Nền tảng tích hợp dữ liệu hàng đầu cho doanh nghiệp 

Adelta là nền tảng tích hợp dữ liệu dựa trên đám mây giúp các doanh nghiệp thu thập, chuyển đổi và tải dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu tập trung. Với các trình kết nối được xây dựng sẵn, Adelta giúp doanh nghiệp dễ dàng kết nối với các nguồn dữ liệu cục bộ như Postgres, MySQL, SQL Server, Data File (csv, excel, json), Google Sheet đến các nguồn dữ liệu kinh doanh trực tuyến phổ biến như Haravan, Tiktok, Google Analytics, Facebook Ads, Shopee, Tiki, Lazada và nhiều nguồn khác.

Tại sao nên sử dụng Adelta Platform?

Tự động hóa tích hợp dữ liệu

Tự động hóa tích hợp dữ liệu theo thời gian thực hoặc theo định kỳ.

Giảm thiểu lỗi và nguồn lực

Giảm thiểu lỗi và nguồn lực vận hành trong quá trình tích hợp dữ liệu bằng cách cung cấp các công cụ để kiểm tra và xác thực dữ liệu.

Tích hợp dữ liệu dễ dàng

Tăng khả năng tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau một cách dễ dàng.

Cải thiện tính đúng đắn cho hệ thống phân tích dữ liệu

Xử lý và cung cấp dữ liệu sạch, chính xác để cải thiện tính đúng đắn cho hệ thống phân tích dữ liệu.

Phân tích và trực quan hóa nhanh chóng

Phân tích và trực quan hóa kết quả thông qua các dashboard báo cáo nhanh chóng.

Dữ liệu đáng tin cây cho hệ thống khác

Xây dựng và cung cấp nguồn dữ liệu đáng tin cậy cho các hệ thống, ứng dụng kinh doanh khác.

Doanh nghiệp bạn đang tìm kiếm một giải pháp tích hợp dữ liệu mạnh mẽ và dễ sử dụng. Adelta là lựa chọn phù hợp cho các doanh nghiệp có nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và cần tích hợp dữ liệu để phân tích.

Liên hệ với chúng tôi ngay để được hỗ trợ.

Kết nối tất cả các nguồn dữ liệu đến kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu trong vài phút

Adelta hỗ trợ kết nối với các nguồn dữ liệu phổ biến nhanh chóng chỉ qua vài cú click chuột.

Destination and Warehouses

Dữ liệu từ nguồn (data sources) được Adelta tự động hóa chuyển giao đến kho dữ liệu (data warehouse), hồ dữ liệu (data lake) và các nền tảng lưu trữ (storage platforms).

Kết nối các công cụ phân tích

Adelta cung cấp cho các nhà phân tích, nhà khoa học dữ liệu khả năng tích hợp và kết nối với các công cụ phân tích nhanh chóng và dễ dàng.

PRICING

SaaS là mô hình triển khai hoàn toàn trên nền tảng đám mây, do đó, Adelta cung cấp các gói giá khác nhau tùy vào số lượng nguồn dữ liệu cần tích hợp và lượng dữ liệu cần xử lý để phù hợp với nhu cầu của các doanh nghiệp.

Dùng thử

  • Tính năng cơ bản
  • Phù hợp cho cá nhân mới bắt đầu tích hợp dữ liệu.

Liên hệ

1 Data Portal
1 Connector
1 User
Free Support

Tiêu chuẩn

  • Đầy đủ tính năng
  • Phù hợp cho doanh nghiệp mới bắt đầu tích hợp dữ liệu.

$150/tháng

1 Data Portal
3 Connectors
3 Users
Free Support
1 Connector = $20/month
1 User = $10/month

Nâng cao

Dành cho công ty có lượng dữ liệu trung bình và lớn, khả năng mở rộng nhanh về lưu lượng.

$320/tháng

1 Data Portal
5 Connectors
5 Users
Free Support
1 Connector = $20/month
1 User = $10/month

Tự lưu trữ

Triển khai Adelta trên hạ tầng công nghệ thông tin của doanh nghiệp.

Liên hệ

1 Data Portal
Unlimited Connectors
Unlimited Users
Free Support

Triển khai Adelta On-Premise

Ngoài phiên bản đám mây (SaaS), Adelta còn cung cấp phiên bản On-Premise cho các doanh nghiệp có nhu cầu triển khai giải pháp tích hợp dữ liệu tại chỗ. Phiên bản On-Premise cung cấp tất cả các tính năng của phiên bản đám mây, nhưng được triển khai trên máy chủ của doanh nghiệp.

