Giới thiệu về Điều phối Dữ liệu: Quy trình và Lợi ích

Một phần không thể thiếu để vận hành doanh nghiệp thành công là thu thập dữ liệu, xác định điểm bất nhất, xử lý chúng, lưu trữ dữ liệu trên một nền tảng tích hợp và sử dụng dữ liệu để ra quyết định sáng suốt.

Nhưng hãy tưởng tượng phải làm tất cả các tác vụ này thủ công mỗi khi bạn chạy một dự án. Hơn 40% người lao động dành ít nhất một phần tư thời gian làm việc cho việc thu thập và nhập liệu. Ngoài ra, việc xảy ra lỗi nhập liệu hoặc vấn đề hỏng dữ liệu trong quá trình là điều không có gì bất ngờ.

Đó là lúc điều phối dữ liệu phát huy tác dụng. Bài viết này giải thích chính xác điều phối dữ liệu là gì và vì sao nó quan trọng. Chúng ta cũng sẽ tìm hiểu một số công cụ điều phối dữ liệu phổ biến để bạn bắt đầu.

Điều phối dữ liệu là gì?

Điều phối dữ liệu là một phương pháp hoặc công cụ quản lý các hoạt động liên quan đến dữ liệu. Các tác vụ bao gồm thu thập dữ liệu, kiểm tra chất lượng, di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống, tự động hóa quy trình làm việc, và nhiều hơn nữa.

Nói đơn giản, điều phối dữ liệu là phương thức kết hợp, chuẩn bị và trình bày dữ liệu rời rạc ở nhiều vị trí khác nhau để phân tích.

Các kỹ sư dữ liệu không còn cần viết script tùy chỉnh cho các tác vụ ETL. Thay vào đó, các công cụ điều phối dữ liệu thu thập và sắp xếp dữ liệu, giúp nó sẵn sàng cho các công cụ phân tích truy cập.

Điều phối dữ liệu đơn giản hóa bằng cách:

• Hợp nhất các nguồn dữ liệu rời rạc
• Thực thi các sự kiện của quy trình làm việc theo đúng thứ tự
• Chuyển đổi dữ liệu sang định dạng mong muốn
• Tự động hóa luồng dữ liệu giữa các nền tảng lưu trữ khác nhau

Vì sao Điều phối Dữ liệu quan trọng?

Ảnh: Tác giả

Trước khi có điều phối dữ liệu, các kỹ sư dữ liệu phải tự tay kéo dữ liệu phi cấu trúc từ API, bảng tính và cơ sở dữ liệu. Sau đó, họ sẽ làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa định dạng và gửi dữ liệu tới các hệ thống đích.

Theo một nghiên cứu gần đây, 95% doanh nghiệp thấy quy trình này khó khăn, đặc biệt với dữ liệu phi cấu trúc. Tuy nhiên, điều phối dữ liệu có thể tự động hóa các tác vụ này. Quy trình sẽ kiểm soát việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, đồng thời đảm bảo thứ tự luân chuyển dữ liệu đúng giữa các hệ thống.

Chúng ta biết điều phối dữ liệu giúp tập trung dữ liệu. Nhưng nếu bạn không thể chi trả cho một hệ thống lưu trữ lớn duy nhất thì sao? Trong trường hợp đó, điều phối dữ liệu đơn giản hóa việc truy xuất dữ liệu ngay tại nơi nó được lưu trữ, thường là theo thời gian thực. Cuối cùng, điều này có nghĩa là bạn không cần một hệ thống lưu trữ khổng lồ duy nhất.

Ngoài ra, điều phối dữ liệu còn cải thiện chất lượng dữ liệu. Lấy ví dụ bước chuyển đổi dữ liệu. Bước này nhằm chuyển dữ liệu về định dạng chuẩn và đảm bảo tính nhất quán, chính xác trên các hệ thống liên quan.

