Data Analytics trên AWS từ nguồn dữ liệu đến dashboard có kiểm soát
Uptech thiết kế pipeline, storage, warehouse/lakehouse, catalog, semantic layer và dashboard để dữ liệu có owner, chất lượng và khả năng truy vết.
Trao đổi nhu cầu AWSKhi nào doanh nghiệp cần AWS Data Analytics?
Báo cáo phụ thuộc file và thao tác thủ công
Uptech kiểm tra inventory, dependency và ownership để xác định mức ảnh hưởng trước khi thay đổi kiến trúc.
Dữ liệu nằm rải rác ở ERP/CRM/app
Hiện trạng được đối chiếu với yêu cầu vận hành, bảo mật và khả năng mở rộng của đội ngũ.
Số liệu giữa các phòng ban không thống nhất
Kết quả khảo sát được chuyển thành backlog có owner, thứ tự ưu tiên và tiêu chí kiểm chứng.
Mỗi kết quả được nối trực tiếp với vấn đề cần xử lý và tiêu chí vận hành sau triển khai.
Dữ liệu có nguồn gốc
Source, transform và definition được tài liệu hóa.
Giảm báo cáo thủ công
Pipeline và lịch refresh thay thế copy/paste file.
KPI nhất quán
Metric definition được quản lý ở semantic layer.
Chất lượng nhìn được
Rule và alert phát hiện dữ liệu thiếu hoặc bất thường.
Chi phí có kiểm soát
Partition, lifecycle và query pattern được tối ưu theo use case.
Phương pháp triển khai AWS Data Analytics
Xác minh dữ liệu trước khi chọn mô hình
Nguồn dữ liệu, chất lượng, quyền sử dụng và tiêu chí đánh giá được làm rõ từ đầu.
Thử nghiệm trong guardrail
PoC được giới hạn dữ liệu, quyền truy cập, chi phí và điều kiện được phép mở rộng.
Pipeline có thể quan sát
Data flow, model version, prompt, evaluation và lỗi vận hành được theo dõi xuyên suốt.
Bàn giao cả cách vận hành
Ngoài model hoặc ứng dụng, dự án bàn giao dashboard, runbook và backlog cải thiện chất lượng.
Phạm vi dịch vụ AWS Data Analytics
Chọn từng module để xem phạm vi tư vấn, triển khai và bàn giao.
Cách Uptech triển khai AWS Data Analytics
Chốt người dùng, workflow, nguồn dữ liệu, quyền sử dụng và tiêu chí đánh giá.
Được review cùng stakeholder liên quan trước khi chuyển sang phase triển khai tiếp theo.
Bản đồ kiến trúc AWS
Vai trò của từng dịch vụ trong AWS Data Analytics
Sơ đồ thể hiện các thành phần thường được đánh giá. Kiến trúc cuối cùng phụ thuộc workload, security boundary, vận hành và chi phí.
Amazon S3
Amazon S3 được đánh giá theo vai trò trong AWS Data Analytics, dependency hiện tại và mô hình vận hành mục tiêu.
AWS Glue
AWS Glue được đánh giá theo vai trò trong AWS Data Analytics, dependency hiện tại và mô hình vận hành mục tiêu.
Amazon Redshift
Amazon Redshift được đánh giá theo vai trò trong AWS Data Analytics, dependency hiện tại và mô hình vận hành mục tiêu.
Amazon Athena
Amazon Athena được đánh giá theo vai trò trong AWS Data Analytics, dependency hiện tại và mô hình vận hành mục tiêu.
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight được đánh giá theo vai trò trong AWS Data Analytics, dependency hiện tại và mô hình vận hành mục tiêu.
HỎI ĐÁP
Câu hỏi thường gặp
Các câu hỏi thường xuất hiện trước khi doanh nghiệp xác nhận scope, ngân sách và trách nhiệm bàn giao.
Vẫn còn câu hỏi?UPTECH AWS CLOUD SERVICES
Trao đổi kế hoạch AWS Data Analytics
Gửi hiện trạng, workload và mục tiêu. Uptech sẽ đề xuất bước khảo sát, pilot hoặc kế hoạch triển khai phù hợp.
Nhận đề xuất triển khai