Data Platform là gì? Nền tảng dữ liệu hoạt động như thế nào?

Khi số lượng nguồn dữ liệu ngày càng tăng, việc thu thập, lưu trữ và khai thác chúng bằng các công cụ riêng lẻ sẽ trở nên phức tạp. Data Platform được xây dựng để giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp một nền tảng chung cho nhiều hoạt động liên quan đến dữ liệu. Vậy Data Platform là gì? Hãy cùng tìm hiểu trong bài viết dưới đây.

Data Platform là gì?

Data Platform (nền tảng dữ liệu) là một hệ thống hoặc tập hợp các công nghệ được sử dụng để thu thập, lưu trữ, xử lý, chuyển đổi, quản trị và phân tích dữ liệu.

Thay vì mỗi bộ phận sử dụng một công cụ riêng biệt, Data Platform tạo ra môi trường chung để dữ liệu có thể di chuyển từ nguồn phát sinh đến các ứng dụng phân tích, báo cáo, Business Intelligence (BI), Machine Learning hoặc AI.

Một Data Platform có thể bao gồm nhiều thành phần khác nhau như:

• Công cụ thu thập dữ liệu;
• Data Pipeline;
• Database;
• Data Warehouse;
• Data Lake;
• Công cụ ETL/ELT;
• Hệ thống phân tích và BI;
• Công cụ Data Governance;
• Công nghệ giám sát chất lượng dữ liệu.

Vì vậy, Data Platform không đơn thuần là một hệ thống lưu trữ dữ liệu. Nó bao phủ nhiều giai đoạn trong vòng đời của dữ liệu, từ khi dữ liệu được tạo ra đến khi được chuyển thành thông tin có giá trị cho doanh nghiệp.

Data Platform hoạt động như thế nào?

Cách hoạt động cụ thể phụ thuộc vào kiến trúc và công nghệ mà doanh nghiệp lựa chọn. Tuy nhiên, một Data Platform thường xử lý dữ liệu qua các bước chính sau.

Thu thập dữ liệu

Dữ liệu đầu tiên được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn:

• Website;
• Ứng dụng di động;
• CRM;
• ERP;
• Database;
• File;
• API;
• Thiết bị IoT;
• Log hệ thống;
• Các nền tảng SaaS.

Quá trình đưa dữ liệu từ các nguồn này vào Data Platform thường được gọi là Data Ingestion.

Dữ liệu có thể được thu thập theo batch, tức xử lý theo từng lô định kỳ, hoặc được truyền liên tục theo thời gian thực thông qua các hệ thống streaming.

Lưu trữ dữ liệu

Sau khi thu thập, dữ liệu cần được lưu vào hệ thống phù hợp.

Tùy theo mục đích sử dụng, Data Platform có thể sử dụng:

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

Ví dụ, dữ liệu giao dịch của ứng dụng có thể nằm trong Database, trong khi lượng lớn log, file hình ảnh hoặc dữ liệu chưa cấu trúc có thể được đưa vào Data Lake.

Một Data Platform không nhất thiết chỉ sử dụng một phương thức lưu trữ mà có thể kết hợp nhiều hệ thống khác nhau.

Xử lý và chuyển đổi dữ liệu

Dữ liệu thô thường chưa thể được sử dụng ngay.

Chúng có thể chứa:

• Dữ liệu trùng lặp;
• Giá trị bị thiếu;
• Sai định dạng;
• Nhiều cách biểu diễn khác nhau;
• Thông tin không còn cần thiết.

Các quy trình ETL hoặc ELT sẽ được sử dụng để làm sạch, chuẩn hóa và chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp hơn.

Đây là bước quan trọng để tăng chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu trước khi đưa vào phân tích.

Phân tích và khai thác dữ liệu

Sau khi được xử lý, dữ liệu có thể phục vụ nhiều mục đích như:

• Xây dựng dashboard;
• Báo cáo kinh doanh;
• Business Intelligence;
• Data Analytics;
• Data Science;
• Machine Learning;
• AI;
• Phân tích dự báo.

