Bài tập về Các biện pháp bộ phận IT cần thực hiện để quản lý dữ liệu hiệu quả? môn Quản trị cơ sở dữ liệu | Đại học Thái Nguyên

CÂU 13: CÁC BIỆN PHÁP BỘ PHẬN IT CẦN THỰC HIỆN ĐỂ QUẢN
LÝ DỮ LIỆU HIỆU QUẢ?
Để quản lý dữ liệu một cách hiệu quả, bộ phận công nghệ thông tin (IT) cần triển
khai đồng bộ các biện pháp nhằm tối ưu hóa hoạt động lưu trữ, bảo mật và khai thác
dữ liệu. Một hệ thống dữ liệu được tổ chức khoa học không chỉ góp phần bảo đảm quá
trình vận hành của doanh nghiệp diễn ra thông suốt mà còn hỗ trợ hiệu quả cho công
tác phân tích và ra quyết định chính xác. Do đó, nhằm bảo đảm dữ liệu luôn sẵn sàng,
an toàn và đáp ứng nhu cầu sử dụng của doanh nghiệp, bộ phận IT có thể áp dụng bốn
biện pháp quản lý dữ liệu phổ biến hiện nay, bao gồm: “Có cái nhìn tổng thể”; “Tích
hợp các giải pháp lưu trữ cơ sở dữ liệu”; “Lưu trữ dữ liệu trên đám mây hay hướng
đối tượng” và “Tự động hóa quản lý cơ sở dữ liệu”, cụ thể như sau: 1.
Có cái nhìn tổng thể
Để quản lý dữ liệu hiệu quả, bộ phận IT trước hết cần có một cái nhìn tổng thể và
sâu sắc về toàn bộ dữ liệu mà cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp đang nắm giữ. Điều kiện
tiên quyết để giải quyết bất kỳ vấn đề nào là phải hiểu rõ vấn đề đó; do vậy, trong quản
lý dữ liệu, việc nắm bắt đầy đủ hiện trạng dữ liệu trên toàn hệ thống là yêu cầu bắt
buộc. Nếu không có cái nhìn toàn diện, doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong việc xác
định đâu là dữ liệu quan trọng, đâu là dữ liệu ít giá trị, từ đó dễ dẫn đến việc phân bổ
nguồn lực và kinh phí cho hoạt động lưu trữ, bảo mật và phân tích dữ liệu không hợp lý.
Trên cơ sở có cái nhìn tổng thể, bộ phận IT cần tiến hành phân loại dữ liệu theo
mức độ quan trọng và tần suất sử dụng nhằm ưu tiên đầu tư nguồn lực cho những dữ
liệu có giá trị cao đối với hoạt động quản lý, điều hành và ra quyết định. Việc này giúp
doanh nghiệp tập trung bảo vệ và khai thác hiệu quả các nguồn dữ liệu trọng yếu, đồng
thời hạn chế lãng phí tài nguyên đối với những dữ liệu ít được sử dụng.
Để hỗ trợ quá trình đánh giá và quản lý dữ liệu, bộ phận IT có thể sử dụng các
phần mềm chuyên dụng dựa trên metadata nhằm xác định các thông tin như thời điểm
dữ liệu được truy cập lần cuối, thời gian chỉnh sửa, người thực hiện và ứng dụng sử
dụng. Những dữ liệu không được truy cập hoặc chỉnh sửa trong một khoảng thời gian
nhất định (ví dụ một tháng hoặc một năm) có thể được xác định là dữ liệu có mức độ
ưu tiên thấp và được chuyển sang các hệ thống lưu trữ có hiệu năng và chi phí thấp
hơn. Giải pháp này không chỉ tối ưu hóa chi phí lưu trữ mà còn giúp hệ thống dữ liệu
trở nên gọn nhẹ và dễ quản lý hơn.
Quan trọng hơn, việc có cái nhìn tổng thể về dữ liệu cần được thực hiện trên
phạm vi toàn bộ cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp, thay vì chỉ xem xét dữ liệu ở từng hệ
thống riêng lẻ. Đây là cơ sở nền tảng để bộ phận IT tiếp tục triển khai các biện pháp
quản lý dữ liệu khác một cách đồng bộ, hiệu quả và phù hợp với mục tiêu chung của tổ chức. Ví dụ: 2.
