Việc tích hợp dữ liệu giúp tập hợp dữ liệu cần thiết cho người dùng, tránh mất nhiều thời gian kết hợp dữ liệu theo cách thủ công.

1. Tích hợp dữ liệu là gì?

Tích hợp dữ liệu (Data integration) đề cập đến quá trình tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn trong hoặc ngoài một tổ chức để cung cấp bộ dữ liệu đầy đủ, chính xác và cập nhật cho hoạt động kinh doanh thông minh (BI - Business Intelligence), phân tích dữ liệu cũng như các ứng dụng và quy trình cần thiết khác.

Tích hợp dữ liệu bao gồm sao chép, nhập và chuyển đổi dữ liệu để kết hợp những loại dữ liệu khác nhau thành định dạng chuẩn hóa để lưu trữ trong kho lưu trữ đích (target repository) như kho dữ liệu (data warehouse), hồ dữ liệu (data lake) hoặc data lakehouse.

2. Tầm quan trọng của tích hợp dữ liệu trong kinh doanh

Doanh nghiệp sẽ hoạt động hiệu quả hơn khi biết cách tận dụng dữ liệu. Ví dụ: Hệ thống nhập đơn hàng trực tuyến yêu cầu dữ liệu từ cơ sở dữ liệu khách hàng, hàng tồn kho sản phẩm và hậu cần để xử lý đơn hàng. Nhân viên trung tâm cuộc gọi cần tra cứu được những dữ liệu liên kết với nhau để giải quyết vấn đề cho khách hàng.

Nhân viên cho vay phải kiểm tra hồ sơ tài khoản, lịch sử tín dụng, giá trị tài sản và nhiều dữ liệu khác trước khi phê duyệt khoản thế chấp. Các nhà giao dịch tài chính cần theo dõi những luồng dữ liệu thị trường đến từ hệ thống nội bộ và cả bên ngoài,...

Trong những trường hợp nêu trên, việc tích hợp dữ liệu sẽ tự động tập hợp dữ liệu cần thiết cho người dùng để họ không phải kết hợp dữ liệu theo phương pháp thủ công.

Tích hợp dữ liệu mang lại cho nhà phân tích, giám đốc điều hành công ty (CEO) và người quản lý doanh nghiệp cái nhìn toàn diện về chỉ số hiệu suất chính (KPI - Key performance indicators), khách hàng, hoạt động sản xuất và chuỗi cung ứng, tuân thủ quy định, rủi ro kinh doanh và các khía cạnh khác của quy trình kinh doanh.

Như vậy, họ đã có sẵn thông tin để theo dõi, quản lý hoạt động, lập kế hoạch chiến dịch tiếp thị (marketing) và ra quyết định hiệu quả hơn dựa trên dữ liệu. Bằng cách tập hợp các bộ dữ liệu cho mục đích cụ thể, việc tích hợp dữ liệu hiệu quả sẽ mang lại những lợi ích kinh doanh sau cho tổ chức:

Ra quyết định dựa trên dữ liệu chất lượng cao

Tích hợp dữ liệu đảm bảo rằng CEO và người lao động trong doanh nghiệp có được dữ liệu cần thiết để đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả. Nó bao gồm việc làm sạch dữ liệu, sửa lỗi, đồng nhất và xử lý các vấn đề khác trong tập dữ liệu.

Truy cập dữ liệu dễ dàng hơn

Việc tích hợp dữ liệu trong data warehouse hoặc kho lưu trữ tập trung khác cho phép nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và người dùng BI truy cập dữ liệu thuận tiện hơn. Dữ liệu cần thiết cũng có thể được gửi trực tiếp đến họ thông qua các đường dẫn dữ liệu dựa trên sự tích hợp.

Ít “data silo” - vách ngăn dữ liệu hơn

“Data silo” là tình trạng dữ liệu trong đó chỉ có một bộ phận/phòng ban có thể truy cập được. Dữ liệu bị cô lập với những bộ phận khác trong doanh nghiệp. Tình trạng này gây ra sự thiếu minh bạch, gây mất lòng tin và giảm hiệu quả phối hợp.

Tích hợp dữ liệu cho phép mở kho dữ liệu của các phòng ban, tránh việc khóa dữ liệu hữu ích khỏi người dùng ở các bộ phận khác của tổ chức.

Vách ngăn dữ liệu làm giảm hiệu quả phối hợp công việc trong tổ chức - Ảnh: Internet

Tăng hiệu suất cho người sử dụng dữ liệu

Tích hợp dữ liệu giúp giảm bớt công việc mà người dùng phải làm để tìm kiếm dữ liệu cần thiết. Họ có thể dành nhiều thời gian cho những công việc quan trọng hơn.

Tăng cường hoạt động kinh doanh dựa trên dữ liệu

Nhìn chung, tích hợp dữ liệu giúp tổ chức tận dụng dữ liệu để lập kế hoạch chiến lược và ra quyết định hoạt động.

3. Cách tiếp cận tích hợp dữ liệu

Có nhiều cách thực hiện tích hợp dữ liệu. Để triển khai những quy trình này, kỹ sư, kiến ​​trúc sư và nhà phát triển dữ liệu có thể mã hóa kiến ​​trúc theo cách thủ công bằng SQL hoặc thiết lập và quản lý một công cụ tích hợp dữ liệu, giúp hợp lý hóa việc phát triển và tự động hóa hệ thống.

ETL (Extract, Transform, Load)

Đường dẫn ETL là một loại đường dẫn dữ liệu truyền thống chuyển đổi dữ liệu thô để phù hợp với hệ thống đích thông qua ba bước: Trích xuất (Extract), chuyển đổi (Transform) và tải (Load).

