Bạn đã bao giờ build một mô hình machine learning cực chuẩn, accuracy 95%, nhưng khi trình bày cho sếp thì bị hỏi: “Mô hình này dựa trên yếu tố nào mà ra quyết định vậy?” 💡 Đây chính là lý do Explainable AI (XAI) ra đời – để giải thích cách mô hình hoạt động, giúp con người tin tưởng và sử dụng kết quả một cách an toàn.

Created by: tieplv | Date: 02/10/2025 | 340

Khi mới học n8n, nhiều người chỉ tập trung kéo-thả node cho workflow chạy được, nhưng không hiểu bản chất từng loại node để tối ưu. 💡 Thực tế, nắm rõ 3 nhóm node chính: Trigger – Transform – Output sẽ giúp bạn thiết kế workflow mượt hơn, dễ bảo trì, ít lỗi.

Created by: tieplv | Date: 02/10/2025 | 345

Bạn có từng nghĩ: “Có cách nào tự động hóa công việc mà không phải code phức tạp, mà còn rẻ hơn Zapier?” – câu trả lời chính là n8n. 💡 n8n là nền tảng automation mã nguồn mở giúp bạn kéo-thả workflow kết nối hàng trăm dịch vụ: Google Sheets, Slack, CRM, AI model… Điểm mạnh của n8n là: Không khoá vendor (vendor lock-in) như các tool SaaS khác. Tùy chỉnh sâu: thêm logic bằng JavaScript, tích hợp API riêng. Triển khai linh hoạt: dùng cloud hoặc tự host để kiểm soát dữ liệu.

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

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 | 343

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 | 354

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 | 330

“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 | 354

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 | 343