Dữ liệu được ví như “mỏ vàng” của mọi doanh nghiệp, tuy nhiên, việc khai thác “mỏ vàng” này chưa bao giờ là dễ dàng khi dữ liệu ngày càng trở nên khổng lồ, phức tạp và phân mảnh. Để giải quyết bài toán hóc búa này, một nền tảng phân tích hợp nhất đã ra đời và nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn vàng trong ngành. Đó chính là Databricks. Bài viết này sẽ đi sâu vào mọi khía cạnh của Databricks, từ các tính năng cốt lõi, kiến trúc nền tảng đến những lợi ích kinh doanh thực tiễn, giúp bạn hiểu tại sao đây là giải pháp dữ liệu mà bất kỳ doanh nghiệp hiện đại nào cũng cần biết.
Các tính năng chính của Databricks
Databricks không chỉ là một công cụ đơn lẻ mà là một hệ sinh thái toàn diện, cung cấp một loạt các tính năng ưu việt giúp nó trở thành lựa chọn hàng đầu cho các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu.
Khả năng mở rộng vượt trội (Quy mô)
Được xây dựng trên nền tảng Apache Spark, công cụ xử lý dữ liệu phân tán hàng đầu thế giới, Databricks có khả năng xử lý khối lượng công việc dữ liệu khổng lồ một cách dễ dàng. Kiến trúc của nó cho phép các cụm tính toán (clusters) tự động co giãn theo nhu cầu, giúp doanh nghiệp xử lý từ gigabyte đến petabyte dữ liệu mà không cần lo lắng về giới hạn hạ tầng, đảm bảo hiệu suất luôn ở mức tối ưu.
Tính linh hoạt đa ngôn ngữ
Một trong những điểm mạnh nhất của Databricks là tính linh hoạt, cho phép các đội ngũ khác nhau làm việc trên cùng một nền tảng. Người dùng có thể chạy mã bằng các ngôn ngữ phổ biến nhất trong ngành dữ liệu như Python, R, Scala và SQL. Điều này có nghĩa là các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh đều có thể sử dụng ngôn ngữ quen thuộc nhất với họ, ngay cả trong cùng một sổ ghi chép (notebook) tương tác.
Môi trường cộng tác hiệu quả
Databricks được thiết kế với tư duy cộng tác làm trung tâm. Nền tảng cho phép nhiều người dùng cùng làm việc trên một sổ ghi chép trong thời gian thực, chia sẻ đoạn mã, để lại bình luận và theo dõi các phiên bản thay đổi. Điều này phá vỡ các rào cản giao tiếp, giúp các nhóm làm việc liền mạch và chia sẻ kiến thức hiệu quả, đảm bảo mọi người luôn ở trên cùng một trang.
Bảo mật toàn diện và chi tiết
Databricks cung cấp một môi trường an toàn và tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật khắt khe nhất. Nền tảng tích hợp các cơ chế xác thực mạnh mẽ và kiểm soát truy cập chi tiết dựa trên vai trò (role-based access control), cho phép quản trị viên phân quyền truy cập đến từng bảng dữ liệu, từng cột. Dữ liệu được mã hóa cả khi lưu trữ và khi di chuyển, đảm bảo tài sản thông tin của doanh nghiệp luôn được bảo vệ.
Khả năng tích hợp rộng rãi
Databricks không phải là một hệ thống khép kín. Nó tích hợp liền mạch với hầu hết các hệ thống lưu trữ dữ liệu phổ biến, từ các hồ dữ liệu trên đám mây (Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage) đến các kho dữ liệu (Snowflake, Redshift) và cơ sở dữ liệu SQL. Điều này cho phép doanh nghiệp dễ dàng truy cập và kết nối với toàn bộ tài sản dữ liệu của mình mà không cần di chuyển phức tạp.
Databricks dùng để làm gì?
