Data Fabric là gì? Kiến trúc dữ liệu thống nhất cho doanh nghiệp

Dữ liệu của doanh nghiệp ngày nay không còn nằm trong một hệ thống duy nhất mà thường phân tán giữa database, Data Warehouse, Data Lake, hệ thống On-premises và nhiều nền tảng Cloud khác nhau. Khi số lượng nguồn dữ liệu tăng lên, việc tìm kiếm, kết nối, quản trị và bảo vệ dữ liệu cũng trở nên phức tạp hơn. Data Fabric ra đời để giải quyết bài toán này

Vậy Data Fabric là gì? Hãy cùng tìm hiểu trong bài viết dưới đây.

Data Fabric là gì?

Data Fabric là một kiến trúc dữ liệu hiện đại được thiết kế để kết nối, quản lý và cung cấp quyền truy cập thống nhất tới dữ liệu trong toàn bộ tổ chức. Data Fabric sử dụng các hệ thống thông minh và tự động hóa đểphá vỡ các data silo, quản lý tài sản dữ liệu và tối ưu hoạt động quản lý dữ liệu ở quy mô lớn.

Đây là một phương pháp thiết kế kiến trúc giúp doanh nghiệp tạo ra một cái nhìn thống nhất về dữ liệu nằm trên:

• Hệ thống On-premises.
• Public Cloud và Private Cloud.
• Môi trường Multicloud.
• Data Lake.
• Data Warehouse.
• Cơ sở dữ liệu SQL.
• Các hệ thống và nguồn dữ liệu khác.

Doanh nghiệp không nhất thiết phải di chuyển toàn bộ dữ liệu phân tán về một kho trung tâm. Data Fabric có thể kết nối và cung cấp khả năng truy cập dữ liệu xuyên suốt các môi trường hiện có.

Có thể hiểu đơn giản:

Data Fabric tạo một “lớp kết nối” giữa các nguồn dữ liệu, công cụ quản trị và người sử dụng để doanh nghiệp có thể tìm kiếm, truy cập và khai thác dữ liệu dễ dàng hơn.

Tại sao Data Fabric ngày càng quan trọng?

Sự phát triển của Hybrid Cloud, AI, Internet of Things và Edge Computing khiến lượng dữ liệu doanh nghiệp tăng nhanh trong những năm gần đây.

Dữ liệu đồng thời được tạo và lưu trữ ở rất nhiều nơi khác nhau:

• Ứng dụng doanh nghiệp.
• Hệ thống ERP và CRM.
• Database.
• Cloud Storage.
• Data Warehouse.
• Data Lake.
• Thiết bị IoT.
• Các nền tảng SaaS.

Kết quả là doanh nghiệp có thể sở hữu rất nhiều dữ liệu nhưng lại gặp khó khăn trong việc kết nối và khai thác chúng.

Theo nghiên cứu năm 2025 của IBM Institute for Business Value, 50% CEO cho biết tổ chức của họ đang có các công nghệ thiếu kết nối với nhau do tốc độ đầu tư công nghệ trong những năm gần đây.

Điều này dẫn tới một số vấn đề phổ biến.

Data silo

Mỗi phòng ban có thể vận hành một hệ thống dữ liệu riêng.

Ví dụ:

• Bộ phận Marketing lưu dữ liệu khách hàng trên một nền tảng.
• Sales sử dụng CRM.
• Nhân sự sử dụng HRM.
• Bộ phận tài chính sử dụng hệ thống kế toán riêng.

Mặc dù dữ liệu giữa các bộ phận có liên quan đến nhau, chúng lại tồn tại trong những hệ thống tương đối độc lập.

Đây chính là hiện tượng data silo.

Khó tìm kiếm và sử dụng dữ liệu

Data Lake và Data Warehouse có thể lưu trữ lượng dữ liệu rất lớn với chi phí hợp lý.

Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp không quản lý metadata tốt, người dùng có thể gặp khó khăn trong việc xác định:

• Dữ liệu nào đang tồn tại.
• Dữ liệu nằm ở đâu.
• Ai sở hữu dữ liệu.
• Dữ liệu có đáng tin cậy không.
• Dữ liệu có được phép sử dụng hay không.

Quản trị dữ liệu phức tạp

Khi dữ liệu nằm trên nhiều Cloud, database và ứng dụng khác nhau, doanh nghiệp cũng phải giải quyết các vấn đề về:

• Quyền truy cập.
• Data Governance.
• Data Security.
• Data Quality.
• Data Lineage.
• Quyền riêng tư.
• Tuân thủ.

