Trong kỷ nguyên số, dữ liệu được xem là "vàng" của doanh nghiệp. Khả năng khai thác và phân tích dữ liệu hiệu quả có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh đáng kể, giúp bạn tiết kiệm chi phí và vận hành trơn tru hơn, ít rủi ro hơn. Để làm được điều này, data warehouse (Kho dữ liệu) đã trở thành một công cụ quan trọng không chỉ dành cho các tập đoàn lớn mà còn cho cả các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME). Tuy nhiên, một rào cản lớn đối với SME là quan niệm rằng chi phí xây dựng và vận hành Data Warehouse quá đắt đỏ. Thực tế hiện nay data warehouse khi được áp dụng đúng cách rẻ hơn bạn nghĩ nhiều, có thể chỉ vài đô la, thậm chí chục đô la là đã có thể bắt đầu rồi.
Để cho các bạn dễ hình dung trước khi bắt đầu thì đây là giao diện của BigQuery, một giải pháp cloud data warehouse của Google phát triển. Đây là data warehouse ưa thích của mình ở thời điểm này. Giao diện này là chỗ để bạn lướt qua các data đang lưu, và viết các lệnh truy xuất dữ liệu. Ngoài ra còn có thể dùng PowerBI, Looker Studio, Tableau để kết nối vào và kéo thả, phân tích dữ liệu nữa.
1. Data warehouse: giải thích ngắn gọn dễ hiểu
Hãy hình dung Data Warehouse như một "kho" trung tâm của doanh nghiệp, nơi lưu trữ và xử lý tất cả thông tin quan trọng, gom từ nhiều hệ thống lại. Khác với các cơ sở dữ liệu hoạt động (operational databases) chỉ tập trung vào các giao dịch hàng ngày, Data Warehouse tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau:
- Hệ thống CRM (Quản lý quan hệ khách hàng): Thông tin về khách hàng, lịch sử giao dịch, tương tác.
- Hệ thống ERP (Hoạch định nguồn lực doanh nghiệp): Dữ liệu về tài chính, kế toán, sản xuất, chuỗi cung ứng.
- Website và Ứng dụng: Hành vi người dùng, dữ liệu về sản phẩm, đơn hàng trực tuyến.
- Mạng xã hội và các kênh Marketing: Phản hồi của khách hàng, hiệu quả chiến dịch quảng cáo.
- Các nguồn dữ liệu bên ngoài: Dữ liệu thị trường, thông tin đối thủ cạnh tranh.
Nhờ vậy, Data Warehouse cung cấp một cái nhìn toàn diện và nhất quán về hoạt động kinh doanh, hỗ trợ:
- Báo cáo và Phân tích: Tạo báo cáo tùy chỉnh, phân tích xu hướng, tìm ra các insight quan trọng.
- Business Intelligence (BI): Khám phá các mô hình ẩn trong dữ liệu, dự báo kết quả kinh doanh.
- Hỗ trợ ra quyết định: Cung cấp thông tin chính xác và kịp thời để đưa ra các quyết định chiến lược.
Bạn có thể tham khảo kỹ hơn ở bài viết: Không cần phải là công ty lớn mới cần data warehouse
2. Từ hàng đắt tiền cho doanh nghiệp lớn đến hàng “commodity” cho mọi người
Trước đây, việc triển khai Data Warehouse truyền thống (on-premise) đòi hỏi một khoản đầu tư khổng lồ:
- Phần cứng: Server phải mạnh, CPU phải xịn, RAM phải nhiều, hệ thống lưu trữ dung lượng lớn thì mới có thể chạy được các giải pháp data warehouse lớn, chưa kể đến phần thiết kế hệ thống mạng.
- Phần mềm: Bản quyền phần mềm Data Warehouse nhìn chung là giá cao
- Nhân sự: Đội ngũ chuyên gia IT có kinh nghiệm để thiết kế, triển khai, quản trị và bảo trì hệ thống.
Chi phí này thường vượt quá khả năng tài chính của hầu hết các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam, mình nghĩ cái này thì cũng đúng thôi, vì các giải pháp data warehouse lớn thường xuất phát từ nước ngoài và tập trung vào các doanh nghiệp lâu năm, đã có doanh thu cao, và có khả năng chi trả tốt.
