1. Tổng quan về Data platform

Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, dữ liệu là tài sản quan trọng nhất của doanh nghiệp. Tuy nhiên, dữ liệu rời rạc, không đồng bộ gây khó khăn trong quản lý và khai thác. Data platform ra đời như giải pháp tổng thể, giúp doanh nghiệp thu thập, lưu trữ, xử lý và khai thác dữ liệu một cách hiệu quả. Một nền tảng dữ liệu mạnh không chỉ giúp quản lý dữ liệu tập trung mà còn hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế và nâng cao hiệu suất vận hành.

2. Data platform là gì?

Data platform là gì? Đây là hệ thống tích hợp công nghệ, quy trình và công cụ, cho phép doanh nghiệp:

• Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn: website, CRM, ERP, IoT, mạng xã hội…
• Lưu trữ dữ liệu tập trung trong Data Warehouse hoặc Data Lake
• Xử lý và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo chất lượng
• Phân tích dữ liệu, trực quan hóa thông tin, hỗ trợ ra quyết định

Một nền tảng dữ liệu doanh nghiệp giúp các phòng ban truy cập dữ liệu một cách thống nhất, tăng tốc độ và hiệu quả khai thác.

3. Vai trò của Data platform đối với doanh nghiệp

Quản lý dữ liệu tập trung và hiệu quả

Trước khi có Data platform, nhiều doanh nghiệp gặp vấn đề “data silo”, nghĩa là dữ liệu bị phân tán theo phòng ban, gây khó khăn khi tổng hợp. Với nền tảng dữ liệu, tất cả dữ liệu được gom về một hệ thống tập trung, giúp quản lý dữ liệu (data management) hiệu quả, dễ truy xuất, và kiểm soát chất lượng.

Hỗ trợ ra quyết định chính xác

Dữ liệu tập trung và chuẩn hóa cho phép trực quan hóa theo thời gian thực, giúp lãnh đạo ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decision) thay vì cảm tính. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành như tài chính, bán lẻ, logistics, hay sản xuất.

Tăng hiệu quả vận hành và tiết kiệm chi phí

Data platform giúp tự động hóa nhiều quy trình thủ công: thu thập dữ liệu, chuẩn hóa dữ liệu, lập báo cáo. Nhờ đó, doanh nghiệp tiết kiệm nhân lực, giảm lỗi, tăng tốc độ xử lý và tối ưu chi phí vận hành.

Nền tảng cho AI và Machine Learning

Một Data platform hiện đại chính là cơ sở để triển khai AI/ML. Khi dữ liệu được chuẩn hóa và tích hợp, doanh nghiệp có thể triển khai các mô hình dự đoán, phân tích hành vi khách hàng, tối ưu marketing, hoặc dự đoán nhu cầu sản xuất.

4. Thành phần của một Data platform

Một Data platform điển hình bao gồm 5 lớp:

• Lớp thu thập dữ liệu (Data Ingestion Layer):
  • Kết nối các nguồn dữ liệu nội bộ và bên ngoài.
  • Hỗ trợ thu thập dữ liệu thời gian thực hoặc theo batch.
• Lớp lưu trữ dữ liệu (Data Storage Layer):
  • Kho dữ liệu (Data Warehouse) cho dữ liệu có cấu trúc.
  • Hồ dữ liệu (Data Lake) cho dữ liệu phi cấu trúc.
  • Có thể triển khai on-premise, cloud hoặc hybrid.
• Lớp xử lý dữ liệu (Data Processing Layer):
  • Làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu, loại bỏ trùng lặp.
  • Tích hợp ETL/ELT để chuyển dữ liệu vào kho/lake.
• Lớp phân tích và trực quan hóa (Analytics Layer):
  • Dashboard, báo cáo BI.
  • Cho phép các phòng ban ra quyết định dựa trên dữ liệu trực quan.
• Lớp quản trị dữ liệu (Governance Layer):
  • Phân quyền truy cập dữ liệu.
  • Kiểm soát chất lượng dữ liệu, bảo mật.
  • Tuân thủ tiêu chuẩn và quy định (GDPR, PDPA…).

Khi 5 lớp hoạt động nhịp nhàng, nền tảng dữ liệu trở nên linh hoạt, an toàn, dễ mở rộng.