Tích hợp các giải pháp lưu trữ cơ sở dữ liệu
Việc tích hợp các giải pháp lưu trữ dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong quản lý
dữ liệu hiệu quả, góp phần tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu suất khai thác thông tin
của cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp. Trên thực tế, đa số các cơ quan, tổ chức, doanh
nghiệp hiện nay đều sử dụng đồng thời nhiều giải pháp và hệ thống lưu trữ dữ liệu
khác nhau. Khi quy mô hoạt động mở rộng, số lượng các hệ thống lưu trữ này ngày
càng gia tăng, kéo theo chi phí đáng kể về cơ sở hạ tầng, phần mềm cũng như công tác quản trị, vận hành.
Để khắc phục tình trạng dữ liệu bị phân tán và khó kiểm soát, bộ phận IT có thể
triển khai ảo hóa dữ liệu thông qua các phần mềm chuyên dụng, từ đó tạo ra một
không gian tên chung (Global Namespace) cho toàn bộ các hệ thống lưu trữ. Nhờ cơ
chế này, các ứng dụng có thể truy cập dữ liệu một cách thống nhất, không phụ thuộc
vào vị trí lưu trữ vật lý của dữ liệu. Việc tích hợp này giúp giảm thiểu sự phức tạp
trong quản lý, đồng thời nâng cao khả năng khai thác và sử dụng dữ liệu trong toàn bộ
hệ thống thông tin của doanh nghiệp.
Bên cạnh đó, công nghệ ảo hóa cho phép tách biệt đường dẫn kiểm soát (control
path) và đường dẫn dữ liệu (data path), qua đó giúp bộ phận IT dễ dàng kiểm soát và
quản lý dữ liệu đang bị phân mảnh trên nhiều hệ thống khác nhau. Dữ liệu có thể được
di chuyển linh hoạt giữa các hệ thống lưu trữ mà không làm gián đoạn hoạt động của
các phần mềm đang sử dụng dữ liệu đó. Trên cơ sở này, doanh nghiệp có thể xây dựng
chiến lược lưu trữ theo mức độ ưu tiên, trong đó các dữ liệu quan trọng được phân bổ
đến các máy chủ hoặc giải pháp lưu trữ có hiệu năng cao, còn các dữ liệu ít quan trọng
hơn được chuyển sang các hệ thống có chi phí và hiệu năng thấp hơn. Cách tiếp cận
này không chỉ tối ưu hóa hiệu suất và chi phí lưu trữ mà còn giúp doanh nghiệp hạn
chế các quy trình di chuyển dữ liệu (data migration) vốn tiêu tốn nhiều thời gian và nguồn lực. Ví dụ: 3.
Lưu trữ dữ liệu trên đám mây (Cloud) hay hướng đối tượng (Object storage)
Việc bổ sung các giải pháp lưu trữ dữ liệu trên đám mây (cloud storage) hoặc lưu
trữ theo hướng đối tượng (object storage) là một trong những biện pháp quan trọng
giúp bộ phận IT nâng cao hiệu quả quản lý dữ liệu và cắt giảm chi phí công nghệ
thông tin cho cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp. Các giải pháp này cho phép mở rộng
dung lượng lưu trữ một cách linh hoạt, giảm sự phụ thuộc vào hạ tầng vật lý tại chỗ,
đồng thời đáp ứng tốt nhu cầu lưu trữ ngày càng gia tăng, đặc biệt đối với dữ liệu phi
cấu trúc như hình ảnh, video và tài liệu số.
Một ưu điểm nổi bật của lưu trữ đám mây và lưu trữ hướng đối tượng là khả
năng tối ưu chi phí thông qua mô hình sử dụng tài nguyên linh hoạt. Thay vì đầu tư
lớn vào hệ thống lưu trữ truyền thống, doanh nghiệp chỉ cần chi trả cho dung lượng
thực tế sử dụng, qua đó giảm chi phí đầu tư ban đầu và chi phí vận hành hệ thống. Bên
cạnh đó, các nền tảng lưu trữ hiện đại thường tích hợp sẵn các cơ chế sao lưu và phục
hồi dữ liệu, giúp nâng cao khả năng bảo đảm tính sẵn sàng và liên tục của thông tin
trong quá trình hoạt động.
