💻
Tech notes
  • Các nguyên tắc trong kiến trúc phần mềm
  • Vòng đời phát triển phần mềm SDLC
  • 6 nguyên lý thiết kế microservices
  • MLOps Roadmap
  • SBOMs là gì?
  • Thuật thức hơi thở của Review Code
  • Tại sao code lại bốc mùi thối?
  • Corner testcase là gì?
  • So sánh mô hình Scrum và mô hình waterfall, Sprial
  • Quy trình release phiên bản phần mềm
  • 12 tuyên ngôn Agile
  • Conventional Commits
  • Chatgpt Prompt for coder
  • Quản trị dữ liệu
  • Nợ kỹ thuật
  • So sách Data-Centric và Model-Centric
  • Tracking Evaluation Measures
  • Mô hình Kano
  • Clean Code with C++ in cxview.ai
  • Các mức độ rủi ro về technical debt
  • Phiếu tự đánh giá cho hệ thống sản xuất học máy
  • Quản lý chất lượng trong ML
Powered by GitBook
On this page
  • Vai trò
  • Các kiến trúc QTDL
  • Mô hình DAMA
  • Mô hình DGI
  • 3 KPI đo lường lợi ích của QTDL

Quản trị dữ liệu

Quản trị dữ liệu (QTDL) là sự kết hợp giữa con người, quy trình và kỹ thuật, cho phép một tổ chức, DN có thể tối ưu hóa, bảo vệ và sử dụng các nguồn dữ liệu (cấu trúc và phi cấu trúc) một cách hiệu quả như một tài sản của DN.

Vai trò

  • Hiểu rõ giá trị của dữ liệu mình đang sở hữu

  • Tổ chức dữ liệu hiệu quả

  • Vận hành và sử dụng dữ liệu hiệu quả

  • Tối ưu hóa, bảo vệ và sử dụng các nguồn dữ liệu

QTDL bao gồm việc quản trị nhiều lĩnh vực như:

  • Chất lượng dữ liệu

  • Chính sách dữ liệu

  • Quy trình nghiệp vụ

  • Quản lý rủi ro

Các kiến trúc QTDL

Mô hình DAMA

  • Quản lý kiến trúc dữ liệu (Data Architecture Management): lập kế hoạch, theo dõi và điều phối cho việc xây dựng mô hình dữ liệu và kiến trúc dữ liệu tổng thể toàn hệ thống.

  • Phát triển dữ liệu (Data Development): thực hiện việc triển khai mô hình dữ liệu như: phân tích, thiết kế, xây dựng, kiểm thử, triển khai và bảo trì.

  • Quản lý thao tác dữ liệu (Data Operation Management): thực hiện các công việc như giám sát hiệu năng, cải tiến hiệu năng, dự phòng, sao lưu, phục hồi dữ liệu.

  • Quản lý bảo mật dữ liệu (Data Security Management): xây dựng các quy tắc, chính sách bảo mật và thực hiện kiểm tra bảo mật dữ liệu định kỳ.

  • Quản lý dữ liệu chủ (Reference & Master Data Management): quản lý hệ thống dữ liệu chủ của hệ thống.

  • Kho dữ liệu DN (Data warehousing and BI): hỗ trợ khai thác, phân tích dữ liệu và ra quyết định đối với Ban Lãnh đạo.

  • Quản lý tài liệu và nội dung (Document and Content Management): thực hiện việc lưu trữ, đánh chỉ mục, bảo vệ, truy cập các dữ liệu phi cấu trúc trong hệ thống.

  • Quản lý Metadata (Metadata management): tích hợp, quản lý, cung cấp metadata của tất cả các nguồn dữ liệu, các ứng dụng.

  • Quản lý chất lượng dữ liệu (Data Quality Management): quản lý chất lượng dữ liệu, làm giảm nhẹ ảnh hưởng của dữ liệu bẩn.

Mô hình DGI

Gồm 3 thành phần:

  • Kỹ thuật:

    • Nhiệm vụ và tầm nhìn của QTDL

    • Mục tiêu, các chỉ số đo lường sự thành công của QTDL

    • Các quy định, quy tắc dữ liệu

    • Quyền hạn quyết định

    • Trách nhiệm

    • Kiểm soát việc thực hiện

  • Con người:

    • Data Stakeholders: Các phòng ban nghiệp vụ, Trung tâm Công nghệ thông tin, những bên liên quan có ảnh hưởng/bị ảnh hưởng bởi các quyết định về dữ liệu

    • Data Governance Office - DGO: Thực hiện việc điều hành, giám sát, phối hợp các bên liên quan trong việc thực hiện các quy định, quy trình QTDL

    • Data Stewards: bao gồm các phòng ban liên quan, cá nhân định nghĩa các quy tắc dữ liệu, yêu cầu về dữ liệu, quy trình nghiệp vụ.

  • Quy trình: Các quy trình QTDL theo hướng chủ động (proactive), bị động (reactive) và đang xử lý (on-going)

Lưu ý: QTDL cần được thực hiện bởi những phòng/ban/đơn vị hiểu được dữ liệu sẽ sử dụng như thế nào trong kinh doanh, chứ không phải thực hiện chỉ bởi những bộ phận lưu trữ, bảo vệ dữ liệu. DN không thể thực hiện thành công chương trình QTDL nếu không có sự phối hợp chặt chẽ giữa nghiệp vụ, IT và các đơn vị kinh doanh.

3 KPI đo lường lợi ích của QTDL

  • Tăng khả năng hỗ trợ khách hàng thông qua tăng hiệu quả hoạt động của CRM

  • Tăng thị phần bằng việc xác định các cơ hội kinh doanh thật sự

  • Giảm thiểu chi phí sửa lỗi dữ liệu

PreviousChatgpt Prompt for coderNextNợ kỹ thuật

Last updated 2 years ago