Nếu bạn tích lũy dữ liệu mà bạn dựa trên đó để đưa ra quyết định với tư cách là một tổ chức, bạn có thể nên suy nghĩ về kiến ​​trúc dữ liệu của mình và các phương pháp hay nhất có thể.

Nếu bạn tích lũy dữ liệu mà bạn dựa vào đó để đưa ra quyết định với tư cách là một tổ chức, có lẽ bạn cần phải suy nghĩ về kiến ​​trúc dữ liệu của mình và xem xét các phương pháp hay nhất có thể. Đạt được lợi thế cạnh tranh, lấy khách hàng làm trọng tâm ở mức độ lớn nhất có thể và hợp lý hóa các quy trình để đạt được kết quả như ý, tất cả đều có thể bắt nguồn từ năng lực của tổ chức trong việc xây dựng kiến ​​trúc dữ liệu sẵn sàng cho tương lai.

Trong phần tiếp theo, chúng tôi cung cấp một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về các khả năng bao trùm của kiến ​​trúc dữ liệu. Chúng bao gồm lấy người dùng làm trung tâm, tính đàn hồi, tính mạnh mẽ và khả năng đảm bảo luồng dữ liệu luôn thông suốt. Thêm vào đó là tính năng tự động hóa, cộng với các cân nhắc về bảo mật và quản trị dữ liệu. Những điểm này từ danh sách kiểm tra của chúng tôi cho những gì chúng tôi cho là một hệ sinh thái phân tích mang tính dự đoán.

Xác định kiến ​​trúc dữ liệu

Bạn cần xây dựng một hệ sinh thái phân tích phù hợp với chiến lược thương mại của tổ chức bạn. Nó cũng phải hoàn toàn phù hợp với các yêu cầu cụ thể của bạn khi quản lý khối lượng lớn dữ liệu. Hãy coi kiến trúc dữ liệu của bạn như một giao diện giữa các mục tiêu kinh doanh và các quy trình kỹ thuật trong một tổ chức. Bạn có một bộ công cụ và phương pháp dùng để quản lý dữ liệu của mình. Sau đó, bạn bổ sung những điều này với các quy trình nhằm mục đích chuyển đổi dữ liệu. Và bạn cung cấp nó ở dạng sẵn sàng cho cái nhìn sâu sắc cho những người sẽ sử dụng kết quả.

Do đó, kiến ​​trúc dữ liệu phải bắt đầu với người tiêu dùng dữ liệu và ưu tiên quan điểm của họ. Bạn phải rõ ràng về các yêu cầu cụ thể của người tiêu dùng như tốc độ và tính khả dụng. Bạn cần phải suy nghĩ về thứ tự độ lớn – khối lượng dữ liệu có thể rất quan trọng để quyết định về kiến ​​trúc dữ liệu cuối cùng. Nhưng bạn cũng cần lưu ý về các tùy chọn khả năng mở rộng và mức độ tự động hóa cần thiết cho kịch bản cụ thể của bạn.

Kiến trúc dữ liệu không phải là kho dữ liệu

Kho dữ liệu là một công trình lấy CNTT làm trung tâm. Trong khi kho dữ liệu có thể là một phần của kiến ​​trúc dữ liệu, nó vẫn chỉ là một phần cấu thành của một thứ phức tạp và mở rộng hơn là một giải pháp lưu trữ đơn thuần. Các kho dữ liệu ngày nay đã trở nên linh hoạt hơn và cũng có thể phù hợp tốt với các yêu cầu của hệ sinh thái phân tích hiện đại. Theo Wayne Eckerson, thuật ngữ bao quát này bao hàm một cách hiểu mới về kiến ​​trúc dữ liệu, theo đó ‘môi trường dữ liệu mới là một sinh vật sống, thở, phát hiện và phản ứng với những thay đổi, liên tục học hỏi và thích nghi, vừa cung cấp quyền truy cập được điều chỉnh, phù hợp cho mọi cá nhân. ‘

Kiến trúc dữ liệu không phải là nền tảng dữ liệu

Nền tảng dữ liệu hoạt động như một thực thể cho phép. Nó được xây dựng dựa trên các công cụ cơ sở dữ liệu cơ bản để thu thập và kết hợp dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau. Do đó, nền tảng dữ liệu là một trung tâm để tích hợp dữ liệu không đồng nhất. Đây là nơi bạn có thể thực hiện chuyển đổi, phân tích, tạo báo cáo và hình ảnh hóa. Nền tảng dữ liệu tạo điều kiện thuận lợi cho việc di chuyển phức tạp của dữ liệu nhờ các chức năng tích hợp của nó. Ví dụ: điều này bao gồm các công cụ và chuỗi công cụ thực hiện việc xử lý dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu ở dạng sẵn sàng cho thông tin chi tiết mà những người ra quyết định trong tổ chức có thể sử dụng.

Từ quan điểm kiến ​​trúc dữ liệu, nền tảng dữ liệu là một phần của một chuỗi liên tục. Theo đó, các quy trình kỹ thuật liên quan đến dữ liệu được liên kết với nhau với cơ sở kinh doanh và ngược lại. Khái niệm kiến ​​trúc dữ liệu kết hợp bổ sung các mục tiêu kinh doanh và giá trị của các bên liên quan để xây dựng chiến lược dữ liệu của một tổ chức.

