Cấu trúc dữ liệu là gì?

Thường được kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML), kết cấu dữ liệu là một trong những công cụ chính để chuyển đổi dữ liệu thô thành dữ liệu kinh doanh thông minh.

Nhưng chính xác thì kết cấu dữ liệu là gì?

Kết cấu dữ liệu là một kiến ​​trúc và phần mềm cung cấp một tập hợp thống nhất các nội dung dữ liệu, cơ sở dữ liệu và kiến ​​trúc cơ sở dữ liệu trong một doanh nghiệp. Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc tích hợp từ đầu đến cuối của các đường ống dữ liệu và môi trường đám mây khác nhau thông qua việc sử dụng các hệ thống thông minh và tự động.

Cấu trúc dữ liệu đã trở nên quan trọng hơn khi những phát triển lớn tiếp tục diễn ra với đám mây lai, internet vạn vật (IoT), trí tuệ nhân tạo và điện toán biên. Điều này đã gây ra sự gia tăng lớn về dữ liệu lớn, có nghĩa là các tổ chức thậm chí còn có nhiều thứ hơn để quản lý.

Để đối phó với dữ liệu lớn này, các công ty phải tập trung vào việc thống nhất và quản trị môi trường dữ liệu, điều này đã đặt ra một số thách thức như silo dữ liệu, rủi ro bảo mật và tắc nghẽn trong quá trình ra quyết định. Những thách thức này là nguyên nhân khiến các nhóm quản lý dữ liệu áp dụng các giải pháp kết cấu dữ liệu, giúp thống nhất các hệ thống dữ liệu, tăng cường quyền riêng tư và bảo mật, cải thiện quản trị và cung cấp nhiều khả năng truy cập dữ liệu hơn cho nhân viên.

Tích hợp dữ liệu dẫn đến nhiều quyết định dựa trên dữ liệu hơn và mặc dù trước đây các doanh nghiệp đã sử dụng các nền tảng dữ liệu khác nhau cho các khía cạnh cụ thể của doanh nghiệp, nhưng kết cấu dữ liệu cho phép dữ liệu được xem một cách gắn kết hơn. Tất cả những điều này giúp hiểu rõ hơn về vòng đời của khách hàng và giúp thiết lập kết nối giữa các dữ liệu.

Mục đích của cấu trúc dữ liệu là gì?

Cấu trúc dữ liệu được sử dụng để thiết lập chế độ xem thống nhất cho dữ liệu được liên kết, tạo điều kiện truy cập thông tin bất kể vị trí, liên kết cơ sở dữ liệu hoặc cấu trúc của nó. Cấu trúc dữ liệu cũng đơn giản hóa việc phân tích với AI và máy học.

Một mục đích khác của cấu trúc dữ liệu là tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển ứng dụng vì nó tạo ra một mô hình chung để truy cập thông tin tách biệt với các silo cơ sở dữ liệu và ứng dụng truyền thống. Các mô hình này cung cấp quyền truy cập thông tin tốt hơn nhưng chúng cũng cải thiện hiệu quả bằng cách thiết lập một lớp duy nhất nơi có thể quản lý quyền truy cập dữ liệu trên tất cả các tài nguyên.

Mặc dù không có một kiến ​​trúc dữ liệu duy nhất cho kết cấu dữ liệu, nhưng người ta thường nói rằng có sáu thành phần cơ bản cho loại khung dữ liệu này:

1. Quản lý dữ liệu: Chịu trách nhiệm quản trị dữ liệu và bảo mật dữ liệu.

2. Nhập dữ liệu: Tập hợp dữ liệu đám mây lại với nhau và xác định các kết nối giữa dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.

3. Xử lí dữ liệu: Tinh chỉnh dữ liệu để đảm bảo chỉ dữ liệu liên quan mới được hiển thị để trích xuất dữ liệu.

4. Phối hợp dữ liệu: Một lớp thực sự quan trọng của khung chịu trách nhiệm chuyển đổi, tích hợp và làm sạch dữ liệu để dữ liệu có thể được sử dụng trong toàn doanh nghiệp.

5. Khám phá dữ liệu: Hiển thị các cách mới để tích hợp các nguồn dữ liệu.

6. Truy cập dữ liệu: Cho phép sử dụng dữ liệu, đảm bảo các nhóm nhất định có quyền phù hợp để tuân thủ quy định và giúp hiển thị dữ liệu có liên quan thông qua việc sử dụng bảng điều khiển và các công cụ trực quan hóa dữ liệu khác.

Lợi ích của cấu trúc dữ liệu

Có nhiều lợi ích kinh doanh và kỹ thuật của kết cấu dữ liệu, chẳng hạn như:

• Phá vỡ silo dữ liệu: Các doanh nghiệp hiện đại thường gặp khó khăn với các silo dữ liệu vì cơ sở dữ liệu hiện đại được liên kết với các nhóm ứng dụng và thường phát triển khi các ứng dụng mới được thêm vào doanh nghiệp. Các silo dữ liệu chứa dữ liệu có cấu trúc và định dạng khác nhau, nhưng kết cấu dữ liệu có thể cải thiện quyền truy cập vào thông tin doanh nghiệp và sử dụng dữ liệu đã thu thập để cải thiện hiệu quả hoạt động.

