Theo bộ Thông tin và Truyền thông: “Dữ liệu và khách hàng đã trở thành hai loại tài sản có giá trị nhất của doanh nghiệp trong kỷ nguyên chuyển đổi số”. Bởi vậy trong năm 2023 – năm của “dữ liệu số”, mọi doanh nghiệp cần ưu tiên và nghiêm túc tiếp cận để hiểu sâu, hiểu rộng về dữ liệu và khái niệm liên quan. Cùng tìm hiểu về Hồ dữ liệu (Data Lake); Đầm lầy dữ liệu (Data Swamp) và cách để tổ chức của bạn thoát khỏi sự kìm hãm của Đầm lầy dữ liệu trong kỷ nguyên số qua bài viết dưới đây.
Khái quát đầm lầy dữ liệu (Data Swamp) và hồ dữ liệu (Data Lake)
Data Lake (Hồ dữ liệu) là khái niệm dùng để chỉ một kho tập trung được thiết kế riêng nhằm mục đích lưu trữ, xử lý và bảo mật một lượng lớn những dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. Data Lake có thể lưu trữ dữ liệu ở định dạng gốc và xử lý nhanh chóng mọi loại dữ liệu khác nhau, không bị giới hạn bởi kích thước. Với lượng dữ liệu lớn được lưu trữ, xử lý, hiệu suất phân tích và tích hợp gốc sẽ được cải thiện đáng kể.
Giải thích một cách đơn giản, đầm lầy dữ liệu (data swamp) ra đời khi mà hồ dữ liệu không được kiểm soát đúng cách. Chúng chứa những dữ liệu không có cấu trúc, không được kiểm soát và thiếu đi một quy trình cũng như những tiêu chuẩn đánh giá cụ thể. Dữ liệu trong đầm lầy dữ liệu thường rất khó tìm kiếm và cũng rất khó để phân tích.
Sự khác biệt giữa đầm lầy dữ liệu và hồ dữ liệu
Giữa đầm lầy dữ liệu và hồ dữ liệu luôn tồn tại những khác biệt cũng như khoảng cách vô cùng lớn. Cụ thể như sau:
| Đầm lầy dữ liệu | Hồ dữ liệu |
| – Thiếu các siêu dữ liệu (Metadata) khiến việc tìm kiếm thông tin trở nên khó khăn – Chứa dữ liệu không liên quan mật thiết tới hoạt động, tổ chức, doanh nghiệp nên chứa nhiều dữ liệu không liên quan, không sử dụng được. – Một đầm lầy dữ liệu không được quản lý cụ thể (ai phụ trách xử lý dữ liệu, các dữ liệu sẽ được chuyển đến đâu,…) nên chất lượng dữ liệu ở mức thấp. – Thiếu đi quá trình làm sạch dữ liệu để loại bỏ các dữ liệu lỗi hay dữ liệu trùng lặp. | – Tìm kiếm thông tin dễ dàng nhờ các siêu dữ liệu (Metadata). – Dữ liệu chứa các thông tin hữu ích, sử dụng linh hoạt trong hoạt động của tổ chức, doanh nghiệp. – Được quản lý theo quy trình, có tiêu chuẩn cụ thể, chất lượng dữ liệu cao do được phân loại, chọn lọc. – Lưu trữ những dữ liệu đã được làm sạch, loại bỏ dữ liệu lỗi và các dữ liệu trùng lặp. |
Dấu hiệu nhận biết đầm lầy dữ liệu
Có một số dấu hiệu rõ ràng để các tổ chức, doanh nghiệp nhận biết được rằng hồ dữ liệu (Data Lake) đang dần bị “đầm lầy hoá” theo thời gian. Dấu hiệu cụ thể như sau:
Dữ liệu bẩn
Khi “cái hồ” chứa dữ liệu của doanh nghiệp bạn đang dần trở nên không sạch sẽ với những dữ liệu bẩn, mọi quy trình diễn ra lộn xộn, thiếu tổ chức. Đó là dấu hiệu cho thấy hồ dữ liệu đang dần tha hóa thành các đầm lầy dữ liệu.
Những dữ liệu vấy bẩn là những liệu cũ, không còn ý nghĩa với doanh nghiệp, hàm chứa thông tin không chính xác, trùng lặp. Các dữ liệu bẩn có thể làm hỏng các phân tích cũng như quá trình xử lý dữ liệu sau này nghiêm trọng hơn sẽ khiến công ty đưa ra quyết định sai, gây tổn hại cả về tiền bạc lẫn uy tín. Vì thế, chiến lược làm sạch dữ liệu cần được diễn ra thường xuyên và định kỳ để phát hiện ra sự mâu thuẫn trong việc quản lý dữ liệu, làm rõ những điểm bất thường tồn tại trong bức tranh chung.
