Data Analytics là gì? Tổng quan về Cloud Smart Analytics 2024

Data Analytics hay còn được gọi là phân tích dữ liệu ngày càng trở nên có giá trị trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Đặc biệt, để xử lý nguồn dữ liệu lớn một cách nhanh chóng nhờ bộ công cụ tích hợp có khả năng đa nhiệm, doanh nghiệp hãy tham khảo thêm Google Cloud Analytics. Bài viết dưới đây sẽ cung cấp những thông tin bổ ích, đưa ra khái niệm Data Analytics là gì và những tính năng của Google Cloud Analytics sẽ giúp ích cho doanh nghiệp như thế nào. Cùng GCS Vietnam khám phá ngay.

Tổng quan về Data Analytics của Google Cloud

Data Analytics là gì?

Data Analytics là khoa học phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về thông tin. Nhiều kỹ thuật và quy trình phân tích dữ liệu đã được tự động hóa thành các quy trình và thuật toán cơ học hoạt động trên dữ liệu thô cho con người sử dụng.

Trong đó, Data Analytics bao gồm một loạt các hình thức phân tích dữ liệu riêng biệt. Để có được thông tin chi tiết có thể áp dụng nhằm cải tiến, kỹ thuật phân tích dữ liệu có thể được áp dụng cho bất kỳ loại thông tin nào. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu có thể hiển thị các phép đo và mẫu mà nếu không sẽ bị khối lượng thông tin che khuất. Khi đó, hiệu quả tổng thể của doanh nghiệp hoặc hệ thống có thể được tăng lên bằng cách sử dụng thông tin này để tối ưu hóa các quy trình. 

Ví dụ: các công ty sản xuất thường xuyên ghi lại thời gian chạy, thời gian ngừng hoạt động và hàng đợi công việc cho các máy khác nhau. Sau đó, họ đánh giá dữ liệu để lên lịch khối lượng công việc hiệu quả hơn, cho phép máy móc hoạt động gần đúng công suất. 

Data Analytics có khả năng làm được nhiều việc hơn là chỉ xác định các nút thắt trong sản xuất. Để tạo lịch khuyến khích người chơi giúp hầu hết người chơi tiếp tục tham gia vào trò chơi, các doanh nghiệp trò chơi sử dụng phân tích dữ liệu. Nhiều phân tích dữ liệu tương tự được các nhà cung cấp nội dung sử dụng để lôi kéo bạn nhấp vào, xem hoặc sắp xếp lại tài liệu để có được một lượt xem hoặc nhấp chuột khác.

Google Cloud Smart Analytics là gì?

Google Cloud Smart Analytics là một giải pháp phân tích dữ liệu hiệu quả có thể hỗ trợ các tổ chức công ty đạt được mục tiêu và nâng cao hiệu quả hoạt động trong tương lai. Các giải pháp phân tích đám mây hỗ trợ bạn tìm kiếm mô hình, dự báo kết quả và thu thập thông tin chi tiết về thông tin kinh doanh (BI), giống như phân tích dữ liệu tại chỗ. 

Tuy nhiên nó vượt xa những giới hạn đó khi cho phép bạn làm việc với khối lượng lớn dữ liệu kinh doanh phức tạp bằng cách sử dụng thuật toán và điện toán đám mây. Cụ thể, mô hình Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL) là hai lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) thường được liên kết với loại nghiên cứu này.

Nhiều tính năng được cung cấp bởi Data Analytics truyền thống cũng có trong Google Cloud Smart Analytics. Tuy nhiên, phân tích đám mây cung cấp các bộ phận để cho phép phát triển, triển khai, tăng trưởng và giám sát phân tích dữ liệu trên đám mây trên cơ sở hạ tầng của bên ngoài – trái ngược với việc lưu trữ mọi thứ tại chỗ.

