Data Engineering & Infrastructure
Xây dựng nền móng vững chắc cho Data Platform của bạn
Dữ liệu của bạn đang nằm rải rác ở hàng chục hệ thống khác nhau? Bạn mất hàng giờ để tổng hợp báo cáo từ nhiều nguồn? Đã đến lúc xây dựng một Data Platform hiện đại - nơi tất cả dữ liệu tập trung, sẵn sàng và đáng tin cậy.
Thách thức bạn đang gặp phải
Dữ liệu rời rạc, khó khai thác
Dữ liệu phân tán khắp nơi
CRM, ERP, website, mobile app, các file Excel... mỗi phòng ban có một hệ thống riêng. Muốn có cái nhìn tổng thể về doanh nghiệp phải "ghép nối" thủ công từ nhiều nguồn.
Báo cáo mất nhiều thời gian
Nhân viên bỏ ra hàng giờ mỗi tuần để xuất dữ liệu, làm sạch, ghép nối và tạo báo cáo. Khi có báo cáo xong thì dữ liệu đã cũ, quyết định bị chậm trễ.
Dữ liệu không nhất quán
Phòng Sales báo doanh thu 10 tỷ, nhưng phòng Finance lại báo 9.5 tỷ. Ai đúng? Nguồn nào tin được? Thiếu "nguồn dữ liệu duy nhất đáng tin cậy" khiến các quyết định thiếu tự tin.
Không đáp ứng được tăng trưởng
Hệ thống cũ chạy chậm khi dữ liệu tăng lên. Thêm nguồn dữ liệu mới phải lập trình lại từ đầu. Hạ tầng không mở rộng được khi doanh nghiệp phát triển.
Giải pháp của Carptech
Data Platform hiện đại, tự động hóa toàn bộ
Chúng tôi xây dựng Data Infrastructure hoàn chỉnh giúp bạn tập trung dữ liệu từ mọi nguồn về một nơi duy nhất, sẵn sàng phục vụ phân tích và AI.
ETL/ELT Pipeline tự động
Tự động thu thập dữ liệu từ databases, APIs, files, cloud services... Chuyển đổi và tải vào Data Warehouse theo lịch trình. Không cần làm thủ công nữa.
Data Warehouse/Lake hiện đại
Thiết kế Data Warehouse tối ưu trên cloud (BigQuery, Snowflake, Redshift...) hoặc tại chỗ. Lưu trữ dữ liệu không giới hạn với chi phí hợp lý, truy vấn nhanh chóng.
Xử lý theo thời gian thực
Xử lý dữ liệu theo thời gian thực với Kafka, Pub/Sub, Kinesis... Phát hiện xu hướng ngay lập tức, không cần chờ đợi xử lý theo lô.
Lợi ích cốt lõi
Tại sao Data Engineering quan trọng?
Tiết kiệm 70% thời gian làm báo cáo
Data Pipeline tự động chạy hàng ngày. Dữ liệu luôn sẵn sàng, nhân viên chỉ cần truy vấn thay vì ghép nối thủ công.
Nguồn dữ liệu duy nhất đáng tin cậy
Tất cả phòng ban dùng chung một nguồn dữ liệu. Con số nhất quán, không còn tranh cãi về "ai đúng ai sai".
Mở rộng theo doanh nghiệp
Hạ tầng trên nền tảng đám mây tự động mở rộng. Dữ liệu tăng gấp 10 lần? Không vấn đề gì. Thêm nguồn mới? Chỉ cần cấu hình.
Nền tảng cho phân tích & AI
Data Warehouse chất lượng cao là tiền đề để xây dựng bảng điều khiển, BI, và Machine Learning. Đầu tư đúng từ đầu, tránh "đập đi xây lại".
Giảm chi phí vận hành
Tự động hóa thay thế công việc thủ công. Sử dụng cloud pay-as-you-go thay vì mua server đắt tiền. ROI rõ ràng sau 6 tháng.
Chất lượng & độ tin cậy dữ liệu
Xác thực, giám sát, cảnh báo dữ liệu được tích hợp sẵn. Phát hiện lỗi sớm, đảm bảo dữ liệu luôn chính xác và đáng tin cậy.
Quy trình triển khai
Từ ý tưởng đến vận hành chỉ trong 6-12 tuần
Khám phá & Thiết kế
Phân tích nguồn dữ liệu hiện tại, nhu cầu doanh nghiệp. Thiết kế kiến trúc Data Platform phù hợp.
Tuần 1-2
Thiết lập hạ tầng
Dựng Data Warehouse, thiết lập hạ tầng cloud, thiết lập CI/CD và monitoring.
Tuần 3-4
Xây dựng Data Pipelines
Xây dựng ETL/ELT pipelines, kết nối nguồn dữ liệu, chuyển đổi và tải vào warehouse.
Tuần 5-10
Kiểm thử & Bàn giao
UAT, kiểm thử chất lượng dữ liệu, đào tạo đội ngũ của bạn. Bàn giao và hỗ trợ vận hành.
