Lịch sử hình thành 

ChatGPT là một trong những mô hình ngôn ngữ lớn nhất được huấn luyện bởi OpenAI. Nó được xây dựng trên nền tảng của mô hình Transformer, và đầu tiên được giới thiệu vào năm 2019. Từ đó, nó đã được cải tiến và mở rộng để trở thành một trong những mô hình ngôn ngữ AI tiên tiến nhất hiện nay. ChatGPT được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, từ tìm kiếm thông tin cho đến trả lời câu hỏi và tạo nội dung. Lịch sử hình thành của ChatGPT cho chúng ta thấy sức mạnh của công nghệ AI trong việc hỗ trợ và tối ưu hóa các nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ tự nhiên.

Nhà sáng lập ChatGPT

ChatGPT được xây dựng bởi OpenAI, một công ty nghiên cứu AI đứng đầu. OpenAI được thành lập vào năm 2015 bởi một nhóm nhà sáng lập đầy tài năng, bao gồm Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever, và Wojciech Zaremba. OpenAI đặt mục tiêu tạo ra công nghệ AI để giúp con người và cộng đồng, với mục đích làm cho thế giới trở nên tốt hơn. ChatGPT là một trong những sản phẩm đầu tiên và tiên tiến của OpenAI, và đã đạt được nhiều thành công trong việc hỗ trợ và tối ưu hóa các nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ tự nhiên.

Những nhà đầu tư lớn của ChatGPT

OpenAI là nhà sản xuất của ChatGPT và họ là nhà đầu tư chính. Tuy nhiên, OpenAI có nhiều nhà đầu tư lớn bao gồm các công ty và cá nhân nổi tiếng như: Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever, Wadhawan Global Group, Reid Hoffman, và Peter Thiel.

Vai trò của Microsoft

Microsoft cũng là một trong những nhà đầu tư của OpenAI. Họ đã hợp tác với OpenAI để phát triển các giải pháp AI và công nghệ trí tuệ nhân tạo.

ChatGPT đã tạo nên cơn sốt trên toàn cầu như thế nào?

ChatGPT là một trong những mô hình trí tuệ nhân tạo lớn nhất và được nhiều người biết đến nhất hiện nay, đặc biệt là trong cộng đồng nghiên cứu AI và công nghệ. ChatGPT được đánh giá cao về khả năng tự động hóa các tác vụ liên quan đến ngôn ngữ, chẳng hạn như viết văn bản, trả lời câu hỏi, tạo ra nội dung và nhiều hơn thế nữa. Do đó, nó đã tạo ra cơn sốt trong cộng đồng khoa học, doanh nghiệp và công chúng, với nhiều ý tưởng và ứng dụng mới đang được phát triển.

ChatGPT hiện tại đang có số lượng người dùng là bao nhiêu?

OpenAI không công bố số lượng người dùng cụ thể của ChatGPT. Tuy nhiên, ChatGPT đã trở thành một trong những mô hình AI phổ biến và được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như khoa học, doanh nghiệp, công nghệ, văn học, vv. Vì vậy, có thể dự đoán rằng số lượng người dùng của ChatGPT lớn và vẫn tăng trưởng.

Liệu ChatGPT có thể xô đổ được Google không?

Không thể dự đoán chính xác liệu ChatGPT có thể xô đổ Google hay không, vì đó là một tình huống phức tạp và phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau. Google là một trong những công ty tốt nhất và phổ biến nhất trên thế giới về tìm kiếm và các dịch vụ liên quan, với hàng triệu người dùng hàng ngày và một quá trình phát triển và tồn tại độc đáo.

Tuy nhiên, ChatGPT và các mô hình AI khác có thể góp phần đẩy mạnh sự phát triển và cải tiến các dịch vụ tìm kiếm và trả lời câu hỏi, đặc biệt là trong các lĩnh vực cần sự trả lời nhanh và chính xác, như hỗ trợ khách hàng hoặc tạo nội dung tự động.

Những vấn đề tiêu cực gặp phải khi sử dụng ChatGPT

Một số vấn đề tiêu cực có thể gặp phải khi sử dụng ChatGPT bao gồm:

1. Bất tiện trong việc hiểu yếu tố ngữ cảnh: ChatGPT còn có thể suy nghĩ sai hoặc trả lời không chính xác vì nó không hiểu được toàn bộ ngữ cảnh của câu hỏi hoặc yêu cầu.
2. Bias dữ liệu: ChatGPT được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn, nhưng nếu tập dữ liệu đó có bias, thì ChatGPT cũng sẽ tự động học và phản ánh những bias đó trong các trả lời của nó.
3. Trả lời sai hoặc không chính xác: Dù ChatGPT được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn, nó vẫn có thể trả lời sai hoặc không chính xác vì lý do nhiều yếu tố, bao gồm việc hiểu sai yếu tố ngữ cảnh hoặc thiếu thông tin quan trọng.

Tất cả những vấn đề này cần được cân nhắc khi sử dụng ChatGPT và cần có sự kiểm soát và kiểm duyệt từ con người để đảm bảo tính chính xác của thông tin.

*** Nội dung trên được trả lời bởi ChatGPT

Là một trò chơi trực tuyến có lối chơi nhanh và đầy tính cạnh tranh do được tích hợp cả tốc độ lẫn chiều sâu của các trò chơi chiến thuật thời gian thực với các yếu tố nhập vai. Hai đội gồm các vị tướng mạnh mẽ, mỗi tướng lại có lối chơi và thiết kế độc đáo, đối mặt nhau trên nhiều chiến trường và chế độ chơi. Với số lượng tướng ngày càng tăng, cập nhật thường xuyên và các giải đấu hấp dẫn, Liên Minh Huyền Thoại sẽ đem đến trải nghiệm vô tận cho tất cả những người chơi ở mọi bậc trình độ.