Tuy nhiên, thách thức lớn nhất khi triển khai lưu trữ dữ liệu trên đám mây là vấn
đề tích hợp với các giải pháp lưu trữ dữ liệu hiện có của cơ quan, tổ chức, doanh
nghiệp. Bộ phận IT cần bảo đảm rằng dữ liệu sau khi được đưa lên đám mây vẫn có
thể dễ dàng di chuyển trở lại các hệ thống lưu trữ tại chỗ (on-premises) ở cấp độ tệp
khi cần thiết. Trong thực tế, dữ liệu được lưu trữ trên đám mây thường trải qua quá
trình chống trùng lặp (deduplication) nhằm giảm dung lượng lưu trữ. Do đó, khi cần
đưa dữ liệu trở lại hệ thống tại chỗ, bộ phận IT phải thực hiện quá trình tái lập dữ liệu
(rehydration), nếu không được tính toán kỹ lưỡng có thể làm phát sinh chi phí và ảnh
hưởng đến hiệu suất hệ thống.
Vì vậy, để triển khai hiệu quả các giải pháp lưu trữ đám mây hoặc lưu trữ hướng
đối tượng, bộ phận IT cần xây dựng chiến lược lưu trữ phù hợp, bảo đảm khả năng
tích hợp linh hoạt với các hệ thống hiện hữu và kiểm soát tốt vòng đời dữ liệu. Việc
kết hợp hợp lý giữa lưu trữ đám mây và lưu trữ tại chỗ sẽ giúp doanh nghiệp tận dụng
được lợi thế về chi phí và khả năng mở rộng, đồng thời hạn chế các rủi ro trong quá
trình quản lý và khai thác dữ liệu. Ví dụ: 4.
Tự động hóa quản lý cơ sở dữ liệu
Tự động hóa quản lý dữ liệu là biện pháp quan trọng giúp bộ phận IT nâng cao
hiệu quả quản trị dữ liệu trong bối cảnh khối lượng dữ liệu ngày càng gia tăng và được
phân tán trên nhiều hệ thống lưu trữ khác nhau. Trên thực tế, một số nhà cung cấp giải
pháp lưu trữ hiện nay đã tích hợp sẵn khả năng tự động hóa cho từng giải pháp riêng lẻ
hoặc cho toàn bộ hệ sinh thái lưu trữ của họ, qua đó hỗ trợ doanh nghiệp giảm bớt sự
phụ thuộc vào các thao tác quản lý thủ công.
Đối với các cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp vận hành nhiều hệ thống lưu trữ
song song, nếu muốn tự động hóa toàn bộ các hoạt động quản lý dữ liệu trên phạm vi
rộng, bộ phận IT có thể sử dụng các phần mềm quản lý metadata (metadata engine).
Các phần mềm này đóng vai trò trung tâm trong việc thu thập, phân tích và quản lý
thông tin mô tả dữ liệu, giúp hệ thống có khả năng tự nhận biết các hình mẫu trong
quá trình sử dụng dữ liệu. Chẳng hạn, hệ thống có thể xác định những loại dữ liệu nào
thường được truy cập nhiều vào cuối mỗi tháng hoặc mỗi quý, từ đó tự động di chuyển
các dữ liệu này, theo cấu hình đã được thiết lập sẵn, sang các hệ thống lưu trữ có hiệu
năng cao nhằm đáp ứng nhu cầu khai thác.
Bên cạnh đó, việc ứng dụng các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI) và
học máy (machine learning) trong các công cụ tự động hóa cho phép hệ thống quản lý
dữ liệu ngày càng trở nên thông minh hơn. Các công nghệ này giúp tối ưu hóa việc
phân bổ tài nguyên lưu trữ, tự động điều chỉnh vị trí lưu trữ dữ liệu theo vòng đời và
mức độ sử dụng, qua đó vừa nâng cao hiệu suất truy xuất vừa tiết kiệm chi phí vận
hành. Đồng thời, tự động hóa cũng góp phần giảm thiểu rủi ro phát sinh từ lỗi con
người, bảo đảm tính nhất quán và ổn định trong quá trình quản lý dữ liệu.
Như vậy, tự động hóa quản lý dữ liệu không chỉ giúp bộ phận IT nâng cao hiệu
quả vận hành hệ thống lưu trữ mà còn tạo nền tảng quan trọng để doanh nghiệp quản
lý dữ liệu một cách linh hoạt, chủ động và bền vững trong dài hạn. Ví dụ: