Giải pháp tích hợp và chia sẻ dữ liệu cho các doanh nghiệp Việt Nam trong thời đại số

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:15

Thêm vào BST

Báo xấu

2
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng và những thách thức của tích hợp và chia sẻ dữ liệu trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, đồng thời góp phần thúc đẩy sự phát triển của chính phủ điện tử và nền kinh tế số.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Giải pháp tích hợp và chia sẻ dữ liệu cho các doanh nghiệp Việt Nam trong thời đại số

Giải pháp tích hợp và chia sẻ dữ liệu cho các doanh nghiệp Việt Nam trong thời đại số Chu Thị Hồng Hải1, Triệu Thu Hương2 Học viện Ngân hàng, Việt Nam Ngày nhận: 11/06/2024 Ngày nhận bản sửa: 07/10/2024 Ngày duyệt đăng: 04/11/2024 Tóm tắt: Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng và những thách thức của tích hợp và chia sẻ dữ liệu trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, đồng thời góp phần thúc đẩy sự phát triển của chính phủ điện tử và nền kinh tế số. Tích hợp dữ liệu tạo nền tảng cho chia sẻ dữ liệu, trong khi chia sẻ giúp tối ưu hóa giá trị mà dữ liệu mang lại. Mặc dù đây là những yếu tố quan trọng trong quá trình chuyển đổi số nhưng nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam vẫn chưa nhận thức và thực hiện hoạt động này. Bằng cách tổng quan tài liệu và tham vấn chuyên gia, bài viết đã giới thiệu và đánh giá các công nghệ tích hợp và chia sẻ dữ liệu hiện tại, từ đó đề xuất một quy trình tích hợp và chia sẻ dữ liệu cụ thể nhằm giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu hiệu quả hơn, hỗ trợ ra quyết định và nâng cao năng lực cạnh tranh. Từ khóa: Chia sẻ dữ liệu, Tích hợp dữ liệu, Nền tảng chia sẻ tích hợp dữ liệu, Thời đại số Data integration and sharing for Vietnamese businesses in the digital age Abstract: The article highlights the importance and challenges of data integration and sharing in improving business operational efficiency, while also contributing to the growth of e-government and the digital economy. Data integration serves as the foundation for data sharing, which in turn optimizes the value derived from data. Despite being key components of the digital transformation process, many businesses in Vietnam have yet to fully acknowledge and implement these practices. Through a comprehensive literature review and expert consultations, the article presents and evaluates current data integration and sharing technologies, and subsequently proposes a detailed process for effective data integration and sharing. This aims to help businesses leverage data more efficiently, support decision-making, and enhance their competitiveness. Keywords: Data sharing, Data integration, Data integration and sharing platform, Digital age Doi: 10.59276/JELB.2024.12.2765 Chu, Thi Hong Hai1, Trieu, Thu Huong2 Email: haict@hvnh.edu.vn1, huongtrieu@hvnh.edu.vn2 Organization of all: Banking Academy of Vietnam © Học viện Ngân hàng Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng ISSN 3030 - 4199 31 Số 272- Năm thứ 26 (13)- Tháng 12. 2024
Giải pháp tích hợp và chia sẻ dữ liệu cho các doanh nghiệp Việt Nam trong thời đại số 1. Giới thiệu Thấy rõ được tầm quan trọng của việc tích hợp và chia sẻ dữ liệu, tập đoàn Toyota Trong thời đại 4.0, các công nghệ đột phá cũng đã triển khai một giải pháp tích hợp như trí tuệ nhân tạo, robot, internet vạn vật, dữ liệu toàn diện. Sự tích hợp dữ liệu này dữ liệu lớn và blockchain mang lại cơ hội cho phép Toyota tối ưu hóa chuỗi cung cho doanh nghiệp cải thiện quản lý và nâng ứng, giảm thời gian sản xuất và cải thiện cao hiệu quả kinh tế (Rymarczyk, 2020). chất lượng sản phẩm (Judith Nkuna, 2023). Tuy nhiên, doanh nghiệp trong nền kinh tế TEPCO- Công ty Điện lực Tokyo cũng đã số cũng phải đối mặt với nhiều thách thức sử dụng công nghệ tích hợp dữ liệu để kết như sự cạnh tranh gay gắt từ các đối thủ nối các hệ thống quản lý năng lượng. Hệ hiện tại và mới, cùng với sự thay đổi nhanh thống này thu thập và phân tích dữ liệu từ chóng của thị trường (Avirutha, 2021)... đồng hồ thông minh, giúp tối ưu hóa việc Một trong những hướng đi tất yếu giúp sử dụng năng lượng và cung cấp các dịch doanh nghiệp có thể phát triển trong thời vụ tùy chỉnh cho khách hàng, Điều này đại số đó là doanh nghiệp phải tận dụng giúp tăng cường hiệu quả vận hành, giảm được sức mạnh của dữ liệu. Việc tích hợp lãng phí năng lượng... (Tepco, 2020). dữ liệu trong doanh nghiệp đóng vai trò vô Ngân hàng HSBC, là một trong những cùng quan trọng, nó giúp cải thiện hiệu quả ngân hàng lớn nhất thế giới, đã triển khai hệ hoạt động của doanh nghiệp, giảm thiểu thống quản lý dữ liệu toàn cầu để tích hợp trùng lặp và nâng cao năng suất; hỗ trợ ra và chia sẻ dữ liệu từ các chi nhánh, điều quyết định; phát triển dịch vụ sản phẩm này giúp cải thiện quản lý rủi ro cũng như mới đáp ứng nhu cầu thị trường. Ngoài ra, hiệu quả hoạt động nhờ công nghệ phân tích hợp dữ liệu còn đem lại một nguồn dữ tích dữ liệu tiên tiến (GlobalData, 2023). liệu tổng hợp trên cơ sở đó có thể chuẩn Bộ Tài nguyên và Môi trường (Việt Nam) hoá làm nền tảng cho chia sẻ dữ liệu. Tiếp đã triển khai hệ thống tích hợp dữ liệu. Hệ đó, chia sẻ dữ liệu giúp doanh nghiệp cải thống này giúp cung cấp dữ liệu quan trọng thiện trải nghiệm khách hàng, xây dựng để ra quyết định quản lý môi trường. Việc hình ảnh 3600 thậm chí 7200 khách hàng; tích hợp dữ liệu cũng hỗ trợ cảnh báo sớm tăng cường sự tương tác cũng như phát về thiên tai và bảo vệ môi trường hiệu quả triển các sản phẩm dịch vụ mới đáp ứng hơn (Bộ Tài nguyên và Môi trường, 2023). hơn nữa nhu cầu khách hàng. Vấn đề chia Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam (Vinamilk) sẻ dữ liệu với cơ quan nhà nước, ngoài việc đã triển khai hệ thống ERP (Enterprise là nghĩa vụ còn là cơ hội để cơ quan nhà Resource Planning), hệ thống này kết nối nước xây dựng các chính sách phù hợp để tất cả các bộ phận trong Công ty. Kết quả thúc đẩy phát triển kinh tế; cải thiện các là Vinamilk có thể tối ưu hóa hoạt động dịch vụ cung và tăng cường tính minh bạch kinh doanh, cải thiện chất lượng sản phẩm trong các hoạt động kinh doanh. Cuối cùng, và tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị việc chia sẻ dữ liệu giữa các doanh nghiệp trường (Vinamilk, 2022). còn là cơ hội mở rộng kinh doanh trên cơ Các ngân hàng thương mại như BIDV đã sở hợp tác để phát triển dịch vụ mới, tiếp phát triển hệ thống quản lý dữ liệu tích cận thị trường và tăng doanh thu; cải tiến hợp từ các hệ thống ngân hàng cốt lõi để quy trình và nâng cao năng lực cạnh tranh; cải thiện quy trình tín dụng, quản lý rủi ro giảm thiểu chi phí hoạt động trên cơ sở loại và cung cấp các dịch vụ tài chính tùy chỉnh bỏ các hoạt động trùng lặp. (BIDV, 2023). ViettinBank cũng đã triển 32 Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng- Số 272- Năm thứ 26 (13)- Tháng 12. 2024
CHU THỊ HỒNG HẢI - TRIỆU THU HƯƠNG khai các giải pháp công nghệ để tích hợp quan tài liệu và phỏng vấn chuyên gia, nội dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, nhằm cải dung chính của bài báo sẽ tập trung trình thiện khả năng phân tích tín dụng và dịch vụ bày về tầm quan trọng, những thách thức khách hàng. Việc tích hợp dữ liệu cũng hỗ và các công nghệ được sử dụng trong việc trợ VietinBank trong việc tối ưu hóa chiến tích hợp và chia sẻ dữ liệu. Ngoài ra, để hỗ lược tiếp thị và tăng cường an ninh mạng trợ các doanh nghiệp tận dụng được nhanh (Viettinbank, 2023). Đặc biệt, Vietcombank chóng sức mạnh của dữ liệu trong thời đại đã áp dụng hệ thống quản lý dữ liệu tích hợp số, bài báo còn đề xuất một quy trình gồm để nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh 12 bước, đây được coi là kim chỉ nam giúp và tối ưu hóa quy trình phục vụ khách hàng các doanh nghiệp tiếp cận nhanh chóng cũng như đưa ra các quyết định chiến lược công nghệ tích hợp và chia sẻ dữ liệu từ trong các lĩnh vực như quản lý rủi ro và tiếp đó có định hướng tối ưu cho doanh nghiệp thị (Vietcombank, 2024), và nhiều ngân của mình. hàng khác đã và đang trong hoạt động tích hợp và chia sẻ dữ liệu từng bước nhằm thực 2. Cơ sở lý thuyết và tổng quan các hiện mục tiêu chuyển đổi số. nghiên cứu trước Vì lý do bảo mật, các ngân hàng thường không chia sẻ sâu về kỹ thuật sử dụng trong 2.1. Vai trò và thách thức của tích hợp và việc tích hợp và chia sẻ dữ liệu của tổ chức chia sẻ dữ liệu cho doanh nghiệp mình. Tuy nhiên, cơ bản các ngân hàng sử dụng Big Data và AI cho việc thu thập và Tích hợp và chia sẻ dữ liệu là các yếu tố phân tích dữ liệu, sử dụng kho dữ liệu và cốt lõi trong việc thúc đẩy năng lực cạnh hồ dữ liệu để lưu trữ các dữ liệu. Ngoài ra tranh và tối ưu hóa hoạt động của doanh việc chia sẻ dữ liệu chủ yếu sử dụng Giao nghiệp trong bối cảnh kinh doanh hiện đại. diện lập trình ứng dụng (API- Application Tích hợp dữ liệu đề cập đến quá trình kết Programming Interface). Như BIDV sử nối và hợp nhất các nguồn dữ liệu từ nhiều dụng kỹ thuật ETL (Extract, Transform, hệ thống khác nhau vào một kiến trúc dữ Load), dữ liệu chủ để tích hợp dữ liệụ và sử liệu tập trung, từ đó cung cấp khả năng dụng Kho dữ liệu, cùng giao thức bảo mật để truy xuất thông tin nhanh chóng, chính chia sẻ dữ liệu. Trong khi đó, ViettinBank xác, và toàn diện. Việc này không chỉ tạo sử dụng kiến trúc chia sẻ hướng dịch vụ để ra sự đồng bộ giữa các bộ phận trong nội tích hợp và kỹ thuật Enterprise Service Bus bộ doanh nghiệp mà còn là cơ sở để hỗ trợ (ESB) để chia sẻ dữ liệu… các hoạt động chia sẻ dữ liệu giữa doanh Tất cả các hoạt động tích hợp và chia sẻ nghiệp với đối tác bên ngoài, đặc biệt trong dữ liệu của doanh nghiệp đều đem lại các hệ thống liên doanh hoặc hệ sinh thái nhiều lợi ích cho sự phát triển chung của công nghệ lớn (IBM, 2023). doanh nghiệp, đặc biệt là sự phát triển lớn Sự tích hợp dữ liệu đóng vai trò như hạ mạnh của nền kinh tế số. Tuy nhiên, đến tầng nền tảng cho các hoạt động số hóa, hỗ nay nhiều doanh nghiệp vẫn chưa nhận trợ quyết định dựa trên dữ liệu trong thời thức được tầm quan trọng, cũng như các gian thực, giúp doanh nghiệp phản ứng thách thức khi thực hiện các hoạt động này. nhanh với các biến động thị trường. Đặc Ngoài ra, sự hiểu biết về các công nghệ này biệt, việc kết hợp dữ liệu nội bộ với các trong các doanh nghiệp cũng còn nhiều hạn nguồn bên ngoài như nền tảng xã hội, dịch chế. Do vậy, dựa trên phương pháp tổng vụ đám mây, và dữ liệu công cộng giúp mở Số 272- Năm thứ 26 (13)- Tháng 12. 2024- Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng 33
Giải pháp tích hợp và chia sẻ dữ liệu cho các doanh nghiệp Việt Nam trong thời đại số rộng khả năng phân tích thị trường, tối ưu pháp chia sẻ dữ liệu B2B (Business-to- hóa chiến lược kinh doanh và sản phẩm, từ Business) cần tích hợp các cơ chế bảo mật, đó đáp ứng linh hoạt với sự thay đổi của đồng thời tuân thủ các thỏa thuận cấp phép nhu cầu khách hàng và xu hướng thị trường để tránh những chi phí pháp lý tiềm ẩn. Chi (Aws, 2023). phí đào tạo đội ngũ nhân viên cũng là một Không chỉ dừng lại ở mức độ nội bộ, chia rào cản lớn, vì doanh nghiệp cần nâng cao sẻ dữ liệu giữa các đối tác trong và ngoài kỹ năng phân tích dữ liệu nhằm đáp ứng doanh nghiệp giúp tăng cường sự linh hoạt với yêu cầu công nghệ ngày càng phức tạp. và tối ưu hóa quy trình quản lý. Việc này Một số nhà cung cấp phần mềm B2B đã tạo ra hiệu ứng mạng giữa các bên tham phát triển các môi trường phát triển dễ sử gia, giúp cải thiện chất lượng dịch vụ và dụng và tài liệu chi tiết, nhưng việc tự xây trải nghiệm khách hàng, đồng thời thúc dựng và duy trì một giải pháp riêng vẫn là đẩy đổi mới sáng tạo thông qua việc chia một khoản đầu tư tốn kém cho nhiều doanh sẻ thông tin và dữ liệu một cách an toàn và nghiệp (Myler, 2017). hiệu quả (Group, 2020). Việc sử dụng đa Để đối phó với những thách thức này, một dạng nguồn dữ liệu cho phép doanh nghiệp số doanh nghiệp đã tìm cách tạo giá trị kinh không chỉ hiểu rõ chuỗi cung ứng mà còn tế từ việc chia sẻ dữ liệu. Họ phát triển các nắm bắt được thách thức của đối tác, từ đó công cụ cho phép phân tích và tổng hợp đưa ra các quyết định hợp tác có lợi cho cả dữ liệu từ các đối tác, giúp tăng cường khả hai bên (Myler, 2017). năng ra quyết định và tạo ra lợi nhuận từ dữ Tuy nhiên, việc tích hợp và chia sẻ dữ liệu liệu. Các