Tuy nhiên, nhờ sự phát triển của các nền tảng đám mây, trong đó có các dịch vụ cloud data warehouse, mà chi phí này được giảm đáng kể. Các dịch vụ như Google BigQuery, Amazon Redshift, và Snowflake mang đến những lợi ích vượt trội:
- Khả năng mở rộng linh hoạt (Scalability): Dễ dàng tăng hoặc giảm tài nguyên (lưu trữ, sức mạnh tính toán) theo nhu cầu thực tế. Bạn không cần phải lo lắng về việc hệ thống bị quá tải khi dữ liệu tăng lên, trong khi nếu tự cài đặt on-premise thì bạn phải tự lo về tất cả những vấn đề này
- Mô hình "Trả tiền theo mức sử dụng" (Pay-as-you-go): Bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn thực sự sử dụng. Không cần phải đầu tư một khoản tiền lớn ban đầu. Đây cũng là điểm ưa thích của mình khi tư vấn cho khách hàng của Elton Data sử dụng các cloud data warehouse.
- Giảm gánh nặng quản trị: Nhà cung cấp đám mây sẽ chịu trách nhiệm phần lớn công việc bảo trì, cập nhật, và đảm bảo an ninh cho hệ thống. Nói cách khác, bạn được ăn ngon ngủ yên, giảm chi phí thuê nhân sự chuyên trách
- Tích hợp dễ dàng: Các Cloud Data Warehouse thường tích hợp tốt với các công cụ và dịch vụ khác trong hệ sinh thái đám mây. Thế nên dùng cloud warehouse không có rào cản khó khăn nào khi dùng chung với các công cụ, phần mềm khác cả.
Kiến trúc của BigQuery tách riêng phần lưu trữ và phần tính toán, nên bạn cần tới đâu thì dùng và trả tiền tới đó, tiết kiệm chi phí so với giải pháp dựng 1 cục on-premise
3. Chi phí sử dụng cloud data warehouse rẻ hơn bạn nghĩ
Với các cloud data warehouse, chi phí có thể bắt đầu chỉ từ 0 đồng, cho đến vài chục đô la mỗi tháng. Điều đáng ngạc nhiên là, với lượng dữ liệu không quá lớn (điều này rất phổ biến ở các SME Việt Nam), bạn có thể không cần phải trả phí trong một thời gian dài, nhờ vào các gói miễn phí và ưu đãi của các nhà cung cấp:
Ví dụ với Google BigQuery, data warehouse ưa thích của mình, hiện đang dùng cho các khách hàng của mình với chỉ vài chục, vài nghìn dòng data cho đến vài tỉ dòng data:
- Miễn phí 10 GiB lưu trữ và 1 TiB truy vấn mỗi tháng.
- Nếu một SME có lượng dữ liệu dưới 10GB và truy vấn ít, có thể sử dụng hoàn toàn miễn phí trong nhiều tháng. Mà thường data về đơn hàng, về vận hành, về ads của các SME tầm đó thôi, không nhiều. 10GiB trong bối cảnh lưu trữ của số liệu và văn bản là nhiều lắm
Mình có nhiều khách hàng thậm chí đang không phải trả tiền sử dụng BigQuery luôn mà vẫn xong việc. Data nhỏ mà. Lo gì.
Lý do mà mình thường đề xuất Google BigQuery cho khách hàng của Elton Data là vì giá rẻ, dễ kiểm soát, và khả năng xử lý nặng rất tốt.
Riêng với BigQuery, bạn có thể tham khảo giá tại website của Google Cloud.
4. Tập trung data vào một nơi không còn phức tạp
Ngày xưa để vận hành các quy trình ETL (Extract - Transform - Load) hoặc ELT (giống vậy nhưng thứ tự khác một chút) thường sẽ cần một team BI Engineer hoặc Data Engineer để làm, thời gian chờ từ khi yêu cầu data cho đến khi có data để sử dụng lâu có thể lên tới vài tuần. Giờ thì các công cụ để chạy ETL tự động xuất hiện nhiều, ví dụ như Elton Data nè hihi, nên việc load data vào data warehouse nhanh chóng, dễ dàng, thậm chí những nhân sự không có kỹ năng về data như các chủ doanh nghiệp, các team marketing, các bạn làm vận hành sàn cũng có thể tự cấu hình được các luồng dữ liệu để load về data warehouse mà.
Data warehouse hiện tại đã nằm trong tầm tay rồi
Data warehouse không còn là một giải pháp chỉ dành riêng cho các doanh nghiệp lớn. Với sự phát triển của công nghệ điện toán đám mây, chi phí sử dụng data warehouse đã trở nên vô cùng phải chăng, thậm chí là miễn phí trong nhiều trường hợp. Việc tập trung dữ liệu cũng trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết, nhờ vào các công cụ tích hợp dữ liệu hiện đại và các dịch vụ hỗ trợ.