CEO của InfluxData, một nền tảng thời gian chuẩn, thành viên hội đồng quản trị của One Heart Worldwide và cố vấn hội đồng quản trị của Lucidworks và The Fabric.
Hơn bao giờ hết, các ứng dụng quan trọng cần phải có phản hồi phân tích thời gian thực. Phần lớn dữ liệu được tạo ra bởi các ứng dụng này là dữ liệu thời gian, đó là tài sản quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu được xu hướng, ngoại lệ và các mẫu hệ thống trên dữ liệu “trực tiếp” khi nó đến. Mặc dù dữ liệu được đánh dấu thời gian không mới, tỷ lệ, tần số và tính đa dạng của dữ liệu thời gian làm cho việc quản lý nó trong các ứng dụng hiện đại trở nên khó khăn.
Ví dụ về các ngành nghề đang gặp phải vấn đề này hiện nay:
• Năm 2022, trung bình mỗi ngày có khoảng năm đối tượng không gian (ví dụ, các phi thuyền, vệ tinh và các phi tàu đạn) được phóng. Mỗi lần phóng tốn hàng triệu đô la và thành công của chúng cuối cùng phụ thuộc vào việc thu thập, phát trực tiếp, thu thập, lưu trữ và phân tích hàng tỷ đo lường trong thời gian thực.
• Các công nghệ tiên tiến cũng làm cho trải nghiệm lái xe trở nên ít căng thẳng hơn. Giữa việc đỗ xe tự động, điều khiển tốc độ tự động, tối ưu hóa hiệu suất nhiên liệu và hệ thống định vị cập nhật, các chiếc xe có thể thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu trực tiếp từ hàng trăm cảm biến và hệ thống để giúp đảm bảo sự yên tâm trên đường.
• Các công ty xây dựng các ứng dụng phân tán đám mây hiện đại để có độ bền và tỷ lệ để hỗ trợ hàng triệu người dùng cùng lúc và cung cấp trải nghiệm mượt mà – dù là trong trò chơi, tự động hóa nhà thông minh hoặc dịch vụ tài chính. Khi xảy ra sự suy giảm ứng dụng hoặc dịch vụ, phân tích dữ liệu thời gian thực giúp các nhóm tìm ra nguyên nhân gốc một cách nhanh chóng.
Trong mỗi trường hợp này, dữ liệu thời gian là căn bản của khung phân tích dữ liệu mà cho phép lập trình viên định lượng các khám phá về những gì đang xảy ra ở bất kỳ thời điểm nào và sử dụng các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo để thực hiện bảo trì dự đoán hoặc dự báo.
Hội đồng của Viện Khoa học Không gian và Nhân văn học ĐH Harvard (Harvard Institute for Space and Planetary Science and Cultural Studies) gần đây đã phát hành một bài báo của nhóm nghiên cứu của họ, mô tả cách mở khóa sáng tạo thời gian thực bằng dữ liệu thời gian dạng số lớn. Nghiên cứu này vốn có ý nghĩa khác biệt về khả năng bắt đầu thời gian thực và ảnh hưởng của các dữ liệu thời gian về kinh tế, xã hội và môi trường.
Để khảo sát điều này, nhóm nghiên cứu đã chuyên môn hóa cơ sở dữ liệu thời gian gồm các dữ liệu số lớn, bao gồm năm, địa điểm, khu vực kinh tế, vũ trụ và thời tiết. Họ phân tích các dữ liệu này bằng cách xác định các từ khoá, và sau đó áp dụng một tập hợp các tiêu chuẩn lần lượt cho các dữ liệu.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, mở khóa sáng tạo thời gian thực là thành công khi sử dụng dữ liệu thời gian dạng số lớn. Họ khám phá rằng, khi thu thập dữ liệu về biến đổi của thời gian trong mỗi khu vực, họ có thể đi ra và tạo ra các mô hình để dự đoán các biến đổi và đồng thời xây dựng các mô hình mới cho các nhà nghiên cứu.
Từ kết quả này, nhóm nghiên cứu biết rằng các dữ liệu thời gian dạng số lớn đã rất hữu ích trong việc mở khóa thời gian thực, có thể được sử dụng để điều chỉnh các mô hình quản lý và trả lời các câu hỏi nghiên cứu trong thời gian thực. Nhìn chung, thành quả của nghiên cứu này tạo ra cơ hội hữu ích để khai thác các dữ liệu thời gian dạng số lớn để xác định sự phát triển của làng nghiên cứu.