nền tảng chia sẻ dữ liệu B2B hiện không phải là không có thách thức. Khả đại không chỉ đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật năng tương tác giữa các hệ thống khác mà còn hỗ trợ kinh doanh dữ liệu như một nhau thường là một rào cản lớn, đặc biệt nguồn thu nhập bổ sung, đóng góp tích cực khi doanh nghiệp phải xử lý các hệ thống vào quá trình chuyển đổi số và tối ưu hóa kế thừa với các tiêu chuẩn dữ liệu không vận hành doanh nghiệp (Myler, 2017). đồng nhất. Chất lượng dữ liệu kém cũng làm giảm tính hiệu quả của quá trình phân 2.2. Các công nghệ tích hợp và chia sẻ dữ tích và xử lý tự động, làm cho dữ liệu liệu cho doanh nghiệp không còn độ tin cậy cao để đưa ra các quyết định quan trọng (Myler, 2017). Hơn 2.2.1. Công nghệ tích hợp dữ liệu nữa, chi phí lưu trữ, bảo mật, và quản lý dữ Tích hợp dữ liệu (Data Integration) là quá liệu cũng là yếu tố làm tăng đáng kể tổng trình kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác chi phí vận hành của doanh nghiệp. Việc nhau để tạo ra một nguồn thông tin duy bảo đảm quyền sở hữu dữ liệu và phạm nhất, giúp doanh nghiệp cải thiện quá trình vi pháp lý trong quá trình chia sẻ dữ liệu ra quyết định và tăng cường hiệu quả hoạt đòi hỏi phải có các cơ chế quản trị dữ liệu động. Quá trình này bao gồm thu thập, hiệu quả, nhằm đảm bảo tuân thủ các quy chuyển đổi và hợp nhất dữ liệu, sử dụng các định bảo mật và duy trì lợi thế cạnh tranh công cụ như ETL, API và kho dữ liệu để (Henriquez, 2020). đảm bảo tính nhất quán và chính xác của dữ Một trong những lo ngại lớn nhất của doanh liệu. Các hệ thống này giúp doanh nghiệp nghiệp là tuân thủ các quy định bảo mật truy cập thông tin dễ dàng và cải thiện khả dữ liệu, đặc biệt sau các vụ vi phạm quyền năng phân tích dữ liệu(IBM, 2023). riêng tư gần đây (Gartner, 2022). Các giải Một số công nghệ tích hợp dữ liệu phổ biến 34 Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng- Số 272- Năm thứ 26 (13)- Tháng 12. 2024
CHU THỊ HỒNG HẢI - TRIỆU THU HƯƠNG hiện nay: trong những kiến trúc phổ biến nhất là kiến Kho dữ liệu (Data Warehouse) trúc ba tầng (hoặc ba lớp) (Ponniah, 2012) Kho dữ liệu (Data Warehouse) là một hệ (Hình 1). thống lưu trữ dữ liệu được tối ưu hóa để hỗ Tầng thu thập dữ liệu (Data Acquisition trợ việc phân tích và ra quyết định. Nó là Layer): Tại tầng này, dữ liệu được thu thập nơi tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác và chuẩn bị để lưu trữ trong kho dữ liệu. nhau, sau đó tiến hành quá trình biến đổi, Tầng lưu trữ dữ liệu (Data Storage Layer): lọc, tích hợp và lưu trữ chúng trong một Dữ liệu sau khi đã được thu thập và chuẩn cấu trúc cơ sở dữ liệu có tổ chức (Ponniah, bị ở tầng thu thập dữ liệu được đưa vào lưu 2012). Kho dữ liệu là một khái niệm quan trữ. Tầng này là nơi lưu trữ tất cả thông tin trọng trong tích hợp và chia sẻ dữ liệu thu thập từ các nguồn dữ liệu khác nhau. doanh nghiệp. Về lĩnh vực tích hợp dữ liệu, Tầng cung cấp thông tin (Information kho dữ liệu là trung tâm lưu trữ, hỗ trợ quá Delivery Layer) hay tầng Phân tích và Báo trình ra quyết định, cung cấp báo cáo và cáo (Data Analysis and Reporting Layer): phân tích thị trường và cơ hội phát triển. cung cấp khả năng truy vấn, phân tích, và Về lĩnh vực chia sẻ dữ liệu, kho dữ liệu trích xuất thông tin từ kho dữ liệu để hỗ trợ tạo nền tảng cho việc chia sẻ dữ liệu, đảm quyết định quản lý, kinh doanh. bảo tính nhất quán và tin cậy. Như vậy, kho Tuy kiến trúc ba tầng là một trong những dữ liệu không chỉ là một nguồn tài nguyên kiến trúc phổ biến nhất, tùy theo vào mức quan trọng để hỗ trợ tích hợp dữ liệu và quá độ phức tạp và yêu cầu cụ thể về mặt nghiệp trình ra quyết định, mà còn là một công cụ vụ, nhưng cũng có những kiến trúc kho dữ mạnh mẽ để tạo điều kiện cho việc chia sẻ liệu với số tầng khác nhau. dữ liệu trong tổ chức và đảm bảo tính nhất Hồ dữ liệu (Data Lake) quán và tin cậy của thông tin. Hồ dữ liệu (Data Lake) là một kiểu hệ Mục tiêu chính của kho dữ liệu là cung cấp thống lưu trữ dữ liệu phát triển từ kho dữ một nguồn dữ liệu chất lượng và hiệu quả liệu, thường được tổ chức dưới dạng một cho việc phân tích kinh doanh, báo cáo, và cơ sở dữ liệu phân tán, được thiết kế để hỗ trợ ra quyết định. lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, Kiến trúc của kho dữ liệu có thể được thiết như các hệ thống ứng dụng, tác nghiệp, kế với nhiều tầng khác nhau, nhưng một cơ sở dữ liệu, dữ liệu từ mạng xã hội, hệ Nguồn: Ponniah (2012) Hình 1. Kiến trúc kho dữ liệu Số 272- Năm thứ 26 (13)- Tháng 12. 2024- Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng 35
Giải pháp tích hợp và chia sẻ dữ liệu cho các doanh nghiệp Việt Nam trong thời đại số Nguồn: Saurabh Gupta (2018) Hình 2. Kiến trúc hồ dữ liệu thống cảm biến, camera giám sát và các ESB: tệp dữ liệu… Dữ liệu bao gồm dữ liệu có - Phân tán: Loại bỏ những ràng buộc về cấu trúc, phi cấu trúc, và bán cấu trúc. Dữ triển khai hệ thống; dễ dàng thêm mới hay liệu trong hồ dữ liệu có thể được lưu trữ ở loại bỏ một ứng dụng khỏi hệ thống tích dạng thô, không được xác định trước, cho hợp bằng cách thêm mới interface hoặc loại phép người dùng truy cập dữ liệu theo cách bỏ interface của ứng dụng đó với ESB mà linh hoạt và không theo cấu trúc (Saurabh không ảnh hưởng đến các ứng dụng khác. Gupta, 2018). - Dựa trên việc trao đổi thông điệp Tương tự kho dữ liệu, kiến trúc của Hồ dữ (message): Tăng cường các liên kết mềm; liệu thường được mô tả là một mô hình ba các ứng dụng có thể dễ dàng liên kết với lớp: Lớp lưu trữ, Lớp xử lý, Lớp truy cập nhau ngay cả khi định dạng dữ liệu khác (Hình 2). nhau. Trục tích hợp dữ liệu ESB (Enterprise - Áp dụng nhiều chuẩn tích hợp: Để không Service Bus) bị phụ thuộc vào một chuẩn tích hợp cụ thể Trục tích hợp dữ liệu ESB (Enterprise nào và khuyến khích các thành phần khác Service Bus) được hình thành như một nhau tham gia vào hệ thống tích hợp. Ngoài công cụ để hỗ trợ việc tích hợp các ứng ra để phục vụ các yêu cầu về ứng dụng dụng lại với nhau. ESB có thể định nghĩa nghiệp vụ, ESB còn phải đáp ứng một số như một sản phẩm phần mềm giúp cho việc yêu cầu về tính ổn định; khả năng an ninh phát triển tích hợp ứng dụng và cung cấp hạ bảo mật; dễ dàng trong việc triển khai, quản tầng cần thiết để triển khai việc định tuyến, trị và giám sát hệ thống. Trình biên tập đồ biên dịch, và các chức năng tích hợp khác. họa phải được sử dụng cho việc triển khai Các đặc tính của một trục tích hợp dữ liệu các trường hợp tích hợp khác nhau, việc tích Nguồn: Hatex (2023) Hình 3. Giải pháp kết nối và chia sẻ thông tin dữ liệu 36 Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng- Số 272- Năm thứ 26 (13)- Tháng 12. 2024
