Quản lý dữ liệu là gì?

Quản lý dữ liệu là quá trình thu thập, lưu trữ, bảo mật và sử dụng dữ liệu của tổ chức. Tổ chức sử dụng dữ liệu của mình để hỗ trợ các quy trình hoạt động như xử lý giao dịch và tương tác với khách hàng. Tổ chức cũng cần tích hợp dữ liệu của mình cho các mục đích về trí tuệ doanh nghiệp, phân tích, AI và đưa ra quyết định theo thời gian thực. Công tác quản lý dữ liệu bao gồm tất cả các chính sách, công cụ và quy trình nhằm cải thiện khả năng sử dụng dữ liệu trong khuôn khổ luật pháp và quy định.

Dữ liệu là nguồn tài nguyên giá trị đối với các tổ chức hiện đại. Với quyền truy cập vào khối lượng lớn và đa dạng các loại dữ liệu khác nhau, các tổ chức đầu tư đáng kể vào kho lưu trữ dữ liệu và cơ sở hạ tầng quản lý. Các tổ chức sử dụng hệ thống quản lý dữ liệu để tự động hóa quy trình kinh doanh hoạt động và phân tích dữ liệu để cung cấp thông tin cho quyết định kinh doanh. Dưới đây là một số lợi ích cụ thể khác của việc quản lý dữ liệu.

Hiệu quả hoạt động

Hệ thống quản lý dữ liệu giúp các tổ chức xử lý khối lượng lớn giao dịch và dữ liệu hoạt động một cách hiệu quả. Hệ thống này đảm bảo giao dịch được ghi lại một cách chính xác và nhất quán, giúp giảm thiểu lỗi trong hồ sơ tài chính, cập nhật hàng tồn kho, tài khoản khách hàng và nhiều quy trình hoạt động khác. Ngoài việc xử lý giao dịch, các hệ thống này còn có khả năng tự động hóa hoạt động kinh doanh thường ngày và cung cấp khả năng lưu trữ bản ghi đáng tin cậy, đảm bảo tính nhất quán cần thiết cho các hoạt động theo thời gian thực. Thông qua các lợi ích về hiệu quả này, hệ thống quản lý dữ liệu giúp các tổ chức mang đến trải nghiệm liền mạch cho khách hàng, duy trì niềm tin và đảm bảo các quy trình hàng ngày luôn hiệu quả và có thể khả năng điều chỉnh quy mô.

Tăng doanh thu và lợi nhuận

Việc phân tích dữ liệu cung cấp thông tin chuyên sâu hơn về tất cả các khía cạnh của doanh nghiệp. Bạn có thể hành động dựa trên các thông tin chuyên sâu này để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, thu thập thông tin chuyên sâu giúp đưa ra quyết định sáng suốt hơn để tăng doanh thu và giảm chi phí. Phân tích dữ liệu cũng có thể dự đoán tác động trong tương lai của các quyết định, giúp cải thiện việc đưa ra quyết định và lập kế hoạch kinh doanh. Do đó, các tổ chức đạt được tăng trưởng doanh thu và lợi nhuận đáng kể bằng cách cải thiện kỹ thuật quản lý dữ liệu của họ.

Giảm bớt sự thiếu nhất quán trong dữ liệu

Tình trạng dữ liệu không nhất quán trong quá trình xử lý giao dịch có thể dẫn đến các lỗi như hồ sơ trùng lặp, số dư tài khoản không chính xác và hàng tồn kho không khớp, làm gián đoạn hoạt động, làm suy giảm niềm tin của khách hàng cũng như gia tăng chi phí khắc phục. Sự không nhất quán trong phân tích dữ liệu có thể là hậu quả của tình trạng lô cốt dữ liệu.

Lô cốt dữ liệu là tập hợp dữ liệu thô trong một tổ chức mà chỉ có một bộ phận hoặc nhóm có thể truy cập. Lô cốt dữ liệu gây ra tình trạng thiếu nhất quán, làm giảm độ tin cậy của kết quả phân tích dữ liệu. Các giải pháp quản lý dữ liệu sẽ tích hợp dữ liệu và tạo chế độ xem dữ liệu tập trung để đưa ra quyết định sáng suốt hơn và cải thiện khả năng cộng tác giữa các bộ phận.

