Chuyển đến nội dung chính
Tối ưu hóa dữ liệu là gì? Lợi ích của tối ưu hóa dữ liệu là gì? Các kỹ thuật chính để tối ưu hóa dữ liệu là gì? Các tổ chức có thể triển khai tối ưu hóa dữ liệu như thế nào? AWS có thể hỗ trợ nỗ lực tối ưu hóa dữ liệu của bạn như thế nào?

Tối ưu hóa dữ liệu là gì?

Tối ưu hóa dữ liệu là quá trình cải thiện chất lượng dữ liệu để tối đa hóa tính hữu ích của nó cho mục đích dự định của nó. Các tổ chức hiện đại thu thập dữ liệu từ hàng ngàn nguồn cho AI, phân tích và ra quyết định dựa trên dữ liệu. Tối ưu hóa dữ liệu liên quan đến việc sắp xếp và làm sạch dữ liệu để loại bỏ dư thừa, mâu thuẫn và các lỗi khác. Nó đảm bảo thông tin có liên quan, có ý nghĩa và toàn diện cho các phân tích chất lượng cao.

Lợi ích của tối ưu hóa dữ liệu là gì?

Tối ưu hóa dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo độ chính xác của phân tích, nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên và giảm chi phí.

Sử dụng tài nguyên hiệu quả

Làm việc với dữ liệu đòi hỏi tài nguyên lưu trữ, điện toán và bộ nhớ. Khi các kỹ thuật tối ưu hóa dữ liệu được áp dụng, dữ liệu cơ bản đòi hỏi ít không gian lưu trữ hơn và ít tài nguyên hơn để xử lý dữ liệu. Chi phí được giảm hiệu quả để tăng hiệu quả.

Khả năng phân tích nâng cao

Phân tích nâng cao, bao gồm máy học (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI), yêu cầu thông tin chi tiết về dữ liệu vượt ra ngoài trí tuệ kinh doanh truyền thống (BI). Dữ liệu chất lượng cao, có khả năng truy cập cao và có tổ chức được tạo ra khi tối ưu hóa dữ liệu giúp triển khai các công nghệ phân tích dữ liệu tiên tiến hơn.

Tối đa hóa việc sử dụng dữ liệu

Tối ưu hóa dữ liệu tối đa hóa việc sử dụng bằng cách cải thiện khả năng truy cập dữ liệu, khả năng sử dụng và hiệu quả trong dữ liệu. Việc loại bỏ dư thừa, mâu thuẫn và lỗi góp phần cải thiện việc sử dụng dữ liệu, mở rộng các trường hợp sử dụng bên trong và bên ngoài của dữ liệu.

Hỗ trợ khả năng điều chỉnh quy mô tiết kiệm chi phí

Khả năng điều chỉnh quy mô dữ liệu một cách tiết kiệm chi phí nghĩa là tăng khối lượng dữ liệu mà không làm tăng đáng kể lượng tài nguyên cần thiết để xử lý và lưu trữ khối dữ liệu lớn hơn đó. Việc triển khai tối ưu hóa dữ liệu không chỉ giảm thiểu chi phí lưu trữ và xử lý mà còn giảm thiểu tài nguyên lưu trữ và điện toán khi khối lượng dữ liệu lớn tăng lên. Các công nghệ dựa trên đám mây như điện toán theo yêu cầu và các phiên bản có kích thước phù hợp có thể giảm thiểu hơn nữa chi phí trong xử lý dữ liệu lớn.

Các kỹ thuật chính để tối ưu hóa dữ liệu là gì?

Tối ưu hóa dữ liệu đề cập đến nhiều chiến lược tối ưu hóa khác nhau, mỗi chiến lược có thể được kết hợp để đạt hiệu quả cao hơn.