CHU THỊ HỒNG HẢI - TRIỆU THU HƯƠNG Bảng 1. Bảng so sánh ưu/nhược điểm của kho/hồ dữ liệu và trục tích hợp dữ liệu ESB Nội Kho/hồ dữ liệu Trục tích hợp dữ liệu ESB dung Tính nhất quán: Kho/Hồ dữ liệu cung cấp một Tính linh hoạt và tức thời: Trục tích hợp trung tâm để lưu trữ và tổ chức dữ liệu từ các dữ liệu cho phép truyền tải và chuyển đổi nguồn khác nhau, giúp đảm bảo tính nhất quán và dữ liệu giữa các ứng dụng và dịch vụ một đồng nhất trong việc truy cập và sử dụng dữ liệu. cách linh hoạt, hiệu quả và tức thời. Phân tích và báo cáo: Kho/Hồ dữ liệu được tối ưu Tính di động: Trục tích hợp dữ liệu có thể hóa để hỗ trợ các hoạt động phân tích và báo cáo, được mở rộng và điều chỉnh dễ dàng để giúp tổ chức hiểu rõ hơn về thông tin và đưa ra thêm mới và thay đổi các ứng dụng và các quyết định kinh doanh thông minh. dịch vụ. Ưu điểm Tiết kiệm chi phí: So với việc xây dựng một Dễ quản lý: Kho/Hồ dữ liệu thường được tổ chức kho dữ liệu trung tâm, triển khai một trục một cách có cấu trúc và dễ quản lý, giúp giảm tích hợp dữ liệu bên trong tổ chức có thể thiểu sự phức tạp trong việc quản lý dữ liệu. đòi hỏi ít chi phí hơn và ít thời gian hơn. Chi phí: Xây dựng và duy trì một kho/hồ dữ liệu có Tính nhất quán: Trục tích hợp dữ liệu thể đòi hỏi một nguồn lực và chi phí đáng kể, bao không cung cấp một nơi trung tâm để lưu gồm cả việc xây dựng hạ tầng và triển khai các trữ và tổ chức dữ liệu, có thể dẫn đến tính quy trình và công cụ. nhất quán của dữ liệu không cao. Thời gian triển khai: Quá trình xây dựng và triển Khó khăn trong phân tích và báo cáo: Dữ khai một kho dữ liệu có thể mất nhiều thời gian và liệu phân tán trên nhiều hệ thống có thể công sức, đặc biệt là khi cần phải tích hợp dữ liệu làm cho việc phân tích và báo cáo trở nên từ nhiều nguồn khác nhau. phức tạp và không hiệu quả. Nhược điểm Khả năng mở rộng: Kho dữ liệu có thể đối mặt với Quản lý và bảo trì: Quản lý và bảo trì một các thách thức về khả năng mở rộng khi cần phải hệ thống trục tích hợp dữ liệu có thể đòi xử lý một lượng dữ liệu lớn hơn và đáp ứng nhu hỏi kiến thức và kỹ năng chuyên môn cao. cầu ngày càng tăng về phân tích và báo cáo. Lựa chọn giữa Kho/Hồ dữ liệu và trục tích hợp dữ liệu ESB: - Nếu tổ chức đặt trọng tâm về dữ liệu để phân tích và lập báo cáo cáo, cần tính nhất quán dữ liệu và có nguồn lực và ngân sách đủ, việc xây dựng một Kho/Hồ dữ liệu có thể là lựa chọn tốt. - Nếu tổ chức đặt trọng tâm vào tính linh hoạt, giao tiếp dữ liệu nhanh cho các ứng dụng và tiết kiệm chi phí, hoặc chưa có nguồn lực đủ để triển khai một kho/hồ dữ liệu, việc sử dụng một trục tích hợp dữ liệu có thể là lựa chọn phù hợp hơn. Bên cạnh đó, cần xem xét nhu cầu tích hợp các dịch vụ bên trong và bên ngoài tổ chức, nếu có nhu cầu này thì việc xây dựng trục tích hợp dữ liệu là phương án tối ưu. Nguồn: Tổng hợp của nhóm nghiên cứu hợp về mặt logic có thể được mô hình hóa trao đổi hoặc cung cấp quyền truy cập vào chỉ với việc “kéo và thả”, và các đoạn mã dữ liệu giữa các cá nhân, tổ chức, hoặc hệ lệnh tương ứng sẽ tự động được sinh ra. thống. Mục tiêu của chia sẻ dữ liệu là tối Nhận xét các công nghệ tích hợp ưu hóa việc sử dụng thông tin, tăng cường Cả hai phương án xây dựng Kho/Hồ dữ hợp tác, và thúc đẩy ra quyết định dựa trên liệu và trục tích hợp dữ liệu ESB đều có dữ liệu. Dữ liệu có thể được chia sẻ qua thể được sử dụng để giải quyết vấn đề tích nhiều hình thức khác nhau như API, kho hợp dữ liệu trong tổ chức. Bảng 1 đưa ra dữ liệu, hoặc nền tảng đám mây, đảm bảo các nội dung chính để so sánh, đánh giá tính bảo mật và tuân thủ các quy định về hai công nghệ này khi thực hiện triển khai quyền riêng tư. Chia sẻ dữ liệu không chỉ trong doanh nghiệp. giúp cải thiện hiệu quả vận hành mà còn tạo ra cơ hội hợp tác mới giữa các doanh 2.2.2. Công nghệ chia sẻ dữ liệu nghiệp và tổ chức (IBM, 2023). Chia sẻ dữ liệu (Data Sharing) là quá trình Chia sẻ dữ liệu có nhiều hình thức như: Số 272- Năm thứ 26 (13)- Tháng 12. 2024- Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng 37
38 Bảng 2. So sánh khía cạnh công nghệ của các giải pháp chia sẻ dữ liệu Openda- Epimor- Công nghệ/tiêu chí DataPace Omnisient LeapYear DataShareFair iGrant tasoft phics Khả năng hệ thống + + + + - + + Cơ chế bảo mật + + + + + + + Khả năng mở rộng hệ thống + + + + + + - Các phương pháp bảo mật dữ liệu - + - + - + + Cơ chế quản trị dữ liệu - - + - - + - Mô hình hóa dữ liệu thành dạng cấu trúc - + + - + + - Khả năng tương tác dữ liệu - + + - + + - Khả năng truy cập dữ liệu - + + - + + + Khả năng tìm thấy dữ liệu - + + - + + + Chính thức hóa các thỏa thuận pháp lý + - - + - + - Môi trường dễ sử dụng - + + + - + + Các thành phần/mô-đun chuyên dụng cho các tính + + + + + + + năng Bao gồm các ràng buộc cần thiết - + + - + + - Công cụ quản lý và giám sát + + + - + + + Giải pháp tài liệu hóa + - + + + + + Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng- Số 272- Năm thứ 26 (13)- Tháng 12. 2024 Hỗ trợ trả phí 24/7 - - + + + - - Phiên bản dùng thử - - + - - - - Sự đóng góp cho cộng đồng - - + - - - + Nguồn: Calancea (2022) Giải pháp tích hợp và chia sẻ dữ liệu cho các doanh nghiệp Việt Nam trong thời đại số