Cách chơi

Người chơi lên cấp độ bằng cách hạ gục các tướng của phe địch được điều khiển bởi người chơi khác hoặc đối thủ máy, cũng như các quân lính liên tục xuất hiện trong trò chơi, hay tấn công trụ của phe địch. Trong chế độ chơi truyền thống, bản đồ được chia ra thành ba đường chính là đường đi của quân lính; khu rừng là khoảng giữa các đường, nơi có các bãi quái rừng; và khu vực nhà chính nơi người chơi xuất hiện và mua trang bị. Các đường chính bao gồm đường trên, đường giữa và đường dưới, phù hợp với các kiểu tướng nhất định. Đôi khi khu rừng cũng được coi là một đường (đường rừng), với những người chơi tướng đi rừng sẽ rảo quanh các bãi quái rừng để thu thập các bùa lợi và hỗ trợ cho các đường chính khác. Người chơi nhận được một lượng tiền nhỏ theo thời gian, và có thể kiếm nhiều tiền hơn từ việc giết quân lính địch bằng đòn đánh kết liễu, phá hủy trụ địch, giết quái vật rừng cũng như giết tướng địch, hỗ trợ đồng đội giết tướng địch và phá trụ. Với số tiền này, người chơi mua các trang bị cho tướng của mình để các tướng mạnh mẽ hơn trong suốt trận đấu. Trong các bản đồ Summoner’s Rift, Twisted Treeline, The Crystal Scar và Howling Abyss, trò chơi kết thúc khi một đội phá hủy được nhà chính của đội kia, hoặc là đội kia đầu hàng. Các bản đồ khác có luật chơi và mục tiêu khác nhau, chẳng hạn nhà chính ở Crystal Scar sẽ mất máu nếu đội đối phương kiểm soát ít nhất 3 trong 5 trụ quanh bản đồ. Tuy nhiên, bản đồ The Crystal Scar đã bị đóng lại vĩnh viễn vào ngày 22/2/2016 với lý do các tướng trong chế độ chơi này bị mất cân bằng quá lớn về kĩ năng lẫn các chỉ số và lối chơi. Hơn nữa, hầu như không có ai chơi chế độ này – chỉ 0,5% trong tổng số hơn 40 triệu người chơi trên toàn thế giới chơi nó.

Cửa hàng của trò chơi Liên Minh Huyền Thoại cho phép người chơi mua vật dụng bằng “điểm Riot” (Riot Points – RP) và “điểm ảnh hưởng” (Influence Points – IP). Điểm Riot phải mua bằng tiền thật, còn điểm IP kiếm được từ mỗi trận đấu của trò chơi hoặc được thưởng từ các sự kiện khác.

Người chơi được coi là một “triệu hồi sư” và giữ vai trò lâu dài trong suốt trò chơi. Các thống kê và điểm số của người chơi được lưu giữ và có thể xem được. Người chơi nhận được điểm kinh nghiệm và điểm ảnh hưởng sau mỗi trận đấu họ tham gia. Người chơi nhận được điểm kinh nghiệm đến cấp độ 30. Khi tăng cấp độ, người chơi mở khóa những điểm bảng bổ trợ và ô chứa ngọc bổ trợ, làm tăng sức mạnh của vị tướng mà người chơi chọn trong các trận đấu. Đồng thời, người chơi được chọn hai “phép bổ trợ” có ảnh hưởng mạnh đến trận đấu, không tốn năng lượng và có thời gian hồi rất lâu. Tất cả điểm này đều là hiệu ứng nội tại, trong khi có một số món đồ có thể kích hoạt được. Các điểm bảng bổ trợ được chia thành nhóm tấn công, phòng thủ và đa dụng. Người chơi có thể điều chỉnh bảng bổ trợ trước khi các trận đấu diễn ra.

Tương tự bảng bổ trợ, bảng ngọc bổ trợ cũng ảnh hưởng nhỏ đến trận đấu. Ngọc bổ trợ được phân loại thành ngọc đỏ (tấn công), ngọc vàng (phòng thủ), ngọc xanh (phép thuật) và ngọc tím (đa dụng). Người chơi phải mở khóa chúng trong cửa hàng. Để được lợi ích từ ngọc bổ trợ, người chơi đặt chúng vào các trang ngọc bổ trợ chứa được một số lượng hạn chế các ngọc bổ trợ. Người chơi có thể mua thêm trang ngọc bổ trợ trong cửa hàng, cả bằng IP lẫn RP.

Tướng

Các tướng trong Liên Minh Huyền Thoại được chia ra làm 6 nhóm chính: Xạ thủ, Pháp sư, Sát thủ, Đấu sĩ, Đỡ đòn, Hỗ trợ. Tuy nhiên, do đặc điểm của các vị tướng và bộ kĩ năng linh hoạt, một vị tướng có thể có một hoặc hai đặc điểm trong các nhóm trên, được phân ra làm thuộc tính chính và phụ. Người chơi sẽ dựa vào những đặc điểm và bộ kĩ năng kể trên để lựa chọn cho mình những vị tướng phù hợp với lối chơi và phối hợp cùng với đồng đội. Những vị tướng được quy định ở mức giá khác nhau và mỗi tướng có thêm nhiều trang phục tùy chọn ngoài trang phục cơ bản được cung cấp mặc định khi người chơi sở hữu tướng.

Vào phiên bản 5.8, Riot Games cho ra mắt tính năng Thông Thạo Tướng. Tới hiện tại, Liên Minh Huyền Thoại cho phép người chơi đạt tới 7 mức thông thạo, với 7 danh hiệu cho từng nhóm Tướng được kể trên. Trong đó, 5 bậc đầu tiên được thăng cấp bằng cách kiếm điểm, nếu thắng trận thì được nhiều còn thua thì được ít. Nâng lên các cấp bậc 2, 3, 4, 5 yêu cầu tổng số Điểm Thông Thạo lần lượt là 1800, 3600, 11800 và 21600. Trung bình 1 trận thắng người chơi có thể kiếm được trên 1000 điểm cho Tướng đó. Từ bậc 5 trở đi, kiếm điểm không thăng cấp Thông Thạo Tướng. Bậc 6 và 7 yêu cầu đánh giá Thông Thạo cao và sử dụng Chế Tạo Hextech để thăng cấp.

