Dữ liệu luôn là yếu tố thúc đẩy các tổ chức. Trong thập kỷ qua, giá trị của dữ liệu đã tăng theo cấp số nhân. Các tổ chức thuộc mọi danh mục và quy mô (MNC và SME) đã bắt đầu đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng dựa trên những hiểu biết sâu sắc được thu thập từ dữ liệu được thu thập. Dữ liệu, thường được gọi là dữ liệu lịch sử, được thu thập trong thời gian vừa đủ để thu thập những hiểu biết có ý nghĩa.

Gần đây, do sự tăng trưởng của lượng dữ liệu khổng lồ và việc xử lý dữ liệu được thu thập, các tổ chức đang phải đối mặt với vấn đề cấp bách là quản lý dữ liệu một cách hiệu quả. Bài viết này mong đợi một số cách quản lý dữ liệu theo xu hướng sẽ chia sẻ sự chú ý một cách tối ưu trong năm 2024-25.

Quản lý dữ liệu và Dockerization dựa trên đám mây

Các công nghệ dựa trên đám mây để bảo vệ dữ liệu có thể mang lại nhiều lợi thế so với các phương pháp quản lý và lưu trữ dữ liệu thông thường. Có thể kể tên một số, khả năng mở rộng theo yêu cầu, không cần bảo trì phần cứng, hỗ trợ khách hàng 24/7 và chi phí theo mức sử dụng dữ liệu – rất tiết kiệm chi phí so với quản lý dữ liệu tại chỗ – là một số lợi thế tốt nhất mà mang lại lợi thế chiến thắng cho các dịch vụ quản lý và lưu trữ dữ liệu dựa trên đám mây. Amazon Web Services (AWS) và Google Cloud Platform (GCP) là hai trong số các dịch vụ đám mây phổ biến nhất được cung cấp trong số nhiều dịch vụ khác trên thị trường.

Bởi vì các nhà cung cấp dịch vụ đám mây cung cấp những lợi thế cạnh tranh nêu trên nên các công ty nhanh chóng áp dụng công nghệ đám mây trên nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau.

Các nghiên cứu của Gartner đã chỉ ra rằng áp dụng thị trường đám mây đã đạt gần 600 tỷ USD từ khoảng 300 tỷ USD trong một năm (2022-2023). Việc cung cấp Cơ sở hạ tầng dưới dạng dịch vụ (IaaS) được cho là lý do phổ biến nhất cho sự tăng trưởng nhanh chóng của việc áp dụng các dịch vụ đám mây.

Khi nó đến quản lý dữ liệu, khả năng sao chép dữ liệu một cách hiệu quả và vẫn có thể tạo ra cùng một đầu ra trên các môi trường khác nhau đóng một vai trò quan trọng. Đây là nơi mà quá trình dockerization xuất hiện.

Nói một cách đơn giản hơn, việc container hóa (với các công nghệ như Kubernetes và Docker) hỗ trợ triển khai mã dựa trên phần cứng mà không thực hiện bất kỳ thay đổi nào. Ngược lại, điều này đòi hỏi nguồn lực tối thiểu để bảo trì, cho phép các công ty sử dụng nguồn lực trong các khía cạnh khác của quy trình kinh doanh như bán hàng và tiếp thị.

Trí tuệ nhân tạo và học máy

Sự ra đời của trí tuệ nhân tạo ngày càng trở nên phổ biến hơn trong lĩnh vực công nghệ. Một trong những lý do nổi bật cho điều này là với AI, các tổ chức có thể xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và có được những hiểu biết hữu ích trong khi hoàn toàn không cần sự can thiệp của con người vào quy trình trong khoảng thời gian rất ngắn.

Với việc AI được kích hoạt trong hầu hết các giải pháp kinh doanh, thị trường trí tuệ nhân tạo toàn cầu dự kiến ​​sẽ đạt khoảng 1812 tỷ USD vào cuối năm 2023.

Ngoài ra, sự kết hợp giữa AI và ML có thể được hưởng lợi từ các thuật toán tùy chỉnh giúp xác định các mẫu cụ thể trong dữ liệu và dự đoán khả năng xảy ra các sự kiện sắp tới. Hơn nữa, nó cũng có thể được sử dụng để xử lý một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc và cấu trúc nó để cung cấp thông tin có ý nghĩa và phù hợp mà những người không chuyên về kỹ thuật cũng có thể dễ dàng hiểu và truy cập.

Tạo dữ liệu tổng hợp

Một trong những chủ đề hấp dẫn nhất xuất hiện khi quản lý dữ liệu là tạo dữ liệu tổng hợp.

