Data Lake · On-premise · Air-gapped · BI/AI-ready

Data Lake cho SME — Gom dữ liệu về một nơi,
sẵn sàng phân tích và AI

Xây dựng hồ dữ liệu nội bộ để tập trung dữ liệu từ ERP, CRM, website, shop, file, log, database và các hệ thống vận hành. Doanh nghiệp sở hữu toàn bộ dữ liệu thô, dữ liệu đã làm sạch, metadata, quyền truy cập và pipeline xử lý trên hạ tầng của chính mình.

✓ Không phí theo GB ingest  ·  ✓ Dữ liệu lưu nội bộ  ·  ✓ Sẵn sàng BI/AI

360°
Góc nhìn dữ liệu doanh nghiệp
Raw
Lưu dữ liệu thô
SQL
Phân tích dữ liệu
100%
Chủ quyền dữ liệu

Nguồn dữ liệu thường tích hợp

ERPCRMWebsiteShopDatabaseLog
Chủ quyền dữ liệu

On-premise & Air-gapped — dữ liệu chiến lược nằm trong tay doanh nghiệp

Toàn bộ Data Lake được xây dựng hoàn toàn trên hạ tầng của công ty (On-premise) và có thể vận hành với hệ thống lưu trữ độc lập (Air-gapped). Đây là mô hình tối ưu để bảo vệ dữ liệu kinh doanh, dữ liệu khách hàng, dữ liệu vận hành và loại bỏ sự phụ thuộc vào các nền tảng Cloud bên thứ ba.

Vấn đề thực tế

Dữ liệu SME đang phân tán ở quá nhiều nơi

Khi dữ liệu nằm rải rác trong Excel, ERP, phần mềm bán hàng, website, file server và database, doanh nghiệp không thể có báo cáo tin cậy hay nền tảng AI an toàn.

Dữ liệu rời rạc, báo cáo thủ công

Mỗi phòng ban lưu dữ liệu một kiểu. Kế toán, sales, kho, marketing và vận hành phải xuất Excel rồi ghép thủ công, dễ sai lệch và mất nhiều giờ mỗi tuần.

Dữ liệu nhạy cảm khó kiểm soát

File khách hàng, đơn hàng, hợp đồng và báo cáo tài chính được chia sẻ qua nhiều kênh. Không có phân quyền tập trung, audit log hay chính sách lưu trữ rõ ràng.

Muốn dùng AI nhưng chưa có nền dữ liệu

AI cần dữ liệu sạch, có ngữ cảnh và có quyền truy cập rõ ràng. Nếu dữ liệu chưa được gom, chuẩn hóa và catalog, dự án AI dễ thất bại hoặc tạo rủi ro rò rỉ thông tin.

Tính năng cốt lõi

Nền tảng dữ liệu tập trung từ thu thập đến phân tích

Data Lake giúp lưu dữ liệu thô, chuẩn hóa dữ liệu quan trọng, quản lý metadata, phân quyền và cung cấp dữ liệu cho BI, dashboard, machine learning hoặc AI nội bộ.

Thu thập dữ liệu đa nguồn

Ingestion

Kết nối dữ liệu từ database, file, API, ứng dụng nội bộ, website, shop, log và báo cáo Excel.

  • Batch import theo lịch
  • Đồng bộ từ database và file server
  • Nạp dữ liệu CSV, Excel, JSON, Parquet
  • API ingestion cho hệ thống nội bộ
  • Theo dõi lỗi pipeline và retry

Lưu trữ dữ liệu thô & chuẩn hóa

Storage

Lưu dữ liệu theo vùng raw, cleaned, curated để vừa giữ nguyên nguồn gốc vừa có dữ liệu sẵn sàng dùng cho phân tích.

  • Raw zone giữ dữ liệu gốc
  • Cleaned zone làm sạch dữ liệu
  • Curated zone phục vụ BI/AI
  • Partition theo ngày, nguồn, phòng ban
  • Retention theo chính sách doanh nghiệp

Data catalog & metadata

Governance

Quản lý ý nghĩa dữ liệu, nguồn gốc, owner, mức độ nhạy cảm và trạng thái sử dụng của từng dataset.

