24/10/2018

Hiểu rõ 6 khía cạnh của dữ liệu

Chúng ta hãy thảo luận một số thách thức mà các công ty đang phải đối mặt. Một trong những thách thức này liên quan đến Quản lý Tài sản. Tất nhiên, dễ thấy là các quy trình quản lý tài sản tốt hơn sẽ giúp doanh nghiệp đạt được các mục tiêu trong kinh doanh, tối ưu hóa việc sử dụng tài sản và giảm chi phí. Nhưng có một vấn đề ở đây. Rốt cuộc, bạn không thể đạt được những mục tiêu đó mà không có dữ liệu.

Điều này dẫn chúng ta đến trung tâm của bài viết này: tầm quan trọng của việc đăng ký dữ liệu, số liệu, chất lượng dữ liệu, tính toàn vẹn dữ liệu, quản lý dữ liệu và tích hợp dữ liệu, còn được gọi là 6 khía cạnh của dữ liệu.

Chúng ta cần phải xác định để nắm bắt chính xác dữ liệu là gì. Có rất nhiều định nghĩa ở đó, rõ ràng, nhưng điều này đặc biệt nổi bật:

"Trong tính toán, dữ liệu là thông tin đã được dịch sang một dạng hiệu quả cho việc di chuyển hoặc xử lý. So với máy tính ngày nay và phương tiện truyền thông, dữ liệu là thông tin chuyển đổi thành dạng số nhị phân. Có thể chấp nhận được đối với dữ liệu được sử dụng như một đối tượng độc nhất hoặc chủ đề số nhiều. Dữ liệu thô là một thuật ngữ dùng để mô tả dữ liệu ở định dạng số cơ bản nhất của nó. "

Về bản chất, không có dữ liệu, sẽ không có gì để tạo thuận lợi cho việc di chuyển hoặc xử lý, có nghĩa là trực quan, phân tích và báo cáo không có giá trị. Một sản phẩm có thể tạo ra một viễn cảnh tuyệt vời, nhưng giá trị đích thực của nó sẽ không có ý nghĩa liên quan đến dữ liệu. Điều đó có nghĩa là chúng ta phải chịu trách nhiệm đảm bảo rằng chúng ta có một bộ dữ liệu khả thi để làm việc với trước khi các công cụ phần mềm có thể được chức năng và hữu ích.

01. Đăng ký dữ liệu

Đăng ký Dữ liệu là yếu tố quyết định cho sự thành công của bất kỳ sản phẩm phần mềm nào, từ các giải pháp Point-of-Sale trực tiếp đến các giải pháp Quản lý Không gian. Thứ nhất, đăng ký dữ liệu yêu cầu phải xác định một quá trình thu thập dữ liệu thích hợp và sau đó áp dụng cho mô hình dữ liệu dựa trên các tiêu chuẩn ngành. Cơ sở dữ liệu cần được thiết kế đặc biệt để sử dụng các mô hình dữ liệu chuẩn của ngành được xác định bởi các cơ quan quản lý. Các tiêu chuẩn công nghiệp này có sẵn từ các tổ chức trong nước và quốc tế đảm bảo một khuôn khổ để tổ chức đúng dữ liệu của bạn. Từ góc độ Quản lý Tài sản không gian, có nghĩa là có tất cả các cấu hình thích hợp trên mỗi tài sản, từ siêu dữ liệu tới tô pô thích hợp cho các mô hình chuẩn công nghiệp và vân vân. Nói tóm lại, bạn phải định nghĩa nội dung như thực tế.

Bây giờ, khi sự tiến triển của công nghệ dữ liệu tiến triển và các cơ sở dữ liệu trở nên mạnh mẽ hơn, ngày càng trở nên rõ ràng rằng các quan điểm đang thay đổi. Các hệ thống như RDBMS, từng được coi là các tiêu chuẩn ngành, ít phù hợp với nhiệm vụ của họ trong thế giới ngày nay. Trong môi trường hướng đối tượng (như chúng ta sẽ thảo luận ở đây ít nhất), bạn xác định tất cả các đặc tính quản lý tài nguyên nước và không gian ở cấp mô hình dữ liệu cho phép biểu diễn hình học nhiều. Các chức năng của mô hình dữ liệu dễ dàng nâng cao và hiệu suất không bao giờ bị thỏa hiệp. Các giải pháp khác yêu cầu bạn quản lý điều này ở cấp ứng dụng. Điều này có nghĩa là khi những công nghệ cũ này tiến triển, con đường di chuyển của khách hàng sẽ mở rộng hơn nhiều - bởi vì những ứng dụng đó sẽ cần được cập nhật.

Cuối cùng, nhiều tiện ích đang phải đối mặt với việc phải thực hiện các quá trình thu thập dữ liệu. Trong nhiều trường hợp, dữ liệu hiện tại chưa đầy đủ và phải được bổ sung, với các tiện ích tìm kiếm các giải pháp di động để hỗ trợ cho quá trình này. Đảm bảo dữ liệu mới mua được xác nhận hợp lệ trước khi được phổ biến trong tổ chức yêu cầu cả một cam kết tài chính mạnh mẽ và quá trình quản lý dữ liệu mạnh mẽ. Có rất nhiều công cụ di động có sẵn, nhưng một số lượng đáng kể trong số họ không phải là dễ dàng cấu hình để quản lý quá trình quản lý dữ liệu.

