Knowledge

12 phút đọc

Tích hợp dữ liệu – Data Integration là gì? Lợi ích của tích hợp dữ liệu

Trong thời đại công nghệ 4.0, dữ liệu đang trở thành tài sản quý giá của các doanh nghiệp. Tuy nhiên, dữ liệu thường được lưu trữ ở nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, hệ thống ERP, hệ thống CRM, hệ thống POS,… Điều này khiến cho việc Tích hợp dữ liệu trở nên cần thiết hơn bao giờ hết. Vậy cụ thể Tích hợp dữ liệu – Data Integration là gì? Tại sao phải tích hợp dữ liệu? Hãy cùng MDA tìm hiểu chi tiết hơn trong bài viết dưới đây nhé!

Tích hợp dữ liệu – Data Integration là gì?

Data Integration hay tích hợp dữ liệu là quá trình kết hợp các dữ liệu không đồng nhất từ nhiều nguồn khác nhau thành một tập hợp dữ liệu thống nhất. Điều này cho phép người dùng truy vấn dữ liệu từ nhiều nguồn một cách dễ dàng và hiệu quả.

Quy trình Data Integration là một phần quan trọng của quản lý dữ liệu tổng thể. Nó giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa dữ liệu của mình, cải thiện khả năng phân tích dữ liệu, hiệu quả hoạt động và bảo mật dữ liệu.

Tìm hiểu về Data Integration là gì?

Data Integration không chỉ giúp tổ chức hiểu rõ hơn về dữ liệu của mình, mà còn giúp cải thiện tính toàn vẹn và chất lượng của thông tin, giảm nguy cơ sai sót, và giúp đảm bảo tuân thủ các quy định liên quan đến bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu.

Tại sao cần phải tích hợp dữ liệu?

Trong thời đại dữ liệu lớn, các tổ chức, doanh nghiệp muốn duy trì tính cạnh tranh cần nắm bắt được các lợi ích và thách thức của dữ liệu lớn. Vậy tại sao phải tích hợp dữ liệu?

Lợi ích của việc tích hợp dữ liệu

Data Integration là một giải pháp quan trọng giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu lớn (Big Data) hiệu quả. Data Integration hỗ trợ truy vấn trong các bộ dữ liệu khổng lồ, đem lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, từ thông tin kinh doanh thông minh, phân tích dữ liệu khách hàng đến làm giàu thêm cho Data Warehouse và cung cấp các thông tin cụ thể theo mốc thời gian thực.

Một trong những trường hợp sử dụng quan trọng nhất của Data Integration là quản lý dữ liệu khách hàng và doanh nghiệp. Data Integration giúp cung cấp dữ liệu tích hợp vào trong kho dữ liệu hoặc kiến trúc tích hợp dữ liệu ảo để hỗ trợ báo cáo, nghiệp vụ thông minh và phân tích dữ liệu doanh nghiệp nâng cao. Tích hợp dữ liệu khách hàng cung cấp cho doanh nghiệp một bức tranh toàn cảnh về khách hàng, bao gồm các chỉ số hiệu suất chính, rủi ro tài chính, nhu cầu của khách hàng, hoạt động sản xuất và chuỗi cung ứng, tuân thủ quy định và các khía cạnh khác của quy trình vận hành kinh doanh.

Xem thêm: Big Data Analytics là gì và tầm quan trọng đối với doanh nghiệp

Trường hợp sử dụng Data Integration

Trong các trường hợp sử dụng Data Integration, chúng ta có thể nhận thấy rằng nó đóng một vai trò quan trọng trong ba lĩnh vực cụ thể. Cùng tìm hiểu dưới đây:

Máy học (Machine Learning)

Máy học liên quan đến việc đào tạo phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) thông qua việc sử dụng một lượng lớn dữ liệu chính xác. Tích hợp dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong quá trình này bằng cách tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và chuẩn bị dữ liệu ở định dạng thích hợp để hỗ trợ máy học.

Data Integration đóng vai trò hỗ trợ Máy học (Machine Learning)

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Predictive Analytics hay còn gọi là Phân tích dự đoán, là phương pháp dự đoán các xu hướng cụ thể bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử mới nhất. Các công ty sử dụng phân tích dự đoán để dự đoán và ứng phó với các tình huống trước khi chúng xảy ra. Họ phân tích dữ liệu hoạt động từ trước đến nay để phát hiện các biểu hiện bất thường và thực hiện các biện pháp hành động để giảm thiểu rủi ro.

