Cơ sở hạ tầng dữ liệu đủ mạnh: Xây dựng như thế nào?

cơ sở hạ tầng dữ liệu

“Dữ liệu là dầu mỏ của thế kỷ 21” hay “dữ liệu đang trở thành nguyên liệu thô mới của hoạt động kinh doanh”? Tuy nhiên, giá trị của dữ liệu chỉ có thể được khai thác khi các giải pháp phân tích ra đời. Trước khi phân tích có thể bắt đầu, dữ liệu cần được chuẩn bị. Giai đoạn này là nền tảng để tiến hành phân tích một cách hiệu quả. Và đây cũng chính là khi cơ sở hạ tầng dữ liệu vào cuộc. Vậy cơ sở hạ tầng dữ liệu là gì và làm thế nào để xây dựng một cơ sở hạ tầng dữ liệu mạnh? VinBigData sẽ cung cấp những chỉ dẫn hữu ích dành cho bạn trong bài viết này.

Cơ sở hạ tầng dữ liệu là gì?

Nó được coi là một công nghệ, quy trình hoàn chỉnh hoặc toàn bộ các thiết lập cần có để lưu trữ, duy trì, tổ chức và phân phối dữ liệu dưới dạng thông tin chuyên sâu. Các thành phần của cơ sở hạ tầng dữ liệu bao gồm

  • Các bộ dữ liệu
  • Tiêu chuẩn và công nghệ hỗ trợ quản lý, cung cấp quyền truy cập dữ liệu.
  • Hướng dẫn và chính sách sử dụng, quản lý tài sản dữ liệu và chính cơ sở hạ tầng dữ liệu.
  • Các tổ chức quản lý cơ sở hạ tầng dữ liệu.
  • Các cộng đồng tham gia đóng góp hoặc duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu

Làm thế nào để xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu đủ mạnh?

Dưới đây là một số bí quyết để đạt được điều đó:

  • Xác định chiến lược cơ sở hạ tầng dữ liệu. 
  • Chọn một kho lưu trữ để thu thập dữ liệu. 
  • Làm sạch dữ liệu và tối ưu hóa chất lượng dữ liệu. 
  • Xây dựng quy trình ETL (Extract, Transform, Load)
  • Quản trị dữ liệu. 

Xác định chiến lược cơ sở hạ tầng dữ liệu 

Chiến lược cơ sở hạ tầng dữ liệu sẽ là định hướng hữu ích giúp công tác triển khai sau này trở nên đơn giản hơn. Để làm được như vậy, trước tiên hãy bắt đầu với ý tưởng về nơi quản lý dữ liệu: trên đám mây hay tại chỗ.

Về lưu trữ tại chỗ, việc xây dựng và duy trì một trung tâm dữ liệu đòi hỏi chi phí nhất định, tuy nhiên, điều này có thể áp dụng đối với các tổ chức/doanh nghiệp nhỏ hoặc trong trường hợp bạn có đủ tài nguyên để lưu trữ phần cứng. Về mức độ tin cậy, thực tế, không có sự khác biệt giữa hai giải pháp quản lý này. 

Chọn kho lưu trữ để thu thập dữ liệu

Kiến trúc dữ liệu phù hợp là xương sống của nền tảng kinh doanh thông minh (Business Intelligence – BI). Tại đây, hai lựa chọn được đưa ra bao gồm hồ dữ liệu (data lake) hoặc kho dữ liệu (data warehouse).

Tiêu chíHồ dữ liệuKho dữ liệu
Loại dữ liệuDữ liệu thôDữ liệu có cấu trúc
Quy mô dữ liệuLớnNhỏ
Người dùngNhà khoa học dữ liệuNgười dùng doanh nghiệp
Công cụ phân tíchMô hình phân tích workbenches và sandboxesBI và các công cụ xử lý phân tích trực tuyến
Chi phí lưu trữThấpCao

Trước đây, khi lượng dữ liệu chưa lớn như bây giờ, kho dữ liệu là giải pháp phù hợp và tiết kiệm để lưu trữ dữ liệu. Tuy nhiên, khi Dữ liệu lớn xuất hiện, quy mô dữ liệu phát triển theo cấp số nhân làm nảy sinh một phương pháp khác là hồ dữ liệu, với lợi thế về khả năng cũng như chi phí lưu trữ.

