Loại nào không phải là CSDL NoSQL?

Dữ liệu lớn (Big Data) được đặc trưng bởi 5V: Volume (Khối lượng), Velocity (Tốc độ), Variety (Đa dạng), Veracity (Độ tin cậy), và Value (Giá trị). Trong đó, Khối lượng, Tốc độ và Đa dạng là ba đặc trưng quan trọng nhất và thường được nhắc đến đầu tiên khi nói về Big Data.

* Khối lượng (Volume): Đề cập đến lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra và lưu trữ. Đây là yếu tố dễ nhận thấy nhất của Big Data.
* Tốc độ (Velocity): Đề cập đến tốc độ tạo ra và xử lý dữ liệu. Dữ liệu lớn thường được tạo ra liên tục và cần được xử lý nhanh chóng để có thể sử dụng được.
* Đa dạng (Variety): Đề cập đến nhiều loại dữ liệu khác nhau, từ dữ liệu có cấu trúc (như dữ liệu trong cơ sở dữ liệu) đến dữ liệu phi cấu trúc (như văn bản, hình ảnh, video).
* Giá trị (Value): Đề cập đến giá trị tiềm ẩn trong dữ liệu. Việc khai thác và phân tích dữ liệu lớn có thể mang lại những hiểu biết sâu sắc và giá trị to lớn cho doanh nghiệp.

Như vậy, cả A, C và D đều là đặc trưng của Big Data. Tuy nhiên, đặc trưng quyết định việc triển khai Big Data (tức là khi nào thì *cần thiết* phải sử dụng các công nghệ và phương pháp Big Data thay vì các phương pháp truyền thống) thường là khi dữ liệu đạt đến một ngưỡng nhất định về khối lượng, tốc độ hoặc độ phức tạp (đa dạng) mà các hệ thống truyền thống không thể xử lý hiệu quả. Do đó, cả ba đáp án A, C và D đều đúng ở một mức độ nào đó, nhưng không có đáp án nào hoàn toàn chính xác hơn các đáp án còn lại. Trong trường hợp này, mặc dù câu hỏi yêu cầu chọn *một* đáp án, nhưng nhiều khả năng câu hỏi có vấn đề hoặc thiếu thông tin.

Vì không có đáp án nào chính xác hơn hẳn, tôi sẽ chọn đáp án A (Khối lượng) làm đáp án "đúng nhất" vì đây thường là yếu tố đầu tiên người ta nghĩ đến khi nói về Big Data, tuy nhiên cần lưu ý rằng điều này không hoàn toàn chính xác.

Tích hợp dữ liệu là quá trình kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, thường là các nguồn không đồng nhất (ví dụ: các định dạng dữ liệu khác nhau, các hệ thống quản lý dữ liệu khác nhau). Mục tiêu là tạo ra một cái nhìn thống nhất về dữ liệu, cho phép người dùng truy cập và phân tích dữ liệu một cách dễ dàng hơn. Do đó, đáp án A là chính xác nhất.

Các đáp án khác không hoàn toàn đúng vì:

- B: Sao chép dữ liệu chỉ là một phần của quá trình tích hợp dữ liệu, không phải là toàn bộ quá trình.
- C: Làm sạch dữ liệu là một bước quan trọng trong quá trình tích hợp, nhưng không phải là định nghĩa của tích hợp dữ liệu.
- D: Tăng giá trị dữ liệu là mục tiêu của tích hợp, nhưng không phải là định nghĩa của quá trình này.

Phương pháp tích hợp dữ liệu Loose Coupling có một số nhược điểm chính. Thứ nhất, do các hệ thống giao tiếp với nhau thông qua các giao diện hoặc dịch vụ, nên có thể xảy ra độ trễ trong việc truyền tải và xử lý dữ liệu. Thứ hai, việc tích hợp này phụ thuộc vào mạng và băng thông, nếu mạng chậm hoặc băng thông hạn chế sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất. Thứ ba, việc xây dựng và duy trì các giao diện và dịch vụ có thể làm tăng chi phí. Vì vậy, đáp án A - "Tất cả" là đáp án chính xác nhất vì nó bao gồm tất cả các nhược điểm được liệt kê (độ trễ, phụ thuộc mạng/băng thông, và chi phí cao).

Boomi là một công ty phần mềm chuyên về tích hợp dữ liệu, quản lý API và tự động hóa quy trình công việc. Vào năm 2010, Dell đã mua lại Boomi. Do đó, đáp án đúng là A. Dell.

SAP Data Services là một công cụ tích hợp dữ liệu mạnh mẽ, được sử dụng để trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu (ETL) từ nhiều nguồn khác nhau vào một kho dữ liệu duy nhất. Nó giúp các tổ chức cải thiện chất lượng dữ liệu, đảm bảo tính nhất quán và cung cấp cái nhìn toàn diện về dữ liệu của họ.

Phương án A không đúng vì SAP Data Services không phải là công cụ lưu trữ dữ liệu.
Phương án B đúng vì SAP Data Services được sử dụng để tích hợp dữ liệu.
Phương án C không đúng vì SAP Data Services không phải là công cụ phân tích dữ liệu chính, mặc dù dữ liệu đã tích hợp có thể được phân tích bằng các công cụ khác.
Phương án D không đúng vì không phải tất cả các chức năng được liệt kê đều là chức năng chính của SAP Data Services.