Data Integration là gì? Cách tích hợp dữ liệu và các phương pháp phổ biến

Dữ liệu doanh nghiệp ngày càng phân tán trên Database, Cloud, API và nhiều ứng dụng khác nhau, khiến việc kết nối và khai thác thông tin trở nên khó khăn. Data Integration giúp hợp nhất dữ liệu từ các nguồn riêng lẻ thành một hệ thống thống nhất, dễ quản lý và sử dụng. Vậy Data Integration là gì, hoạt động ra sao và đâu là phương pháp phù hợp cho từng nhu cầu? Bài viết này Viettel IDC sẽ giúp bạn hiểu rõ khái niệm, cách triển khai và giá trị thực tế của Data Integration. 

Data Integration là gì?

Data Integration là quá trình kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thành một tập dữ liệu hoặc góc nhìn thống nhất để phục vụ các mục đích như phân tích, báo cáo, vận hành và ra quyết định. Các nguồn dữ liệu có thể là Database, ứng dụng doanh nghiệp, file, API, Cloud Service hoặc những hệ thống đang hoạt động độc lập.

Hiểu đơn giản, Data Integration giải quyết bài toán dữ liệu bị phân tán. Một doanh nghiệp có thể lưu thông tin khách hàng trong CRM, đơn hàng trong hệ thống bán hàng, dữ liệu thanh toán ở một nền tảng khác và thông tin chăm sóc khách hàng trong một ứng dụng riêng. Nếu các hệ thống này không được kết nối, mỗi phòng ban chỉ nhìn thấy một phần dữ liệu và rất khó có được bức tranh đầy đủ. Data Integration tạo ra cầu nối giữa các nguồn đó. Dữ liệu được thu thập, xử lý và đưa về nơi cần sử dụng hoặc được cung cấp dưới dạng một góc nhìn thống nhất mà không nhất thiết phải di chuyển toàn bộ dữ liệu.

Data Integration hoạt động như thế nào?

Mặc dù phương pháp triển khai có thể khác nhau, một quy trình Data Integration thường bắt đầu từ việc xác định nguồn dữ liệu và kết thúc bằng việc đưa dữ liệu đến nơi cần sử dụng. Các bước cụ thể như sau: 

Bước 1: Xác định nguồn dữ liệu

Trước tiên, doanh nghiệp cần xác định dữ liệu đang nằm ở đâu và nguồn nào cần được kết nối.

Nguồn có thể là Database quan hệ, NoSQL Database, file CSV, API, ứng dụng SaaS, hệ thống ERP, CRM, Data Lake hoặc các thiết bị IoT.

Bước 2: Kết nối và thu thập dữ liệu

Sau khi xác định nguồn, hệ thống Data Integration sử dụng Connector, API, Driver hoặc cơ chế phù hợp để lấy dữ liệu. Tùy nhu cầu, dữ liệu có thể được lấy theo Batch hoặc liên tục. Batch phù hợp khi dữ liệu chỉ cần cập nhật theo giờ hoặc theo ngày. Trong khi đó, CDC hoặc Streaming có thể được sử dụng khi cần phát hiện thay đổi và đưa dữ liệu sang hệ thống đích với độ trễ thấp. 

Bước 3: Kiểm tra và làm sạch dữ liệu

Dữ liệu từ các nguồn khác nhau thường không đồng nhất. Có thể xảy ra tình trạng cùng một trường nhưng sử dụng tên khác nhau, định dạng ngày tháng khác nhau hoặc tồn tại bản ghi trùng lặp. Do đó, Data Integration thường đi kèm các bước kiểm tra, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.

Bước 4: Biến đổi và hợp nhất dữ liệu

Sau khi được làm sạch, dữ liệu có thể được Transform theo yêu cầu nghiệp vụ. Các thao tác phổ biến gồm đổi kiểu dữ liệu, chuẩn hóa giá trị, đổi tên trường, lọc bản ghi, Join nhiều bảng, tổng hợp dữ liệu hoặc áp dụng Business Rule.

Bước 5: Đưa dữ liệu đến hệ thống đích

Dữ liệu sau khi xử lý được đưa đến nơi cần sử dụng. Hệ thống đích có thể là Data Warehouse, Data Lake, Database, ứng dụng khác hoặc nền tảng phân tích. Trong kiến trúc ELT hiện đại, dữ liệu thô có thể được Load trực tiếp vào hệ thống đích trước rồi mới thực hiện Transform tại đó. Cách tiếp cận này tận dụng năng lực xử lý của các nền tảng Data Warehouse hoặc Data Lake hiện đại.

Bước 6: Kiểm tra và giám sát

Sau khi dữ liệu được chuyển đến đích, hệ thống cần kiểm tra xem Pipeline có hoàn thành đúng hay không. Các chỉ số có thể được theo dõi gồm số lượng bản ghi, thời gian xử lý, tỷ lệ lỗi, độ trễ và trạng thái từng Job. Log và cảnh báo giúp đội ngũ vận hành nhanh chóng phát hiện vấn đề khi Pipeline không hoạt động như dự kiến.