Tuần 11-12
Công nghệ chúng tôi sử dụng
Bộ công nghệ dữ liệu hiện đại được tin dùng bởi hàng nghìn công ty
Nền tảng đám mây
- • Google Cloud Platform (BigQuery, Pub/Sub, Cloud Composer)
- • AWS (Redshift, Glue, Kinesis, Lambda)
- • Azure (Synapse, Data Factory, Event Hubs)
Data Warehouses
- • Snowflake - data warehouse đám mây linh hoạt
- • BigQuery - data warehouse không cần quản lý server
- • Redshift - data warehouse của AWS
- • PostgreSQL/MySQL - lựa chọn triển khai tại chỗ
ETL/ELT Tools
- • Apache Airflow - điều phối quy trình làm việc
- • dbt (data build tool) - chuyển đổi dữ liệu
- • Fivetran/Airbyte - tích hợp dữ liệu
- • Custom Python/Spark pipelines - tùy chỉnh riêng
Xử lý theo thời gian thực
- • Apache Kafka - streaming phân tán
- • Google Pub/Sub - dịch vụ truyền tin nhắn
- • AWS Kinesis - luồng dữ liệu thời gian thực
- • Apache Flink - xử lý luồng dữ liệu
Chất lượng & Kiểm thử dữ liệu
- • Great Expectations - xác thực dữ liệu
- • dbt tests - kiểm thử chuyển đổi
- • Soda - giám sát chất lượng dữ liệu
- • Monte Carlo - quan sát dữ liệu
Giám sát & Điều phối
- • Apache Airflow - điều phối DAG
- • Prefect/Dagster - công cụ điều phối hiện đại
- • Datadog/Grafana - giám sát & cảnh báo
- • Git + CI/CD - kiểm soát phiên bản & triển khai
Trường hợp sử dụng
Data Engineering phù hợp với ai?
E-commerce & Retail
Tích hợp dữ liệu từ website, mobile app, POS, inventory system, marketing platforms... Tạo cái nhìn 360° về khách hàng để tối ưu chuyển đổi và giữ chân khách hàng.
SaaS & Technology
Theo dõi sự kiện theo thời gian thực, phân tích sản phẩm, chỉ số sử dụng. Streaming pipeline để giám sát hành vi người dùng và phát hiện bất thường ngay lập tức.
Finance & Fintech
Tổng hợp dữ liệu giao dịch, chấm điểm rủi ro, phát hiện gian lận. Đảm bảo tuân thủ và bảo mật dữ liệu theo chuẩn cao nhất.
Manufacturing & Logistics
Dữ liệu cảm biến IoT, theo dõi chuỗi cung ứng, tối ưu hàng tồn kho. Giám sát thời gian thực và bảo trì dự phòng.
Câu hỏi thường gặp
Những câu hỏi phổ biến về Data Engineering
- Chi phí xây dựng Data Platform là bao nhiêu?
Chi phí phụ thuộc vào quy mô và độ phức tạp:
- Data Platform cơ bản: Từ vài trăm triệu đồng - phù hợp cho SME với 5-10 nguồn dữ liệu
- Hệ thống doanh nghiệp lớn: Lên đến vài tỷ đồng - với xử lý thời gian thực và nhiều nguồn dữ liệu
Chúng tôi sẽ đánh giá cụ thể và đưa ra lộ trình phù hợp với ngân sách của bạn.
- Mất bao lâu để xây dựng Data Platform?
Hầu hết các dự án hoàn thành trong 3-6 tháng.
Chúng tôi triển khai theo từng giai đoạn (phương pháp MVP):
- Tuần 1-4: Thiết lập hạ tầng
- Tuần 5-8: Xây dựng data pipelines đầu tiên
- Tuần 9-12: Tối ưu và mở rộng
Bạn sẽ bắt đầu thấy giá trị thực tế từ tuần thứ 4 với các pipeline đầu tiên chạy tự động.
- Carptech sử dụng công nghệ gì?
Chúng tôi sử dụng bộ công nghệ dữ liệu hiện đại phổ biến nhất:
- Data Warehouse: Google BigQuery hoặc Snowflake
- Điều phối: Apache Airflow
- Chuyển đổi dữ liệu: dbt
- Thu thập dữ liệu: Fivetran/Airbyte
Tất cả đều tối ưu cho đám mây, mã nguồn mở hoặc có giá hợp lý, đảm bảo khả năng mở rộng và không bị phụ thuộc nhà cung cấp.
- Có cần đội ngũ kỹ thuật nội bộ không?
Không bắt buộc trong giai đoạn đầu. Chúng tôi sẽ xây dựng và vận hành toàn bộ hệ thống cho bạn.
Tuy nhiên, lâu dài chúng tôi khuyến nghị bạn có ít nhất 1 Data Engineer nội bộ để vận hành và mở rộng.
Chúng tôi cung cấp dịch vụ đào tạo và chuyển giao kiến thức để đội ngũ của bạn tự tin vận hành.
- Làm thế nào để maintain Data Platform sau khi triển khai?
Chúng tôi cung cấp 3 lựa chọn:
- Dịch vụ quản lý toàn phần: Chúng tôi vận hành toàn bộ, bạn chỉ sử dụng
- Quản lý đồng hành: Chúng tôi hỗ trợ đội ngũ của bạn
- Chuyển giao kiến thức: Đào tạo đội ngũ của bạn tự vận hành
Hầu hết khách hàng bắt đầu với lựa chọn 1, sau 6-12 tháng chuyển sang lựa chọn 2 hoặc 3.
- ROI của Data Platform là gì?
Khách hàng của chúng tôi thường thấy ROI trong 6-12 tháng thông qua:
- Tiết kiệm 60-80% thời gian làm báo cáo
- Quyết định nhanh hơn dựa trên dữ liệu thời gian thực
- Tăng doanh thu 15-30% nhờ thông tin từ dữ liệu
- Giảm lỗi và rủi ro nhờ dữ liệu chính xác
Ví dụ thực tế: Một khách hàng bán lẻ của chúng tôi tăng tỷ lệ chuyển đổi 25% chỉ sau 3 tháng.
Sẵn sàng xây dựng giải pháp cho doanh nghiệp bạn?
Đặt lịch tư vấn miễn phí 60 phút với đội ngũ chuyên gia của chúng tôi. Chúng tôi sẽ phân tích hiện trạng và đề xuất roadmap phù hợp nhất cho doanh nghiệp của bạn.