Từ Mainframe đến Big Data và Data Mesh – Cuộc cách mạng dữ liệu trong thời đại mới
Last updated: July 29, 2025 Xem trên toàn màn hình
Recommended for you
- 24 Jun 2024
Apache Pulsar là gì? 453 - 02 Jan 2024 Domain Engineering là gì? 345
- 19 Aug 2024 Kiểm toán công nghệ thông tin (IT Audit) - Nghề mới mẻ ở Việt Nam 323
- 01 Sep 2023 "Data steward" là gì? 276
- 09 Mar 2025 'Vibe Coding': Sự Kết Thúc Của Lập Trình Truyền Thống? 264
- 05 Aug 2024 Giải mã 10 sai lầm về quản lý thay đổi 257
- 01 Oct 2024 Tổng hợp: 40 thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) cần biết 169
- 08 Apr 2024 Hiệu ứng Matthew: Tác động và Ứng dụng trong Chuyển đổi Số và Công nghệ tại Việt Nam 161
- 13 Jan 2025 Du mục kỹ thuật số (Digital Nomad) là gì? 145
- 07 Aug 2024 Top 15 Kỹ Thuật Tối Ưu Khi Sử Dụng ChatGPT 130
- 08 Oct 2024 Giải thích 25 thuật ngữ Data Science theo cách dễ hiểu cho người ngoại đạo 128
- 08 Aug 2019 10 lý do tại sao việc sử dụng và vận hành phần mềm điều hành doanh nghiệp không được hiệu quả 79
- 04 Feb 2025 Vibe là gì? Giải mã tần số rung động giúp bạn thu hút năng lượng tích cực 76
- 04 Mar 2025 So sánh các giải pháp Sales Loft, Power BI và Salesforce 40
- 19 Mar 2025 Tạm Biệt ‘Copy & Paste’ – Thế Hệ Gen Alpha Đã Tạo Ra Một Thế Giới Mới Như Thế Nào? 39
- 26 Mar 2025 Từ điển tất cả các chức danh trong lĩnh vực CNTT và Chuyển Đổi Số 31
- 23 May 2025 Funemployment: Khi Nghỉ Việc Không Còn Là Ác Mộng Mà Là Cơ Hội Làm Mới Cuộc Đời 25
- 29 Jul 2023 Giải mã 10 "Pain Points" của Big Data: Khi "mỏ vàng dữ liệu" vẫn không thể khai thác 8
Khi thế giới chuyển mình sang thời đại số, dữ liệu không chỉ tăng theo cấp số nhân mà còn trở nên đa dạng và phức tạp hơn rất nhiều. Việc dựa hoàn toàn vào hệ thống Mainframe (máy tính trung tâm) – vốn được thiết kế để xử lý dữ liệu có cấu trúc – đã không còn phù hợp. Ngày nay, cuộc cách mạng dữ liệu không chỉ là về Big Data (dữ liệu lớn), mà còn mở ra một chương mới với kiến trúc Data Mesh – nền tảng phi tập trung, linh hoạt và phù hợp với quy mô hiện đại.
1. Mainframe – Biểu tượng một thời của kỷ nguyên dữ liệu có cấu trúc (Structured Data)
Trong suốt hơn bốn thập kỷ, các hệ thống Mainframe đóng vai trò trung tâm trong hạ tầng CNTT doanh nghiệp nhờ vào khả năng xử lý khối lượng lớn và độ tin cậy cao. Đặc biệt, trước khi có khái niệm Big Data, hầu hết dữ liệu được lưu trữ và phân tích đều là structured data – tức dữ liệu có định dạng rõ ràng như bảng (tables), cột (columns), hàng (rows), thường lưu trong relational databases (cơ sở dữ liệu quan hệ).
Các hệ thống này thường sử dụng xử lý theo lô (batch processing) để tổng hợp dữ liệu và tạo báo cáo. Với doanh nghiệp thời đó, đây là một lợi thế cạnh tranh thực sự, dù chi phí đầu tư rất cao.
