Trong kỷ nguyên dữ liệu hiện nay, các doanh nghiệp phải đối mặt với lượng thông tin khổng lồ, từ dữ liệu khách hàng, giao dịch, đến dữ liệu vận hành và IoT. Truyền thống, các tổ chức thường triển khai Data Platform tập trung, nơi mọi dữ liệu được lưu trữ tại một kho trung tâm. Tuy nhiên, mô hình này đang bộc lộ nhiều hạn chế, từ hiệu suất truy xuất, bảo mật đến khả năng mở rộng. Vì vậy, data platform phi tập trung (Decentralized Data Platform) đang trở thành xu hướng nổi bật, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quản trị dữ liệu, bảo mật và khả năng phân quyền.

1. Data Platform Phi Tập Trung là gì?

Data platform phi tập trung là kiến trúc dữ liệu trong đó dữ liệu không được lưu trữ tại một kho trung tâm duy nhất mà được phân tán trên nhiều node hoặc domain. Mỗi domain hoặc bộ phận sở hữu quyền quản lý dữ liệu riêng, đồng thời dữ liệu vẫn có thể truy cập thông qua các API chuẩn hóa hoặc data products.

Mô hình này giúp doanh nghiệp linh hoạt hơn trong việc quản lý, mở rộng và bảo mật dữ liệu. Khác với data platform tập trung, nơi mọi dữ liệu được gom về một kho chung và phụ thuộc hoàn toàn vào đội ngũ IT trung tâm, mô hình phi tập trung tăng khả năng mở rộng theo chiều ngang, giảm nghẽn cổ chai và nâng cao bảo mật.

Hai hướng triển khai phổ biến của data platform phi tập trung là:

• Phân tán cấp hạ tầng: dữ liệu được lưu trữ trên nhiều node với cơ chế replication và fault tolerance.
• Phân tán cấp quyền sở hữu dữ liệu: mỗi domain hoặc bộ phận quản lý dữ liệu của mình theo chuẩn thống nhất, tư duy cốt lõi của Data Mesh.

Xu hướng phi tập trung này được thúc đẩy bởi nhu cầu của doanh nghiệp đa quốc gia, yêu cầu bảo mật cao và mong muốn hệ thống hoạt động liên tục ngay cả khi một node gặp sự cố.

2. Giới hạn của Data Platform tập trung

Các mô hình tập trung đã phục vụ doanh nghiệp trong nhiều năm, nhưng khi dữ liệu tăng trưởng mạnh, những vấn đề sau bắt đầu xuất hiện:

• Hiệu suất và khả năng mở rộng: Khi tất cả dữ liệu tập trung tại một kho, việc truy xuất đồng thời từ nhiều phòng ban tạo ra nghẽn cổ chai, giảm tốc độ phân tích và ra quyết định.
• Rủi ro bảo mật: Mọi dữ liệu tập trung trong một điểm duy nhất khiến doanh nghiệp dễ bị tấn công. Một lỗ hổng có thể dẫn đến rò rỉ toàn bộ dữ liệu.
• Chi phí và quản lý: Chi phí mở rộng theo chiều dọc (scale-up) cao, trong khi đội ngũ IT trung tâm phải quản lý pipeline phức tạp và chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều nguồn, dẫn đến áp lực vận hành cao.

Những hạn chế này khiến nhiều doanh nghiệp cân nhắc chuyển sang mô hình phi tập trung, vừa đảm bảo bảo mật vừa nâng cao hiệu suất và khả năng mở rộng.

3. Cách hoạt động của Data Platform Phi Tập Trung

Mô hình phi tập trung vận hành theo các nguyên tắc cơ bản, giúp doanh nghiệp quản lý dữ liệu linh hoạt và hiệu quả hơn.

Distributed Storage

Dữ liệu được lưu trên nhiều node với cơ chế replication và fault tolerance, giúp hệ thống chịu lỗi tốt và giảm nguy cơ mất dữ liệu. Đây là yếu tố cốt lõi giúp data platform phi tập trung vượt trội so với mô hình tập trung truyền thống.

Data Ownership theo domain

Mỗi bộ phận sở hữu dữ liệu và pipeline riêng, theo tư duy Data Mesh. Điều này giúp doanh nghiệp phân quyền dữ liệu rõ ràng, tăng tốc độ ra quyết định và giảm sự phụ thuộc vào IT trung tâm.

Metadata & Governance tập trung nhẹ

Mặc dù dữ liệu phân tán, metadata vẫn được quản lý tập trung để theo dõi lineage, audit và truy vấn. Các công cụ như Amundsen hay OpenMetadata giúp doanh nghiệp nắm rõ nguồn gốc dữ liệu và đảm bảo tuân thủ governance.

Giao tiếp thông qua API và data products

Các domain xuất dữ liệu dưới dạng sản phẩm dữ liệu (data product), cho phép các bộ phận khác truy cập mà không cần biết dữ liệu gốc nằm ở đâu. Điều này vừa tối ưu truy xuất dữ liệu vừa giữ tính linh hoạt cho hệ thống.

Cơ chế đồng thuận (nếu sử dụng blockchain)

Một số triển khai dùng blockchain để đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu, nhưng không phải mọi data platform phi tập trung đều cần blockchain. Blockchain thường áp dụng cho các dữ liệu nhạy cảm hoặc cần minh bạch tuyệt đối.

