Kết cấu dữ liệu là gì? Cách thực hiện kết cấu dữ liệu

admin01
22
16-05-2024

Kết cấu dữ liệu là gì? – Data fabric là một kiến ​​trúc tạo điều kiện thuận lợi cho việc tích hợp từ đầu đến cuối của các đường ống dữ liệu và môi trường đám mây khác nhau thông qua việc sử dụng các hệ thống thông minh và tự động. Hãy cùng Cole tìm hiểu kỹ hơn về kết cấu dữ liệu trong bài viết dưới đây.

Kết cấu dữ liệu là gì?

Data fabric – Kết cấu dữ liệu là một giải pháp quản lý và tích hợp dữ liệu từ đầu đến cuối, bao gồm architecture, data management và integration software, cũng như việc dữ liệu được chia sẻ giúp các tổ chức quản lý dữ liệu của họ. Kết cấu dữ liệu cung cấp trải nghiệm người dùng thống nhất, nhất quán và quyền truy cập vào dữ liệu cho bất kỳ thành viên nào của tổ chức trên toàn thế giới và trong real-time.

Kết cấu dữ liệu được thiết kế để giúp các tổ chức giải quyết các vấn đề dữ liệu phức tạp và các trường hợp sử dụng bằng cách quản lý dữ liệu của họ, bất kể các loại ứng dụng, nền tảng và vị trí lưu trữ dữ liệu khác nhau. Data fabric cho phép truy cập và chia sẻ dữ liệu dễ dàng trong môi trường dữ liệu phân tán.

Tổng quan về kết cấu dữ liệu

Tổng quan về kết cấu dữ liệu

Internet được tạo ra để kết nối con người trên khắp thế giới, mang lại cho con người khả năng bỏ qua những rào cản về thời gian và khoảng cách. Tuy nhiên, ban đầu nó chỉ kết nối mọi người và việc truyền dữ liệu được định lượng là rất ít. Ngày nay, các hoạt động trên nền tảng kỹ thuật số đã vượt qua dự báo ban đầu và dữ liệu đã trở thành một thế giới song song với thế  giới thực. Bất kỳ hoạt động nào mang tính định lượng, trực tuyến hoặc trong đời thực, đều có thể được phân loại là cung cấp dữ liệu. Loại dữ liệu này đã có những bước phát triển nhảy vọt và rất cần phải thiết lập cơ sở hạ tầng để quản lý nó.

Trước đó, mục tiêu luôn là quản lý dữ liệu và như một phần thưởng, rút ​​ra những insights từ dữ liệu đó. Dần dần, trọng tâm được chuyển dịch từ việc quản lý dữ liệu đơn giản sang việc có thể rút ra những insights từ dữ liệu đó. Với kết cấu dữ liệu, trọng tâm sẽ chuyển từ việc quản lý dữ liệu đơn giản sang nâng cao chất lượng của chính dữ liệu, tính sẵn có của thông tin và insights tự động thu được từ dữ liệu đó.

Tại sao chúng ta cần sử dụng kết cấu dữ liệu?

Bất kỳ tổ chức tập trung vào dữ liệu nào cũng cần một cách tiếp cận toàn diện để vượt qua các rào cản về thời gian, không gian, các loại phần mềm khác nhau và vị trí dữ liệu. Dữ liệu cần phải có thể truy cập được đối với những người dùng cần nó, không bị khóa sau tường lửa hoặc được đặt ở nhiều vị trí. Các doanh nghiệp cần có một môi trường an toàn, hiệu quả, thống nhất và giải pháp dữ liệu phù hợp với tương lai cho mục tiêu phát triển toàn diện. Kết cấu dữ liệu là thứ mà các doanh nghiệp cần.

Data integration truyền thống không còn đáp ứng nhu cầu kinh doanh mới về kết nối real-time, self-service, automation và chuyển đổi phổ quát. Mặc dù việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thường không phải là vấn đề nhưng nhiều tổ chức không thể tích hợp, xử lý, quản lý và chuyển đổi dữ liệu với các nguồn khác.