Tuy nhiên, khi thế giới chuyển sang thời đại số, dữ liệu không còn chỉ là bảng tính và hồ sơ giao dịch. Chúng ta đang sống trong một thế giới ngập tràn dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) như video, hình ảnh, mạng xã hội, cảm biến IoT, và log hệ thống.
2. Big Data – Trả lời cho thách thức mới của thời đại dữ liệu số
Khái niệm Big Data ra đời như một giải pháp thay thế Mainframe truyền thống. Với đặc tính nổi bật được gọi là "4V":
- Volume (khối lượng)
- Velocity (tốc độ sinh dữ liệu)
- Variety (đa dạng định dạng)
- Veracity (tính xác thực)
Big Data cho phép lưu trữ và phân tích semi-structured và unstructured data từ nhiều nguồn, mở đường cho các kỹ thuật tiên tiến như machine learning, real-time analytics, và predictive modeling.
Công nghệ Big Data không chỉ dựa vào phần mềm mã nguồn mở như Hadoop, Spark, hay Kafka, mà còn đi kèm các mô hình lưu trữ phân tán (distributed storage) và xử lý song song (parallel processing), giúp doanh nghiệp khai thác insight từ dữ liệu khổng lồ.
3. Data Mesh – Khi dữ liệu được xem là một sản phẩm (Data as a Product)
Dù Big Data là một bước tiến lớn, nó vẫn bị giới hạn bởi kiến trúc tập trung. Khi doanh nghiệp phát triển và dữ liệu tăng trưởng không kiểm soát, các data team trở thành điểm nghẽn (bottleneck). Đó là lúc Data Mesh ra đời.
Data Mesh là một mô hình kiến trúc hiện đại, phi tập trung (decentralized architecture), giúp phân quyền sở hữu dữ liệu cho từng domain team (nhóm theo lĩnh vực chức năng). Thay vì đẩy mọi dữ liệu về một trung tâm, mỗi nhóm sản phẩm, bán hàng, marketing… có thể tự xuất bản, quản lý và chia sẻ data product của họ thông qua các API, data catalog hoặc service contract.
- Domain-oriented ownership (phân quyền dữ liệu theo miền chức năng)
- Data as a product (dữ liệu là một sản phẩm cần có chất lượng)
- Self-serve data platform (nền tảng dữ liệu phục vụ chính mình)
- Federated governance (quản trị liên kết, không tập trung)
Đây là sự tiếp nối tự nhiên của Big Data, phù hợp với mô hình microservices trong phát triển phần mềm hiện đại.
4. Sự chuyển dịch nghề nghiệp – Từ Mainframe sang Big Data và xa hơn
Sự thay đổi công nghệ tất yếu kéo theo sự dịch chuyển nghề nghiệp. Những chuyên gia từng làm việc nhiều năm với hệ thống Mainframe đang đối mặt với việc các công ty dần ngừng tuyển dụng họ. Thay vào đó, nhu cầu nhân lực cho các vị trí như Data Engineer, Data Architect, ML Engineer, hay Analytics Translator đang tăng cao.
Những ai có kinh nghiệm về dữ liệu truyền thống (mainframe, batch, database) hoàn toàn có thể chuyển mình sang data-centric roles hiện đại bằng cách học thêm về:
- Kiến trúc phân tán (distributed systems)
- Pipeline dữ liệu hiện đại (data pipeline)
- Các công cụ như Spark, Airflow, dbt
- Và cả cách tư duy “dữ liệu là một sản phẩm” trong Data Mesh
Kết luận
Từ Mainframe đến Big Data rồi tiến tới Data Mesh – đó không chỉ là câu chuyện về công nghệ mà còn là hành trình thay đổi tư duy và mô hình tổ chức dữ liệu. Trong thế giới nơi mà dữ liệu trở thành nguồn lực cạnh tranh then chốt, ai biết thích nghi và nắm bắt kịp xu hướng sẽ là người dẫn đầu.
Khám phá thêm các chủ đề sau
Đọc thêm: Hướng dẫn hợp tác viết bài (guest blogging)
Các chủ đề được quan tâm nhiều nhất
CHIA SẺ BÀI VIẾT
Mới cập nhật
