Dịch vụ Kỹ thuật Dữ liệu

Mang lại cho doanh nghiệp lợi thế về hiệu quả quản trị kinh doanh, thúc đẩy doanh số thông qua việc quan sát và khai phá sức mạnh dữ liệu. Chuyển đổi dữ liệu của doanh nghiệp thành các quyết định kinh doanh thông minh, đúng đắn với chi phí hiệu quả và tối ưu.

Chuyển đổi & khai thác dữ liệu kinh doanh
mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp của bạn?

Gia tăng hiệu quả vận hành

Phân tích dữ liệu từ các hoạt động sản xuất, cung ứng dịch vụ, bán hàng, hậu cần, kho bãi, vận chuyển, ... để tối ưu hóa các nguồn lực trong công tác vận hành kinh doanh.

Nâng cao trải nghiệm của Khách hàng

Nhận diện và thấu hiểu Khách hàng thông qua dữ liệu phát sinh từ các hoạt động sử dụng dịch vụ, sản phẩm để phục vụ Khách hàng tốt hơn, tăng kết nối và giữ chân Khách hàng với doanh nghiệp.

Cải thiện chất lượng sản phẩm

Chất lượng sản phẩm phản ảnh không chỉ qua công đoạn sản xuất, bán hàng, cung ứng mà còn dựa trên phân tích thị hiếu, lắng nghe dữ liệu hành vi, phản hồi của Khách hàng đối với từng loại sản phẩm.

Giảm chi phí và tối ưu thời gian

Hệ quả từ việc gia tăng hiệu quả vận hành, sản xuất, cải thiện chất lượng sản phẩm, nâng cao dịch vụ Khách hàng là doanh nghiệp có thể tiết kiệm thời gian, nguồn lực tiến đến giảm chi phí. Bên cạnh đó, việc đơn giản hóa kiến trúc hệ thống dữ liệu trong doanh nghiệp cũng giúp doanh nghiệp tối ưu thời gian, nhân lực, chi phí.

Hỗ trợ ra quyết định và nhận định được các cơ hội kinh doanh

Đưa ra quyết định trong hoạt động kinh doanh không chỉ dựa vào yếu tố định tính từ kinh nghiệm và cảm tính con người mà còn được định lượng dựa trên thống kê, phân tích, dự báo thông qua các hoạt động phân tích và ứng dụng dữ liệu. Từ đó củng cố tính đúng đắn và giảm sai sót khi đưa ra quyết định.

Bạn đang nỗ lực đưa doanh nghiệp của mình dẫn đầu trong lĩnh vực kinh doanh dựa trên dữ liệu?

Để giải quyết các vấn đề khó khăn này, bạn cần các giải pháp kỹ thuật dữ liệu được thiết kế phù hợp với các mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp.

Sử dụng dữ liệu để thúc đẩy tốc độ phát triển kinh doanh, cũng như thu thập những hiểu biết quan trọng về Khách hàng của mình là bước rất quan trọng, thời gian kinh doanh càng lâu, doanh nghiệp càng tăng trưởng thì càng có nhiều dữ liệu.


Do đó việc thu thập, quản lý, lưu trữ và xử lý dữ liệu ngày càng được chú trọng để tận dụng tối đa sức mạnh dữ liệu mà doanh nghiệp có thể; khác với trước đây đa phần doanh nghiệp chưa thực sự để tâm, bỏ qua và lãng phí nguồn tài nguyên dữ liệu này.
AlphaCore thấu hiểu được các vấn đề khó khăn mà doanh nghiệp đã, đang và sẽ đối mặt. Chúng tôi cung cấp các giải pháp và dịch vụ kỹ thuật về dữ liệu, giúp doanh nghiệp quản lý dữ liệu, chuyển hóa dữ liệu thành các thông tin chuyên sâu hữu ích, xử lý dữ liệu theo thời gian thực giúp doanh nghiệp quan sát và theo dõi tình hình kinh doanh nhanh chóng từ đó đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt, đúng đắn, kịp thời.

AlphaCore mang đến cho bạn các giải pháp

Kiến trúc dữ liệu

Xử lý dữ liệu

Phân tích dữ liệu

Tại sao nên lựa chọn dịch vụ Kỹ thuật Dữ liệu của AlphaCore?

  • Đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm

    Đội ngũ chuyên gia về dữ liệu và hạ tầng dịch vụ Công nghệ Thông tin với chuyên môn cao, kinh nghiệm thực chiến nhiều năm.

  • Chi phí hợp lý

    Chi phí dịch vụ tối ưu theo từng loại hình doanh nghiệp.

  • Hỗ trợ nhanh chóng

    Đội ngũ chuyên gia và kỹ sư hỗ trợ doanh nghiệp nhanh chóng trong vòng tối đa 72h các vấn đề dữ liệu mà doanh nghiệp đang gặp phải.

  • An toàn về dữ liệu

    Dịch vụ, nền tảng mà AlphaCore cung cấp đảm bảo tính khả thi về bảo mật dữ liệu và bên cạnh đó, chúng tôi sẵn sàng tư vấn cho doanh nghiệp hướng quản trị dữ liệu an toàn, hiệu quả.

  • Dịch vụ chất lượng

    Hỗ trợ chăm sóc Khách hàng khi có nhu cầu, đảm bảo tính ổn định của sản phẩm và dịch vụ đã cung cấp cũng như luôn lắng nghe Khách hàng để cải tiến, nâng cao chất lượng sản phẩm, dịch vụ.


Kiến trúc tổng quan về kỹ thuật dữ liệu

Adelta_HighLevelArchitecture

Công nghệ áp dụng trong kỹ thuật dữ liệu

Nền tảng điện toán đám mây (Cloud Platform)
  • Google Cloud Platform
  • Amazon Web Services
  • Microsoft Azure
  • Linode
Cơ sở dữ liệu (Databases)
  • PostgreSQL
  • MySQL
  • MSSQL
  • Oracle
  • MongoDB
  • Elasticsearch
Lưu trữ và xử lý dữ liệu
  • Google Cloud Storage
  • Google Bigquery
  • Google Dataproc
  • AWS S3
  • AWS Redshift
  • AWS Glue
  • Streaming: Kafka, Spark, Flink, Nifi,…
  • DBT
Data Orchestration
  • Airflow
  • Nifi
Công cụ trực quan hóa dữ liệu (Visualization Tools)
  • PowerBI
  • Tableau
  • Qlik
  • Google Data Studio / Looker
  • Metabase
  • Grafana
Ngôn ngữ Lập trình và Frameworks
  • .NET
  • Java
  • NodeJS
  • PHP
  • Python
  • Scala
  • SQL
  • Golang
  • R

Hỏi đáp

  • Nguồn dữ liệu là nơi lưu trữ và phát sinh dữ liệu. Nguồn dữ liệu có thể là cơ sở dữ liệu, tập dữ liệu, bảng tính (Excels) hoặc âm thanh, hình ảnh,… 

  • Các ứng dụng máy tính có nhiều loại nguồn dữ liệu, tùy thuộc vào chức năng của nó mà có các hệ quản trị cơ sở dữ liệu khác nhau. Ví dụ, các ứng dụng như Oracle, SalesForce và SAP đều sử dụng các hệ quản trị cơ sở dữ liệu riêng biệt để lưu trữ và quản trị dữ liệu phát sinh từ ứng dụng. Một loại cơ sở dữ liệu phổ biến là cơ sở dữ liệu SQL, nhưng một số ứng dụng có thể sử dụng các loại cơ sở dữ liệu khác, như Microsoft Access.

  • Một số nguồn dữ liệu phổ biến như: PostgreSQL, MySQL, MSSQL, MongoDB, …
  • Data Pipeline (đường ống xử lý dữ liệu) nó thực hiện các nhiệm vụ trích xuất, tổng hợp, sắp xếp và di chuyển dữ liệu từ nhiều nguồn đến hệ thống lưu trữ đích (ví dụ như Kho dữ liệu – Data Warehouse) nhằm phục vụ lưu trữ, phân tích hoặc ứng dụng khác sau đó.

  • Các Data Pipeline được thiết kế để tự động hóa quy trình ETL (Extract- Trích xuất, Transform – Chuyển đổi,  Load – Truyền tải).

