Dòng dữ liệu là gì?

Tìm hiểu cách dữ liệu di chuyển qua các hệ thống, hỗ trợ quy trình kinh doanh và cung cấp thông tin chuyên sâu.

Định nghĩa dòng dữ liệu

Thuật ngữ "dòng dữ liệu" mô tả cách dữ liệu di chuyển giữa các hệ thống, ứng dụng và quy trình, cũng như cách dữ liệu được chuyển đổi trong suốt quá trình đó.

Nội dung chính

Dòng dữ liệu chỉ sự di chuyển của dữ liệu trong một hệ thống.
Quản lý dòng dữ liệu hiệu quả sẽ hỗ trợ việc thu thập thông tin chuyên sâu theo thời gian thực, cải thiện quá trình ra quyết định và nâng cao hiệu quả hoạt động.
Sơ đồ dòng dữ liệu (DFD) giúp hình dung sự di chuyển của dữ liệu và xác định những điểm chưa hiệu quả hoặc điểm nghẽn.
Kho hồ dữ liệu là sự kết hợp giữa hồ dữ liệu và kho dữ liệu, được thiết kế để xử lý cả dữ liệu có cấu trúc lẫn phi cấu trúc.
Các hệ thống dòng dữ liệu hiện đại vượt trội hơn các quy trình trích xuất, chuyển đổi, tải (ETL) truyền thống nhờ khả năng xử lý theo thời gian thực và tính linh hoạt.
Các trường hợp sử dụng dòng dữ liệu phổ biến bao gồm quản lý quan hệ khách hàng, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và lập báo cáo tài chính.
Quản lý dòng dữ liệu an toàn giúp đảm bảo tuân thủ các quy định, đồng thời bảo vệ thông tin nhạy cảm.

Cách thức hoạt động của quy trình quản lý dòng dữ liệu

Dòng dữ liệu chỉ cách dữ liệu di chuyển qua một hệ thống, bao gồm nguồn, quá trình chuyển đổi và đích đến của dòng dữ liệu. Việc hiểu rõ dòng dữ liệu là yếu tố then chốt để quản lý dữ liệu nhằm hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh của bạn.

Cấu phần chính của dòng dữ liệu bao gồm:

Nguồn dữ liệu. Đây là các hệ thống và ứng dụng tạo ra dữ liệu. Ví dụ bao gồm cơ sở dữ liệu, thiết bị IoT và các hệ thống giao dịch.
Đích đến của dữ liệu. Đây là các hệ thống hoặc ứng dụng tiêu thụ dữ liệu. Có thể kể đến công cụ lập báo cáo, hệ thống quản lý mối quan hệ khách hàng (CRM) hoặc mô hình máy học.
Quá trình chuyển đổi dữ liệu. Quá trình này làm thay đổi định dạng hoặc cấu trúc của dữ liệu nhằm tương thích với đích đến hoặc giúp phân tích hiệu quả hơn. Có thể kể đến việc làm sạch, tổng hợp và mã hóa dữ liệu.
Đường dẫn dòng dữ liệu: Đây là đường đi nhất định của dữ liệu khi di chuyển giữa các cấu phần. Đường dẫn dòng dữ liệu đảm bảo rằng dữ liệu đến đúng nơi, đúng lúc.

Một cách phổ biến để trực quan hóa dòng dữ liệu là thông qua sơ đồ dòng dữ liệu (DFD). DFD minh họa sự di chuyển của dữ liệu giữa các cấu phần khác nhau, giúp các hệ thống phức tạp trở nên dễ hiểu. Việc ánh xạ dòng dữ liệu bằng DFD giúp dễ dàng xác định các điểm nghẽn, sự thiếu hiệu quả và các cơ hội để cải thiện.

Dòng dữ liệu trong môi trường kho hồ dữ liệu

Dòng dữ liệu tạo điều kiện cho việc sử dụng các kiến trúc hiện đại, kiến trúc kết hợp như kho hồ dữ liệu. Kho hồ dữ liệu kết hợp lợi ích của hồ dữ liệu và kho dữ liệu để tạo ra một hệ thống hợp nhất, có khả năng mở rộng để quản lý cả dữ liệu có cấu trúc lẫn phi cấu trúc.

