Data Architecture là gì? Tổng quan về kiến trúc dữ liệu

Khi dữ liệu được tạo ra từ website, ứng dụng, database, API và nhiều hệ thống khác nhau, doanh nghiệp cần một kiến trúc thống nhất để thu thập, lưu trữ, xử lý và khai thác chúng hiệu quả. Data Architecture chính là nền tảng giúp tổ chức toàn bộ quá trình này, đồng thời hỗ trợ phân tích dữ liệu, AI và các hoạt động kinh doanh dựa trên dữ liệu.

Data Architecture là gì?

Data Architecture (kiến trúc dữ liệu) là bản thiết kế tổng thể mô tả cách dữ liệu được thu thập, lưu trữ, tích hợp, xử lý, quản lý, phân phối và sử dụng trong một tổ chức.

Có thể hiểu đơn giản, nếu dữ liệu là nguyên liệu thì Data Architecture xác định:

• Dữ liệu đến từ đâu?
• Dữ liệu được lưu ở đâu?
• Dữ liệu di chuyển giữa các hệ thống như thế nào?
• Dữ liệu được xử lý ra sao?
• Ai được phép truy cập?
• Dữ liệu cuối cùng được sử dụng cho mục đích gì?

Data Architecture hoạt động như thế nào?

Một hệ thống Data Architecture có thể khác nhau tùy quy mô và nhu cầu doanh nghiệp, nhưng quá trình xử lý dữ liệu thường trải qua các giai đoạn chính sau.

1. Thu thập dữ liệu

Dữ liệu có thể xuất phát từ nhiều nguồn như:

• Website
• Ứng dụng di động
• CRM
• ERP
• Database
• IoT
• API
• Log hệ thống
• File
• Nền tảng bên thứ ba

Dữ liệu cũng có thể tồn tại dưới dạng có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc phi cấu trúc.

2. Tích hợp và di chuyển dữ liệu

Dữ liệu từ các nguồn khác nhau được đưa vào nền tảng xử lý thông qua Data Pipeline, API, công cụ tích hợp hoặc các quy trình ETL/ELT.

Mục tiêu của bước này là đưa dữ liệu về nơi có thể quản lý và khai thác thuận tiện hơn.

3. Xử lý dữ liệu

Dữ liệu thô có thể cần được:

• Làm sạch
• Chuẩn hóa
• Loại bỏ dữ liệu trùng lặp
• Kết hợp từ nhiều nguồn
• Chuyển đổi định dạng
• Tổng hợp

Quá trình xử lý có thể diễn ra theo batch hoặc gần thời gian thực tùy yêu cầu hệ thống.

4. Lưu trữ dữ liệu

Sau đó dữ liệu có thể được lưu trong:

• Database
• Data Warehouse
• Data Lake
• Data Lakehouse
• Object Storage

Doanh nghiệp không nhất thiết chỉ sử dụng một hệ thống lưu trữ. Một kiến trúc hiện đại thường kết hợp nhiều công nghệ cho những loại workload khác nhau.

5. Quản trị và bảo vệ dữ liệu

Data Architecture còn phải xác định cách kiểm soát:

• Quyền truy cập
• Data Governance
• Metadata
• Data Quality
• Mã hóa
• Backup
• Data Lifecycle
• Tuân thủ chính sách bảo mật

Microsoft nhấn mạnh Data Architecture cần xem xét nguồn dữ liệu, định dạng, luồng dữ liệu, chất lượng, quyền riêng tư, bảo mật cũng như công nghệ và chính sách quản lý dữ liệu.

6. Khai thác dữ liệu

Sau khi được xử lý và quản lý, dữ liệu có thể được sử dụng cho:

• Business Intelligence
• Dashboard
• Báo cáo
• Data Analytics
• Machine Learning
• AI
• Dự báo
• Hỗ trợ ra quyết định

Data Architecture vì vậy bao phủ gần như toàn bộ vòng đời của dữ liệu.

Các thành phần chính của Data Architecture

Một kiến trúc dữ liệu hoàn chỉnh thường bao gồm nhiều thành phần phối hợp với nhau.

Data Sources

Đây là những hệ thống tạo ra hoặc chứa dữ liệu ban đầu như database, ứng dụng doanh nghiệp, API, thiết bị IoT hay dịch vụ SaaS.

Data Ingestion

Data Ingestion đảm nhiệm việc đưa dữ liệu từ nguồn vào hệ thống xử lý hoặc lưu trữ.

Có hai hình thức phổ biến:

• Batch ingestion
• Real-time hoặc streaming ingestion

Data Integration

Data Integration kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn để tạo ra một tập dữ liệu thống nhất và có thể sử dụng được.

ETL và ELT là hai phương pháp phổ biến trong quá trình này.

Data Processing

Lớp xử lý thực hiện việc biến đổi, làm sạch và tổng hợp dữ liệu để phù hợp với mục đích phân tích hoặc ứng dụng.

Data Storage

Đây là nơi dữ liệu được lưu trữ lâu dài. Tùy đặc điểm dữ liệu và workload, doanh nghiệp có thể sử dụng database, Data Warehouse, Data Lake hoặc Object Storage.

Metadata và Data Governance

Metadata cung cấp thông tin mô tả về dữ liệu, chẳng hạn nguồn gốc, định dạng hoặc thời điểm tạo dữ liệu.

Data Governance thiết lập những nguyên tắc liên quan đến quyền sở hữu, truy cập, chất lượng và sử dụng dữ liệu.

Data Consumption

Đây là lớp mà người dùng hoặc ứng dụng cuối khai thác dữ liệu thông qua dashboard, báo cáo, API, công cụ BI, AI hoặc Machine Learning.

Tại sao Data Architecture quan trọng với doanh nghiệp?

Khi lượng dữ liệu còn nhỏ, doanh nghiệp có thể quản lý dữ liệu bằng một vài database riêng lẻ. Tuy nhiên, khi số lượng ứng dụng và nguồn dữ liệu tăng lên, cách quản lý này dễ tạo ra các Data Silo.

Một Data Architecture phù hợp mang lại nhiều lợi ích.

Hạn chế Data Silo

Dữ liệu từ CRM, ERP, website và các hệ thống khác có thể được kết nối thay vì tồn tại riêng biệt.

Điều này giúp các bộ phận sử dụng chung nguồn dữ liệu và giảm tình trạng mỗi hệ thống có một phiên bản thông tin khác nhau.

Cải thiện chất lượng dữ liệu

Các quy trình chuẩn hóa, kiểm tra và quản trị giúp giảm dữ liệu trùng lặp, thiếu hoặc không nhất quán.

Hỗ trợ phân tích và ra quyết định

Khi dữ liệu được tổ chức tốt, đội ngũ Data Analyst hoặc BI có thể truy cập và khai thác dữ liệu nhanh hơn.

Tăng khả năng mở rộng

Kiến trúc phù hợp giúp hệ thống thích ứng khi:

• Lượng dữ liệu tăng
• Người dùng tăng
• Xuất hiện nguồn dữ liệu mới
• Doanh nghiệp triển khai ứng dụng mới

Tăng cường bảo mật

Data Architecture giúp xác định dữ liệu nằm ở đâu, ai được truy cập và cần áp dụng những biện pháp bảo vệ nào.

Tạo nền tảng cho AI và Machine Learning

Các mô hình AI cần lượng dữ liệu lớn, có chất lượng và dễ truy cập. Vì vậy Data Architecture là một trong những nền tảng quan trọng khi doanh nghiệp triển khai các workload AI.

Các mô hình Data Architecture phổ biến

Không có một kiến trúc duy nhất phù hợp với mọi doanh nghiệp. Một số mô hình thường gặp gồm:

Data Warehouse Architecture

Data Warehouse tập trung dữ liệu đã được xử lý và cấu trúc phục vụ báo cáo và Business Intelligence.

Mô hình này phù hợp với các workload phân tích sử dụng dữ liệu có cấu trúc.

Data Lake Architecture

Data Lake có khả năng lưu lượng lớn dữ liệu thô với nhiều định dạng khác nhau.

Dữ liệu có thể được lưu trước rồi xử lý khi cần, phù hợp với Big Data, Data Science và Machine Learning.

Data Lakehouse Architecture

Data Lakehouse kết hợp một số đặc điểm của Data Lake và Data Warehouse nhằm vừa hỗ trợ lưu trữ dữ liệu linh hoạt vừa phục vụ analytics.

Data Fabric

Data Fabric tập trung vào khả năng tích hợp và quản lý dữ liệu xuyên nhiều môi trường.

Mô hình này có thể sử dụng metadata và tự động hóa để giúp phát hiện, kết nối và cung cấp dữ liệu giữa các hệ thống.

Data Mesh

Data Mesh lựa chọn cách tiếp cận phân tán hơn.

Thay vì một đội dữ liệu trung tâm quản lý toàn bộ dữ liệu, trách nhiệm sở hữu dữ liệu được phân chia theo từng business domain. Một trong những nguyên tắc quan trọng của Data Mesh là xem data như một sản phẩm.

Data Fabric và Data Mesh hiện là hai pattern thường được nhắc đến khi doanh nghiệp hiện đại hóa Data Architecture. Chúng cũng có thể được kết hợp trong cùng một chiến lược dữ liệu.

Data Architecture và Data Modeling khác nhau thế nào?

Hai thuật ngữ này liên quan chặt chẽ nhưng không giống nhau.

Có thể hiểu rằng Data Architecture là bản thiết kế của cả hệ sinh thái, trong khi Data Modeling tập trung thiết kế cấu trúc của dữ liệu bên trong hệ sinh thái đó.

Data Architecture và Data Pipeline có giống nhau không?

Không.

Data Architecture là thiết kế tổng thể về cách dữ liệu được thu thập, lưu trữ, quản lý và sử dụng.

Trong khi đó, Data Pipeline là một thành phần của kiến trúc dữ liệu, chịu trách nhiệm vận chuyển và xử lý dữ liệu giữa các hệ thống.

Ví dụ một doanh nghiệp có thể xây dựng Data Pipeline để đưa dữ liệu từ ứng dụng bán hàng vào Data Lake. Pipeline này chỉ là một phần trong Data Architecture tổng thể.

Nguyên tắc xây dựng Data Architecture hiệu quả

Một kiến trúc dữ liệu tốt không nên bắt đầu từ việc lựa chọn công nghệ mà cần xuất phát từ yêu cầu kinh doanh.

Doanh nghiệp nên chú ý một số nguyên tắc:

• Xác định rõ mục tiêu sử dụng dữ liệu.
• Chuẩn hóa cách thu thập và lưu trữ dữ liệu.
• Hạn chế tạo thêm Data Silo.
• Thiết kế khả năng mở rộng ngay từ đầu.
• Áp dụng Data Governance.
• Kiểm soát Data Quality.
• Phân quyền truy cập phù hợp.
• Mã hóa và bảo vệ dữ liệu quan trọng.
• Tách các thành phần để dễ nâng cấp.
• Theo dõi và tối ưu kiến trúc theo thời gian.

Data Architecture cũng không phải thiết kế một lần rồi giữ nguyên. Khi dữ liệu, quy mô doanh nghiệp hoặc công nghệ thay đổi, kiến trúc cần được điều chỉnh tương ứng.

Cloud đóng vai trò gì trong Data Architecture?

Cloud giúp doanh nghiệp xây dựng Data Architecture linh hoạt hơn nhờ khả năng cung cấp tài nguyên tính toán, lưu trữ và mạng theo nhu cầu.

Thay vì đầu tư toàn bộ hạ tầng vật lý ngay từ đầu, doanh nghiệp có thể kết hợp:

• Cloud Server
• Object Storage
• Cloud Database
• Backup
• Kubernetes
• Load Balancer
• Firewall
• Các nền tảng xử lý và phân tích dữ liệu

Khả năng mở rộng tài nguyên cũng đặc biệt hữu ích khi lượng dữ liệu tăng nhanh hoặc workload thay đổi theo từng thời điểm.

Với hệ sinh thái VNPT Cloud, doanh nghiệp có thể xây dựng nền tảng hạ tầng Cloud phục vụ lưu trữ, xử lý và bảo vệ dữ liệu, đồng thời linh hoạt mở rộng tài nguyên theo nhu cầu thực tế.

Kết luận

Data Architecture là bản thiết kế tổng thể xác định cách dữ liệu được thu thập, tích hợp, xử lý, lưu trữ, quản trị và khai thác trong doanh nghiệp. Một kiến trúc dữ liệu được xây dựng đúng giúp hạn chế Data Silo, nâng cao chất lượng dữ liệu, tăng khả năng mở rộng và tạo nền tảng cho analytics, Machine Learning cũng như AI.

Khi khối lượng dữ liệu ngày càng lớn, kết hợp Data Architecture với hạ tầng Cloud linh hoạt cũng giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong việc mở rộng hệ thống, lưu trữ và bảo vệ dữ liệu.