Khảo sát và đánh giá hiện trạng dữ liệu
- Rà soát các hệ thống nguồn hiện có.
- Đánh giá chất lượng và mức độ sẵn sàng của dữ liệu.
- Xây dựng lộ trình dữ liệu phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
Nâng cấp hạ tầng dữ liệu lên các nền tảng thế hệ mới như Data Fabric, Data Mesh và Logical Data Warehouse - LDW, nhằm nâng cao khả năng mở rộng, chất lượng dữ liệu và hiệu năng hệ thống.
Ứng dụng AI để tăng cường khả năng tích hợp, liên kết dữ liệu ở nhiều lớp khác nhau và dự báo để cải tiến năng lực ra quyết định
Nâng cấp hạ tầng dữ liệu lên các nền tảng thế hệ mới như Data Fabric, Data Mesh và Logical Data Warehouse - LDW, nhằm nâng cao khả năng mở rộng, chất lượng dữ liệu và hiệu năng hệ thống.
Ứng dụng AI để tăng cường khả năng tích hợp, liên kết dữ liệu ở nhiều lớp khác nhau và dự báo để cải tiến năng lực ra quyết định
Các tổ chức gặp nhiều khó khăn trong việc tích hợp, quản lý và tối ưu hóa hệ sinh thái dữ liệu quy mô lớn. Dữ liệu phân tán khiến việc tổng hợp báo cáo mất nhiều thời gian, thiếu tính nhất quán và khó khai thác để phục vụ các quyết định kinh doanh.
Một bài toán điển hình mà các doanh nghiệp sở hữu nhiều hệ thống vận hành độc lập thường đối mặt:
Trong thực tế, Ban lãnh đạo cần theo dõi hiệu quả kinh doanh, chất lượng dịch vụ và hành vi khách hàng theo thời gian thực. Tuy nhiên:
VNS xây dựng nền tảng dữ liệu hiện đại, kết nối các hệ thống nghiệp vụ thành một nguồn dữ liệu tin cậy duy nhất.
Hãy để đội ngũ chuyên gia của chúng tôi tư vấn giải pháp phù hợp nhất với nhu cầu của bạn.