Để hiểu định nghĩa kho hồ dữ liệu, bạn nên xem trước các khái niệm tiền thân: hồ dữ liệu và kho dữ liệu. Kho dữ liệu truyền thống được thiết kế để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, tức là thông tin được tổ chức theo hàng và cột, như cơ sở dữ liệu hoặc báo cáo tài chính. Kho dữ liệu rất phù hợp để hỗ trợ hoạt động nghiệp vụ thông minh và phân tích, nhưng lại thiếu sự linh hoạt cần thiết để xử lý dữ liệu thô, phi cấu trúc như video, hình ảnh hoặc nhật ký. Mặt khác, hồ dữ liệu có thể lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc ở định dạng gốc, lý tưởng cho các ứng dụng dữ liệu lớn và máy học. Tuy nhiên, việc thiếu cấu trúc tích hợp sẵn có thể khiến quá trình truy vấn và phân tích dữ liệu trở nên khó khăn hơn.

Kho hồ dữ liệu thu hẹp khoảng cách này bằng cách kết hợp khả năng lưu trữ linh hoạt, có thể mở rộng của hồ dữ liệu với các khả năng truy vấn và phân tích có cấu trúc của kho dữ liệu. Kiến trúc này cho phép tất cả các hoạt động dữ liệu diễn ra trong một môi trường duy nhất.

Dòng dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc giúp kho hồ dữ liệu vận hành trơn tru bằng cách hỗ trợ:

Chuyển tải dữ liệu. Dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau – như thiết bị IoT, hệ thống giao dịch hoặc API bên ngoài – được đưa vào kho hồ dữ liệu, thường ở định dạng gốc. Bước này dựa vào dòng dữ liệu không gián đoạn để đảm bảo tất cả thông tin liên quan được thu thập mà không hề chậm trễ.
Chuyển đổi dữ liệu. Sau khi được chuyển tải, dữ liệu được làm sạch, lập cấu trúc và bổ sung cho phù hợp với mục đích phân tích. Đường dẫn dòng dữ liệu hỗ trợ các quá trình chuyển đổi này để xử lý dữ liệu một cách hiệu quả và chính xác.
Tiêu thụ dữ liệu. Dữ liệu đã chuyển đổi được gửi đến các đích đến như nền tảng nghiệp vụ thông minh, công cụ phân tích hoạt động trên nền tảng AI hoặc bảng điều khiển trực quan hóa. Các hệ thống này phụ thuộc vào dòng dữ liệu liên tục để cung cấp thông tin chuyên sâu thiết thực theo thời gian thực.

Bằng cách tích hợp quy trình quản lý dòng dữ liệu vào kho hồ dữ liệu, các tổ chức có thể điều chỉnh quy mô hoạt động, thích ứng với các yêu cầu dữ liệu không ngừng thay đổi và khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu mà không gặp phải các điểm nghẽn hoặc sự thiếu hiệu quả. Nếu không có quy trình quản lý dòng dữ liệu, hệ thống có nguy cơ bị chậm trễ, tập dữ liệu không đầy đủ hoặc phân tích bớt chính xác – tất cả những điều này có thể cản trở quá trình ra quyết định và đổi mới.

Lợi ích của dòng dữ liệu đối với doanh nghiệp

Quản lý dòng dữ liệu hiệu quả giúp dữ liệu không chỉ dễ dàng truy nhập mà còn thiết thực. Dữ liệu dễ truy nhập và thiết thực mang lại nhiều lợi ích to lớn cho doanh nghiệp, bao gồm:

Tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu. Quản lý dòng dữ liệu phù hợp giúp hợp lý hóa cách thức thu thập, chuyển đổi và phân phối dữ liệu. Dòng dữ liệu đảm bảo các tài nguyên được sử dụng hiệu quả, đồng thời giảm tình trạng dư thừa. Bằng cách tối ưu hóa các quy trình này, doanh nghiệp có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn hơn mà gặp ít độ trễ hơn.
Khả năng mở rộng. Khi quy mô tổ chức phát triển, lượng dữ liệu của họ cũng tăng theo. Quản lý dòng dữ liệu hỗ trợ khả năng mở rộng bằng cách thích ứng với khối lượng và độ phức tạp ngày càng tăng của dữ liệu. Dù bạn đang xử lý dữ liệu từ một vài nguồn hay tích hợp các luồng dữ liệu từ hàng ngàn thiết bị IoT, các hệ thống dòng dữ liệu được thiết kế tốt đều có khả năng điều chỉnh quy mô để đáp ứng nhu cầu của bạn.
Truy nhập thông tin chuyên sâu theo thời gian thực. Với dòng dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp có thể xử lý dữ liệu theo thời gian thực và có được thông tin chuyên sâu ngay lập tức. Nhờ đó, các tổ chức có thể phản ứng nhanh hơn với xu hướng thị trường, nhu cầu của khách hàng và các thách thức vận hành, từ đó mang lại lợi thế cạnh tranh.
Cải thiện khả năng ra quyết định. Sự kết hợp giữa dữ liệu có cấu trúc và thông tin chuyên sâu theo thời gian thực giúp các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Dù là xác định cơ hội tiết kiệm chi phí hay dự đoán hành vi của khách hàng, người ra quyết định đều có thể dựa vào dữ liệu kịp thời và chính xác để định hướng chiến lược của mình.
Nâng cao hiệu quả hoạt động. Việc sử dụng dòng dữ liệu để tự động hóa các quy trình dữ liệu và giảm thiểu sự can thiệp thủ công giúp giảm rủi ro do lỗi của con người và tăng tốc độ vận hành. Tính năng tự động hóa quy trình làm việc giúp các nhóm có thêm thời gian tập trung vào sáng kiến chiến lược thay vì các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.
Tăng cường bảo mật dữ liệu. Quản lý dòng dữ liệu giúp điều chỉnh quyền truy nhập và sử dụng, bảo vệ thông tin nhạy cảm bằng cách chỉ cho phép những cá nhân được ủy quyền truy nhập. Điều này giúp giảm thiểu nguy cơ rò rỉ dữ liệu, hỗ trợ việc tuân thủ quy định, đồng thời xây dựng lòng tin với khách hàng và đối tác.
Nâng cao dịch vụ khách hàng. Khi luôn sẵn có dữ liệu liên quan, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn và đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng bằng cách cá nhân hóa đề xuất, giải quyết nhanh chóng các sự cố của khách hàng và thực hiện các hành động khác dựa trên dữ liệu thời gian thực để đạt hiệu quả.

So sánh dòng dữ liệu với quy trình ETL

Trong nhiều thập kỷ, Quy trình ETL đã là một phần không thể thiếu trong quá trình quản lý dữ liệu. ETL giúp doanh nghiệp thu thập và chuẩn bị dữ liệu cho việc phân tích thông qua ba bước chính:

Trích xuất: Truy xuất dữ liệu từ các nguồn như cơ sở dữ liệu, API hoặc tệp.
Biến đổi: Chuyển đổi dữ liệu sang định dạng có thể sử dụng, quá trình này có thể bao gồm làm sạch, tổng hợp hoặc bổ sung dữ liệu.

Tải: Chuyển đổi dữ liệu sang định dạng có thể sử dụng, quá trình này có thể bao gồm làm sạch, tổng hợp hoặc bổ sung dữ liệu.

Quy trình quản lý dòng dữ liệu hiện đại được xây dựng trên nền tảng của ETL và mang đến những cải tiến đáng kể, bao gồm:

Hỗ trợ cả việc xử lý theo lô và xử lý theo thời gian thực. Quy trình ETL truyền thống thường hoạt động theo lịch trình, xử lý dữ liệu theo lô tại các khoảng thời gian cố định. Ngược lại, quy trình quản lý dòng dữ liệu hỗ trợ cả việc xử lý theo lô và xử lý theo thời gian thực, cho phép doanh nghiệp hành động dựa trên dữ liệu ngay khi dữ liệu được tạo. Điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng như phát hiện gian lận, giám sát IoT và định giá linh hoạt.