Các Data Platform hiện đại ngày càng hỗ trợ nhiều workload phân tích và AI trên cùng một môi trường dữ liệu.

Các lớp chính trong một Data Platform

Một Data Platform có thể được xây dựng với quy mô và kiến trúc khác nhau tùy theo nhu cầu sử dụng dữ liệu của từng tổ chức. Tuy nhiên, một nền tảng dữ liệu điển hình thường bao gồm 5 lớp chính: Data Storage, Data Ingestion, Data Transformation, Business Intelligence & Analytics và Data Observability.

Mỗi lớp đảm nhiệm một vai trò riêng, từ lưu trữ, thu thập và xử lý dữ liệu cho đến phân tích, giám sát chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu.

1. Data Storage – Lớp lưu trữ dữ liệu

Data Storage thường là lớp đầu tiên trong một nền tảng dữ liệu. Tùy vào nhu cầu, doanh nghiệp có thể lưu trữ dữ liệu trên hạ tầng on-premises, Cloud Storage hoặc kết hợp nhiều môi trường.

Ba mô hình lưu trữ phổ biến trong Data Platform gồm Data Warehouse, Data Lake và Data Lakehouse.

Data Warehouse

Data Warehouse hay Enterprise Data Warehouse (EDW) tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn vào một kho dữ liệu tập trung và nhất quán.

Mô hình này chủ yếu được sử dụng để quản lý dữ liệu có cấu trúc (Structured Data), phục vụ các nhu cầu đã được xác định rõ như:

• Phân tích dữ liệu.
• Khai phá dữ liệu.
• Business Intelligence.
• AI và Machine Learning.

Nhờ dữ liệu được tổ chức theo cấu trúc rõ ràng, Data Warehouse phù hợp với các hệ thống cần truy vấn và phân tích dữ liệu phục vụ hoạt động kinh doanh.

Data Lake

Data Lake là môi trường lưu trữ có chi phí thấp hơn và có thể chứa lượng lớn dữ liệu thô, thường lên tới quy mô petabyte.

Khác với Data Warehouse, Data Lake có thể lưu trữ cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc dưới nhiều định dạng. Điều này giúp các nhóm nghiên cứu và phân tích có thể làm việc với phạm vi dữ liệu đa dạng hơn.

Trước đây, Data Lake thường được xây dựng trong hệ sinh thái Hadoop. Từ khoảng năm 2015, nhiều hệ thống Data Lake bắt đầu chuyển sang Cloud.

Trong kiến trúc hiện đại, dữ liệu có thể được lưu trên nền tảng Object Storage như Amazon S3, sau đó được xử lý bằng các công cụ như Apache Spark.

Data Lakehouse

Data Lakehouse kết hợp những khả năng của Data Warehouse và Data Lake trong cùng một giải pháp quản lý dữ liệu.

Data Warehouse thường mang lại hiệu suất tốt nhưng có thể tốn kém và gặp hạn chế khi cần mở rộng. Ngược lại, Data Lake tối ưu hơn về chi phí lưu trữ nhưng không có sẵn cấu trúc cần thiết cho một số nhu cầu phân tích.

Data Lakehouse được xây dựng nhằm giải quyết những hạn chế này. Mô hình sử dụng Cloud Object Storage để lưu trữ nhiều loại dữ liệu, bao gồm:

• Structured Data.
• Semi-structured Data.
• Unstructured Data.

Lớp lưu trữ này được kết hợp với các công cụ phân tích để hỗ trợ những workload nâng cao như Business Intelligence và Machine Learning.

2. Data Ingestion – Lớp thu nạp dữ liệu

Data Ingestion là quá trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn và chuyển dữ liệu vào hệ thống lưu trữ. Sau khi được thu nạp, dữ liệu có thể được lưu giữ hoặc tiếp tục xử lý và phân tích.

Đây là một lớp quan trọng bởi chất lượng của hạ tầng dữ liệu phụ thuộc nhiều vào khả năng thu thập và tích hợp dữ liệu.

Nếu quá trình Data Ingestion xảy ra vấn đề như thiếu dữ liệu hoặc sử dụng dataset lỗi thời, các quy trình xử lý và phân tích phía sau cũng có thể bị ảnh hưởng.

