Khách hàng là nhà cung cấp hàng đầu các dịch vụ điểm bán hàng và ATM, cần sự hỗ trợ từ RKTech, công ty con của Rikkeisoft tại Mỹ, để cung cấp một giải pháp giúp họ đánh giá hiệu quả và hiệu suất của các hoạt động xử lý dữ liệu lớn của mình.
Về khách hàng
Azure Synapse AnalyticsPower BIAzure Data LakeAzure Data Factory
Bài viết này mô tả một dự án thực tế. Tuy nhiên, chúng tôi không thể công bố tên của khách hàng vì lý do bảo mật.
Khách hàng là một công ty nổi tiếng tại Mỹ với lịch sử lâu dài trong việc cung cấp các giải pháp POS, ATM và ITM. Với doanh thu hàng năm vượt quá 7 tỷ đô la Mỹ năm 2022, các sản phẩm và dịch vụ của họ bao gồm một loạt rộng từ máy tính tiền bán hàng, máy rút tiền, ki-ốt tự phục vụ, các hệ thống xử lý séc, đến quét mã vạch. Khi hoạt động kinh doanh của họ mở rộng vào lĩnh vực kỹ thuật số, khối lượng và độ phức tạp của nhu cầu lưu trữ và xử lý dữ liệu của họ đã tăng theo hàm mũ. Dự án này giải quyết những thách thức của Khách hàng trong việc trích xuất những hiểu biết có thể áp dụng từ tập dữ liệu đang phát triển nhanh chóng của họ.
Tổng quan dự án
Lĩnh vực
Công nghệ thông tin
Công nghệ
Azure Data Lake, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory, Power BI
Quốc gia
Hoa Kỳ
Thời gian thực hiện
Đang tiến hành
Thách thức
Mặc dù có một lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập, Khách hàng phải đối mặt với ba trở ngại quan trọng trong việc trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa cho tối ưu hóa hiệu suất:
- Minh bạch dữ liệu hạn chế: Khách hàng thiếu một hệ thống quản lý dữ liệu tập trung, được ghi chép rõ ràng. Nguồn gốc, ý nghĩa và cấu trúc của dữ liệu thường không rõ ràng, cản trở việc xác định và sử dụng các điểm dữ liệu liên quan để trích xuất KPI.
- Vấn đề chất lượng dữ liệu: Những sự không nhất quán, không chính xác và các giá trị bị thiếu phổ biến trong các tập dữ liệu, làm tổn hại đến độ tin cậy của các KPI được trích xuất. Làm sạch dữ liệu và xác thực thủ công không chỉ tốn thời gian mà còn dễ dàng xảy ra lỗi con người.
- Phân tích dữ liệu không hiệu quả: Khối lượng khổng lồ và bản chất không có cấu trúc của dữ liệu lớn đã vượt quá các phương pháp phân tích dữ liệu truyền thống. Điều này dẫn đến một khoảng cách lớn giữa dữ liệu được thu thập và những hiểu biết có thể áp dụng cần thiết để tối ưu hóa các hoạt động.
Giải pháp
RKTech đã thiết kế và phát triển “Big Data Ops Performance KPIs Extractor” để giải quyết những thách thức này. Giải pháp này tận dụng các dịch vụ đám mây Microsoft Azure để cung cấp một khuôn khổ quản lý và phân tích dữ liệu toàn diện. Các chức năng cốt lõi bao gồm:
- Nạp & Chuyển đổi: Phát triển các ETL để tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn vào một Azure Data Lake tập trung để lưu trữ và quản lý hiệu quả.
- Trích xuất hiểu biết: Phân tích nâng cao sử dụng Azure Synapse Analytics để trích xuất các chỉ số hiệu suất chính (KPI) trên các lĩnh vực hoạt động quan trọng.
- Đo lường hiệu suất luồng dữ liệu: Giám sát các luồng dữ liệu cụ thể cho:
- Tính kịp thời: Đảm bảo dữ liệu phản ánh thông tin cập nhật nhất.
- Tính đầy đủ: Xác minh sự có mặt của tất cả các điểm dữ liệu cần thiết để phân tích chính xác.
- Hiệu suất: Xác định các nút thắt cổ chai và tối ưu hóa tốc độ xử lý dữ liệu trong các luồng dữ liệu.
Kết quả
Khách hàng đã bày tỏ mức độ hài lòng cao với giải pháp này, vì nó đã cải thiện đáng kể khả năng của họ trong việc trích xuất những hiểu biết có thể áp dụng từ lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập, dẫn đến các hoạt động được tối ưu hóa và ra quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn. Khách hàng cũng đã bày tỏ sự quan tâm mạnh mẽ đến sự hợp tác tiếp theo để khám phá các giải pháp bổ sung mà tận dụng dữ liệu lớn của họ cho sự tăng trưởng và thành công liên tục.
