Tích hợp dữ liệu: Giải pháp “vàng” cho hoạt động quản trị dữ liệu trong doanh nghiệp 

Trong kỷ nguyên công nghệ 4.0, dữ liệu là nền tảng “vàng” cho mọi hoạt động ra quyết định của doanh nghiệp. Tuy nhiên, một thực trạng phổ biến hiện nay của nhiều doanh nghiệp là tình trạng dữ liệu bị phân mảnh, rời rạc khi bị lưu trữ ở nhiều nguồn khác nhau: như cơ sở dữ liệu, hệ thống CRM, ERP hay POS… 

Vậy làm sao để dữ liệu được thống nhất và góp phần xây dựng vào bức tranh toàn cảnh về hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp? Data Integration, tức Tích hợp dữ liệu, là một giải pháp then chốt giúp nhà quản trị giải quyết vấn đề “nhức nhối” trên. Không chỉ là cầu nối giữa các nguồn dữ liệu nhỏ lẻ, rời rạc, tích hợp dữ liệu mang lại lợi ích to lớn trong các quyết định toàn diện và tiềm năng của doanh nghiệp.

Cùng Gimasys tìm hiểu về các phương pháp tích hợp dữ liệu hiệu quả trong bài viết dưới đây!

Tích hợp dữ liệu là gì?

Tích hợp dữ liệu (Data Integration), là quá trình tạo cầu nối, gắn kết các nguồn dữ liệu rời rạc, phi tập trung để tạo thành một thể thống nhất. Với phương pháp này, doanh nghiệp hoạt động triển khai toàn bộ dữ liệu trên một nền tảng thống nhất. Trong đó, người dùng có thể truy vấn dữ liệu trên một hệ thống đồng bộ, liền mạch từ nhiều nguồn khác nhau một cách dễ dàng.

Tích hợp dữ liệu là tương lai của hoạt động quản lý tổng thể và lưu trữ dữ liệu an toàn trong mọi tổ chức. Không chỉ hỗ trợ các doanh nghiệp trong hoạt động quản lý, khai thác tối đa dữ liệu hiệu quả, tích hợp dữ liệu còn cải thiện khả năng phân tích, ghép nối thông tin các phòng ban và mang lại rất nhiều lợi ích to lớn trong hoạt động bảo mật, vận hành của doanh nghiệp.

Tìm hiểu thêm: Quản lý dữ liệu thông minh với Salesforce Data Integration

Hãy hình dung bạn đang làm việc với một hệ thống “hỗn độn” gồm báo cáo Excel, bảng tính Access, và tập tin CSV… Các số liệu thống kê từ các nguồn trên lại lẻ tẻ, không được tổng hợp trực quan dẫn tới hệ quả nhà quản trị đưa ra các đánh giá thiếu bao quát và dự đoán có tính chính xác thấp. 

Việc tích hợp dữ liệu sẽ giúp bạn dọn dẹp “chiến trường” và sắp xếp các thông tin một cách có trật tự, khoa học và hơn hết là tích hợp trên một nền tảng, giúp bạn dễ dàng tìm kiếm, phân tích và trích xuất dữ liệu khi cần thiết.

Phân biệt Data Integration và Application Integration

Tích hợp dữ liệu (Data Integration) và tích hợp ứng dụng (Application Integration) đều là những kỹ thuật quan trọng được sử dụng cho doanh nghiệp trong hành trình chuyển đổi số. Vậy đâu là phương pháp phù hợp cho doanh nghiệp của bạn? Hãy cùng Gimasys khám phá sự khác biệt giữa hai kỹ thuật này:

Tại sao doanh nghiệp nên triển khai tích hợp dữ liệu?

Trong thời đại của dữ liệu lớn (Big Data), các bộ dữ liệu khổng lồ đã, đang và sẽ trở thành “mỏ vàng” quý giá, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định quản trị kinh doanh sáng suốt và xây dựng được lợi thế cạnh tranh trong ngành. Một doanh nghiệp nếu biết tận dụng triệt để dữ liệu: từ tập hợp, liên kết, tới phân tích và ứng dụng chúng trong hoạt động kinh doanh, sẽ đi nhanh hơn những đối thủ của mình “một bước”.

Data Integration, tích hợp dữ liệu, là một trong những giải pháp trọng yếu giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu hiệu quả. Không chỉ hỗ trợ truy vấn trong bộ dữ liệu “khổng lồ”, tích hợp dữ liệu mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp trọng hoạt động kinh doanh thông minh, phân tích dữ liệu khách hàng. Ngoài ra, khi tích hợp dữ liệu trên một nền tảng thống nhất, doanh nghiệp có thể làm giàu cho kho lưu trữ dữ liệu (Data Warehouse) và cung cấp các thông tin cụ thể theo mốc thời gian thực.

Ngoài Big Data, chuyển đổi số cũng là xu hướng tất yếu và là điều kiện tiên quyết để đánh giá một doanh nghiệp có tiềm năng phát triển hay không. Trong đó, tích hợp dữ liệu cũng là nhân tố nền tảng cho hoạt động chuyển đổi số của doanh nghiệp, giúp tự động hóa quy trình làm việc, tối ưu hóa vận hành và tạo ra trải nghiệm khách hàng xuất sắc.

Nói tóm lại, những giá trị mà Data Integration, tức tích hợp dữ liệu, đem lại cho người dùng là cực kỳ to lớn:

• Phá vỡ rào cản thông tin, kết nối các nguồn dữ liệu rời rạc từ nhiều hệ thống khác nhau.
• Quản lý, lưu trữ, kết nối dữ liệu thành một thể thống nhất.
• Tự động hóa các quy trình thủ công, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và nguồn lực.
• Hỗ trợ báo cáo, nghiệp vụ thông minh và phân tích dữ liệu doanh nghiệp nâng cao.
• Đưa ra bức tranh toàn cảnh về thị trường, giúp doanh nghiệp hiểu rõ về khách hàng.
• Cung cấp nguồn dữ liệu chính xác, cập nhật chi tiết và đồng bộ các chỉ số cần thiết.
• Kiểm soát phân quyền dữ liệu, nâng cao tính bảo mật và an toàn thông tin.

Ứng dụng của Data Integration trong doanh nghiệp

Dữ liệu bùng nổ, nhiều doanh nghiệp đã triển khai tích hợp dữ liệu trong hoạt động quản trị của mình. Trong đó, giải pháp được ứng dụng phổ biến nhất trong lĩnh vực Máy học, Phân tích dự đoán và Điện toán đám mây. 

Máy học (Machine Learning)  

Ngay từ tên gọi, Machine Learning đã cho thấy công nghệ này hoạt động hiệu quả nhất khi được học từ nguồn dữ liệu đa dạng, chất lượng và nhất quán. Nhắc tới máy học (ML), quá trình này liên quan tới việc đào tạo AI từ nguồn dữ liệu đầu vào, từ đó đưa ra các giải pháp phù hợp nhất cho người dùng. 

Tuy nhiên, trên thực tế, dữ liệu thường bị phân tán, có đầu vào ở nhiều định dạng khác nhau. Điều này gây khó khăn cho máy học để cho ra những sản phẩm đầu ra chất lượng, đáp ứng nhu cầu và mong muốn của người dùng. Đây cũng chính là những thách thức mà tích hợp dữ liệu có thể giải quyết:

• Nâng cao độ chính xác của mô hình: Dữ liệu được tích hợp và chuẩn hóa giúp mô hình học máy học được hiệu quả hơn, đưa ra dự đoán chính xác hơn.
• Tăng tốc độ đào tạo mô hình: Việc truy cập và xử lý dữ liệu nhanh chóng giúp rút ngắn thời gian đào tạo mô hình, tiết kiệm chi phí và thời gian.
• Cải thiện khả năng mở rộng: Khi tích hợp dữ liệu, doanh nghiệp có thể dễ dàng bổ sung các nguồn dữ liệu mới, cho phép mô hình học máy thích ứng và cập nhật liên tục.

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phân tích dự đoán là công cụ đắc lực hỗ trợ doanh nghiệp dự đoán xu hướng, đưa ra quyết định phù hợp. Tuy nhiên, để có được dự đoán sát với thực tế nhất, doanh nghiệp cần cung cấp nguồn dữ liệu đầu vào chính xác và hữu ích cho quá trình phân tích.

Với tích hợp dữ liệu (Data Integration), nhà quản trị có thể kết nối các nguồn dữ liệu rời rạc, đa dạng từ nhiều hệ thống khác nhau như:

• Cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS)
• Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data)
• Dữ liệu cảm biến IoT (Internet of Things)
• Dữ liệu từ các ứng dụng di động

Nhờ tích hợp dữ liệu, doanh nghiệp có thể thu thập và tổng hợp thông tin từ mọi khía cạnh của hoạt động kinh doanh, giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả của dự đoán. Bên cạnh đó, với dữ liệu đầu vào được sắp xếp khoa học và thống nhất, tốc độ phân tích sẽ được cải thiện và rút ngắn thời gian ra quyết định của nhà quản trị.

Đặc biệt, trong các tổ chức, doanh nghiệp ứng dụng công nghệ AI vào quá trình phân tích dữ liệu, việc tích hợp dữ liệu không chỉ đưa ra một đầu vào chất lượng mà còn cải thiện hiệu suất hoạt động của AI.

Tìm hiểu thêm: Ứng dụng Generative AI và Predictive AI vào phân tích dự đoán

Chuyển đổi lên điện toán đám mây

Điện toán đám mây (Cloud Computing) là một trong những mô hình phổ biến được đa số các doanh nghiệp hiện nay sử dụng với khả năng mở rộng và truy cập dữ liệu mọi lúc mọi nơi. Tuy nhiên, việc di chuyển tất cả cơ sở dữ liệu từ hệ thống truyền thống lên đám mây đôi khi khá cồng kềnh và gây gián đoạn cho hoạt động vận hành của doanh nghiệp.

Tích hợp dữ liệu, trong đó có sử dụng phần mềm trung gian để dịch chuyển dữ liệu mà không gây gián đoạn, sẽ giúp doanh nghiệp giải quyết bài toán trên. Thay vì di chuyển tất cả dữ liệu cùng lúc, Data Integration cho phép doanh nghiệp thực hiện quá trình chuyển đổi một cách linh hoạt và hiệu quả:

• Giảm thiểu gián đoạn hoạt động: Các phòng ban có thể tiếp tục hoạt động bình thường trong khi dữ liệu được di chuyển lên đám mây.
• Tối ưu và tăng cường hiệu quả hoạt động: Tự động hóa nhiều quy trình thủ công, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí.
• Cải thiện bảo mật, khắc lục lỗ hổng quản lý: Đảm bảo dữ liệu được bảo mật và tuân thủ các quy định an toàn dữ liệu đề ra.

Những khó khăn doanh nghiệp thường gặp phải trong quá trình tích hợp dữ liệu

Tích hợp dữ liệu là một quá trình phức tạp, đòi hỏi doanh nghiệp cần chuẩn bị kỹ lượng và lên kế hoạch quản trị rủi ro trong quá trình phân luồng và thống nhất dữ liệu. Dưới đây là một số khó khăn nhà quản trị thường gặp phải khi triển khai tích hợp dữ liệu cho doanh nghiệp của mình:

Chất lượng dữ liệu không đạt chuẩn

Chất lượng dữ liệu ở đây được thể hiện ở 3 yếu tố, trong đó nếu thiếu 1 trong 3, kết quả thu về đều có thể bị ảnh hưởng và gây khó khăn cho doanh nghiệp trong quá trình thực thi:

• Tính nhất quán: Dữ liệu từ các nguồn khác nhau có thể có các định dạng, đơn vị đo lường, mã hóa khác nhau, gây khó khăn cho doanh nghiệp trong hành trình thu thập, đối sánh và kết hợp.
• Tính đầy đủ: Trên thực tế, không phải tệp dữ liệu nào cũng đầy đủ các trường quan trọng, dẫn tới khoảng trống trong phân tích dữ liệu và dẫn tới kết quả thiếu chính xác.
• Tính đúng đắn: Dữ liệu có thể chứa các lỗi nhập liệu hoặc các sai sót khác ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả.

Tính phức tạp khi làm việc với hệ thống

Trong quá trình tích hợp, nhà quản trị đòi hỏi phải cập nhật kiến thức và đưa ra các phương án phù hợp khi xử lý nhiều nguồn dữ liệu khác nhau:

• Số lượng nguồn dữ liệu lớn: Việc quản lý và kết nối nhiều nguồn dữ liệu khác nhau đòi hỏi nhiều tài nguyên, thời gian và các nỗ lực từ nhiều bộ phận. Do vậy, nhà quản trị cần nghiên cứu và đưa ra các phương án phòng ngừa theo cố vấn từ các chuyên gia trong ngành công nghệ thông tin.
• Cấu trúc dữ liệu phức tạp: Các hệ thống kế thừa (Legacy Systems) có thể có cấu trúc dữ liệu phức tạp và gây khó khăn cho người dùng trong quá trình sử dụng. Vì vậy, hãy đảm bảo mọi nhân viên trong công ty có thể nắm được các vận hành và nguyên lý sử dụng phần mềm.