Trong các hệ thống truyền thống, các tổ chức thường phải vận hành một tổ hợp phức tạp giữa hồ dữ liệu (data lake) và kho dữ liệu (data warehouse) với các “đường ống” dữ liệu song song để xử lý cả dữ liệu theo lô (batch) và dữ liệu theo thời gian thực (streaming). Sau đó, họ phải phủ lên nhiều công cụ khác nhau để phân tích và kinh doanh thông minh (BI). Với việc sử dụng nền tảng Databricks, bạn không cần tất cả những thứ phức tạp đó nữa.
Cụ thể hơn, Databricks cho phép bạn:
- Tập hợp tất cả dữ liệu của bạn vào một nơi duy nhất.
- Dễ dàng xử lý đồng thời cả dữ liệu theo đợt và luồng dữ liệu thời gian thực.
- Thực hiện chuyển đổi, làm sạch và sắp xếp dữ liệu hiệu quả.
- Thực hiện các phép tính toán phức tạp trên dữ liệu.
- Truy vấn dữ liệu tốc độ cao.
- Phân tích dữ liệu chuyên sâu, xây dựng mô hình Học máy (Machine Learning) và AI.
- Tạo báo cáo, dashboard để trình bày kết quả cho các cấp lãnh đạo.
Ý tưởng hợp nhất tất cả các khả năng này vào một nơi được gọi là kiến trúc “Data Lakehouse”. Tuy nhiên, người dùng hoàn toàn có thể sử dụng Databricks chỉ cho một vài công đoạn cụ thể và kết hợp nó với các công nghệ khác trong hệ thống dữ liệu đám mây của mình. Đây cũng là một cách tiếp cận phổ biến để bắt đầu và trải nghiệm sức mạnh của nền tảng này.
Tích hợp Databricks với các phần mềm khác
Sức mạnh của Databricks còn được khuếch đại nhờ hệ sinh thái tích hợp rộng lớn, bao gồm nguồn dữ liệu, công cụ dành cho nhà phát triển và các giải pháp đối tác.
- Nguồn dữ liệu: Nền tảng Databricks hỗ trợ đọc và ghi dữ liệu từ/đến vô số định dạng khác nhau như Delta Lake, CSV, JSON, XML, Parquet. Nền tảng cũng tích hợp nguyên bản với các nhà cung cấp lưu trữ đám mây lớn và các dịch vụ như Google BigQuery, Amazon S3, giúp người dùng dễ dàng làm việc với dữ liệu từ mọi nguồn.
- Công cụ dành cho nhà phát triển: Databricks hỗ trợ tích hợp với nhiều IDE và công cụ lập trình quen thuộc như IntelliJ, DataGrip, PyCharm, Visual Studio Code, giúp các nhà phát triển làm việc trong môi trường yêu thích của họ.
- Giải pháp của đối tác: Databricks đã xác thực hàng trăm tích hợp với các giải pháp của bên thứ ba như Power BI, Tableau, Fivetran… để kích hoạt các kịch bản từ nhập dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu, Business Intelligence (BI) đến Machine Learning.
Kiến trúc Databricks
Nền tảng Databricks là một nền tảng phân tích thống nhất được thiết kế để các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích có thể cộng tác chặt chẽ. Kiến trúc này bao gồm hai thành phần chính: mặt phẳng điều khiển (control plane) và mặt phẳng dữ liệu (data plane).
- Mặt phẳng điều khiển: Chịu trách nhiệm quản lý không gian làm việc (workspace) của Databricks. Nó cung cấp giao diện người dùng, quản lý tài nguyên như cụm tính toán (cluster), công việc (jobs), sổ ghi chép và thư viện.
- Mặt phẳng dữ liệu: Chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu và chạy các công việc trên các cụm Databricks. Mặt phẳng này sử dụng Apache Spark để xử lý dữ liệu song song trên nhiều nút, mang lại hiệu năng vượt trội.
Ngoài ra, kiến trúc Databricks còn bao gồm các tính năng nâng cao cho doanh nghiệp như:
- Tài khoản nhiều không gian làm việc: Cho phép quản lý nhiều workspace trong một tài khoản duy nhất, dễ dàng cho việc quản trị trong các tổ chức lớn.