Mục đích tạo dữ liệu tổng hợp để tạo ra dữ liệu tổng hợp giống với mọi khía cạnh và đặc điểm của dữ liệu thực tế nhưng không có tác động hoặc mối tương quan với dữ liệu thực (dữ liệu sản xuất). Điều này giúp đảm bảo dữ liệu được bảo vệ tốt và cũng có thể hỗ trợ đào tạo các mô hình dữ liệu để thực hiện phân tích dữ liệu hoặc tạo dữ liệu giả để kiểm tra phần mềm.

Vì quá trình phát triển sử dụng dữ liệu tổng hợp giống với các mẫu cơ bản của dữ liệu sản xuất nên việc tích hợp mã vào môi trường sản xuất sẽ dễ dàng hơn. Các tổ chức có tầm nhìn tương lai đã bắt đầu áp dụng phương pháp tạo dữ liệu tổng hợp vì khả năng giải quyết nhiều trường hợp sử dụng kinh doanh một cách tối ưu.

Nền tảng quản lý dữ liệu cấp doanh nghiệp quy mô lớn cung cấp giải pháp quản lý dữ liệu tổng hợp hoàn chỉnh kết hợp tiềm năng của AI tổng hợp, công cụ quy tắc, nhân bản thực thể và mặt nạ dữ liệu để cung cấp dữ liệu tổng hợp chính xác.

Bảo mật và bảo mật dữ liệu

Vì lượng dữ liệu được tạo và xử lý chỉ tăng theo cấp số nhân nên việc xử lý dữ liệu đã xử lý một cách hết sức quan trọng là rất quan trọng. Ví dụ: nếu bệnh viện thu thập thông tin về bệnh nhân, tiền sử bệnh cũng như tiền sử bệnh của gia đình họ và lưu giữ thông tin đó cho từng bệnh nhân thì thông tin đó thường được gọi là “PII” (thông tin nhận dạng cá nhân). Khi thông tin này có thể truy cập được trên internet, nó có thể gây thiệt hại tiềm tàng cho cá nhân và tổ chức sẽ phải chịu trách nhiệm cần thiết về những thiệt hại xảy ra với cá nhân đó. Vì lý do này mà các doanh nghiệp có xu hướng ưu tiên bảo vệ dữ liệu và đầu tư mạnh vào việc đảm bảo an toàn dữ liệu.

Các nhà nghiên cứu đã xác định rằng gần 33% người tiêu dùng toàn cầu đã bị vi phạm dữ liệu dưới một số hình thức trong năm qua.

Dịch vụ mã hóa phía máy chủ lưu trữ dữ liệu cấp doanh nghiệp cũng như các tùy chọn sao lưu và phục hồi. Những giải pháp này cũng giúp di chuyển dữ liệu dễ dàng trên các dịch vụ đám mây công cộng.

Phân cấp dữ liệu

Trong những năm gần đây, sự phát triển của công nghệ và sự thay đổi trong lĩnh vực dữ liệu diễn ra nhanh chóng hơn bao giờ hết. Điều này đặt ra nhu cầu cấp thiết về khả năng áp dụng nhanh chóng để được cập nhật với các công nghệ hiện đại và phương pháp ứng biến. Cuối cùng, các tổ chức đã tìm ra rằng cách tốt nhất để làm điều này là áp dụng cách tiếp cận phi tập trung để quản lý dữ liệu một cách hiệu quả.

Theo cách tiếp cận phi tập trung, các nhóm được chỉ định sẽ duy trì dữ liệu. Một số khía cạnh quan trọng nhất của cách tiếp cận phi tập trung là:

1. Cung cấp đủ quyền để người dùng truy cập dữ liệu bất cứ khi nào được yêu cầu và hiểu các đặc điểm của dữ liệu họ đang xử lý.
2. Thiết bị có kiến ​​trúc quản lý dữ liệu kết nối tất cả các nguồn dữ liệu và các thành phần của 
   quản lý dữ liệu thông qua các phương pháp xác định (chủ yếu sử dụng siêu dữ liệu).

Theo một nghiên cứu gần đây, bởi Năm 2025, gần 75% tổ chức sẽ áp dụng phân cấp dữ liệu.

Khi chúng ta bước qua kỷ nguyên tăng trưởng dữ liệu lớn, thật khó để kết luận rằng một phương pháp quản lý dữ liệu cụ thể sẽ giải quyết được tất cả các vấn đề của doanh nghiệp liên quan đến quản lý dữ liệu. Các phương pháp nêu trên cũng có những nhược điểm riêng. Nhưng xét về mặt tổng thể, chúng có thể giải quyết hầu hết các vấn đề mà tổ chức gặp phải. Trong tương lai, với các công nghệ tiên tiến và sự rõ ràng hơn trong việc quản lý dữ liệu, một phương pháp duy nhất có thể giải quyết hầu hết hoặc thậm chí tất cả các mối lo ngại liên quan đến quản lý dữ liệu.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/5-data-management-trends-data-practitioners-and-cios-should-know-in-2024-and-2025/