Data Fabric là gì?

Trong thế giới định hướng dữ liệu ngày nay, các tổ chức thường chật vật với thách thức quản lý dữ liệu phân tán khắp các nhóm và hệ thống khác nhau. Bán hàng, tài chính, nhân sự—mỗi phòng ban có thể sử dụng công cụ và nguồn dữ liệu riêng, tạo ra những “ốc đảo” dữ liệu gây khó khăn cho việc có được cái nhìn thống nhất.

Để giải quyết những vấn đề này, các kỹ sư dữ liệu thường phải xây dựng và duy trì một mạng lưới phức tạp các pipeline dữ liệu để sao chép, kết hợp và chuyển đổi dữ liệu, rồi cung cấp cho từng phòng ban. Khi số lượng nhóm và nguồn dữ liệu tăng lên, “hệ thống ống nước” phức tạp này ngày càng nặng nề để thiết lập và vận hành, dễ dẫn tới lỗi.

Khái niệm data fabric ra đời như một giải pháp tổng thể cho các vấn đề đó. Hãy cùng khám phá kiến trúc quản trị dữ liệu tích hợp này.

Nếu muốn tìm hiểu thêm về quản trị dữ liệu, hãy xem bài viết về data lineage.

Data Fabric là gì?

Data fabric là một hệ thống kiến trúc dữ liệu rộng, cho phép tích hợp và quản lý dữ liệu liền mạch trên nhiều môi trường. Hãy hình dung nó như một cách kết nối ảo các nguồn dữ liệu rời rạc mà không cần tạo ra các bản sao dư thừa.

Bằng cách “đan kết” các nguồn dữ liệu này lại với nhau, data fabric tạo ra một khuôn khổ thống nhất, nơi bạn có thể đảm bảo việc cung cấp dữ liệu nhất quán, tuân trị và bảo mật, bất kể dữ liệu nằm ở đâu.

Không giống pipeline dữ liệu truyền thống, data fabric không sao chép dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào một kho trung tâm. Thay vào đó, nó tận dụng API và ảo hóa để cho phép nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu truy cập dữ liệu lưu trữ ở nhiều nơi từ một danh mục trung tâm. Điều này đồng nghĩa bạn cần ít không gian lưu trữ hơn vì chỉ có một bản dữ liệu duy nhất.

Ngoài ra, bằng cách tạo dựng một hạ tầng dữ liệu gắn kết, data fabric đảm bảo dữ liệu luôn dễ truy cập, được quản trị tốt và an toàn trong suốt vòng đời.

Lợi ích của Data Fabric

Sự đơn giản của kiến trúc data fabric mang lại vô vàn lợi ích cho các tổ chức lớn.

Loại bỏ ốc đảo dữ liệu và cải thiện khả năng truy cập

Bằng cách cung cấp một lớp truy cập dữ liệu thống nhất, data fabric loại bỏ các ốc đảo dữ liệu, giúp người dùng dữ liệu như nhà phân tích hay kế toán dễ dàng truy cập và khai thác dữ liệu trên toàn tổ chức. Khi đưa toàn bộ bộ dữ liệu của tổ chức vào một danh mục trung tâm, bạn có thể dễ dàng nhìn thấy và truy cập tất cả dữ liệu.

Tất nhiên, điều này không có nghĩa bạn phải chia sẻ toàn bộ dữ liệu của tổ chức với mọi nhân viên. Bạn vẫn có thể—và nên—triển khai cơ chế xác thực theo vai trò để đảm bảo an toàn cho hệ thống.

Nâng cao tính nhất quán và quản lý chất lượng

Data fabric thường giúp cải thiện chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu trong toàn tổ chức. Bằng cách đơn giản hóa phần hậu trường của các pipeline dữ liệu tự động và tiêu chuẩn hóa các khung tuân trị, bạn có thể đảm bảo toàn bộ dữ liệu luôn sạch, nhất quán và chính xác—yếu tố then chốt để đưa ra quyết định kinh doanh đáng tin cậy.