Data Fabric hướng tới giải quyết đồng thời các vấn đề về tích hợp, truy cập và quản trị dữ liệu này.

Data Fabric được sử dụng để làm gì?

Mục tiêu chính của Data Fabric là giúp doanh nghiệp kết nối dữ liệu phân tán và biến dữ liệu thành tài sản có thể dễ dàng tìm kiếm, quản lý và khai thác.

Một số trường hợp sử dụng phổ biến bao gồm:

Hợp nhất dữ liệu từ nhiều hệ thống

Data Fabric có thể kết nối dữ liệu nằm trong:

• Cloud.
• On-premises.
• Database.
• Data Lake.
• Data Warehouse.
• Ứng dụng doanh nghiệp.

Thay vì mỗi bộ phận chỉ sử dụng dữ liệu của riêng mình, Data Fabric tạo ra môi trường kết nối dữ liệu xuyên suốt tổ chức.

Hỗ trợ phân tích và Business Intelligence

Khi dữ liệu được kết nối và chuẩn hóa tốt hơn, các nhóm phân tích có thể dễ dàng khai thác dữ liệu phục vụ:

• Dashboard.
• Business Intelligence.
• Báo cáo kinh doanh.
• Phân tích khách hàng.
• Dự báo.
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Cung cấp dữ liệu cho AI

Chất lượng của AI phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng dữ liệu đầu vào.

Doanh nghiệp muốn triển khai AI hoặc Generative AI cần đảm bảo dữ liệu:

• Có chất lượng.
• Có thể truy cập.
• Được quản trị.
• Được bảo vệ.

Data Fabric giúp xây dựng hạ tầng dữ liệu đáng tin cậy để cung cấp dữ liệu cho các hệ thống AI, đồng thời áp dụng các yêu cầu quản trị và quyền riêng tư.

Các khả năng cốt lõi của Data Fabric

Kiến trúc Data Fabric thường tập trung vào năm khả năng chính:

1. Data Catalog.
2. Data Integration.
3. Data Governance và Security.
4. Self-service Data Access.
5. Unified Lifecycle.

Data Catalog

Data Catalog có thể được hiểu là danh mục tập trung chứa thông tin về các tài sản dữ liệu của doanh nghiệp.

Data Fabric sử dụng Data Catalog kết hợp với active metadata, Knowledge Graph, ngữ nghĩa và AI để tổ chức dữ liệu theo thời gian thực.

Thông qua Data Catalog, người dùng có thể biết:

• Dữ liệu nào đang có.
• Dữ liệu nằm ở đâu.
• Chủ sở hữu dữ liệu là ai.
• Dữ liệu liên quan đến những tài sản nào.
• Dữ liệu phù hợp với trường hợp sử dụng nào.

Nhờ vậy, người dùng không phải tìm kiếm dữ liệu thủ công trên từng hệ thống riêng biệt.

Data Integration

Data Integration chịu trách nhiệm kết nối dữ liệu từ những nguồn khác nhau và đưa chúng về cấu trúc phù hợp để phân tích hoặc sử dụng.

Data Fabric có thể hỗ trợ nhiều phương thức tích hợp như:

• Batch Processing.
• Real-time Data Integration.
• Change Data Capture (CDC).

Việc lựa chọn phương thức tích hợp phù hợp giúp doanh nghiệp cân bằng giữa hiệu năng, tính cập nhật của dữ liệu và chi phí lưu trữ.

Data Governance và Security

Khi dữ liệu được mở rộng cho nhiều nhóm người dùng, kiểm soát truy cập trở thành yêu cầu quan trọng.

Data Fabric cung cấp một phương pháp thống nhất để xây dựng và thực thi các chính sách về:

• Data Governance.
• Data Security.
• Quyền truy cập.
• Phân loại dữ liệu.

Ví dụ, dữ liệu nhạy cảm có thể được liên kết với metadata về nhóm người dùng hoặc mức độ phân loại để tự động áp dụng chính sách truy cập phù hợp.

Self-service Data Access

Một trong những mục tiêu quan trọng của Data Fabric là giảm sự phụ thuộc của người dùng vào đội ngũ IT.

