Thách thức trong kỷ nguyên dữ liệu

Trong bối cảnh các doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh quan trọng, việc quản lý và sử dụng hiệu quả nguồn dữ liệu khổng lồ này đang trở thành một thách thức lớn. Đặc biệt, với những doanh nghiệp đã triển khai giải pháp data warehouse (kho dữ liệu), cả on-premise (tại chỗ) và trên cloud (đám mây),việc tối ưu hóa chi phí sử dụng data là vấn đề cấp bách.Các thách thức thường gặp bao gồm:

• Chi phí lưu trữ tăng cao: Với lượng dữ liệu ngày càng tăng, chi phí lưu trữ trên cloud hoặc duy trì hệ thống on-premise có thể trở nên quá tải.
• Chi phí truy vấn dữ liệu lớn: Các truy vấn phức tạp, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu lớn, có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán và làm tăng chi phí.
• Hiệu suất truy vấn thấp: Truy vấn chậm không chỉ ảnh hưởng đến năng suất làm việc mà còn làm tăng chi phí do thời gian chờ đợi và xử lý kéo dài.

Giải pháp tối ưu hóa chi phí sử dụng data

Để giải quyết những thách thức trên, doanh nghiệp cần áp dụng một chiến lược tối ưu hóa chi phí sử dụng data toàn diện, bao gồm:

1. Tối ưu hóa truy vấn SQL:

Đây là yếu tố quan trọng nhất để tiết kiệm chi phí. Việc tối ưu hóa truy vấn SQL giúp giảm thiểu tài nguyên tính toán cần thiết, từ đó giảm chi phí truy vấn. Một số kỹ thuật tối ưu hóa truy vấn SQL bao gồm:

• Sử dụng các chỉ mục (index) phù hợp.
• Tránh sử dụng các hàm tính toán phức tạp trong mệnh đề WHERE.
• Giới hạn số lượng cột và dòng dữ liệu trả về.
• Sử dụng các câu lệnh JOIN một cách hiệu quả.

Với kinh nghiệm của mình, chỉ riêng việc tối ưu truy vấn SQL có thể giảm 20-50% chi phí sử dụng các hạ tầng dữ liệu mỗi ngày rồi, áp dụng cho rất nhiều doanh nghiệp mà mình từng triển khai hệ thống data.

Tần số chạy các câu SQL để tạo báo cáo, tạo các bảng tạm... cũng là thứ có thể khiến chi phí gia tăng. Hãy để ý tới tần suất, bắt đầu từ tần số thấp rồi tăng lên dần tùy theo nhu cầu của các đội vận hành, kinh doanh. Ví dụ: team kinh doanh khoảng 1 tiếng sẽ xem báo cáo bán hàng 1 lần, khi đó bạn có thể thiết lập tần suất làm mới dữ liệu là 1 tiếng hay 30 phút. Việc thiết lập refresh mỗi 15 phút sẽ làm chi phí tăng lên gấp 2-4 lần mà không cần thiết.

2. Tối ưu hóa mô hình dữ liệu

Một mô hình dữ liệu được thiết kế tốt sẽ giúp giảm thiểu dung lượng lưu trữ và tăng tốc độ truy vấn. Mô hình ở đây có thể hiểu đơn giản là cách bạn sắp xếp các bảng dữ liệu trong một data warehouse / data platform, cũng như cách mà các bảng này liên hệ với nhau.

Việc tối ưu hóa mô hình dữ liệu có thể sẽ cần ý kiến, tư vấn của các chuyên gia.

Tuy nhiên, việc tối ưu mô hình cũng cần phải cân nhắc tới nhu cầu sử dụng dữ liệu của doanh nghiệp. Nếu chỉ vì tiết kiệm vài đô la mỗi ngày nhưng lại khiến các team vận hành không có số liệu kịp thời, gây thiệt hại đến hàng trăm đô thì cũng không phải là ý hay.

Hãy luôn cân đối giữa chi phí và nhu cầu sử dụng dữ liệu thực tế nhé.

3. Sử dụng các tính năng tiết kiệm chi phí của nhà cung cấp dịch vụ cloud

Các nhà cung cấp dịch vụ cloud thường cung cấp các tính năng như nén dữ liệu, lưu trữ dữ liệu lạnh (ít được truy cập) với chi phí thấp hơn, và tính năng tự động mở rộng/thu hẹp tài nguyên tính toán. Các chức năng này bạn có thể nhờ đơn vị cloud tư vấn, hoặc nếu tự xây dựng team data thì cần người hiểu về các nền tảng cloud để có thể ứng dụng hiệu quả.

4. Theo dõi và phân tích chi phí sử dụng data

Doanh nghiệp cần thường xuyên theo dõi và phân tích chi phí sử dụng data để xác định vấn đề và đưa ra các biện pháp tối ưu hóa phù hợp.

Bên dưới là một dashboard ví dụ để kiểm tra về số tiền sử dụng mỗi ngày trên Google BigQuery, một hệ thống data warehouse của Google Cloud. Việc có thể xem từng câu truy vấn và số tiền phát sinh từ mỗi câu sẽ giúp bạn xác định được các câu SQL gây tốn chi phí không cần thiết và cắt giảm hoặc tối ưu lại chúng.