CHU THỊ HỒNG HẢI - TRIỆU THU HƯƠNG chia sẻ dữ liệu bên ngoài doanh nghiệp, tìm hiểu kỹ các nền tảng chia sẻ dữ liệu là giữa doanh nghiệp với khách hàng (B2C), vô cùng quan trọng. doanh nghiệp với chính phủ (B2G) và đặc biệt là doanh nghiệp với doanh nghiệp 3. Phương pháp nghiên cứu để đề xuất (B2B). Những thách thức lớn trong chia sẻ giải pháp tích hợp và chia sẻ dữ liệu cho dữ liệu hiện nay không chỉ dừng lại trong doanh nghiệp ở Việt Nam việc chia sẻ dữ liệu B2C, B2G mà đó là vấn đề chia sẻ dữ liệu B2B nhằm tạo ra một thị Nghiên cứu này sử dụng hai phương pháp trường liên kết kinh doanh. chính: phân tích tài liệu và phỏng vấn Nhờ sự tồn tại của nhiều giải pháp chia sẻ chuyên gia. Cả hai phương pháp này được dữ liệu khác nhau đã tạo điều kiện thuận lựa chọn nhằm cung cấp cái nhìn toàn diện lợi cho việc lựa chọn các giải pháp tối ưu từ cơ sở lý thuyết đến thực tiễn về tích hợp cho việc chia sẻ dữ liệu giữa các doanh và chia sẻ dữ liệu trong doanh nghiệp Việt nghiệp. Hiện nay, hầu hết các nền tảng Nam, từ đó đề xuất các giải pháp phù hợp chia sẻ dữ liệu đều dựa trên hai công nghệ và khả thi. chính: công nghệ chuỗi khối (Blockchain) và công nghệ đám mây (Cloud). Những 3.1. Phân tích tài liệu công nghệ này không chỉ đảm bảo tính an toàn và bảo mật mà còn giúp tối ưu hóa quy Phân tích tài liệu được thực hiện nhằm trình kinh doanh và tăng cường hiệu quả tổng hợp và đánh giá các kết quả nghiên hoạt động (Calancea C. G., 2022). Bảng 2 cứu đã công bố về tích hợp và chia sẻ dữ so sánh các công nghệ chia sẻ dữ liệu được liệu. Nguồn tài liệu bao gồm các báo cáo đặc biệt quan tâm hiện nay với tập hợp các của các tổ chức quốc tế uy tín như IBM, tiêu chí kỹ thuật có liên quan, nhằm làm Gartner, và các công trình nghiên cứu từ cơ sở để doanh nghiệp có thể lựa chọn cho các tạp chí khoa học chuyên ngành về công hoạt động chia sẻ dữ liệu của mình. nghệ thông tin và quản lý dữ liệu. Phương Từ kết quả trong Bảng 1 có thể thấy, pháp này tập trung vào các nội dung sau: Opendatasoft là một nền tảng chia sẻ dữ - Lợi ích của tích hợp và chia sẻ dữ liệu liệu tiềm năng, cho phép doanh nghiệp trao trong việc tối ưu hóa hoạt động, cải thiện đổi dữ liệu an toàn và có cấu trúc, với hỗ ra quyết định, và nâng cao khả năng cạnh trợ và tài liệu đầy đủ. Tuy nhiên, thiếu cơ tranh của doanh nghiệp. chế bảo mật tích hợp có thể gây rủi ro pháp - Các thách thức phổ biến liên quan đến lý nếu dữ liệu nhạy cảm bị lộ. Trong khi khả năng tương tác giữa các hệ thống, tiêu đó, DataShareFair, giải pháp khắc phục các chuẩn hóa dữ liệu, chất lượng dữ liệu, và vấn đề bảo mật của Opendatasoft và vượt vấn đề bảo mật khi chia sẻ dữ liệu. qua các trở ngại kỹ thuật và pháp lý, nhưng - Các công nghệ hiện đại hỗ trợ tích hợp và cần cải thiện hỗ trợ và tương tác cộng đồng. chia sẻ dữ liệu, bao gồm ETL, Enterprise Cuối cùng, công nghệ Omnisient, cung cấp Service Bus (ESB), Data Lake, Data bộ tính năng đầy đủ cho việc tích hợp và Warehouse, và các giải pháp đám mây. tận dụng dữ liệu, nhưng thiếu cơ chế quản Phân tích tài liệu này giúp xây dựng nền trị và tài liệu hỗ trợ. tảng lý thuyết cho nghiên cứu và làm cơ sở Để đảm bảo chia sẻ dữ liệu thành công, để phát triển nội dung phỏng vấn, đảm bảo thúc đẩy sự tự tin trong chia sẻ dữ liệu và các vấn đề cần thảo luận trong quá trình đem lại lợi nhuận cho doanh nghiệp, việc phỏng vấn chuyên gia sẽ bám sát thực tiễn Số 272- Năm thứ 26 (13)- Tháng 12. 2024- Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng 39
Giải pháp tích hợp và chia sẻ dữ liệu cho các doanh nghiệp Việt Nam trong thời đại số và đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp. Nội dung phỏng vấn được phát triển dựa trên kết quả phân tích tài liệu và được chia 3.2. Phỏng vấn chuyên gia thành các nhóm câu hỏi chính: Thực tiễn triển khai công nghệ tích hợp dữ liệu; thách Phương pháp phỏng vấn chuyên gia được thức khi tích hợp dữ liệu và chia sẻ; Bảo sử dụng nhằm thu thập quan điểm thực tiễn mật và quản lý dữ liệu; Tính pháp lý; Giải từ các chuyên gia có kinh nghiệm trong pháp cho doanh nghiệp Việt Nam trong bối lĩnh vực công nghệ thông tin, quản lý dữ cảnh doanh nghiệp tại Việt Nam, với các liệu và bảo mật. Các buổi phỏng vấn được yếu tố đặc thù về kỹ thuật và pháp lý. thực hiện trong thời gian 4 tháng, với mỗi buổi kéo dài từ 1-2 giờ. Quy trình phỏng 3.3. Phương pháp xử lý dữ liệu phỏng vấn vấn đã được thiết kế cẩn thận nhằm đảm bảo tính khách quan và chất lượng dữ liệu Tất cả các buổi phỏng vấn đều được ghi thu thập được. âm và ghi chép lại với sự đồng ý của các Mẫu phỏng vấn chuyên gia. Sau khi thu thập dữ liệu, nhóm Nhóm nghiên cứu đã lựa chọn 14 chuyên gia nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích có kinh nghiệm trong các lĩnh vực liên quan nội dung để xác định các mẫu thông tin đến tích hợp và chia sẻ dữ liệu. Mẫu phỏng quan trọng và làm rõ các chủ đề chính. Dữ vấn được chọn lọc để đảm bảo đại diện cho liệu từ các buổi phỏng vấn sau đó được đối nhiều ngành nghề và vai trò khác nhau với: 5 chiếu với kết quả phân tích tài liệu để đảm chuyên gia công nghệ thông tin làm việc tại bảo tính nhất quán và độ tin cậy cho các các công ty phát triển phần mềm và hệ thống giải pháp được đề xuất. quản lý dữ liệu lớn; 4 chuyên gia quản lý vận hành, phát triển hệ thống dữ liệu từ các ngân 4. Kết quả nghiên cứu và giải pháp tích hàng như VietinBank, BIDV, HSBC, Ngân hợp và chia sẻ dữ liệu đề xuất cho các hàng Nhà nước; 2 chuyên gia từ các cơ quan doanh nghiệp Việt Nam chính phủ, đặc biệt là các cơ quan chịu trách nhiệm quản lý và điều hành chính sách dữ 4.1. Kết quả nghiên cứu liệu như: Bộ Thông tin và Truyền thông, Bộ Tài nguyên và Môi trường; 3 chuyên gia bảo Trên cơ sở quá trình phân tích tài liệu và mật dữ liệu từ các tập đoàn công nghệ quốc phỏng vấn chuyên gia đã cho thấy một thực tế, chịu trách nhiệm triển khai về bảo mật trạng đáng lo ngại trong các doanh nghiệp thông tin và tuân thủ pháp lý trong việc chia Việt Nam liên quan đến tích hợp và chia sẻ dữ liệu cho một số ngân hàng và doanh sẻ dữ liệu. Mặc dù các doanh nghiệp đã nghiệp lớn ở Việt Nam như: IBM, Gartner, bắt đầu nhận thức được tầm quan trọng Oracle. Việc lựa chọn mẫu phỏng vấn được của chuyển đổi số, nhưng chưa thực sự thực hiện dựa trên nguyên tắc dừng phỏng hiểu thấu đáo lợi ích chiến lược của việc vấn khi không có thêm thông tin mới. Sau tích hợp và chia sẻ dữ liệu trong việc nâng khi phỏng vấn 14 chuyên gia, nhóm nghiên cao hiệu quả kinh doanh và tối ưu hóa các cứu nhận thấy rằng các vấn đề và giải pháp quyết định dựa trên dữ liệu. đã được đề cập đầy đủ và không có thêm Qua các cuộc phỏng vấn, nhiều chuyên gia thông tin mới xuất hiện từ các chuyên gia đã nhận xét rằng các doanh nghiệp chưa cuối cùng. nắm bắt đầy đủ về các công nghệ hiện Nội dung và câu hỏi phỏng vấn đại trong việc tích hợp dữ liệu, như ETL 40 Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng- Số 272- Năm thứ 26 (13)- Tháng 12. 2024
