Data Platform là gì? Đặc điểm, phân loại, lợi ích và các bước triển khai Data Platform 

Data Platform (nền tảng dữ liệu) không còn là cái tên xa lạ với các doanh nghiệp trong thời đại 4.0. Nó được ứng dụng rộng rãi nhằm giúp ích cho doanh nghiệp trong việc thu thập, phân tích, quản lý, sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Trong bài viết này, mời bạn cùng Bizfly tìm hiểu chi tiết về Data Platform nhé.

Data Platform là gì?

Data Platform (Nền tảng dữ liệu) là nền tảng lưu trữ, xử lý tất cả các dữ liệu của tổ chức. Nó đảm nhận tất cả các công đoạn, từ thu thập, làm sạch, phân tích, quản lý và sử dụng dữ liệu để cung cấp thông tin có ích cho tổ chức. 

Ngày nay, các doanh nghiệp ưu tiên sử dụng Data Platform để tổng hợp, vận hành và dân chủ hoá dữ liệu ở quy mô toàn tổ chức. Nhờ có nền tảng dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định thông minh, chính xác hơn.

Đặc điểm của nền tảng dữ liệu là gì?

• Khả năng tích hợp dữ liệu đa dạng từ nhiều nguồn

Data Platform cho phép thu thập, quản lý, xử lý dữ liệu từ các nguồn khác nhau, bao gồm: Dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc, bán cấu trúc. Điều này giúp tạo ra một nguồn dữ liệu thống nhất cho doanh nghiệp. Từ đây, việc phân tích toàn diện, ra quyết định chính xác hơn.

• Khả năng mở rộng linh hoạt để đáp ứng nhu cầu tăng trưởng

Nền tảng dữ liệu khách hàng có khả năng mở rộng theo chiều ngang. Có thể hiểu đó là khả năng thêm nhiều máy chủ hoặc tài nguyên mới để xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng lớn mà không làm giảm hiệu suất.

Các nền tảng dữ liệu ngày nay có sử dụng thêm công nghệ đám mây nên việc mở rộng quy mô dễ dàng hơn. Doanh nghiệp có thể tối ưu chi phí đồng thời đảm bảo hệ thống luôn sẵn sàng hoạt động với hiệu suất cao ngay cả trong các thời điểm tải nặng.

• Tính năng phân tích chuyên sâu để tạo thông tin giá trị

Data Platform tích hợp các công cụ phân tích dữ liệu hiện đại, như phân tích mô hình dữ liệu, trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning), cho phép khai thác thông tin ẩn giấu và đưa ra dự đoán chính xác.

Các chức năng như trực quan hóa dữ liệu, phân tích thời gian thực và xây dựng báo cáo chi tiết giúp các phòng ban trong tổ chức dễ dàng nắm bắt các xu hướng, hành vi khách hàng và cơ hội mới.

Nhờ đó, doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và tạo lợi thế cạnh tranh.

• Bảo mật và quản trị dữ liệu mạnh mẽ

Đảm bảo an toàn tuyệt đối cho dữ liệu nhạy cảm thông qua các cơ chế như mã hóa dữ liệu, kiểm soát truy cập nghiêm ngặt và xác thực đa yếu tố (MFA). Đồng thời đảm bảo tuân thủ các quy định pháp lý như GDPR, CCPA hoặc ISO 27001.

Ngoài ra, các công cụ quản lý danh mục dữ liệu và siêu dữ liệu giúp tổ chức dễ dàng tìm kiếm, truy xuất và duy trì chất lượng dữ liệu, giảm thiểu rủi ro từ thông tin sai lệch hoặc lỗi thời.

Phân loại Data Platform

Hiện nay, nền tảng dữ liệu được chia thành 4 loại chính:

Nền tảng dữ liệu doanh nghiệp (EDP)

Nền tảng dữ liệu doanh nghiệp có vai trò như một kho trung tâm dữ liệu giúp các bộ phận, phòng ban dễ dàng truy cập dữ liệu. Nền tảng này thường xử lý dữ liệu khách hàng, tài chính và chuỗi cung ứng có cấu trúc.

Có hai nguyên tắc cơ bản chi phối nền tảng dữ liệu doanh nghiệp là:

• Tính khả dụng: Dữ liệu có sẵn trong data lake, data warehouse hoặc data lakehouse, nơi tách biệt, lưu trữ và tính toán. Việc tách các chức năng này giúp lưu trữ dữ lượng lớn dữ liệu với chi phí thấp.
• Elasticity: Các hàm tính toán dựa trên đám mây cho phép tự động mở rộng quy mô. Ví dụ, nếu hầu  hết dữ liệu và phân tích được sử dụng trong cùng một ngày, một thời gian nhất định, quy trình xử lý có thể được tự động mở rộng để mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng, thu hẹp quy mô khi nhu cầu khối lượng công việc giảm.

