Quản trị dữ liệu là thách thức lớn của doanh nghiệp

Last updated on 23 October, 2024

Nếu bộ phận IT của bạn đang gặp khó khăn trong công tác quản trị dữ liệu thì đó cũng không phải là ngoại lệ. Hầu như mọi doanh nghiệp ngày nay đều đối mặt với thách thức làm cách nào để tận dụng khối lượng dữ liệu ngày càng lớn mà không phải tăng quy mô và chi phí cho phòng IT.

Tất nhiên là vẫn có những giải pháp phù hợp cho thách thức trên. Sau đây là 4 bước mà bộ phận IT có thể thực hiện để quản trị dữ liệu doanh nghiệp hiệu quả hơn.

Có cái nhìn tổng thể

Điều kiện tiên quyết để giải quyết một vấn đề là bạn phải hiểu rõ vấn đề đó. Tương tự, bạn cần có một cái nhìn toàn diện và sâu sắc về lượng dữ liệu mà doanh nghiệp của bạn đang nắm giữ.

Nếu bạn không hiểu rõ dữ liệu nào là quan trọng, và do đó cần ưu tiên nguồn lực, dữ liệu nào là không quá quan trọng thì kinh phí cho hoạt động lưu trữ và phân tích dữ liệu sẽ bị phung phí.

Bạn có thể dùng những phần mềm chuyên dụng, dựa trên metadata, để xác định các yếu tố như một file dữ liệu cụ thể được mở lần cuối khi nào, được thay đổi khi nào, bởi ai, bằng ứng dụng nào v.v… Những dữ liệu không được truy cập, chỉnh sửa sau một thời gian nhất định (1 tháng, 1 năm…) nên được xác định là dữ liệu ưu tiên thấp và được chuyển sang các hệ thống lưu trữ có hiệu năng và chi phí thấp.

Trước khi bắt tay vào xử lý các vấn đề quản lý thông tin khác, bạn nhất thiết phải có được cái nhìn tổng thể về tình hình quản trị dữ liệu ở quy mô doanh nghiệp thay vì chỉ ở từng hệ thống riêng lẻ.

Tích hợp các giải pháp lưu trữ

Theo một khảo sát được thực hiện vào 2016 thì đa số các tập đoàn lớn tại Mỹ hiện đang sử dụng hơn 20 giải pháp lưu trữ dữ liệu khác nhau. Ngay cả những doanh nghiệp có quy mô nhỏ hơn cũng đang vận hành cùng lúc nhiều hệ thống lưu trữ. Khi doanh nghiệp phát triển thì quy mô các hệ thống này cũng ngày một mở rộng và ngốn của doanh nghiệp một khoản chi phí không nhỏ về cả cơ sở hạ tầng và phần mềm.

Bên cạnh đó, khó khăn trong việc di chuyển dữ liệu qua lại giữa các hệ thống lưu trữ này cũng dẫn đến tình trạng dữ liệu quan trọng lại không được lưu trữ trong các hệ thống có hiệu suất cao.

Doanh nghiệp có thể tránh được vấn đề này bằng cách ảo hóa dữ liệu bằng phần mềm chuyên dụng, từ đó tạo ra một không gian tên chung (global namepace) cho tất cả các hệ thống lưu trữ dữ liệu. Như vậy, các ứng dụng có thể truy cập bất kì dữ liệu nào cho dù nó đang được lưu trữ ở đâu.

Với ảo hóa, đường dẫn kiểm soát (control path) và đường dẫn dữ liệu (data path) được tách biệt. Nhờ đó, bạn có thể dễ dàng kiểm soát mọi dữ liệu bị phân mảnh trong nhiều hệ thống khác nhau.

Bên cạnh đó, dữ liệu cũng có thể được di chuyển nhanh chóng giữa các hệ thống lưu trữ mà không ảnh hưởng đến hoạt động của các phần mềm đang sử dụng dữ liệu đó. Vì vậy, những dữ liệu quan trọng có thể được ưu tiên chuyển đến các server hoặc giải pháp lưu trữ có hiệu năng cao, trong khi các dữ liệu có tầm ưu tiên thấp được đưa sang các server hay giải pháp lưu trữ có chi phí thấp và hiệu năng thấp hơn. Ngoài ra, bạn cũng sẽ tránh được quá trình di chuyển dữ liệu (data migration) vốn tiêu tốn rất nhiều công sức.

Lưu trữ dữ liệu trên đám mây (cloud) hay hướng đối tượng (object storage)

Bổ sung thêm các giải pháp lưu trữ dữ liệu trên đám mây hay lưu trữ hướng đối tượng là một trong những cách giúp doanh nghiệp có thể cắt giảm chi phí IT. Thách thức lớn nhất là làm sao để tích hợp giải pháp lưu trữ trên mây với các giải pháp lưu trữ dữ liệu khác của doanh nghiệp.

Một điểm cần lưu ý khi đưa dữ liệu doanh nghiệp lên đám mây là bạn phải đảm bảo có thể dễ dàng di chuyển dữ liệu trở lại các hệ thống lưu trữ tại chỗ (on-premises) ở cấp độ file khi cần thiết.

Nhìn chung, đưa dữ liệu lên đám mây sẽ ít tốn kém hơn quá trình ngược lại. Dữ liệu khi được đưa lên đám mây thường được chống trùng lặp (deduplication). Nếu muốn đưa dữ liệu trở lại các hệ thống lưu trữ tại chỗ, bạn cần đảo ngược quá trình này và tái lập các data chunk (còn gọi được là rehydration). Nếu không cân nhắc thấu đáo, lợi thế về chi phí của công nghệ đám mây có thể biến mất.

Tự động hóa quản trị dữ liệu

Bước cuối cùng để hoàn thiện quy trình quản trị dữ liệu doanh nghiệp là tự động hóa. Một số nhà cung cấp giải pháp lưu trữ có thể cung cấp khả năng này cho riêng từng giải pháp hay cho toàn bộ hệ sinh thái các giải pháp của mình. Nếu muốn tự động hóa toàn bộ các hoạt động quản trị dữ liệu trên nhiều hệ thống lưu trữ thì bạn có thể tìm đến các phần mềm quản lý metadata (metadata engine).

Với sự bùng nổ của công nghệ machine learning, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào công tác quản lý thông tin không còn là ý tưởng xa vời nữa. Trong tương lai gần, phần mềm có thể tự nhận biết những hình mẫu, ví dụ như dữ liệu nào được sử dụng nhiều vào cuối mỗi tháng, mỗi quý, và có thể tự di chuyển đó, nếu được thiết đặt sẵn, vào những hệ thống lưu trữ hiệu suất cao.

Nguồn: blog.trginternational.com