Tích hợp dữ liệu là gì? Các công cụ hàng đầu

Trong bối cảnh số hóa ngày nay, mọi tổ chức đều không thể hoạt động hiệu quả nếu thiếu dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cơ sở dữ liệu, ứng dụng, dịch vụ đám mây, API, v.v. Trong hầu hết các trường hợp, dữ liệu này được lưu trữ ở các định dạng và vị trí khác nhau với chất lượng không đồng nhất, dẫn đến tình trạng dữ liệu phân mảnh và thiếu nhất quán.

Quá trình tích hợp dữ liệu (Data Integration) giúp giải quyết bài toán này, bằng cách tập hợp dữ liệu từ các nguồn phân tán, chuyển đổi dữ liệu thành một cấu trúc thống nhất và giúp dữ liệu có thể truy cập được để phục vụ cho phân tích và ra quyết định. Không giống như việc thu thập dữ liệu (data ingestion), vốn chỉ là một phần của tích hợp dữ liệu, tích hợp dữ liệu còn kéo dài đến giai đoạn phân tích trong kỹ thuật dữ liệu. Điều này có nghĩa là nó bao gồm cả các quy trình làm việc về trực quan hóa dữ liệu (data visualization) và kinh doanh thông minh (business intelligence – BI). 

Do đó, có thể nói, tích hợp dữ liệu nắm giữ chìa khóa của việc doanh nghiệp hay tổ chức có tận dụng tốt giá trị từ dữ liệu hay không. Để tìm hiểu rõ hơn về tích hợp dữ liệu, vai trò, cách thức hoạt động và các công cụ, hãy đọc bài viết dưới đây.

Tích hợp dữ liệu (Data Integration) là gì?

Tích hợp dữ liệu (Data Integration) là quá trình thu thập và kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau, nhằm tạo nên một cấu trúc thống nhất hỗ trợ thao tác, thực hiện phân tích và xây dựng báo cáo thống kê một cách dễ dàng. Tích hợp là bước khởi đầu để chuyển đổi dữ liệu thô thành dữ liệu chứa thông tin và có tính quan trọng hơn.

Có 2 loại tích hợp dữ liệu chính:

1. Tích hợp Dữ liệu Doanh nghiệp (Enterprise Data Integration – EDI)

EDI là các hướng dẫn công nghệ giúp thao tác trên hai hoặc nhiều tập dữ liệu. Đúng như tên gọi, nó thường liên quan đến việc lấy dữ liệu từ các hệ thống kinh doanh đa dạng, nhằm phân tích chúng để thực hiện các hoạt động quản lý khác nhau và báo cáo kinh doanh thông minh

2. Tích hợp Dữ liệu Khách hàng (Customer Data Integration – CDI)

Chìa khóa tạo nên thành công của một tổ chức là sự thấu hiểu nhu cầu và sở thích, từ đó thỏa mãn và làm hài lòng khách hàng. Với một lượng dữ liệu khổng lồ sẵn có, rõ ràng, việc truy cập và vận hành dữ liệu với tốc độ cao sẽ gặp khó khăn. Do đó, CDI là quá trình thu thập và thao tác dữ liệu khách hàng giữa nhiều nguồn khác nhau và cấu trúc dữ liệu theo một cách thống nhất để dễ dàng chia sẻ giữa mọi thành viên trong tổ chức. Một số lợi ích của CDI bao gồm: Thấu hiểu khách hàng tốt hơn, Dịch vụ khách hàng được cải thiện và Nâng cao lượng khách hàng trung thành.

Tại sao Tích hợp Dữ liệu lại quan trọng?

Trong thời kỳ bùng nổ của dữ liệu, thì dữ liệu chính là tài sản quý giá nhất của mọi doanh nghiệp. Các doanh nghiệp luôn mong muốn triển khai các chiến lược tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả nhất. Tuy nhiên, câu hỏi thực sự là làm thế nào để sử dụng và vận hành dữ liệu thành công, trong khi khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu ngày càng cao?

Theo một cuộc khảo sát trực tuyến được thực hiện bởi Experian, thewhir.com và các tổ chức khác, gần 60% doanh nghiệp ngày nay thiếu một chiến lược kinh doanh hoạt động hiệu quả, dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng. Tích hợp dữ liệu giúp giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp đánh giá và phân tích dữ liệu theo thời gian thực, từ đó nhắm đến nhiều mục tiêu khác nhau.

