Xây dựng hồ dữ liệu nội bộ để tập trung dữ liệu từ ERP, CRM, website, shop, file, log, database và các hệ thống vận hành. Doanh nghiệp sở hữu toàn bộ dữ liệu thô, dữ liệu đã làm sạch, metadata, quyền truy cập và pipeline xử lý trên hạ tầng của chính mình.
✓ Không phí theo GB ingest · ✓ Dữ liệu lưu nội bộ · ✓ Sẵn sàng BI/AI
Nguồn dữ liệu thường tích hợp
Toàn bộ Data Lake được xây dựng hoàn toàn trên hạ tầng của công ty (On-premise) và có thể vận hành với hệ thống lưu trữ độc lập (Air-gapped). Đây là mô hình tối ưu để bảo vệ dữ liệu kinh doanh, dữ liệu khách hàng, dữ liệu vận hành và loại bỏ sự phụ thuộc vào các nền tảng Cloud bên thứ ba.
Khi dữ liệu nằm rải rác trong Excel, ERP, phần mềm bán hàng, website, file server và database, doanh nghiệp không thể có báo cáo tin cậy hay nền tảng AI an toàn.
Mỗi phòng ban lưu dữ liệu một kiểu. Kế toán, sales, kho, marketing và vận hành phải xuất Excel rồi ghép thủ công, dễ sai lệch và mất nhiều giờ mỗi tuần.
File khách hàng, đơn hàng, hợp đồng và báo cáo tài chính được chia sẻ qua nhiều kênh. Không có phân quyền tập trung, audit log hay chính sách lưu trữ rõ ràng.
AI cần dữ liệu sạch, có ngữ cảnh và có quyền truy cập rõ ràng. Nếu dữ liệu chưa được gom, chuẩn hóa và catalog, dự án AI dễ thất bại hoặc tạo rủi ro rò rỉ thông tin.
Data Lake giúp lưu dữ liệu thô, chuẩn hóa dữ liệu quan trọng, quản lý metadata, phân quyền và cung cấp dữ liệu cho BI, dashboard, machine learning hoặc AI nội bộ.
Kết nối dữ liệu từ database, file, API, ứng dụng nội bộ, website, shop, log và báo cáo Excel.
Lưu dữ liệu theo vùng raw, cleaned, curated để vừa giữ nguyên nguồn gốc vừa có dữ liệu sẵn sàng dùng cho phân tích.
Quản lý ý nghĩa dữ liệu, nguồn gốc, owner, mức độ nhạy cảm và trạng thái sử dụng của từng dataset.
Kiểm soát ai được xem, tải, truy vấn hoặc xử lý dữ liệu theo vai trò, nhóm và mức độ nhạy cảm.
Cung cấp dữ liệu sạch cho báo cáo quản trị, dashboard vận hành, phân tích bán hàng, tồn kho, tài chính và marketing.
Tạo nền dữ liệu an toàn để triển khai tìm kiếm nội bộ, chatbot doanh nghiệp, phân tích dự báo hoặc trợ lý AI riêng.
Từ nạp dữ liệu đến catalog, phân quyền, pipeline, dashboard và AI-ready dataset.
Doanh nghiệp có thể xây dựng hồ dữ liệu nội bộ thay vì gửi dữ liệu chiến lược lên Cloud và trả phí theo storage, compute, query hoặc data transfer.
| Tiêu chí | NAD Data Lake | Cloud Data Lake | Data Warehouse SaaS | Excel/BI rời rạc |
|---|---|---|---|---|
| Vị trí lưu trữ dữ liệu | On-premise / Air-gapped | Cloud bên thứ ba | Cloud bên thứ ba | Phân tán |
| Phí theo GB storage/ingest | Không phụ thuộc vendor | Có | Có | Ẩn trong công vận hành |
| Lưu dữ liệu thô | ✓ | ✓ | Thường đã transform | ✕ |
| Catalog & governance | Theo nghiệp vụ | Theo gói | Theo gói | ✕ |
| Phân quyền dữ liệu nội bộ | ✓ | Phụ thuộc IAM cloud | Phụ thuộc vendor | Khó kiểm soát |
| Sẵn sàng BI/AI | ✓ | ✓ | ✓ | Thủ công |
| Chi phí dài hạn | Tối ưu Chủ quyền dữ liệu | Tăng theo dữ liệu | Tăng theo query/user | Tốn công thủ công |
NAD triển khai Data Lake như năng lực dữ liệu nội bộ: dữ liệu ở lại trong công ty, pipeline theo nghiệp vụ, phân quyền rõ ràng và sẵn sàng phục vụ BI/AI.
Doanh nghiệp tự chủ storage, compute, quyền truy cập và retention thay vì phụ thuộc bảng giá của vendor.
Thông tin khách hàng, đơn hàng, tài chính, vận hành và file nội bộ được lưu trong hạ tầng doanh nghiệp.
Dataset được làm sạch, phân quyền và catalog giúp giảm sai lệch báo cáo giữa các phòng ban.
Bắt đầu nhỏ từ vài nguồn dữ liệu quan trọng, sau đó mở rộng sang log, file, ứng dụng và dữ liệu AI.
NAD triển khai theo hướng thực dụng: chọn nguồn dữ liệu có giá trị nhất trước, chuẩn hóa pipeline, rồi mở rộng dần.
Kiểm kê nguồn dữ liệu, chủ sở hữu, định dạng, tần suất cập nhật và nhu cầu báo cáo/AI.
Thiết kế kiến trúc storage, zone dữ liệu, pipeline, phân quyền, catalog và retention.
Xây ingestion, lưu trữ, làm sạch dữ liệu, dashboard mẫu và kiểm thử quyền truy cập.
Bàn giao tài liệu, hướng dẫn vận hành, quy trình thêm nguồn dữ liệu và lịch rà soát định kỳ.
Bắt đầu từ một vài nguồn dữ liệu quan trọng, sau đó mở rộng sang toàn bộ hệ thống doanh nghiệp.
Phù hợp doanh nghiệp bắt đầu gom dữ liệu từ 2-3 nguồn chính để làm báo cáo tập trung.
Phù hợp SME cần dữ liệu tập trung, catalog, pipeline định kỳ và dashboard quản trị.
Cho doanh nghiệp cần nền dữ liệu lớn, phân quyền chi tiết, nhiều pipeline và dữ liệu sẵn sàng cho AI nội bộ.
Không phí theo GB ingest hoặc query. Chi phí server, storage, pipeline và hỗ trợ vận hành được tách bạch theo nhu cầu thực tế.
Đặt lịch tư vấn miễn phí để NAD khảo sát nguồn dữ liệu, đề xuất kiến trúc Data Lake On-premise và lộ trình triển khai phù hợp.