Trong những năm gần đây, thuật ngữ “Kết cấu dữ liệu” hay “Data fabric” đã trở thành một khái niệm được liên kết với việc tích hợp và quản lý dữ liệu doanh nghiệp. Theo Gartner, “Data fabric” được xem là “Xu hướng công nghệ chiến lược hàng đầu cho năm 2022”. Dự báo của Gartner cho rằng vào năm 2024, 25% nhà cung cấp quản lý dữ liệu sẽ cung cấp một khung hoàn chỉnh cho Data fabric – tăng lên từ 5% hiện nay.
Data fabric là gì?
Data fabric, hay Kết cấu dữ liệu, là một kiến trúc giúp tích hợp các luồng dữ liệu khác nhau và các môi trường đám mây thông qua việc sử dụng các hệ thống thông minh và tự động. Trong những thập kỷ qua, sự phát triển của đám mây lai, trí tuệ nhân tạo, Internet vạn vật (IoT) và điện toán biên đã gây ra một sự bùng nổ về lượng dữ liệu, tạo ra những thách thức quản lý phức tạp cho các doanh nghiệp. Vì vậy, việc thống nhất và quản lý môi trường dữ liệu đã trở thành ưu tiên ngày càng cao. Data fabric giúp giải quyết những thách thức này bằng cách hợp nhất các hệ thống dữ liệu khác nhau, tăng cường biện pháp bảo mật và quyền riêng tư, đồng thời cung cấp nhiều khả năng truy cập dữ liệu hơn cho người dùng doanh nghiệp.
Kiến trúc kết cấu dữ liệu (Data fabric)
Không có một kiến trúc dữ liệu duy nhất cho Data fabric vì các doanh nghiệp khác nhau có nhu cầu khác nhau. Có nhiều nhà cung cấp đám mây và cơ sở hạ tầng dữ liệu khác nhau, tạo ra sự đa dạng giữa các doanh nghiệp. Tuy nhiên, các doanh nghiệp sử dụng kiểu kiến trúc này có những điểm chung trong kiến trúc của họ. Cụ thể, có sáu thành phần cơ bản:
1. Data management layer:
Đây là lớp chịu trách nhiệm quản trị dữ liệu và bảo mật dữ liệu.
2. Data Ingestion layer:
Lớp này bắt đầu kết hợp dữ liệu đám mây với nhau, tìm kiếm các kết nối giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
3. Data processing:
Lớp xử lý dữ liệu sẽ điều chỉnh dữ liệu để đảm bảo chỉ dữ liệu liên quan mới được trích xuất.
4. Data Orchestration:
Lớp quan trọng này thực hiện các nhiệm vụ quan trọng đối với Data fabric, bao gồm chuyển đổi, tích hợp và làm sạch dữ liệu, giúp cho các nhóm trong doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu một cách dễ dàng.
5. Data Discovery:
Lớp này hiển thị cơ hội mới để tích hợp các nguồn dữ liệu khác nhau. Ví dụ: nó có thể tìm cách kết nối dữ liệu trong chuỗi cung ứng và hệ thống quản lý quan hệ khách hàng, từ đó tạo ra cơ hội mới cho việc cung cấp sản phẩm cho khách hàng hoặc cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
6. Data Access:
Lớp này cho phép tiêu thụ dữ liệu, đảm bảo quyền truy cập phù hợp cho các nhóm đặc biệt để tuân thủ các quy định của chính phủ. Lớp này cũng giúp hiển thị dữ liệu liên quan thông qua các công cụ trực quan hóa dữ liệu.
Các trường hợp sử dụng Data fabric (Kết cấu dữ liệu)
Trong hoạt động kinh doanh, có rất nhiều trường hợp sử dụng yêu cầu một kiến trúc dữ liệu có khả năng xử lý dữ liệu tốc độ cao, quy mô lớn và hỗ trợ hàng nghìn giao dịch đồng thời. Một số trường hợp sử dụng bao gồm:
Cung cấp cái nhìn 360 độ về khách hàng: Tạo một chân dung khách hàng toàn diện cho các ứng dụng tự phục vụ, CRM, cổng tự phục vụ khách hàng (web hoặc di động), chatbot và kỹ thuật viên.
Tuân thủ luật bảo mật dữ liệu: Sử dụng quy trình làm việc linh hoạt và giải pháp tự động hóa dữ liệu để đảm bảo tuân thủ quy định bảo mật hiện tại và tương lai.
