Trong tính năng khách mời đặc biệt này, Craig Kelly, Phó chủ tịch Analytics tại Syntax, thảo luận về cách các hồ dữ liệu có thể giúp các công ty phân tích và sử dụng tốt hơn các kho Data Lakes mà họ đã lưu trữ. Craig phụ trách các dịch vụ chuyên nghiệp và được quản lý xung quanh phân tích và phát triển sản phẩm và ứng dụng cho hoạt động phân tích. Trước khi làm việc tại Syntax, Craig là đồng sáng lập của EmeraldCube Solutions.
Data Lakes đang phát triển, nhưng điều đó không có nghĩa là thông tin chi tiết
Ông đã làm việc trong lĩnh vực phân tích trong 20 năm qua, làm việc với các công cụ IBM Cognos, Oracle BI, GoodData để xây dựng các giải pháp cho khách hàng ERP. Craig và nhóm của ông hiện tập trung chủ yếu vào phân tích AWS, tích hợp kho dữ liệu truyền thống và BI, cùng với khả năng dự báo và ML hướng tới tương lai.
Năm ngoái, gần một nửa các nhà lãnh đạo CNTT (42%) đã tước bỏ các sáng kiến phân tích dữ liệu và kinh doanh thông minh (BI) vì thay đổi các ưu tiên. Giờ đây, các doanh nghiệp đã điều chỉnh, phân tích dữ liệu và BI đang trở lại vị trí hàng đầu trong danh sách ưu tiên của họ. 55% doanh nghiệp có kế hoạch đầu tư vào phân tích dữ liệu và công nghệ thông minh kinh doanh trong năm nay.
Khi các công ty nỗ lực để trở nên dựa trên dữ liệu nhiều hơn, họ cần phải có chiến lược ngay từ đầu. Nếu tổ chức của bạn không cố ý về cách lưu trữ và phân tích dữ liệu, thì bạn sẽ không tạo ra thông tin chi tiết giúp bạn vượt trội hơn đối thủ cạnh tranh. Công nghệ hồ dữ liệu đang giúp các tổ chức tiên tiến kiểm soát và tạo ra giá trị từ dữ liệu của họ.
Mọi nhà lãnh đạo CNTT đều biết Data Lakes chúng tôi sản xuất và thu thập đang tăng lên theo cấp số nhân. Đến năm 2025, gần 60% dữ liệu sẽ được tạo và quản lý bởi các doanh nghiệp – gấp đôi số lượng họ sản xuất từ năm 2015. Hiện tại, trung bình mỗi công ty quản lý 33 nguồn dữ liệu duy nhất.
Khối lượng dữ liệu và nguồn dữ liệu có nghĩa là các công ty không còn phải dựa vào phân tích và lưu trữ theo hướng bảng tính nữa. Bảng tính cung cấp một bản đánh giá hạn chế và ngược về dữ liệu của bạn, dễ bị thiếu chính xác và tốn nhiều thời gian để duy trì.
Mọi doanh nghiệp đều tuyên bố họ muốn theo hướng dữ liệu, nhưng vì nhận thức được sự phức tạp, nhiều doanh nghiệp đã thất bại trong việc thu thập và lưu trữ. Từ 60% đến 73% tất cả dữ liệu trong một doanh nghiệp không bao giờ được phân tích. Tại sao phải tốn thời gian và tiền bạc để thu thập nó nếu bạn không sử dụng nó?
Dữ liệu chưa được chỉnh sửa là cơ hội bị bỏ lỡ để thúc đẩy lợi nhuận, hiệu quả hoạt động và chuyển đổi kinh doanh. Với nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết đến từ các nguồn khác nhau, các doanh nghiệp cần một cách thông minh hơn, hiệu quả hơn để quản lý thông tin mà họ thu thập.
4 cách Data Lakes có thể giúp bạn trở nên theo hướng dữ liệu hơn
Các nhà lãnh đạo CNTT nên coi các hồ dữ liệu là một giải pháp khả thi cho cả việc quản lý và phân tích dữ liệu. Hồ dữ liệu là một khu vực lưu trữ đám mây tập trung có thể chứa một lượng lớn dữ liệu thô ở định dạng gốc và từ nhiều nguồn. Aberdeen nhận thấy rằng các tổ chức có thực hành hồ dữ liệu vượt trội đã tăng 9% cho mức tăng trưởng doanh thu không phải trả tiền của họ. Các lợi ích của Data Lakes bao gồm:
1. Kho lưu trữ tập trung: Việc phân tích dữ liệu chỉ từ một vài nguồn sẽ hạn chế những hiểu biết sâu sắc mà bạn có thể phát triển. Công ty trung bình tăng nguồn dữ liệu của mình lên 50% mỗi năm và các doanh nghiệp cạnh tranh nhất đang sử dụng lượng thông tin dồi dào này làm lợi thế của họ.