Data fabric có nhiều tiện ích

Data fabric có nhiều tiện ích

Phần quan trọng này của quy trình quản lý dữ liệu cần phải được thực hiện để mang lại cái nhìn toàn diện về khách hàng, đối tác và sản phẩm. Điều này mang lại cho các tổ chức lợi thế cạnh tranh, cho phép họ đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng, hiện đại hóa hệ thống và khai thác sức mạnh của điện toán đám mây.

Cấu trúc dữ liệu có thể được hình dung như một tấm vải, trải rộng khắp thế giới, bất kể quy mô user của doanh nghiệp. Người dùng có thể ở bất kỳ nơi nào trong kết cấu này và vẫn truy cập dữ liệu ở bất kỳ vị trí nào khác mà không có bất kỳ ràng buộc nào trong real-time.

Kết cấu dữ liệu và data virtualization

Kết cấu dữ liệu thường bị nhầm lẫn với data virtualization. Data virtualization tạo ra một layer trừu tượng hóa dữ liệu và thường được dựa vào khi bạn cần tích hợp dữ liệu nhanh chóng. Nó kết nối, thu thập và chuyển đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, dù là tại chỗ hay cloud, để có được insights agile, self-service và real-time.

Mặt khác, kết cấu dữ liệu đề cập đến data management architecture bao quát, end-to-end được sử dụng cho các trường hợp sử dụng rộng hơn, chẳng hạn như thông tin khách hàng và phân tích IoT, bao gồm một tập hợp lớn hơn các set của stack components.

Các nhà phân tích khuyên bạn nên sử dụng data virtualization như một công cụ góp phần vào data fabric architecture của bạn. Khi bạn sử dụng ngày càng nhiều công cụ tích hợp dữ liệu, bạn có thể phát triển giải pháp của mình thành data fabric dành riêng cho mục tiêu của doanh nghiệp.

Thực thi kết cấu dữ liệu – data fabric

Kết cấu dữ liệu bắt đầu với các khái niệm xử lý giao dịch trực tuyến (online transaction processing – OLTP). Trong xử lý giao dịch trực tuyến, thông tin chi tiết về mọi giao dịch được chèn, cập nhật và tải lên cơ sở dữ liệu. Dữ liệu được tái cấu trúc, làm sạch và lưu trữ trong các silo tại trung tâm để sử dụng tiếp.

Bất kỳ người dùng dữ liệu nào, tại bất kỳ điểm nào trong kết cấu, đều có thể lấy dữ liệu thô và sử dụng nó để rút ra nhiều insights, giúp các tổ chức tận dụng dữ liệu của họ để phát triển, thích ứng và cải thiện.

Việc thực thi kết cấu dữ liệu – data fabric đòi hỏi:

  • Application và services: Nơi xây dựng cơ sở hạ tầng cần thiết để thu thập dữ liệu. Điều này bao gồm việc phát triển ứng dụng và graphical user interfaces (GUI) để khách hàng tương tác với tổ chức.
  • Phát triển và tích hợp hệ sinh thái: Tạo hệ sinh thái cần thiết để thu thập, quản lý và lưu trữ dữ liệu. Dữ liệu từ khách hàng cần được chuyển đến hệ thống quản lý và lưu trữ dữ liệu theo cách phù hợp để tránh mất dữ liệu.
  • Bảo mật: Dữ liệu được thu thập từ tất cả các nguồn phải được quản lý với mức độ bảo mật thích hợp.
  • Quản lý lưu trữ: Dữ liệu được lưu trữ theo cách dễ tiếp cận và hiệu quả, có khả năng mở rộng quy mô khi được yêu cầu.
  • Transport: Xây dựng cơ sở hạ tầng cần thiết để truy cập dữ liệu từ bất kỳ điểm nào trong mọi vị trí của doanh nghiệp.
  • Điểm cuối: Phát triển cơ sở hạ tầng được xác định bằng phần mềm tại các điểm lưu trữ và truy cập để cho phép phát hiện insights trong thời gian thực.
Các layer của data fabric

Các layer của data fabric

AI hoặc machine learning làm việc với kết cấu dữ liệu như thế nào?

