Hệ thống data warehouse (kho dữ liệu) vốn là công nghệ quen thuộc được sử dụng bởi các doanh nghiệp, giúp họ tận dụng tiềm năng rộng lớn của big data. Tuy nhiên, một công nghệ lưu trữ dữ liệu mới - data lake - đang tạo ra thay đổi trong cách doanh nghiệp tiếp cận và sử dụng dữ liệu.

Khi lượngdữliệungàymột vượt khỏi tầm kiểmsoát, doanhnghiệpkhôngthểtiếptụcquảnlýthông tin bằngcácphươngphápthôngthường mà cầnhướng đếngiảmthiểutốiđacáctácvụquảnlýthủcông. Hãy cùng TRGtìmhiểucác nguyên tắc và best practice về quản lý dữ liệu đangđược những doanh nghiệp hàngđầu áp dụng nhằm gia tăng khả năng hiển thị và giảm sai sót thông qua bàiviếthôm nay.

Làm sạch dữ liệu (data cleansing) là một trong những bước quan trọng nhất trong quá trình chuẩn bị dữ liệu. Khi doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu để đưa ra những quyết định quan trọng, thông tin kém chất lượng không những làm giảm hiệu suất hoạt động mà còn khiến doanh nghiệp bỏ lỡ cơ hội hoặc thậm chí gây tổn thất về tài chính. Do đó, đảm bảo cơ sở dữ liệu "sạch" là một trong những thách thức lớn nhất của doanh nghiệp hiện nay.

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?

Đa dạng, linh hoạt, tiết kiệm cùng với khả năng phân tích sâu, data lake đã trở thành một phần không thể thiếu trong cơ sở hạ tầng công nghệ của một doanh nghiệp hiện đại. Nhưng mọi thứ đều có cái giá của nó, nếu không quản lý đúng cách, hồ dữ liệu (data lake) rất có thể biến thành một "đầm lầy dữ liệu", một mớ dữ liệu điện tử thô hỗn độn, vừa không thể quản lý, vừa không thể sử dụng.

Data lake là một kho lưu trữ có khả năng chứa vô hạn định dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Trong bài viết trước, TRG đã điểm qua một vài đặc điểm khác biệt giữa data lake và data warehouse, với những ưu và nhược điểm riêng, tùy theo mục đích sử dụng mà doanh nghiệp của bạn có thể cân nhắc ứng dụng cả 2 công nghệ này để bổ trợ cho nhau.

Các giải pháp Analytics và Business Intelligence (BI) đang trở thành yếu tố không thể thiếu đối với các doanh nghiệp mong muốn biến dữ liệu thành lợi thế kinh doanh. Đối với các nhà cung cấp giải pháp, cuộc đua giờ đây đang chuyển hướng sang công nghệ di động nhằm đáp ứng nhu cầu kiểm soát hoạt động của doanh nghiệp mọi lúc mọi nơi, thông qua các thiết bị di động như điện thoại thông minh và máy tính bảng.

Văn hóa doanh nghiệp cho biết liệu doanh nghiệp bạn có quản lý dữ liệu hiệu quả hay không. Để đẩy nhanh quá trình thích nghi với các ứng dụng phân tích dữ liệu và ngăn ngừa những cạm bẫy công nghệ có thể xảy ra, bạn cần một nền tảng văn hóa doanh nghiệp vững chắc. [Phần 1]

Một doanh nghiệp muốn giữ vững tính cạnh tranh trong nền kinh tế hiện nay cần sở hữu thông tin hữu ích và biết cách quản lý chúng sao cho hiệu quả. Trên thực tế, lượng dữ liệu mà các doanh nghiệp đang sở hữu ngày càng vượt ngoài tầm kiểm soát, khó mà có thể khai thác triệt để. Một số doanh nghiệp nhờ tận dụng công nghệ tiên tiến đã có thể sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn trong khi một số khác vẫn đang vật lộn với những điều cơ bản.

Đọc thêm: CheapCaribbean cải tiến phân tích dữ liệu với Birst Cloud BI

Bạn đã biết về Chuyển đổi kỹ thuật số (Digital Transformation), nhưng điều gì sẽ xảy ra sau đó? Một bước phát triển nhảy vọt trong công nghệ sẽ dẫn đến nhiều thay đổi trong cả phòng IT và DevOps. Từ góc nhìn của các nhà cung cấp, họ cần một tầm nhìn mới, không chỉ tập trung vào Big Data hoặc Machine Learning mà hướng đến nền tảng mới có thể thống nhất cả hai công nghệ này.