Nền tảng dữ liệu lớn (BDP)

Nền tảng này được thiết kế để thu thập, xử lý và lưu trữ khối lượng dữ liệu lớn theo thời gian thực. Với khối lượng dữ liệu khổng lồ mà chúng xử lý, các nền tảng dữ liệu lớn thường sử dụng điện toán phân tán với dữ liệu được phân bổ trên nhiều máy chủ.

Các loại Data Platform khác cũng có thể quản lý khối lượng dữ liệu lớn. Tuy nhiên, BDP sẽ xử lý được dữ liệu đó ở tốc độ cao. Một BDP cấp doanh nghiệp có thể chạy các truy vấn phức tạp đối với các tập dữ liệu lớn, dù có cấu trúc, bán cấu trúc hay không có cấu trúc. Các ứng dụng điển hình của nền tảng dữ liệu lớn là:

• Phân tích dữ liệu lớn
• Phát hiện gian lận
• Phân tích dự đoán
• Hệ thống đề xuất

Nền tảng dữ liệu đám mây

Nền tảng dữ liệu này mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp:

• Cloud Data Platform​ thường có hình thức tính phí theo nhu cầu sử dụng
• Tổng dung lượng lưu trữ có thể linh hoạt tăng hoặc giảm tuỳ theo nhu cầu
• Không cần nhân viên để bảo trì nền tảng phần cứng tại chỗ
• Nền tảng dữ liệu đám mây có thể chứa nền tảng dữ liệu lớn, dữ liệu doanh nghiệp hoặc dữ liệu khách hàng
• Nhiều nền tảng dữ liệu đám mây cung cấp các tính năng bổ sung như: Phân tích nâng cao, học máy (ML), trực quan hoá…

Nền tảng dữ liệu khách hàng (Customer Data Platform)

CDP (Nền tảng dữ liệu khách hàng - Customer Data Platform) có vai trò thu thập, hợp nhất dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn để tạo ra Customer 360 view - góc nhìn thống nhất, toàn diện về mọi khách hàng.

Dữ liệu đầu vào cho CDP có thể nhận được từ hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), social media, hệ thống giao dịch hoặc phân tích website… 

Nhờ CDP, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về hành vi, sở thích của khách hàng. Từ đó, việc xây dựng các chiến lược tiếp thị có mục tiêu sẽ dễ dàng hơn, mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn đồng thời tạo ra cơ hội doanh thu mới.

>>> Tìm hiểu chi tiết về 9 lợi ích của CDP với doanh nghiệp

Các thành phần chính của Data Platform

Nền tảng dữ liệu khách hàng có thể được chia theo nhiều hình dạng, kích cỡ tuỳ thuộc vào nhu cầu của tổ chức. Một nền tảng điển hình bao gồm tối thiểu 5 lớp là:

Lưu trữ dữ liệu

Loại lưu trữ dữ liệu được sử dụng sẽ phụ thuộc vào nhu cầu của tổ chức. Nó có thể là lưu trữ tại chỗ, lưu trữ đám mây hoặc cả hai. Các kho lưu trữ dữ liệu phổ biến bao gồm:

• Kho dữ liệu hay kho dữ liệu doanh nghiệp (EDW): Tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn thành kho dữ liệu duy nhất, tập trung, nhất quán để hỗ trợ phân tích dữ liệu, khai thác dữ liệu, AI và học máy. Nó được dùng để quản lý dữ liệu có cấu trúc và các trường hợp sử dụng phân tích được xác định rõ ràng.
• Data lakes: Đây là môi trường lưu trữ có chi phí thấp, chứa hàng petabyte dữ liệu thô. Nó có thể lưu trữ cả dữ liệu có và không có cấu trúc ở nhiều định dạng khác nhau, cho phép nhà nghiên cứu làm việc dễ dàng hơn với nhiều loại dữ liệu.
• Data lakehouses: Nó kết hợp khả năng của kho dữ liệu và Data lakes để tạo thành một giải pháp quản lý dữ liệu duy nhất. Nó có hiệu suất tốt hơn Data lakes nhưng đắt hơn và hạn chế về khả năng mở rộng. Data lakehouse tối ưu chi phí lưu trữ những thiếu cấu trúc để phân tích hữu ích.

Thu thập dữ liệu

Quá trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và chuyển dữ liệu vào hệ thống lưu trữ được gọi là thu thập dữ liệu. Khi được thu thập, dữ liệu có thể được sử dụng cho mục đích lưu trữ hồ sơ hoặc xử lý và phân tích thêm.

Hiệu quả của cơ sở hạ tầng dữ liệu của một tổ chức phụ thuộc phần lớn vào mức độ dữ liệu được thu thập và tích hợp tốt như thế nào. Nếu có vấn đề trong quá trình thu thập như bộ dữ liệu bị thiếu hoặc lỗi thời, mọi bước trong quy trình phân tích hạ nguồn sẽ bị ảnh hưởng.

Quá trình thu thập dữ liệu có thể sử dụng nhiều mô hình xử lý dữ liệu khác nhau, tuỳ thuộc vào nhu cầu của tổ chức, kiến trúc dữ liệu tổng thể của tổ chức đó.

