡng, Anh đã mang tới cho mọi người 1 chủ đề vô cùng thú vị “Sự tiến hóa dữ liệu- Data Evolution”.

Chúng ta cùng khái quát nội dung trong buổi Seminar này nhé!

Đầu tiên chúng là được hiểu rõ hơn về khái niệm “Dữ liệu là gì”. Dữ liệu được hiểu là thông tin dưới dạng kí hiệu, chữ viết, chữ số, hình ảnh âm thanh hoặc dạng tương tự; là sự tóm tắt thực tiễn, bài toán, vấn đề. Như vậy việc quản lý dữ liệu là vấn đề then chốt trong mọi lĩnh vực, đặc biệt trong CNTT.

Bên cạnh đó ta còn được hiểu thêm về khái niệm “Dữ liệu lớn- Big Data”, những con số về Big Data mà có thể trước đó chúng ta chưa biết:

• Các công ty tạo ra khoảng 1,862,645,149,230  GB dữ liệu mỗi ngày
• 94% doanh nghiệp cho rằng dữ liệu là yếu tố cần thiết để tăng trưởng kinh doanh
• 63% công ty không thể thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu
• 73% dữ liệu không được dùng cho mục đích phân tích
• 36% công ty đánh giá dữ liệu lớn là quan trọng đối với hoạt động kinh doanh

Các vấn đề thường gặp ở doanh nghiệp khi xử lý dữ liệu là:

• Thiếu chuyên gia
• Thiếu hụt kinh nghiệm tích hợp từ dữ liệu lớn
• Sự gia tăng dữ liệu
• Công cụ, sự đa dạng dữ liệu
• Bảo mật dữ liệu

Các kỹ thuật xử lý dữ liệu:

• Batch Processing
• Real – time Processing
• Online Processing
• Multiprocessing
• Time- Sharing
• Distributed Processing

Quy trình xử lý dữ liệu trong thực tế bao gồm các bước sau:

• Thu thập (Data gathering): Các đối tượng được thu thập, yêu cầu dữ liệu, yêu cầu kết nối, yêu cầu chi phí
• Dọn dẹp (Data cleaning): Loại bỏ các yếu tố không cần thiết, sửa lỗi cấu trúc, thêm các tệp dữ liệu ngoại lệ, xử lý các thành phần bị thiếu hoặc sai định dạng
• Chuyển đổi (Transformation): Chuyển dữ liệu đã qua tiền xử lý thành dạng có thể sử dụng được cho quy trình tiếp theo
• Xử lý (Data processing): Dữ liệu được sử dụng để sinh ra các trường dữ liệu mới 
• Mô phỏng (Data vizualization): Hiển thị trực quan lượng dữ liệu đã xử lý 
• Lưu trữ: Các giải pháp lưu trữ dữ liệu như Network Attached Storage, Hybrid Flash Arrays, Hybrid Cloud Storage, Backup Software, Cloud Storage, …

Tổng kết lại buổi Seminar, bằng sự chia sẻ nhiệt tình từ anh Vinh, sự minh họa và lấy ví dụ thực tế, mọi người đã có thể hiểu rõ hơn về Dữ liệu, Dữ liệu lớn, các vấn đề thường gặp và cách xử lý dữ liệu trong các doanh nghiệp hiện nay.

Rất cảm ơn Anh Vinh đã mang lại 1 buổi chia sẻ đầy thú vị và hẹn mọi người trong những buổi Seminar tiếp theo tại VietIS nha!

thông tin ng tự