5. Triển khai Platform: Hướng dẫn chi tiết

Xác định mục tiêu và nhu cầu

Trước khi triển khai, doanh nghiệp cần xác định rõ:

• Tích hợp dữ liệu bán hàng, marketing hay sản xuất?
• Cần hệ thống báo cáo tự động?
• Mục tiêu phân tích và ra quyết định là gì?

Thiết kế kiến trúc nền tảng dữ liệu

Chọn mô hình phù hợp:

• On-premise: bảo mật cao, dữ liệu nhạy cảm.
• Cloud Data platform: linh hoạt, dễ mở rộng, tiết kiệm chi phí.
• Hybrid: kết hợp hai mô hình trên. Các công nghệ phổ biến: AWS, Azure, Google Cloud, Databricks, Snowflake.

Xây dựng pipeline dữ liệu

• Sử dụng ETL/ELT tools như Airflow, Fivetran, Talend để thu thập, xử lý dữ liệu.
• Thiết lập data warehouse/lake để lưu trữ dữ liệu lâu dài.

Phân tích và trực quan hóa

• Cài đặt công cụ Power BI, Tableau, Looker để phân tích dữ liệu.
• Dashboard và báo cáo theo thời gian thực giúp lãnh đạo ra quyết định nhanh và chính xác.

Quản lý dữ liệu và bảo mật

Áp dụng data governance:

• Phân quyền truy cập dữ liệu
• Mã hóa dữ liệu, đảm bảo bảo mật
• Tuân thủ các tiêu chuẩn (GDPR, PDPA…)

Đánh giá và tối ưu

• Đo lường hiệu suất hệ thống, tốc độ xử lý.
• Theo dõi mức độ sử dụng của các phòng ban.
• Tối ưu pipeline để nâng cao hiệu suất và giảm chi phí vận hành.

6. Lợi ích thực tế khi triển khai nền tảng dữ liệu

Lợi ích	Tác động
Tích hợp dữ liệu đa nguồn	Giảm thời gian tổng hợp, tăng độ chính xác
Quản lý dữ liệu tập trung	Dễ truy xuất, bảo mật cao
Ra quyết định nhanh	Nâng cao năng lực điều hành
Giảm chi phí vận hành	Tối ưu nhân lực và tài nguyên IT
Nền tảng cho AI/ML	Chuẩn bị cho các mô hình thông minh

7. Xu hướng phát triển của Data platform

Cloud Data platform

Ngày nay, Cloud Data platform đang trở thành xu hướng chủ đạo nhờ khả năng mở rộng linh hoạt, tiết kiệm chi phí và hỗ trợ tích hợp AI/ML. Ưu điểm:

• Không cần đầu tư hạ tầng vật lý lớn, giảm chi phí bảo trì.
• Dễ dàng mở rộng dung lượng lưu trữ và khả năng xử lý khi doanh nghiệp tăng trưởng dữ liệu.
• Cho phép triển khai nhanh các công cụ phân tích dữ liệu, dashboard và báo cáo thời gian thực.

AI trong quản lý dữ liệu

AI đang thay đổi cách quản lý và khai thác dữ liệu:

• Tự động làm sạch dữ liệu: phát hiện dữ liệu trùng, lỗi hoặc thiếu, giúp pipeline luôn chính xác.
• Tối ưu pipeline dữ liệu: AI phân tích khối lượng dữ liệu lớn để tối ưu thứ tự xử lý, giảm thời gian và chi phí.
• Phân tích dự đoán: sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán xu hướng, nhu cầu khách hàng, tối ưu marketing hoặc sản xuất.

Self-Service Analytics

Một xu hướng quan trọng khác là Self-Service Analytics, giúp nhân viên không chuyên về IT vẫn có thể:

• Truy xuất dữ liệu từ nền tảng dữ liệu.
• Tạo dashboard và báo cáo trực quan mà không cần nhờ bộ phận IT.
• Phân tích và đưa ra insight để hỗ trợ quyết định ngay trong công việc hằng ngày.

8. Những sai lầm khi triển khai Data platform

Không xác định rõ mục tiêu triển khai

Nhiều doanh nghiệp triển khai Data platform chỉ vì “xu hướng” mà không xác định mục tiêu cụ thể.

