Data Platform

SiciX Data Platform cung cấp hệ sinh thái dữ liệu hiện đại, tích hợp từ thu thập đến phân tích, giúp doanh nghiệp khai thác giá trị dữ liệu một cách toàn diện, bảo mật và hiệu quả.

Thảo luận cùng chuyên gia của SiciX Technology

Chức năng cốt lõi

Thu thập dữ liệu (Data Ingestion)

Tiếp nhận dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (ứng dụng giao dịch, cảm biến, nhật ký hệ thống, dữ liệu bên ngoài, v.v.) với nhiều định dạng (có cấu trúc, bán cấu trúc, phi cấu trúc) và tốc độ khác nhau (batch, streaming).

Công nghệ phổ biến: ETL/ELT tools.

Xử lý và biến đổi dữ liệu (Data Processing and Transformation)

Làm sạch, chuẩn hóa, chuyển đổi, tích hợp và làm phong phú dữ liệu để chuẩn bị cho việc phân tích và sử dụng.

Công nghệ phổ biến: SQL, Spark, Python.

Phân tích và trực quan hóa dữ liệu (Data Analytics and Visualization)

Khám phá, phân tích dữ liệu để tìm ra các insight, xu hướng và mẫu, sau đó trình bày thông tin một cách trực quan và dễ hiểu.

Công nghệ phổ biến: Business Intelligence (BI) tools (Tableau, Power BI, Looker), Apache superset.

Quản trị và bảo mật dữ liệu (Data Governance and Security)

Đảm bảo chất lượng, tính nhất quán, tuân thủ quy định và bảo mật của dữ liệu trong toàn bộ vòng đời của nó.

Công nghệ liên quan: Data catalog, access control, encryption, data quality management tools.

Lưu trữ dữ liệu (Data Storage)

Cung cấp các hệ thống lưu trữ phù hợp với từng loại dữ liệu và mục đích sử dụng.

Công nghệ phổ biến:

Data Warehouse (DWH): Lưu trữ dữ liệu đã được làm sạch, chuyển đổi và tích hợp, tối ưu hóa cho việc phân tích và báo cáo (Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery).

Data Lake: Lưu trữ dữ liệu thô ở nhiều định dạng khác nhau, cho phép khám phá và xử lý linh hoạt (Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage).

NoSQL Databases: Lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc với khả năng mở rộng cao và hiệu suất tốt cho các ứng dụng cụ thể (MongoDB, Cassandra, Redis).

Relational Databases (RDBMS): Lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, phù hợp cho các ứng dụng giao dịch và báo cáo truyền thống (PostgreSQL, MySQL, SQL Server).

Cung cấp và truy cập dữ liệu (Data Serving and Access)

Cung cấp các phương thức để người dùng, ứng dụng và hệ thống khác có thể truy cập và sử dụng dữ liệu đã được xử lý.

Công nghệ phổ biến: APIs, SQL endpoints, BI dashboards, data marketplaces.

Thu thập dữ liệu (Data Ingestion)

Tiếp nhận dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (ứng dụng giao dịch, cảm biến, nhật ký hệ thống, dữ liệu bên ngoài, v.v.) với nhiều định dạng (có cấu trúc, bán cấu trúc, phi cấu trúc) và tốc độ khác nhau (batch, streaming).

Công nghệ phổ biến: ETL/ELT tools.

Xử lý và biến đổi dữ liệu (Data Processing and Transformation)

Làm sạch, chuẩn hóa, chuyển đổi, tích hợp và làm phong phú dữ liệu để chuẩn bị cho việc phân tích và sử dụng.

Công nghệ phổ biến: SQL, Spark, Python.

Phân tích và trực quan hóa dữ liệu (Data Analytics and Visualization)

Khám phá, phân tích dữ liệu để tìm ra các insight, xu hướng và mẫu, sau đó trình bày thông tin một cách trực quan và dễ hiểu.

Công nghệ phổ biến: Business Intelligence (BI) tools (Tableau, Power BI, Looker), Apache superset.

Quản trị và bảo mật dữ liệu (Data Governance and Security)

Đảm bảo chất lượng, tính nhất quán, tuân thủ quy định và bảo mật của dữ liệu trong toàn bộ vòng đời của nó.

Công nghệ liên quan: Data catalog, access control, encryption, data quality management tools.

Lưu trữ dữ liệu (Data Storage)

Cung cấp các hệ thống lưu trữ phù hợp với từng loại dữ liệu và mục đích sử dụng.

Công nghệ phổ biến:

Data Warehouse (DWH): Lưu trữ dữ liệu đã được làm sạch, chuyển đổi và tích hợp, tối ưu hóa cho việc phân tích và báo cáo (Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery).

Data Lake: Lưu trữ dữ liệu thô ở nhiều định dạng khác nhau, cho phép khám phá và xử lý linh hoạt (Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage).

NoSQL Databases: Lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc với khả năng mở rộng cao và hiệu suất tốt cho các ứng dụng cụ thể (MongoDB, Cassandra, Redis).

Relational Databases (RDBMS): Lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, phù hợp cho các ứng dụng giao dịch và báo cáo truyền thống (PostgreSQL, MySQL, SQL Server).

Cung cấp và truy cập dữ liệu (Data Serving and Access)

Cung cấp các phương thức để người dùng, ứng dụng và hệ thống khác có thể truy cập và sử dụng dữ liệu đã được xử lý.