Liên kết dữ liệu doanh nghiệp vào các data lake và data warehouse: Cho phép các kỹ sư dữ liệu chuẩn bị và cung cấp dữ liệu mới, tin cậy từ nhiều nguồn đến nhiều mục tiêu một cách nhanh chóng và quy mô.
Cung cấp dữ liệu thử nghiệm theo yêu cầu: Tạo một kho dữ liệu thử nghiệm và cung cấp dữ liệu thử nghiệm ẩn danh cho người thử nghiệm và quy trình CI/CD tự động và nhanh chóng với tính toàn vẹn của dữ liệu.
Hiện đại hóa các hệ thống kế thừa: An toàn chuyển đổi dữ liệu từ các hệ thống kế thừa sang Data fabric, sau đó sử dụng Data fabric làm cơ sở dữ liệu hồ sơ cho các ứng dụng mới được phát triển.
Bảo vệ các giao dịch thẻ tín dụng: Bảo vệ thông tin nhạy cảm của chủ thẻ bằng cách mã hóa và mã hóa dữ liệu gốc để tránh vi phạm dữ liệu.
Dự đoán tình trạng gián đoạn, phát hiện gian lận của khách hàng, chấm điểm tín dụng, v.v.
Ưu điểm của kiến trúc Data fabric
Khi các doanh nghiệp áp dụng Data fabric rộng rãi hơn, Gartner đã ghi nhận những cải tiến hiệu quả cụ thể. Nó có thể giảm “thời gian thiết kế tích hợp xuống 30%, triển khai 30% và bảo trì 70%”. Sự tiến bộ này không chỉ cải thiện năng suất tổng thể, mà còn mang lại những lợi ích kinh doanh cho người dùng. Dưới đây là một số ưu điểm của kiến trúc Data fabric:
Tích hợp thông minh: Data fabric sử dụng tri thức ngữ nghĩa, quản lý siêu dữ liệu và học máy để đồng bộ dữ liệu trên nhiều loại dữ liệu và điểm cuối khác nhau. Điều này giúp các nhóm quản lý dữ liệu nhóm các bộ dữ liệu liên quan và tích hợp các nguồn dữ liệu mới vào hệ sinh thái dữ liệu của doanh nghiệp. Cơ chế này tự động hóa quản lý công việc dữ liệu, đồng thời giúp loại bỏ các lỗ hổng trong hệ thống dữ liệu, tập trung hóa phương pháp quản trị và nâng cao chất lượng dữ liệu tổng thể.
Dân chủ hóa dữ liệu: Kiến trúc Data fabric tạo điều kiện thuận lợi cho các ứng dụng tự phục vụ, mở rộng quyền truy cập dữ liệu cho nhiều tài nguyên kỹ thuật hơn, chẳng hạn như kỹ sư dữ liệu, nhà phát triển và nhóm phân tích dữ liệu. Nhờ vậy, tắc nghẽn dữ liệu giảm, từ đó thúc đẩy năng suất cao hơn, cho phép người dùng doanh nghiệp đưa ra quyết định kinh doanh nhanh hơn và giải phóng người dùng kỹ thuật để tập trung vào những tác vụ sử dụng kỹ năng của họ.
Bảo vệ dữ liệu tốt hơn: Mở rộng quyền truy cập dữ liệu không đồng nghĩa với việc làm ảnh hưởng đến biện pháp bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu. Ngược lại, nó mang lại nhiều rào cản quản trị dữ liệu xung quanh việc kiểm soát truy cập, đảm bảo dữ liệu chỉ có sẵn cho các vai trò cụ thể. Kiến trúc Data fabric cũng cho phép triển khai mã hóa dữ liệu nhạy cảm và độc quyền, giảm thiểu rủi ro chia sẻ dữ liệu và vi phạm hệ thống.
Không có gì đáng ngạc nhiên khi kiến trúc dữ liệu là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất trong doanh nghiệp, đòi hỏi sự cải tiến liên tục. Khi nói về việc lưu trữ, truy cập và sử dụng dữ liệu, sự thay đổi diễn ra rất nhanh. Việc áp dụng tự động hóa là một cách tiếp cận phổ biến để giải quyết quy mô và Data fabric cung cấp các chức năng cần thiết như quản trị, bảo mật dữ liệu và tích hợp. Hãy áp dụng cách tiếp cận Data fabric trước khi tổ chức của bạn phát triển hơn nữa.