Một lợi ích lớn khác của điều phối dữ liệu là khả năng quản lý và xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Chiến lược định giá động, giao dịch và dự báo chứng khoán, cũng như xu hướng hành vi khách hàng là những lĩnh vực yêu cầu xử lý dữ liệu thời gian thực, và điều phối dữ liệu giúp đơn giản hóa chúng.

Cuối cùng, điều phối dữ liệu là cần thiết cho bất kỳ ai làm việc với dữ liệu lớn và các tác vụ streaming thường xuyên, đặc biệt với các công ty quản lý nhiều hệ thống lưu trữ.

Cách thức hoạt động của Điều phối Dữ liệu

Ba bước chính của điều phối dữ liệu gồm thu thập, chuẩn bị và kích hoạt dữ liệu. Hãy cùng tìm hiểu chi tiết.

Ảnh: Tác giả

Thu thập và chuẩn bị dữ liệu

Dữ liệu không phải lúc nào cũng “sẵn sàng” để phân tích ngay khi lấy từ tệp CSV. Ban đầu, bạn sẽ phải thu thập dữ liệu thô từ nhiều nguồn như website, API và cơ sở dữ liệu.

Vì vậy, giai đoạn đầu tiên của điều phối là thu thập dữ liệu từ các nguồn này, thực hiện kiểm tra tính toàn vẹn và độ chính xác, rồi chuẩn bị cho bước tiếp theo.

Chuyển đổi dữ liệu

Các hệ thống khác nhau có thể biểu diễn cùng một trường dữ liệu theo cách khác nhau. Ví dụ, phần mềm quản trị quan hệ khách hàng (CRM) có thể lưu ID khách hàng dạng số, trong khi cơ sở dữ liệu tài chính lại lưu dưới dạng chuỗi.

Để tránh những bất nhất như vậy, các công cụ điều phối dữ liệu sử dụng các bộ chuyển đổi nhằm chuẩn hóa định dạng dữ liệu, đảm bảo tính nhất quán và đáng tin cậy.

Kích hoạt dữ liệu

Giai đoạn cuối cùng này đưa dữ liệu vào sử dụng vận hành. Dữ liệu đã được kích hoạt là dữ liệu đã được “đánh bóng”, sẵn sàng cho các nhóm hay công cụ phân tích sử dụng.

Bạn có thể dễ dàng phân tích dữ liệu này để phát hiện mô hình, xu hướng và thách thức trong các bộ phận marketing, tài chính, bán hàng và hỗ trợ khách hàng.

Bạn có thể sử dụng các phát hiện này để thiết kế nội dung cá nhân hóa cho khách truy cập, đưa ra gói giá tùy chỉnh và cung cấp dịch vụ khách hàng cao cấp cho các nhóm đối tượng mục tiêu.

Những yếu tố cần cân nhắc trong Điều phối Dữ liệu

Điều phối mở ra nhiều cơ hội trong tổ chức và phân tích dữ liệu. Dưới đây là một vài yếu tố mà điều phối dữ liệu giúp tối ưu:

Ảnh: Tác giả

Tự động hóa

Mục tiêu chính của điều phối dữ liệu là tự động hóa nhiều tác vụ liên quan đến xử lý khối lượng dữ liệu lớn. Chẳng hạn, trong tích hợp dữ liệu, các công cụ điều phối tự động thu thập và kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.

Trong quá trình chuyển đổi dữ liệu, các công cụ sẽ chuyển các định dạng khác nhau về một định dạng thống nhất. Chúng cũng tự động hóa việc di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống và pipeline.

Tổng thể, điều phối dữ liệu tự động hóa các tác vụ đưa dữ liệu về một mối, chuẩn hóa định dạng, làm sạch phục vụ phân tích và duy trì dữ liệu chính xác.

Tích hợp dữ liệu

Tích hợp là việc kết hợp dữ liệu từ nhiều nơi vào một kho tập trung để tạo ra góc nhìn thống nhất về dữ liệu của bạn. Điều phối giúp đơn giản hóa bằng cách thu thập dữ liệu theo khoảng thời gian định kỳ hoặc theo các trigger bạn đã thiết lập.