  • Dataset catalog theo phòng ban
  • Data owner và mô tả nghiệp vụ
  • Tag dữ liệu nhạy cảm
  • Lineage cơ bản từ nguồn đến báo cáo
  • Tìm kiếm dataset theo keyword

Phân quyền & audit dữ liệu

Security

Kiểm soát ai được xem, tải, truy vấn hoặc xử lý dữ liệu theo vai trò, nhóm và mức độ nhạy cảm.

  • Phân quyền theo dataset và folder
  • Tách quyền đọc, ghi, quản trị
  • Audit log truy cập dữ liệu
  • Mã hóa khi truyền tải và lưu trữ
  • Chính sách dữ liệu nhạy cảm

Phân tích, BI & dashboard

Analytics

Cung cấp dữ liệu sạch cho báo cáo quản trị, dashboard vận hành, phân tích bán hàng, tồn kho, tài chính và marketing.

  • Query SQL trên dữ liệu đã chuẩn hóa
  • Dataset phục vụ dashboard
  • KPI theo phòng ban
  • Báo cáo định kỳ tự động
  • Xuất dữ liệu theo quyền

Sẵn sàng cho AI nội bộ

AI-ready

Tạo nền dữ liệu an toàn để triển khai tìm kiếm nội bộ, chatbot doanh nghiệp, phân tích dự báo hoặc trợ lý AI riêng.

  • Chuẩn hóa dữ liệu cho AI/RAG
  • Dataset theo quyền truy cập
  • Làm sạch dữ liệu trùng lặp
  • Kiểm soát dữ liệu nhạy cảm trước khi dùng AI
  • Vận hành AI trên hạ tầng nội bộ khi cần
Hệ sinh thái tính năng

40+ năng lực Data Lake cho doanh nghiệp

Từ nạp dữ liệu đến catalog, phân quyền, pipeline, dashboard và AI-ready dataset.

Batch Import
Ingestion
DB Sync
Ingestion
File Import
Ingestion
API Ingest
Ingestion
Retry Pipeline
Ingestion
Raw Zone
Storage
Cleaned Zone
Storage
Curated Zone
Storage
Partitioning
Storage
Compression
Storage
Data Catalog
Governance
Data Owner
Governance
Lineage
Governance
Dataset Search
Governance
Data Dictionary
Governance
Access Control
Security
Audit Log
Security
Encryption
Security
Sensitive Tags
Security
BI Dataset
Analytics
SQL Query
Analytics
KPI Dashboard
Analytics
Scheduled Report
Analytics
AI Dataset
AI
RAG Ready
AI
Data Quality
AI
Private AI
AI
So sánh chi phí & kiểm soát

dotBit Data Lake vs nền tảng Cloud trả phí

Doanh nghiệp có thể xây dựng hồ dữ liệu nội bộ thay vì gửi dữ liệu chiến lược lên Cloud và trả phí theo storage, compute, query hoặc data transfer.

Tiêu chídotBit Data LakeCloud Data LakeData Warehouse SaaSExcel/BI rời rạc
Vị trí lưu trữ dữ liệuOn-premise / Air-gappedCloud bên thứ baCloud bên thứ baPhân tán
Phí theo GB storage/ingestKhông phụ thuộc vendorẨn trong công vận hành
Lưu dữ liệu thôThường đã transform
Catalog & governanceTheo nghiệp vụTheo góiTheo gói
Phân quyền dữ liệu nội bộPhụ thuộc IAM cloudPhụ thuộc vendorKhó kiểm soát
Sẵn sàng BI/AIThủ công
Chi phí dài hạnTối ưu
Chủ quyền dữ liệu
Tăng theo dữ liệuTăng theo query/userTốn công thủ công
Mô hình sở hữu

Xây nền dữ liệu riêng —
không thuê lại dữ liệu của chính mình

dotBit triển khai Data Lake như năng lực dữ liệu nội bộ: dữ liệu ở lại trong công ty, pipeline theo nghiệp vụ, phân quyền rõ ràng và sẵn sàng phục vụ BI/AI.