Tùy vào yêu cầu của hệ thống, Data Ingestion có thể sử dụng hai mô hình xử lý chính.

Batch Processing

Batch Processing thu thập dữ liệu và gom thành từng lô trước khi chuyển đến hệ thống lưu trữ, thay vì xử lý ngay khi dữ liệu xuất hiện.

Quá trình này có thể chạy theo lịch định kỳ hoặc được kích hoạt khi đáp ứng một số điều kiện được thiết lập trước.

Batch Processing phù hợp với những workload không yêu cầu dữ liệu theo thời gian thực. So với Real-time Processing, mô hình này thường cần ít tài nguyên vận hành và có chi phí thấp hơn.

Real-time Processing

Real-time Processing, còn được gọi là Streaming hoặc Stream Processing, xử lý dữ liệu ngay khi hệ thống nhận được dữ liệu thay vì chờ gom thành từng lô.

Dữ liệu được thu thập, chuyển đổi và tải liên tục, giúp hệ thống có thể khai thác thông tin mới nhanh hơn.

Tuy nhiên, Real-time Processing thường tốn kém hơn do hạ tầng phải liên tục theo dõi và xử lý dữ liệu từ các nguồn.

3. Data Transformation – Lớp chuyển đổi dữ liệu

Data Transformation chịu trách nhiệm thay đổi cấu trúc hoặc định dạng dữ liệu để dữ liệu có thể được sử dụng cho hoạt động phân tích và những dự án liên quan.

Ví dụ, dữ liệu không có cấu trúc có thể được chuyển đổi sang định dạng phù hợp với SQL để thuận tiện hơn cho việc tìm kiếm và truy vấn.

Quá trình chuyển đổi có thể diễn ra trước hoặc sau khi dữ liệu được đưa vào hệ thống lưu trữ. Từ đó hình thành hai mô hình phổ biến là ETL và ELT.

ETL – Extract, Transform, Load

Với ETL, dữ liệu được trích xuất từ nguồn, chuyển đổi sang cấu trúc hoặc định dạng cần thiết rồi mới tải vào hệ thống đích.

Quy trình gồm: Extract → Transform → Load

ETL phù hợp với các doanh nghiệp sử dụng hệ thống phân tích nội bộ vì dữ liệu đã được chuẩn bị trước khi đưa vào kho lưu trữ. Các tổ chức sử dụng Data Warehouse on-premises thường áp dụng mô hình này.

ELT – Extract, Load, Transform

Sự phát triển của các Cloud Data Warehouse đã tạo điều kiện cho mô hình ELT trở nên phổ biến hơn.

Quy trình gồm: Extract → Load → Transform

Thay vì chuyển đổi trước, dữ liệu thô được tải trực tiếp vào Data Warehouse. Dữ liệu sau đó mới được chuyển đổi khi cần, thường trong quá trình thực hiện truy vấn.

Khả năng mở rộng của Cloud giúp mô hình này phù hợp với các nền tảng Data Warehouse hiện đại.

4. Business Intelligence và Data Analytics

Lớp tiếp theo của Data Platform bao gồm các công cụ Business Intelligence (BI) và Data Analytics, giúp người dùng khai thác dữ liệu phục vụ Business Analytics và Big Data Analytics.

Tại đây, người dùng có thể thực hiện nhiều tác vụ như:

• Truy vấn dữ liệu.
• Phân tích dữ liệu.
• Trực quan hóa dữ liệu.
• Khai thác thông tin và insight từ dữ liệu.

Đối với nhiều bộ phận trong doanh nghiệp, đây cũng là lớp mà người dùng trực tiếp tương tác với Data Platform.

Chẳng hạn, Data Scientist và các nhà nghiên cứu có thể phân tích dữ liệu để tìm kiếm những insight có giá trị. Bộ phận Marketing có thể khai thác dữ liệu để hiểu khách hàng tốt hơn và xác định các hoạt động tiềm năng.

