Vì Sao Hệ Thống Lưu Trữ Dữ Liệu – Data Warehouse Cũ Không Còn Phù Hợp?

Cùng tìm hiểu các lý do cho thấy các hệ thống lưu trữ dữ liệu cũ đã không còn phù hợp nhu cầu phát triển trên thị trường và doanh nghiệp buộc phải chuyển đổi lên các giải pháp hiện đại hơn như Cloud Storage.

Trong quá trình làm việc và tiếp xúc với các tập đoàn lớn trên toàn cầu, Google đã nhận thấy một sự thật rõ ràng là: rất nhiều doanh nghiệp hiện tại phải xử lý những vấn đề kinh doanh phức tạp liên quan đến khối lượng dữ liệu lớn (Big Data) và nền tảng hệ thống lưu trữ dữ liệu cũ kỹ đang kìm lại sự phát triển của họ. Những kiến trúc nền tảng dữ liệu là được thiết kế từ những năm 1990s đã không còn sẵn sàng để có thể xử lý những vấn đề trong kinh doanh cho năm 2020. Hiện nay đang có 1 sự bùng nổ về lượng dữ liệu cần xử lý trong nền kinh tế toàn cầu, nếu bạn hiện đang quản lý hạ tầng dữ liệu, bạn sẽ biết rất rõ về sự gia tăng nhanh chóng này. Luồng dữ liệu lớn và tốc độ xử lý nhanh, nhu cầu kinh tế toàn cầu và những người dùng am hiểu công nghệ, tất cả đều đang tạo áp lực lên với đội ngũ IT phải trở nên nhanh nhạy và linh hoạt hơn. 

Mặc dù có rất nhiều thay đổi, nhưng những kho lưu trữ dữ liệu truyền thống đã cũ vẫn còn được sử dụng và chúng gây cản trở quá trình phát triển bởi không đáp ứng được nhu cầu thực tế của doanh nghiệp. Khi trao đổi với những người đang làm trong ngành IT, hầu hết họ đều chia sẻ về những hạn chế đến từ những công nghệ cũ đang vận hành trong khi cố gắng tạo một chiến lược dữ liệu hiện đại, những kho dữ liệu cũ giờ đây đã không phù hợp với những nhu cầu thực tế. Đây là những lý do và những việc bạn có thể giải quyết vấn đề này 

1. Tính linh hoạt trong kinh doanh là thứ rất khó để đạt được với những công cụ đã cũ. 

Linh hoạt trong kinh doanh là mục tiêu chính khi các doanh nghiệp đang hướng đến việc hoàn toàn vận hành số trong doanh nghiệp. Ví dụ như Online Banking, hoặc những nhà bán lẻ luôn đi đầu trong nhu cầu về E-commerce trong môi trường cạnh tranh hiện tại. Tất cả những cái vĩ đại như những đổi mới tiên tiến phản ánh tới thay đổi văn hóa và công nghệ, những thứ mà sự linh hoạt là rất quan trọng. Một doanh nghiệp có thể quản lý và phân tích dữ liệu nhanh chóng có thể hiểu cách hỗ trợ khách hàng tốt hơn và cho phép nhân viên của họ có thể hoàn thành công việc một cách xuất sắc với những dữ liệu tốt nhất sẵn có. 

Rất nhiều kho dữ liệu đang hoạt động hiện tại đang phải vận hành ở mức 95%-100%, vận dụng tối đa những gì chúng có thể hỗ trợ cho doanh nghiệp. Bất kể là hệ thống on-premises hay hệ thống cơ sở kho dữ liệu có sẵn có thể đưa doanh nghiệp lên Cloud, những kho dữ liệu đó vẫn không thể bắt kịp với tất cả dữ liệu yêu cầu của người dùng có. Quản lý và ngăn chặn những vấn đề này có thể tốn rất nhiều thời gian cho đội IT, và vấn đề thường tăng dần theo thời gian. Đạt mức giới hạn sẽ làm chậm người dùng và khó khăn cho người quản lý kho dữ liệu. 

Từ hướng nhìn của một hệ thống dữ liệu, tách riêng phần tính toán và lưu trữ là thiết yếu để đạt được sự nhạy bén trong kinh doanh. Khi một kho dữ liệu có thể đáp ứng được nhu cầu mở rộng của doanh nghiệp và tự quản lý vận hành, đó chính là lúc mà doanh nghiệp của bạn có thể hoạt động chủ động hơn. 