CHU THỊ HỒNG HẢI - TRIỆU THU HƯƠNG (Extract, Transform, Load), Enterprise năng phân tích và ra quyết định dựa trên dữ Service Bus (ESB), và các giải pháp lưu trữ liệu tổng thể. Điều này đặc biệt quan trọng trên nền tảng đám mây. Điều này dẫn đến trong bối cảnh thị trường cạnh tranh mạnh tình trạng doanh nghiệp vẫn phụ thuộc vào mẽ, nơi mà khả năng sử dụng dữ liệu để dự các phương pháp truyền thống, gây khó đoán xu hướng và đưa ra quyết định chiến khăn trong việc đồng bộ hóa và tích hợp lược là yếu tố quyết định sự thành công của dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Sự thiếu doanh nghiệp. hụt kiến thức về công nghệ này còn làm gia Tóm lại, nghiên cứu đã chỉ ra rằng hầu hết tăng chi phí vận hành và hạn chế khả năng các doanh nghiệp tại Việt Nam chưa thực tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả. sự nhận thức rõ lợi ích mà tích hợp và chia Bên cạnh đó, quy trình thực hiện tích hợp sẻ dữ liệu có thể mang lại. Họ thiếu các dữ liệu tại các doanh nghiệp cũng chưa chiến lược dữ liệu dài hạn, không có quy được xây dựng một cách rõ ràng và có hệ trình tích hợp rõ ràng, và chưa áp dụng các thống. Nhiều doanh nghiệp không có một công nghệ hiện đại để khai thác tối đa tiềm quy trình chuẩn để thu thập, xử lý, và quản năng của dữ liệu. Đây là những rào cản cần lý, chia sẻ dữ liệu một cách nhất quán giữa được khắc phục để doanh nghiệp có thể các bộ phận. Điều này không chỉ làm giảm chuyển đổi số thành công và tạo ra giá trị tính hiệu quả của việc sử dụng dữ liệu, mà bền vững từ dữ liệu của mình. còn tạo ra những rào cản trong việc chia sẻ dữ liệu với các đối tác, đặc biệt là trong môi 4.2. Giải pháp tích hợp và chia sẻ dữ liệu trường kinh doanh đa dạng và phức tạp. đề xuất cho các doanh nghiệp Việt Nam Một vấn đề nghiêm trọng khác là nhiều doanh nghiệp chưa thực sự xem dữ liệu Từ việc tổng quan tài liệu và xin ý kiến là tài sản chiến lược của tổ chức. Họ chưa chuyên gia đã giúp nhóm tác giả có cái nhìn phát triển được chiến lược dữ liệu toàn toàn diện hơn về vấn đề tích hợp và chia sẻ diện, coi dữ liệu là một yếu tố quan trọng dữ liệu trong doanh nghiệp. Bên cạnh đó, trong chiến lược phát triển tổng thể của nhóm tác giả cũng dựa trên các nguyên tắc doanh nghiệp. Điều này dẫn đến việc thiếu cơ bản trong quản lý dữ liệu để làm căn cứ hụt một khung quản lý dữ liệu rõ ràng, đề xuất giải pháp. Giải pháp đề xuất là quy không có các quy định và chính sách cụ trình 12 bước, các bước này bao gồm giai thể để bảo vệ và khai thác dữ liệu. Kết quả đoạn tích hợp dữ liệu, từ việc xác định nhu là, dữ liệu không được tận dụng để phục cầu, lựa chọn công nghệ, đến triển khai và vụ mục tiêu kinh doanh dài hạn, và doanh kiểm thử, tiếp theo là giai đoạn chia sẻ dữ nghiệp cũng không thể khai thác được toàn liệu, bao gồm việc thiết lập quy tắc, chọn bộ tiềm năng của dữ liệu trong việc hỗ trợ công nghệ, và thực hiện chia sẻ. Quy trình ra quyết định. này đảm bảo tính toàn diện và có thể áp Thêm vào đó, chiến lược dữ liệu tại nhiều dụng trong nhiều loại hình doanh nghiệp doanh nghiệp chưa được gắn kết chặt chẽ để tối ưu hóa quản lý và sử dụng dữ liệu với chiến lược kinh doanh tổng thể của tổ hiệu quả. chức. Dữ liệu hiện đang được quản lý và sử Giai đoạn tích hợp dữ liệu dụng theo từng bộ phận, dẫn đến tình trạng Gồm 06 pha: rời rạc trong cách tiếp cận và triển khai các - Xác định nhu cầu dữ liệu của doanh giải pháp dữ liệu. Việc này không chỉ làm nghiệp: Pha này tập trung thu thập và đánh giảm giá trị của dữ liệu mà còn hạn chế khả giá các yêu cầu kinh doanh để xác định dữ Số 272- Năm thứ 26 (13)- Tháng 12. 2024- Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng 41
Giải pháp tích hợp và chia sẻ dữ liệu cho các doanh nghiệp Việt Nam trong thời đại số Nguồn: Đề xuất của Nhóm nghiên cứu Hình 4. Quy trình tích hợp và chia sẻ dữ liệu cho các doanh nghiệp Việt Nam liệu cần tích hợp, phục vụ mục đích khai kế kiến trúc tích hợp, đào tạo và hỗ trợ thác của doanh nghiệp. Các vấn đề quan người dùng, quản lý và duy trì. tâm gồm: tích hợp dữ liệu theo chu kỳ hay - Kiểm thử và đánh giá: Thực hiện kiểm thời gian thực, tuân theo mô hình dữ liệu thử kỹ lưỡng để đảm bảo tích hợp dữ liệu mới, và đích đến của dữ liệu tích hợp. hoạt động như mong đợi; đánh giá hiệu - Xác định các nguồn dữ liệu tích hợp: suất, tính đúng đắn và tính ổn định của hệ Phân tích nhu cầu dữ liệu doanh nghiệp thống sau khi triển khai. và xác định các nguồn dữ liệu tích hợp từ Giai đoạn chia sẻ dữ liệu bên trong và bên ngoài tổ chức. Việc tích Gồm 06 pha: hợp cần xem xét kỹ các nguồn dữ liệu để - Xác định các nguồn dữ liệu: Là việc tăng cường độ phủ và chiều sâu, hỗ trợ chuẩn bị dữ liệu cho quá trình chia sẻ, các hoạt động điều hành và ra quyết định trong dữ liệu được chuẩn bị cần đáp ứng yêu cầu doanh nghiệp. của các bên liên quan và được chuẩn hóa. - Lựa chọn công nghệ tích hợp: Khi lựa - Thiết lập quy tắc thỏa thuận: Làm rõ các chọn công nghệ, doanh nghiệp nên quan tâm vấn đề pháp lý có liên quan, các chủ đề về đến sự phù hợp với nhu cầu kinh doanh, khả quyền truy cập vào dữ liệu được đề cập và năng mở rộng, tính tương thích, bảo mật, dễ chính sách sử dụng dữ liệu được quan tâm. quản lý, hỗ trợ dịch vụ, và chi phí. - Lập kế hoạch trao đổi: Là lập kế hoạch - Thiết kế tích hợp dữ liệu: Thiết kế tích cho quá trình giao dịch dữ liệu gồm quá hợp dữ liệu cần đảm bảo tạo nguồn dữ liệu trình phân tích dữ liệu nhằm xem xét tính đáng tin cậy, tối ưu hóa quyết định, nâng nhất quán của dữ liệu được thực hiện, tiếp cao hiệu suất, phản ứng nhanh, có cái nhìn đó các ánh xạ dữ liệu từ nguồn sang đích toàn diện về doanh nghiệp, và tăng cường được thực hiện. linh hoạt, mở rộng. - Nhận phản hồi: Là trả lời các truy vấn - Triển khai tích hợp dữ liệu: Khi triển khai và cập nhật dữ liệu, sau đó kiểm tra xem thiết kế tích hợp dữ liệu, cần kiểm tra mục dữ liệu được chuyển đổi có mang thông tin tiêu và yêu cầu, phân tích và chuẩn bị dữ tương tự sau khi chuyển sang lược đồ đích liệu, kiểm tra sự phù hợp công nghệ, thiết hay không. 42 Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng- Số 272- Năm thứ 26 (13)- Tháng 12. 2024