• Hậu quả: hệ thống dư thừa, khó sử dụng, dữ liệu không phục vụ đúng nhu cầu.
• Giải pháp: Lập data strategy rõ ràng: xác định mục tiêu kinh doanh, loại dữ liệu cần thu thập, phân quyền truy cập.

Thiếu chiến lược quản lý dữ liệu

Không có kế hoạch data governance sẽ dẫn đến dữ liệu trùng, thiếu hoặc sai lệch.

• Ví dụ: báo cáo doanh thu tổng hợp từ nhiều phòng ban không đồng nhất vì dữ liệu chưa chuẩn hóa.
• Giải pháp: xây dựng chính sách quản lý dữ liệu, chuẩn hóa format dữ liệu, lập pipeline kiểm tra chất lượng tự động.

Bỏ qua vấn đề bảo mật dữ liệu

Dữ liệu doanh nghiệp là tài sản quý giá, đặc biệt là dữ liệu khách hàng.

• Sai lầm: triển khai hệ thống mà không mã hóa dữ liệu, không phân quyền truy cập.
• Hậu quả: rò rỉ thông tin, vi phạm pháp luật (GDPR, PDPA) và mất uy tín.
• Giải pháp: áp dụng data governance, mã hóa, phân quyền truy cập chi tiết và kiểm toán thường xuyên.

Không đào tạo người dùng

Một Data platform dù tốt nhưng nếu người dùng không biết cách sử dụng sẽ bị lãng phí. Hậu quả: dữ liệu không được khai thác, dashboard và báo cáo bỏ trống hoặc sai lệch. Giải pháp: đào tạo nhân viên, hướng dẫn cách truy xuất dữ liệu, tạo dashboard, báo cáo theo nhu cầu thực tế.

Không đánh giá và tối ưu sau triển khai

Một số doanh nghiệp triển khai xong thì “bỏ quên”, không đánh giá hiệu suất và nhu cầu thay đổi dữ liệu. Hậu quả: tốc độ truy xuất chậm, hệ thống không còn phù hợp khi doanh nghiệp mở rộng. Giải pháp: thường xuyên đo lường hiệu suất, rà soát pipeline và cập nhật kiến trúc khi cần.

9. Kết luận

Data platform là nền tảng chiến lược giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu tối ưu, ra quyết định thông minh và tăng hiệu quả vận hành.

Để triển khai thành công, doanh nghiệp cần:

• Xác định mục tiêu dữ liệu rõ ràng,
• Chọn kiến trúc phù hợp với quy mô và nhu cầu,
• Quản lý dữ liệu hiệu quả,
• Đào tạo nhân sự sử dụng và khai thác nền tảng dữ liệu.

Công ty TNHH Giải pháp Phân tích Dữ liệu Insight Data (INDA) là đơn vị hàng đầu cung cấp các dịch vụ và giải pháp về dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI). Với chuyên môn sâu trong lĩnh vực Big Data và Data Analytics, chúng tôi cung cấp danh mục dịch vụ toàn diện bao gồm tư vấn và triển khai, thuê ngoài nhân sự IT, đào tạo và cung cấp bản quyền phần mềm. Đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm của chúng tôi luôn cam kết đề cao chất lượng, tính chuyên nghiệp và sự thấu hiểu khách hàng - đồng hành cùng doanh nghiệp để mang đến những giải pháp phù hợp, hiệu quả, giúp khai mở tối đa tiềm năng từ dữ liệu.

Một số dịch vụ cơ bản INDA đang cung cấp:

• Triển khai kho dữ liệu: Tư vấn, xây dựng, hỗ trợ về Data Warehouse và di chuyển Data Warehouse lên cloud.
• Dịch vụ phát triển phần mềm: Tư vấn và hỗ trợ trang bị giấy phép phần mềm bản quyền (License).
• Dịch vụ Outsourcing - Cho thuê nhân sự ngành Data: Tuyển dụng và sàng lọc ứng viên, có phương án dự phòng thay thế nhân sự kịp thời.
• Dịch vụ Xây dựng Báo cáo BI: Cung cấp giải pháp chuyên sâu về Power BI.