  • ETL là viết tắt của Extract, Transform và Load, tức quy trình trích xuất, chuyển đổi và truyền tải dữ liệu.
  • ETL tiến hành trích xuất dữ liệu từ một hệ thống, sau đó chuyển đổi và tải dữ liệu vào cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu.
  • Các pipeline ETL thường chạy theo “lô” (batch) hoặc theo thời gian thực (real-time).
    • ETL theo “lô” có nghĩa là dữ liệu được chuyển trong một khối lớn, tại một thời điểm cụ thể để đến hệ thống mục tiêu. Thông thường, điều này xảy ra trong các khoảng thời gian được lên lịch từ trước; ví dụ: bạn có thể định cấu hình các lô chạy lúc 00:30 sáng hàng ngày khi lưu lượng truy cập hệ thống thấp để tổng hợp dữ liệu từ máy bán hàng về kho dữ liệu.
    • ETL real-time là quy trình xử lý dữ liệu và cập nhật dữ liệu theo thời gian thực hoặc cận thời gian thực (near real-time) thay vì theo batch.
  • Doanh nghiệp phát triển theo thời gian kéo theo các hệ thống ứng dụng công nghệ thông tin phục vụ kinh doanh, sản xuất, cung ứng sản phẩm cũng theo đó mà phát triển theo (POS, CRM, ERP, Marketing, HRM, Logistics, Quản lý kho, …). Các hệ thống này sinh ra dữ liệu tương ứng khi chúng được tích hợp và vận hành.  
  • Việc trích xuất dữ liệu từ các nguồn này thủ công để làm báo cáo trong thời gian dài đòi hỏi doanh nghiệp nhiều hơn về nhân lực và thời gian, điều này dẫn đến việc gián tiếp tăng chi phí của hoạt động vận hành và kinh doanh; chưa kể quá trình làm thủ công dễ xảy ra những sai sót do con người dẫn đến giảm độ chính xác, giảm độ tin cậy của thông tin phân tích và nguy hiểm hơn là điều này dẫn đến việc đưa ra quyết định không còn hợp lý, đúng đắn ảnh hưởng đến tình hình kinh doanh.
  • Khi các hệ thống (các nguồn dữ liệu) phát triển ở một mức độ nhất định về số lượng và độ lớn thì việc cần có một nơi lưu trữ tập trung dữ liệu tổng hợp từ các nguồn sẽ là một phương án thích hợp cho doanh nghiệp. Lúc này, kho dữ liệu tập trung đóng vai trò là một nguồn dữ liệu tin cậy cho doanh nghiệp.
  • Kho dữ liệu có thể được thiết lập ở On-premise (Máy chủ đặt tại doanh nghiệp) hoặc Cloud Storage (Lưu trữ đám mây). Tuy nhiên, việc chọn môi trường hạ tầng công nghệ thông tin cho kho dữ liệu tùy thuộc vào bối cảnh tổ chức và điều kiện kinh doanh của từng doanh nghiệp.
  • Hiện nay, xu hướng “dịch chuyển lên đám mây”, sử dụng các dịch vụ lưu trữ Cloud được rất nhiều doanh nghiệp lựa chọn để thiết lập kho dữ liệu, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME). Nó cho phép đội ngũ kỹ thuật của doanh nghiệp tạo lập kho dữ liệu nhanh hơn, đòi hỏi vận hành dễ hơn và tích hợp với các hệ thống khác của doanh nghiệp của tiện lợi hơn.
  • Một số nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ Cloud được nhiều doanh nghiệp tin chọn như Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure.
  • Bên cạnh chọn lựa sử dụng Cloud thì On-premise hay kết hợp cả hai cũng là các phương án khả thi tùy vào đặc tính dữ liệu và mô hình tổ chức hệ thống, kinh doanh của doanh nghiệp.
  • Các vị trí nhân sự thường có trong chuỗi công việc liên quan kỹ thuật dữ liệu: Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu) chịu trách nhiệm xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu, Data Analyst (Nhà phân tích dữ liệu) tập trung vào phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin hữu ích, còn Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu) tập trung vào nghiên cứu và phát triển các mô hình dự đoán và giải pháp máy học. Cả ba vị trí này đều quan trọng trong quy trình làm việc với dữ liệu và cung cấp giá trị cho tổ chức từ dữ liệu.

  • Về trách nhiệm chính:
    • Data Engineer: Xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng, hệ thống xử lý dữ liệu, thực hiện quá trình ETL (Extract, Transform, Load) để thu thập, tổng hợp, biến đổi và mô hình hóa dữ liệu thành các khối thông tin có thể tin cậy và sử dụng được vào các ứng dụng sau đó (Phân tích, báo cáo, ML/AI).
    • Data Analyst: Trích xuất, biểu đồ hóa, tạo báo cáo từ dữ liệu, tối ưu hóa hiệu suất dữ liệu, trả lời câu hỏi cụ thể liên quan đến dữ liệu.
    • Data Scientist: Nghiên cứu và phát triển các mô hình dự đoán, sử dụng học máy (ML) để tạo ra thông tin mới và giải quyết bài toán cụ thể dựa trên dữ liệu.
  • Mối quan hệ công việc giữa Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist:
    • Data Engineer xây dựng, duy trì hệ thống dữ liệu, cung cấp dữ liệu cho cả Data Analyst, Data Scientist.
    • Data Analyst sử dụng dữ liệu để phân tích, trích xuất thông tin, thường yêu cầu dữ liệu từ Data Engineer, chia sẻ kết quả phân tích với Data Scientist.
    • Data Scientist nghiên cứu và phát triển các mô hình dự đoán, cần dữ liệu từ Data Engineer và thông tin từ Data Analyst để thực hiện công việc của họ.
    •  

Sẵn sàng giải quyết vấn đề của bạn

Liên hệ ngay chúng tôi để được tư vấn



    Bằng cách nhấn Gửi thông tin, bạn xác nhận đã đọc và đồng ý với Chính sách bảo vệ dữ liệu cá nhân của chúng tôi!

    Thứ Hai - Thứ Sáu
    8:30 - 17:30

    Sản phẩm

    Theo dõi chúng tôi

    Đăng ký nhận bản tin của chúng tôi

    Thứ Hai - Thứ Sáu
    8:30 - 17:30