Tối ưu hóa lưu trữ

Tối ưu hóa lưu trữ là một kỹ thuật quan trọng để tối ưu hóa dữ liệu, vì nó có thể tác động đáng kể đến hiệu quả, chi phí và hiệu suất. Các kỹ thuật được sử dụng để tối ưu hóa kho lưu trữ dữ liệu bao gồm lập chỉ mục, lưu trữ khối và lưu trữ theo tầng.

Lập chỉ mục

Lập chỉ mục là quá trình sử dụng siêu dữ liệu để cho phép truy xuất dữ liệu nhanh hơn, do đó giảm thời gian truy vấn dữ liệu.

Lưu trữ khối dữ liệu

Lưu trữ khối chia dữ liệu thô thành các khối có kích thước bằng nhau, có thể được lưu trữ trên các phương tiện để có hiệu quả truy xuất tối đa.

Lưu trữ theo bậc

Lưu trữ theo bậc phân phối dữ liệu trên nhiều loại lưu trữ dựa trên các quy tắc và quy trình cụ thể để tối ưu hóa hiệu quả dữ liệu lớn. Ví dụ, dữ liệu được truy cập thường xuyên có thể được lưu trữ trên các ổ đĩa trạng thái rắn (SSD) hiệu suất cao, trong khi dữ liệu ít được sử dụng hơn có thể được lưu trữ trên bộ nhớ chậm hơn, ít tốn kém hơn như ổ cứng (HDD).

Tối ưu hóa chất lượng

Tối ưu hóa chất lượng liên quan đến việc xác minh tính nhất quán của dữ liệu, xác định lỗi và đảm bảo dữ liệu được cập nhật. Có rất nhiều công cụ hiện đại về quản lý chất lượng dữ liệu để giúp quá trình tối ưu hóa diễn ra hiệu quả hơn. Các kỹ thuật để tối ưu hóa chất lượng dữ liệu bao gồm tiêu chuẩn hóa, khử trùng lặp và xác thực.

Tối đa hóa chất lượng dữ liệu liên quan đến:

  • Hợp nhất dữ liệu từ các nguồn và định dạng khác nhau thành một hình thức chuẩn hóa, sử dụng chuyển đổi dữ liệu.
  • Đảm bảo không có trùng lặp trong tập dữ liệu.
  • Đảm bảo dữ liệu hoàn chỉnh và ở định dạng chính xác, bằng cách xóa dữ liệu không đầy đủ hoặc điền dữ liệu để đạt được tính đầy đủ.

Ví dụ: số điện thoại nên bao gồm 10 chữ số và không có ký tự nào khác.

Tối ưu hóa xử lý

Các kỹ thuật tối ưu hóa xử lý bao gồm xử lý song song, thuật toán tối ưu hóa hiệu quả và chiến lược bộ nhớ đệm.

Xử lý song song phân phối các tác vụ xử lý dữ liệu trên nhiều CPU, giảm đáng kể thời gian tính toán. Thay vì sử dụng các thuật toán đa mục đích, các thuật toán phù hợp với các tác vụ dữ liệu cụ thể có thể được sử dụng để giảm tải CPU và tăng tốc xử lý dữ liệu.

Kỹ thuật bộ nhớ đệm lưu trữ dữ liệu được sử dụng thường xuyên trong bộ nhớ có sẵn nhanh nhất, từ đó giảm thiểu thời gian truy xuất.

Tối ưu hóa truy vấn

Tối ưu hóa truy vấn tận dụng một số kỹ thuật cơ sở dữ liệu để cải thiện tốc độ, hiệu quả và sử dụng tài nguyên trong quá trình truy xuất dữ liệu. Các kỹ thuật tối ưu hóa truy vấn bao gồm những điều sau đây, tùy thuộc vào loại cơ sở dữ liệu:

  • Lập chỉ mục sử dụng siêu dữ liệu để cho phép truy xuất nhanh hơn
  • Lọc chọn lọc chỉ tìm nạp các hàng cần thiết từ cơ sở dữ liệu
  • Phép chiếu cột chỉ tìm truy xuất các cột cần thiết từ cơ sở dữ liệu
  • Bộ nhớ đệm truy vấn lưu trữ các truy vấn thường xuyên được sử dụng trong bộ nhớ nhanh
  • Truy vấn song song phân phối các tác vụ truy vấn giữa nhiều CPU
  • Phân vùng chia các bảng cơ sở dữ liệu lớn thành các bảng nhỏ hơn, dành riêng cho truy vấn

Tối ưu hóa quản trị

Việc tối ưu hóa quản trị dữ liệu đảm bảo dữ liệu đáp ứng tất cả các yêu cầu bảo mật và quy định một cách hiệu quả. Loại tối ưu hóa dữ liệu này bắt đầu bằng việc thiết lập các chính sách, quy trình và khuôn khổ có thể thay đổi quy mô và bảo mật cho mục đích tuân thủ.

Tối ưu hóa quản trị dữ liệu có thể liên quan đến các công cụ và kỹ thuật sau:

  • Các công cụ tuân thủ tự động để tuân thủ các quy định
  • Tự động hóa quản lý vòng đời dữ liệu để tự động hóa việc tạo, lưu giữ, lưu trữ và xóa dữ liệu
  • Khung chất lượng dữ liệu để tiến hành kiểm tra chất lượng dữ liệu tự động
  • Kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC) để giới hạn quyền truy cập cho người dùng được ủy quyền
  • Nền tảng quản trị tập trung cho các chính sách và quy trình quản lý dữ liệu
  • Các chương trình đào tạo và nâng cao nhận thức để giáo dục các bên liên quan về các chính sách và cách thức hiệu quả nhất

Các tổ chức có thể triển khai tối ưu hóa dữ liệu như thế nào?

Quá trình tối ưu hóa dữ liệu đòi hỏi lập kế hoạch chiến lược, tuân thủ các chính sách nội bộ và điều chỉnh liên tục.

Trước khi thực hiện các kỹ thuật tối ưu hóa dữ liệu, các tổ chức nên đánh giá dữ liệu, quy trình và công nghệ hiện tại của họ. Từ đây, bạn xác định các mục tiêu mới và các chỉ số hiệu suất chính (KPI) để xác định kỹ thuật tối ưu hóa dữ liệu nào phù hợp và cách chứng minh kết quả có thể đo lường được.

Thiết lập quản trị dữ liệu

Phát triển khung quản trị dữ liệu là bước đầu tiên trong quá trình tối ưu hóa dữ liệu. Quản trị dữ liệu bao gồm các quy trình và chính sách giúp đảm bảo dữ liệu ở điều kiện thích hợp để hỗ trợ các sáng kiến và hoạt động kinh doanh. Quản trị dữ liệu giúp xác định vai trò, trách nhiệm và tiêu chuẩn cho việc sử dụng dữ liệu.

Bằng cách tối ưu hóa dữ liệu với khung quản trị dữ liệu, các tổ chức có thể hưởng lợi từ việc tăng khả năng sử dụng, khả năng điều chỉnh quy mô, giảm thiểu rủi ro, liên kết các bên liên quan và tuân thủ.

Thực hiện phương pháp tiếp cận dữ liệu dưới dạng sản phẩm

Phương pháp tiếp cận dữ liệu dưới dạng sản phẩm (DaaP) xử lý dữ liệu nội bộ với các kỹ thuật quản lý tương tự như một sản phẩm kinh doanh. DaaP bao gồm chủ sở hữu sản phẩm rõ ràng, trách nhiệm xác định, nhà cung cấp dữ liệu được phê duyệt, các tiêu chuẩn đã thiết lập, các mẫu thiết kế đã thiết lập, tài liệu toàn diện, bộ dữ liệu và hồ sơ kỹ thuật số được xác định rõ ràng và cấu trúc quản trị mạnh mẽ trong suốt vòng đời dữ liệu.