Tìm hiểu thêm về chất lượng dữ liệu trong khóa học Giới thiệu về Chất lượng Dữ liệu.

Cải thiện tuân trị và bảo mật

Nguyên tắc của data fabric tích hợp các biện pháp bảo mật vững chắc và chính sách tuân trị ngay từ sớm trong pipeline dữ liệu, đảm bảo tuân thủ các yêu cầu pháp lý và bảo vệ thông tin nhạy cảm. Cách tiếp cận toàn diện này giúp giảm rủi ro và nâng cao niềm tin vào dữ liệu được sử dụng. Hệ thống đơn giản hơn thì dễ bảo mật hơn.

Tìm hiểu thêm trong khóa học Khái niệm Về Quản trị Dữ liệu.

Thúc đẩy quyết định dựa trên dữ liệu nhanh hơn

Quan trọng nhất, data fabric tăng khả năng linh hoạt của tổ chức bạn trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Bằng cách đơn giản hóa quản lý dữ liệu và cung cấp quyền truy cập thời gian thực vào dữ liệu đáng tin cậy, data fabric giúp các tổ chức phản ứng nhanh với những thay đổi trong dữ liệu và đưa ra quyết định sáng suốt kịp thời.

Data Fabric: Các nguyên tắc cốt lõi

Phong cách kiến trúc data fabric có ba nguyên tắc cốt lõi: truy cập thống nhất, tuân trị tiêu chuẩn hóa và tự động hóa.

Một data fabric nên bao gồm một lớp dữ liệu logic cho truy cập dữ liệu thống nhất. Lớp này trừu tượng hóa hạ tầng dữ liệu bên dưới, cung cấp một giao diện truy cập dữ liệu liền mạch và thống nhất trên nhiều nguồn đa dạng. Về bản chất, bạn muốn mọi người cần truy cập dữ liệu của tổ chức (nhà phân tích, nhà khoa học, vận hành ML, v.v.) đều có quyền truy cập thống nhất vào tất cả dữ liệu họ cần.

Một nguyên tắc khác khi tạo data fabric là có tuân trị dữ liệu và bảo mật tiêu chuẩn hóa. Điều này đảm bảo mọi tài sản dữ liệu của tổ chức tuân theo các giao thức tuân trị và bảo mật đồng nhất. Sự tiêu chuẩn hóa này nâng cao độ tin cậy và khả năng tuân thủ pháp lý trong toàn tổ chức.

Data fabric cũng sử dụng các pipeline dữ liệu tự động ở hậu trường để di chuyển và chuyển đổi dữ liệu hiệu quả. Tự động hóa này giúp tinh gọn quy trình di chuyển, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu ở backend của fabric. Nó cho phép xử lý dữ liệu theo thời gian thực, tăng hiệu suất và giảm công sức thủ công.

Data Fabric: Thành phần chính

Có một số thành phần then chốt cấu thành kiến trúc data fabric. Hãy cùng bàn về một vài thành phần.

Danh mục dữ liệu

Một trong những thành phần quan trọng nhất của data fabric là danh mục dữ liệu. Đây là sổ đăng ký trung tâm của mọi tài sản dữ liệu trong tổ chức. Nó cung cấp siêu dữ liệu và thông tin phả hệ để hỗ trợ khám phá và quản lý dữ liệu, giúp người dùng dễ dàng tìm và hiểu dữ liệu cần thiết.

Công cụ tích hợp dữ liệu

Công cụ tích hợp dữ liệu là một thành phần thiết yếu khác. Chúng cho phép di chuyển dữ liệu liền mạch giữa các hệ thống và nền tảng khác nhau. Công cụ tích hợp dữ liệu gồm các nền tảng ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải), khung tích hợp dữ liệu, dịch vụ tích hợp dựa trên đám mây và giải pháp streaming dữ liệu theo thời gian thực. Các công cụ này đảm bảo dữ liệu sẵn sàng ở bất cứ nơi nào cần, nâng cao khả năng truy cập tổng thể.