Danh sách tướng

Liên kết ngoài

• Trang web chính thức LMHT
• Kênh Youtube Vietnam Esports TV
• Kênh Youtube VETV7 ESPORTS

Tiểu sử

Sinh ra tại 1 làng quê nghèo thuộc xã Bình Thắng, huyện Bù Gia Mập, tỉnh Bình Phước, Việt Nam (trước đây thuộc Huyện Phước Long, Sống Bé cũ), là con trai đầu trong gia đình có 3 anh chị em.

Tháng 9 năm 2004 anh theo học trường Trung học phổ thông Phước Long thuộc thị trấn Thác Mơ, huyện Phước Long, Bình Phước.

Sự nghiệp

Học tập

Tháng 10 năm 2007 anh theo học chuyên ngành Công nghệ phần mềm khoa Khoa học máy tính của trường Cao đẳng Nguyễn Tất Thành (Quận 4, TP.HCM).

Năm 2012 anh tiếp tục học lên Đại học tại trường Đại học Công nghiệp TP.HCM chuyên nghành Công nghệ phần mềm và anh đã tốt nghiệp bằng Kỹ sư tại đây vào năm 2014.

Công việc

Năm 2011 – 2012 anh làm việc tại công ty Nhơn Mỹ với chức danh là trưởng bộ phận SEO.

Năm 2012 anh làm việc tại công ty Dương Mẫn với chức năng là trưởng bộ phận Marketing Online.

Năm 2013 – 2017 làm việc tại Bệnh viện thẩm mỹ Á Âu ở vị trí trưởng bộ phận thiết kế web kiêm SEO Leader mảng dịch vụ da.

Từ điển Wiki

Ngày 31 tháng 10 năm 2015 Nguyễn Xuân Thức sáng lập Từ điển Wiki – Bách khoa toàn thư mở với trang web chính thức và duy nhất là https://tudienwiki.com.

Ngày 19 tháng 05 năm 2017 anh là đồng sáng lập Công ty TNHH Giải pháp Truyền thông REDI.

Tháng 9 năm 2017 anh tham gia lớp CEO SG4 do Group Quản Trị & Khởi Nghiệp tổ chức.

RU Media

Ngày 09 tháng 04 năm 2021 anh sáng lập Công ty TNHH Giải pháp Doanh nghiệp RU Media.

Kênh YouTube Thức Thông Thái

Năm 2020 anh bắt đầu phát triển kênh YouTube của mình để chia sẻ những kiến thức giúp mọi người có thêm nhiều kỹ năng để tồn tại trong thế giới 4.0 đang thay đổi nhanh chóng.

Kênh TikTok Thức Thông Thái

Đầu năm 2024 anh bắt đầu phát triển các nội dung video ngắn trên các nền tảng mà chính là TikTok, chia sẻ về đam mê về công nghệ.

Thế mạnh

• Thiết kế & phát triển website.
• Có kiến thức sâu rộng về Digital Marketing.
• Luôn cập nhật công nghệ mới để áp dụng vào công việc và đời sống.

Trình độ

• Kỹ sư công nghệ thông tin (Đại học Công nghiệp TP.HCM)
• Chứng chỉ Google Analyics do Google cấp.
• Chứng chỉ xác nhận hoàn thành training “Vietnam Execution Excellence” do Google tổ chức.
• Chứng chỉ đã hoàn thành khóa huấn luyện lớp CEO SG4 do Group Quản Trị & Khởi Nghiệp tổ chức

Đời tư

Ngày 3 tháng 3 năm 2014 Thức Thông Thái đã kết hôn với Tạ Như Hà sau thời gian 2 năm quen nhau, cả 2 cùng sinh sống và lập nghiệp tại Quận Bình Tân, Thành phố Hồ Chí Minh.

Câu hỏi thường gặp

Tuy vậy, Big Data lại chứa trong mình rất nhiều thông tin quý giá mà nếu trích xuất thành công nó, sẽ giúp rất nhiều cho việc kinh doanh, dự đoán các dịch bệnh sắp phát sinh, nghiên cứu khoa học và thậm chí là cả việc xác định điều kiện giao thông theo thời gian thực. Chính vì thế, những dữ liệu này phải được thu thập, tổ chức, lưu trữ, tìm kiếm và chia sẻ theo một cách khác so với bình thường.

Tập dữ liệu đang tăng rất nhanh một phần vì chúng được thu thập bởi số lượng thiết bị di động ngày càng rẻ và nhiều, anten, nhật ký phần mềm, các thiết bị thu hình, thu thanh, đầu đọc RFID, mạng cảm biến không dây.Từ khi hình thành cho tới đến hết năm 2003, toàn thế giới chỉ có khoảng 5 tỷ gigabyte dữ liệu. Cũng một lượng dữ liệu như vậy được tạo ra chỉ trong 2 ngày trong năm 2011. Đến năm 2013, khối lượng dữ liệu này được tạo ra cứ sau mỗi 10 phút. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi mà 90% dữ liệu của toàn thế giới hiện nay được tạo ra trong một vài năm qua. Khả năng lưu trữ thông tin của thế giới đã tăng bình quân gấp đôi sau mỗi 40 tháng từ những năm 1980; riêng năm 2012, mỗi ngày thế giới tạo ra 2.5 exabytes (2.5×10¹⁸). Một câu hỏi cho các tổ chức kinh doanh lớn là xác định ai nên sở hữu các sáng kiến dữ liệu lớn có ảnh hưởng tới toàn bộ tổ chức.

Hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ, máy bàn và các gói ảo hóa thường khó xử lý dữ liệu lớn. Công việc khổng lồ này yêu cầu được xử lý bởi hàng chục, hàng trăm, hoặc thậm chí hàng nghìn máy chủ. Người ta quan niệm dữ liệu lớn khác nhau phụ thuộc vào khả năng của người dùng và công cụ họ dùng, và khả năng mở rộng làm cho dữ liệu lớn luôn thay đổi. “Các tổ chức đối diện với hàng trăm gigabytes dữ liệu ở thời gian đầu gây ra sự cần thiết phải xem xét lại các tùy chọn quản trị dữ liệu. Mặt khác, Có thể tạo ra hàng chục hoặc hàng trăm terabytes trước khi kích thước dữ liệu trở thành một lý do quan trọng”.

