Nhằm giúp khách hàng biến dữ liệu thô thành thông tin có giá trị, hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu và đạt được lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên số, Spacesoft cung cấp các giải pháp và dịch vụ quan trọng liên quan đến Data Warehouse (kho dữ liệu) nhằm giúp khách hàng thu thập, lưu trữ, quản lý và phân tích dữ liệu hiệu quả, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn. Dưới đây là các nhóm giải pháp và dịch vụ chính:
I. Dịch vụ Tư vấn Data Warehouse:
- Tư vấn chiến lược và lộ trình: Đánh giá nhu cầu kinh doanh, mục tiêu và dữ liệu hiện có của khách hàng để đưa ra chiến lược và lộ trình phát triển kho dữ liệu phù hợp.
- Thiết kế kiến trúc Data Warehouse: Thiết kế kiến trúc tổng thể của kho dữ liệu (ví dụ: mô hình sao (star schema), bông tuyết (snowflake schema)), bao gồm cả kiến trúc trên đám mây hoặc tại chỗ.
- Tư vấn lựa chọn nền tảng: Hỗ trợ khách hàng lựa chọn nền tảng kho dữ liệu phù hợp nhất (ví dụ: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Azure Synapse Analytics, Oracle, Teradata, SAP HANA, IBM Db2 Warehouse) dựa trên yêu cầu về quy mô, hiệu suất, chi phí và tích hợp.
- Tư vấn quản trị dữ liệu (Data Governance): Thiết lập các chính sách, quy trình và tiêu chuẩn để đảm bảo chất lượng, bảo mật, tuân thủ và quyền truy cập dữ liệu trong kho dữ dữ liệu.
II. Giải pháp và Dịch vụ Triển khai Data Warehouse:
- Thiết kế và mô hình hóa dữ liệu (Data Modeling): Xây dựng các mô hình dữ liệu tối ưu cho việc lưu trữ và truy xuất hiệu quả, đảm bảo tính nhất quán và chính xác của dữ liệu.
- Tích hợp dữ liệu (Data Integration - ETL/ELT):
- Trích xuất (Extract): Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (cơ sở dữ liệu giao dịch, CRM, ERP, hệ thống cũ, dữ liệu web, IoT, v.v.).
- Chuyển đổi (Transform): Làm sạch, chuẩn hóa, chuyển đổi và tổng hợp dữ liệu để đảm bảo chất lượng và phù hợp với mô hình kho dữ liệu.
- Tải (Load): Chuyển dữ liệu đã được xử lý vào kho dữ liệu.
- Cung cấp các giải pháp tự động hóa ETL/ELT để tăng tốc quá trình.
- Triển khai Data Warehouse trên Cloud (DWaaS - Data Warehouse as a Service):
- Thiết lập và cấu hình kho dữ liệu trên các nền tảng đám mây lớn như AWS, Google Cloud, Microsoft Azure.
- Quản lý cơ sở hạ tầng, tự động sao lưu, khôi phục và đảm bảo tính sẵn sàng cao.
- Cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt theo nhu cầu sử dụng (pay-as-you-go).
- Di chuyển Data Warehouse (Data Warehouse Migration):
- Di chuyển kho dữ liệu từ hệ thống cũ (on-premise) lên đám mây hoặc giữa các nền tảng đám mây khác nhau.
- Đảm bảo tính toàn vẹn và không mất mát dữ liệu trong quá trình di chuyển.
- Tối ưu hóa hiệu suất sau khi di chuyển.
- Đảm bảo chất lượng dữ liệu (Data Quality):
- Triển khai các quy trình và công cụ để xác định, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu (ví dụ: loại bỏ dữ liệu trùng lặp, xử lý dữ liệu thiếu, không nhất quán).
- Đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ, nhất quán, độc đáo, kịp thời và phù hợp với mục đích sử dụng.
- Tối ưu hóa hiệu suất Data Warehouse:
- Điều chỉnh cấu trúc dữ liệu, chỉ mục (indexing), phân vùng (partitioning) và tối ưu hóa truy vấn để cải thiện tốc độ phân tích.
- Theo dõi hiệu suất và đưa ra các khuyến nghị cải tiến.
III. Dịch vụ hỗ trợ và vận hành:
- Quản trị và bảo trì Data Warehouse: Đảm bảo kho dữ liệu hoạt động ổn định, thực hiện các bản vá, nâng cấp và sao lưu định kỳ.
- Hỗ trợ kỹ thuật: Giải quyết các vấn đề phát sinh trong quá trình vận hành.
- Đào tạo và chuyển giao công nghệ: Đào tạo đội ngũ của khách hàng về cách sử dụng, quản lý và khai thác kho dữ liệu hiệu quả.
IV. Các giải pháp bổ trợ:
- Tích hợp với công cụ Business Intelligence (BI): Kết nối kho dữ liệu với các công cụ BI (ví dụ: Tableau, Power BI, Looker) để tạo báo cáo, bảng điều khiển và trực quan hóa dữ liệu.
- Giải pháp phân tích nâng cao (Advanced Analytics): Sử dụng dữ liệu trong kho để triển khai các mô hình Machine Learning (ML), trí tuệ nhân tạo (AI) cho dự đoán và phân tích chuyên sâu.
- Data Lake và Data Lakehouse: Xây dựng hoặc tích hợp kho dữ liệu với Data Lake để lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc, tạo ra một kiến trúc dữ liệu toàn diện hơn (Data Lakehouse).