Trong giai đoạn đầu của quá trình lưu trữ dữ liệu, data engineer và data scientists đã cố gắng kết nối các điểm trong dữ liệu để tìm ra các mẫu. Họ nhận thấy rằng với các kỹ thuật tích hợp dữ liệu truyền thống, họ dành phần lớn thời gian cho việc data logistics hơn là tìm hiểu về dữ liệu. Điều này không bền vững nếu chúng ta muốn có được insights một cách nhanh hơn.

Kết cấu dữ liệu về cơ bản là một lớp vận hành dữ liệu không chỉ tập hợp tất cả dữ liệu lại với nhau mà còn biến đổi và xử lý dữ liệu đó bằng cách sử dụng machine learning để khám phá các patterns và insights. Nếu không có kết cấu dữ liệu, tất cả những điều này phải xảy ra trong từng ứng dụng riêng lẻ, đây không phải là một giải pháp bền vững.

AI hoặc machine learning kết nối với data fabric

AI hoặc machine learning kết nối với data fabric

Kết cấu dữ liệu có thể chuẩn bị dữ liệu để đáp ứng nhu cầu của AI và ML một cách tự động và ở mức độ bền vững. Machine learning có thể chủ động cung cấp dữ liệu và insights, giúp người ra quyết định có insights tốt hơn và thức thời hơn. Kết quả mong muốn nằm ở việc khám phá các sự kiện ẩn giấu trong dữ liệu mà không cần tìm kiếm hoặc yêu cầu cụ thể, đồng thời tìm ra giải pháp cho các vấn đề hoặc business insights.

Lợi ích của việc sử dụng data fabric

Kết cấu dữ liệu khá lý tưởng cho các doanh nghiệp có sự đa dạng về mặt địa lý, có nhiều data sources và phải đối mặt với các vấn đề hoặc trường hợp sử dụng dữ liệu phức tạp. Hãy nhớ rằng, kết cấu dữ liệu không phải là câu trả lời nhanh chóng để tích hợp và xử lý dữ liệu của bạn. Để làm được điều đó, bạn có thể chuyển sang data virtualization. 

Với những tiến bộ liên tục về hardware capabilities, toàn cầu hóa đang mở rộng sang các khu vực trước đây chưa được kết nối. Với tốc độ kết nối tăng vọt, các tổ chức có thể bị choáng ngợp bởi dữ liệu từ các thiết bị và dịch vụ. Mặc dù dữ liệu đã được sử dụng khá lâu để lấy insights nhưng kết cấu dữ liệu cung cấp một giải pháp bao gồm:

  • Một mô hình agile cho phép thay đổi hệ thống và điều chỉnh khi cần, đồng thời hoạt động trên tất cả các hệ điều hành và lưu trữ.
  • Có thể mở rộng với sự can thiệp tối thiểu, không cần đầu tư vào phần cứng đắt tiền hoặc đội ngũ nhân viên cao cấp, được đào tạo chuyên sâu.
  • Cung cấp tính toàn vẹn tối đa và tuân thủ các quy định, đồng thời duy trì khả năng tiếp cận trong thời gian thực của information flow.
Lợi ích của việc sử dụng data fabric

Lợi ích của việc sử dụng data fabric

Lượng dữ liệu khổng lồ mà doanh nghiệp có thể truy cập cần được khai thác để có được insights. Các lĩnh vực bao gồm dự báo, bán hàng và tối ưu hóa chuỗi cung ứng, tiếp thị và hành vi của người tiêu dùng mang lại cho doanh nghiệp lợi thế cạnh tranh và dẫn đầu về dữ liệu trong lĩnh vực của mình. Theo dõi Cole và tham gia khóa học ba online để đón đọc các nội dung hữu ích về lập trình và khoa học dữ liệu. 

Ngoài ra, bạn có thể tham khảo thêm khóa học data analysis online để có nhiều kinh nghiệm và kỹ năng mới trong lĩnh vực bạn chọn

>> Xem thêm: Gap Analysis là gì? Thực hiện Gap Analysis có thực sự hiệu quả?

Nâng cấp kỹ năng ứng dụng chuyển đổi số cho người đi làm cùng chúng tôi ngay hôm nay.
Tư vấn miễn phí