Đáp ứng yêu cầu tuân thủ theo quy định

Các luật như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) và Đạo luật về quyền riêng tư của người tiêu dùng ở California (CCPA) được thiết kế để bảo vệ dữ liệu khách hàng. Các luật bảo vệ dữ liệu này bao gồm các yêu cầu bắt buộc cần có:

• Sự đồng ý để thu thập dữ liệu
• Biện pháp kiểm soát chặt chẽ vị trí lưu trữ và quá trình sử dụng dữ liệu
• Lưu trữ và xóa dữ liệu một cách bảo mật theo yêu cầu

Do đó, các tổ chức cần có hệ thống quản lý dữ liệu vừa chính xác vừa bí mật để giúp bảo vệ dữ liệu mà vẫn duy trì độ chính xác của dữ liệu.

Nền tảng làm nên thành công của chiến lược quản lý dữ liệu là kiến trúc dữ liệu và lập mô hình dữ liệu.

Kiến trúc dữ liệu

Kiến trúc dữ liệu là khung bao quát có chức năng mô tả và quản trị việc thu thập, quản lý và sử dụng dữ liệu của tổ chức. Kế hoạch quản lý dữ liệu bao gồm các chi tiết kỹ thuật, ví dụ như cơ sở dữ liệu hoạt động, hồ dữ liệu, kho dữ liệu và máy chủ phù hợp nhất để thực hiện chiến lược quản lý dữ liệu.

Lập mô hình dữ liệu

Lập mô hình dữ liệu là quá trình tạo ra mô hình dữ liệu ở mức khái niệm và logic thể hiện trực quan luồng công việc và mối quan hệ giữa các loại dữ liệu khác nhau. Quá trình lập mô hình dữ liệu thường bắt đầu bằng việc biểu diễn dữ liệu ở mức khái niệm rồi biểu diễn lại dữ liệu theo ngữ cảnh của công nghệ đã chọn. Các chuyên gia quản lý dữ liệu tạo ra một số loại mô hình dữ liệu khác nhau trong giai đoạn thiết kế dữ liệu.

Bên cạnh quản trị dữ liệu để kiểm soát quyền truy cập dữ liệu, hoạt động quản lý dữ liệu còn bao gồm việc thu thập và phân bổ dữ liệu chất lượng cao.

Quản trị dữ liệu bao gồm các chính sách và quy trình mà một tổ chức thực hiện để quản lý bảo mật dữ liệu, tính toàn vẹn và việc sử dụng dữ liệu có trách nhiệm. Hoạt động này xác định chiến lược quản lý dữ liệu và xác định ai có thể truy cập vào dữ liệu nào. Các chính sách quản trị dữ liệu cũng thiết lập trách nhiệm giải trình trong việc các nhóm và cá nhân truy cập và sử dụng dữ liệu ra sao. Các chức năng quản trị dữ liệu thường bao gồm:

Lập hồ sơ dữ liệu

Lập hồ sơ dữ liệu là quá trình chẩn đoán phân tích dữ liệu để xác định cấu trúc, chất lượng và đặc điểm của dữ liệu. Đây là bước đầu tiên để nắm bắt tập dữ liệu hiện có, để quyết định xem tập dữ liệu này có cần tái cấu trúc rồi mới sử dụng hay không.

Dòng chảy dữ liệu

Dòng chảy dữ liệu có tác dụng theo dõi luồng dữ liệu trên khắp tổ chức. Dòng chảy dữ liệu theo dấu thời gian được sử dụng để xác định phần dữ liệu bắt nguồn từ đâu, đã được sử dụng như thế nào cũng như dữ liệu đó đã được chuyển đổi vào lúc nào và bằng cách nào. Quá trình quản lý dữ liệu này đặc biệt quan trọng trong quá trình kiểm tra.

