Trong thời đại công nghệ phát triển vượt bậc ngày nay, quản lý dữ liệu là một thách thức chung đối với hầu hết các doanh nghiệp. Khối lượng dữ liệu ngày càng tăng nhanh chóng mặt khiến việc quản lý trở nên khó khăn và tốn kém. Nếu bộ phận IT của bạn đang "đau đầu" trong công tác quản lý dữ liệu thì đó cũng không phải là ngoại lệ.

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.

Một vấn đề mà ngành dịch vụ Nhà hàng – Khách sạn đang gặp phải đó là thiếu sự gắn kết. Thông thường một nhà hàng hay khách sạn có mạng lưới quan hệ rộng lớn và phức tạp với các chủ sỡ hữu, các thương hiệu, tổ chức quản lý và các bên liên quan khác.

62% quản lý khách sạn tham gia khảo sát năm 2016 của Hospitality Technology cho biết họ đang ứng dụng các công cụ BI (business intelligence) và 16% còn lại dự định triển khai công nghệ này trong 18 tháng tới. Với các công cụ BI, nhà quản trị dễ dàng đánh giá rủi ro và hiệu quả hoạt động cũng như ra quyết định trên mọi cấp độ quản trị. Song cụ thể thì BI giúp các khách sạn nâng cao lợi thế cạnh tranh như thế nào?  

Theo báo cáo “2016 Lodging Technology Study’’ của Hospitality Technology, 62% quản lý khách sạn được khảo sát cho biết họ đang ứng dụng các công cụ BI (business intelligence) và 16% còn lại dự định triển khai công nghệ này trong 18 tháng tới. Với các công cụ BI, nhà quản trị dễ dàng đánh giá rủi ro và hiệu quả hoạt động cũng như ra quyết định trên mọi cấp độ quản trị. Song cụ thể thì BI giúp các khách sạn nâng cao lợi thế cạnh tranh như thế nào?