Data là chìa khóa để vượt lên trước các đối thủ trong thị trường hiện nay. Các công ty trên toàn thế giới đang chuyển sang sử dụng khối lượng dữ liệu ngày càng tăng nhanh chóng của họ để đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược. Nhưng với việc dữ liệu ở khắp mọi nơi, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải có khả năng sàng lọc những dữ liệu không có cấu trúc và thất thường. Làm cho dữ liệu đó hoạt động được để họ có thể giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp. Điều này làm cho Data Architecture trở nên quan trọng hơn. Data Architecture mô tả cách dữ liệu được thu thập, lưu trữ và sử dụng trong hệ thống thông tin. Vậy Data Architecture là gì? Tất tần tật về Data Architecture sẽ được Digalyst khám phá qua bài viết dưới đây.
Data Architecture là gì?
Data Architecture (Kiến trúc dữ liệu) là nền tảng của một chiến lược dữ liệu hiệu quả. Theo định nghĩa Data Architecture, nó là một khuôn khổ các mô hình, chính sách, quy tắc và tiêu chuẩn mà một tổ chức sử dụng để quản lý dữ liệu và dòng chảy của nó thông qua tổ chức. Trong một công ty, mọi người đều muốn dữ liệu có thể truy cập dễ dàng, được dọn dẹp tốt và được cập nhật thường xuyên. Data Architecture thành công chuẩn hóa các quy trình để nắm bắt, lưu trữ, chuyển đổi và cung cấp dữ liệu có thể sử dụng cho những người cần nó. Nó xác định những người dùng doanh nghiệp sẽ sử dụng dữ liệu và các yêu cầu khác nhau của họ.
Một cách tiếp cận tốt đối với Data Architecture là làm cho nó chảy từ người tiêu dùng dữ liệu đến các nguồn dữ liệu, chứ không phải theo cách khác. Mục tiêu là chuyển đổi các yêu cầu nghiệp vụ thành các yêu cầu về dữ liệu và hệ thống. Các công ty cần có một kiến trúc dữ liệu tập trung, phù hợp với các quy trình kinh doanh và cung cấp sự rõ ràng về tất cả các khía cạnh của dữ liệu. Các thành phần riêng lẻ của Data Architecture là kết quả, hoạt động và hành vi.
Data Architecture là tầm nhìn của các kiến trúc sư dữ liệu. Một kiến trúc sư dữ liệu xây dựng, tối ưu hóa và duy trì các mô hình cơ sở dữ liệu logic và khái niệm. Họ xác định cách tạo nguồn dữ liệu có thể thúc đẩy doanh nghiệp phát triển. Và cách phân phối dữ liệu đó để cung cấp thông tin chi tiết có giá trị cho những người ra quyết định.
Data Architecture principles (Nguyên tắc kiến trúc dữ liệu)
Data Architecture principles bao gồm tập hợp các quy tắc liên quan đến thu thập, sử dụng, quản lý và tích hợp dữ liệu. Những nguyên tắc này tạo thành nền tảng của khung kiến trúc dữ liệu và giúp xây dựng các chiến lược dữ liệu hiệu quả và các quyết định theo hướng dữ liệu.
Xác thực tất cả dữ liệu tại điểm nhập
Điều quan trọng là phải cải thiện tình trạng chung của dữ liệu tổ chức bằng cách loại bỏ dữ liệu xấu và các lỗi dữ liệu phổ biến. Thiết kế Data Architecture nhằm để gắn cờ và sửa lỗi càng sớm càng tốt. Nền tảng (Integration Platform) tích hợp dữ liệu có thể giúp làm điều đó – xác thực dữ liệu tự động tại điểm nhập. Điều này cũng sẽ giúp giảm thiểu thời gian làm sạch và chuẩn bị dữ liệu.
Phấn đấu cho sự nhất quán
Sử dụng từ vựng chung cho Data Architecture sẽ giúp người dùng trong cùng một dự án hợp tác. Nội dung dữ liệu được chia sẻ như danh mục sản phẩm, thứ nguyên lịch tài chính, v.v. phải sử dụng từ vựng phổ biến bất kể là ứng dụng hoặc chức năng kinh doanh. Những người sử dụng dữ liệu được chia sẻ như vậy phải làm việc từ các định nghĩa cốt lõi giống nhau để duy trì quyền kiểm soát Data Architecture và Data Governance.
Mọi thứ nên được lập thành văn bản
Tập thói quen ghi lại tất cả các phần của quy trình dữ liệu của bạn để khả năng hiển thị dữ liệu và để dữ liệu vẫn được chuẩn hóa trong toàn tổ chức. Tài liệu sẽ giúp bạn giữ một tab về bao nhiêu lượng dữ liệu được thu thập, tập dữ liệu nào được căn chỉnh và ứng dụng nào cần được cập nhật. Tài liệu nhất quán sẽ hoạt động liền mạch với tích hợp dữ liệu.