CHU THỊ HỒNG HẢI - TRIỆU THU HƯƠNG - Lựa chọn công nghệ chia sẻ: Khi lựa một yếu tố quan trọng. Quy trình chia sẻ chọn công nghệ doanh nghiệp nên quan dữ liệu đặt ra nhiều thách thức về an toàn tâm tới các vấn đề: Công nghệ phù hợp với thông tin và tuân thủ các quy định bảo mật. nhu cầu kinh doanh của doanh nghiệp; khả Bất kỳ lỗ hổng nào trong quy trình này đều năng mở rộng; tính tương thích; tính bảo có thể dẫn đến rủi ro mất mát hoặc rò rỉ dữ mật; dễ quản lý; hỗ trợ và dịch vụ; chi phí. liệu, ảnh hưởng nghiêm trọng đến uy tín và - Thực hiện chia sẻ: Thực hiện các phản hồi hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. đến các bên liên quan của quá trình chia sẻ Thứ tư, về chất lượng dữ liệu: Tích hợp dữ dữ liệu. Quá trình này sẽ ghi nhật ký các liệu từ nhiều nguồn khác nhau thường gặp báo cáo của các bên về quá trình chia sẻ dữ khó khăn trong việc đảm bảo chất lượng liệu thành công. dữ liệu, do dữ liệu có thể không đồng nhất Quy trình 12 bước cung cấp một khuôn khổ về định dạng, ngữ nghĩa, và độ chính xác. chi tiết, toàn diện và thực tiễn để doanh Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải đầu tư nghiệp không chỉ quản lý hiệu quả dữ liệu nhiều vào việc làm sạch và chuẩn hóa dữ mà còn có thể chia sẻ dữ liệu một cách an liệu trước khi tích hợp và chia sẻ. toàn, tăng cường hợp tác và phát triển bền Thứ năm, thời gian triển khai dài: Quy trình vững trong môi trường kinh doanh số hóa. 12 bước mặc dù rõ ràng và chi tiết, nhưng Mặc dù quy trình 12 bước về tích hợp và việc triển khai có thể mất nhiều thời gian, chia sẻ dữ liệu mang lại nhiều lợi ích cho đặc biệt đối với các tổ chức có hệ thống doanh nghiệp. Bên cạnh đó vẫn tồn tại một dữ liệu phức tạp. Việc xác định nhu cầu, số hạn chế cần lưu ý như: lựa chọn công nghệ, thiết kế, triển khai, và Thứ nhất, về chi phí triển khai: Việc thiết kiểm thử có thể kéo dài và ảnh hưởng đến lập và duy trì hệ thống tích hợp và chia sẻ khả năng đáp ứng nhanh với sự thay đổi dữ liệu đòi hỏi một khoản chi phí lớn, bao của thị trường. gồm cả chi phí phần cứng, phần mềm, và Thứ sáu, sự phụ thuộc vào công nghệ: Quy đào tạo nhân viên. Đặc biệt đối với các trình này dựa trên việc lựa chọn công nghệ doanh nghiệp vừa và nhỏ, việc đầu tư vào phù hợp cho tích hợp và chia sẻ dữ liệu. công nghệ tích hợp như ETL, ESB hoặc các Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp lựa chọn hệ thống kho dữ liệu có thể là một thách công nghệ không đáp ứng đầy đủ yêu cầu thức tài chính đáng kể. hoặc không thể mở rộng, họ có thể phải đối Thứ hai, về khả năng mở rộng và tính linh mặt với vấn đề về hiệu suất, bảo trì và nâng hoạt: Quy trình tích hợp và chia sẻ dữ liệu cấp sau này. yêu cầu các doanh nghiệp phải xác định Tóm lại, để quy trình này thực sự hiệu quả, nhu cầu dữ liệu và công nghệ phù hợp ngay doanh nghiệp cần phải giải quyết các hạn từ đầu. Tuy nhiên, thị trường và nhu cầu chế liên quan đến chi phí, bảo mật, thời doanh nghiệp thay đổi nhanh chóng, điều gian triển khai và khả năng mở rộng để này có thể làm cho hệ thống tích hợp hiện đảm bảo tính bền vững và linh hoạt trong tại trở nên không còn phù hợp hoặc gặp quản lý dữ liệu. khó khăn khi mở rộng. Việc nâng cấp hoặc điều chỉnh các công nghệ tích hợp và chia 5. Kết luận sẻ có thể mất nhiều thời gian và nguồn lực. Thứ ba, bảo mật và tuân thủ quy định: Dữ Tích hợp và chia sẻ dữ liệu không chỉ là liệu hiện nay được xem là tài sản quan trọng yếu tố then chốt trong quá trình chuyển đổi của doanh nghiệp, do đó bảo mật dữ liệu là số, mà còn đóng vai trò quan trọng trong Số 272- Năm thứ 26 (13)- Tháng 12. 2024- Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng 43
Giải pháp tích hợp và chia sẻ dữ liệu cho các doanh nghiệp Việt Nam trong thời đại số việc tăng cường khả năng cạnh tranh và cải doanh nghiệp Việt Nam không chỉ quản lý thiện hiệu quả quản lý của doanh nghiệp. tốt dữ liệu mà còn có thể chia sẻ dữ liệu Với các nội dung trình bày ở phần trên, một cách an toàn, hiệu quả. nghiên cứu đã đạt được mục tiêu đặt ra, Các kết quả thu được từ quá trình phỏng cụ thể là phân tích được tầm quan trọng và vấn chuyên gia và tổng hợp tài liệu đã giúp thách thức của việc tích hợp và chia sẻ dữ khẳng định rằng, việc áp dụng quy trình liệu, đồng thời đề xuất một quy trình chi này không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu tiết để thực hiện quá trình tích hợp và chia hóa hoạt động kinh doanh mà còn thúc đẩy sẻ dữ liệu cho doanh nghiệp Việt Nam. quá trình chuyển đổi số thành công. Tuy Quy trình 12 bước mà nghiên cứu đề xuất nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra một số thách bao gồm hai giai đoạn chính: giai đoạn tích thức như chi phí triển khai và bảo mật dữ hợp dữ liệu và giai đoạn chia sẻ dữ liệu, liệu, đòi hỏi doanh nghiệp cần có các chiến từ việc xác định nhu cầu dữ liệu, thiết lập lược linh hoạt và đầu tư dài hạn để đảm bảo công nghệ, đến triển khai và kiểm thử. Quy tính bền vững trong tương lai. ■ trình này đảm bảo tính toàn diện, giúp các Tài liệu tham khảo Abbas, A. E. (2021). Business data sharing through data marketplaces: A systematic literature review. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 16(6), 3321–3339. https://doi.org/10.3390/jtaer16070180 Alboaie, C. G. (2021). Techniques to improve B2B data governance using FAIR principles. Mathematics, 9(4), 301. https://doi.org/10.3390/math9040301 Alboaie, L. (2017). Towards a smart society through personal assistants employing executable choreographies. In G. Vossen, R. Tuunanen, & G. Lawrence (Eds.), Information systems development: Advances in methods, tools, and management (pp. 321–330). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-43000-5_21 Androulaki, E. B. (2018). Hyperledger fabric: A distributed operating system for permissioned blockchains. In Proceedings of the Thirteenth EuroSys Conference (pp. 1–15). ACM Press. https://doi.org/10.1145/3190508.3190538 Arnaud, F. P. (2017). From core referencing to data re-use: Two French national initiatives to reinforce paleodata stewardship. In Proceedings of the 5th PAGES Open Science Meeting (pp. 103–110). Avirutha, A. A. (2021). ASEAN in digital economy: Opportunities and challenges. Journal of ASEAN PLUS Studies, 2(1), 17–25. BIDV (2023). Hành trình chuyển đổi BIDV Core Banking và những điều “lần đầu tiên” thực hiện. https://bidv.com.vn/ bidv/tin-tuc/tin-ve-bidv/hanh-trinh-chuyen-doi-bidv-core-banking-va-nhung-dieu-lan-dau-tien-thuc-hien Calancea, C. G. (2019). A SwarmESB based architecture for a European healthcare insurance system in compliance with GDPR. In Proceedings of the 19th International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies (pp. 261–267). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-13-5907-1_27 Calancea, C. G. (2022). A review on business-to-business data sharing technical solutions. International Journal on Optimization and Applications, 17(2), 145–162. Castro, M., & Liskov, B. (1999). Practical Byzantine fault tolerance. In Proceedings of the Third Symposium on Operating Systems Design and Implementation (pp. 173–186). USENIX Association. Commission, E. (2021). INSPIRE glossary. European Commission. https://inspire.ec.europa.eu/glossary Datapace. (2020). Datapace. https://datapace.io Dwork, C. (2008). Differential privacy: A survey of results. In Proceedings of the 5th International Conference on Theory and Applications of Models of Computation (pp. 1–19). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978- 3-540-79228-4_1 Epimorphics. (2020). Epimorphics. https://www.epimorphics.com/services/ Everis Benelux, C. A. (2018). Study on data sharing between companies in Europe. European Union: European Commission, Directorate-General of Communications Networks, Content & Technology. Gartner. (2019). Building a comprehensive data governance program. Gartner. https://www.gartner.com/en/ documents/3956689 Gartner. (2020). Data sharing is a business necessity to accelerate digital business. Gartner. https://www.gartner.com/ en/documents/3993891 44 Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng- Số 272- Năm thứ 26 (13)- Tháng 12. 2024
CHU THỊ HỒNG HẢI - TRIỆU THU HƯƠNG Gartner. (2021). New B2B buying journey & its implication for sales. Gartner. https://www.gartner.com/en/sales/ insights/b2b-buying-journey Gartner. (2022). Data governance frameworks and challenges. Gartner. https://www.gartner.com/peer-community/ oneminuteinsights/data-governance-frameworks-challenges-hbo GlobalData. (2023). HSBC – Digital transformation strategies. GlobalData. https://www.globaldata.com/store/report/ hsbc-enterprise-tech-analysis/ Gormley, C., & Tong, Z. (2015). Elasticsearch: The definitive guide: A distributed real-time search and analytics engine. O’Reilly Media. Group, H.-L. E. (2020). Towards a European strategy on business-to-government data sharing for the public interest. European Union. Henriquez, M. (2020). The top 10 data breaches of 2020. Securitymagazine. https://www.securitymagazine.com/ articles/94076-the-top-10-data-breaches-of-2020 Jiang, X. (2021). Digital economy in the post-pandemic era. Journal of Chinese Economic and Business Studies, 19(3), 333–339. https://doi.org/10.46254/AU02.20230060 Nkuna, J., & Henriquez, J. (2023). The integration of Toyota production system (TPS) and lean operations. IEOM Society International, 166-172. https://doi.org/10.46254/AU02.20230060 LCubed AB, S. (2021). Unlock the value of personal data in your digitalisation journey. iGrant.io. https://igrant.io/ LeapYear. (2020). The LeapYear platform. https://leapyear.io/product Link, G. J. (2017). Contemporary issues of open data in information systems research: Considerations and recommendations. Association for Information Systems. https://doi.org/10.17705/1CAIS.04125 Myler, L. (2017). Data sharing can be a catalyst for B2B innovation. Forbes. https://www.forbes.com/sites/ larrymyler/2017/09/11/data-sharing-can-be-a-catalyst-for-b2b-innovation/?sh=c23034c27dea Omnisient. (2024). Ominisient: How our platform works. Omnisient. https://omnisient.com/secure-data-collaboration- how-it-works/ Opendatasoft. (2024). Opendatasoft: Leading solution for data sharing. Opendatasoft. https://www.opendatasoft.com/en/ share-your-data-experiences/ Rymarczyk, J. (2020). Technologies, opportunities and challenges of the industrial revolution 4.0: Theoretical considerations. Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, 19(4), 185–198. https://doi.org/10.15678/ EBER.2020.080110 Sedayao, J. B. (2014). Making big data, privacy, and anonymization work together in the enterprise: Experiences and issues. In Proceedings of the 2014 IEEE International Congress on Big Data (pp. 601–607). IEEE. https://doi. org/10.1109/BigData.Congress.2014.92 Ta, H. E. (2015). Business-to-consumer (B2C) collaboration: Rethinking the role of consumers in supply chain management. Journal of Business Logistics, 36(1), 20–35. https://doi.org/10.1111/jbl.12083 Tepco. (2020). Smart meter project. https://www.tepco.co.jp/en/pg/development/domestic/smartmeter-e.html The OAuth 2.0 Authorization Framework. (2012). Retrieved from https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc6749 Uzialko, A. (2024). What is B2B? Business News Daily. https://www.businessnewsdaily.com/5000-what-is-b2b.html Vietcombank. (2024). Vietcombank – Dẫn đầu xu hướng chuyển đổi số thông qua kết nối hệ thống ERP của Doanh nghiệp. Tapchitoaan.vn. https://tapchitoaan.vn/vietcombank-%E2%80%93-dan-dau-xu-huong-chuyen-doi-so- thong-qua-ket-noi-he-thong-erp-cua-doanh-nghiep11108.html Viettinbank. (2023). Tích hợp dữ liệu để có hiệu quả cao nhất. Tinnhanhchungkhoan. https://www.tinnhanhchungkhoan. vn/tich-hop-du-lieu-de-co-hieu-qua-cao-nhat-post323482.html Vinamilk. (2022). Vinamilk and its transformation from ERP. 3ssoft.com.vn. https://3ssoft.com.vn/blog-en/vinamilk- and-its-transformation-from-erp/ Vocabulary, D. C. (2020). Data catalog vocabulary.W3C. https://www.w3.org/TR/vocab-dcat-2/ Số 272- Năm thứ 26 (13)- Tháng 12. 2024- Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng 45