[mucluc]

1. Big Data là gì
2. Tình hình Big Data hiện nay
3. Công nghệ
4. Lợi ích
5. Chỉ trích
6. Tương lai

[/mucluc]

Big Data là gì

Big Data (dữ liệu lớn) là tập hợp dữ liệu có dung lượng vượt mức đảm đương của những ứng dụng và công cụ truyền thống. Kích cỡ của Big Data đang từng ngày tăng lên, và tính đến năm 2012 thì nó có thể nằm trong khoảng vài chục terabyte cho đến nhiều petabyte (1 petabyte = 1024 terabyte) chỉ cho một tập hợp dữ liệu mà thôi.

Vào năm 2001, nhà phân tích Doug Laney của hãng META Group (bây giờ chính là công ty nghiên cứu Gartner) đã nói rằng những thách thức và cơ hội nằm trong việc tăng trưởng dữ liệu có thể được mô tả bằng ba chiều: tăng về lượng (volume), tăng về vận tốc (velocity) và tăng về chủng loại (variety). Giờ đây, Gartner cùng với nhiều công ty và tổ chức khác trong lĩnh vực công nghệ thông tin tiếp tục sử dụng mô hình “3V” này để định nghĩa nên Big Data. Đến năm 2012, Gartner bổ sung thêm rằng Big Data ngoài ba tính chất trên thì còn phải “cần đến các dạng xử lí mới để giúp đỡ việc đưa ra quyết định, khám phá sâu vào sự vật/sự việc và tối ưu hóa các quy trình làm việc”.

Big Data là gì?

Chúng ta có thể lấy các thí nghiệm của Máy gia tốc hạt lớn (LHC) ở Châu Âu làm ví dụ cho Big Data. Khi các thí nghiệm này được tiến hành, kết quả sẽ được ghi nhận bởi 150 triệu cảm biến với nhiệm vụ truyền tải dữ liệu khoảng 40 triệu lần mỗi giây. Kết quả là nếu như LHC ghi nhận hết kết quả từ mọi cảm biến thì luồng dữ liệu sẽ trở nên vô cùng lớn, có thể đạt đến 150 triệu petabyte mỗi năm, hoặc 500 exabyte mỗi ngày, cao hơn 200 lần so với tất cả các nguồn dữ liệu khác trên thế giới gộp loại.

Trong mỗi giây như thế lại có đến khoảng 600 triệu vụ va chạm giữa các hạt vật chất diễn ra, nhưng sau khi chọn lọc lại từ khoảng 99,999% các luồng dữ liệu đó, chỉ có tầm 100 vụ va chạm là được các nhà khoa học quan tâm. Điều này có nghĩa là cơ quan chủ quản LHC phải tìm những biện pháp mới để quản lý và xử lí hết mớ dữ liệu khổng lồ này.

Một ví dụ khác, khi Sloan Digital Sky Sruver, một trạm quan sát vũ trụ đặt tại New Mexico, bắt đầu đi vào hoạt động hồi năm 2000, sau một vài tuần nó đã thu thập dữ liệu lớn hơn tổng lượng dữ liệu mà ngành thiên văn học đã từng thu thập trong quá khứ, khoảng 200GB mỗi đêm và hiện tổng dung lượng đã đạt đến hơn 140 terabyte. Đài quan sát LSST để thay thế cho SDSS dự kiến khánh thành trong năm 2016 thì sẽ thu thập lượng dữ liệu tương đương như trên nhưng chỉ trong vòng 5 ngày.

Hoặc như công tác giải mã di truyền của con người chẳng hạn. Trước đây công việc này mất đến 10 năm để xử lí, còn bây giờ người ta chỉ cần một tuần là đã hoàn thành. Còn Trung tâm giả lập khí hậu của NASA thì đang chứa 32 petabyte dữ liệu về quan trắc thời tiết và giả lập trong siêu máy tính của họ. Việc lưu trữ hình ảnh, văn bản và các nội dung đa phương tiện khác trên Wikipedia cũng như ghi nhận hành vi chỉnh sửa của người dùng cũng cấu thành một tập hợp Big Data lớn.

Tình hình Big Data hiện nay

Theo tài liệu của Intel vào tháng 9/2013, hiện nay thế giới đang tạo ra 1 petabyte dữ liệu trong mỗi 11 giây và nó tương đương với một đoạn video HD dài 13 năm. Bản thân các công ty, doanh nghiệp cũng đang sở hữu Big Data của riêng mình, chẳng hạn như trang bán hàng trực tuyến eBay thì sử dụng hai trung tâm dữ liệu với dung lượng lên đến 40 petabyte để chứa những truy vấn, tìm kiếm, đề xuất cho khách hàng cũng như thông tin về hàng hóa của mình.

Nhà bán lẻ online Amazon.com thì phải xử lí hàng triệu hoạt động mỗi ngày cũng như những yêu cầu từ khoảng nửa triệu đối tác bán hàng. Amazon sử dụng một hệ thống Linux và hồi năm 2005, họ từng sở hữu ba cơ sở dữ liệu Linux lớn nhất thế giới với dung lượng là 7,8TB, 18,5TB và 24,7TB.

Tương tự, Facebook cũng phải quản lí 50 tỉ bức ảnh từ người dùng tải lên, YouTube hay Google thì phải lưu lại hết các lượt truy vấn và video của người dùng cùng nhiều loại thông tin khác có liên quan.