Lợi ích của Tích hợp Dữ liệu:

  • Nâng cao chất lượng dữ liệu: Tích hợp dữ liệu đảm bảo tính nhất quán và chính xác, nâng cao độ tin cậy của dữ liệu cho việc phân tích và đưa ra quyết định sáng suốt.
  • Hiệu quả về chi phí: Bằng cách tự động hóa các tác vụ và tinh chỉnh quy trình, tích hợp dữ liệu giúp giảm chi phí vận hành và giảm thiểu việc xử lý dữ liệu thủ công.
  • Cải thiện ra quyết định và quy trình cộng tác: Dữ liệu được tích hợp cung cấp một cái nhìn toàn diện về doanh nghiệp, thúc đẩy các quyết định sáng suốt và sự hợp tác giữa các phòng ban.
  • Hiệu quả vận hành: Truy cập và xử lý dữ liệu được đơn giản hóa thông qua tích hợp giúp nâng cao năng suất hoạt động.
  • Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Dữ liệu được tích hợp cung cấp thông tin chi tiết về nhu cầu của khách hàng, dẫn đến trải nghiệm tốt hơn và dịch vụ được cá nhân hóa.
  • Cơ hội gia tăng doanh thu: Khám phá các cơ hội mới và hiểu biết về thị trường 
  • Khả năng truy cập và bảo mật dữ liệu: Tích hợp dữ liệu cải thiện khả năng truy cập để phân tích và báo cáo, đồng thời quản lý tập trung nhằm tăng cường bảo mật.

Quá trình Tích hợp Dữ liệu hoạt động như thế nào?

Tích hợp dữ liệu bao gồm một loạt các bước và quy trình giúp tập hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau và chuyển đổi chúng thành một định dạng thống nhất và có thể sử dụng được. Dưới đây là tổng quan về cách hoạt động của một quy trình tích hợp dữ liệu thông thường:

  • Xác định nguồn dữ liệu: Bước đầu tiên là xác định các nguồn dữ liệu khác nhau cần tích hợp, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, bảng tính, dịch vụ đám mây, API, hệ thống cũ, v.v.
  • Truy xuất dữ liệu: Tiếp theo, dữ liệu được trích xuất từ các nguồn đã xác định bằng các công cụ hoặc quy trình trích xuất, có thể bao gồm truy vấn cơ sở dữ liệu, lấy tệp từ các vị trí từ xa hoặc truy xuất dữ liệu thông qua API.
  • Ánh xạ dữ liệu: Các nguồn dữ liệu khác nhau có thể sử dụng các thuật ngữ, mã hoặc cấu trúc khác nhau để biểu diễn thông tin tương tự. Việc tạo sơ đồ ánh xạ xác định các yếu tố dữ liệu từ các hệ thống khác nhau tương ứng với nhau sẽ đảm bảo dữ liệu được sắp xếp chính xác trong quá trình tích hợp.
  • Kiểm tra và đảm bảo chất lượng dữ liệu: Kiểm tra dữ liệu bao gồm việc kiểm tra các lỗi, sự không nhất quán và các vấn đề về tính toàn vẹn của dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và chất lượng. Các quy trình đảm bảo chất lượng được thực hiện để duy trì độ chính xác và tin cậy của dữ liệu.
  • Chuyển đổi dữ liệu: Ở giai đoạn này, dữ liệu đã trích xuất được chuyển đổi và cấu trúc thành một định dạng chung để đảm bảo tính nhất quán, chính xác và khả năng tương thích. Điều này có thể bao gồm làm sạch dữ liệu, làm giàu dữ liệu và chuẩn hóa dữ liệu.
  • Nạp dữ liệu: Nạp dữ liệu là nơi dữ liệu đã được chuyển đổi được nạp vào kho dữ liệu hoặc bất kỳ điểm đến mong muốn nào khác để phân tích hoặc báo cáo thêm. Quá trình nạp dữ liệu có thể được thực hiện theo phương thức nạp theo lô (batch loading) hoặc nạp theo thời gian thực (real-time loading) tùy theo yêu cầu.
  • Đồng bộ hóa dữ liệu: Đồng bộ hóa dữ liệu giúp đảm bảo dữ liệu tích hợp luôn được cập nhật theo thời gian, cho dù thông qua các cập nhật định kỳ hay đồng bộ hóa theo thời gian thực, nếu cần tích hợp ngay lập tức dữ liệu mới có sẵn.
  • Quản trị và bảo mật dữ liệu: Khi tích hợp dữ liệu nhạy cảm hoặc được quản lý theo quy định, các hoạt động quản trị dữ liệu đảm bảo dữ liệu được xử lý tuân thủ theo các quy định và yêu cầu về quyền riêng tư. Các biện pháp bảo mật bổ sung được thực hiện để bảo vệ dữ liệu trong quá trình tích hợp và lưu trữ.
  • Quản lý siêu dữ liệu: Siêu dữ liệu, cung cấp thông tin về dữ liệu được tích hợp, nâng cao khả năng khám phá và tính dễ sử dụng của nó, do đó người dùng có thể hiểu hơn về ngữ cảnh, nguồn và ý nghĩa của dữ liệu.
  • Truy cập và phân tích dữ liệu: Sau khi được tích hợp, các tập dữ liệu có thể được truy cập và phân tích bằng các công cụ khác nhau, chẳng hạn như phần mềm BI, công cụ báo cáo và nền tảng phân tích. Phân tích này mang đến những hiểu biết sâu sắc thúc đẩy việc ra quyết định và chiến lược kinh doanh.