Các hồ dữ liệu hợp nhất thông tin từ nhiều nguồn trong toàn doanh nghiệp – như hệ thống ERP, CRM, hệ thống nhân sự hoặc thiết bị IoT của bạn – bất kể nó được lưu trữ trên đám mây hay tại chỗ. Tập trung hóa dữ liệu giúp tăng độ chính xác của dữ liệu, giảm các ngăn chứa dữ liệu và loại bỏ việc nhập dữ liệu thủ công, cho phép nhóm của bạn dành nhiều thời gian hơn cho các hoạt động gia tăng giá trị như phân tích.
2. Truy cập thuận tiện: Một trong những lợi ích hấp dẫn nhất của hồ dữ liệu là khả năng giúp người dùng phân tích vô số dữ liệu một cách nhanh chóng và thuận tiện. Kết quả là các doanh nghiệp có thông lệ hồ sơ dữ liệu hàng đầu có khả năng báo cáo quy trình tiếp cận thị trường “mạnh mẽ” hoặc “hiệu quả cao” cao gấp ba lần.
Bởi vì dữ liệu được lưu trữ ở định dạng gốc của nó, việc chuẩn bị, truy xuất và phân tích dữ liệu sẽ ít hơn nhiều với một hồ dữ liệu. Có rất ít yêu cầu cho việc chuẩn bị dữ liệu, không giống như bảng tính hoặc kho dữ liệu nơi dữ liệu nhập vào cần được chuẩn hóa. Việc truy xuất dữ liệu không yêu cầu các tham số được xác định trước để tìm kiếm, giúp truy cập và trích xuất dữ liệu dễ dàng hơn.
3. Hiệu quả về chi phí: Trái ngược với kho dữ liệu, nơi lưu trữ dữ liệu theo cách phân cấp thông qua các tệp hoặc thư mục, một hồ dữ liệu sử dụng kiến trúc phẳng. Các tổ chức có thể mở rộng quy mô lưu trữ khi họ phát triển, điều này tiết kiệm chi phí hơn và dễ thực hiện hơn, có nghĩa là không phải bỏ vốn lớn và không phải chờ đợi nhiều tháng để phát triển.
Thêm công nghệ hồ dữ liệu vào hệ sinh thái của bạn cũng cải thiện chức năng của các hệ thống kế thừa hiện có bằng cách giảm tải dung lượng. Điều này đặc biệt hấp dẫn đối với các doanh nghiệp lớn hơn, lâu đời hơn đã đầu tư đáng kể trước đó vào công nghệ kho dữ liệu và máy tính lớn.
4. Khả năng hiện đại: Các Data Lakescho phép doanh nghiệp sử dụng các kỹ thuật phân tích tiên tiến và phức tạp hơn. Các tổ chức có thể áp dụng học máy và AI để làm sạch và tăng cường dữ liệu đến, chạy các thuật toán phức tạp để tương quan các nguồn thông tin khác nhau hoặc áp dụng phân tích dự đoán. Thông tin chi tiết trở nên hoàn thiện hơn – mang lại nhiều giá trị hơn nữa cho tổ chức của bạn theo thời gian.
Nhưng hãy lưu ý rằng nếu không có sự quản lý và quy trình thích hợp, một hồ dữ liệu có khả năng trở thành một đầm lầy dữ liệu. Nếu không được quản lý, một hồ dữ liệu có thể xấu đi đến mức không thể truy cập được đối với người dùng cuối. Làm việc với một cố vấn đáng tin cậy để đảm bảo các giao thức và trách nhiệm rõ ràng được đặt ra ngay từ đầu.
Trao quyền cho việc ra quyết định và tăng trưởng tốt hơn
Mặc dù các doanh nghiệp đang tạo ra nhiều thông tin kỹ thuật số phong phú hơn bao giờ hết, nhưng chỉ cần có dữ liệu không có nghĩa là tăng trưởng. Các tổ chức cần tận dụng những tiến bộ trong điện toán đám mây để tạo điều kiện thuận lợi hơn cho các phương tiện lưu trữ và phân tích dữ liệu phức tạp và hiệu quả hơn.
Các Data Lakes cho phép các tổ chức thu thập nhiều dữ liệu hơn, từ nhiều nguồn hơn, trong thời gian ngắn hơn, với một phần chi phí thấp. Với việc triển khai đúng cách, các hệ thống lưu trữ dữ liệu này có thể mang lại phân tích kinh doanh mạnh mẽ hơn và ra quyết định nhanh hơn, giúp tổ chức của bạn trở nên thực sự theo hướng dữ liệu.
Từ khóa:
- Azure data Lake
- Data lake example
- Hadoop data lake
- Data lake architecture
- What is data lake
- Data lake wiki
- Data lake vs data warehouse
- Data warehouse
Nội dung liên quan:
- Cách quản lý người theo dõi trên Instagram một cách hiệu quả và hiệu quả
- Top 7 trong số các chiến dịch truyền thông xã hội tốt nhất
- Các loại tiền điện tử hàng đầu nên đầu tư vào tháng 9
