Đề xuất công nghệ phục vụ chiến lược dữ liệu ngành tài chính
Diễn đàn - Ngày đăng : 19:02, 25/09/2023
Đề xuất công nghệ phục vụ chiến lược dữ liệu ngành tài chính
CMC TS đã có khuyến nghị giúp tổ chức và doanh nghiệp (DN) ngành tài chính chọn lựa công nghệ dữ liệu phù hợp với nhu cầu phân tích dữ liệu khi nhu cầu kinh doanh thay đổi.
Dữ liệu số là cốt lõi của chuyển đổi số (CĐS)
Theo nghiên cứu của Fortune Business Insight công bố tháng 6/2023, quy mô thị trường dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu toàn cầu được định giá là 271,83 tỷ USD vào năm 2022, dự kiến sẽ tăng từ 307,52 tỷ USD vào năm 2023 lên 745,15 tỷ USD vào năm 2030.
Trong đó, các ngành chiếm tỷ trọng cao nhất trong quy mô thị trường dữ liệu gồm tài chính ngân hàng, công nghiệp ô tô, viễn thông. Phân khúc tài chính ngân hàng được dự báo sẽ đạt thị phần doanh thu tối đa nhờ triển khai các dịch vụ cá nhân hoá cho khách hàng dựa trên dữ liệu. Nhờ các dịch vụ này, các tổ chức tài chính ngân hàng có thể thu hút và giữ chân khách hàng, từ đó tăng trưởng doanh thu và lợi nhuận.
Năm 2023 được xem là năm “Dữ liệu số quốc gia” tại Việt Nam. Với vai trò dẫn dắt sự phát triển của kinh tế số, ngành tài chính đang tiên phong chủ động triển khai lộ trình chuyển đổi số (CĐS), trong đó đặt ra các mục tiêu trong giai đoạn 2021 - 2025 xây dựng tài chính điện tử, tài chính số dựa trên dữ liệu và dữ liệu mở.
Lựa chọn công nghệ dữ liệu phù hợp phục vụ chiến lược dữ liệu của tổ chức và DN ngành tài chính
Ông Lê Minh, Giám đốc Công nghệ (CTO), Tổng Công ty Công nghệ và Giải pháp CMC (CMC TS) cho biết: Từ năm 2000, DN tài chính toàn cầu bắt đầu ứng dụng kho dữ liệu (data warehouse) và nhiều công nghệ dữ liệu mới.
Tuy nhiên, đây vẫn là thời kỳ dữ liệu không được quy hoạch tốt và phân mảnh, phát sinh vấn đề trong quá trình sử dụng dữ liệu. Đến những năm 2010 là kỷ nguyên của kho dữ liệu logic (logical data warehouse), các công nghệ mới cho phép phân tích dữ liệu thống nhất, chỉ cần một nền tảng để phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Từ năm 2020 là kỷ nguyên của siêu dữ liệu (metadata) động, cho phép phân tích dữ liệu tăng cường.
Giữa một loạt các công nghệ dữ liệu như data warehouse, data hub, datalake, data lakehouse, hay data mesh, data fabric, làm thế nào để chọn lựa công nghệ dữ liệu phù hợp với nhu cầu phân tích dữ liệu của DN?
Là một chuyên gia trong mảng dữ liệu, ông Lê Minh cho biết DN và tổ chức ngành tài chính cần xây dựng cơ sở hạ tầng phân tích và dữ liệu lõi dựa trên sự kết hợp có chọn lọc giữa data lake, data warehouse (hoặc Lakehouse) và data hub.
Khuyến nghị thứ 2 là có thể sử dụng data lake để khám phá phân tích và data warehouse để tối ưu hóa và hỗ trợ tiêu dùng dữ liệu rộng rãi.
Khuyến nghị quan trọng nhất là mỗi tổ chức, DN cần chuẩn bị tốt cho sự phát triển nền tảng liên tục khi nhu cầu kinh doanh thay đổi.
CMC TS có kinh nghiệm gần 30 năm đồng hành cùng ngành tài chính quốc gia triển khai giải nhiều giải pháp lõi và tổng thể, bao gồm các phần mềm tự xây dựng phục vụ nghiệp vụ ngành tài chính/hải quan/thuế như C-Docman cũng như giải pháp tích hợp với các hãng công nghệ lớn của thế giới như Dell Technologies, Microsoft, Oracle, IBM,... CMC TS cũng tập trung đầu tư phát triển nguồn lực chuyên gia cao cấp vừa am hiểu chuyên sâu về nghiệp vụ, vừa đón đầu xu hướng công nghệ mới nhất để tư vấn, triển khai, giải quyết hiệu quả các bài toán trọng điểm của ngành tài chính, đồng thời xây dựng nền tài chính số dựa trên dữ liệu số./.