Nhìn chung, tích hợp dữ liệu bao gồm sự kết hợp của các quy trình kỹ thuật, công cụ và chiến lược để đảm bảo dữ liệu từ các nguồn khác nhau được hòa hợp, chính xác và sẵn sàng cho việc phân tích và ra quyết định có ý nghĩa.

Các công cụ tích hợp dữ liệu

Nhu cầu tích hợp dữ liệu nảy sinh từ các môi trường trung tâm dữ liệu phức tạp, nơi nhiều hệ thống khác nhau tạo ra khối lượng dữ liệu lớn. Doanh nghiệp cần phải hiểu được dữ liệu trong cái nhìn tổng quan thay vì riêng lẻ. Tích hợp dữ liệu là một kỹ thuật và công nghệ nhằm mang đến một cái nhìn thống nhất và nhất quán về dữ liệu trong toàn doanh nghiệp.

Trước đây, cách tiếp cận phổ biến nhất đối với tích hợp dữ liệu yêu cầu các nhà phát triển phải viết thủ công các tập lệnh bằng SQL, ngôn ngữ lập trình chuẩn được sử dụng trong các cơ sở dữ liệu quan hệ.

Ngày nay, các nhà cung cấp dịch vụ IT khác nhau cung cấp nhiều công cụ tích hợp dữ liệu giúp tự động hóa, đơn giản hóa và ghi lại tài liệu cho quá trình tích hợp dữ liệu. Các định dạng cung cấp bao gồm các giải pháp mã nguồn mở hay các nền tảng tích hợp dữ liệu toàn diện. Các hệ thống tích hợp dữ liệu này thường bao gồm nhiều công cụ sau đây:

  • Công cụ ETL: Công cụ ETL được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau, chuyển đổi dữ liệu để đáp ứng định dạng hoặc cấu trúc mong muốn, sau đó nạp dữ liệu vào hệ thống đích, bao gồm kho dữ liệu và cơ sở dữ liệu. Ngoài kho dữ liệu, các công cụ này được sử dụng để tích hợp dữ liệu và di chuyển dữ liệu.
  • Enterprise service bus (ESB) và phần mềm trung gian (middleware): Các công cụ này giúp tích hợp các ứng dụng và dịch vụ phần mềm khác nhau bằng cách cung cấp cơ sở hạ tầng liên lạc và truyền thông. Chúng cho phép trao đổi dữ liệu theo thời gian thực, sắp xếp quy trình làm việc và quản lý API.
  • Công cụ sao chép dữ liệu: Công cụ sao chép dữ liệu được sử dụng để liên tục sao chép dữ liệu từ hệ thống nguồn sang hệ thống đích, giúp chúng được đồng bộ hóa. Tích hợp dữ liệu theo thời gian thực, khôi phục sau sự cố và các tình huống có tính sẵn sàng cao là những trường hợp sử dụng phổ biến cho các công cụ này.
  • Công cụ ảo hóa dữ liệu: Được sử dụng để tạo một lớp ảo cung cấp cái nhìn thống nhất về dữ liệu từ các nguồn khác nhau – bất kể dữ liệu đó nằm ở đâu về mặt vật lý. Các công cụ này cho phép người dùng truy cập và truy vấn dữ liệu tích hợp mà không cần di chuyển dữ liệu vật lý.
  • Nền tảng tích hợp dữ liệu dưới dạng dịch vụ (iPaaS): Giải pháp iPaaS cung cấp các dịch vụ tích hợp dữ liệu trên nền tảng đám mây, bao gồm chuyển đổi dữ liệu, định tuyến dữ liệu, quản lý API và khả năng kết nối với các ứng dụng đám mây và tại cơ sở khác nhau. Thường được sử dụng để tích hợp đám mây lai và kết nối các ứng dụng SaaS.
  • Công cụ tích hợp dữ liệu luồng: Các công cụ này tập trung vào tích hợp dữ liệu theo thời gian thực từ các nguồn như thiết bị IoT, cảm biến, mạng xã hội và luồng sự kiện. Chúng cho phép các tổ chức xử lý và phân tích dữ liệu khi nó được tạo ra.
  • Công cụ chất lượng dữ liệu và quản trị dữ liệu: Các công cụ giúp đảm bảo rằng dữ liệu được tích hợp từ nhiều nguồn đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng, tuân thủ các quy định và tuân theo chính sách quản trị dữ liệu. Các công cụ này thường bao gồm các chức năng tạo hồ sơ dữ liệu, làm sạch dữ liệu và quản lý siêu dữ liệu.
  • Công cụ CDC: Công cụ CDC ghi lại và sao chép các thay đổi trong dữ liệu từ các hệ thống nguồn theo thời gian thực. Các công cụ này thường được sử dụng để cập nhật kho dữ liệu và phân tích theo thời gian thực.
  • Công cụ quản lý dữ liệu chính (MDM): Công cụ MDM tập trung vào việc quản lý dữ liệu khách hàng, sản phẩm, nhân viên và các loại dữ liệu chính khác, đồng thời đảm bảo tính nhất quán và chính xác của dữ liệu trên toàn tổ chức. Các công cụ này thường bao gồm các chức năng tích hợp dữ liệu để hợp nhất và đồng bộ hóa dữ liệu chính từ các hệ thống khác nhau.
  • Nền tảng quản lý API: Các nền tảng này cung cấp các công cụ để thiết kế, phát hành và quản lý API. Mặc dù trọng tâm chính là cho phép tích hợp API, nhưng chúng đóng một vai trò quan trọng trong việc kết nối các hệ thống và ứng dụng.

Hiện nay có rất nhiều công cụ tích hợp dữ liệu trên thị trường giúp truy vấn dữ liệu hiệu quả. Các công cụ này bao gồm Open Source, On-Cloud và On-premises. Công cụ tốt nhất để lựa chọn phụ thuộc vào các yêu cầu, nền tảng và loại dữ liệu mà tổ chức sử dụng.

Một số công cụ tích hợp dữ liệu tốt nhất cho năm 2023 (theo kết quả tìm kiếm gần đây):

  • Hevo Data
  • Dell Boomi
  • Informatica PowerCenter
  • Talend
  • Pentaho
  • Informatica Cloud
  • MuleSoft Anypoint Platform
  • Oracle Data Integrator (ODI)
  • IBM InfoSphere DataStage
  • Fivetran

Thách thức khi triển khai các công cụ Tích hợp Dữ liệu

Việc triển khai các công cụ tích hợp dữ liệu có thể gặp một số thách thức, bao gồm:

  • Định dạng và nguồn dữ liệu đa dạng: Các doanh nghiệp thu thập dữ liệu từ nhiều ứng dụng và nguồn khác nhau, dẫn đến các định dạng và cấu trúc không nhất quán.
  • Tính sẵn sàng của dữ liệu: Đảm bảo truy cập dữ liệu kịp thời khi cần thiết 
  • Chất lượng dữ liệu: Định nghĩa không nhất quán, thiếu cơ chế kiểm tra và quy trình làm sạch dữ liệu kém cản trở việc cải thiện chất lượng.
  • Lượng dữ liệu tăng cao: Quản lý khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra hàng ngày làm phức tạp quá trình tích hợp, đòi hỏi nhiều tài nguyên hơn.
  • Các nguồn dữ liệu đa dạng: Tích hợp dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau làm phức tạp quá trình.
  • Môi trường lai: Tích hợp dữ liệu giữa các hệ thống trên nền tảng đám mây và on-premises làm tăng thêm độ phức tạp.
  • Các vấn đề về tính nhất quán: Duy trì tính nhất quán của dữ liệu trên các định dạng và nguồn khác nhau là một thách thức.
  • Triển khai phức tạp: Triển khai công cụ tích hợp dữ liệu đòi hỏi lập kế hoạch tỉ mỉ và làm sạch dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và tin cậy.