Chuyển đổi lên điện toán đám mây

Các công ty sử dụng công nghệ Data Integration để thực hiện quá trình chuyển đổi sang mô hình điện toán đám mây một cách trơn tru. Di chuyển tất cả cơ sở dữ liệu từ hệ thống truyền thống lên đám mây có thể gây khó khăn và gián đoạn hoạt động kinh doanh. Thay vào đó, các công ty sử dụng chiến lược Data Integration, bao gồm việc sử dụng phần mềm trung gian để chuyển dữ liệu lên kho lưu trữ trên đám mây mà vẫn đảm bảo hoạt động của doanh nghiệp không bị gián đoạn.

Data Integration chuyển đổi sang mô hình điện toán đám mây

Các phương pháp tích hợp dữ liệu

Data Architect – Kiến trúc sư dữ liệu sử dụng các phương pháp Data Integration sau để kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn thành một tập hợp dữ liệu thống nhất:

Một số phương pháp Data Integration phổ biến

Gộp dữ liệu

Phương pháp này sử dụng các công cụ để trích xuất, làm sạch và lưu trữ dữ liệu vật lý ở một vị trí duy nhất giúp loại bỏ các lô cốt dữ liệu và giảm chi phí cơ sở hạ tầng dữ liệu. Có hai loại công cụ chính được sử dụng trong Data Integration là ETL và ELT:

• ETL (Trích xuất, chuyển đổi và tải): Công cụ ETL trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau, thay đổi dữ liệu theo quy tắc và định dạng cụ thể, sau đó tải dữ liệu đã chuyển đổi vào hệ thống đích, như kho dữ liệu.
• ELT (Trích xuất, tải và chuyển đổi): ELT tương tự như ETL, nhưng khác biệt ở việc dữ liệu được tải vào hệ thống dữ liệu trước, sau đó chuyển đổi khi cần thiết. Điều này giúp tích hợp dữ liệu theo thời gian thực.

Sao chép dữ liệu

Phương pháp này tạo ra các bản sao dữ liệu trùng lặp thay vì di chuyển dữ liệu thực từ hệ thống này sang hệ thống khác. Phương pháp này phù hợp với các doanh nghiệp vừa và nhỏ với ít nguồn dữ liệu.

Ảo hóa dữ liệu

Phương pháp ảo hóa dữ liệu không di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống, mà tạo ra một dạng xem ảo hợp nhất dữ liệu từ tất cả các nguồn. Dữ liệu được điền vào bảng điều khiển khi có truy vấn, không cần chuyển dữ liệu trước.

Liên kết dữ liệu

Phương pháp này tạo một cơ sở dữ liệu ảo trên nhiều nguồn dữ liệu và hoạt động tương tự như ảo hóa dữ liệu. Tuy nhiên, nó không tích hợp các nguồn dữ liệu mà tìm và sắp xếp dữ liệu từ các nguồn tương ứng khi có truy vấn.

Phân biệt tích hợp dữ liệu và tích hợp ứng dụng

Tích hợp dữ liệu và tích hợp ứng dụng đều là những kỹ thuật quan trọng trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Việc hiểu rõ sự khác biệt giữa hai khái niệm này sẽ giúp bạn lựa chọn được phương pháp phù hợp với nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp.

Tích hợp dữ liệu là quá trình kết hợp hoặc kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra một nguồn thông tin đồng nhất. Mặt khác, Tích hợp ứng dụng là quá trình kết nối hai hoặc nhiều ứng dụng phần mềm để chúng có thể giao tiếp và chia sẻ dữ liệu với nhau.

So sánh tích hợp dữ liệu và tích hợp ứng dụng

Mục tiêu của tích hợp dữ liệu là làm cho dữ liệu từ nhiều nguồn trở nên thống nhất, dễ quản lý và sử dụng. Ngược lại, mục tiêu cuối cùng của tích hợp ứng dụng là cho phép ứng dụng hoạt động độc lập và tương tác với nhau. Điều này đòi hỏi tính nhất quán của dữ liệu giữa các bản sao riêng lẻ, quản lý nhiều tác vụ thực thi bởi các ứng dụng khác nhau, và cung cấp giao diện người dùng và dịch vụ truy cập vào kho dữ liệu để sử dụng các chức năng từ các ứng dụng độc lập.

Hy vọng qua bài viết này, bạn đã hiểu rõ hơn về Tích hợp dữ liệu là gì và tại sao nó đóng vai trò quan trọng trong phân tích và báo cáo. Data Integration không chỉ là một quá trình kỹ thuật mà còn là một nền tảng cho quá trình phân tích dữ liệu chính xác, thời gian thực, và thông tin đáng tin cậy, giúp doanh nghiệp ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu và thúc đẩy hiệu suất kinh doanh. Ngoài ra, nếu bạn đang quan tâm đến việc phát triển tư duy phân tích theo hệ thống và tổng hợp các kỹ thuật phân tích phổ biến trong lĩnh vực Business Intelligence, Khóa học Data Analyst Online tại MDA là lựa chọn tốt nhất dành cho bạn.

Chia sẻ bài viết