Kiến trúc linh hoạt hơn. Các quy trình ETL thường dựa vào các quy trình làm việc định sẵn, được thiết kế riêng cho dữ liệu có cấu trúc, còn các hệ thống dòng dữ liệu có thể xử lý nhiều định dạng và yêu cầu hơn. Hệ thống này có khả năng thích ứng với dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh hoặc dữ liệu cảm biến và có thể tích hợp với các hệ thống đa dạng. Sự linh hoạt này đặc biệt có giá trị trong các môi trường kết hợp như kho hồ dữ liệu.
Bổ sung dữ liệu thời gian thực. Các hệ thống dòng dữ liệu tích hợp chức năng bổ sung trực tiếp vào dòng. Ví dụ: Hệ thống có thể thêm thông tin ngữ cảnh địa lý vào một giao dịch hoặc đối chiếu ID khách hàng với các tập dữ liệu bên ngoài ngay khi dữ liệu di chuyển qua hệ thống. Điều này giúp giảm tình trạng chậm trễ và đảm bảo rằng dữ liệu có thể được khai thác ngay khi đến đích.

Quá trình phát triển từ ETL đến quản lý dòng dữ liệu

Mặc dù ETL vẫn hiệu quả trong một số tình huống nhất định nhưng những hạn chế của ETL ngày càng trở nên rõ ràng khi khối lượng, sự đa dạng và tốc độ của dữ liệu ngày càng tăng. Ngày nay, các doanh nghiệp yêu cầu các hệ thống có khả năng xử lý các luồng dữ liệu thời gian thực, định dạng phi cấu trúc và môi trường linh hoạt để hỗ trợ nhu cầu luôn thay đổi nhanh chóng của họ.

Khi tiếp nhận quy trình quản lý dòng dữ liệu hiện đại, các tổ chức có được một hệ thống không chỉ xử lý dữ liệu hiệu quả hơn mà còn có khả năng điều chỉnh quy mô để đáp ứng các nhu cầu không ngừng phát triển. Mặc dù các quy trình ETL vẫn có ích trong một số nhiệm vụ nhưng quy trình quản lý dòng dữ liệu đại diện cho thế hệ tiếp theo của tích hợp dữ liệu, mang đến tốc độ, khả năng thích ứng và trí thông minh cần thiết để phát triển mạnh mẽ trong một thế giới vận hành theo định hướng dữ liệu.

Ví dụ về ứng dụng dòng dữ liệu

Quy trình quản lý dòng dữ liệu hỗ trợ hiệu quả, quá trình ra quyết định và đổi mới sáng tạo trong các hoạt động kinh doanh bằng cách hợp lý hóa cách thức dữ liệu di chuyển qua các hệ thống. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến nhất của dòng dữ liệu:

CRM. Quản lý dòng dữ liệu khách hàng – như thông tin liên hệ, lịch sử giao dịch và các yêu cầu dịch vụ – đảm bảo các nhóm có thông tin cập nhật để cá nhân hóa hoạt động tương tác, giải quyết vấn đề và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Dòng dữ liệu thời gian thực cũng có thể hỗ trợ cập nhật hồ sơ khách hàng một cách linh hoạt và cho phép nhân viên sử dụng tính năng phân tích dự đoán để đoán trước nhu cầu của khách hàng.
Quản lý chuỗi cung ứng. Quy trình quản lý dòng dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc điều phối sự di chuyển của hàng hóa, tài liệu và thông tin xuyên suốt chuỗi cung ứng. Giải pháp này giúp theo dõi mức tồn kho, giám sát các lô hàng và tối ưu hóa hoạt động hậu cần theo thời gian thực, cuối cùng giúp giảm tình trạng chậm trễ và tiết kiệm chi phí. Việc tích hợp với các thiết bị IoT, như cảm biến thông minh, đảm bảo dữ liệu chuỗi cung ứng được luân chuyển liên tục giữa các hệ thống.