02. Số liệu

Số lượng Dữ liệu bản chất không thể dẫn đến thành công. Mặc dù việc đạt được số lượng dữ liệu là khá dễ dàng, đơn giản việc chỉ cần có rất nhiều dữ liệu không giúp gì nhiều - đặc biệt là nếu dữ liệu đó không đạt chất lượng. Trên thực tế, nó gây khó khăn và làm khó cho quá trình ra quyết định, tăng chi phí và giảm hiệu quả và hiệu suất.

 

Khi mô hình dữ liệu của bạn được xác định, quá trình di chuyển dữ liệu - nếu có sẵn bất kỳ dữ liệu nào - hoặc phải chuyển đổi dữ liệu. Trong cả hai trường hợp, bạn phải thiết lập một kế hoạch chắc chắn ngay từ đầu để thực hiện đầy đủ mô hình dữ liệu hướng đối tượng mà bạn đã xác định.

 

Tuy nhiên, khi làm như vậy, điều quan trọng là phải nhận ra rằng các tiện ích của bạn có thể phải đối mặt với các vấn đề về số lượng dữ liệu. Bạn càng có nhiều dữ liệu, bạn càng phải cân nhắc làm thế nào để giảm hiệu suất của việc này, đặc biệt khi bạn thêm nhiều người dùng và tính sẵn sàng - cả về vị trí và tính liên tục (tức là truy cập 24/7). Trong môi trường được thiết kế hợp lý, điều đó không phải là trường hợp. Kiến trúc tốt sẽ cho phép bạn xử lý bất kỳ số lượng dữ liệu dễ dàng.

 

Khi xem xét số lượng dữ liệu, bạn cũng phải xem xét ảnh hưởng và tác động của dữ liệu lớn đến doanh nghiệp của bạn. Dữ liệu lớn, có liên quan đến dữ liệu do máy tạo ra hoặc dữ liệu thời gian thực, có thể được phân tích dưới dạng phân tích tiên đoán và các mẫu hành vi con người. Mặc dù số lượng dữ liệu thu được từ các môi trường này rõ ràng là khá lớn, nhưng nó không bao giờ được tổ chức theo cách cung cấp thông tin chi tiết riêng. Nó luôn cần phải được xử lý.

Tuy nhiên, theo quan điểm của Quản lý Tài sản Không gian, dữ liệu này có thể được sử dụng để có được thông tin chi tiết về sự thất bại tài sản, số liệu hiệu suất và tối ưu hoá tài sản. Dữ liệu lớn cũng có thể được sử dụng trong một môi trường hướng đối tượng. Nó có thể được phân tích để tạo ra một bức tranh rõ nét hơn về các vấn đề về hiệu suất và hành vi của người dùng, cho phép đạt được những cải tiến bằng cách tối ưu hoá quy trình kinh doanh.

03. Chất lượng dữ liệu

Đạt được tiêu chuẩn Chất lượng Dữ liệu cao sẽ rất tốn kém. Chúng ta có thể sử dụng cơ sở dữ liệu không giới hạn, cho phép nó phát triển mà không có sự hạn chế. Nhưng để xem xét chi phí về Chất lượng Dữ liệu, người ta cần cân nhắc đến sự lãng phí và giá trị.

 

  • Chúng ta có thể định nghĩa sự lãng phí là bất kỳ hoạt động nào mất nhiều thời gian hơn (hoặc tốn nhiều tiền hơn) vì bộ dữ liệu chất lượng thấp. Sự lãng phí có thể được định nghĩa theo những cách khác nhau: lãng phí phương tiện lưu trữ, không gian hoặc thời gian, quá trình ra quyết định sai hoặc quá trình kinh doanh thất bại.

 

  • Trong khi đó, giá trị là tầm quan trọng được gán cho một tập dữ liệu cụ thể - vị trí của nó trong tổ chức. Một hệ thống Quản lý Tài sản trên Không gian với dữ liệu đã được phân bố mà không được xác nhận, hay lưu trữ có giá trị ra sao? Nếu nhóm nhân viên quản lý tài sản đang làm việc với dữ liệu cũ, thông tin đó có giá trị như thế nào khi lập kế hoạch cải tiến, nâng cấp cho hệ thống?

 

Khi chúng ta nhìn vào cách dữ liệu được xử lý, lựa chọn phương án 'rẻ nhất' thực tế lại luôn là cách lãng phí nhất. Xử lý dữ liệu chiếm một phần lớn ngân sách CNTT và kết quả là giá trị mang lại thấp nhất. Tồi tệ hơn nữa, bất kỳ dữ liệu sai sót (xấu) trong cơ sở dữ liệu sẽ lan truyền đến tất cả các hệ thống tích hợp CNTT, và làm phá vỡ mọi nỗ lực để tích hợp các hệ thống này nhằm nâng cao hiệu quả. Đó là lý do tại sao cung cấp mô-đun chất lượng dữ liệu là rất quan trọng để hỗ trợ xác nhận dữ liệu. Mặc dù nó tiêu tốn nhiều thời gian hơn trong các điều khoản đăng ký dữ liệu, nhưng ít nhất bạn cũng biết dữ liệu là chính xác.