Data Engineer, Data Scientist và người dùng nghiệp vụ có thể chủ động:

• Tìm kiếm dataset.
• Truy cập dữ liệu được cấp quyền.
• Gắn tag.
• Thêm chú thích.
• Trao đổi về tài sản dữ liệu.

Data Fabric vì vậy có thể hoạt động tương tự một self-service marketplace dành cho dữ liệu.

Unified Lifecycle

Data Fabric không chỉ kết nối dữ liệu mà còn hỗ trợ quản lý vòng đời của các thành phần trong kiến trúc dữ liệu.

AI và MLOps có thể hỗ trợ doanh nghiệp trong các công việc như:

• Xây dựng.
• Kiểm thử.
• Triển khai.
• Tối ưu.
• Giám sát.

Điều này tạo ra trải nghiệm quản lý thống nhất cho những thành phần như Data Pipeline.

Kiến trúc Data Fabric gồm những thành phần nào?

Kiến trúc cụ thể của Data Fabric có thể khác nhau giữa các tổ chức.

Tuy nhiên, theo báo cáo Enterprise Data Fabric Enables DataOps của Forrester được IBM dẫn lại, Data Fabric thường có 6 thành phần cơ bản.

1. Data Management

Lớp Data Management chịu trách nhiệm về:

• Data Governance.
• Data Security.
• Data Quality.

2. Data Ingestion

Data Ingestion đưa dữ liệu từ nhiều nguồn vào Data Fabric.

Nguồn dữ liệu có thể nằm trong môi trường On-premises hoặc Cloud.

3. Data Processing

Data Processing thực hiện các hoạt động:

• Làm sạch.
• Chuyển đổi.
• Chuẩn hóa.
• Tích hợp dữ liệu.

Mục tiêu là đưa dữ liệu về dạng có thể sử dụng cho những nhóm khác nhau trong doanh nghiệp.

4. Data Orchestration

Data Orchestration quản lý cách dữ liệu di chuyển giữa các hệ thống.

Nó giúp dữ liệu được đưa đến đúng vị trí và sẵn sàng khi ứng dụng hoặc người dùng cần sử dụng.

5. Data Discovery

Data Discovery sử dụng Data Catalog và Metadata Management để giúp người dùng:

• Tìm dữ liệu.
• Hiểu ý nghĩa dữ liệu.
• Xác định nguồn dữ liệu phù hợp.

6. Data Access

Lớp Data Access cung cấp dữ liệu cho người dùng thông qua dashboard, công cụ Data Visualization hoặc những ứng dụng khác, đồng thời đảm bảo quyền truy cập phù hợp.

Data Fabric khác Data Mesh như thế nào?

Data Fabric và Data Mesh đều nhằm giải quyết những vấn đề của hệ thống dữ liệu lớn và phân tán, nhưng cách tiếp cận của hai mô hình khác nhau.

Lợi ích của Data Fabric

Data Fabric mang lại bốn nhóm lợi ích chính:

• Nâng cao hiệu quả.
• Dân chủ hóa dữ liệu.
• Giảm rủi ro.
• Tăng khả năng mở rộng và linh hoạt.

Tăng hiệu quả quản lý dữ liệu

Việc tự động hóa Data Governance, Data Integration và nhiều dịch vụ dữ liệu giúp doanh nghiệp giảm bớt những tác vụ thủ công.

Khi điểm nghẽn dữ liệu được giảm xuống:

• Người dùng nghiệp vụ có thể ra quyết định nhanh hơn.
• Đội ngũ kỹ thuật giảm khối lượng công việc.
• Hoạt động phân tích trở nên hiệu quả hơn.

Khả năng tích hợp thông minh cũng có thể giúp tối ưu hiệu năng và chi phí lưu trữ.

Dân chủ hóa dữ liệu

Data Fabric mở rộng khả năng truy cập dữ liệu ra ngoài các nhóm kỹ thuật.

Thay vì phải yêu cầu IT tìm và xuất dữ liệu, người dùng nghiệp vụ có thể chủ động tìm kiếm những tài sản dữ liệu được phép sử dụng.

Điều này giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu rộng rãi hơn trong nhiều phòng ban.

Giảm rủi ro dữ liệu

Khi doanh nghiệp có khả năng quan sát và phân loại dữ liệu tốt hơn, việc thực thi Data Governance cũng trở nên thuận tiện.

Các cơ chế bảo vệ như:

• Data Masking.
• Encryption.
• Access Control.

có thể được áp dụng cho những dữ liệu nhạy cảm nhằm giảm rủi ro truy cập trái phép.