Còn theo tập đoàn SAS, chúng ta có một vài số liệu thú vị về Big Data như sau:

• Các hệ thống RFID (một dạng kết nối tầm gần, như kiểu NFC nhưng có tầm hoạt động xa hơn và cũng là thứ dùng trong thẻ mở cửa khách sạn) tạo ra lượng dữ liệu lớn hơn 1.000 lần so với mã vạc truyền thống
• Chỉ trong vòng 4 giờ của ngày “Black Friday” năm 2012, cửa hàng Walmart đã phải xử lí hơn 10 triệu giao dịch tiền mặt, tức là khoản 5.000 giao diện mỗi giây.
• Dịch vụ chuyển phát UPS nhận khoảng 39,5 triệu yêu cầu từ khách hàng của mình mỗi ngày
• Dịch vụ thẻ VISA xử lí hơn 172.800.000 giao dịch thẻ chỉ trong vòng một ngày mà thôi
• Trên Twitter có 500 triệu dòng tweet mới mỗi ngày, Facebook thì có 1,15 tỉ thành viên tạo ra một mớ khổng lồ dữ liệu văn bản, tập tin, video…

Một số công ty có tham gia vào lĩnh vực Big Data​

Công nghệ dùng trong Big Data

Big Data là nhu cầu đang tăng trưởng lớn đến nỗi Software AG, Oracle, IBM, Microsoft, SAP, EMC, HP và Dell đã chi hơn 15 tỉ USD cho các công ty chuyên về quản lí và phân tích dữ liệu. Năm 2010, ngành công nghiệp Big Data có giá trị hơn 100 tỉ USD và đang tăng nhanh với tốc độ 10% mỗi năm, nhanh gấp đôi so với tổng ngành phần mềm nói chung.

Như đã nói ở trên, Big Data cần đến các kĩ thuật khai thác thông tin rất đặc biệt do tính chất khổng lồ và phức tạp của nó. Năm 2011, tập đoàn phân tích McKinsey đề xuất những công nghệ có thể dùng với Big Data bao gồm crowsourcing (tận dụng nguồn lực từ nhiều thiết bị điện toán trên toàn cầu để cùng nhau xử lí dữ liệu), các thuật toán về gen và di truyền, những biện pháp machine learning (ý chỉ các hệ thống có khả năng học hỏi từ dữ liệu, một nhánh của trí tuệ nhân tạo), xử lí ngôn ngữ tự nhiên (giống như Siri hay Google Voice Search, nhưng cao cấp hơn), xử lí tín hiệu, mô phỏng, phân tích chuỗi thời gian, mô hình hóa, kết hợp các server mạnh lại với nhau…. Những kĩ thuật này rất phức tạp nên chúng ta không đi sâu nói về chúng.

Ngoài ra, các cơ sở dữ liệu hỗ trợ xử lí dữ liệu song song, ứng dụng hoạt động dựa trên hoạt động tìm kiếm, file system dạng rời rạc, các hệ thống điện toán đám mây (bao gồm ứng dụng, nguồn lực tính toán cũng như không gian lưu trữ) và bản thân Internet cũng là những công cụ đắc lực phục vụ cho công tác nghiên cứu và trích xuất thông tin từ “dữ liệu lớn”. Hiện nay cũng có vài cơ sở dữ liệu theo dạng quan hệ (bảng) có khả năng chứa hàng petabyte dữ liệu, chúng cũng có thể tải, quản lí, sao lưu và tối ưu hóa cách sử dụng Big Data nữa.

Những người làm việc với Big Data thường cảm tháy khó chịu với các hệ thống lưu trữ dữ liệu vì tốc độ chậm, do đó họ thích những loại ổ lưu trữ nào có thể gắn trực tiếp vào máy tính (cũng như ổ cứng gắn trong máy tính của chúng ta vậy). Ổ đó có thể là SSD cho đến các đĩa SATA nằm trong một lưới lưu trữ cỡ lớn. Những người này nhìn vào ổ NAS hay hệ thống lưu trữ mạng SAN với góc nhìn rằng những thứ này quá phức tạp, đắt và chậm. Những tính chất nói trên không phù hợp cho hệ thống dùng để phân tích Big Data vốn nhắm đến hiệu năng cao, tận dụng hạ tầng thông dụng và chi phí thấp. Ngoài ra, việc phân tích Big Data cũng cần phải được áp dụng theo thời gian thực hoặc cận thời gian thực, thế nên độ trễ cần phải được loại bỏ bất kì khi nào và bất kì nơi nào có thể.

Lợi ích

Tập đoàn SAS nói vấn đề thật sự không nằm ở việc bạn thu thập dữ liệu, thay vào đó, là bạn dùng Big Data để làm gì. Nhìn chung, có bốn lợi ích mà Big Data có thể mang lại: cắt giảm chi phí, giảm thời gian, tăng thời gian phát triển và tối ưu hóa sản phẩm, đồng thời hỗ trợ con người đưa ra những quyết định đúng và hợp lý hơn.

Nếu để ý một chút, bạn sẽ thấy khi mua sắm online trên eBay, Amazon hoặc những trang tương tự, trang này cũng sẽ đưa ra những sản phẩm gợi ý tiếp theo cho bạn, ví dụ khi xem điện thoại, nó sẽ gợi ý cho bạn mua thêm ốp lưng, pin dự phòng; hoặc khi mua áo thun thì sẽ có thêm gợi ý quần jean, dây nịt… Do đó, nghiên cứu được sở thích, thói quen của khách hàng cũng gián tiếp giúp doanh nghiệp bán được nhiều hàng hóa hơn.

Vậy những thông tin về thói quen, sở thích này có được từ đâu? Chính là từ lượng dữ liệu khổng lồ mà các doanh nghiệp thu thập trong lúc khách hàng ghé thăm và tương tác với trang web của mình. Chỉ cần doanh nghiệp biết khai thác một cách có hiệu quả Big Data thì nó không chỉ giúp tăng lợi nhuận cho chính họ mà còn tăng trải nghiệm mua sắm của người dùng, chúng ta có thể tiết kiệm thời gian hơn nhờ những lời gợi ý so với việc phải tự mình tìm kiếm.

Người dùng cuối như mình và các bạn sẽ được hưởng lợi cũng từ việc tối ưu hóa như thế, chứ bản thân chúng ta thì khó mà tự mình phát triển hay mua các giải pháp để khai thác Big Data bởi giá thành của chúng quá đắt, có thể đến cả trăm nghìn đô. Ngoài ra, lượng dữ liệu mà chúng ta có được cũng khó có thể xem là “Big” nếu chỉ có vài Terabyte sinh ra trong một thời gian dài.