Kho dữ liệu doanh nghiệp trên nền tảng đám mây (Cloud Enterprise Data Warehouses), data lakes, BI theo yêu cầu và phân tích dữ liệu marketing (Marketing Analytics) là một vài ví dụ về giải pháp Google Cloud Smart Analytics.

Cách thức hoạt động của Google Cloud Analytics

Tương tự như các dạng điện toán đám mây khác, Google Cloud Analytics cung cấp các công cụ phân tích mạnh mẽ trong đám mây công cộng hoặc riêng tư cùng với các tài nguyên đám mây có thể mở rộng. Các dịch vụ và giải pháp có sẵn với mức giá trả theo mức sử dụng hoặc theo gói đăng ký, tùy thuộc vào nhu cầu của doanh nghiệp

Thông thường, ứng dụng hoặc dịch vụ được quản lý và duy trì bởi nhà cung cấp Google Cloud Analytics, giúp bạn có thể tập trung nhiều hơn vào việc tạo ra thông tin chi tiết thay vì lo lắng về khả năng mở rộng, hiệu suất hoặc độ tin cậy. Quá trình phân tích dữ liệu có thể hoàn toàn dựa trên đám mây hoặc có thể được kết hợp, với một số phần nhất định chuyển sang đám mây để tiết kiệm chi phí hoặc tăng hiệu suất và phần còn lại vẫn được duy trì tại chỗ của máy chủ.

Ví dụ: Để lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu  doanh nghiệp được thu thập từ các nguồn dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như nguồn dữ liệu tại chỗ và trên nền tảng đám mây cũng như các ứng dụng kinh doanh, bạn có thể sử dụng kho dữ liệu doanh nghiệp trên nền tảng đám mây. Từ đó, bạn có thể thực hiện nhiều trường hợp sử dụng phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các giải pháp phân tích đám mây, bao gồm học máyc báo cáo đám mây, phân tích phát trực tuyến, phân tích dự đoán cũng như nhúng phân tích và trang tổng quan vào các hệ thống và ứng dụng khác.

Tính năng của Google Cloud Smart Analytics

Nếu ít nhất một hoặc nhiều thành phần thiết yếu của quy trình phân tích dữ liệu của bạn được lưu trữ trên đám mây thì bạn đang sử dụng phân tích đám mây. Các thành phần này bao gồm nguồn dữ liệu, mô hình dữ liệu, xử lý dữ liệu, khả năng tính toán, lưu trữ dữ liệu và mô hình phân tích, như Gartner đã mô tả trước đây.

Sau đây là các đặc điểm và khả năng phân tích đám mây sau đây khi đánh giá các công cụ và giải pháp cung cấp một hoặc nhiều tính năng sau:

• Nguồn dữ liệu (Data sources): Khả năng thu thập và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm nền tảng truyền thông xã hội, ứng dụng di động, trang web, hệ thống ERP và CRM, v.v. Tích hợp dữ liệu theo thời gian thực, cho phép bạn kết hợp dữ liệu hàng loạt, truyền phát, phi cấu trúc và có cấu trúc mà không gây ra nhiều sự phức tạp, là một trong những lợi ích chính của Google Cloud Smart Analytics
• Mô hình dữ liệu (Data models): Mô hình dữ liệu dựa trên đám mây thiết lập mối quan hệ giữa các mục dữ liệu và cấu trúc của dữ liệu. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây phải cung cấp các giải pháp phân tích đám mây với các mô hình dữ liệu tương ứng với dữ liệu và nhu cầu kinh doanh cụ thể của công ty bạn. 
• Xử lý dữ liệu (Data processing): Để rút ngắn thời gian phân tích và đưa ra thông tin chi tiết, phân tích đám mây phải có ứng dụng xử lý dữ liệu và khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ chảy vào từ nhiều nguồn khác nhau.
• Tính năng xử lý (Computing power): Để tiếp thu, sắp xếp, xử lý, lưu trữ và phân tích thông tin lớn trên quy mô lớn trong phân tích đám mây, việc xử lý dữ liệu cần một lượng lớn sức mạnh xử lý thô. Việc sử dụng các dịch vụ đám mây công cộng giúp có thể xử lý và truyền dữ liệu nhanh chóng mà không phải lo lắng về việc mở rộng dung lượng hoặc các vấn đề cung cấp khác.
• Lưu trữ kho dữ liệu (Storage and warehousing): Google Cloud Smart Analytics thường cung cấp giải pháp cho một số vấn đề liên quan đến việc bảo trì và lưu trữ kho dữ liệu. Giải pháp phân tích đám mây lý tưởng nhất là cung cấp bộ lưu trữ đám mây tiết kiệm chi phí bên cạnh các dịch vụ bổ sung, chẳng hạn như kho dữ liệu, tạo điều kiện thuận lợi cho việc truy cập, chia sẻ và phân phối dữ liệu đơn giản trên nhiều nền tảng.
• Mô hình phân tích (Analytics models): Để nâng cao khả năng dự đoán và ra quyết định theo thời gian thực, phân tích đám mây sẽ cho phép bạn tạo các mô hình của riêng mình và sử dụng các mô hình AI/ML, phân tích nâng cao được tạo sẵn.