Khả năng mở rộng và linh hoạt

Data Fabric có kiến trúc module và được thiết kế để mở rộng.

Doanh nghiệp có thể:

• Mở rộng theo chiều ngang để đáp ứng lượng dữ liệu ngày càng lớn.
• Mở rộng theo chiều dọc để cải thiện khả năng xử lý và hiệu năng.

Điều này đặc biệt phù hợp với những tổ chức có môi trường dữ liệu liên tục thay đổi và tăng trưởng.

Doanh nghiệp nào nên cân nhắc Data Fabric?

Không phải doanh nghiệp nào cũng cần xây dựng Data Fabric ngay từ đầu.

Mô hình này phù hợp hơn khi tổ chức bắt đầu gặp những vấn đề như:

• Dữ liệu nằm rải rác trên nhiều hệ thống.
• Có nhiều Data Lake, Data Warehouse hoặc database độc lập.
• Sử dụng đồng thời On-premises và Cloud.
• Khó xác định dữ liệu đang nằm ở đâu.
• Các phòng ban phải yêu cầu IT cung cấp dữ liệu thường xuyên.
• Chính sách Data Governance khó triển khai đồng nhất.
• Doanh nghiệp cần dữ liệu đáng tin cậy để triển khai AI và Analytics.
• Khối lượng dữ liệu liên tục tăng.

Trong những trường hợp này, Data Fabric có thể trở thành một lớp kiến trúc giúp doanh nghiệp kết nối hệ sinh thái dữ liệu hiện có thay vì tiếp tục xây dựng thêm những hệ thống riêng lẻ.

Câu hỏi thường gặp về Data Fabric

Data Fabric có phải là phần mềm không?

Không. Data Fabric không phải một sản phẩm phần mềm cụ thể mà là một phương pháp kiến trúc dữ liệu.

Doanh nghiệp có thể sử dụng nhiều nền tảng và công nghệ khác nhau để triển khai Data Fabric.

Data Fabric có cần đưa toàn bộ dữ liệu về một nơi không?

Không nhất thiết.

Một đặc điểm quan trọng của Data Fabric là khả năng kết nối dữ liệu phân tán mà không bắt buộc phải đưa tất cả dữ liệu vào một kho lưu trữ duy nhất.

Data Virtualization là một trong những công nghệ hỗ trợ cách tiếp cận này.

Data Fabric có thay thế Data Lake không?

Không.

Data Lake chủ yếu giải quyết bài toán lưu trữ dữ liệu, trong khi Data Fabric tập trung nhiều hơn vào việc kết nối, khám phá, tích hợp, quản trị và cung cấp dữ liệu.

Data Fabric có thể kết nối với Data Lake như một phần của kiến trúc dữ liệu tổng thể.

Data Fabric và Data Mesh có thể sử dụng cùng nhau không?

Có.

Data Mesh tập trung vào phân quyền sở hữu dữ liệu theo business domain, còn Data Fabric cung cấp các khả năng về kết nối, metadata, tích hợp và governance.

Hai kiến trúc có thể bổ trợ cho nhau.

Data Fabric có liên quan đến AI không?

Có.

Các hệ thống AI cần dữ liệu có chất lượng, dễ truy cập và được quản trị tốt. Data Fabric giúp doanh nghiệp xây dựng nền tảng dữ liệu đáng tin cậy để cung cấp dữ liệu cho Analytics, Machine Learning và Generative AI.

Kết luận

Data Fabric là kiến trúc dữ liệu giúp doanh nghiệp kết nối, quản lý và cung cấp quyền truy cập thống nhất tới dữ liệu nằm trên nhiều hệ thống khác nhau. Thay vì bắt buộc tập trung toàn bộ dữ liệu vào một nơi, Data Fabric sử dụng Data Integration, Data Virtualization, active metadata, AI và Machine Learning để tạo ra một môi trường dữ liệu liên kết.

Để xây dựng một hệ thống dữ liệu có khả năng mở rộng, doanh nghiệp cũng cần hạ tầng Cloud ổn định cho các workload lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu. VNPT Cloud cung cấp hệ sinh thái hạ tầng và dịch vụ Cloud giúp doanh nghiệp chủ động xây dựng, mở rộng và vận hành các hệ thống dữ liệu theo nhu cầu thực tế.