4. Lợi ích của Data Platform Phi Tập Trung

Data platform phi tập trung mang lại nhiều lợi ích quan trọng cho doanh nghiệp:

• Tăng bảo mật dữ liệu: Không còn điểm tập trung duy nhất, giảm rủi ro hacker tấn công. Replication giúp dữ liệu vẫn an toàn ngay cả khi một node gặp sự cố.
• Hiệu suất truy xuất tối ưu: Dữ liệu lưu gần nơi phát sinh giúp truy xuất nhanh hơn, giảm độ trễ và tăng tốc ra quyết định.
• Giảm tải cho đội ngũ IT: Mỗi domain quản lý pipeline riêng, IT trung tâm chỉ cần theo dõi metadata và chuẩn hóa đầu ra.
• Khả năng mở rộng linh hoạt: Doanh nghiệp có thể thêm node hoặc domain mới mà không cần nâng cấp toàn bộ hệ thống.
• Tăng tính minh bạch: Lineage dữ liệu được theo dõi rõ ràng, giúp quản trị dữ liệu hiệu quả hơn.

Lợi ích này giải thích tại sao nhiều doanh nghiệp lớn đang chuyển dần từ mô hình tập trung sang data platform phi tập trung.

5. Thách thức khi triển khai Data Platform Phi Tập Trung

Mô hình phi tập trung cũng đặt ra một số thách thức:

• Tiêu chuẩn hóa và governance: Cần xây dựng chuẩn về API, catalog và format dữ liệu để đảm bảo dữ liệu từ nhiều domain tích hợp dễ dàng.
• Chi phí triển khai: Nếu không kiểm soát replication và storage hợp lý, chi phí có thể tăng nhanh.
• Năng lực nhân sự: Cần đội ngũ hiểu kiến trúc phân tán, data governance và các công cụ hỗ trợ.

Những thách thức này đòi hỏi doanh nghiệp phải có kế hoạch chiến lược và đội ngũ đủ năng lực để triển khai.

6. Các mô hình triển khai phổ biến

Data Mesh – mô hình Data Platform phi tập trung theo domain

Data Mesh phân quyền quản lý dữ liệu theo domain, mỗi domain sở hữu pipeline và data product của mình. Mô hình này phù hợp với doanh nghiệp lớn, nhiều bộ phận độc lập, giúp tăng tốc ra quyết định và giảm phụ thuộc vào IT trung tâm.

Đây là cách triển khai phổ biến của data platform phi tập trung hiện nay.

Distributed Data Lake

Dữ liệu được lưu trên nhiều cluster phân tán, thích hợp với tổ chức có dữ liệu lớn và cần mở rộng theo chiều ngang.

Blockchain-based Data Platform

Sử dụng blockchain để lưu trữ dữ liệu quan trọng, đảm bảo bất biến và minh bạch. Thường áp dụng trong ngành tài chính, bảo hiểm hoặc dữ liệu nhạy cảm.

7. Công nghệ hỗ trợ Data Platform Phi Tập Trung

Các công nghệ phổ biến hỗ trợ triển khai:

• Storage: MinIO, Ceph, HDFS, Delta Lake – lưu trữ phân tán, replication, high availability.
• Compute: Kubernetes, Ray – quản lý workload phân tán, tối ưu hiệu suất.
• Streaming: Kafka, Pulsar – xử lý dữ liệu thời gian thực.
• Governance: OpenMetadata, Amundsen – theo dõi lineage và quản lý metadata.
• Data Mesh tools: Databricks Data Intelligence Platform, AWS DataZone – hỗ trợ triển khai theo domain.

Sự kết hợp này tạo thành hệ sinh thái cho data platform phi tập trung, bảo mật, linh hoạt và dễ mở rộng.

8. Khi nào doanh nghiệp nên áp dụng Data Platform Phi Tập Trung?

Các trường hợp nên cân nhắc:

• Doanh nghiệp đa bộ phận, mỗi bộ phận có nhu cầu phân tích dữ liệu riêng.
• Hệ thống cần luôn sẵn sàng, giảm downtime.
• Dữ liệu tăng trưởng nhanh, cần truy xuất thời gian thực.
• Muốn phân quyền rõ ràng về sở hữu dữ liệu theo domain.
• Giảm tải cho đội ngũ IT trung tâm, đồng thời duy trì governance.

Áp dụng đúng thời điểm giúp doanh nghiệp tránh nghẽn cổ chai, bảo mật và chi phí vận hành cao.

9. Kết luận

Data platform phi tập trung là bước tiến quan trọng trong quản trị dữ liệu hiện đại. Mô hình này giúp doanh nghiệp nâng cao bảo mật, tối ưu hiệu suất truy xuất, phân quyền dữ liệu rõ ràng và mở rộng linh hoạt. Thành công phụ thuộc vào chiến lược triển khai, governance chặt chẽ và lựa chọn mô hình phù hợp. Khi được triển khai đúng cách, data platform phi tập trung giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu hiệu quả, tăng tốc ra quyết định và tạo lợi thế cạnh tranh bền vững.

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.