Ứng dụng của Tích hợp dữ liệu

1. Khai phá dữ liệu (Data Mining)

Khai phá dữ liệu là việc trích xuất thông tin cần thiết từ dữ liệu thô có sẵn trong cơ sở dữ liệu. Tích hợp dữ liệu hoạt động như một bộ tiền xử lý để lấy dữ liệu từ nhiều nguồn phân tán. Dữ liệu này sau đó được lưu trữ theo cấu trúc trong cơ sở dữ liệu và được sử dụng để phân tích. Có hai cách tiếp cận chính:

  • Liên kết ràng buộc (Tight Coupling): Trong phương pháp này, kho dữ liệu (data warehouse) được coi như một giao diện truy xuất thông tin bằng các hoạt động ETL (Extract, Transform, Load – Trích xuất, Chuyển đổi, Nạp) từ nhiều nguồn khác nhau vào một vị trí trung tâm.
  • Liên kết lỏng (Loose Coupling): Cung cấp một giao diện được định nghĩa trước để thao tác và chuyển đổi các truy vấn, sao cho hệ thống lưu trữ gốc có thể hiểu và đảm bảo không có lưu trữ tạm thời. Tất cả các hoạt động đều diễn ra chỉ trong cơ sở dữ liệu nguồn.

2. Kho dữ liệu (Data Warehousing)

Nói một cách tổng thể, data warehousing là các hoạt động đổi mới, thao tác và ánh xạ dữ liệu để khớp nối bộ dữ liệu được yêu cầu chính xác với dữ liệu được chuyển tiếp như một phản hồi cho người dùng cuối. ETL (Extract, Transform, Load) là một thành phần tích hợp dữ liệu quan trọng trong kho dữ liệu.

Triển khai kho dữ liệu nổi tiếng nhất là xây dựng kho dữ liệu cho doanh nghiệp. Kho dữ liệu tập trung vào các hoạt động nội bộ. Nhưng hạn chế là tất cả các hoạt động tích hợp và quản lý đều hoàn toàn nằm ngoài tổ chức. Để đưa chúng thành một đơn vị tập thể mà không có bất kỳ sự trùng lặp nào, ta có thể sử dụng cách tiếp cận “local-as-a-view”. Mỗi bảng trong cơ sở dữ liệu được sử dụng như một nguồn được xác định cho một dạng xem của doanh nghiệp.

3. Kinh doanh thông minh (Business Intelligence – BI)

Kinh doanh thông minh là tập hợp các hoạt động được thực hiện để trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu thô có sẵn. BI hỗ trợ tích hợp dữ liệu bằng cách tập trung, ngữ cảnh hóa và nâng cao chất lượng dữ liệu, đơn giản hóa quá trình thu thập dữ liệu và cuối cùng là cải thiện việc ra quyết định trong tổ chức. Ngoài ra, BI hỗ trợ việc hợp tác hiệu quả giữa các bộ phận trong tổ chức.

Đầu tiên, dữ liệu được thu thập và tích hợp với kho dữ liệu, từ đó trải qua các thao tác xử lý khác nhau. Dữ liệu có giá trị được lưu trữ dưới dạng nhiều công cụ BI để hỗ trợ phân tích dữ liệu. BI Tools được coi như các công cụ hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) vì chúng cho phép các thành viên trong doanh nghiệp thực hiện phân tích và trích xuất thông tin hữu ích.

Nhìn chung, trong khai phá dữ liệu, kho dữ liệu và kinh doanh thông minh, Tích hợp Dữ liệu đều đóng vai trò ưu tiên đảm bảo hiệu quả hoạt động của mọi quy trình.

 

Bình luận

Địa chỉ email của bạn sẽ không được công bố. Các trường bắt buộc được đánh dấu

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.