Quản lý tài chính. Dữ liệu tài chính chính xác là nền tảng cho các quyết định kinh doanh đúng đắn. Quy trình quản lý dòng dữ liệu sắp xếp các thông tin như các khoản phải thu, khoản phải trả, bảng lương và ngân sách, giúp các nhóm tài chính truy nhập thông tin chuyên sâu quan trọng theo thời gian thực. Các quy trình làm việc tự động cũng giúp loại bỏ lỗi nhập liệu thủ công, cải thiện việc tuân thủ quy định và sẵn sàng cho quá trình kiểm tra.
Quản lý nhân sự. Đối với các nhóm nhân sự, quản lý dòng dữ liệu có nghĩa là sắp xếp hồ sơ nhân viên, thông tin phúc lợi, lịch sử đào tạo và các chỉ số hiệu suất thật khoa học và dễ truy nhập. Dòng dữ liệu thời gian thực đảm bảo các cập nhật được phản ánh ngay lập tức, hỗ trợ quy trình tiếp nhận nhân viên mới hiệu quả và tuân thủ liên tục các quy định lao động.
Tiếp thị và phân tích chiến dịch. Quản lý dòng dữ liệu cho phép các nhóm tiếp thị theo dõi hiệu suất chiến dịch bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều kênh, như email, mạng xã hội và website. Bằng cách tổng hợp dữ liệu này theo thời gian thực, doanh nghiệp có thể điều chỉnh chiến lược nhanh chóng, đảm bảo các chiến dịch tiếp cận đúng đối tượng với thông điệp phù hợp vào đúng thời điểm.
Tích hợp dữ liệu chăm sóc sức khỏe. Trong ngành chăm sóc sức khỏe, quy trình quản lý dòng dữ liệu được sử dụng để tích hợp thông tin bệnh nhân từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm hồ sơ sức khỏe điện tử, hệ thống chẩn đoán và thiết bị đeo. Sự tích hợp này hỗ trợ chẩn đoán chính xác, điều phối chăm sóc hợp lý và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư như HIPAA.
Sản xuất và IoT. Dòng dữ liệu rất quan trọng trong môi trường sản xuất thông minh, nơi máy móc và cảm biến liên tục tạo ra dữ liệu. Các doanh nghiệp sử dụng quy trình quản lý dòng dữ liệu để giám sát hiệu suất thiết bị, dự đoán nhu cầu bảo trì và tối ưu hóa lịch trình sản xuất nhằm giảm thời gian ngừng hoạt động và tránh lãng phí.
Thương mại điện tử và bán lẻ. Trong thương mại điện tử, quy trình quản lý dòng dữ liệu hỗ trợ theo dõi tồn kho theo thời gian thực, đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa và định giá linh hoạt. Việc tích hợp dữ liệu trên các nền tảng đảm bảo trải nghiệm khách hàng liền mạch, từ lúc bắt đầu duyệt xem sản phẩm đến khi thanh toán.

Tương lai của quản lý dòng dữ liệu

Quy trình quản lý dòng dữ liệu hiệu quả ngày càng trở nên quan trọng đối với hoạt động hàng ngày khi các doanh nghiệp phải xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng. Các tổ chức cần dữ liệu di chuyển trơn tru giữa các hệ thống để đưa ra quyết định sáng suốt, hoạt động hiệu quả và duy trì lợi thế cạnh tranh.

Các công cụ hiện đại để quản lý dòng dữ liệu hiện nay không chỉ dừng lại ở việc tối ưu hóa và kiểm soát cơ bản mà còn bao gồm các tính năng như xử lý theo thời gian thực, phân tích nâng cao và tự động hóa có AI hỗ trợ. Với những tính năng này, các tổ chức có thể thu được thông tin chuyên sâu hơn và phản ứng nhanh hơn với các thay đổi trong môi trường.

Các xu hướng mới nổi trong quản lý dòng dữ liệu bao gồm:

Quản lý dữ liệu có AI hỗ trợ. AI đang biến đổi việc quản lý dòng dữ liệu bằng cách tự động hóa quá trình làm sạch và phân loại dữ liệu, cũng như dự đoán các xu hướng dựa trên các mẫu hình theo thời gian thực. Các cải tiến này sẽ giúp các doanh nghiệp cải thiện quá trình ra quyết định và hợp lý hóa hoạt động hơn nữa trong những năm tới.
Kết cấu dữ liệu. Lớp tích hợp này kết nối các quy trình giữa các nền tảng và người dùng để truy nhập và chia sẻ dữ liệu một cách liền mạch. Microsoft Fabric là một ví dụ về kết cấu dữ liệu cung cấp các dịch vụ dữ liệu toàn diện, hỗ trợ phân tích theo thời gian thực và giúp doanh nghiệp dễ dàng truy nhập dữ liệu từ các hệ thống đa dạng mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.