Chuyển đổi

Dịch vụ chuyển đổi đóng vai trò then chốt trong data fabric, cũng như trong bất kỳ giải pháp pipeline nào. Chúng làm sạch, chuyển đổi và chuẩn bị dữ liệu cho phân tích, thực hiện các tác vụ như làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa, tổng hợp và làm giàu.

Quản trị dữ liệu

Khung quản trị dữ liệu cũng rất quan trọng, vì nó đảm bảo chất lượng, bảo mật và tuân thủ thông qua các chính sách và quy trình quản lý dữ liệu trong suốt vòng đời. Hoạt động tuân trị có thể bao gồm thiết lập vai trò giám hộ dữ liệu, triển khai kiểm tra chất lượng dữ liệu, che giấu thông tin nhạy cảm, thực thi kiểm soát truy cập theo vai trò và đảm bảo tuân thủ thông qua các cuộc kiểm toán định kỳ.

Một lợi ích của khuôn khổ data fabric là khả năng tiêu chuẩn hóa dễ dàng các giao thức tuân trị này trên toàn bộ bức tranh dữ liệu. Điều này giúp duy trì tính toàn vẹn và độ tin cậy của dữ liệu.

Trong kiến trúc data fabric, mỗi thành phần then chốt này được “dệt” lại với nhau để tạo ra trải nghiệm thống nhất. Dữ liệu từ các nguồn rời rạc được tích hợp, chuyển đổi và đưa vào danh mục. Các giao thức tuân trị được thực thi xuyên suốt để đảm bảo môi trường dữ liệu an toàn và bảo mật.

Data Fabric so với Quản lý Dữ liệu Truyền thống

Quản lý dữ liệu thường phát triển một cách tự phát trong tổ chức khi tổ chức lớn dần và xuất hiện các nguồn dữ liệu, nhóm mới. Mỗi nguồn dữ liệu mới đòi hỏi xây dựng một pipeline mới, và mỗi nhóm mới có thể dùng công cụ, quy ước đặt tên và giao thức tuân trị riêng.

Cách tiếp cận quản lý dữ liệu truyền thống này có nhiều hạn chế. Chuyển sang khuôn khổ data fabric đồng nghĩa tư duy lại hoàn toàn cách dữ liệu đi từ nguồn đến tay người dùng cần nó trong toàn tổ chức.

Hạn chế của cách tiếp cận truyền thống

Cách tiếp cận truyền thống dẫn đến nhiều hệ thống dữ liệu cô lập, nơi dữ liệu được lưu trữ và quản lý trong các kho riêng biệt, tách rời. Phương pháp này thường dựa vào tích hợp điểm-đến-điểm giữa các hệ thống, tạo nên mạng kết nối và pipeline phức tạp, cồng kềnh để bảo trì.

Trong thiết kế này, mỗi hệ thống có thể có cơ sở dữ liệu, chuyển đổi và kiểm soát truy cập riêng. Điều đó khiến việc truy cập tất cả dữ liệu cùng lúc để có cái nhìn thống nhất trên toàn tổ chức trở nên thách thức.

Sự phức tạp này kém hiệu quả và mở ra nguy cơ sai sót. Hệ thống truyền thống cũng khiến việc duy trì chất lượng và tính nhất quán dữ liệu trở nên khó khăn, dẫn đến dữ liệu thiếu tin cậy và làm giảm niềm tin vào dữ liệu của tổ chức.

Các hệ thống quản lý dữ liệu truyền thống cũng có khả năng mở rộng hạn chế, một phần vì nhiều bản sao của cùng một dữ liệu ngốn không gian lưu trữ quý giá. Chúng chật vật thích ứng với nhu cầu dữ liệu thay đổi trong tổ chức. Nói chung, các hệ thống cũ này trở nên cồng kềnh, phân tán và dư thừa, khó theo kịp tốc độ đổi mới kinh doanh.

Ưu điểm của data fabric

Data fabric mang lại những ưu thế đáng kể so với các cách tiếp cận truyền thống. Nó cung cấp một nền tảng dữ liệu thống nhất cho mọi nhu cầu, hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn vào một nền tảng gắn kết. Sự thống nhất này đơn giản hóa quản lý dữ liệu và cải thiện tổ chức.