Dữ liệu không liên quan
Nhiều nhà lãnh đạo hào hứng với quan điểm sai lệch là thu thập được càng nhiều dữ liệu càng tốt mà không xác định rõ ràng mục tiêu ban đầu. Các hồ dữ liệu có thể biến thành các đầm dữ liệu khi công ty không đặt ra chỉ tiêu cụ thể về các loại dữ liệu họ muốn thu thập đi kèm lý do tại sao.
Khi không thiết lập một giới hạn về dung lượng, nội dung, một hồ dữ liệu tốt sẽ nhanh chóng biến thành một đầm lầy dữ liệu tràn ngập thông tin vô ích với doanh nghiệp. Sự háo hức, nhiệt thành khi thu thập dữ liệu chính là cái bẫy mà ta dễ bị vấp phải dẫn tới sự ra đời của của các đầm lầy dữ liệu.
Thiếu Metadata (siêu dữ liệu)
Trong bài báo có tên “Coi chừng sự sai lầm khi xây dựng Data Lake”, Gartner đã viết: “Nếu không có thẻ metadata (siêu dữ liệu) và cơ chế duy trì nó, hồ dữ liệu có nguy cơ biến thành đầm lầy dữ liệu. Và không có siêu dữ liệu, mỗi lần sử dụng dữ liệu tiếp theo, các nhà phân tích phải bắt đầu lại từ đầu.”
Siêu dữ liệu được hiểu là các thẻ có vai trò mô tả thông tin dữ liệu. Chúng đảm nhiệm vai trò như một hệ thống chuyên gắn thẻ cho phép mọi người tìm kiếm các loại dữ liệu khác nhau. Chúng giúp tạo cấu trúc theo tầng để ngăn hồ dữ liệu tha hoá thành đầm lầy dữ liệu.
Thiếu Meta Data (Siêu dữ liệu) hồ dữ liệu rất dễ trở thành các đầm lầy dữ liệu
Cụ thể sự thiếu vắng của Metadata (siêu dữ liệu) sẽ ngăn chặn bất kỳ hoạt động quản lý dữ liệu đang được tiến hành và cản bước doanh nghiệp trong tiến trình quản lý, xử lý dữ liệu nhanh chóng và chính xác. Việc thiếu đi các thẻ metadata sẽ khiến cho doanh nghiệp không thể nhìn thấy bức tranh toàn cảnh về lưu trữ dữ liệu và các dữ liệu sẽ nằm im lìm, bất động, khó để tìm kiếm khai thác và dần trở nên không còn giá trị sử dụng.
Dữ liệu không được quản lý
Quản trị dữ liệu cơ bản gồm một số tác vụ sau: xử lý dữ liệu, xác định rõ ai phải xử lý dữ liệu, xác định điểm đến của dữ liệu, thời gian các công ty lưu giữ thông tin liên quan,…
Nếu quản lý dữ liệu kém hoặc cách thức quản lý không phù hợp, các dữ liệu sẽ ứ đọng một số lượng lớn trong hệ thống lưu trữ. Chúng sẽ bị sử dụng sai mục đích, bị lưu trữ quá lâu và phá hỏng các quy trình liên quan tới dữ liệu. Khi ấy, không có gì bất ngờ nếu một đầm lầy dữ liệu mới được ra đời.
Thiếu các quy trình tự động hoá
Việc tự động hoá các quy trình sẽ giúp cho hồ dữ liệu không trở thành các đầm lầy dữ liệu. Nếu các phương pháp lập danh mục hay bảo trì dữ liệu không diễn ra tự động, khả năng cao một đầm lầy dữ liệu đang dần manh nha xuất hiện ngay khi mà tốc độ cập nhật dữ liệu và quy mô của kho dữ liệu ngày càng tăng, khó để kiểm soát, phân loại.
Cách làm khô các đầm lầy dữ liệu
Khi đã lỡ sở hữu một đầm lầy dữ liệu, để dọn sách chúng và biến chúng thành một hồ dữ liệu nguyên sơ, doanh nghiệp bạn có thể tham khảo ngay những cách làm sau đây để quản lý dữ liệu hiệu quả:
Thiết lập nhu cầu và mục tiêu sử dụng dữ liệu
Các tổ chức, doanh nghiệp cần xác định rõ nhu cầu, mục tiêu sử dụng dữ liệu. Với những giới hạn cụ thể tự đặt ra lượng dữ liệu đầu vào sẽ được kiểm soát về nội dung lẫn dung lượng. Đồng thời mục tiêu sử dụng dữ liệu sẽ cho ta biết loại dữ liệu nào nên giữ lại, loại dữ liệu nào nên được loại bỏ hoàn toàn.
