Tổng quan về nền tảng dữ liệu
Để giúp bạn hiểu rõ hơn về một nền tảng dữ liệu, bài viết này sẽ đề cập đến:
- Các lớp trong một nền tảng dữ liệu
- Các loại nền tảng dữ liệu
- Ví dụ về nền tảng dữ liệu
- Ưu điểm của nền tảng dữ liệu
- Cách chọn nền tảng dữ liệu
- Phần kết luận
Nền tảng dữ liệu là một loại hạ tầng cho phép các tổ chức quản lý, lưu trữ, xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu. Thông thường nó bao gồm sự kết hợp giữa phần cứng, phần mềm và các công cụ được thiết kế để hỗ trợ các hoạt động liên quan đến dữ liệu. Mục tiêu của nền tảng dữ liệu là cho phép các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu trong các ứng dụng và đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên thông tin nắm bắt (insights) thu được từ dữ liệu.
Các lớp trong nền tảng dữ liệu
Một nền tảng dữ liệu có thể bao gồm tối đa năm lớp (layers): lớp thu thập dữ liệu, lớp lưu trữ dữ liệu, lớp xử lý dữ liệu, lớp đường ống dữ liệu và lớp giao diện ứng dụng/người dùng. Lớp thu thập dữ liệu chịu trách nhiệm thu thập và đưa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, trong khi lớp lưu trữ đảm nhiệm các hoạt động lưu trữ dữ liệu. Lớp xử lý chuyển đổi và chuẩn bị dữ liệu cho việc phân tích hoặc sử dụng bởi các ứng dụng, trong khi lớp đường ống (pipeline) xử lý việc di chuyển dữ liệu giữa các lớp và các ứng dụng khác. Lớp giao diện người dùng cung cấp một cách để người dùng cuối tương tác và rút ra thông tin nắm bắt từ dữ liệu thông qua bảng điều khiển hoặc các công cụ business intelligent.
Lớp thu thập dữ liệu (Data ingestion layer)
Lớp thu thập dữ liệu là lớp đầu tiên của nền tảng dữ liệu và có trách nhiệm thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm:
- Cảm biến (sensor)
- API
- Cơ sở dữ liệu
- Các tập tin
- Các ứng dụng
- Nguồn của bên thứ ba
Lớp này truy xuất dữ liệu ở nhiều định dạng, cấu trúc và giao thức khác nhau và chuyển đổi chúng thành các định dạng chung có thể lưu trữ và xử lý. Thu thập dữ liệu là một quá trình liên tục đòi hỏi phải lên lịch, giám sát, tổng hợp và xử lý lỗi để đảm bảo chất lượng và tính đầy đủ của dữ liệu.
Dữ liệu đã thu thập có thể được lưu trữ ở định dạng thô hoặc gần như thô trong data lake, nơi dữ liệu có thể được truy cập và phân tích bởi các lớp sâu hơn. Sự thành công của một nền tảng dữ liệu phụ thuộc rất nhiều vào hiệu quả và độ tin cậy của lớp thu thập dữ liệu vì lớp này xác định chất lượng và tính kịp thời của dữ liệu được sử dụng để ra quyết định.
Hồ dữ liệu (Data Lake) là gì và nó có lợi như thế nào cho nền tảng dữ liệu? Data Lake là kho lưu trữ tập trung lưu trữ một lượng lớn dữ liệu thô, không có cấu trúc và bán cấu trúc, cho phép các tổ chức phân tích lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau mà không có bất kỳ hạn chế nào hoặc không cần lược đồ (schema) được xác định trước. Nó cung cấp giải pháp tiết kiệm chi phí để quản lý và xử lý các tập dữ liệu lớn.
Lớp lưu trữ dữ liệu (Data storage layer)
Lớp lưu trữ dữ liệu của nền tảng dữ liệu có trách nhiệm lưu trữ dữ liệu ở định dạng thô hoặc đã xử lý. Nó thường bao gồm một hồ dữ liệu hoặc kho dữ liệu, cũng như các công nghệ lưu trữ khác như cơ sở dữ liệu NoSQL để lưu trữ và tìm nguồn dữ liệu hoạt động và ứng dụng. Dữ liệu được tổ chức, lập chỉ mục và tối ưu hóa để các lớp phía sau có thể truy cập và truy xuất nhanh chóng. Lớp lưu trữ thường kết hợp các chính sách quản trị dữ liệu, chẳng hạn như kiểm soát truy cập, quản lý lịch sử, sao lưu và các quy tắc lưu giữ. Sự thành công của một nền tảng dữ liệu phụ thuộc vào khả năng mở rộng, độ tin cậy và bảo mật của lớp lưu trữ dữ liệu.