Ví dụ, bạn có thể đặt một quy tắc trong công cụ điều phối để tự động thu thập và tích hợp dữ liệu mỗi khi có cập nhật trong pipeline.

Quản lý luồng dữ liệu

Điều phối dữ liệu tự động hóa quy trình làm việc bằng cách lập lịch tác vụ trên các pipeline. Nó tự động hóa luồng dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau, điều phối đúng chuỗi hoạt động.

Vậy làm sao đảm bảo tác vụ chạy đúng thứ tự? Các công cụ điều phối cho phép bạn định nghĩa trigger tùy chỉnh để lập lịch tác vụ.

Ví dụ, bạn có thể xác định một chuỗi cố định cho luồng dữ liệu, như pipeline 1 sang pipeline 2 rồi đến 3, hoặc đặt điều kiện tùy chỉnh như nếu dữ liệu đáp ứng tiêu chí nào đó thì chuyển sang pipeline 2, nếu không thì gửi sang pipeline 3.

Quản trị dữ liệu

Quản trị dữ liệu đề cập đến việc duy trì tính sẵn sàng, chất lượng và bảo mật dữ liệu của tổ chức, một khái niệm thay đổi theo ngành, lĩnh vực và địa điểm.

Ví dụ, chỉ trích xuất và lưu trữ dữ liệu cần thiết và xóa sau khi sử dụng có thể được coi là một chính sách quản trị dữ liệu.

Điều phối dữ liệu theo dõi nguồn gốc dữ liệu, dữ liệu nào được lưu trữ và cách nó được chuyển đổi trong suốt vòng đời. Những bản ghi này sẽ giúp bạn tuân thủ các chính sách và quy định như GDPR và CCPA.

Xác thực dữ liệu

Điều phối dữ liệu thường xuyên xác thực chất lượng và độ chính xác dữ liệu của bạn. Một số công cụ điều phối có sẵn bộ xác thực cho các kiểm tra chất lượng cơ bản.

Ví dụ, bộ xác thực kiểu dữ liệu kiểm tra xem giá trị trong cột tên có được lưu ở kiểu chuỗi không. Các công cụ cũng cho phép bạn thiết lập quy tắc xác thực tùy chỉnh theo nhu cầu.

Triển khai Điều phối Dữ liệu

Chúng ta đã xem điều phối dữ liệu hoạt động ra sao ở các phần trước. Dưới đây là cách bạn có thể bắt đầu và một số lưu ý chính khi chọn công cụ điều phối dữ liệu phù hợp.

Lập kế hoạch và đánh giá nhu cầu

Bước đầu tiên trong quá trình điều phối là xác định mục tiêu. Xác định bạn muốn đạt được gì qua quy trình này, dù là lập lịch quy trình làm việc, hợp nhất dữ liệu hay duy trì chất lượng dữ liệu.

Bắt đầu bằng cách đánh giá hạ tầng dữ liệu hiện tại, tìm điểm bất nhất, xác định các tác vụ dữ liệu đang tốn nhiều thời gian, và kiểm tra mức độ dễ dàng mà nhóm hay công cụ phân tích có thể truy cập dữ liệu hiện có. Có dễ cho họ không, hay đang gặp khó khăn?

Xác định tất cả các điểm đau này và đề ra mục tiêu điều phối có thể giải quyết chúng.

Chọn công cụ phù hợp

Khi đã quyết định mục tiêu, bước tiếp theo là tìm công cụ có thể triển khai cơ chế điều phối dữ liệu trong hệ thống của bạn. Dưới đây là một vài cân nhắc để giúp bạn chọn công cụ điều phối dữ liệu phù hợp:

• Chọn công cụ linh hoạt, cho phép cập nhật và triển khai dễ dàng trong tương lai.
• Vì bạn cần xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn, hãy đảm bảo công cụ điều phối được chọn tích hợp tốt với nhiều kho dữ liệu, nền tảng phân tích, pipeline, v.v.
• Cân nhắc sự phát triển của doanh nghiệp. Hãy chọn công cụ có thể mở rộng theo nhu cầu dữ liệu của bạn.
• Một công cụ thân thiện với người dùng, có trình biên tập tích hợp giúp bạn dễ dàng thiết kế quy trình làm việc, lập lịch tác vụ, thiết lập quyền truy cập, và hơn thế nữa.