Các phương pháp hay nhất về kiến ​​trúc dữ liệu: Danh sách kiểm tra của chúng tôi

Việc triển khai kiến ​​trúc dữ liệu kỹ thuật số end-to-end đòi hỏi trước hết phải đánh giá các trường hợp sử dụng chính của bạn và xem xét cẩn thận các yêu cầu kinh doanh trong tương lai. Trong bước đầu tiên, bạn cần sửa đổi các phương pháp hay nhất hiện có của mình. Xem xét các trường hợp sử dụng để xác định quy trình và giá trị nào có lợi cho sự thành công của chúng. Điều cần xem xét là cách các trường hợp sử dụng của bạn hoạt động trong bối cảnh rộng hơn của chiến lược thị trường và hướng kinh doanh mà bạn đang theo đuổi. Chỉ sau khi bạn đã xem xét các thực tế cụ thể về kinh doanh này, bạn mới có thể tập trung vào việc xây dựng kiến ​​trúc dữ liệu của mình.

Hãy để chúng tôi xem đâu là các tính năng trọng tâm của kiến ​​trúc dữ liệu khả thi và sẵn sàng cho tương lai:

1. Tập trung vào Người dùng làm trung tâm

Kiến trúc dữ liệu cần phải bắt đầu với người dùng doanh nghiệp. Bản thân dữ liệu, công nghệ cơ bản hỗ trợ các quy trình ETL, chuyển đổi dữ liệu, phân tích, báo cáo và trực quan hóa đều là thứ yếu so với các yêu cầu kinh doanh vốn có và người dùng đằng sau chúng. Lấy người dùng làm trung tâm cũng là trọng tâm để đạt được thành công của kiến ​​trúc dữ liệu như khả năng phát triển và phát triển cùng với nhu cầu của người dùng doanh nghiệp.

2. Bảo vệ tính linh hoạt và độ đàn hồi

Kiến trúc dữ liệu phải duy trì tính linh hoạt tối đa để thích ứng với các nhu cầu kinh doanh biến động. Khi chúng cần phục vụ nhiều đối tượng người dùng khác nhau, kiến ​​trúc dữ liệu cần cung cấp một danh mục đa năng các tính năng, khả năng và tích hợp có thể khiến chúng thích ứng với nhiều trường hợp kinh doanh và điều kiện thị trường. Hơn nữa, các kiến ​​trúc cần phải có tính đàn hồi và khả năng mở rộng. Họ cần phải cập nhật không chỉ với thực tế kinh doanh mà còn với các yêu cầu xử lý dữ liệu động.

3. Đảm bảo luồng dữ liệu liền mạch

Quản lý và duy trì dòng dữ liệu lớn liên tục là một trong những yêu cầu quan trọng đối với kiến ​​trúc dữ liệu. Hành trình dữ liệu của bạn, từ nguồn được thu thập đến người tiêu dùng doanh nghiệp, phải liền mạch và được sắp xếp hợp lý tối đa. Kiến trúc dữ liệu mang và chuyển đổi dữ liệu qua nhiều đường ống khác nhau. Các đường ống được kết nối với nhau được xây dựng từ các đối tượng dữ liệu có thể được điều chỉnh lại và tái sử dụng trong nhiều tình huống mới. Đây là cách họ phục vụ các nhu cầu thay đổi trong tổ chức. Điều này đảm bảo rằng người dùng nhận được dữ liệu sẵn sàng cho thông tin chi tiết của họ vào cuối ngày.

4. Tự động, với trí thông minh tích hợp

Một luồng dữ liệu liền mạch có thể đạt được thông qua các quy trình tự động với các cơ chế kích hoạt cảnh báo và phát hiện bất thường trong thời gian thực được tích hợp sẵn. Vì vậy, trên nền tảng kiến ​​trúc dữ liệu của bạn, tốt nhất là nên có máy học / AI để giữ cho dữ liệu được lưu thông. AI bổ sung tính đàn hồi của kiến ​​trúc dữ liệu vì nó tăng cường khả năng học tập. Đây là cách bạn nâng cao năng lực của kiến ​​trúc dữ liệu để điều chỉnh và phản ứng với các điều kiện thay đổi.

5. Xem xét Bảo mật và Quản trị Dữ liệu

Kiến trúc dữ liệu phải hoàn toàn tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và luật bảo vệ dữ liệu như GDPR. Tất cả dữ liệu phải được mã hóa trước khi nhập và thông tin nhận dạng cá nhân (PII) phải được ẩn danh. Danh mục dữ liệu được tạo cho các phần tử dữ liệu khác nhau để xác định hoạt động bất thường như sử dụng trái phép. Nó cũng quản lý vòng đời của các đối tượng dữ liệu và chỉ cần đảm bảo rằng tất cả các vị trí dữ liệu và các hoạt động liên quan đến dữ liệu đều như dự định. Hơn nữa, mỗi người dùng, tùy thuộc vào chức năng và yêu cầu truy cập dữ liệu của họ, được cấp phát một điểm truy cập dành riêng cho người dùng vào kiến ​​trúc dữ liệu.

Nguồn: dzone