Lớp xử lý dữ liệu (Data processing layer)
Lớp xử lý dữ liệu của nền tảng dữ liệu chịu trách nhiệm chuyển đổi và chuẩn bị dữ liệu để phân tích. Lớp này bao gồm các công cụ xử lý, làm sạch và tổng hợp dữ liệu và thường kết hợp các thuật toán học máy hoặc kỹ thuật trí tuệ nhân tạo. Dữ liệu đã xử lý có thể được lưu trữ trong lớp lưu trữ dữ liệu hoặc được chuyển đến lớp phân tích để phân tích và truy vấn thêm. Lớp xử lý dữ liệu cũng xử lý các tác vụ kiểm tra chất lượng dữ liệu, xử lý lỗi và làm giàu dữ liệu như bổ sung metadata hoặc tính toán số liệu thu được. Hiệu quả và độ chính xác của lớp xử lý dữ liệu rất quan trọng để cung cấp thông tin nắm bắt thu được từ dữ liệu.
Lớp đường ống dữ liệu (Data pipeline layer)
Lớp đường ống dữ liệu của nền tảng dữ liệu chịu trách nhiệm di chuyển dữ liệu giữa các lớp khác nhau của nền tảng. Nó có thể bao gồm các công cụ cho việc:
- Tích hợp dữ liệu – kết hợp dữ liệu từ các ứng dụng, nguồn và định dạng khác nhau
- Chuyển đổi dữ liệu – chuyển đổi, lập bản đồ hoặc định hình lại dữ liệu từ định dạng hoặc cấu trúc này sang định dạng hoặc cấu trúc khác
- Làm giàu dữ liệu – thêm vào các dữ liệu như metadata, số liệu thu được hoặc nguồn dữ liệu bên ngoài vào các tập dữ liệu hiện có
- Cung cấp dữ liệu – cung cấp dữ liệu đã chọn lọc cho các hệ thống khác, chẳng hạn như bộ xử lý mô hình trí tuệ nhân tạo, ứng dụng, hồ dữ liệu hoặc kho dữ liệu
Lớp đường ống có thể hỗ trợ xử lý dữ liệu theo batch hoặc theo thời gian thực và thường kết hợp message queue hoặc các framework xử lý luồng. Các tác vụ của đường ống dữ liệu có thể bao gồm sao chép dữ liệu, làm sạch dữ liệu hoặc định dạng dữ liệu để đảm bảo dữ liệu được phân phối đến các lớp phía sau theo đúng định dạng và cấu trúc. Hiệu quả và độ tin cậy của lớp đường ống dữ liệu rất quan trọng để đảm bảo dữ liệu phù hợp được phân phối đến đúng nơi, vào đúng thời điểm.
Lớp giao diện người dùng/lớp ứng dụng (GUI/app layer)
Lớp giao diện người dùng của nền tảng dữ liệu là lớp trên cùng cho phép người dùng cuối, nhà phân tích và người dùng dữ liệu tương tác với dữ liệu và phân tích. Lớp này bao gồm dashboard, báo cáo và công cụ trực quan hóa cung cấp giao diện cho dữ liệu. Lớp giao diện người dùng cũng có thể cung cấp các công cụ để phân tích tự phục vụ, truy vấn tùy ý và khám phá dữ liệu. Lớp giao diện người dùng rất quan trọng để đảm bảo rằng người dùng có thể truy cập và hiểu được thông tin chi tiết có được từ dữ liệu. Lớp giao diện người dùng có thể được tùy chỉnh cho các nhóm người dùng, vai trò hoặc quyền khác nhau để đảm bảo rằng dữ liệu phù hợp được gửi đến đúng người dùng. Cuối cùng, lớp giao diện người dùng có thể kết hợp các vòng lặp phản hồi hoặc tính năng cộng tác, cho phép người dùng chia sẻ thông tin chi tiết, đặt câu hỏi hoặc cung cấp phản hồi để cải thiện nền tảng dữ liệu.
