English 
Vietnamese Khi doanh nghiệp của bạn phát triển, hiển nhiên rằng lượng dữ liệu bạn tạo ra mỗi ngày như dữ liệu khách hàng, dữ liệu nhân viên, dữ liệu quy trình nội bộ, dữ liệu sản phẩm, v.v. cũng sẽ tăng lên. Khối lượng dữ liệu khổng lồ sẽ đem đến vô vàn thách thức, điển hình như là làm thế nào để công ty quản lý, lưu trữ dữ liệu hiệu quả để sau này có thể truy xuất, truy cập và phân tích dễ dàng?
Dữ liệu ngày càng được coi là một phần thiết yếu để đưa ra những quyết định sáng suốt, cải thiện các chiến dịch marketing, tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, giảm chi phí, tăng doanh thu và lợi nhuận.
Quản lí dữ liệu không hợp lí có thể dẫn đến sai số liệu, bỏ lỡ cơ hội hoặc tệ hơn là bỏ lỡ cả lợi nhuận. Doanh nghiệp cũng không thể tận dụng các giải pháp Business Intelligence và phân tích nếu tất cả những gì họ có là một mớ dữ liệu không nhất quán và chất lượng thấp.
Đọc thêm: 7 yếu tố cần thiết để xây dựng văn hóa dữ liệu trong doanh nghiệp (P1)
Một số doanh nghiệp hiện đại quản lý dữ liệu theo từng trường hợp và / hoặc dùng một nền tảng quản lý dữ liệu để có được cái nhìn sâu sắc hơn về thực tế việc đưa ra quyết định và các chiến lược cho tương lai.
Theo một nghiên cứu năm 2020 của Tập đoàn Dữ liệu Quốc tế (IDC) về xu hướng quản lý dữ liệu, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây (Cloud) tốc độ cao hứa hẹn sẽ đem đến các ứng dụng Dữ liệu như một dịch vụ (Data as a Service, DaaS) nhằm phục vụ cho nhiều người dùng hơn.
Do đó, 90% doanh nghiệp lớn sẽ tham gia vào việc tạo doanh thu từ DaaS. Hơn 40% các tác vụ dựa trên dữ liệu sẽ được thiết lập để tự động hóa nhằm gia tăng năng suất.
IDC dự đoán lượng thông tin được tạo ra sẽ tăng gấp 10 lần vào năm 2025. Và những lượng lớn dữ liệu từ ERP, hệ thống CRM và dữ liệu kinh doanh nói chung thường được gọi là dữ liệu lớn (Big data).
Thế nào là quản lí dữ liệu?
Quản lý dữ liệu là một quá trình thu thập, lưu trữ, sắp xếp, bảo vệ, xác minh, duy trì và xử lý dữ liệu thiết yếu và cung cấp thông tin cần thiết cho toàn bộ doanh nghiệp của bạn.
Quy trình quản lý dữ liệu bao gồm:
- Thiết kế và triển khai kiến trúc dữ liệu
- Tạo mô hình dữ liệu để xác định các mối quan hệ giữa các tập dữ liệu
- Tạo, xử lý và lưu trữ dữ liệu trong kho dữ liệu
- Tích hợp dữ liệu vào kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu để phân tích thêm
- Kiểm tra hiệu suất và chất lượng dữ liệu để xác định và giải quyết lỗi thông qua làm sạch dữ liệu
- Quản trị dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu
Quản lý dữ liệu quan trọng hơn bao giờ hết khi các doanh nghiệp bắt buộc phải tuân thủ các yêu cầu, quy định, bao gồm luật bảo vệ và quyền bảo mật riêng tư dữ liệu như GDPR đang dần trở nên phức tạp. Các doanh nghiệp cần thực hiện đầy đủ các chiến lược và giải pháp linh hoạt để bảo vệ những tài sản giá trị nhất của doanh nghiệp.
Nền tảng quản lí dữ liệu là gì?
Nền tảng quản lý dữ liệu (data management platform, DMP) là một nền tảng SaaS được thiết kế để thu thập và kích hoạt dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào, bao gồm trực tuyến, ngoại tuyến, di động và hơn thế nữa.