- VPC do khách hàng quản lý: Cung cấp khả năng tạo và quản lý đám mây riêng ảo (VPC), mang lại khả năng kiểm soát mạng linh hoạt và an toàn hơn.
- Kết nối cụm an toàn: Cho phép kết nối an toàn cụm Databricks với các tài nguyên khác trong tài khoản đám mây của bạn như Amazon S3 hay Redshift.
- Khóa do khách hàng quản lý: Cung cấp khả năng quản lý khóa mã hóa của riêng bạn cho các dịch vụ do Databricks quản lý, giúp doanh nghiệp duy trì quyền kiểm soát tuyệt đối đối với dữ liệu của mình.
Lợi ích của Databricks
Việc áp dụng Databricks không chỉ là một nâng cấp về công nghệ mà còn mang lại những lợi ích kinh doanh to lớn và trực tiếp.
Tăng tốc độ phát triển và đổi mới
Với một nền tảng hợp nhất, Databricks cho phép bạn thực hiện toàn bộ quy trình dữ liệu – từ nhập liệu, xử lý, đào tạo mô hình đến triển khai – ở cùng một nơi. Điều này loại bỏ độ trễ và sự phức tạp khi phải di chuyển dữ liệu và mã nguồn giữa các hệ thống riêng biệt, giúp doanh nghiệp lặp lại các chu trình thử nghiệm nhanh chóng và đưa các mô hình AI, sản phẩm dữ liệu vào sản xuất nhanh hơn đáng kể.
Thúc đẩy cộng tác và phá vỡ Silo dữ liệu
Không gian làm việc chung của Databricks là chìa khóa để phá vỡ các silo thông tin giữa các bộ phận. Khi các kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh cùng làm việc trên một nguồn dữ liệu chân lý duy nhất (single source of truth), sự thiếu nhất quán và hiểu lầm sẽ được loại bỏ. Điều này đảm bảo rằng mọi người trong tổ chức đều đưa ra quyết định dựa trên cùng một bộ thông tin chính xác.
Cải thiện năng suất cho đội ngũ dữ liệu
Nền tảng Databricks trừu tượng hóa và tự động hóa phần lớn các công việc quản lý hạ tầng phức tạp như thiết lập và cấu hình cụm Spark. Điều này giải phóng thời gian quý báu cho đội ngũ dữ liệu. Thay vì lo lắng về cơ sở hạ tầng bên dưới, họ có thể tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn như phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình và mang lại những hiểu biết sâu sắc cho doanh nghiệp.
Case Study Techcombank và Databricks
Một trong những minh chứng rõ nét và đầy tham vọng nhất về sức mạnh của Databricks tại Việt Nam là sự hợp tác chiến lược giữa Techcombank, một trong những ngân hàng cổ phần lớn nhất, và Databricks. Quan hệ đối tác này là một phần cốt lõi trong chiến lược đầu tư mạnh mẽ của Techcombank vào công nghệ, dữ liệu và phát triển nguồn nhân lực số giai đoạn 2021-2025, với kỳ vọng tạo ra những bước tăng trưởng đột phá và nâng tầm trải nghiệm cho hàng triệu khách hàng.
Thách thức và tầm nhìn: Xây dựng “Bộ não Dữ liệu”
Với hơn 14,4 triệu khách hàng và dữ liệu phân mảnh trên hơn 50 hệ thống khác nhau, Techcombank phải đối mặt với thách thức xử lý một khối lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp. Để giải quyết bài toán này, ngân hàng đã đặt ra một mục tiêu táo bạo: tập trung hóa toàn bộ dữ liệu và chuyển dịch hầu hết các nền tảng chính lên đám mây để xây dựng một ‘bộ não dữ liệu’ (data brain) toàn diện.
Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu của Databricks, được xây dựng trên kiến trúc lakehouse mở, chính là công nghệ được lựa chọn để biến tầm nhìn này thành hiện thực. Nền tảng này giúp Techcombank hợp nhất dữ liệu, nâng cao năng lực quản trị, tối ưu hóa quy trình và ra quyết định dựa trên dữ liệu, công cụ phân tích và AI một cách thống nhất.