Các phương pháp Data Integration phổ biến

Các phương pháp Data Integration phổ biến như: 

- ETL: Viết tắt của Extract, Transform, Load. Dữ liệu được lấy từ hệ thống nguồn, biến đổi trước rồi mới được đưa vào hệ thống đích.  

- ELT: Đảo thứ tự giữa Transform và Load. Dữ liệu được Extract từ nguồn, Load trực tiếp vào hệ thống đích rồi mới Transform. 

- Change Data Capture: Thường gọi là CDC, tập trung vào việc phát hiện những thay đổi xảy ra trong hệ thống nguồn như thêm mới, cập nhật hoặc xóa dữ liệu. 

- Data Replication: Tạo và duy trì các bản sao dữ liệu ở một hoặc nhiều hệ thống khác.

- Data Streaming: Xử lý dữ liệu liên tục thay vì chờ dữ liệu được gom thành một Batch lớn.

- Data Virtualization: Cho phép người dùng truy cập dữ liệu từ nhiều nguồn thông qua một lớp truy cập thống nhất mà không nhất thiết phải sao chép toàn bộ dữ liệu về một nơi.

- API Integration: Kết nối dữ liệu và chức năng giữa các ứng dụng thông qua API.

Lợi ích của Data Integration

Data Integration mang lại giá trị không chỉ ở khía cạnh kỹ thuật mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng khai thác dữ liệu của doanh nghiệp. Một số lợi ích nổi bật của Data Integration có thể kể đến như: 

Tạo góc nhìn thống nhất về dữ liệu

Thay vì phải kiểm tra nhiều hệ thống riêng lẻ, doanh nghiệp có thể kết hợp dữ liệu thành một nguồn hoặc góc nhìn chung. Điều này đặc biệt quan trọng khi một quyết định kinh doanh cần dữ liệu từ nhiều phòng ban.

Cải thiện chất lượng dữ liệu

Quá trình tích hợp thường đi kèm việc làm sạch, chuẩn hóa và loại bỏ dữ liệu trùng lặp. Nhờ đó, dữ liệu trước khi được sử dụng cho báo cáo hoặc phân tích có thể nhất quán hơn. Microsoft cũng xác định việc làm sạch, chuẩn hóa và biến đổi dữ liệu là những hoạt động giúp cải thiện Data Quality trong quá trình Data Integration.

Giảm công việc thủ công

Nếu không có Data Integration, nhân viên có thể phải xuất dữ liệu từ nhiều hệ thống rồi xử lý bằng Excel hoặc Script thủ công. Khi Pipeline được tự động hóa, quá trình lấy và chuyển dữ liệu có thể diễn ra theo lịch hoặc theo sự kiện, giảm đáng kể những thao tác lặp lại.

Hỗ trợ phân tích và ra quyết định

Dữ liệu được kết nối và chuẩn hóa giúp đội ngũ phân tích dễ dàng xây dựng báo cáo, Dashboard và mô hình phân tích. Khi thông tin được cập nhật đầy đủ và nhất quán hơn, doanh nghiệp cũng có cơ sở tốt hơn để đánh giá hoạt động và đưa ra quyết định.

Tạo nền tảng cho AI

Các hệ thống AI cần dữ liệu từ nhiều nguồn. Data Integration giúp kết nối những nguồn này để tạo Dataset phù hợp cho Training, Inference hoặc các ứng dụng AI khác. Đặc biệt, trong các hệ thống AI hiện đại, dữ liệu doanh nghiệp có thể được kết hợp với dữ liệu thời gian thực và Knowledge Base để cung cấp ngữ cảnh đầy đủ hơn cho ứng dụng AI. Google Cloud cũng đưa Grounding Generative AI vào nhóm ví dụ của Data Integration.

Hỗ trợ mở rộng hệ thống

Khi doanh nghiệp bổ sung ứng dụng mới, hệ thống Data Integration có thể giúp kết nối nguồn dữ liệu mới với kiến trúc hiện có. Tuy nhiên, khả năng mở rộng không tự động xuất hiện chỉ nhờ sử dụng một công cụ Integration. Kiến trúc Connector, Schema, Pipeline và Monitoring vẫn cần được thiết kế phù hợp với tốc độ phát triển của hệ thống.

Kết luận

Data Integration giúp doanh nghiệp kết nối những nguồn dữ liệu vốn nằm rải rác trong nhiều hệ thống và biến chúng thành nguồn thông tin có thể khai thác thống nhất. Tùy yêu cầu, doanh nghiệp có thể lựa chọn ETL, ELT, CDC, Replication, Streaming, Data Virtualization hoặc API Integration thay vì phụ thuộc vào một phương pháp duy nhất. Khi dữ liệu ngày càng phân tán giữa On-premises, Cloud và nhiều ứng dụng khác nhau, xây dựng một cách tích hợp phù hợp sẽ giúp giảm Data Silo, hạn chế xử lý thủ công và tạo nền tảng tốt hơn cho phân tích, vận hành và AI. Vì vậy, hiểu đúng Data Integration là gì là bước quan trọng trước khi lựa chọn kiến trúc và công nghệ triển khai cho doanh nghiệp.