DMP là nền tảng của các quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu, cho phép các doanh nghiệp có được những hiểu biết sâu sắc về khách hàng, quy trình, tình hình tài chính, v.v...
Nền tảng quản lý dữ liệu giúp các công ty:
- Lưu trữ, sắp xếp và lập chỉ mục dữ liệu với số lượng lớn từ nhiều nguồn nội bộ và bên ngoài.
- Loại bỏ silo và thống nhất tất cả dữ liệu trên một nền tảng duy nhất, mang đến cho bạn một cái nhìn toàn diện nhất về khách hàng.
- Truy cập dữ liệu một cách dễ dàng và chia sẻ những thông tin liên quan giữa các nhóm để giảm lỗi của người dùng và giúp quy trình làm việc thuận lợi, từ đó tăng năng suất.
- Cung cấp thông tin chi tiết để xác định đối tượng và khách hàng mới và tạo ra các chiến lược phù hợp nhất với phân khúc mục tiêu.
- Duy trì trạng thái an toàn bằng cách mã hóa nhằm đảm bảo dữ liệu được sao lưu và phục hồi tự động và hiệu quả.
- Thực thi và duy trì quy định quản lý dữ liệu toàn công ty.
Triển khai nền tảng quản lý dữ liệu cho doanh nghiệp của bạn không chỉ làm tăng doanh thu mà còn giúp giảm lượng công việc phải làm.
Một số DMP sử dụng Big Data và thuật toán trí tuệ nhân tạo để xử lý và phân tích các bộ dữ liệu lớn về người dùng từ nhiều nguồn khác nhau giúp những người ra quyết định, ví dụ, các marketer nhắm mục tiêu và tạo ra các chiến dịch mang tính cá nhân hóa cao.
Dữ liệu có thể đem đến tiềm năng vô hạn khi được quản lý đúng cách. Nền tảng quản lý dữ liệu đảm bảo rằng dữ liệu ở đúng nơi, đúng thời điểm, đúng định dạng và việc sử dụng được quản lý đúng cách tạo thuận tiên cho tất cả người dùng.
Dữ liệu được quản lý tốt, chất lượng cao, nhất quán và thích hợp sẽ giúp bạn thêm tự tin khi đưa ra quyết định và báo cáo kinh doanh, từ đó thúc đẩy phát triển kinh doanh bền vững.
Đọc thêm: Đừng để data lake của doanh nghiệp trở thành 'đầm lầy dữ liệu'
Bạn đang cân nhắc triển khai một nền tảng quản lý dữ liệu cho công ty của mình?
Dữ liệu tràn lan có thể dẫn đến vô số vấn đề, dễ thấy nhất là xử lý dữ liệu không triệt để hoặc xảy ra các trường hợp lừa đảo. Việc sở hữu một nền tảng quản lý dữ liệu nên là một trong những ưu tiên hàng đầu của doanh nghiệp.
Tại TRG International, chúng tôi cung cấp giải pháp Infor OS Data Fabric, một giải pháp hữu ích tận dụng machine learnign và xử lý tự động để hỗ trợ bạn vượt qua những thách thức liên quan đến quản trị dữ liệu.
Là một phần thuộc Infor OS, Data Fabric (Data Lake) của Infor tổng hợp tất cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc của doanh nghiệp trên hệ thống CloudSuite, Internet of Things, các tài liệu, dữ liệu ứng dụng của bên thứ ba ... vào một kho lưu trữ duy nhất.
Data Fabric của Infor cho phép bạn vận dụng tối đa các nguồn dữ liệu của mình, cung cấp nhiều chức năng tiên tiến như nhập dữ liệu thông minh, quản lý siêu dữ liệu (meta-graph) và các thành phần chính trong kiến trúc của Big data.
Thêm vào đó, Infor OS còn tích hợp sẵn robot Infor Coleman AI, nền tảng trí tuệ nhân tạo có khả năng chủ động tư vấn cho người dùng.
Tận dụng tối đa tiềm năng của dữ liệu của bạn và gặt hái thành công với giải pháp phù hợp. Liêu giải pháp Infor OS Data Fabric có thích hợp cho doanh nghiệp bạn? Tải brochure của Infor OS để tìm hiểu ngay hôm nay!