Danh mục dữ liệu

Danh mục dữ liệu là tập hợp các tài sản dữ liệu và siêu dữ liệu liên quan của tổ chức. Bằng cách lưu trữ tất cả thông tin liên quan đến dữ liệu trong một danh mục trung tâm, danh mục này trở thành sổ đăng ký dữ liệu chính trong tổ chức. Người dùng có thể kỳ vọng danh mục dữ liệu chứa thông tin được cập nhật mới nhất về tất cả các tài sản dữ liệu.

Bảo mật và kiểm soát quyền truy cập dữ liệu

Quản trị dữ liệu ngăn chặn truy cập trái phép vào dữ liệu và giúp bảo vệ dữ liệu khỏi bị hỏng. Bảo mật và kiểm soát quyền truy cập dữ liệu bao gồm tất cả các khía cạnh của việc bảo vệ dữ liệu, ví dụ như sau:

• Phòng ngừa việc vô tình di chuyển hoặc xóa dữ liệu
• Bảo mật truy cập mạng để giảm rủi ro mạng bị tấn công
• Xác minh các trung tâm dữ liệu vật lý lưu trữ dữ liệu có đáp ứng các yêu cầu bảo mật không
• Đảm bảo an toàn dữ liệu ngay cả khi nhân viên truy cập dữ liệu từ thiết bị cá nhân
• Xác thực người dùng, ủy quyền cũng như thiết lập và thực thi quyền truy cập dữ liệu
• Giúp đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ tuân thủ pháp luật quốc gia nơi dữ liệu được lưu trữ
• Thêm các lớp kiểm soát bổ sung cho dữ liệu nhạy cảm

Tuân thủ dữ liệu

Các chính sách tuân thủ dữ liệu giúp giảm rủi ro bị phạt tiền hoặc kiện tụng pháp lý. Việc đáp ứng các luật tuân thủ như GDPR và CCPA đóng vai trò thiết yếu đối với hoạt động.

Các hoạt động tuân thủ tập trung vào lập mô hình dữ liệu, biện pháp kiểm soát phần mềm và đào tạo nhân viên để đảm bảo luật pháp được tuân thủ ở tất cả các cấp. Ví dụ: Một tổ chức hợp tác với một nhóm phát triển bên ngoài để cải thiện hệ thống dữ liệu của mình. Các nhà quản lý quản trị dữ liệu xác minh rằng tất cả dữ liệu cá nhân bị xóa trước khi chuyển cho nhóm bên ngoài để phục vụ mục đích kiểm tra.

Quản lý vòng đời dữ liệu

Việc quản lý vòng đời dữ liệu là quá trình quản lý dữ liệu xuyên suốt vòng đời của dữ liệu đó. 

Ví dụ:

• Dữ liệu phải được xác minh khi tải nhập và theo định kỳ
• Dữ liệu phải được lưu giữ trong khoảng thời gian cụ thể cho mục đích kiểm tra
• Dữ liệu phải được xóa khi không còn cần thiết

Quản lý chất lượng dữ liệu

Người dùng dữ liệu mong muốn dữ liệu có đủ độ tin cậy và tính nhất quán đối với từng trường hợp sử dụng.

Các nhà quản lý chất lượng dữ liệu đo lường và cải thiện chất lượng dữ liệu của tổ chức. Họ đánh giá và xác minh khả năng đáp ứng các tiêu chuẩn của cả dữ liệu hiện có lẫn dữ liệu mới. Họ cũng có thể thiết lập các quy trình quản lý dữ liệu giúp chặn dữ liệu chất lượng thấp xâm nhập vào hệ thống. Tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu thường đo lường những yếu tố sau:

• Thông tin chính có bị thiếu hay không, dữ liệu đã đầy đủ hay chưa? (ví dụ: khách hàng không để lại thông tin liên hệ chính)
• Dữ liệu có đáp ứng các quy tắc kiểm tra dữ liệu cơ bản không? (Ví dụ: số điện thoại phải là bao gồm một lượng chữ số nhất định)
• Dữ liệu giống nhau xuất hiện trong hệ thống với tần suất như thế nào? (ví dụ: các mục nhập dữ liệu trùng lặp của cùng một khách hàng)
• Dữ liệu có chính xác không? (ví dụ: khách hàng nhập sai địa chỉ email)
• Chất lượng dữ liệu có nhất quán trên toàn hệ thống không? (ví dụ: ngày sinh ở định dạng dd/mm/yyyy trong một tập dữ liệu nhưng lại ở định dạng mm/dd/yyyy trong một tập dữ liệu khác)

Phân bổ dữ liệu

Điểm cuối để phân phối dữ liệu

Đối với hầu hết các tổ chức, dữ liệu phải được phân bổ đến (hoặc gần) các điểm cuối khác nhau cần dùng dữ liệu. Các điểm cuối này bao gồm hệ thống vận hành, hồ dữ liệu và kho dữ liệu. Phân bổ dữ liệu là điều cần thiết do có độ trễ mạng. Khi cần dữ liệu để vận hành, độ trễ mạng có thể sẽ không đủ để phân phối dữ liệu kịp thời. Lưu trữ bản sao dữ liệu trong cơ sở dữ liệu cục bộ giúp giải quyết vấn đề về độ trễ mạng.

Quá trình phân bổ dữ liệu cũng rất cần thiết trong việc hợp nhất dữ liệu. Kho dữ liệu và hồ dữ liệu lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để trình bày chế độ xem thông tin hợp nhất. Kho dữ liệu được sử dụng để phân tích và ra quyết định, còn hồ dữ liệu đóng vai trò như trung tâm hợp nhất mà từ đó có thể trích xuất dữ liệu cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, đồng thời, mức độ hỗ trợ phân tích trực tiếp trên dữ liệu được lưu trữ trong các kho lưu trữ này cũng ngày càng tăng lên.

Cơ chế sao chép dữ liệu và khả năng tác động đến tính nhất quán

Cơ chế phân bổ dữ liệu có tác động tiềm ẩn đến tính nhất quán của dữ liệu và đây là một yếu tố quan trọng cần xem xét trong việc quản lý dữ liệu.

Việc sao chép dữ liệu đồng bộ sẽ tạo tính nhất quán cao. Trong cách tiếp cận này, khi một giá trị dữ liệu thay đổi, tất cả các ứng dụng và người dùng có thể thấy được giá trị dữ liệu đã thay đổi. Nếu vẫn chưa sao chép giá trị dữ liệu mới, quyền truy cập dữ liệu sẽ bị chặn cho đến khi toàn bộ bản sao được cập nhật. Việc sao chép đồng bộ ưu tiên tính nhất quán hơn hiệu năng và quyền truy cập dữ liệu. Sao chép đồng bộ thường được sử dụng cho dữ liệu tài chính.

Việc sao chép dữ liệu không đồng bộ sẽ tạo tính nhất quán sau cùng. Khi thay đổi dữ liệu, các bản sao cũng sẽ được cập nhật sau đó (thường trong vòng vài giây), tuy nhiên bạn vẫn có thể truy cập vào các bản sao cũ. Đây không phải là vấn đề đối với nhiều trường hợp sử dụng. Ví dụ: các bài đăng, lượt thích và bình luận trên mạng xã hội không yêu cầu tính nhất quán cao. Một ví dụ khác là nếu khách hàng thay đổi số điện thoại của họ trong một ứng dụng, sự thay đổi này có thể được phân tầng không đồng bộ.

So sánh phân luồng với cập nhật hàng loạt

Luồng dữ liệu phân tầng những thay đổi trong dữ liệu khi xảy ra thay đổi. Đây là phương pháp được ưu tiên sử dụng khi cần truy cập dữ liệu gần theo thời gian thực. Ngay sau khi thay đổi dữ liệu, dữ liệu đó sẽ được trích xuất, chuyển đổi và phân phối tới điểm đích.

Cập nhật hàng loạt sẽ phù hợp hơn khi dữ liệu cần được xử lý hàng loạt trước khi phân phối. Quá trình tóm tắt hoặc phân tích thống kê dữ liệu và chỉ cung cấp kết quả là một ví dụ cho hoạt động này. Cập nhật hàng loạt cũng có thể bảo toàn tính nhất quán nội bộ tại thời điểm trước đó của dữ liệu nếu toàn bộ dữ liệu được trích xuất tại một thời điểm cụ thể. Cập nhật hàng loạt thông qua quy trình trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL hoặc ELT) thường được dùng cho hồ dữ liệu, kho dữ liệu và hoạt động phân tích.

Quản lý dữ liệu cốt lõi

Quản lý dữ liệu cốt lõi là quá trình quản lý tính nhất quán và đồng bộ hóa dữ liệu kinh doanh thiết yếu. Ví dụ về dữ liệu cốt lõi bao gồm dữ liệu khách hàng, dữ liệu đối tác và dữ liệu sản phẩm. Các loại dữ liệu cơ bản này chủ yếu là dữ liệu ổn định lâu dài và không thay đổi thường xuyên. Ví dụ về trường hợp sử dụng dữ liệu này bao gồm phần mềm Quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và Hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP).

Việc quản lý dữ liệu cốt lõi đóng vai trò thiết yếu trong việc đảm bảo rằng dữ liệu này chính xác trên toàn bộ các hệ thống, bao gồm đồng bộ hóa và tích hợp dữ liệu bằng bản cập nhật.

Dữ liệu lớn là khối lượng lớn dữ liệu mà tổ chức thu thập được ở tốc độ cao trong một khoảng thời gian ngắn. Ví dụ về dữ liệu lớn bao gồm nguồn cấp tin tức video trên mạng xã hội và luồng dữ liệu từ cảm biến thông minh. Quy mô, sự đa dạng và phức tạp của hoạt động tạo ra nhiều thách thức cho công tác quản lý dữ liệu lớn. Ví dụ: Hệ thống dữ liệu lớn lưu trữ các loại dữ liệu như:

• Dữ liệu có cấu trúc được thể hiện tốt ở định dạng bảng
• Dữ liệu không có cấu trúc, ví dụ như tài liệu, hình ảnh và video
• Dữ liệu bán cấu trúc kết hợp hai loại trên

Các công cụ quản lý dữ liệu lớn phải xử lý và chuẩn bị dữ liệu để phân tích. Các công cụ và kỹ thuật cần thiết cho dữ liệu lớn thường thực hiện các chức năng sau: tích hợp dữ liệu, kho lưu trữ dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Quản lý dữ liệu đám mây (CDM) là việc quản lý dữ liệu doanh nghiệp trên nền tảng đám mây, khi dữ liệu đang được lưu trữ, đang được xử lý và đang được truyền. Nhiều phương pháp quản lý dữ liệu truyền thống cũng có thể áp dụng cho việc quản lý dữ liệu trên đám mây.

Vì môi trường đám mây khác với môi trường tại chỗ tiêu chuẩn, cách thức xử lý dữ liệu cũng có sự khác biệt đôi chút. Lưu trữ đám mây, điện toán đám mây và kết nối mạng đám mây kết hợp với nhau, cùng với các dịch vụ quản lý dữ liệu đám mây hiện đại, để đáp ứng kỳ vọng quản lý dữ liệu.

Lưu trữ đám mây

Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây cung cấp kho lưu trữ dữ liệu cho nhiều sản phẩm và dịch vụ, ví dụ như cơ sở dữ liệu hoạt động, hồ dữ liệu và kho dữ liệu đám mây. Các giải pháp kho lưu trữ dữ liệu này hoạt động trên đám mây, chạy trên phiên bản đám mây và cung cấp cấu hình lưu trữ ảo hóa để phù hợp với mọi trường hợp sử dụng. Phiên bản lưu trữ đám mây phải được định cấu hình để đáp ứng tiêu chuẩn dữ liệu.

Điện toán đám mây

Phiên bản điện toán đám mây được thiết kế để xử lý dữ liệu đám mây được lưu trữ. Các phiên bản điện toán này cũng cung cấp nhiều cấu hình khác nhau, mỗi cấu hình dành cho các loại khối lượng công việc khác nhau đôi chút, ví dụ như xử lý giao dịch, tự động hóa quy trình, trí tuệ doanh nghiệp, phân tích, máy học và AI. Phiên bản điện toán đám mây phải được định cấu hình sao cho đáp ứng các quy tắc nội bộ xoay quanh việc quản lý dữ liệu đám mây.

Kết nối mạng đám mây

Các giải pháp kết nối mạng đám mây như đám mây riêng ảo (VPC) và mạng riêng ảo (VPN) cung cấp mạng dựa trên phần mềm. Kết nối mạng đám mây cung cấp khả năng cô lập bằng cách phân đoạn tài nguyên và đảm bảo rằng khối lượng công việc được tách biệt theo cách bảo mật và được bảo vệ tốt hơn khỏi truy cập trái phép. Dữ liệu đang được truyền qua các mạng này phải được quản lý bằng cách kết hợp biện pháp kiểm soát sản phẩm và sản phẩm an ninh mạng.

Công cụ quản lý dữ liệu đám mây

Mỗi nhà cung cấp dịch vụ đám mây đều cung cấp giải pháp khác nhau để quản lý dữ liệu đám mây trên toàn bộ môi trường của bạn. Các tính năng quản lý dữ liệu này có thể bao gồm:

• Dịch vụ thống nhất dữ liệu, ví dụ như hồ dữ liệu và kho dữ liệu
• Dịch vụ bảo mật dữ liệu, ví dụ như quản lý đảm bảo tuân thủ
• Dịch vụ chất lượng dữ liệu để kiểm tra dữ liệu hợp lệ và chất lượng cao
• Giải pháp kiểm kê dữ liệu để xác định dữ liệu nhạy cảm bằng AI và máy học

Mỗi giải pháp quản lý dữ liệu đám mây đều được thiết kế để bổ trợ cho các dịch vụ về kho lưu trữ dữ liệu, xử lý và truyền dữ liệu cơ bản được cung cấp trên nền tảng đám mây.

Mô hình trách nhiệm chung AWS

Bảo mật và tuân thủ là trách nhiệm chung giữa nhà cung cấp dịch vụ đám mây và khách hàng. AWS gọi đây là Mô hình trách nhiệm chung. 

Mô hình trách nhiệm chung này có thể giúp giảm bớt gánh nặng vận hành cho khách hàng vì nhà cung cấp dịch vụ đám mây sẽ đảm nhiệm việc vận hành, quản lý và kiểm soát các thành phần từ hệ điều hành máy chủ và lớp ảo hóa cho đến bảo mật vật lý của cơ sở vận hành dịch vụ. Cả nhà cung cấp dịch vụ quản lý dữ liệu đám mây lẫn khách hàng đều phải hiểu được nghĩa vụ quản lý và bảo mật dữ liệu của mình theo mô hình này.

Ví dụ: Nhà cung cấp đám mây phải thực hiện các bước để bảo mật cơ sở hạ tầng nền tảng hỗ trợ phiên bản đám mây của khách hàng. Nhà cung cấp dịch vụ đám mây đảm bảo rằng phần cứng được vá và hoạt động như dự kiến. Về phần mình, khách hàng phải đảm bảo rằng hệ điều hành chạy trên phiên bản được cập nhật.

Khách hàng phải đảm bảo rằng họ có bản sao phiên bản đầy đủ trên nhiều vùng và bản sao lưu dữ liệu. Điều này vừa đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu vừa đảm bảo khả năng truy xuất cho dữ liệu trong trường hợp xảy ra sự kiện yêu cầu phải tiến hành phục hồi sau thảm họa.

Sau đây là những thách thức phổ biến trong hoạt động quản lý dữ liệu.

Quy mô và hiệu năng

Các tổ chức cần phần mềm quản lý dữ liệu hoạt động hiệu quả trên quy mô lớn. Các tổ chức phải liên tục giám sát và định cấu hình lại cơ sở hạ tầng quản lý dữ liệu để duy trì thời gian phản hồi cao điểm khi dữ liệu tăng theo cấp số nhân. Ngoài ra, họ phải sử dụng phần mềm quản lý dữ liệu phi máy chủ có khả năng tự động điều chỉnh dung lượng theo thay đổi về khối lượng dữ liệu và khối lượng công việc.