Dữ liệu được chuyển đổi trong khu vực tổ chức trước khi tải vào kho lưu trữ đích (thường là kho dữ liệu). Điều này cho phép phân tích dữ liệu nhanh chóng, chính xác trong hệ thống đích và phù hợp nhất với các tập dữ liệu nhỏ yêu cầu phép biến đổi phức tạp.

Change data capture (CDC) là một phương pháp của ETL cho phép theo dõi những thay đổi phát sinh phía sau cơ sở dữ liệu nguồn (source database). Sau đó, những thay đổi này có thể được áp dụng cho kho lưu trữ dữ liệu khác hoặc được cung cấp ở định dạng mà ETL, EAI hoặc những loại công cụ tích hợp dữ liệu khác sử dụng được.

ELT (Extract, Load, Transform)

Trong quy trình ELT hiện đại hơn, dữ liệu được tải ngay lập tức và sau đó chuyển đổi trong hệ thống đích, điển hình là data lake, data warehouse hoặc data lakehouse.

Cách tiếp cận này phù hợp hơn khi tập dữ liệu lớn và yêu cầu tính kịp thời vì quá trình tải thường nhanh hơn. ELT hoạt động theo khoảng thời gian “micro-batch” hoặc CDC. Micro-batch hay còn gọi là “delta load”, chỉ tải dữ liệu được sửa đổi kể từ lần tải thành công cuối cùng. Trong khi đó, CDC liên tục tải dữ liệu khi dữ liệu thay đổi trên nguồn.

Truyền dữ liệu (Data Streaming)

Thay vì tải dữ liệu vào kho lưu trữ mới theo đợt, việc tích hợp dữ liệu trực tuyến sẽ di chuyển dữ liệu liên tục theo thời gian thực từ nguồn đến đích. Nền tảng tích hợp dữ liệu hiện đại (DI - Data integration) có thể cung cấp dữ liệu sẵn sàng phân tích vào nền tảng streaming và đám mây, data warehouses và data lakes.

Ví dụ về quy trình tích hợp dữ liệu Marketing B2B - Ảnh: Internet

Ảo hóa dữ liệu (Data Virtualization)

Giống như phát trực tuyến (streaming), data virtualization cũng cung cấp dữ liệu theo thời gian thực nhưng chỉ khi người dùng hoặc ứng dụng yêu cầu. Tuy nhiên, điều này có thể tạo ra một cái nhìn thống nhất về dữ liệu và cung cấp dữ liệu theo yêu cầu bằng cách kết hợp dữ liệu ảo từ nhiều hệ thống khác nhau.

Ảo hóa và phát trực tuyến rất phù hợp với hệ thống giao dịch được xây dựng cho các truy vấn hiệu suất cao.

4 trường hợp sử dụng chính

Nhập dữ liệu

Quá trình nhập dữ liệu bao gồm việc di chuyển dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau đến vị trí lưu trữ như kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu. Quá trình nhập có thể được truyền trực tuyến theo thời gian thực hoặc theo đợt và thường bao gồm việc làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu để sẵn sàng cho công cụ phân tích dữ liệu.

Cách hồ dữ liệu được quản lý tự động hóa quá trình cung cấp những bộ dữ liệu được cập nhật liên tục, chính xác và đáng tin cậy cho hoạt động phân tích kinh doanh - Ảnh: Internet

Sao chép dữ liệu

Dữ liệu được sao chép và di chuyển từ hệ thống này sang hệ thống khác, chẳng hạn từ cơ sở dữ liệu trong trung tâm tích hợp dữ liệu đến kho dữ liệu trên đám mây. Điều này đảm bảo rằng thông tin chính xác được sao lưu và đồng bộ hóa với hoạt động sử dụng.

Việc sao chép có thể diễn ra hàng loạt, theo đợt, theo lịch trình hoặc theo thời gian thực trên các trung tâm dữ liệu và/hoặc đám mây.

Tự động hóa kho dữ liệu

Quy trình này tăng tốc độ sẵn sàng để phân tích của dữ liệu bằng cách tự động hóa vòng đời của kho dữ liệu, từ lập mô hình dữ liệu và nhập thời gian thực đến quản trị “data mart”.

Tích hợp dữ liệu lớn

Việc di chuyển và quản lý khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc đòi hỏi nhiều công cụ và kỹ thuật tiên tiến. Doanh nghiệp cần cung cấp cho các công cụ dữ liệu lớn và những ứng dụng phân tích khác đầy đủ thông tin để phục vụ cho việc phân tích.

Điều này có nghĩa là hệ thống tích hợp của họ cần các đường dẫn dữ liệu lớn thông minh có thể tự động di chuyển, hợp nhất và chuyển đổi dữ liệu lớn từ nhiều nguồn dữ liệu trong khi vẫn duy trì dòng dữ liệu. Nó phải có khả năng mở rộng, tăng hiệu suất, định hình và nâng cao chất lượng dữ liệu để xử lý dữ liệu truyền phát liên tục theo thời gian thực.

Kết luận

Trong một tổ chức, khối lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, có thể không liên kết từ: Nền tảng quảng cáo, hệ thống Quản lý quan hệ khách hàng (CRM - Customer Relationship Management), tự động hóa tiếp thị, phân tích trang web, hệ thống tài chính, dữ liệu đối tác, thậm chí cả nguồn thời gian thực và IoT.

Việc tích hợp dữ liệu sẽ mở rộng kho dữ liệu của tổ chức, cho phép phân tích cũng như hành động dựa trên một nguồn dữ liệu được quản lý tập trung, duy nhất, đáng tin cậy.

Xem thêm bài viết: https://www.qlik.com/us/data-integration