Các ứng dụng, cả thương mại và tùy biến, có thể tạo, cung cấp, xử lý, phân tích và sử dụng dữ liệu trong nền tảng dữ liệu. Các ứng dụng là một trong những bên hưởng lợi chính của nền tảng dữ liệu được triển khai tốt vì chúng có thể cung cấp dữ liệu nguồn để phân tích thông tin nắm bắt, cũng như đưa thông tin nắm bắt đã được thu thập và phân tích cho việc hành động đúng thời gian và đúng địa điểm chính xác để dữ liệu trở nên hữu ích nhất. Các lớp ứng dụng thường có các đặc điểm sau:
- Tính di động – các ứng dụng chạy trên thiết bị di động và thiết bị Internet of Things (IoT)
- Tạo dữ liệu – ứng dụng thường là nguồn dữ liệu ban đầu
- Tương tác của người dùng – cũng giống như các giao diện khác với nền tảng dữ liệu; các ứng dụng thường là trung gian giữa con người và dữ liệu
- Xử lý tại chỗ – các ứng dụng thường là nơi tương tác, thời gian, địa điểm và tình huống gặp nhau để sử dụng dữ liệu và tạo ra thông tin hoặc hiểu biết tức thời mới (ví dụ: Starbucks gần nhất ở đâu?)
- Tạo ra metadata – dữ liệu thường đi kèm với metadata hữu ích, chẳng hạn như dữ liệu được tạo ra khi nào, bởi ai, ở đâu và trong hoàn cảnh nào
Các loại nền tảng dữ liệu
Nền tảng dữ liệu là công cụ thiết yếu để doanh nghiệp tạo, thu thập, xử lý, phân tích và tái sử dụng dữ liệu. Có nhiều loại nền tảng dữ liệu khác nhau trên thị trường, mỗi loại có các tính năng và khả năng riêng. Bốn ví dụ về nền tảng dữ liệu là nền tảng dữ liệu đám mây, nền tảng dữ liệu khách hàng, nền tảng dữ liệu lớn và nền tảng dữ liệu doanh nghiệp.
Nền tảng dữ liệu đám mây
Nền tảng dữ liệu đám mây lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu trên đám mây (không giống như các nền tảng dữ liệu truyền thống yêu cầu phần cứng và phần mềm tại chỗ).
So với các nền tảng dữ liệu tại chỗ truyền thống, nền tảng dữ liệu đám mây thường linh hoạt và có khả năng mở rộng hơn và có thể tiết kiệm chi phí hơn. Với nỗ lực thấp, các tổ chức có thể tăng hoặc giảm tài nguyên điện toán của mình dựa trên nhu cầu dữ liệu thay đổi mà không cần đầu tư vào phần cứng hoặc phần mềm mới.
Ngoài ra, nền tảng dữ liệu đám mây có thể cung cấp khả năng phân tích nâng cao và học máy, cho phép các tổ chức có được thông tin chi tiết từ dữ liệu của mình và đưa ra quyết định sáng suốt. Nền tảng dữ liệu khách hàng, nền tảng dữ liệu lớn và nền tảng dữ liệu doanh nghiệp đều có thể chạy trên đám mây hoặc tại chỗ.
Nền tảng dữ liệu khách hàng
Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) tập trung vào việc thu thập và quản lý dữ liệu khách hàng trên nhiều kênh và điểm tiếp xúc và đôi khi được gọi là “Customer 360”. Không giống như các loại nền tảng dữ liệu khác, CDP được thiết kế để tạo ra một góc nhìn thống nhất về khách hàng bằng cách tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như hệ thống CRM, công cụ tự động hóa tiếp thị và phân tích website.
So với các nền tảng dữ liệu khác, CDP tập trung nhiều hơn vào khách hàng và được thiết kế riêng để cung cấp thông tin chi tiết và phân tích về hành vi và sở thích của khách hàng. Nó giúp các doanh nghiệp cá nhân hóa các tương tác với khách hàng, cải thiện sự tương tác của khách hàng và tăng sự trung thành của khách hàng.