Self-Hosted
SaaS
HẠ TẦNG MÁY CHỦ
Client’s Infrasstructure
IaaS
Máy chủ vận hành và lưu trữ script
Client’s Infrastructure / IaaS
LƯU TRỮ
Data Lake
Client’s Infrastructure / IaaS
Data Warehouse (kho dữ liệu)
Client’s Infrastructure / IaaS
BỘ ỨNG DỤNG
Data Portal
SaaS
ELT - Trích xuất - lưu trữ - Mô hình hóa dữ liệu
SaaS
Tự động hóa mô hình dữ liệu/ Lập lịch
SaaS
Streaming dữ liệu
SaaS
Quản trị tài nguyên hạ tầng
SaaS
Quản trị Data Lingeage
SaaS
Công cụ Business Intellingence
SaaS

Câu hỏi thường gặp

  • Data warehouse (kho dữ liệu) là một hệ thống được thiết kế để lưu trữ và quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Kho dữ liệu này cũng cho phép các nhà quản lý và nhà phân tích dữ liệu truy cập và phân tích các thông tin này để đưa ra quyết định kinh doanh. 
  • Data Warehouse ngoài ứng dụng trong việc phân tích dữ liệu thì còn là nền tảng dữ liệu để phát triển các ứng dụng chuyên sâu hơn như Machine Learning, AI.
  • 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.
  • Adelta Platform là nền tảng tổng hợp và xử lý dữ liệu (ELT) theo thời gian thực hoặc cận thời gian thực.
  • Adelta giúp gì cho doanh nghiệp:
    • Adelta giúp doanh nghiệp triển khai nhanh hệ thống kho dữ liệu tập trung, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí cho doanh nghiệp (bao gồm: nhân lực, hệ thống hạ tầng, nghiên cứu, phát triển, vận hành hệ thống xử lý dữ liệu và kho dữ liệu).
    • Là nền tảng tích hợp các ứng dụng khai phá dữ liệu sau đó như phân tích dữ liệu, báo cáo, phát triển các ứng dụng ML/AI.
  • Trong tiến trình số hóa và chuyển đổi số thì dữ liệu là nền tảng cho các ứng dụng sau đó, cho nên ứng dụng các công cụ xây dựng nền tảng dữ liệu như Adelta là cần thiết để doanh nghiệp thực hiện quá trình chuyển đổi số được đúng đắn, mang lại lợi ích lâu dài.
  • 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.
  • Về định nghĩa chung: 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.
  • Adelta Platform hướng đến giải quyết các bài toán xây dựng hệ thống kho dữ liệu và xử lý dữ liệu cho các doanh nghiệp trong tiến trình xây dựng và phát triển kinh doanh.
  • Adelta có thể được triển khai theo 2 phương thức Self-Hosted (Triển khai Adelta trên hạ tầng công nghệ thông tin của doanh nghiệp) hoặc SaaS (Software As A Service).

Sự kiện và Hội thảo trực tuyến

Harnessing the Power of Social Media for Business Growth
Branding
22/06/2023

Harnessing the Power of Social Media for Business Growth

Dwelling and speedily ignorant any steepest. Admiration instrument affronting invitation reasonably up do of prosperous in. Shy saw declared age debating ecstatic man. Call in so want pure rank am dear were. Remarkably to continuing in surrounded diminution on. In unfeeling existence objection immediate repulsive on he in. Imprudence comparison uncommonly me he difficulty diminution […]
The Art of Negotiation: Tips for Successful Business Deals
22/06/2023
Development

The Art of Negotiation: Tips for Successful Business Deals

Dwelling and speedily ignorant any steepest. Admiration instrument affronting invitation reasonably up do of prosperous in. Shy saw declared age debating ecstatic man. Call in so want pure rank am dear were. Remarkably to continuing in surrounded diminution on. In unfeeling existence objection immediate repulsive on he in. Imprudence comparison uncommonly me he difficulty diminution […]
Mastering Time Management: Key to Business Success
22/06/2023
Branding

Mastering Time Management: Key to Business Success

Dwelling and speedily ignorant any steepest. Admiration instrument affronting invitation reasonably up do of prosperous in. Shy saw declared age debating ecstatic man. Call in so want pure rank am dear were. Remarkably to continuing in surrounded diminution on. In unfeeling existence objection immediate repulsive on he in. Imprudence comparison uncommonly me he difficulty diminution […]

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