Các dịch vụ và giải pháp trong Google Cloud Smart Analytics

Sau khi đã tìm hiểu Data Analytics là gì, chúng ta cùng tiếp tục đi vào các dịch vụ và giải pháp tiêu biểu mà Google Cloud cung cấp cho doanh nghiệp nhằm hỗ trợ và nâng cao năng suất cho công việc xử lý nguồn dữ liệu lớn.

1. BigQuery

BigQuery là kho dữ liệu cấp doanh nghiệp hỗ trợ tìm kiếm SQL nhanh chóng bằng cách tận dụng cơ sở hạ tầng của Google. Các tập dữ liệu lớn có thể được chuyển sang BigQuery và nền tảng này sẽ quản lý khối lượng công việc. Khách hàng của BigQuery vẫn chịu trách nhiệm về việc ai có quyền truy cập vào dự án và dữ liệu, đồng thời họ có thể cấp hoặc giới hạn quyền truy cập của người dùng dựa trên yêu cầu kinh doanh.

BigQuery ML

Với BigQuery ML, bạn có thể tạo và triển khai các mô hình machine learning ngay trong BigQuery bằng SQL thông thường. BigQuery ML cho phép các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu nhanh chóng xây dựng các mô hình học máy từ dữ liệu có cấu trúc bán cấu trúc hoặc quy mô hành tinh. Khi sử dụng Nền tảng Cloud AI, bạn có thể sử dụng các mô hình của mình để dự đoán trực tuyến hoặc xuất chúng để sử dụng sau này.

BigQuery BI Engine

Đối với BigQuery, dịch vụ BigQuery BI Engine cung cấp khả năng phân tích trong bộ nhớ rất nhanh. Với thời gian phản hồi truy vấn dưới giây và tính đồng thời cao, dịch vụ này cho phép người dùng phân tích một cách tương tác các tập dữ liệu lớn và phức tạp.

Connected Sheets

Nếu không sử dụng SQL, bạn có thể kiểm tra hàng tỷ hàng dữ liệu BigQuery theo thời gian thực bằng Connected Sheets. Thông tin được lưu trữ trong Google Sheets, nơi bạn có thể sử dụng các công cụ quen thuộc như bảng tổng hợp, biểu đồ và công thức. Connected Sheets giúp việc sử dụng dữ liệu lớn để thu được thông tin chi tiết trở nên đơn giản.

Data QnA

Data QnA cung cấp giao diện ngôn ngữ tự nhiên được thiết kế để phân tích ở quy mô petabyte trên BigQuery và các nguồn dữ liệu liên kết. QnA dữ liệu có thể được tích hợp với các công nghệ có sẵn, chẳng hạn như giải pháp BI, chatbot, Google Trang tính và các ứng dụng có sẵn. Người dùng có trình độ chuyên môn khác nhau có thể khai thác dữ liệu bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên của con người sau khi bạn đã tích hợp với Data QnA. Công cụ này thường được sử dụng để tăng cường tính khả dụng và năng suất của dữ liệu.