Trong khi đó, đội ngũ Supply Chain có thể sử dụng kết quả phân tích để tối ưu quy trình hoặc tìm kiếm nhà cung cấp phù hợp hơn.

Có thể xem đây là một trong những lớp quan trọng nhất về mặt khai thác giá trị, bởi mục tiêu cuối cùng của việc thu thập và xử lý dữ liệu là biến dữ liệu thành thông tin hữu ích cho tổ chức.

5. Data Observability – Lớp giám sát dữ liệu

Data Observability là hoạt động theo dõi, quản lý và duy trì dữ liệu nhằm đảm bảo ba yếu tố quan trọng: chất lượng, tính sẵn sàng và độ tin cậy của dữ liệu.

Lớp Data Observability có thể bao gồm nhiều hoạt động như:

• Tracking.
• Logging.
• Alerting.
• Anomaly Detection.

Khi các thông tin này được tổng hợp và hiển thị trên dashboard, đội ngũ vận hành có thể phát hiện và xử lý vấn đề dữ liệu gần với thời gian thực.

Ví dụ, Data Observability giúp đội ngũ Data Engineering theo dõi dữ liệu đang di chuyển qua hệ thống như thế nào, xác định vị trí dữ liệu bị xử lý chậm hoặc phát hiện thành phần đang gặp sự cố.

Các công cụ Observability cũng có thể gửi cảnh báo cho quản lý, đội ngũ dữ liệu và những bên liên quan khi xuất hiện vấn đề tiềm ẩn. Nhờ đó, tổ chức có thể chủ động xử lý sự cố trước khi chúng ảnh hưởng đến các quy trình phân tích phía sau.

Nhìn chung, 5 lớp Data Storage, Data Ingestion, Data Transformation, Business Intelligence & Analytics và Data Observability tạo thành chuỗi xử lý dữ liệu tương đối hoàn chỉnh của một Data Platform. Dữ liệu được lưu trữ, thu nạp, chuyển đổi, khai thác và liên tục giám sát để duy trì chất lượng cũng như độ tin cậy trong suốt quá trình sử dụng.

Các loại Data Platform phổ biến

Data Platform có thể được xây dựng và cấu hình theo từng mục đích sử dụng. Dựa trên chức năng, nền tảng dữ liệu thường được chia thành 4 loại chính:

• Enterprise Data Platform (EDP).
• Big Data Platform (BDP).
• Cloud Data Platform (CDP).
• Customer Data Platform (CDP).

Enterprise Data Platform (EDP)

Enterprise Data Platform là nền tảng dữ liệu doanh nghiệp, được xây dựng để tập trung dữ liệu và giúp các bộ phận trong tổ chức dễ dàng truy cập, khai thác dữ liệu.

Trước đây, EDP thường lưu trữ dữ liệu trên hạ tầng on-premises, Operational Database hoặc Data Warehouse, chủ yếu là dữ liệu có cấu trúc về khách hàng, tài chính và chuỗi cung ứng.

Các nền tảng hiện đại mở rộng mô hình này nhằm:

• Đảm bảo dữ liệu chính xác và kịp thời.
• Giảm tình trạng Data Silo.
• Hỗ trợ Self-service Data.
• Tăng tính linh hoạt và tối ưu chi phí nhờ công nghệ Cloud-native.

EDP hiện đại dựa trên hai nguyên tắc quan trọng:

• Availability: Dữ liệu luôn sẵn sàng trong Data Lake, Data Warehouse hoặc Data Lakehouse. Việc tách Storage và Compute giúp tổ chức lưu trữ lượng lớn dữ liệu với chi phí hợp lý hơn.
• Elasticity: Tài nguyên Compute trên Cloud có thể tự động tăng hoặc giảm theo workload. Khi nhu cầu phân tích tăng, hệ thống có thể mở rộng năng lực xử lý và thu hẹp khi nhu cầu giảm.

Big Data Platform (BDP)

Big Data Platform là nền tảng chuyên thu thập, xử lý và lưu trữ khối lượng dữ liệu rất lớn, thường bao gồm cả dữ liệu theo thời gian thực.