Trong mỗi quy trình kinh doanh, dữ liệu phải hỗ trợ cho việc ra quyết định, và dữ liệu phải chính xác. Nếu không thể làm được điều đó ngay bây giờ, bạn đang có vấn đề về chất lượng dữ liệu.

04. Tính toàn vẹn của dữ liệu

Tính toàn vẹn của dữ liệu về bản chất là việc duy trì và bảo đảm tính chính xác của dữ liệu và tính nhất quán trong toàn bộ vòng đời của dữ liệu. Do đó nó là một khía cạnh quan trọng của việc thiết kế, triển khai và sử dụng bất kỳ hệ thống CNTT nào nhằm cung cấp một phương tiện thống nhất để lưu trữ, xử lý và truy xuất dữ liệu.

Trong một cơ sở dữ liệu hướng đối tượng, dữ liệu được quản lý một cách nhất quán vì tất cả các đặc tính của nó được định nghĩa ở cấp mô hình dữ liệu - không giống như nhiều giải pháp khác, quản lý hành vi đó ở mức ứng dụng.

05. Quản lý dữ liệu

Quản lý dữ liệu là việc phát triển và triển khai các kiến trúc, chính sách, thực tiễn và quy trình để quản lý đúng chu kỳ vòng đời dữ liệu của một thực thể nhất định, đồng thời hỗ trợ quá trình kinh doanh của tổ chức đó. Không có các giao thức xác nhận dữ liệu đúng vị trí, người ta không thể hỗ trợ các quy trình kinh doanh đúng cách. Thông thường, trở nên say mê với những gì đang được hình dung sẽ che giấu những thiếu sót trong việc quản lý dữ liệu đúng cách.

Quản lý dữ liệu cũng nên tạo điều kiện cho việc lưu trữ dữ liệu chuỗi thời gian. Một cơ sở dữ liệu hướng đối tượng dễ dàng quản lý dữ liệu chuỗi thời gian bởi vì nó có thể mở rộng. Ví dụ, với số lượng lớn dữ liệu trong một định dạng quan hệ, tiềm năng thực hiện sự xuống cấp là thực tế.

Một trong những ưu điểm chính của một hệ thống dựa trên hướng đối tượng là khả năng quản lý các phiên bản khác nhau của dữ liệu đó. Điều này tạo điều kiện cho việc hoàn thành từng giai đoạn, cung cấp hàng trăm nghìn trạm kiểm soát, cũng như khả năng mở rộng và nhiều thiết kế. Nó cũng cho phép các chức năng rollback đơn giản để xem các tình huống lịch sử.

06. Tích hợp dữ liệu

Tích hợp dữ liệu kết hợp dữ liệu nằm trong các nguồn dữ liệu khác nhau, qua đó cung cấp cho người dùng một cái nhìn thống nhất về chúng - một nguồn dữ liệu chính xác và duy nhất. Tuy nhiên, vì mục đích của bài viết này, chúng ta nên tiến thêm một bước nữa.

Trong kịch bản lý tưởng, có thể đạt được trong một hệ thống hướng đối tượng, tích hợp không chỉ đơn giản là kết hợp dữ liệu. Thay vào đó, nó thúc đẩy quan điểm thống nhất này để cải tiến quy trình kinh doanh bằng cách tích hợp nhiều dữ liệu định tính hơn và làm cho dữ liệu này sẵn có ở tất cả các cấp độ phù hợp của tổ chức bạn.

Điều này ngăn ngừa các xilô dữ liệu, đảm bảo sự phối hợp giữa các phòng ban và giúp thiết lập một tầm nhìn chung cho tổ chức.

Giá trị của việc kiểm soát dữ liệu

Thời gian sẽ chứng minh, một doanh nghiệp hiện đại cần phải đánh giá các tập dữ liệu hiện có của mình và xác định cách tổ chức dữ liệu đó tốt nhất. Trong quá trình này, khả năng mở rộng của cả thông tin đồ hoạ và văn bản, số lượng người dùng, khả năng tích hợp với các hệ thống khác và khả năng quản lý phiên bản phải được tính toán cẩn thận vì nó bao gồm trong tổng chi phí của hệ thống.

Bằng cách áp dụng các giải pháp đã được thương mại hóa ngoài thị trường để đảm bảo tất cả các khía cạnh này ngay từ đầu, các công ty sẽ có mức độ kiểm soát lớn hơn nhiều khi quản lý dữ liệu, quy trình và tổng chi phí sở hữu, đồng thời tạo điều kiện cho tất cả người dùng và các thành phần liên quan. Trong một thế giới ngày càng dựa vào dữ liệu, đó là chìa khóa dẫn đến thành công.

Kết nối với chúng tôi

Đăng ký nhận thông tin

Tin tức liên quan