Ở Phần trước, chúng ta đã xây nền móng về Data cơ bản: DIKW, OLTP – OLAP, ACID – BASE, Data Lake – Warehouse – Lakehouse. Nhưng đó chỉ là “bề mặt”. Để dữ liệu thực sự mang lại giá trị, doanh nghiệp cần một hệ thống: dữ liệu phải chảy đúng – được mô hình đúng – được vận hành đúng – và được AI hiểu đúng.
Phần này đi sâu vào 4 mảnh ghép then chốt trong mọi hệ sinh thái dữ liệu hiện đại: ETL/ELT, Data Modeling, Data Engineering và AI thời dữ liệu (Embedding, Vector DB, RAG, Data Agent).
Đây là những khái niệm quyết định dữ liệu có “sống” trong doanh nghiệp được hay không.
Dành cho bạn — người muốn đi xa hơn, làm chủ hệ thống dữ liệu và AI theo chuẩn Microsoft Fabric, Snowflake và Databricks.
Ngày nay, thế giới dữ liệu đang thay đổi nhanh hơn bất kỳ thời điểm nào trong lịch sử. Từ ERP, CRM, thương mại điện tử, marketing automation cho đến IoT, camera AI, chatbot và Data Agent — mỗi ngày doanh nghiệp phát sinh hàng nghìn đến hàng triệu điểm dữ liệu.