Hành trình chuyển đổi số hiện nay đang rất nhộn nhịp với sự quan tâm và tham gia của rất nhiều doanh nghiệp trên toàn thế giới. Các doanh nghiệp cố gắng đáp ứng mọi nhu cầu tập trung vào dữ liệu để có lợi thế cạnh tranh. Họ đang ngày càng đầu tư vào phân tích dữ liệu và các công cụ kinh doanh để phân tích các tập dữ liệu mở rộng và đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn. Và để đạt được điều đó, họ đã và đang tạo nên những xu hướng Quản lý dữ liệu hàng đầu hiện nay như sau:

1. Quản lý dữ liệu multi-cloud và inter-cloud

Một cuộc khảo sát gần đây cho thấy 82% tổ chức hiện đang sử dụng nhiều đám mây – hoặc có kế hoạch sẽ sử dụng trong vòng 12 tháng tới. Đối mặt với việc một lượng lớn ứng dụng và dữ liệu được chuyển đổi sang đám mây, các nhà quản lý sẽ phải đối mặt với các yêu cầu ngày càng phức tạp như trong cùng một đám mây, trên những đám mây khác nhau, các nguồn hạ tầng vật lý. Theo đó việc quản lý dữ liệu multi-cloud và inter-cloud là rất quan trọng để hỗ trợ các cấu trúc liên kết đa dạng này.

Multicloud là một dịch vụ quản lý dữ liệu nhất định có thể hoạt động trên nhiều hơn một hệ sinh thái đám mây. Ví dụ như bạn có thể khởi chạy dịch vụ tích hợp dữ liệu trên các nền tảng như Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform.

Intercloud là một dịch vụ cho phép các dịch vụ chạy trên các hệ sinh thái đám mây khác nhau hoạt động liền mạch với nhau. Ví dụ: kỹ sư dữ liệu có thể tìm dữ liệu thông qua  data catalog và marketplace service chạy trên AWS, sử dụng dịch vụ tích hợp dữ liệu chạy trên Azure để truy cập dữ liệu từ Snowflake và chuyển dữ liệu đó vào Google Cloud Platform để sử dụng trong dự án TensorFlow.

2. Ứng dụng AI để tự động hóa quản lý dữ liệu

Tự động hoá là mô hình khả thi nhất để giải quyết quy mô phân mảnh và phức tạp của dữ liệu. Tuy nhiên, tại thời điểm hiện tại phần lớn các tổ chức được khảo sát chưa vận hành AI để quản lý dữ liệu  trong toàn tổ chức.

Tại thời điểm hiện tại, AI có thể giúp tự động hoá tất cả các khía cạnh của quản lý dữ liệu, bao gồm cả data discovery và data cataloging, tích hợp dữ liệu và ứng dụng, cleansing & mastering, quản trị và quyền riêng tư và chia sẻ dữ liệu. Ngoài ra nó cũng cải thiện năng suất cho tất cả người dùng dữ liệu.

3. Kiến trúc kết cấu dữ liệu (Data Fabric)

Kết cấu dữ liệu là một khái niệm thiết kế đóng vai trò như một lớp kiến trúc để đơn giản hóa và mở rộng các nhiệm vụ quản lý dữ liệu cũng như trao quyền cho việc sử dụng dữ liệu rộng rãi và nhất quán hơn trong toàn tổ chức.

Khi các tổ chức đưa nhiều dữ liệu hơn vào nhiều đám mây hơn, họ cần một cách để kết nối các nguồn dữ liệu đã ẩn và làm cho dữ liệu dễ truy cập hơn trong toàn tổ chức. Để giải quyết các data silo đám mây này, các nhà lãnh đạo quản lý dữ liệu đang tìm đến các kiến trúc kết cấu dữ liệu.

4. Multi-domain Master Data Management (MDM)

Trong khi nhiều công ty ban đầu tập trung vào việc quản lý dữ liệu khách hàng, họ nhanh chóng nhận ra rằng vật liệu, nhà cung cấp, sản phẩm, vị trí và các domain khác của dữ liệu tổng thể cần được quản lý và kết nối để có được cái nhìn 360 độ về doanh nghiệp sẽ giúp họ cung cấp trải nghiệm số đặc biệt. Một số cách MDM cải thiện trải nghiệm bao gồm:

  • Trải nghiệm khách hàng: Cho phép marketing sử dụng dữ liệu khách hàng, sản phẩm và kênh để hiểu sở thích và cung cấp các ưu đãi được cá nhân hóa. Trao quyền cho dịch vụ và hỗ trợ được cá nhân hóa trên các điểm chạm khách hàng.
  • Trải nghiệm sản phẩm: Cho phép các nhóm bán hàng và thương mại sử dụng dữ liệu khách hàng, sản phẩm và vị trí để cung cấp nội dung cho trải nghiệm sản phẩm hấp dẫn, có liên quan trong suốt hành trình của khách hàng.
  • Trải nghiệm nhà cung cấp: Cho phép các nhóm mua sắm và quan hệ với nhà cung cấp sử dụng dữ liệu nhà cung cấp, nguyên vật liệu và vị trí để đơn giản hóa việc giới thiệu nhà cung cấp và quản lý tốt hơn tổng chi tiêu với các nhà cung cấp trong toàn tổ chức.
  • Trải nghiệm tài chính: Cho phép nhóm lập kế hoạch và phân tích tài chính sử dụng dữ liệu khách hàng, sản phẩm, kênh, nhà cung cấp, trung tâm chi phí và vị trí để lập mô hình kịch bản, phát triển kế hoạch và cung cấp báo cáo và phân tích kịp thời.

5. Data marketplace

Để giải quyết nhu cầu truy cập và chia sẻ dữ liệu lớn hơn, xu hướng mở rộng ngoài việc chỉ lập danh mục dữ liệu sang các  khả năng thị trường dữ liệu toàn diện hơn sẽ tăng tốc vào năm 2022.

Mặc dù data catalog là một thành phần của data marketplace, thị trường cũng cung cấp khả năng quản lý đơn đặt hàng cũng như phân phối và thực hiện. Nó đơn giản hóa trải nghiệm tiêu thụ dữ liệu với trải nghiệm mua sắm trực tuyến giống như bán lẻ. Chỉ với một vài cú nhấp chuột, nhân viên có thể tìm kiếm chủ đề hoặc lĩnh vực quan tâm, thêm bộ dữ liệu vào giỏ hàng, thanh toán và phân phối dữ liệu một cách an toàn.