Tránh sao chép và di chuyển dữ liệu
Mỗi khi dữ liệu được di chuyển, nó sẽ ảnh hưởng đến chi phí, độ chính xác và thời gian. Các kiến trúc dữ liệu hiện đại nên giảm nhu cầu di chuyển dữ liệu bổ sung. Qua đó nhằm giảm chi phí, cải thiện độ mới của dữ liệu và tối ưu hóa tính linh hoạt của dữ liệu. Kiến trúc dữ liệu hiện đại xem dữ liệu như một tài sản chung và không cho phép Silos dữ liệu của phòng ban. Điều này làm cho việc cập nhật dữ liệu trên toàn cầu trở nên đơn giản hơn và mọi người đều có thể thao tác từ một phiên bản dữ liệu duy nhất.
Người dùng cần có quyền truy cập đầy đủ vào dữ liệu
Sách Data Architecture nói rằng người dùng phải được cung cấp giao diện phù hợp để sử dụng dữ liệu bằng các công cụ được chỉ định.
Kiểm soát bảo mật và truy cập là cần thiết
Sự xuất hiện của các dự án bảo mật dữ liệu đã giúp cho việc đảm bảo an ninh dữ liệu thống nhất trở nên dễ dàng hơn. Data Architecture phải được thiết kế để bảo mật mà không ảnh hưởng đến các kiểm soát truy cập vào dữ liệu thô.
Data Architecture Framework (Khung kiến trúc dữ liệu)
Có nhiều khung kiến trúc doanh nghiệp được sử dụng làm nền tảng để xây dựng khung kiến trúc dữ liệu của một tổ chức.
DAMA-DMBOK 2
Điều này đề cập đến Cơ quan kiến thức quản lý dữ liệu của DAMA International – một khuôn khổ được thiết kế đặc biệt để quản lý dữ liệu. Nó bao gồm các định nghĩa tiêu chuẩn về thuật ngữ quản lý dữ liệu, chức năng, phân phối, vai trò và cũng trình bày các hướng dẫn về nguyên tắc quản lý dữ liệu.
Zachman Framework cho kiến trúc doanh nghiệp
John Zachman đã tạo ra bản thể luận doanh nghiệp này tại IBM trong những năm 1980. Cột ‘dữ liệu’ của khung này bao gồm nhiều lớp như tiêu chuẩn kiến trúc chính cho doanh nghiệp, mô hình ngữ nghĩa hoặc khái niệm mô hình dữ liệu/ doanh nghiệp, mô hình dữ liệu doanh nghiệp hoặc lôgic, mô hình dữ liệu vật lý và cơ sở dữ liệu thực tế.
Khung kiến trúc nhóm mở (TOGAF)
TOGAF là phương pháp luận kiến trúc doanh nghiệp được sử dụng nhiều nhất, cung cấp một khuôn khổ để thiết kế, lập kế hoạch, triển khai và quản lý các phương pháp hay nhất về kiến trúc dữ liệu. Nó giúp xác định các mục tiêu kinh doanh và sắp xếp chúng với các mục tiêu kiến trúc.
Data Architecture Diagram Tools (Công cụ sơ đồ kiến trúc dữ liệu)
Luồng dữ liệu chính xác và nhất quán là rất quan trọng cho Data Architecture thành công. Để có kết quả tốt nhất, luồng và các mối quan hệ của dữ liệu cần phải được xác định và cấu trúc. Đây là nơi xuất hiện của Data Architecture Diagram. Data Architecture Diagram thể hiện cách thức và nơi dữ liệu lưu chuyển, được xử lý và được sử dụng. Data Architecture Diagram có thể giúp quyết định cách để cập nhật và sắp xếp hợp lý các tài nguyên lưu trữ dữ liệu. Vì dữ liệu liên tục được thu thập và sử dụng, do đó bạn sẽ cần phải thường xuyên sửa đổi và cập nhật Data Architecture Diagram.
Data Architecture Diagram phải chứa các chi tiết sau:
Minh họa cách xử lý dữ liệu diễn ra
Hiển thị cách thức và nơi dữ liệu được lưu trữ
Hiển thị tốc độ gia tăng dữ liệu ước tính
Biểu thị các thành phần sẽ bổ sung cho sự phát triển trong tương lai
Phần mềm chuyên dụng hoặc ứng dụng lập sơ đồ thông minh dựa trên đám mây có sẵn cho các sơ đồ kiến trúc dữ liệu công nghệ cao. Các công Data Architecture nổi bật để tạo và chia sẻ các mô hình kiến trúc bao gồm:
Lucidchart
Gliffy
ER / Studio
Ngoài ra, để tìm hiểu thêm những kiến thức mới liên quan đến Digital Marketing, Data Analysis, Technology bạn có thể truy cập Blog của Digalyst. Hoặc theo dõi Fanpage Facbook của chúng tôi để nhận được những thông tin bổ ích. Digalyst xin cảm ơn và chúc bạn một ngày vui vẻ!