Do quy mô dữ liệu lớn, BDP thường sử dụng Distributed Computing để phân phối dữ liệu và hoạt động xử lý trên nhiều máy chủ.

Điểm nổi bật của Big Data Platform là khả năng xử lý tốc độ cao và thực hiện các truy vấn phức tạp trên tập dữ liệu lớn, bao gồm:

• Structured Data.
• Semi-structured Data.
• Unstructured Data.

BDP thường được ứng dụng trong Big Data Analytics, phát hiện gian lận, Predictive Analytics và Recommendation System.

Nền tảng này có thể được cung cấp dưới dạng SaaS, nằm trong dịch vụ Data as a Service (DaaS) hoặc một bộ giải pháp Cloud Computing.

Cloud Data Platform (CDP)

Cloud Data Platform là nền tảng dữ liệu được triển khai trên môi trường Cloud. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể sử dụng tài nguyên lưu trữ và xử lý linh hoạt hơn so với việc tự duy trì toàn bộ hạ tầng phần cứng on-premises.

Một số đặc điểm chính của Cloud Data Platform gồm:

• Có thể sử dụng mô hình pay-as-you-go.
• Dung lượng lưu trữ có thể tăng hoặc giảm theo nhu cầu.
• Không cần duy trì nền tảng phần cứng on-premises.
• Có thể hỗ trợ Big Data, Enterprise Data hoặc Customer Data.
• Có thể tích hợp Advanced Analytics, Machine Learning và Data Visualization.

Customer Data Platform (CDP)

Customer Data Platform là nền tảng thu thập và hợp nhất dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn để tạo ra một gó nhìn thống nhất và đầy đủ về từng khách hàng.

Dữ liệu có thể được thu thập từ:

• Hệ thống CRM.
• Mạng xã hội.
• Các điểm tương tác với doanh nghiệp.
• Hệ thống giao dịch.
• Dữ liệu phân tích website.

Việc xây dựng góc nhìn khách hàng 360 độ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi và sở thích của khách hàng. Từ đó, tổ chức có thể triển khai Marketing chính xác hơn, cải thiện trải nghiệm người dùng và tìm kiếm các cơ hội doanh thu mới.

Lợi ích của Data Platform đối với doanh nghiệp

Việc xây dựng một nền tảng dữ liệu thống nhất có thể mang lại nhiều lợi ích.

Giảm tình trạng Data Silo

Data silo xuất hiện khi dữ liệu bị chia tách giữa nhiều bộ phận hoặc hệ thống khác nhau.

Ví dụ, bộ phận kinh doanh có một bộ dữ liệu khách hàng trong CRM, trong khi marketing và chăm sóc khách hàng sử dụng những hệ thống khác.

Data Platform giúp kết nối những nguồn dữ liệu này, từ đó tạo ra cái nhìn thống nhất hơn.

Tăng tốc phân tích dữ liệu

Khi Data Pipeline, Storage và Analytics được kết nối trên một nền tảng chung, quá trình đưa dữ liệu từ nguồn đến báo cáo có thể được đơn giản hóa.

Điều này giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian từ lúc dữ liệu được tạo ra đến lúc có thể khai thác chúng.

Cải thiện chất lượng dữ liệu

Các bước kiểm tra, làm sạch và chuẩn hóa giúp hạn chế tình trạng dữ liệu sai, trùng lặp hoặc không thống nhất.

Dữ liệu có chất lượng tốt hơn cũng giúp báo cáo và mô hình phân tích đáng tin cậy hơn.

Hỗ trợ AI và Machine Learning

AI và Machine Learning cần lượng lớn dữ liệu có thể truy cập và đủ chất lượng.

Một Data Platform được thiết kế tốt có thể cung cấp nền tảng dữ liệu cho quá trình xây dựng, huấn luyện và vận hành các mô hình AI.

Khả năng mở rộng

Khi doanh nghiệp phát triển, cả số lượng người dùng và khối lượng dữ liệu đều có thể tăng.

Các Data Platform sử dụng hạ tầng Cloud có thể mở rộng Compute hoặc Storage theo nhu cầu, giúp hệ thống thích ứng tốt hơn với sự thay đổi của workload.