Lên chiến lược làm sạch dữ liệu
Đừng cố tích trữ những dữ liệu không liên quan một cách tuỳ hứng sẽ là một trong những biện pháp hiệu quả giúp lọc sạch dữ liệu. Thiết lập tham số lưu trữ cụ thể, loại bỏ và dọn sạch những dữ liệu cũ đã lỗi thời sẽ là một trong những biện pháp hiệu quả. Mọi dữ liệu được thu thập đều cần phải có mục đích, vai trò rõ ràng để ngăn chặn tuyệt đối tình trạng tích trữ thông tin vô ích.
Ưu tiên chiến lược làm sạch dữ liệu định kỳ sẽ giúp phòng tránh các sự cố và tối ưu hoá lợi ích của các thông tin.
Tiến hành tự động hoá một số quy trình
Việc tự động hóa đóng vai trò quan trọng đối với các kho dữ liệu. Thiết lập quy trình tự động việc chuẩn hoá phương thức sử dụng dữ liệu đa nền tảng hay xử lý các dữ liệu thô theo cùng một cách thức sẽ được tiến hành dễ dàng nhanh chóng, hiệu quả. Việc để dữ liệu tồn đọng, dữ liệu thừa, sai, không đạt chuẩn sẽ được hạn chế, xóa bỏ được đầm lầy dữ liệu trong tổ chức, doanh nghiệp.
Bảo vệ dữ liệu nhạy cảm
Lưu trữ dữ liệu thường xuyên không có định hướng là một công việc vô dụng còn việc lưu trữ dữ liệu nhạy cảm mà thiếu đi cơ chế bảo mật là một công việc đầy mạo hiểm. Do đó để tránh những hệ quả không hay liên quan tới trách nghiệm, nghĩa vụ pháp lý, chúng ta cần liên tục tiến hành phân loại dữ liệu và cập nhật chính sách truy cập rõ ràng cho các dữ liệu được gắn nhãn nhạy cảm.
FSI Data Platform – Phần mềm khai thác triệt để giá trị của dữ liệu trong doanh nghiệp bạn
FSI Data Platform là một giải pháp công nghệ dữ liệu lớn đột phá được phát triển bởi FSI. Với hơn 15 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực chuyển đổi số, tiên phong trong ứng dụng công nghệ số hiện đại trong lĩnh vực xử lý dữ liệu đã tạo ra hệ thống FSI Data Platform với 4 module tính năng chính bao gồm: Lưu trữ dữ liệu, Kết nối và tổng hợp dữ liệu, Xử lý dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu. FSI Data Platform ra đời trong hoàn cảnh dữ liệu trong các doanh nghiệp đang sản sinh ra nhanh chóng qua mỗi ngày, các công cụ truyền thống trở nên quá tải không còn đáp ứng được nhu cầu lưu trữ và xử lý dữ liệu hiện đại.
Ứng dụng công nghệ mở Hadoop và trí tuệ nhân tạo AI, FSI Data Platform hỗ trợ tối ưu doanh nghiệp trong việc xây dựng các kho dữ liệu và nhằm khai thác dữ liệu, cho phép truy cập và xử lý lấy lượng dữ liệu khổng lồ với tốc độ cao trong thời gian ngắn, chọn lọc ra các thông tin cần thiết.
Sau khi xử lý, dữ liệu sẽ được công cụ xử lý trực quan tích hợp trên hệ thống để trình diễn dữ liệu trực quan, tùy chỉnh theo nhu cầu sử dụng đặc biệt của từng đối tượng. Chính những số liệu, thông tin thu thập được theo thời gian thực chính là cơ sở để giúp tối ưu hóa vận hành cũng như tăng độ chính xác cho các quyết định mang tính chiến lược trong quá trình kinh doanh. Với giao diện tiếng Việt thân thiện người dùng cùng đội ngũ nhân sự chất lượng cao luôn hỗ trợ tại chỗ sẵn sàng, nhanh chóng, kịp thời, FSI Data Platform là lựa chọn tối ưu giúp doanh nghiệp Việt “vắt kiệt” giá trị dữ liệu từ nhiều nguồn.
Thông qua bài viết, FSI đã cung cấp cho bạn thêm tri thức về khai thác dữ liệu và hệ thống sử dụng để khai thác dữ liệu. FSI Data Platform chính là giải pháp FSI muốn giới thiệu để tiến hành khai thác những giá trị tối ưu nhất từ dữ liệu cho cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp của bạn. Đã đến lúc đưa dữ liệu của bạn vào hoạt động và tạo ra giá trị!
Liên hệ với chúng tôi để biết thêm thông tin chi tiết về dịch vụ FSI DATA PLATFORM
- Website: https://fsivietnam.com.vn/
- Fanpage: https://www.facebook.com/fsivietnam.com.vn
- Email: support@fsivietnam.com.vn
- Hotline: 0904 805 255
Có thể bạn quan tâm:
Định danh dễ hiểu về Data Lake và Data Warehouse cho nhà quản trị