Tuy nhiên, bởi cả 2 phương pháp này đều có ưu, nhược điểm nhất định, bạn có một lựa chọn khác là kết hợp: sử dụng hồ dữ liệu để thu thập và kho dữ liệu để cấu trúc. Song, cần lưu ý rằng các phương pháp này áp dụng các công nghệ khác nhau: hồ dữ liệu – NoSQL, kho dữ liệu – SQL. 

Làm sạch và tối ưu hóa chất lượng dữ liệu

Quy trình làm sạch dữ liệu bao gồm các bước:

  • Xác định và xóa các tập dữ liệu không liên quan và trùng lặp.
  • Sửa lỗi trong cấu trúc dữ liệu.
  • Đưa ra các quy tắc làm sạch dữ liệu trong toàn tổ chức.
  • Đầu tư vào các công cụ cho phép làm sạch dữ liệu trong thời gian thực.

Hãy đảm bảo dữ liệu phải luôn đáp ứng đầy đủ tính hoàn chỉnh, độc nhất, chính xác, tính nhất quán và hiệu lực. 

Xây dựng đường ống ETL (Trích xuất, Biến đổi và Truyền tải)

Cơ sở hạ tầng dữ liệu

Đường ống ETL được thiết kế tốt giúp đảm bảo cấu trúc, sự rõ ràng, đầy đủ, chất lượng và tốc độ của dữ liệu. Các hoạt động chính của đường ống ETL bao gồm:

  • Trích xuất từ ​​các nguồn. 
  • Chuyển đổi sang các định dạng tiêu chuẩn. 
  • Truyền tải vào các kho lưu trữ SQL-iqueryable.

Tuy nhiên, một số thách thức khi triển khai ETL có thể kể đến: 

  • Định dạng dữ liệu thay đổi theo thời gian;
  • Kết nối dữ liệu bị gián đoạn;
  • Thiếu đồng nhất giữa các hệ thống;
  • Giải quyết vấn đề xảy ra trên nhiều thành phần khác nhau của ETL với cùng một công nghệ;
  • Hạn chế khả năng mở rộng dữ liệu;
  • Không lường trước được nhu cầu dữ liệu trong tương lai.

Để tự động hóa và gia tăng tốc độ triển khai ETL, bạn có thể sử dụng các kỹ thuật như Spark, Apache Airflow hay DBT.

Quản lý dữ liệu

Tất cả các bí quyết trên sẽ không còn hữu ích, nếu thiếu một phương pháp quản trị dữ liệu thích hợp. Quản trị dữ liệu giúp làm tăng hiệu quả bằng cách cung cấp cho tổ chức/doanh nghiệp một cơ sở dữ liệu vững chắc để tiến hành phân tích, tính toán và tiết kiệm thời gian chỉnh sửa dữ liệu hiện có. Bên cạnh đó, quản trị dữ liệu còn nhằm tránh các rủi ro liên quan đến dữ liệu bẩn và không có cấu trúc.

Ở bước cuối cùng này, hãy đảm bảo rằng tất cả các bên liên quan và chủ sở hữu dữ liệu đều tham gia vào quá trình, đồng thời các mục tiêu quản trị phải rõ ràng, cụ thể và có thể đo lường được.

Bài viết liên quan

    Cảm ơn bạn đã quan tâm và ủng hộ.

    File hiện tại không thể tải xuống
    Vui lòng liên hệ hỗ trợ.

    VinOCR eKYC

    Chọn ảnh từ máy của bạn

    Chọn ảnh demo dưới đây hoặc tải ảnh lên từ máy của bạn

    Tải lên ảnh CMND/CCCD/Hộ chiếu,...

    your image
    Chọn ảnh khác
    Tiến hành xử lý

    Thông tin đã được xử lý

    Mức độ tin cậy: 0%

    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -

    Xác thực thông tin thẻ CMND/CCCD

    Vui lòng sử dụng giấy tờ thật. Hãy đảm bảo ảnh chụp không bị mờ hoặc bóng, thông tin hiển thị rõ ràng, dễ đọc.

    your image
    Chọn ảnh khác

    Ảnh mặt trước CMND/CCCD

    your image
    Chọn ảnh khác

    Ảnh mặt sau CMND/CCCD

    your image
    Chọn ảnh khác

    Ảnh chân dung

    This site is registered on wpml.org as a development site.