Data fabric cũng cho phép tuân trị dữ liệu và tuân thủ pháp lý tốt hơn. Bởi khuôn khổ data fabric hợp nhất toàn bộ dữ liệu vào một danh mục, các tiêu chuẩn có thể được áp dụng trên toàn bộ bức tranh dữ liệu. Các biện pháp tuân trị và bảo mật tiêu chuẩn hóa đảm bảo toàn bộ dữ liệu của bạn tuân thủ các chuẩn pháp lý như HIPPA và FCRA, giảm rủi ro và nâng cao niềm tin vào dữ liệu.

Trường hợp sử dụng Data Fabric

Data fabric nâng cao năng lực dữ liệu trong nhiều bối cảnh tổ chức. Nó có thể thay thế các hệ thống dữ liệu cũ ở các tổ chức lớn nơi quản lý dữ liệu đã trở nên cồng kềnh.

Data fabric cũng có thể được sử dụng ngay từ giai đoạn đầu của tổ chức để xây dựng chương trình dữ liệu thống nhất và ngăn ngừa các vấn đề quản lý dữ liệu trong tương lai.

Một trường hợp sử dụng quan trọng của data fabric là Quản lý Dữ liệu Gốc (MDM). Bằng cách tạo ra “nguồn sự thật” duy nhất cho dữ liệu trọng yếu, data fabric đảm bảo quản lý tập trung dữ liệu gốc. Sự tập trung này rất cần thiết để duy trì hoạt động kinh doanh tin cậy và hiệu quả, đảm bảo tính nhất quán và chính xác của các bộ dữ liệu chủ chốt. Bạn có thể đọc thêm về mô hình này TẠI ĐÂY.

Đối với phân tích dữ liệu và BI, data fabric cung cấp truy cập nhanh vào dữ liệu đáng tin cậy, giúp các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt một cách nhanh chóng và hiệu quả. Data fabric nâng cao chất lượng và tốc độ của quy trình phân tích bằng cách đảm bảo dữ liệu luôn sẵn có và đáng tin.

Data fabric cũng đảm bảo tuân thủ quy định. Chúng cho phép tiêu chuẩn hóa tuân trị và giao thức trên toàn tổ chức, đơn giản hóa việc tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu. Sự tuân trị nhất quán này giảm bớt độ phức tạp của tuân thủ pháp lý, giúp tổ chức bảo vệ danh tiếng và tránh các khoản phạt tốn kém.

Data Fabric so với Data Mesh

Trong thế giới dữ liệu, có nhiều từ ngữ nghe na ná nhau. Hãy xem một khái niệm nghe rất giống data fabric: data mesh.

Data mesh

Data mesh là một cách tiếp cận quản lý dữ liệu khác với những đặc điểm riêng. Nó tập trung vào tích hợp tạm thời dữ liệu từ nhiều nguồn để phân tích tức thì. Điều này khiến data mesh lý tưởng cho các khám phá nhanh và báo cáo “một lần”, mang lại sự linh hoạt cho các nhu cầu dữ liệu đơn giản và tức thời.

Không giống data fabric, data mesh khuyến khích phi tập trung dữ liệu và tự chủ miền trong tuân trị. Tuy nhiên, nó có hạn chế, bao gồm lo ngại về chất lượng dữ liệu và cân nhắc bảo mật. Nó không được thiết kế cho lưu trữ dài hạn và quản lý dữ liệu toàn diện.

Data fabric

Data fabric cung cấp một cách tiếp cận tổng thể để quản lý toàn bộ dữ liệu trong tổ chức. Nó mang đến nền tảng tích hợp toàn diện cho quản lý dữ liệu, gồm truy cập, tuân trị, bảo mật và tích hợp. Data fabric phù hợp cho quản lý dữ liệu dài hạn và ra quyết định liên tục dựa trên dữ liệu.