• Hợp nhất cơ sở dữ liệu: Cấu trúc dữ liệu cũng giúp các công ty hợp nhất các cơ sở dữ liệu trải rộng trên một khu vực rộng lớn. Họ đảm bảo rằng sự khác biệt về vị trí không dẫn đến rào cản tiếp cận. Cấu trúc dữ liệu đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng và có thể được sử dụng để tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu ứng dụng cụ thể mà không làm cho dữ liệu khó truy cập hơn đối với các ứng dụng khác. Họ cũng có thể thống nhất dữ liệu đã được chuyển vào silo.

• Một cách để truy cập thông tin: Cấu trúc dữ liệu cải thiện tính di động của ứng dụng và hoạt động như một cách duy nhất để truy cập thông tin trong cả đám mây và trung tâm dữ liệu.

• Tạo thông tin chi tiết với tốc độ nhanh: Các giải pháp kết cấu dữ liệu có thể dễ dàng xử lý các bộ dữ liệu phức tạp, giúp tăng tốc thời gian để hiểu rõ hơn. Kiến trúc của họ cho phép các mô hình phân tích dựng sẵn và thuật toán nhận thức xử lý dữ liệu ở quy mô và tốc độ.

• Được sử dụng bởi người dùng kỹ thuật và phi kỹ thuật: Vải dữ liệu không chỉ nhắm đến người dùng kỹ thuật. Kiến trúc linh hoạt và có thể được sử dụng với nhiều giao diện người dùng. Họ có thể giúp xây dựng bảng điều khiển mà các giám đốc điều hành doanh nghiệp có thể hiểu được hoặc các công cụ tinh vi của họ có thể được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng để khám phá dữ liệu.

Các phương pháp hay nhất để triển khai kết cấu dữ liệu

Thị trường dữ liệu toàn cầu không ngừng mở rộng và có nhu cầu mạnh mẽ trong lĩnh vực này. Nhiều công ty tìm cách triển khai kiến ​​trúc dữ liệu để tối ưu hóa dữ liệu doanh nghiệp của họ và họ tuân theo một số phương pháp hay nhất phổ biến.

Một phương pháp như vậy là sử dụng mô hình quy trình DataOps. Cấu trúc dữ liệu và DataOps không giống nhau, nhưng theo mô hình DataOps, có sự kết nối chặt chẽ giữa các quy trình dữ liệu, công cụ và người dùng. Bằng cách sắp xếp người dùng dựa vào dữ liệu, họ có thể tận dụng các công cụ và áp dụng thông tin chi tiết. Nếu không có mô hình DataOps, người dùng có thể gặp khó khăn trong việc trích xuất đủ từ kết cấu dữ liệu.

Một phương pháp hay nhất khác là tránh biến cấu trúc dữ liệu thành một hồ dữ liệu khác, đây là điều thường xảy ra. Ví dụ: không thể đạt được kết cấu dữ liệu thực sự nếu bạn có tất cả các thành phần kiến ​​trúc, chẳng hạn như nguồn dữ liệu và phân tích, nhưng không có API và SDK nào. Cấu trúc dữ liệu đề cập đến thiết kế kiến ​​trúc, không phải là một công nghệ đơn lẻ. Và một số đặc điểm xác định của kiến ​​trúc là khả năng tương tác giữa các thành phần và sự sẵn sàng tích hợp.

Nó cũng rất quan trọng đối với tổ chức để hiểu các yêu cầu tuân thủ và quy định của nó. Kiến trúc kết cấu dữ liệu có thể cải thiện tính bảo mật, quản trị và tuân thủ quy định.

Vì dữ liệu không nằm rải rác trên các hệ thống nên ít có nguy cơ bị lộ dữ liệu nhạy cảm. Như đã nói, điều quan trọng là phải hiểu các yêu cầu tuân thủ và quy định trước khi triển khai kết cấu dữ liệu. Các loại dữ liệu khác nhau có thể thuộc thẩm quyền pháp lý khác nhau. Một giải pháp là sử dụng các chính sách tuân thủ tự động để đảm bảo việc chuyển đổi dữ liệu tuân thủ luật pháp.

Các trường hợp sử dụng vải dữ liệu

Có nhiều cách sử dụng khác nhau cho kết cấu dữ liệu, nhưng một số ít rất phổ biến. Một ví dụ phổ biến như vậy là bộ sưu tập ảo/hợp lý các tài sản dữ liệu đa dạng về mặt địa lý để tạo điều kiện truy cập và phân tích. Cấu trúc dữ liệu thường được sử dụng để quản lý kinh doanh tập trung trong trường hợp này. Bởi vì các hoạt động đường truyền phân tán thu thập và sử dụng dữ liệu được hỗ trợ thông qua các giao diện truy cập/truy vấn dữ liệu và ứng dụng truyền thống, nên các tổ chức có phân khúc hoạt động theo khu vực hoặc quốc gia sẽ thu được rất nhiều lợi ích. Các tổ chức này thường yêu cầu quản lý và điều phối trung tâm.

Một trường hợp sử dụng chính khác cho kết cấu dữ liệu là thiết lập mô hình dữ liệu thống nhất sau khi sáp nhập hoặc mua lại. Khi những điều này diễn ra, cơ sở dữ liệu và chính sách quản lý dữ liệu của tổ chức độc lập trước đây thường thay đổi, nghĩa là việc thu thập thông tin qua các ranh giới tổ chức trở nên khó khăn hơn. Kết cấu dữ liệu có thể khắc phục điều này bằng cách tạo ra một chế độ xem dữ liệu thống nhất cho phép thực thể được kết hợp hài hòa trên một mô hình dữ liệu duy nhất.