Nền tảng low-code và no-code. Các nền tảng này hỗ trợ tất cả mọi người, ngay cả những người không có kiến thức sâu rộng về lập trình, tạo và quản lý các quy trình làm việc với dữ liệu. Các nền tảng low-code và no-code mở rộng tiềm năng đổi mới của tổ chức và tăng tốc thời gian phản hồi trước nhu cầu kinh doanh không ngừng thay đổi.
Tăng cường bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu. Khi các quy định như Quy định Chung về Bảo vệ Dữ liệu (GDPR) của Liên minh Châu Âu và Đạo luật Quyền riêng tư của Người tiêu dùng California (CCPA) phát triển, việc quản lý dòng dữ liệu an toàn đang trở thành ưu tiên hàng đầu của các doanh nghiệp. Các công cụ giám sát, kiểm tra và kiểm soát quyền truy nhập dữ liệu sẽ giúp các tổ chức tuân thủ các quy định này, đồng thời bảo vệ thông tin nhạy cảm.

Bắt đầu dùng thử Fabric miễn phí

Trao quyền cho tổ chức của bạn với Microsoft Fabric – nền tảng quản lý dữ liệu và phân tích hợp nhất, thúc đẩy đổi mới và chuyển đổi trong kỷ nguyên AI.

Việc bắt đầu thật đơn giản và dễ dàng. Bạn không cần tài khoản Azure mà có thể đăng ký trực tiếp trên nền tảng Fabric.

Tìm hiểu thêm

Tài nguyên

Tìm hiểu cách quản lý dòng dữ liệu với Fabric

Một người đàn ông và một phụ nữ đang nhìn vào máy tính xách tay.

Chuỗi hội thảo trực tuyến

Giới thiệu về Fabric

Tìm hiểu về những trải nghiệm và lợi ích chính của giải pháp phân tích dữ liệu toàn diện này trong một hội thảo trực tuyến theo yêu cầu.

Xem ngay

Một người đàn ông để râu và một người phụ nữ đeo kính đang nhìn vào máy tính xách tay.

Trợ giúp từ chuyên gia

Làm việc với đối tác Fabric

Tìm một đối tác giàu kinh nghiệm để giúp bạn đưa dữ liệu của mình vào kỷ nguyên AI.

Tìm hiểu thêm

Một người đàn ông đứng trước một màn hình lớn.

Giới thiệu có hướng dẫn

Khám phá các tính năng của Fabric

Xem cách Fabric hợp nhất dữ liệu và đơn giản hóa cách bạn xây dựng các mô hình dữ liệu trong một tình huống kinh doanh thực tế.

Xem giới thiệu

Dòng dữ liệu được sử dụng để thu thập, chuyển đổi và hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau nhằm phục vụ cho quá trình phân tích và lập báo cáo. Dòng dữ liệu giúp hợp lý hóa quá trình chuẩn bị dữ liệu, giảm tình trạng dư thừa và nâng cao chất lượng dữ liệu.
Đích lưu trữ của một dòng dữ liệu sẽ quyết định loại dòng dữ liệu đó. Dòng dữ liệu tải dữ liệu vào các bảng Microsoft Dataverse sẽ được xếp vào loại dòng dữ liệu tiêu chuẩn, còn dòng dữ liệu tải dữ liệu vào các bảng phân tích thì được xếp vào loại dòng dữ liệu phân tích.
Ba chế độ của dòng dữ liệu bao gồm: chế độ giao tiếp đơn (chỉ truyền theo một hướng), chế độ bán song công (truyền theo cả hai hướng nhưng không đồng thời) và chế độ song công toàn phần (truyền theo cả hai hướng đồng thời).
Dòng dữ liệu được kiểm soát bởi các hệ thống tích hợp, giao thức và công cụ quản lý việc di chuyển dữ liệu, các quá trình chuyển đổi và bảo mật. Các nền tảng dữ liệu hợp nhất như Microsoft Fabric có thể giúp hợp lý hóa hoạt động kiểm soát và truy nhập. Tìm hiểu thêm về Fabric.
Quản lý dòng dữ liệu bao gồm việc sử dụng các công cụ tích hợp dữ liệu, thiết lập các chính sách quản trị dữ liệu và giám sát sự di chuyển của dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả. Quy trình này cũng bao gồm tự động hóa các nhiệm vụ xử lý dữ liệu nhằm giảm sự can thiệp thủ công và hạn chế lỗi.
Bạn có thể kiểm tra dòng dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ giám sát nhằm theo dõi sự di chuyển của dữ liệu, phát hiện các điểm nghẽn và đảm bảo dữ liệu đến được đích dự kiến.