Data Platform khác Database như thế nào?

Data Platform và Database thường bị nhầm lẫn, nhưng đây là hai khái niệm khác nhau.

Có thể hiểu đơn giản: Database là nơi quản lý dữ liệu, còn Data Platform là hệ sinh thái lớn hơn giúp đưa dữ liệu từ nguồn đến nơi khai thác.

Database vì vậy có thể chỉ là một trong nhiều thành phần của Data Platform.

Data Platform, Data Warehouse và Data Lake khác nhau thế nào?

Ba thuật ngữ này cũng thường xuất hiện cùng nhau.

Vì vậy, Data Warehouse hay Data Lake không nhất thiết cạnh tranh với Data Platform. Trong nhiều kiến trúc, chúng chính là các thành phần lưu trữ bên trong nền tảng dữ liệu.

Khi nào doanh nghiệp cần Data Platform?

Không phải mọi tổ chức đều cần xây dựng ngay một Data Platform phức tạp.

Tuy nhiên, doanh nghiệp nên cân nhắc khi xuất hiện những vấn đề như:

• Dữ liệu nằm ở quá nhiều hệ thống;
• Báo cáo phải tổng hợp thủ công;
• Các phòng ban sử dụng số liệu không giống nhau;
• Data Pipeline ngày càng phức tạp;
• Khối lượng dữ liệu tăng nhanh;
• Muốn xây dựng hệ thống BI tập trung;
• Cần xử lý dữ liệu lớn;
• Có nhu cầu triển khai AI hoặc Machine Learning;
• Cần quản trị và bảo mật dữ liệu tập trung.

Khi đó, Data Platform giúp tạo ra một kiến trúc thống nhất thay vì tiếp tục bổ sung từng công cụ độc lập.

Câu hỏi thường gặp về Data Platform

Data Platform có phải Database không?

Không. Database tập trung vào việc lưu trữ, truy vấn và quản lý dữ liệu, trong khi Data Platform có phạm vi rộng hơn, bao gồm thu thập, lưu trữ, xử lý, phân tích và quản trị dữ liệu.

Modern Data Platform là gì?

Modern Data Platform là nền tảng dữ liệu hiện đại thường sử dụng kiến trúc Cloud và các công nghệ hỗ trợ khả năng mở rộng, tự động hóa, xử lý thời gian thực, Analytics, Machine Learning và AI.

Cloud Data Platform là gì?

Cloud Data Platform là nền tảng dữ liệu trong đó một phần hoặc toàn bộ các thành phần lưu trữ, xử lý và phân tích được triển khai trên hạ tầng Cloud.

Data Platform gồm những thành phần nào?

Một Data Platform thường gồm Data Ingestion, Data Integration, Storage, Processing, Transformation, Analytics, Data Governance, Security và Data Observability.

Data Warehouse có phải Data Platform không?

Không hoàn toàn. Data Warehouse là hệ thống chuyên phục vụ lưu trữ và phân tích dữ liệu đã được xử lý, trong khi Data Platform có phạm vi rộng hơn. Data Warehouse có thể là một thành phần nằm bên trong Data Platform.

Kết luận

Data Platform là nền tảng giúp doanh nghiệp thu thập, lưu trữ, xử lý, quản trị và khai thác dữ liệu trong một hệ sinh thái thống nhất. Thay vì để dữ liệu phân tán giữa nhiều công cụ và phòng ban, Data Platform giúp kết nối các nguồn dữ liệu và tạo nền tảng cho BI, Analytics, Machine Learning cũng như AI.

Khi nhu cầu lưu trữ và xử lý dữ liệu ngày càng tăng, việc kết hợp Data Platform với hạ tầng Cloud cũng giúp doanh nghiệp linh hoạt hơn trong mở rộng tài nguyên và triển khai các workload dữ liệu. Doanh nghiệp có thể tham khảo hệ sinh thái VNPT Cloud để xây dựng nền tảng Compute, Storage, Database, Backup và bảo mật phù hợp với nhu cầu thực tế.