2. Các hệ thống lưu trữ dữ liệu đời cũ cần mức độ quản lý cao đến vô lý. 

Hầu hết các báo cáo và các truy vấn mà doanh nghiệp bạn chạy trong thời gian ngắn và sự thôi thúc sẽ càng gia tăng khi người dùng và đội của bạn nhận thấy được những khả năng của phân tích dữ liệu. Rất nhiều trường hợp khách hàng đang dành hầu hết thời gian vào hệ thống kỹ thuật, vì vậy mà chỉ có khoảng 15% thời gian là dành cho phân tích dữ liệu. Và việc bảo trì đang tốn hầu hết thời gian bởi những hệ thống cũ rất phức tạp, chúng ta thường nghe về việc các doanh nghiệp đang đầu tư thuê người có thể quản lý những hệ thống lỗi thời mặc dù họ đang không tiến tới được sự chiến lược về dữ liệu hay sự linh hoạt trong kinh doanh. 

Để giảm bớt thời gian quản lý một kho dữ liệu, nó sẽ tự động giúp cho công việc hệ thống kỹ thuật tách riêng khỏi những việc liên quan đến phân tích. Một khi những chức năng được tách riêng, việc phân tích dữ liệu sẽ chiếm vị trí trung tâm và giúp cho người dùng sẽ ít phụ thuộc vào Admin hơn. BigQuery cũng giúp loại bỏ các vấn đề truy cập của người dùng mà hay gặp phải trong các kho dữ liệu cũ. Một khi vấn đề đã được giải quyết, người dùng có thể tập trung xây dựng báo cáo, phân tích dữ liệu và chia sẻ những kết quả đúng dễ dàng. 

3. Những chi phí cho kho dữ liệu lỗi thời làm doanh nghiệp khó đầu tư vào các chiến lược kinh doanh khác hơn

Cũng giống như những hệ thống On-prem khác, Kho dữ liệu là hợp nhất mẫu cũ của việc trả tiền cho công nghệ, cùng với kết hợp của phí cho phần cứng, bản quyền và hệ thống kỹ thuật đang vận hành. Đây là một kết cấu không hiệu quả sẽ càng tạo thêm kém hiệu suất trong công việc. Khi mà doanh nghiệp đang tập trung nhiều về data-driven (định hướng dữ liệu), họ sẽ liên tục yêu cầu đội ngũ của họ cho nhiều dữ liệu hơn. Nhưng trả lời cho những yêu cầu đó là việc doanh nghiệp sẽ không đủ kinh phí rất nhanh. 

Cloud mang lại cho doanh nghiệp nhiều lợi ích về chi phí linh hoạt hơn, có nghĩa là doanh nghiệp sẽ không cần trả phí hay quản lý toàn bộ lớp hạ tầng. Tất nhiên, việc đó hoàn toàn có thể làm được với việc chuyển hạ tầng cũ kĩ và kiếm hiệu quả lên những dịch vụ Cloud. Nhưng để tránh nhầm lẫn, chúng tôi muốn đề cập đến TCO (tổng chi phí sở hữu) dành cho kho dữ liệu, bởi vì nó sẽ là một bức tranh tổng thể về việc chi phí cho công nghệ cũ không phù hợp với sự phát triển doanh nghiệp. Dịch chuyển sang BigQuery không chỉ là dịch chuyển Cloud – nó là chuyển sang kiểu chi phí mới. Kiểu chi phí mà doanh nghiệp sẽ cắt bớt những chi phí hạ tầng và hệ thống kỹ thuật. 

4. Một hệ thống lưu trữ dữ liệu lỗi thời không có sự linh hoạt mà doanh nghiệp cần. 

Khi mà những hoạt động tính toán dữ liệu mất cả đêm là chuyện bình thường, những cơ hội cho doanh nghiệp nghĩa là một kho dữ liệu phải lưu trữ và truyền tải dữ liệu trong khi vẫn phải hỗ trợ nhiều phương pháp truy vấn cùng lúc. Phần cứng là cái ràng buộc chính của hệ thống cũ khi mà chúng khó khăn trong việc bắt kịp nhu cầu. 