1

Không phụ thuộc Cloud data platform

Doanh nghiệp tự chủ storage, compute, quyền truy cập và retention thay vì phụ thuộc bảng giá của vendor.

2

Dữ liệu nhạy cảm không rời khỏi công ty

Thông tin khách hàng, đơn hàng, tài chính, vận hành và file nội bộ được lưu trong hạ tầng doanh nghiệp.

3

BI và AI dùng chung một nguồn dữ liệu tin cậy

Dataset được làm sạch, phân quyền và catalog giúp giảm sai lệch báo cáo giữa các phòng ban.

4

Mở rộng theo tốc độ tăng trưởng dữ liệu

Bắt đầu nhỏ từ vài nguồn dữ liệu quan trọng, sau đó mở rộng sang log, file, ứng dụng và dữ liệu AI.

Quy trình triển khai

Từ dữ liệu rời rạc đến Data Lake trong 4 bước

dotBit triển khai theo hướng thực dụng: chọn nguồn dữ liệu có giá trị nhất trước, chuẩn hóa pipeline, rồi mở rộng dần.

1

Khảo sát

Kiểm kê nguồn dữ liệu, chủ sở hữu, định dạng, tần suất cập nhật và nhu cầu báo cáo/AI.

2

Thiết kế

Thiết kế kiến trúc storage, zone dữ liệu, pipeline, phân quyền, catalog và retention.

3

Triển khai

Xây ingestion, lưu trữ, làm sạch dữ liệu, dashboard mẫu và kiểm thử quyền truy cập.

4

Bàn giao

Bàn giao tài liệu, hướng dẫn vận hành, quy trình thêm nguồn dữ liệu và lịch rà soát định kỳ.

Gói dịch vụ

Chi phí rõ ràng theo phạm vi dữ liệu

Bắt đầu từ một vài nguồn dữ liệu quan trọng, sau đó mở rộng sang toàn bộ hệ thống doanh nghiệp.

Starter
Data Lake Foundation
Từ 45tr
triển khai một lần

Phù hợp doanh nghiệp bắt đầu gom dữ liệu từ 2-3 nguồn chính để làm báo cáo tập trung.

  • Thiết kế Data Lake cơ bản
  • 2-3 nguồn dữ liệu ban đầu
  • Raw/Cleaned/Curated zones
  • Phân quyền cơ bản
  • Chưa gồm AI pipeline
Tư vấn gói này
Business
Data Lake + BI
Từ 95tr
triển khai một lần

Phù hợp SME cần dữ liệu tập trung, catalog, pipeline định kỳ và dashboard quản trị.

  • 5-8 nguồn dữ liệu
  • Data catalog và metadata
  • Pipeline tự động theo lịch
  • Dataset phục vụ BI
  • Audit log và backup
Bắt đầu ngay →
Enterprise
AI-ready Data Lake
Liên hệ
theo quy mô dữ liệu

Cho doanh nghiệp cần nền dữ liệu lớn, phân quyền chi tiết, nhiều pipeline và dữ liệu sẵn sàng cho AI nội bộ.

  • Multi-source Data Lake
  • Data quality và lineage
  • AI/RAG-ready datasets
  • Air-gapped deployment
  • Managed data operations
Liên hệ tư vấn

Không phí theo GB ingest hoặc query. Chi phí server, storage, pipeline và hỗ trợ vận hành được tách bạch theo nhu cầu thực tế.

Sẵn sàng biến dữ liệu rời rạc
thành tài sản chiến lược?

Đặt lịch tư vấn miễn phí để dotBit khảo sát nguồn dữ liệu, đề xuất kiến trúc Data Lake On-premise và lộ trình triển khai phù hợp.

Phản hồi trong 24h · Khảo sát miễn phí · Tư vấn kiến trúc dữ liệu