Ông Santhosh Mahendiran, Giám đốc Khối Dữ liệu và Phân tích của Techcombank, nhấn mạnh: “Nhờ nền tảng công nghệ tiên tiến của Databricks, chúng tôi có thể hợp nhất toàn bộ dữ liệu, nâng cao năng lực phân tích và ứng dụng AI vào cải tiến quy trình, thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh dựa trên giá trị cốt lõi “khách hàng là trọng tâm”.”
Từ thấu hiểu đến hành động: Các ứng dụng AI đột phá
Thông qua Databricks, Techcombank đã xây dựng thành công ‘bộ não khách hàng’ (customer brain), một công cụ 360 độ cung cấp những hiểu biết sâu sắc để kiến tạo các sản phẩm và chiến lược tiếp thị mang tính cá nhân hóa cao.
Hiện nay, Techcombank đang vận hành hơn 45 mô hình học máy (ML) tiên tiến nhằm dự đoán chính xác nhu cầu của khách hàng. Để quản lý vòng đời phức tạp của các mô hình này, ngân hàng đã triển khai MLflow, và sử dụng Unity Catalog để quản trị dữ liệu một cách tập trung và an toàn.
Các ứng dụng AI cụ thể đã và đang tái định hình dịch vụ ngân hàng số của Techcombank:
- Tối ưu hóa Quản lý Khách hàng Tiềm năng: Chương trình AI nội bộ mang tên ‘LACE’ (Lead Allocation Curated Engine) giúp phân bổ khách hàng tiềm năng một cách thông minh và phù hợp hơn cho các chuyên viên quan hệ khách hàng, từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.
- Tiếp cận Doanh nghiệp nhỏ hiệu quả: Công cụ GeoSense, được phát triển trên nền tảng AI của Databricks, giúp đội ngũ bán hàng định vị chính xác các doanh nghiệp nhỏ và hộ kinh doanh tiềm năng, thúc đẩy họ tham gia vào hệ sinh thái số của ngân hàng.
- Giảm thiểu Rủi ro và Gian lận: Techcombank cũng sử dụng các mô hình học máy trên Databricks để phát hiện và ngăn chặn gian lận, đồng thời nâng cao độ chính xác trong việc đánh giá rủi ro tín dụng, đảm bảo an toàn tối đa cho hoạt động ngân hàng.
Đầu tư vào con người và tầm nhìn tương lai
Techcombank hiểu rằng công nghệ phải đi đôi với con người. Ngân hàng đã có kế hoạch nâng cao kỹ năng cho hơn 1.000 nhân viên trong lĩnh vực dữ liệu và AI, bên cạnh đội ngũ hơn 1.800 chuyên gia công nghệ và dữ liệu hiện có.
Trong tương lai gần, Techcombank dự kiến sẽ tiếp tục tập trung hóa hàng nghìn tính năng và mô hình học máy trên nền tảng Databricks, thúc đẩy hơn nữa khả năng phân tích dự đoán và hỗ trợ các mục tiêu chuyển đổi số toàn diện.
Bà Cecily Ng, Phó Chủ tịch của Databricks khu vực ASEAN, chia sẻ: “Việc thống nhất khối lượng lớn dữ liệu… là yếu tố quyết định giúp ngân hàng ứng dụng AI… Điều này không chỉ giúp Techcombank dẫn dắt quá trình chuyển đổi số trong ngành ngân hàng Việt Nam, mà còn đặt ra một tiêu chuẩn mới cho một ngân hàng lấy khách hàng làm trọng tâm biết tận dụng khả năng của AI.”
Hi vọng qua bài viết FOXAi đưa đến, bạn đã có một cái nhìn sâu sắc và toàn diện về Databricks. Việc lựa chọn đúng nền tảng dữ liệu không chỉ là một quyết định công nghệ, mà còn là một bước đi chiến lược, định hình tương lai cạnh tranh của doanh nghiệp trong kỷ nguyên số.