Những thách thức thường gặp trong Điều phối Dữ liệu

Điều phối dữ liệu đang trở thành tài sản thiết yếu để tăng tốc và lập lịch nhiều tác vụ dữ liệu. Tuy nhiên, điều phối dữ liệu vừa có ưu điểm vừa có thách thức.

Dưới đây là một vài thách thức có thể cần quan tâm khi triển khai điều phối dữ liệu trong hệ thống của bạn.

• Bảo mật: Khi dữ liệu di chuyển trong suốt quá trình điều phối, cần triển khai các biện pháp bảo mật như mã hóa SSL/TLS, kiểm soát truy cập dữ liệu, xác thực đa yếu tố, và hơn thế nữa.
• Streaming dữ liệu thời gian thực: Nhu cầu dữ liệu thời gian thực đang gia tăng. Vì vậy, quy trình điều phối dữ liệu của bạn cần nhanh trong việc di chuyển dữ liệu giữa các pipeline với độ trễ tối thiểu.
• Quản lý tài nguyên: Trong khi thực thi song song, các quy trình khác nhau có thể cần cùng tài nguyên tính toán hoặc hạ tầng. Việc ưu tiên tác vụ và phân bổ tài nguyên hợp lý có thể là thách thức.
• Nhu cầu nhân sự: Bạn sẽ cần tuyển hoặc đào tạo các chuyên gia dữ liệu có kỹ năng để cài đặt và thiết lập công cụ, kỹ thuật điều phối dữ liệu trong hệ thống.
• “Ống khói” dữ liệu: Thật phổ biến khi dữ liệu tài chính không thể truy cập với đội marketing, và dữ liệu nhân sự không có sẵn cho bộ phận kỹ thuật. Quyền truy cập hạn chế này có thể hạn chế tương tác giữa các pipeline dữ liệu.

Chiến lược Điều phối Dữ liệu hiệu quả

Các nghiên cứu tình huống về Điều phối Dữ liệu

Mọi công ty hướng dữ liệu ngày nay đều sử dụng các công cụ, kỹ thuật điều phối dữ liệu để xử lý dữ liệu lớn hiệu quả. Dưới đây là một vài trường hợp sử dụng:

Môi trường lai (hybrid)

Nhiều tổ chức lưu dữ liệu trên đám mây nhưng tài nguyên tính toán đặt tại chỗ, hoặc ngược lại. Chậm trễ xảy ra khi công cụ on-premise phải tương tác với dữ liệu trên máy chủ đám mây. Tuy nhiên, điều phối dữ liệu lấp đầy khoảng trống này, giúp chúng giao tiếp và phối hợp như thể ở cùng một môi trường.

Streaming dữ liệu thời gian thực

80% thời gian xem của Netflix đến từ hệ thống gợi ý. Hệ thống này sử dụng Netflix Maestro, một bộ điều phối quy trình công việc để chạy các quy trình dữ liệu siêu lớn của Netflix.

Thương mại điện tử

Việc dữ liệu hành vi khách hàng, tồn kho, giao dịch tài chính, hiển thị quảng cáo và gợi ý sản phẩm nằm trên những nền tảng tách biệt không giúp doanh nghiệp thương mại điện tử rút ra insight. Đó là lý do họ tận dụng điều phối dữ liệu để hợp nhất dữ liệu này và rút ra insight có thể hành động.

Tổng quan về các công cụ điều phối phổ biến

Các công cụ điều phối tự động hóa và tối ưu các tác vụ, kỹ thuật điều phối dữ liệu. Chúng xử lý mọi thứ từ thu thập đến kích hoạt dữ liệu, giảm lỗi con người và nâng cao hiệu quả, tốc độ.

Thị trường có vô số lựa chọn, vì vậy chúng tôi đã nghiên cứu và chọn ra một số công cụ điều phối dữ liệu phổ biến:

Ảnh: Tác giả

Apache Airflow

Apache Airflow là công cụ điều phối mã nguồn mở để tạo, lập lịch và giám sát quy trình làm việc hoặc pipeline bằng Python. Quy trình làm việc của công cụ được biểu diễn dưới dạng Đồ thị có hướng không chu trình (DAG) để tổ chức các tác vụ và quan hệ phụ thuộc giữa chúng.

Phân tích DAG:

• Có hướng (Directed): là mối quan hệ hay hướng di chuyển được xác định giữa các tác vụ. Tức là các tác vụ được nối theo một lộ trình xác định. Ví dụ, tác vụ 1 phụ thuộc tác vụ 2 nghĩa là tác vụ 1 chỉ chạy sau khi tác vụ 2 hoàn thành.
• Không chu trình (Acyclic): đảm bảo không có vòng lặp trong các quan hệ phụ thuộc. Ví dụ, nếu tác vụ 1 phụ thuộc tác vụ 2 và tác vụ 2 lại phụ thuộc tác vụ 1, đó là vòng lặp vô tận. Kiến trúc này tránh các vòng lặp như vậy để đảm bảo tác vụ chạy mượt.

Với giao diện người dùng thân thiện, bạn có thể nhanh chóng điều hướng tới các DAG nhất định và theo dõi trạng thái, log của nhiều tác vụ.

Prefect

Prefect là một công cụ điều phối dựa trên Python khác, dùng để xây dựng và tự động hóa quy trình làm việc giữa các pipeline dữ liệu. Với Prefect, bạn có thể chia nhỏ các phụ thuộc và chuỗi tác vụ phức tạp thành các luồng con có tổ chức.

Prefect hỗ trợ thực thi tác vụ tại thời điểm chạy, vận hành quy trình làm việc trong môi trường lai, cache kết quả pipeline chạy thường xuyên, và nhiều hơn nữa.

Keboola

Một nền tảng đám mây để thiết kế và thực thi pipeline dữ liệu một cách dễ dàng. Với các extractor của Keboola, bạn có thể lấy dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào và nạp vào nền tảng. Khi dữ liệu đã vào, bạn có thể dùng các phép chuyển đổi của công cụ để chuẩn hóa.

Thành phần “Applications” của Keboola thực hiện các tác vụ thao tác và chuyển đổi dữ liệu chuyên sâu.

Dragster

Dragster là một bộ điều phối dữ liệu mã nguồn mở giúp đơn giản hóa việc tạo và duy trì các pipeline dữ liệu. Lấy cảm hứng từ Airflow, công cụ này cho phép bạn tạo DAG quy trình làm việc bằng ngôn ngữ miền chuyên biệt dựa trên Python (DSL).

Theo cách này, nhà phát triển có thể dễ dàng định nghĩa các phụ thuộc và phép chuyển đổi của mình bằng công cụ.

Kết luận

Điều phối dữ liệu đơn giản hóa việc xây dựng các quy trình làm việc dữ liệu tự động bằng cách xử lý các tác vụ thu thập, chuyển đổi và di chuyển dữ liệu trong việc duy trì pipeline. Điều này giúp doanh nghiệp dễ dàng xử lý dữ liệu lớn, thực thi tác vụ ETL và mở rộng triển khai ML.

Trong hướng dẫn này, chúng ta đã đi qua mọi điều cần để bắt đầu với điều phối dữ liệu, một kỹ thuật được các kỹ sư dữ liệu áp dụng rộng rãi hiện nay. Để tiếp tục học, hãy xem các tài nguyên sau:

• Giới thiệu về Data Pipeline
• Giới thiệu về Airflow trong Python
• Tìm hiểu Kiến trúc Dữ liệu Hiện đại