BigQuery Omni

Giải pháp BigQuery Omni cung cấp các phân tích trên nhiều đám mây được kiểm soát hoàn toàn và có khả năng thích ứng. Omni cho phép người dùng kiểm tra dữ liệu từ nhiều cài đặt đám mây. Với giao diện của BigQuery, bạn  có thể sử dụng SQL để trả lời nhanh các câu hỏi và phân phối chúng trên các tập dữ liệu.

2. Looker

Looker là một nền tảng phân tích dữ liệu và thông tin kinh doanh cho phép các tổ chức kiểm tra dữ liệu và thu thập thông tin chuyên sâu về hoạt động.

BigQuery cho phép bạn nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các nguồn của bên thứ ba như Amazon S3, Microsoft Azure và các nguồn khác, cũng như từ ERP doanh nghiệp, CRM, SAP và các hệ thống khác. Nó cũng có thể nhập dữ liệu từ Google Cloud Storage và Google Cloud SQL. Sau khi dữ liệu có trong BigQuery, người dùng có thể phân tích dữ liệu đó bằng các truy vấn giống SQL và sử dụng Looker hoặc các giải pháp BI của bên thứ ba khác để trực quan hóa kết quả tìm thấy.

3. Pub/Sub

Google Cloud Pub/Sub là dịch vụ nhắn tin để trao đổi dữ liệu sự kiện giữa các ứng dụng và dịch vụ. Bằng cách tách rời người gửi và người nhận, nó cho phép liên lạc an toàn và có tính sẵn sàng cao giữa các ứng dụng được viết độc lập. Google Cloud Pub/Sub cung cấp tin nhắn có độ trễ thấp/bền và thường được các nhà phát triển sử dụng để triển khai quy trình làm việc không đồng bộ, phân phối thông báo sự kiện và truyền dữ liệu từ nhiều quy trình hoặc thiết bị khác nhau.

Pub/Sub gửi dữ liệu đến bảng BigQuery thông qua API. Bảng BigQuery nhận được tin nhắn theo đợt. Sau đó API sẽ đưa ra phản hồi OK sau khi hành động ghi được hoàn thành thành công.

4. Analytics Hub

Với khuôn khổ bảo mật và quyền riêng tư mạnh mẽ, Analytics Hub là nền tảng trao đổi dữ liệu cho phép bạn chia sẻ dữ liệu và thông tin chi tiết một cách rộng rãi trên khắp doanh nghiệp. Bạn có thể tìm và sử dụng thư viện dữ liệu do các nhà cung cấp dữ liệu khác nhau tập hợp bằng cách sử dụng Analytics Hub. Ngoài ra, các tập dữ liệu từ Google cũng được bao gồm trong gói dữ liệu này.

5. Cloud Composer

Với Cloud Composer – giải pháp điều phối quy trình công việc hiệu quả, bạn có thể lập kế hoạch, tổ chức, giám sát và kiểm soát các quy trình quy trình làm việc kết nối các trung tâm dữ liệu tại chỗ và đám mây.

Cloud Composer chạy trên ngôn ngữ lập trình Python và dựa trên dự án nguồn mở Apache Airflow nổi tiếng. Bạn có thể tận dụng tất cả các tính năng của Apache Airflow mà không cần bất kỳ công việc cài đặt hoặc quản trị nào bằng cách chuyển sang Cloud Composer từ một phiên bản cục bộ.

6. Dataflow

Phân tích phát trực tuyến hoàn toàn được kiểm soát bởi Dataflow. Để cắt giảm chi phí, độ trễ và thời gian xử lý, dịch vụ này tận dụng khả năng xử lý hàng loạt và tự động điều chỉnh quy mô. Sau đây là các đặc điểm nổi bật của Dataflow

• Streaming Engine: sử dụng công cụ này để cải thiện độ trễ dữ liệu và tự động điều chỉnh quy mô. Công cụ này tách điện toán khỏi bộ lưu trữ trạng thái, di chuyển các thành phần thực thi quy trình vào Dataflow.
• Dataflow SQL: tính năng này cho phép bạn sử dụng Google Sheets và các giải pháp BI khác để xây dựng trang tổng quan thời gian thực. Để xây dựng các đường dẫn Dataflow phát trực tuyến này, bạn cần sử dụng SQL trong giao diện người dùng web của BigQuery. 
• Tự động điều chỉnh quy mô: bạn có thể sử dụng tính năng này để tự động điều chỉnh quy mô. Sau khi được bật, Dataflow sẽ tự động chọn số lượng phiên bản worker khi chạy từng công việc.  

7. Dataprep

Trifacta đã tạo Cloud Dataprep. Nó cung cấp các khả năng dữ liệu nhận thức cho phép làm sạch, chuẩn bị và khám phá cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc để được trình bày một cách trực quan. Dịch vụ này có thể được sử dụng để trực quan hóa phân tích, học máy và báo cáo. Vì Cloud Dataprep có khả năng mở rộng và không cần máy chủ nên nó loại bỏ yêu cầu triển khai và quản lý cơ sở hạ tầng. Không yêu cầu viết mã, việc chuyển đổi dữ liệu được dự đoán và đề xuất cho mọi đầu vào của người dùng.

8. Dataproc

Dịch vụ Dataproc giúp việc triển khai cụm Apache Spark và Hadoop dễ dàng hơn bằng cách cung cấp các dịch vụ đám mây được quản lý hoàn toàn. Bạn có thể sử dụng Dataproc để tối ưu hóa các nguồn dữ liệu của mình, tiết kiệm chi phí và đảm bảo tính sẵn sàng cao bằng cách chọn các tài nguyên cần thiết cho từng nút cụm và sử dụng tính năng tự động điều chỉnh quy mô.

9. Stream Analytics

Thu thập, xử lý và đánh giá các luồng sự kiện theo thời gian thực. Các giải pháp phân tích luồng từ Google Cloud cải thiện khả năng truy cập, khả năng sử dụng và tổ chức dữ liệu ngay từ thời điểm tạo. Nó cho phép bạn truyền thẳng hàng triệu sự kiện mỗi giây vào kho dữ liệu của mình hoặc nhập và phân tích hàng trăm triệu sự kiện mỗi giây từ thiết bị hoặc ứng dụng.

10. Marketing Analytics

Bạn có thể sử dụng dịch vụ này để áp dụng công nghệ machine learning từ Google Cloud cho tất cả dữ liệu của mình. Sau đó, bạn sẽ có thể dự báo kết quả kinh doanh và marketing, vạch ra toàn bộ trải nghiệm của khách hàng và hiểu biết toàn diện về hành vi của người tiêu dùng. Ngoài ra, bạn có thể tận dụng những hiểu biết sâu sắc để mang đến cho khách hàng những trải nghiệm cá nhân hóa.

11. Data Catalog

Bạn có thể phát triển hệ thống quản lý siêu dữ liệu được quản lý hoàn toàn này để đáp ứng nhu cầu của mình với tư cách là một doanh nghiệp. Với kiến trúc không có máy chủ và giao diện người dùng đơn giản, Danh mục dữ liệu cung cấp khả năng tìm kiếm có tổ chức tinh vi. Sản phẩm được tích hợp tích hợp DLP đám mây, giúp việc quản trị dữ liệu trở nên dễ dàng hơn.