Công nghệ phổ biến: APIs, SQL endpoints, BI dashboards, data marketplaces.

Chức năng cốt lõi

Thu thập dữ liệu (Data Ingestion)

Tiếp nhận dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (ứng dụng giao dịch, cảm biến, nhật ký hệ thống, dữ liệu bên ngoài, v.v.) với nhiều định dạng (có cấu trúc, bán cấu trúc, phi cấu trúc) và tốc độ khác nhau (batch, streaming).

Công nghệ phổ biến: ETL/ELT tools.

Xử lý và biến đổi dữ liệu (Data Processing and Transformation)

Làm sạch, chuẩn hóa, chuyển đổi, tích hợp và làm phong phú dữ liệu để chuẩn bị cho việc phân tích và sử dụng.

Công nghệ phổ biến: SQL, Spark, Python.

Phân tích và trực quan hóa dữ liệu (Data Analytics and Visualization)

Khám phá, phân tích dữ liệu để tìm ra các insight, xu hướng và mẫu, sau đó trình bày thông tin một cách trực quan và dễ hiểu.

Công nghệ phổ biến: Business Intelligence (BI) tools (Tableau, Power BI, Looker), Apache superset.

Quản trị và bảo mật dữ liệu (Data Governance and Security)

Đảm bảo chất lượng, tính nhất quán, tuân thủ quy định và bảo mật của dữ liệu trong toàn bộ vòng đời của nó.

Công nghệ liên quan: Data catalog, access control, encryption, data quality management tools.

Lưu trữ dữ liệu (Data Storage)

Cung cấp các hệ thống lưu trữ phù hợp với từng loại dữ liệu và mục đích sử dụng.

Công nghệ phổ biến:

Data Warehouse (DWH): Lưu trữ dữ liệu đã được làm sạch, chuyển đổi và tích hợp, tối ưu hóa cho việc phân tích và báo cáo (Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery).

Data Lake: Lưu trữ dữ liệu thô ở nhiều định dạng khác nhau, cho phép khám phá và xử lý linh hoạt (Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage).

NoSQL Databases: Lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc với khả năng mở rộng cao và hiệu suất tốt cho các ứng dụng cụ thể (MongoDB, Cassandra, Redis).

Relational Databases (RDBMS): Lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, phù hợp cho các ứng dụng giao dịch và báo cáo truyền thống (PostgreSQL, MySQL, SQL Server).

Cung cấp và truy cập dữ liệu (Data Serving and Access)

Cung cấp các phương thức để người dùng, ứng dụng và hệ thống khác có thể truy cập và sử dụng dữ liệu đã được xử lý.

Công nghệ phổ biến: APIs, SQL endpoints, BI dashboards, data marketplaces.

Thu thập dữ liệu (Data Ingestion)

Tiếp nhận dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (ứng dụng giao dịch, cảm biến, nhật ký hệ thống, dữ liệu bên ngoài, v.v.) với nhiều định dạng (có cấu trúc, bán cấu trúc, phi cấu trúc) và tốc độ khác nhau (batch, streaming).

Công nghệ phổ biến: ETL/ELT tools.

Xử lý và biến đổi dữ liệu (Data Processing and Transformation)

Làm sạch, chuẩn hóa, chuyển đổi, tích hợp và làm phong phú dữ liệu để chuẩn bị cho việc phân tích và sử dụng.

Công nghệ phổ biến: SQL, Spark, Python.

Phân tích và trực quan hóa dữ liệu (Data Analytics and Visualization)

Khám phá, phân tích dữ liệu để tìm ra các insight, xu hướng và mẫu, sau đó trình bày thông tin một cách trực quan và dễ hiểu.

Công nghệ phổ biến: Business Intelligence (BI) tools (Tableau, Power BI, Looker), Apache superset.

Quản trị và bảo mật dữ liệu (Data Governance and Security)

Đảm bảo chất lượng, tính nhất quán, tuân thủ quy định và bảo mật của dữ liệu trong toàn bộ vòng đời của nó.

Công nghệ liên quan: Data catalog, access control, encryption, data quality management tools.

Lưu trữ dữ liệu (Data Storage)

Cung cấp các hệ thống lưu trữ phù hợp với từng loại dữ liệu và mục đích sử dụng.

Công nghệ phổ biến:

Data Warehouse (DWH): Lưu trữ dữ liệu đã được làm sạch, chuyển đổi và tích hợp, tối ưu hóa cho việc phân tích và báo cáo (Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery).

Data Lake: Lưu trữ dữ liệu thô ở nhiều định dạng khác nhau, cho phép khám phá và xử lý linh hoạt (Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage).

NoSQL Databases: Lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc với khả năng mở rộng cao và hiệu suất tốt cho các ứng dụng cụ thể (MongoDB, Cassandra, Redis).

Relational Databases (RDBMS): Lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, phù hợp cho các ứng dụng giao dịch và báo cáo truyền thống (PostgreSQL, MySQL, SQL Server).

Cung cấp và truy cập dữ liệu (Data Serving and Access)

Cung cấp các phương thức để người dùng, ứng dụng và hệ thống khác có thể truy cập và sử dụng dữ liệu đã được xử lý.

Công nghệ phổ biến: APIs, SQL endpoints, BI dashboards, data marketplaces.