Mặc dù triển khai data fabric có thể phức tạp và đòi hỏi lựa chọn cẩn thận các công cụ, công nghệ tương thích, nhưng lợi ích về thống nhất dữ liệu, tuân trị và tính linh hoạt khiến nó trở thành giải pháp mạnh mẽ cho nhu cầu quản lý dữ liệu của nhiều tổ chức.

Triển khai Data Fabric

Nếu bạn đã quyết định kiến trúc data fabric hữu ích cho tổ chức, bạn có thể tự hỏi bắt đầu từ đâu. Hãy cùng điểm qua một vài bước đầu.

Đánh giá nhu cầu

Triển khai data fabric trong tổ chức bắt đầu từ việc đánh giá nhu cầu. Data fabric không phải phương án “một cỡ vừa mọi nơi”. Hãy coi nó như giải pháp tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu dữ liệu của tổ chức bạn. Vì vậy, việc đánh giá hiện trạng dữ liệu và xác định thách thức trước khi thiết kế data fabric là rất quan trọng.

Những bước đầu tiên là trao đổi với các bên liên quan để hiểu hạ tầng dữ liệu hiện có, xác định điểm đau và những thách thức cụ thể bạn muốn giải quyết bằng data fabric.

Tiếp theo, bạn cần xác định mục tiêu kinh doanh và kết quả mong muốn từ data fabric. Bạn đang cố tạo một nguồn sự thật duy nhất? Giảm chi phí vận hành? Thay thế hạ tầng cũ đang xuống cấp? Việc đặt mục tiêu và kết quả rõ ràng, phù hợp với mục tiêu tổ chức, sẽ giúp định hướng và đảm bảo data fabric bạn xây dựng đáp ứng đúng nhu cầu.

Chọn công cụ và công nghệ phù hợp

Khi đã biết hướng đi, bạn cần chọn công cụ để đạt được mục tiêu. Việc chọn đúng công cụ có thể hơi choáng ngợp, nhưng là bước quan trọng.

Một lựa chọn là dùng giải pháp “tất cả trong một”, như Azure Service Fabric của Microsoft hoặc IBM Cloud Pak. Chúng cung cấp mọi công cụ bạn cần để đưa kiến trúc data fabric vào tổ chức. Chúng gánh vác nhiều phần việc nặng và có thể đơn giản hóa việc thanh toán khi bạn chỉ phải trả cho một sản phẩm. Xem bài viết về Microsoft Fabric là gì để tìm hiểu sâu hơn.

Tuy nhiên, một số tổ chức có thể cần, hoặc ưa chuộng, thiết lập tùy biến hơn. Bạn có thể tự tạo kiến trúc data fabric bằng cách kết hợp các công cụ sẵn có như:

• Apache Kafka cho streaming thời gian thực và tích hợp.
• Talend cho quy trình ETL toàn diện.
• Informatica cho tích hợp dữ liệu, chất lượng dữ liệu và tuân trị.
• Apache Spark cho xử lý và phân tích dữ liệu quy mô lớn.
• Databricks cho kỹ thuật dữ liệu và máy học cộng tác.
• Alation hoặc Collibra cho danh mục và tuân trị dữ liệu.

Khi chọn công nghệ, hãy cân nhắc khả năng mở rộng, bảo mật và khả năng tương thích với hạ tầng hiện có trong tổ chức. Đảm bảo giải pháp được chọn có thể mở rộng theo nhu cầu, cung cấp bảo mật vững chắc và tích hợp với hệ thống hiện tại.

Cũng nên cân nhắc về tính bền vững lâu dài. Công nghệ mới có thể chóng tàn, và bạn có thể phải thay đổi lớn nếu công cụ ưa thích bị ngừng hỗ trợ. Tương tự, các giải pháp tự xây có thể gặp thách thức nếu đội ngũ phát triển thay đổi.

Quản trị dữ liệu và quản lý thay đổi

Triển khai data fabric trong tổ chức sẽ đòi hỏi chiến lược quản trị dữ liệu và quản lý thay đổi vững chắc, đặc biệt nếu bạn đã dùng kiến trúc khác trong thời gian dài và nay chuyển sang data fabric. Lập kế hoạch cẩn thận sẽ giúp đảm bảo chuyển đổi thành công trên toàn tổ chức.

