Data Platform

SiciX Data Platform delivers a modern data ecosystem—from ingestion to analytics – empowering enterprises to extract value from data in a secure, comprehensive, and efficient way.

Talk to a SiciX Technology Expert

Core Functions

Data Ingestion

Ingest data from multiple sources (transactional systems, sensors, system logs, external datasets, etc.) in a variety of formats (structured, semi-structured, unstructured) and ingestion speeds (batch, streaming). Common technologies: ETL/ELT tools.

Data Processing and Transformation

Clean, normalize, transform, enrich, and integrate data to prepare it for analytics and operational use.
Common technologies: SQL, Spark, Python.

Data Analytics and Visualization

Explore and analyze data to uncover insights, trends, and patterns; visualize information in accessible and actionable formats.
Common technologies: Business Intelligence (BI) tools (Tableau, Power BI, Looker), Apache Superset.

Data Governance and Security

Ensure data quality, consistency, regulatory compliance, and security throughout its lifecycle.
Common technologies: Data catalog, access control, encryption, data quality management tools.

Data Storage

Provide storage systems tailored to different types of data and usage needs.

Common technologies:

Data Warehouse (DWH): Store cleansed, transformed, and integrated data optimized for analytics and reporting (e.g. Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery).

Data Lake: Store raw data in multiple formats with flexible exploration and processing capabilities (e.g. Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage).

NoSQL Databases: Store unstructured/semi-structured data with high scalability and performance for specific applications (e.g. MongoDB, Cassandra, Redis).

Relational Databases (RDBMS): Store structured data, ideal for transactional systems and traditional reporting (e.g. PostgreSQL, MySQL, SQL Server).

Data Serving and Access

Provide mechanisms for users, applications, and systems to access and utilize processed data.
Common technologies: 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.