Dịch chuyển hạ tầng có sẵn của bạn lên Cloud cũng có nghĩa là chuyển toàn bộ vấn đề mà bạn đang có lên Cloud, và thường những doanh nghiệp làm thế thường không cho phép việc truyền dữ liệu thời gian thực. Đấy là một thành phần cốt lỗi cho chuyên gia phân dữ liệu và người dùng. Sử dụng nền tảng như BigQuery, bạn cơ bản là chuyển toàn bộ khả năng tính toán của bạn vào trong kho dữ liệu, để khi nó tự mở rộng khi ngày càng nhiều người dùng truy cập vào mảng phân tích. Tính toán không giới hạn là một cách khá tốt để giúp doanh nghiệp bạn số hóa hơn. Thay vì phải chạy theo nhu cầu của người dùng, bạn có thể tập trung phát triển những tính năng mới. Cloud cũng mang lại nhiều mức bảo mật mới. Với kho dữ liệu trên Cloud can thể làm những việc như tự động sao chép dữ liệu, phục hồi dữ liệu và lưu trữ dữ liệu, và mang đến nhiều giải pháp phân loại và kiểm soát những dữ liệu kinh doanh nhạy cảm.

5. Hệ thống lưu trữ dữ liệu – Data warehouses cũ thiếu những giải pháp có sẵn và phân tích dự đoán cao cấp. 

Các data warehouse cũ thường gặp khó khăn trong việc bắt kịp với những dữ liệu cần dùng hằng ngày, ví dụ như việc cung cấp những báo cáo tới từng phòng ban như tài chính hay sales. Thật khó có thể tưởng tượng về thời gian và tài nguyên cần dùng để bắt đầu những phân tích dự đoán (predictive analytics) khi những hạn chế về dữ liệu và thuật toán đang kéo công ty của bạn xuống.

Google đã nhận được rất nhiều phản hồi từ khách hàng khi hầu hết họ được giao những công việc với đơn giản hóa cơ sở hệ thống đơn giản và thêm những tính năng hiện đại như AI – trí thông minh nhân tạo, Machine Learning – máy học, và những dịch vụ phân tích riêng dành cho người dùng trong doanh nghiệp. Viễn cảnh đẹp nhất về việc chuyển đổi số là khi công nghệ cùng lúc thay đổi với doanh nghiệp hoặc văn hóa doanh nghiệp. Một khách hàng đã chia rằng bởi vì BigQuery sử dụng giao diện giống SQL, they càn thể thực sự chuyển những công việc về phân tích data khỏi một nhóm nhỏ những nhân viên khoa học dữ liệu (data scientists) bị quá tải công việc sang cho nhiều nhân sự khác. Việc đó cũng giúp loại bỏ được rất nhiều data lakes bị lưu lại mỗi khi mà data scientists phân tách data thành các project nhỏ vào nhiều kho dữ liệu để dạy các mô hình Machine learning.

Những khả năng tính toán quy mô lớn tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời cũng giúp cho doanh nghiệp tìm thấy những hướng phát triển mới. AI và Machine Learning đang làm thay đổi bộ mặt của các ngành như bán lẻ, khi mà phân tich dự đoán có thể mang lại dự báo và những công việc khác để giúp cho doanh nghiệp có những quyết định tốt hơn. BigQuery cũng giúp bạn sử dụng những công việc tinh vi của machine learning mà không cần phải chuyển dữ liệu hoặc sử dụng công cụ của một bên thứ 3. 

Google thiết kế BigQuery để các kỹ sư của họ có thể triển khai những tài nguyên cần thiết cho doanh nghiệp theo nhu cầu. Việc của bạn bây giờ chỉ là hướng đến đạt những mục tiêu về kinh doanh đã đặt ra trước đó và mang đến nhiều tính linh hoạt. BigQuery hoàn toàn ko server (serverless) và chạy trên các cơ sở hệ thống Google, như thế BigQuery có thể tích hợp với hệ sinh thái của dữ liệu và các công cụ phân tích của Google và partner. Với hệ thống này, bạn có thể nhận được những gói phần mềm mới nhất – phân tích quy mô lớn, phân tích trực tuyến, và chức năng tiên tiến có bao gồm cả Geospatial và Machine Learning ngay từ giao diện SQL.

Nếu có bất kỳ thắc mắc nào liên quan tới ứng dụng hoặc cần đăng ký tư vấn miễn phí để tìm hiểu các tính năng của Google Cloud Platform vui lòng liên hệ ngay với Gimasys để được tư vấn:

• Email: gsuite@gimasys.com
• Đăng ký dùng thử miễn phí: Tại đây
• Số điện thoại: Hà Nội: 0987 682 505 – Hồ Chí Minh: 0974 417 099

Nguồn: Gimasys