Các loại nền tảng dữ liệu khác cũng có thể thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng, nhưng chúng không được thiết kế riêng để cung cấp một góc nhìn thống nhất về khách hàng như CDP.
Nền tảng dữ liệu lớn (Big Data)
Nền tảng dữ liệu lớn được thiết kế để xử lý khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, thường là theo thời gian thực hoặc gần với thời gian thực. Nền tảng dữ liệu lớn thường sử dụng công nghệ điện toán phân tán để xử lý dữ liệu trên nhiều máy chủ và node. Nền tảng dữ liệu lớn có thể xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như phương tiện truyền thông xã hội, thiết bị Internet of Things (IoT) và dữ liệu do máy móc tạo ra.
So với các loại nền tảng dữ liệu khác, nền tảng dữ liệu lớn được thiết kế để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ với tốc độ rất cao. Nó thường được sử dụng cho các ứng dụng sử dụng nhiều dữ liệu như phân tích dự đoán, phát hiện gian lận và hệ thống đề xuất.
Mặc dù các loại nền tảng dữ liệu khác cũng có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn, nhưng chúng không được thiết kế riêng để xử lý và phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực.
Nền tảng dữ liệu doanh nghiệp
Nền tảng dữ liệu doanh nghiệp được thiết kế để quản lý và tích hợp dữ liệu trên toàn bộ tổ chức. Nền tảng này thường được sử dụng để lưu trữ và xử lý dữ liệu có cấu trúc như dữ liệu khách hàng, dữ liệu tài chính và dữ liệu chuỗi cung ứng. Nền tảng dữ liệu doanh nghiệp cung cấp kho lưu trữ tập trung cho tất cả dữ liệu được tổ chức sử dụng với mục tiêu quản lý và quản trị dữ liệu hiệu quả hơn.
Vì nền tảng dữ liệu doanh nghiệp xử lý dữ liệu ở quy mô doanh nghiệp nên chúng cung cấp các tính năng như quản lý chất lượng dữ liệu, tích hợp dữ liệu và quản trị dữ liệu, rất quan trọng để đảm bảo tính nhất quán và tính tuân thủ của dữ liệu.
Một ví dụ về nền tảng dữ liệu
Có nhiều lựa chọn khi xây dựng nền tảng dữ liệu. Sau đây là ví dụ về triển khai cho một công ty bán lẻ lớn:
Nền tảng sẽ lưu trữ và phân tích nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm dữ liệu khách hàng, dữ liệu bán hàng và dữ liệu hàng tồn kho. Nền tảng sẽ bao gồm một số lớp:
- Lớp UI/ứng dụng: Lớp ứng dụng vừa là nơi tạo ra vừa là nơi sử dụng dữ liệu. Các lớp này có thể được cung cấp thông qua nhiều phương tiện khác nhau, bao gồm ứng dụng web, ứng dụng di động hoặc ứng dụng nhúng. Lớp ứng dụng thường là trung gian giữa người dùng và công nghệ. Ví dụ, một công ty bán lẻ sẽ có một website, một ứng dụng thuần mobile và một API.
- Lớp thu thập dữ liệu: Lớp này chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như hệ thống POS của công ty, nền tảng thương mại điện tử và ứng dụng di động. Dữ liệu sẽ được truyền trực tuyến theo thời gian thực đến nền tảng thu thập dữ liệu như Apache Kafka.
- Lớp lưu trữ dữ liệu: Lớp này chịu trách nhiệm lưu trữ dữ liệu theo cách có thể mở rộng và hiệu suất cao. Nó cung cấp các tính năng như lưu trữ đệm trong bộ nhớ, phân mảnh tự động và sao chép, giúp nó lý tưởng để lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu lớn.
- Lớp xử lý dữ liệu: Lớp này sẽ chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu và thực hiện nhiều tác vụ phân tích khác nhau. Đối với lớp này, chúng tôi sẽ sử dụng Apache Spark, một framework điện toán phân tán có thể xử lý các tập dữ liệu lớn song song.