Điều quan trọng là thiết lập rõ ràng quyền sở hữu dữ liệu, kiểm soát truy cập và chính sách bảo mật. Điều này bao gồm xác định ai chịu trách nhiệm ở mỗi giai đoạn vòng đời dữ liệu, đặt quyền cho người có thể truy cập và chỉnh sửa dữ liệu, và triển khai biện pháp bảo mật để bảo vệ thông tin nhạy cảm. Những chính sách này giúp duy trì tính toàn vẹn dữ liệu, đảm bảo tuân thủ quy định và phòng ngừa rò rỉ dữ liệu.

Bạn cũng nên phân định cụ thể vai trò và trách nhiệm trong quản lý dữ liệu. Tùy tình huống, điều này có thể bao gồm chỉ định giám sát dữ liệu phụ trách chất lượng, quản thủ dữ liệu phụ trách lưu trữ và truy cập, hoặc các ủy ban thực thi tuân trị dữ liệu. Vai trò rõ ràng giúp đảm bảo trách nhiệm trong các quy trình quản lý.

Điều cốt yếu là xây dựng kế hoạch tiếp nhận và đào tạo về hệ thống mới trên toàn tổ chức. Giới thiệu người dùng tiềm năng với hệ thống data fabric mới qua các buổi đào tạo hoặc hội thảo, và đảm bảo có đủ tài liệu tham khảo.

Mọi người thường cần thời gian để thích nghi với hệ thống mới. Thấu hiểu và linh hoạt với đồng nghiệp trong giai đoạn chuyển đổi sẽ giúp mọi việc suôn sẻ hơn. Bạn có thể sẽ cần cung cấp hỗ trợ liên tục để xử lý các vấn đề hoặc câu hỏi phát sinh trong và ngay sau giai đoạn chuyển đổi.

Tương lai của Data Fabric

Như phần lớn công nghệ hiện nay, tương lai của data fabric sẽ được định hình bởi tiến bộ trong tự động hóa và máy học. Trí tuệ tự động nhiều khả năng sẽ nâng cao tích hợp dữ liệu thông qua quy trình theo ngữ cảnh và các pipeline tự phục hồi, có thể phát hiện và tối ưu hiệu năng theo thời gian thực. Các insight do AI dẫn dắt có thể mang lại phân tích dự báo và danh mục dữ liệu thông minh, khiến quản lý dữ liệu chủ động và hiệu quả hơn.

Công nghệ blockchain có thể được tích hợp để cung cấp nguồn gốc dữ liệu bất biến và tự động hóa tác vụ tuân trị thông qua hợp đồng thông minh.

Khi điện toán biên phát triển, data fabric có thể quản lý xử lý dữ liệu phi tập trung trên các thiết bị biên và dịch vụ đám mây.

Những tiến bộ trong điện toán lượng tử có thể mang tới mã hóa an toàn trước lượng tử và tăng tốc các phép biến đổi dữ liệu phức tạp.

Khi các công nghệ này tiếp tục tiến hóa, data fabric có thể trở thành tài sản then chốt, cung cấp nền tảng cho vận hành thông minh dựa trên dữ liệu trong nhiều ngành.

Kết luận

Data fabric đại diện cho một cách tiếp cận mang tính chuyển đổi đối với quản lý dữ liệu. Đây là cấu trúc kiến trúc nhằm giải quyết các thách thức về ốc đảo dữ liệu, chất lượng và tuân trị. Bằng cách gỡ bỏ rào cản truy cập và nuôi dưỡng một môi trường dữ liệu thống nhất, data fabric có thể hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu trong các tổ chức lớn.

Tìm hiểu thêm về Quản lý Dữ liệu AI Có Trách nhiệm và Biến Quản trị Dữ liệu Thành Điều Thú Vị cùng DataCamp. Hoặc đào sâu vào lưu trữ và quản lý dữ liệu với khóa học Giới thiệu về Kho Dữ liệu của DataCamp.