Lợi ích của Google Cloud Smart Analytics trong doanh nghiệp

Bộ các giải pháp và dịch vụ có tên Google Cloud Smart Analytics hỗ trợ các công ty thu thập, lưu trữ, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Khi biết về Data Analytics là gì? thì cùng tìm hiểu Google Cloud Smart Analytics cung cấp cho doanh nghiệp một số lợi ích, cụ thể như:

• Tiết kiệm chi phí

Google Cloud Smart Analytics cung cấp các dịch vụ phân tích dữ liệu với mức giá hợp lý. Điều này làm giảm chi phí phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp.

• Thông tin tổng hợp

Việc có được một bức tranh thống nhất trở nên đơn giản hơn nhờ phân tích đám mây, tập hợp tất cả các nguồn dữ liệu đa dạng của bạn từ nhiều hệ thống kinh doanh vào một vị trí.

• Khả năng mở rộng quy mô

Sử dụng tài nguyên điện toán theo yêu cầu, cho phép bạn tăng hoặc giảm dung lượng lưu trữ hoặc phân tích để cung cấp khả năng truy cập dữ liệu nhanh chóng và đẩy nhanh quá trình đưa ra quyết định tốt hơn.

• Đơn giản để tiếp cận

Để cho phép các chuyên gia dữ liệu và người dùng doanh nghiệp khác phân tích và thu được những hiểu biết sâu sắc mà không cần kiến thức chuyên môn, phần lớn các hệ thống phân tích đám mây cung cấp khả năng tự phục vụ và truy cập dữ liệu đơn giản.

• Hỗ trợ công việc kết hợp

Nhân viên, đối tác và người tiêu dùng có thể dễ dàng truy cập dữ liệu chi tiết hơn từ bất kỳ vị trí nào và trên bất kỳ thiết bị nào nhờ phân tích dựa trên đám mây. Chia sẻ tệp và báo cáo tức thời thúc đẩy tinh thần đồng đội tốt hơn và tạo điều kiện hợp tác trong thời gian thực.

• Giảm chi phí

Chi phí mua, vận hành, bảo trì và mở rộng hệ thống phân tích tại chỗ khá cao. Bạn có thể cài đặt chính xác lượng xử lý và lưu trữ phù hợp bằng cách sử dụng Cloud Data Analytics và bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn cần. Trong trường hợp nhu cầu của bạn thay đổi, bạn cũng có thể tự động tăng hoặc giảm quy mô.

Dưới đây là một số trường hợp cụ thể về cách các công ty có thể áp dụng các tính năng của Google Cloud Smart Analytics:

– Các công ty bán lẻ thường phân tích dữ liệu liên quan đến hành vi mua sắm của khách hàng bằng Google Cloud Smart Analytics. Từ đó, các dự liệu được công ty này có thể ứng dụng vào các sáng kiến tiếp thị và dịch vụ mới của mình để phù hợp với nhu cầu mong muốn của nhóm khách hàng nào đó.

– Các tổ chức ngân hàng sử dụng Google Cloud Smart Analytics để phân tích dữ liệu giao dịch tài chính. Từ đó, doanh nghiệp có thể nâng cao chất lượng sản phẩm, giảm lãng phí và tăng hiệu quả sản xuất. Sau đó, các doanh nghiệp có thể xác định các giao dịch bất thường và ngăn chặn gian lận tài chính.

Lời kết

Như vậy, bài viết này đã đi vào phân tích Data Analytics là gì cũng như tìm hiểu thêm Google Cloud Smart Analytics sẽ giúp ích như thế nào cho doanh nghiệp. Việc phân tích một lượng lớn dữ liệu khổng lồ sẽ là một thách thức đối với nhân viên các bộ phận nếu không sử dụng bộ công cụ xử lý dữ liệu của Google Cloud Platform. Nếu có nhu cầu về dịch vụ Google Cloud Platform và cần sự hỗ trợ tư vấn từ đội ngũ chuyên gia của GCS Technology Company Vietnam – một trong những đối tác ủy quyền cấp cao của Google Cloud, các bạn có thể nhắn tin trực tiếp qua Livechat ở ngay dưới bài viết này.