Yêu cầu liên tục thay đổi

Quy định tuân thủ rất phức tạp và thay đổi theo thời gian. Tương tự như vậy, yêu cầu của khách hàng và nhu cầu kinh doanh cũng thay đổi nhanh chóng. Mặc dù các tổ chức có nhiều lựa chọn hơn về các nền tảng quản lý dữ liệu mà họ có thể sử dụng nhưng họ sẽ phải liên tục đánh giá các quyết định cơ sở hạ tầng để duy trì sự linh hoạt tối đa về CNTT, tuân thủ pháp lý và chi phí thấp hơn.

Đào tạo nhân viên

Việc bắt đầu quá trình quản lý dữ liệu trong bất kỳ tổ chức nào cũng có thể là một thách thức. Ngay chính khối lượng dữ liệu cũng đã là quá sức, chưa kể còn tồn tại các lô cốt dữ liệu liên ngành. Hoạch định chiến lược quản lý dữ liệu mới và để nhân viên chấp nhận các hệ thống và quy trình mới đòi hỏi nhiều thời gian và công sức.

Các phương pháp tốt nhất về quản lý dữ liệu là cơ sở tạo nên chiến lược dữ liệu thành công. Sau đây là các nguyên tắc quản lý dữ liệu phổ biến để giúp bạn xây dựng nền tảng dữ liệu mạnh mẽ.

Cộng tác nhóm

Người dùng doanh nghiệp và nhóm kỹ thuật phải cộng tác với nhau để giúp đảm bảo đáp ứng các yêu cầu về dữ liệu của tổ chức.

Tự động hóa

Chiến lược quản lý dữ liệu thành công là chiến lược kết hợp tự động hóa trong hầu hết các tác vụ xử lý và chuẩn bị dữ liệu. Thực hiện các tác vụ chuyển đổi dữ liệu theo cách thủ công là công việc nhàm chán và cũng gây lỗi trong hệ thống. Ngay cả với số lượng hạn chế các tác vụ thủ công, chẳng hạn như chạy các công việc hàng tuần, cũng có thể gây ra tình trạng tắc nghẽn trên hệ thống. Phần mềm quản lý dữ liệu có khả năng hỗ trợ mở rộng nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Điện toán đám mây

Các doanh nghiệp cần những giải pháp quản lý dữ liệu hiện đại, cung cấp cho họ nhiều khả năng khác nhau. Giải pháp đám mây có thể quản lý tất cả các khía cạnh quản lý dữ liệu trên quy mô lớn mà không ảnh hưởng đến hiệu năng. Ví dụ: AWS cung cấp một loạt các chức năng, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, hồ dữ liệu, phân tích, khả năng truy cập dữ liệu, quản trị dữ liệu và bảo mật, từ một tài khoản duy nhất.

AWS là nền tảng quản lý dữ liệu toàn cầu mà bạn có thể sử dụng để xây dựng chiến lược quản lý dữ liệu đám mây hiện đại. Cơ sở dữ liệu AWS cung cấp nền tảng hiệu năng cao, an toàn và đáng tin cậy để hỗ trợ các giải pháp AI tạo sinh và các ứng dụng dựa trên dữ liệu khác có khả năng thúc đẩy giá trị cho doanh nghiệp và khách hàng. Cơ sở dữ liệu hiệu năng cao của AWS hỗ trợ mọi khối lượng công việc hoặc trường hợp sử dụng, bao gồm cơ sở dữ liệu quan hệ với thông lượng nhanh hơn 3 – 5 lần so với các lựa chọn khác, cơ sở dữ liệu được xây dựng cho mục đích nhất định với độ trễ ở mức micro giây, cũng như các tính năng cơ sở dữ liệu véc-tơ được tích hợp sẵn có thông lượng nhanh nhất với tỷ lệ độ phủ cao nhất.