Xa hơi một chút, ứng dụng được Big Data có thể giúp các tổ chức, chính phủ dự đoán được tỉ lệ thất nghiệp, xu hướng nghề nghiệp của tương lai để đầu tư cho những hạng mục đó, hoặc cắt giảm chi tiêu, kích thích tăng trưởng kinh tế, v/v… thậm chí là ra phương án phòng ngừa trước một dịch bệnh nào đó, giống như trong phim World War Z, nước Israel đã biết trước có dịch zombie nên đã nhanh chóng xây tường thành ngăn cách với thế giới bên ngoài.

Mà cũng không cần nói đến tương lai phim ảnh gì cả, vào năm 2009, Google đã sử dụng dữ liệu Big Data của mình để phân tích và dự đoán xu hướng ảnh hưởng, lan truyền của dịch cúm H1N1 đấy thôi. Dịch vụ này có tên là Google Flu Trends. Xu hướng mà Google rút ra từ những từ khóa tìm kiếm liên quan đến dịch H1N1 đã được chứng minh là rất sát với kết quả do hai hệ thống cảnh báo cúm độc lập Sentinel GP và HealthStat đưa ra. Dữ liệu của Flu Trends được cập nhật gần như theo thời gian thực và sau đó sẽ được đối chiếu với số liệu từ những trung tâm dịch bệnh ở nhiều nơi trên thế giới.

Còn theo Oracle, việc phân tích Big Data và những dữ liệu dung lượng lớn đã giúp các tổ chức kiếm được 10,66$ cho mỗi 1$ chi phí phân tích, tức là gấp 10 lần! Một trường học ở một quận lớn tại Mỹ cũng có được sự tăng trưởng doanh thulà 8 triệu USD mỗi năm, còn một công ty tài chính ẩn danh khác thì tăng 1000% lợi nhuận trên tổng số tiền đầu tư của mình trong vòng 3 năm.

Chỉ trích

Có hai hướng chỉ trích chính đối với Big Data, một là về cách mà người ta sử dụng Big Data, cái còn lại thì liên quan đến việc tiến hành lấy thông tin từ Big Data mà thế giới đang làm.

A. Chỉ trích về Big Data

Chris Anderson, một nhà khởi nghiệp và cũng là một người viết sách, cho rằng việc sử dụng Big Data luôn cần phải được ngữ cảnh hóa trong các bối cảnh về xã hội, kinh tế và chính trị. Ví dụ, ngay cả khi các công ty đã đầu tư hàng tỉ USD vào Big Data và lấy được thông tin về nhiều thứ nhưng chỉ có ít hơn 40% nhân viên thật sự có thể hiểu và tận dụng các thông tin này. Điều đó làm giảm hiệu quả của Big Data đi nhiều so với lúc đầu, dẫn đến lãng phí tài nguyên.

Ngoài ra, còn có chỉ trích rằng Big Data chỉ có thể miêu tả thế giới trong quá khứ bởi nó dựa trên các dữ liệu đã sinh ra từ trước, và nếu tốt lắm thì chỉ miêu tả được trong hiện thực. Việc sử dụng Big Data để nói về tương lai thì cần phải kết hợp thêm với các phương pháp mô hình, mô phỏng hay nghiên cứu về sự chuyển động của thế giới thì mới đưa ra dự đoán chính xác được.

Bên cạnh đó, người ta còn lo lắng về vấn đề quyền riêng tư của người dùng. Việc thu thập Big Data có thể sẽ đi kèm thông tin có khả năng định dạng người dùng mà không được sự đồng ý của họ, và điều đó vi phạm luật ở một số quốc gia. Nhiều chuyên gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau hiện đang thúc đẩy việc bảo vệ quyền riêng tư khi sử dụng Big Data.

B. Chỉ trích về việc lấy thông tin từ Big Data

Nhà nghiên cứu Danah Boyd đã đưa ra quan ngại của mình rằng việc sử dụng Big Data trong việc chọn mẫu thống kê có thể gây ra sự chủ quan, và dù ít hay nhiều thì nó cũng có thể ảnh hưởn đến kết quả cuối cùng. Việc khai thác dữ liệu từ một số nguồn là Big Data, trong khi những nguồn khác không phải là “dữ liệu lớn” thì đặt ra những thách thức khi phân tích dữ liệu.

Tương lai

Erik Swan, đồng sáng lập kiêm giám đốc công nghệ của công ty Spunk, dự đoán rằng sự thay đổi nhất trong Big Data chính là thái độ của mọi người đối với nó. Việc tiêu thụ một lượng dữ liệu lớn sẽ dần phổ biến hơn với mọi người, từ những người nông dân cho đến các anh kĩ sư. Mọi người sẽ mặc định sử dụng dữ liệu để phân tích mọi thứ trong vòng 10 năm tới. Tất nhiên là kĩ thuật và công nghệ cũng cần phải phát triển theo thì điều này mới có thể trở thành hiện thực.

Còn theo Ankur Jain, nhà sáng lập và CEO của Humin, ngữ cảnh phát sinh ra dữ liệu sẽ trở nên quan trọng hơn. “Chúng ta sẽ bắt đầu định tuyến dữ liệu vào các đối tượng, sự vật, sự việc trong đời thực và chuyện đó giúp chúng ta xử lí công việc tốt hơn”.

Trong khi đó, Daniel Kaufman, giám đốc đổi mới về thông tin của cơ quan nghiên cứu thuộc Bộ quốc phòng Mỹ thì cho rằng dữ liệu sinh học sẽ ngày càng được quan tâm hơn, và rồi người ta sẽ dùng dữ liệu này để đưa ra những lời khuyên có ảnh hưởng lớn đến lối sống và cuộc đời của con người. Ví dụ, bạn có nên thêm một dĩa cơm tấm sườn nữa không, hay là nên ăn thêm một dĩa cơm gà? Bộ quốc phòng Mỹ muốn sử dụng kiểu suy nghĩ như thế (thay cơm bằng pizza nhé) để áp dụng cho binh lính của mình và hiện họ đang thử nghiệm trên chuột.

