Khái niệm Big Data không xuất hiện đột ngột, mà là kết quả của quá trình phát triển lâu dài trong ngành khoa học dữ liệu, công nghệ thông tin và nhu cầu xử lý dữ liệu ngày càng lớn của con người. Từ những năm đầu thế kỷ 20, dữ liệu đã trở thành một yếu tố quan trọng trong quản lý, nghiên cứu và công nghiệp. Tuy nhiên, phải đến đầu thế kỷ 21, Big Data mới thực sự bùng nổ và định hình như một lĩnh vực độc lập.
🧮 Giai đoạn tiền Big Data – Dữ liệu trên giấy và hệ thống đơn lẻ
Trước năm 1980, dữ liệu chủ yếu được ghi chép trên giấy hoặc lưu trữ dưới dạng thẻ đục lỗ, băng từ. Khả năng lưu trữ và phân tích còn rất hạn chế. Các tổ chức chỉ tập trung vào việc số hóa tài liệu, lưu trữ cơ bản chứ chưa có khái niệm “dữ liệu lớn”.
Đến những năm 1980–1990, cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) như Oracle, IBM DB2, MySQL… ra đời. Mô hình này cho phép lưu trữ, truy vấn và tổ chức dữ liệu tốt hơn, nhưng chỉ thích hợp với dữ liệu có cấu trúc – và dung lượng không lớn.
💽 Giai đoạn bùng nổ dữ liệu – Web 1.0 và Web 2.0
Khi Internet phát triển mạnh mẽ từ giữa thập niên 1990, đặc biệt là với sự xuất hiện của Web 2.0, lượng dữ liệu mà người dùng tạo ra bắt đầu tăng theo cấp số nhân: từ email, website, mạng xã hội, video đến thương mại điện tử. Các công cụ truyền thống không còn đủ khả năng xử lý.
Năm 2001, nhà phân tích Doug Laney của META Group (sau này thuộc Gartner) đề xuất mô hình 3V (Volume, Velocity, Variety), đặt nền móng lý thuyết cho khái niệm Big Data.
🏗️ Giai đoạn công nghệ nền tảng – Hadoop và sự chuyển mình
Khoảng năm 2005, Google công bố bài nghiên cứu về mô hình MapReduce – một phương pháp xử lý dữ liệu phân tán. Dựa trên đó, Hadoop – nền tảng mã nguồn mở do Apache phát triển – ra đời và trở thành công nghệ tiêu biểu cho Big Data.
Hadoop giúp chia nhỏ dữ liệu lớn và xử lý song song trên nhiều máy tính. Điều này mở đường cho việc khai phá dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu khổng lồ, vượt xa giới hạn của RDBMS.
Cùng thời gian này, các công cụ như NoSQL, MongoDB, Cassandra và sau đó là Apache Spark, Kafka ra đời, củng cố hệ sinh thái Big Data.
🌐 Giai đoạn hội nhập AI – Dữ liệu nuôi sống thuật toán
Từ năm 2010 trở đi, làn sóng trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning lan rộng. Mọi mô hình học máy đều cần dữ liệu khổng lồ để huấn luyện – và Big Data chính là nền tảng không thể thiếu.
Cùng lúc đó, điện toán đám mây (cloud computing), IoT, mạng xã hội và thiết bị di động làm cho dữ liệu càng phong phú, tốc độ cao và đa dạng hơn.
Các công ty công nghệ lớn như Google, Facebook, Amazon, Microsoft, Alibaba… đầu tư hàng tỷ USD vào hạ tầng dữ liệu lớn, biến Big Data thành “vũ khí chiến lược” để tạo ra lợi thế cạnh tranh.
📅 Big Data ngày nay và tương lai
Hiện nay, Big Data không còn là khái niệm dành riêng cho giới công nghệ, mà đã lan tỏa đến giáo dục, y tế, sản xuất, nông nghiệp, giao thông và chính phủ. Các nền tảng như Snowflake, Databricks, Google BigQuery… đang thay đổi cách lưu trữ và xử lý dữ liệu.
Tương lai của Big Data sẽ gắn chặt với AI đa mô thức, phân tích thời gian thực, dữ liệu phi tập trung (blockchain) và nền tảng dữ liệu thống nhất (data fabric).
Từ những con số trên giấy đến hệ thống dữ liệu quy mô toàn cầu, hành trình phát triển của Big Data phản ánh nhu cầu không ngừng mở rộng khả năng hiểu và khai thác tri thức của loài người trong thế giới số hóa.