Tiêu tốn nhiều chi phí và thời gian trong giai đoạn đầu triển khai

Quá trình tích hợp dữ liệu là một hành trình dài hạn đòi hỏi doanh nghiệp cần kiên trì và tiêu tốn nhiều nguồn lực (phần cứng, phần mềm, chi phí nhân lực) hay thời gian triển khai. Lưu ý rằng tiến độ kế hoạch có thể kéo dài hơn dự kiến hay tốn kém trong đầu tư vào các công cụ, phần mềm phục vụ việc chuyển đổi.

Các phương pháp tích hợp dữ liệu

Gộp dữ liệu (Data Federation)

Phương pháp này hoạt động dựa trên nguyên lý trích xuất, làm sạch và lưu trữ dữ liệu vật lý tại một vị trí duy nhất. Điều này cho phép nhiều cơ sở dữ liệu hoạt động như một, cung cấp một nguồn dữ liệu duy nhất cho các ứng dụng front-end. Cơ chế này sẽ cắt giảm chi phí cơ sở hạ tầng dữ liệu, chi phí lưu trữ. Tuy nhiên tồn tại nhược điểm là hiệu suất truy cập có thể chậm hơn, yêu cầu truy vấn phức tạp hơn.

Sao chép dữ liệu (Data Replication)

Phương pháp này tạo ra các bản sao toàn bộ hay một phần dữ liệu từ kho lưu trữ gốc sang kho đích, trong đó tạo ra dữ liệu trùng lặp thay vì di chuyển cồng kềnh qua các hệ thống khác nhau. Giải pháp này sẽ khá phù hợp với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, có nguồn dữ liệu hạn chế do nhược điểm tốn thêm chi phí lưu trữ, tiềm ẩn nhiều nguy cơ sai lệch dữ liệu hoặc thiếu đồng bộ trên toàn hệ thống. 

Ảo hóa dữ liệu (Data Virtualization)

Tương tự như sao chép dữ liệu, phương pháp ảo hóa nói không với việc di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống. Việc ảo hóa dữ liệu sẽ tạo ra một lớp xem ảo, trích xuất dữ liệu từ tất cả các nguồn trong hệ thống quản lý của doanh nghiệp. 

Tại đây, người dùng truy cập dữ liệu thông qua một giao diện thống nhất mà không cần biết chi tiết về nguồn gốc dữ liệu. Phương pháp này khá linh hoạt, dễ dàng mở rộng và có thể truy cập dữ liệu nhanh chóng. Tuy nhiên một hạn chế tồn đọng đó là sự phức tạp của chúng trong hoạt động triển khai, đòi hỏi công nghệ cao và nguồn lực lớn. Do vậy, chi phí sẽ phù hợp nhất với các doanh nghiệp lớn, có nguồn lực đủ mạnh.

Liên kết dữ liệu (Data Linking)

Phương pháp này tạo một hệ thống cơ sở dữ liệu ảo trên nhiều nguồn dữ liệu và hoạt động tương tự như Data Virtualization. Chúng tạo ra mối liên hệ giữa các bản ghi dữ liệu từ các nguồn khác nhau dựa trên các thuộc tính chung. Chính vì vậy, để triển khai phương án tích hợp dữ liệu này, doanh nghiệp cần phân loại và sắp xếp dữ liệu có nguồn tương ứng. Ngoài ra, có thể gặp khó khăn với dữ liệu phi cấu trúc. 

Salesforce Data Integration: Giải pháp tổng thể trong quản trị doanh nghiệp

Trong thế giới vận hành bởi dữ liệu ngày nay, các tổ chức đang nỗ lực xây dựng một cái nhìn toàn diện về Khách hàng 360 (Customer 360) để có được những phân tích giá trị và mang lại những trải nghiệm cá nhân hóa. Salesforce, là một nền tảng quản lý quan hệ khách hàng (CRM) hàng đầu, cung cấp các công cụ mạnh mẽ để quản lý dữ liệu khách hàng. 

Tuy nhiên, để đạt được bức tranh tổng thể về khách hàng, việc tích hợp dữ liệu (Data Integration) từ các nguồn bên ngoài khác nhau vào Salesforce là điều cần thiết. Tùy thuộc vào đặc điểm hệ thống, mục tiêu tích hợp dữ liệu của từng doanh nghiệp mà có thể tích hợp dữ liệu từ các nguồn bên ngoài vào Salesforce, bao gồm các công cụ như Talend, MuleSoft, Integrate.io, Dataloader.io…