Bạn bắt đầu một dự án Data Science nhưng bối rối không biết nên đi theo quy trình nào? 💡 Tin vui là Data Science có những framework chuẩn giúp bạn không bị “lạc đường” – nổi bật nhất là CRISP-DM và OSEMN. Vậy sự khác biệt giữa hai framework này là gì, khi nào nên chọn cái nào?

Created by: tieplv | Date: 02/10/2025 | 319

Trong thế giới dữ liệu, doanh nghiệp thường đứng giữa hai lựa chọn: Data Lake → linh hoạt, lưu dữ liệu raw giá rẻ, scale gần như vô hạn, nhưng thiếu quản lý chất lượng, khó phân tích trực tiếp. Data Warehouse (DW) → tối ưu cho phân tích, hỗ trợ SQL mạnh mẽ, tốc độ query cao, nhưng chi phí lưu trữ và compute rất đắt. 👉 Data Lakehouse xuất hiện như một “cây cầu”, kết hợp ưu điểm của cả Lake lẫn Warehouse: lưu trữ rẻ và linh hoạt như Data Lake, nhưng vẫn giữ khả năng query, transaction và quản lý schema như Data Warehouse.

Created by: tieplv | Date: 01/10/2025 | 324

Một data pipeline chỉ thực sự production-ready khi bạn không chỉ “chạy được”, mà còn có thể quan sát (observe), theo dõi (monitor) và phản ứng (alert) khi có sự cố. Observability chính là “cặp mắt” giúp Data Engineer đảm bảo pipeline chạy đúng, nhanh, ổn định và dữ liệu luôn đáng tin cậy. Trong bài này, mình sẽ chia pipeline thành 3 lớp quan sát: Logging → Monitoring → Alerting, kèm theo lời khuyên thực chiến từ các hệ thống production lớn.

Created by: tieplv | Date: 01/10/2025 | 316

“Garbage in, garbage out” – nếu dữ liệu bẩn, thì mọi báo cáo, dashboard và mô hình Machine Learning cũng chỉ cho ra kết quả sai lệch. Chính vì vậy, Data Quality & Testing là một bước bắt buộc trong quy trình Data Pipeline, đảm bảo dữ liệu được làm sạch, đúng chuẩn và sẵn sàng phục vụ phân tích. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn các kỹ thuật kiểm tra dữ liệu (validation), viết unit test cho pipeline và ứng dụng framework tự động hoá để kiểm soát chất lượng dữ liệu ở quy mô lớn.

Created by: tieplv | Date: 01/10/2025 | 334

Trong thời đại dữ liệu real-time, doanh nghiệp không chỉ cần dữ liệu đúng mà còn cần dữ liệu đúng lúc. Nếu như batch ETL truyền thống buộc phải quét full table mỗi đêm, gây áp lực lên hệ thống nguồn và tốn chi phí compute khổng lồ, thì Change Data Capture (CDC) mang đến giải pháp hiện đại hơn: chỉ bắt và xử lý phần dữ liệu thay đổi. Với CDC, Data Engineer có thể xây dựng pipeline nhanh – chính xác – tiết kiệm, đáp ứng nhu cầu đồng bộ dữ liệu cho BI, AI/ML và hệ thống phân tán ở quy mô lớn.

Created by: tieplv | Date: 30/09/2025 | 316

Trong thời đại dữ liệu tăng trưởng theo cấp số nhân, việc full-load dữ liệu hằng ngày (tải toàn bộ bảng từ nguồn sang Data Warehouse) dần trở nên không khả thi: vừa tốn kém chi phí compute & storage, vừa gây áp lực lên hệ thống nguồn. Giải pháp thay thế chính là Incremental Load và Change Data Capture (CDC) – hai kỹ thuật giúp đồng bộ dữ liệu nhanh hơn, chính xác hơn, tiết kiệm hơn và đặc biệt phù hợp với các hệ thống lớn có nhu cầu real-time analytics. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu: Nguyên lý hoạt động của Incremental & CDC Cách xây dựng pipeline kết hợp hai kỹ thuật Best practice để triển khai an toàn và hiệu quả

Created by: tieplv | Date: 30/09/2025 | 312

Trong kỷ nguyên dữ liệu bùng nổ, Modern Data Stack (MDS) đã trở thành lựa chọn “chuẩn” cho các doanh nghiệp xây dựng hạ tầng dữ liệu linh hoạt, dễ mở rộng, và đáp ứng phân tích gần như real-time. Thay vì phụ thuộc vào hệ thống data warehouse truyền thống, MDS tận dụng sức mạnh cloud-native, automation và open-source để giảm chi phí vận hành, tăng tốc độ triển khai và khai thác tối đa giá trị dữ liệu. Bài viết này sẽ đi sâu vào: 🔑 Các thành phần cốt lõi trong MDS 🔥 Công cụ hot nhất năm 2025 📌 Best practice khi triển khai

Created by: tieplv | Date: 30/09/2025 | 316

Cloud Storage là “xương sống” trong hạ tầng dữ liệu hiện đại, nơi mọi pipeline đều bắt đầu và kết thúc. Đối với Data Engineer, việc nắm vững best practices không chỉ giúp bảo mật và tối ưu chi phí, mà còn đảm bảo dữ liệu sẵn sàng cho phân tích, BI và AI/ML. Bài viết này sẽ giới thiệu 4 nguyên tắc quan trọng trong việc sử dụng Cloud Storage, đi kèm với ví dụ và tình huống thực tế để bạn dễ dàng áp dụng ngay.

Created by: tieplv | Date: 30/09/2025 | 321