Mẹo Hay Hỗ Trợ Doanh Nghiệp Khi Làm Việc Với Big Data

Trong thời đại thông tin hiện nay, các công ty hoạt động tốt không chỉ nhờ vào sức mạnh của dữ liệu của họ, mà còn phụ thuộc vào việc áp dụng nó. Nói cách khác, chủ yếu không chỉ về việc thu thập được dữ liệu đúng loại và số lượng, mà còn về việc quản lý, lưu trữ và sử dụng dữ liệu một cách chính xác. Vì thế, Big Data có thể là tài sản mạnh mẽ nhất của một công ty. Tuy nhiên, chỉ khi những người lãnh đạo và người quyết định kinh doanh đều sẵn sàng đối phó với những thách thức xảy ra khi làm việc với Big Data. Bài viết này cung cấp những mẹo hay để làm được điều đó.

1. Quản lý và lưu trữ một Big Data

Data warehousing: Đây là quá trình tập trung dữ liệu vào một kho lưu trữ duy nhất, chẳng hạn như kho dữ liệu, để giúp truy cập và quản lý dễ dàng hơn.
Data normalization (Bình thường hóa dữ liệu): Đây là quá trình tổ chức dữ liệu thành các bảng riêng biệt dựa trên mối quan hệ của chúng với nhau. Giiúp giảm dự phòng dữ liệu và cải thiện chất lượng dữ liệu.
Sao lưu dữ liệu và khắc phục những hậu quả ngoài ý muốn: Các bản sao lưu dữ liệu thường xuyên và các kế hoạch khắc phục thảm họa giúp đảm bảo rằng dữ liệu quan trọng không bị mất trong trường hợp bị lỗi hệ thống hoặc thảm họa.
Nén dữ liệu: Nén dữ liệu giúp giảm lượng không gian lưu trữ cần thiết và có thể tăng tốc thời gian truyền dữ liệu.
Sử dụng cloud để lưu trữ: Lưu trữ dữ liệu trong cloud có thể cung cấp tiết kiệm chi phí và khả năng mở rộng so với các giải pháp lưu trữ tại chỗ truyền thống.
Bảo mật dữ liệu: Thực hiện các biện pháp bảo mật như mã hóa, kiểm soát truy cập và kiểm toán dữ liệu có thể giúp bảo vệ dữ liệu nhạy cảm khỏi truy cập trái phép hoặc trộm cắp.
Sử dụng phần mềm quản lý dữ liệu: Sử dụng phần mềm quản lý dữ liệu có thể giúp tự động hóa nhiều tác vụ quản lý dữ liệu và cung cấp một cái nhìn tập trung về dữ liệu trên toàn tổ chức.

Xem thêm: Big Data Trong Ngành Nhân Sự

2. Đảm bảo chất lượng và độ chính xác của dự liệu

Thiết lập chính sách quản trị dữ liệu: Một bộ chính sách quản trị dữ liệu rõ ràng có thể giúp đảm bảo rằng dữ liệu được quản lý, thu thập và lưu trữ đúng cách.
Xác thực dữ liệu tại điểm nhập: Việc thực hiện các quy trình xác thực dữ liệu tại điểm nhập có thể giúp ngăn chặn dữ liệu không chính xác hoặc không chính xác được nhập vào các hệ thống của bạn.
Sử dụng hồ sơ dữ liệu (data profiling): Hồ sơ dữ liệu là quá trình phân tích dữ liệu để hiểu chất lượng, tính đầy đủ và độ chính xác của nó. Hồ sơ dữ liệu thường xuyên có thể giúp xác định và khắc phục các vấn đề chất lượng dữ liệu.
Tự động hóa các quy trình làm sạch dữ liệu: Tự động hóa các quy trình làm sạch dữ liệu, chẳng hạn như loại bỏ các bản sao hoặc sửa các vấn đề định dạng dữ liệu, có thể giúp cải thiện chất lượng và độ chính xác của dữ liệu.

Xem thông tin khai giảng Khóa học Business Intelligence mới nhất tại Mastering Data Analytics. Liên hệ 0961 48 48 66 hoặc inbox Fanpage Mastering Data Analytics để đăng ký nhanh nhất nhé!