Giám đốc Swan còn suy nghĩ thêm rằng các công ty chuyên cung cấp giải pháp Big Data sẽ không còn bán dữ liệu và phân tích cho từng doanh nghiệp hay công ty riêng lẻ để phục vụ cho những mục đích quá chuyên biệt. Thay vào đó, họ sẽ mở rộng nó và áp dụng Big Data nhằm giải quyết những vấn đề trong đời thường và trả lời cho các nhu cầu cơ bản của con người. Đó sẽ là sự thay đổi về tính ứng dụng của Big Data.

Trong tương lai, chúng ta sẽ còn tiếp tục chứng kiến sự tăng trưởng của Big Data. Hiện nay có thể bạn cũng đã nghe đến khái niệm Internet of Things, tức là mang Internet đến với mọi thứ trong đời sống hằng ngày. Dữ liệu từ Internet of Things thực chất cũng là được thu thập từ một mạng lưới rất nhiều các cảm biến và thiết bị điện tử, và nó cũng là một trong những nguồn của Big Data. Lượng dữ liệu khổng lồ này có thể cho các nhà nghiên cứu biết được hành vi tiêu dùng của khách hàng, từ đó tinh chỉnh những thiết bị Internet of Things cho phù hợp hơn, bắt chúng phục vụ đời sống hằng ngày của chúng ta một cách hiệu quả hơn. Nó cũng có thể được dùng cho việc sản xuất, từ đó giảm sự liên quan của con ungười. Như lời của Daniel Kaufman dự đoán thì “con người sẽ làm ít hơn” nhờ Big Data.

Tham khảo

• Big Data là gì và người ta khai thác, ứng dụng nó vào cuộc sống như thế nào?

Trải nghiệm: hãy nghĩ về lần gần đây nhất bạn đến rạp xem film. Trong suốt 2h-3h của bộ film, bạn bị cuốn hút vào màn ảnh, vào câu chuyện và nhất là những cảm xúc vui buồn của các nhân vật chính. Khi nhân vật chính nghe một tiếng động lạ trong màn đêm và mở cửa để kiểm tra, bạn trở nên hồi hộp đến mức có thể nghe được nhịp tim của mình. Khi nhân vật chính khóc, bạn cũng cảm thấy buồn và đôi khi muốn khóc theo. Khi một nhân vật lém lỉnh làm trò vui, bạn bật cười. Khi bộ film kết thúc, bạn cảm thấy mình vừa lấy được một cái gì đấy: bạn nên trân trọng cuộc sống này hơn?

Bạn nên đỗi xử tốt hơn với gia đình và những người mình yêu quý?

Hay đơn giản bạn cảm thấy sảng khoái tinh thần. Dù cảm xúc của bạn là gì đi nữa, bạn vừa trải nghiệm một bộ film. Thế nhưng, UX, hay Trải Nghiệm Người Dùng, không chỉ dừng lại ở nội dung bộ film bạn vừa xem. Chiếc ghế bạn ngồi có thoải mái hay không? Âm thanh quá to, quá nhỏ, hay vừa đủ? Phòng chiếu film có đủ tối, hay vẫn còn ánh sáng? Những người xung quanh yên lặng, tập trung hay ồn ào, làm ảnh hưởng đến việc bạn xem film? Lại nhìn rộng thêm nữa, UX không chỉ bắt đầu khi bạn bước vào phòng chiếu film. Khi bạn vừa bước vào rạp, bạn được chào đón bởi đội ngũ nhân viên: người thì mở cửa, người thì giúp bạn đến quầy mua vé. Đập vào mắt bạn là banner, poster và các nhân vật của các bộ film đang chiếu. Phía trên quầy bán vé là tấm bảng lớn với tên film và giờ chiếu. Ánh sáng màu vàng làm bạn cảm thấy ấm áp và được chào đón. Tất cả mọi thứ đều tạo nên một hệ sinh thái trải nghiệm người dùng.

UX Designer là ai?

Những trải nghiệm không bỗng nhiên xuất hiện, mà là những quyết định đến từ một quá trình suy nghĩ và thiết kế. Những người thiết kế này có thể làm việc với nhiều chức năng khác nhau. Bên phía bộ film, có những người đạo diễn, người viết kịch bản, người xử lý đồ hoạ và diễm viên. Bên phía rạp film, có bộ phận ánh sáng, âm thanh, nhà thiết kế nội thất, graphic designers, service designers. Những người này thường làm việc đơn lẻ với nhau. Tuy nhiên, đôi khi một công ty sẽ có một người, một nhóm chuyên làm việc kết hợp những yếu tố này lại một cách thống nhất và đào sâu hơn nữa vào tâm lý người dùng và người hay nhóm này sẽ chỉ có một mục đích đó là tạo ra một trải nghiệm tuyệt vời. Người này sẽ quyết định nên thay ánh đèn trắng bắng ánh đèn vàng để làm người xem film cảm thấy thoải mái hơn, và đồng phục của nhân viên phục vụ cũng phải là màu nóng. Họ cũng sẽ quyết định là đèn trong phòng chiếu film đên được tắt hoàn toàn khi bộ film bắt đầu để người xem không bị ảnh hường bởi những việc diễn ra xung quanh. Hàng ghế sau nên cao hơn hàng ghế trước bao nhiêu để cái nhìn của người xem không bị ảnh hưởng bởi những người ngồi trước nhưng vừa đủ để số lượng ghế để đáp ứng nhu cầu….

Người này là một UX Designer. Trong lĩnh vực công nghệ cũng vậy, mọi thứ mà người dùng sẽ trải qua, những tính năng, sắp xếp thông tin, giao diện, những yếu tố delight,… đều là đối tượng mà UX Designer phải đối mặt.

UX có quan trọng không?

Bạn có thể đang nghĩ những yếu tố này không có gì đáng kể. Khi vào rạp, bạn không bao giờ để ý xem ánh sáng màu trắng hay màu vàng, hay nhân viên mặc đồng phục màu gì. Quầy phục vụ ở đâu cũng không quan trọng. Tắt đèn khi film đang chiếu là chuyện đương nhiên. Bạn chưa bao giờ gặp vấn đề về chuyện người ngồi trước che mất tầm nhìn. Một câu nói thường được biết đến trong ngành UX là: “UX tốt là khi người dùng không nghĩ về nó.”

