Trong thế giới dữ liệu hiện đại, việc chọn ETL (Extract – Transform – Load) hay ELT (Extract – Load – Transform) không chỉ là quyết định kỹ thuật – nó ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ xử lý, chi phí hạ tầng và khả năng mở rộng hệ thống dữ liệu. Đây là một trong những câu hỏi mà Data Engineer thường gặp nhất khi bắt đầu thiết kế pipeline. Hãy cùng phân tích chuyên sâu: ETL và ELT khác nhau ở đâu, khi nào nên chọn cái nào, và xu hướng nào sẽ thống trị năm 2025.

Created by: tieplv | Date: 24/09/2025 | 304

Trong thế giới dữ liệu hiện đại, Data Modeling là bước cực kỳ quan trọng giúp tổ chức dữ liệu một cách khoa học, tối ưu cho phân tích và ra quyết định. Với Data Engineer, đây là kỹ năng nền tảng để xây dựng Data Warehouse hiệu quả, giảm chi phí lưu trữ và tăng tốc độ truy vấn.

Created by: tieplv | Date: 24/09/2025 | 303

Trong quá trình xây dựng Data Pipeline, bạn sẽ luôn phải chọn cách xử lý dữ liệu: Batch Processing hay Stream Processing. Mỗi phương pháp có ưu điểm và ứng dụng riêng – chọn đúng cách sẽ giúp pipeline của bạn chạy hiệu quả, tiết kiệm chi phí và phục vụ đúng nhu cầu kinh doanh.

Created by: tieplv | Date: 24/09/2025 | 309

AI đang trở thành trung tâm chiến lược trong doanh nghiệp. Nhưng AI chỉ thông minh khi có dữ liệu chất lượng. Nếu ví AI là “bộ não” của hệ thống, thì Data Engineering chính là “hệ tuần hoàn” dẫn máu – đảm bảo dữ liệu đến đúng nơi, đúng lúc, đúng chất lượng. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu: Vai trò của Data Engineering trong dự án AI/ML. Các bước hòa nhập dữ liệu và AI để tạo giá trị thực tế. Lộ trình học tập để trở thành Data Engineer “AI-ready”.

Created by: tieplv | Date: 23/09/2025 | 310

Bạn đã từng thấy cảnh: Sales báo doanh thu 10 tỷ, trong khi Finance báo 9.5 tỷ cho cùng một tháng? → Cuộc họp biến thành tranh luận xem con số nào đúng, thay vì ra quyết định. 💡 Đây chính là vấn đề “multiple versions of truth” (nhiều phiên bản sự thật). Cách giải quyết hiện đại là xây dựng một Metric Layer – tầng định nghĩa KPI tập trung, để toàn bộ công ty cùng nhìn một con số, cùng một công thức.

Created by: tieplv | Date: 23/09/2025 | 305

Bạn có đang lặp đi lặp lại một quy trình thủ công như: Mở Google Sheets → copy thông tin khách hàng → soạn email → gửi thông báo cho team sales? 😩 Quy trình này dễ sai sót, tốn thời gian, và làm team chậm phản hồi. 💡 Với n8n, bạn chỉ cần vài phút để tạo một workflow tự động: Google Sheets có dòng mới → Gửi email chào mừng khách hàng → Ping team sales trên Slack.

Created by: tieplv | Date: 23/09/2025 | 305

Bạn có bao giờ thấy workflow đang chạy ngon thì một node “ngã” và toàn bộ automation dừng lại, làm chậm báo cáo, chậm xử lý đơn hàng, hoặc thậm chí khiến khách hàng phải chờ? 😱 💡 Đây chính là lý do Error Handling (xử lý lỗi) là kỹ năng bắt buộc khi bạn triển khai automation cho business-critical tasks trong n8n. Một hệ thống production tốt không chỉ chạy khi mọi thứ suôn sẻ, mà còn biết tự phục hồi khi có sự cố.

Created by: tieplv | Date: 23/09/2025 | 309

Bạn đã từng đau đầu vì phải mở Google Sheet, copy từng dòng dữ liệu khách hàng rồi nhập tay vào CRM chưa? 😩 Không chỉ tốn thời gian, nguy cơ nhập sai, nhập thiếu hoặc quên follow-up là cực cao. 💡 Giờ đây, bạn có thể dùng n8n để tự động hóa toàn bộ quy trình: khách hàng điền form → dữ liệu nhảy thẳng vào CRM (HubSpot, Pipedrive) → team Sales nhận thông báo ngay lập tức. Không còn tình trạng “lead nguội” vì chậm xử lý.

Created by: tieplv | Date: 23/09/2025 | 308