- Lớp trực quan hóa dữ liệu: Lớp này chịu trách nhiệm trực quan hóa dữ liệu và giúp người dùng doanh nghiệp có thể truy cập. Đối với lớp này, chúng tôi sẽ sử dụng công cụ trí tuệ kinh doanh (BI) như Tableau hoặc Power BI. Công cụ BI có thể kết nối với lớp xử lý dữ liệu và tạo bảng thông tin và báo cáo tương tác dựa trên dữ liệu.
Nhìn chung, kiến trúc nền tảng dữ liệu này cho phép công ty bán lẻ thu thập, lưu trữ, xử lý và trực quan hóa khối lượng dữ liệu lớn theo cách có thể mở rộng và hiệu suất cao. Bằng cách sử dụng Couchbase làm lớp lưu trữ dữ liệu, công ty có thể hưởng lợi từ tốc độ, khả năng mở rộng và độ tin cậy của cơ sở dữ liệu.
Ưu điểm của nền tảng dữ liệu
Có rất nhiều lợi thế khi có một nền tảng dữ liệu dành cho doanh nghiệp:
- Quản lý dữ liệu tập trung – một vị trí tập trung để lưu trữ, xử lý và quản lý dữ liệu có thể giúp truy cập và phân tích dữ liệu dễ dàng hơn trên toàn tổ chức
- Chất lượng dữ liệu được cải thiện – các công cụ để dọn dẹp, chuẩn hóa và xác thực dữ liệu đảm bảo dữ liệu chính xác và nhất quán
- Bảo mật dữ liệu được nâng cao – các tính năng như mã hóa, kiểm soát truy cập và giám sát bảo vệ dữ liệu nhạy cảm khỏi bị truy cập trái phép
- Thông tin nắm bắt và ra quyết định nhanh hơn – phân tích dữ liệu nhanh hơn và có thông tin nắm bắt nhanh hơn bằng cách cung cấp các công cụ để trực quan hóa dữ liệu, phân tích và học máy
- Khả năng mở rộng và linh hoạt – tăng hoặc giảm quy mô để đáp ứng nhu cầu dữ liệu thay đổi và truy cập dữ liệu từ bất kỳ đâu có kết nối internet
Nhược điểm tiềm ẩn của nền tảng dữ liệu
Mặc dù có nhiều lợi thế khi có nền tảng dữ liệu, nhưng cũng có một số nhược điểm tiềm ẩn cần cân nhắc:
- Chi phí cao – việc triển khai và duy trì nền tảng dữ liệu có thể tốn kém, đặc biệt đối với các doanh nghiệp hoặc tổ chức nhỏ có ngân sách hạn chế
- Triển khai phức tạp – triển khai nền tảng dữ liệu có thể là một quá trình phức tạp đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật chuyên biệt, có thể làm tăng thêm chi phí
- Mối quan ngại về quyền riêng tư dữ liệu – một nền tảng dữ liệu có thể tạo ra mối quan ngại về quyền riêng tư dữ liệu nếu dữ liệu nhạy cảm hoặc bí mật không được bảo mật hoặc quản lý đúng cách
- Các kho dữ liệu tiềm ẩn – nếu không được tích hợp đúng cách, một nền tảng dữ liệu có thể tạo ra các kho dữ liệu trong một tổ chức, với các nhóm hoặc phòng ban khác nhau có kho dữ liệu riêng biệt không dễ chia sẻ
- Việc áp dụng hạn chế – nếu không được tích hợp đúng cách với các hệ thống và quy trình làm việc hiện có, nền tảng dữ liệu có thể không được nhân viên hoặc bên liên quan áp dụng rộng rãi, hạn chế hiệu quả của nó
Không có công cụ đơn lẻ nào có thể giải quyết mọi vấn đề, nhưng một nền tảng dữ liệu tốt có thể giúp khắc phục những thách thức phổ biến nhất trong việc triển khai và duy trì nền tảng dữ liệu bằng cách cung cấp:
- TCO thấp và triển khai ít nỗ lực có thể tăng hoặc giảm quy mô dựa trên nhu cầu kinh doanh
- Các tính năng bảo mật nâng cao và khả năng tích hợp dễ dàng với các hệ thống và quy trình làm việc hiện có
- Sự quen thuộc của SQL , tính linh hoạt của JSON và hỗ trợ cho các giao dịch ACID giúp tăng khả năng áp dụng
Cách chọn nền tảng dữ liệu
Khi chọn nền tảng dữ liệu, điều quan trọng là phải cân nhắc nhu cầu kinh doanh, đánh giá các tùy chọn khả thi và thử nghiệm cũng như triển khai nền tảng đã chọn. Điều này bao gồm việc xác định các loại dữ liệu bạn cần quản lý, nghiên cứu các tùy chọn nền tảng khác nhau và thử nghiệm nền tảng với dữ liệu và trường hợp sử dụng của bạn. Bằng cách làm theo các bước này, bạn có thể chọn một nền tảng dữ liệu đáp ứng nhu cầu của tổ chức và giúp bạn đạt được mục tiêu kinh doanh của mình.