Hãy so sánh việc đi xem film ở rạp với việc xem film ở nhà trên TV hoặc máy tính. Bộ film bắt đầu, và một vài người các bạn cùng tụm lại trước màn hình khá nhỏ. 5’ sau khi bộ film bắt đầu, một người bắt đầu nhắc là cần phải tắt đèn. Một người khác than phiền là âm thanh quá nhỏ, mặc dù đã mở ở volume tối đa. 10’ sau nữa, một người cảm thấy đói, và chạy xuống nhà bếp tìm cái gì đó để ăn. Nửa bộ film, bỗng nhiên một chiếc điện thoại reng. Một lát sau nữa, bạn không nghe được người trong film đang nói gì vì ở phòng bên cạnh, tiếng người nhà nói chuyện đang lấn án. Trước khi bộ film bắt đầu và khi bộ film đã kết thúc, bạn không có được cái cảm giác hào hứng “mình đang đi xem film” như khi đến rạp. Khi bạn đến rạp, tất cả những vấn đề đó đều biến mất, và bạn chỉ cần cảm nhận — cảm nhận bộ film, cảm nhận không khi hào hứng ở rạp và cảm nhận tình cảm nồng ấm của người bạn đi cùng. UX và UX Design không chỉ giới hạn ở việc chiếu film, hay như hiện nay là các website, ứng dụng, các sản phẩm công nghệ mà nó tồn tại và áp dụng được vào hầu hết tất cả lĩnh vực của cuộc sống: shopping ở siêu thị, lò vi sóng hay TV, tour du lịch, dịch vụ ngân hàng,…

UX Designer thường làm việc trong lĩnh vực nào?

gày nay, khái niệm UX và UX Design được biết đến nhiều nhất trong những lĩnh vực công nghệ. Trong khi trong những ngành kinh doanh và lĩnh vực truyền thống, công việc thiết kế trải nghiệm thường được dàn trải ra nhiều bộ phận: âm thanh, ánh sáng, thiết kế nội thất, kiến trúc, etc., thì trước đây trong các lĩnh vực công nghệ thông tin, trải nghiệm người dùng vẫn còn là lỗ hổng bên cạnh front-end developer và UI hay graphic designer. Càng ngày, các công ty công nghệ càng nhận ra tầm quan trọng của trải nghiệm người dùng đối với sản phẩm của mình, và vì vậy công việc UX Design đang được lên ngôi và UX Designer được tích cực săn đón.

Giới thiệu WordPress.org

WordPress.org là một trong những nơi góp phần tạo ra những blogger nổi tiếng trên khắp thế giới hiện nay. Khi đến với dịch vụ này, bạn có thể tải bộ cài đặt của WordPress cũng như tải các plugin và giao diện do cộng đồng cung cấp. Để có thể sử dụng được dịch vụ này thì bạn cần phải có một tên miền và một hosting, và hosting của bạn phải đáp ứng được cấu hình tối thiểu để cài đặt WordPress. Nhưng các bạn hãy yên tâm về phần cấu hình hosting, đa số các nhà cung cấp hosting hiện nay đều có thể sử dụng để cài đặt WordPress. Với dịch vụ WordPress self hosted thì bạn có thể tự mình quản lý và chỉnh sửa hoàn toàn giao diện, bài viết cũng như phần code bên trong WordPress.

WordPress

Giới thiệu WordPress.com

Có thêm một dịch vụ nữa của WordPress và được gọi với tên WordPress.com cho phép bạn tạo một blog với bản chất là hoàn toàn miễn phí bởi bạn không cần bỏ ra bất cứ đồng nào để mua tên miền cũng như hosting. Khi đăng ký blog miễn phí trên dịch vụ này, bạn sẽ được sử dụng tên miền con của WordPress và những tiện ích cơ bản của blog WordPress. Nhưng khả năng tùy chỉnh thì không được như WordPress self hosted.

Lịch sử

b2/cafelog, thường được biết đến với cái tên đơn giản hơn là b2 hay cafelog là tiền thân của WordPress. b2/cafelog theo ước lượng đã được sử dụng ở khoảng 2000 blog trong tháng 5 năm 2003. Nó cũng được viết bằng ngôn ngữ lập trình PHP để dùng với MySQL bởi Michel Valdrighi, người đã trở thành nhà phát triển chính của WordPress hiện nay. Mặc dù WordPress là hậu duệ chính thức nhưng một dự án khác, b2evolution, cũng đang được song song phát triển.

Vào năm 2004, thời hạn cấp phép của gói sản phẩm cạnh tranh Movable Type bị thay đổi bởi Six Apart, và rất nhiều người dùng của nó chuyển sang sử dụng WordPress, tạo nên một bước ngoặt lớn trong sự phát triển và phổ biến của WordPress.

Năm 2007, WordPress giành giải thưởng Packt Open Source CMS. Năm 2009. WordPress dẫn đầu về mã nguồn CMS tốt nhất.

Ưu điểm

• Phát triển bằng nhiều ngôn ngữ có cả tiếng việt.
• Cập nhật liên tục.
• Cộng đồng đông đảo nhất thế giới.
• Hỗ trợ SEO rất tốt với nhiều Theme cả miễn phí và có phí.
• Trang quản trị dễ sử dụng.
• Đáp ứng được hầu hết các yêu cầu của bất kỳ trang web chuyên nghiệp nào.
• Thể hiện các tệp PDF, DOC, Powerpoint ngay trên nội dung bài viết. Đặc biệt tích hợp sẵn Latex – công cụ soạn thảo công thức toán học, giúp người sử dụng có thể viết công thức toán học ngay trên blog.
• Hệ thống thành viên với nhiều quyền hạn khác nhau.
• Hệ thống Template Tag hỗ trợ người dùng tự thiết kế giao diện cho wordpress.

Liên kết ngoài

• Trang chính thức wordpress (tiếng anh)
• Trang wordpress tiếng việt