AWS cung cấp các lựa chọn phi máy chủ để bạn không còn phải quản lý dung lượng bằng cách điều chỉnh quy mô ngay lập tức theo nhu cầu. Cơ sở dữ liệu AWS cung cấp khả năng bảo mật vô song nhờ có tính năng mã hóa khi đang được lưu trữ và đang được truyền, cách ly mạng, xác thực và giải quyết những điểm bất thường cũng như nghiêm ngặt tuân theo các tiêu chuẩn tuân thủ. Các cơ sở dữ liệu này có độ tin cậy cao vì dữ liệu được tự động sao chép ra nhiều Vùng sẵn sàng trong một Khu vực AWS. Với hơn 15 công cụ cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa cho mô hình dữ liệu của ứng dụng, cơ sở dữ liệu được quản lý đầy đủ của AWS loại bỏ các tác vụ quản trị cơ sở dữ liệu nặng nhọc mà không tăng thêm giá trị.

AWS cung cấp một bộ khả năng toàn diện cho mọi khối lượng công việc phân tích. Từ xử lý dữ liệu và phân tích SQL đến phát trực tuyến, tìm kiếm và trí tuệ doanh nghiệp, AWS mang đến tỷ lệ hiệu năng so với giá cả và khả năng điều chỉnh quy mô chưa từng có với khả năng quản trị tích hợp sẵn. Chọn các dịch vụ thiết kế theo mục đích được tối ưu hóa cho khối lượng công việc cụ thể hoặc hợp lý hóa và quản lý quy trình công việc dữ liệu và AI của bạn với Amazon SageMaker. Cho dù bạn đang bắt đầu hành trình dữ liệu của mình hay đang tìm kiếm trải nghiệm tích hợp, AWS đều sẽ cung cấp cho bạn khả năng phân tích phù hợp giúp đổi mới hoạt động kinh doanh của bạn bằng dữ liệu.

Đây là một vài trong số các dịch vụ có thể giúp xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu đám mây hiện đại của bạn.

Amazon DataZone là dịch vụ quản lý dữ liệu giúp khách hàng lập danh mục, khám phá, chia sẻ và quản trị dữ liệu được lưu trữ trên AWS, tại chỗ và các nguồn bên thứ ba nhanh chóng và dễ dàng hơn.

AWS Glue là dịch vụ phi máy chủ, giúp quá trình tích hợp trở nên đơn giản, nhanh chóng và tiết kiệm hơn. Bạn có thể khám phá và kết nối với hơn 100 nguồn dữ liệu đa dạng, quản lý dữ liệu trong danh mục dữ liệu tập trung, đồng thời tạo, chạy và theo dõi quy trình dữ liệu một cách trực quan khi tải dữ liệu vào hồ dữ liệu, kho dữ liệu và lakehouse.

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) là dịch vụ lưu trữ đối tượng cung cấp khả năng điều chỉnh quy mô, mức độ sẵn sàng của dữ liệu, độ bảo mật và hiệu năng hàng đầu trong ngành. Hàng triệu khách hàng thuộc mọi quy mô và ngành nghề tiến hành lưu trữ, quản lý, phân tích và bảo vệ dữ liệu ở mọi kích thước cho hầu hết tất cả các trường hợp sử dụng, chẳng hạn như hồ dữ liệu, ứng dụng hoạt động trên đám mây và ứng dụng di động.

AWS Lake Formation cho phép bạn quản lý tập trung, bảo mật và chia sẻ dữ liệu dành cho việc phân tích và máy học. AWS Lake Formation giúp bạn quản lý tập trung và điều chỉnh quy mô quyền truy cập dữ liệu ở mức độ chi tiết và chia sẻ dữ liệu một cách tự tin trong và ngoài tổ chức của mình.

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) là dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ dễ quản lý được tối ưu hóa cho tổng chi phí sở hữu.

Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) giúp bạn xác định và khởi chạy các tài nguyên AWS trong mạng ảo cô lập theo logic.

Hãy bắt đầu xây dựng giải pháp quản lý dữ liệu đám mây của bạn trên AWS bằng cách tạo tài khoản AWS ngay hôm nay.