Bước 1: Xác định nhu cầu kinh doanh của bạn
1. Xác định loại dữ liệu bạn cần lưu trữ và quản lý, chẳng hạn như dữ liệu có cấu trúc hoặc không có cấu trúc
2. Xác định các vấn đề kinh doanh bạn muốn giải quyết bằng nền tảng dữ liệu của mình, chẳng hạn như cải thiện trải nghiệm của khách hàng hoặc tối ưu hóa hoạt động
3. Xác định quy mô dữ liệu của bạn và mức tăng trưởng dự kiến của nhu cầu dữ liệu của bạn theo thời gian
Bước 2: Đánh giá các nền tảng có sẵn
1. Nghiên cứu các tùy chọn nền tảng dữ liệu khác nhau và so sánh các tính năng và khả năng của chúng
2. Xem xét các yếu tố như khả năng mở rộng, bảo mật, hiệu suất, tính dễ sử dụng và chi phí
3. Đánh giá khả năng tương thích của từng nền tảng với cơ sở hạ tầng và công cụ CNTT hiện có của bạn
Bước 3: Kiểm tra và triển khai
1. Tiến hành thực hiện PoC hoặc triển khai thí điểm để kiểm tra nền tảng dữ liệu với dữ liệu và các trường hợp sử dụng của bạn
2. Đánh giá hiệu suất, khả năng mở rộng và tính dễ sử dụng của nền tảng trong quá trình thử nghiệm
3. Đào tạo nhân viên và các bên liên quan về cách sử dụng nền tảng dữ liệu và triển khai trên toàn bộ tổ chức của bạn
Kết luận
Nền tảng dữ liệu là giải pháp toàn diện để thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu. Nó thường bao gồm ít nhất năm lớp, mỗi lớp có trách nhiệm riêng: thu thập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, xử lý dữ liệu, đường ống dữ liệu và giao diện người dùng. Lớp thu thập dữ liệu chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và lớp lưu trữ chịu trách nhiệm lưu trữ dữ liệu. Lớp xử lý chuyển đổi và chuẩn bị dữ liệu để phân tích, trong khi lớp đường ống xử lý việc di chuyển dữ liệu giữa các lớp. Cuối cùng, lớp giao diện người dùng cung cấp một cách để người dùng cuối tương tác và rút ra thông tin nắm bắt từ dữ liệu.
Có nhiều loại nền tảng dữ liệu khác nhau, mỗi loại có các tính năng và khả năng riêng, bao gồm nền tảng dữ liệu đám mây, nền tảng dữ liệu khách hàng, nền tảng dữ liệu lớn và nền tảng dữ liệu doanh nghiệp.
Nhìn chung, nền tảng dữ liệu là một công cụ hữu ích giúp doanh nghiệp quản lý và tận dụng dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt và giành được lợi thế cạnh tranh.
Nếu bạn đang tìm kiếm một nền tảng dữ liệu để giúp bạn đạt được mục tiêu kinh doanh của mình, hãy cân nhắc hợp tác với Nhất Tiến Chung. Nhóm giải pháp của chúng tôi có thể giúp bạn đánh giá nhu cầu dữ liệu, xác định nền tảng phù hợp cho tổ chức của bạn và cung cấp hỗ trợ khi bạn triển khai và sử dụng nền tảng. Liên hệ với chúng tôi để tìm hiểu thêm.
Bài viết liên quan