Phương pháp quản lý dữ liệu có hệ thống này mang lại khả năng tối ưu hóa dữ liệu thông qua DaaP chất lượng cao, dễ truy cập cho cả người dùng nội bộ và bên ngoài.

Thiết lập danh mục dữ liệu

Danh mục dữ liệu kiểm kê tất cả dữ liệu mà một tổ chức thu thập và xử lý, lưu trữ chung ở một nơi: danh mục dữ liệu. Thiết lập danh mục dữ liệu có thể hỗ trợ quá trình tối ưu hóa dữ liệu bằng cách làm cho dữ liệu dễ truy cập và dễ khám phá hơn.

Thiết lập danh mục dữ liệu giúp giảm dư thừa dữ liệu, tạo điều kiện cộng tác, tăng cường khả năng điều chỉnh quy mô và cho phép tự động hóa. Khi các tiêu chuẩn siêu dữ liệu được thực thi, danh mục dữ liệu cũng sẽ cải thiện chất lượng dữ liệu.

Tích hợp dữ liệu của bạn

Một trong những nguyên lý chính của tối ưu hóa dữ liệu là khả năng tiếp cận. Cách nhanh nhất, dễ nhất và tiết kiệm chi phí nhất để truy cập bất kỳ dữ liệu nào là di chuyển nó đến một vị trí tập trung trong đám mây. Di chuyển sang hồ dữ liệu trên nền tảng đám mây kết hợp tính linh hoạt của hồ dữ liệu với khả năng phân tích dữ liệu của kho dữ liệu.

Lợi ích của kho dữ liệu bao gồm truy cập dữ liệu thống nhất, khả năng điều chỉnh quy mô, tăng cường cộng tác, khả năng tương tác và sử dụng tài nguyên hiệu quả.

Thiết lập tự động hóa

Để hỗ trợ triển khai các kỹ thuật tối ưu hóa dữ liệu, hầu hết mọi khía cạnh của quá trình tối ưu hóa có thể được tự động hóa với công cụ tối ưu hóa dữ liệu phù hợp. Chọn công cụ tối ưu hóa dữ liệu phù hợp phụ thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể của bạn và kỹ thuật tối ưu hóa mà bạn cần.

Các công cụ tự động hóa có sẵn để tối ưu hóa dữ liệu thông qua việc tích hợp và ETL, chất lượng và dọn dẹp dữ liệu, quản trị và lập danh mục, lưu trữ và nén, xử lý dữ liệu, tự động hóa và điều phối quy trình làm việc cũng như tối ưu hóa cơ sở dữ liệu và truy vấn.

Đảm bảo khả năng điều chỉnh quy mô

Sử dụng các tài nguyên có khả năng mở rộng đảm bảo các tổ chức đạt được lợi ích về hiệu quả tài nguyên của nhiều kỹ thuật tối ưu hóa dữ liệu. Lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu trên nền tảng đám mây có thể giúp tăng cường khả năng điều chỉnh quy mô trong quá trình tối ưu hóa dữ liệu, với các phiên bản có kích thước phù hợp và xử lý theo yêu cầu.

AWS có thể hỗ trợ nỗ lực tối ưu hóa dữ liệu của bạn như thế nào?

Phân tích trên AWS cung cấp một bộ công cụ với khả năng toàn diện cho mọi yêu cầu tối ưu hóa dữ liệu. Từ việc tối ưu hóa xử lý dữ liệu và phân tích dữ liệu SQL đến phát trực tuyến, tìm kiếm và trí tuệ doanh nghiệp, AWS mang lại hiệu năng giá cả và khả năng điều chỉnh quy mô chưa từng có với tính 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 đơn giản hóa, quản lý và tối ưu quy trình công việc dữ liệu và AI của bạn với Amazon SageMaker

Chẳng hạn, bạn có thể sử dụng:

Bắt đầu tối ưu hóa dữ liệu trên AWS bằng cách tạo tài khoản miễn phí ngay hôm nay.