• Xử lý theo lô: Đây là hình thức thu thập dữ liệu phổ biến. Nó thu thập và nhóm dữ liệu thành các lô sau đó gửi đến bộ lưu trữ. Xử lý theo lô có thể được khởi tạo bằng cách sử dụng một lịch trình đơn giản hoặc được kích hoạt khi tồn tại một vài điều kiện được xác định trước. Nó thường sử dụng khi không cần phải dùng dữ liệu thời gian thực. Vì thế nên công việc không đòi hỏi cao, ít tốn kém.
• Xử lý theo thời gian thực hay còn được gọi là xử lý luồng, không nhóm dữ liệu. Thay vào đó, dữ liệu được thu thập, chuyển đổi và tải khi được nhận dạng. Xử lý dữ liệu thời gian thực tốn kém hơn vì đòi hỏi phải giám sát nguồn dữ liệu liên tục.

Chuyển đổi dữ liệu

Lớp này xử lý việc thay đổi cấu trúc và định dạng của dữ liệu để có thể sử dụng cho phân tích dữ liệu và các dự án khác. Ví dụ, dữ liệu phi cấu trúc có thể được chuyển đổi sang định dạng SQL để dễ tìm kiếm hơn. Dữ liệu có thể được chuyển đổi trước hoặc sau khi đến đích lưu trữ.

Hiện nay, hầu hết các mô hình thu thập dữ liệu đều sử dụng quy trình trích xuất, chuyển đổi, tải (ETL) để lấy dữ liệu từ nguồn, định dạng lại và vận chuyển tới đích. Điều này rất quan trọng khi doanh nghiệp sử dụng hệ thống phân tích nội bộ. Thực hiện công tác chuẩn bị trước khi phân phối dữ liệu đến đích có thể giúp giảm chi phí. Các tổ chức vẫn sử dụng kho dữ liệu tại chỗ thường sử dụng quy trình ETL.

Business intelligence và phân tích

Lớp nền tảng dữ liệu thứ tư bao gồm Business intelligence (BI) và các công cụ phân tích cho phép người dùng tận dụng dữ liệu cho các nỗ lực Business intelligence và phân tích dữ liệu lớn. Ví dụ, các công cụ BI và phân tích có thể cho người dùng truy vấn dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu thành hình ảnh trực quan hoặc thao tác dữ liệu theo cách khác.

Đối với nhiều phòng ban trong một tổ chức, lớp này là bộ mặt của nền tảng dữ liệu, nơi người dùng tương tác trực tiếp với dữ liệu. Các nhà nghiên cứu và nhà khoa học dữ liệu có thể làm việc với dữ liệu để có được thông tin tình báo và hiểu biết có thể hành động. Các phòng tiếp thị có thể sử dụng chúng để phân tích, tìm hiểu thêm về khách hàng cũng như tìm ra các sáng kiến có giá trị. Nhóm chuỗi cung ứng có thể sử dụng thông tin phân tích dữ liệu để hợp lý hoá quy trình hoặc tìm nhà cung cấp tốt hơn. 

Data observability

Data observability là hoạt động giám sát, quản lý và duy trì dữ liệu để thúc đẩy chất lượng, tính khả dụng cũng như độ tin cậy của dữ liệu. Nó bao gồm một số hoạt động và công nghệ, bao gồm theo dõi, ghi nhật ký, cảnh báo, phát hiện bất thường.

Các hoạt động này khi được kết hợp và xem trên bảng điều khiển cho phép người dùng xác định, giải quyết các khó khăn về dữ liệu gần như theo thời gian thực. Chẳng hạn, Data observability giúp các nhóm kỹ thuật dữ liệu trả lời các câu hỏi về những gì đang diễn ra trong hệ thống phân tán. Nó có thể hiển thị cách dữ liệu đi qua hệ thống, nơi dữ liệu bị tắc nghẽn và nơi nào dữ liệu xảy ra lỗi.

Công cụ này cũng có thể cảnh báo cho người quản lý, nhóm dữ liệu và các bên liên quan khác về các vấn đề tiềm ẩn để họ chủ động giải quyết.

Bên cạnh 5 lớp cơ bản trên, trong Modern data platform còn có thêm 1 số lớp khác như:

• Khám phá dữ liệu: Đảm bảo thu thập, đánh giá dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau với mục tiêu tập hợp dữ liệu từ các nguồn riêng lẻ hoặc chưa biết trước đó để phân tích.
• Quản trị dữ liệu: Lớp này gồm các công cụ hỗ trợ như kiểm soát truy cập, mã hoá, kiểm toán và theo dõi dòng dữ liệu.
• Quản lý danh mục dữ liệu và siêu dữ liệu để tạo ra kho dữ liệu có thể tìm kiếm, cung cấp thông tin về tất cả tài sản dữ liệu trong một tổ chức.
• Học máy và AI giúp người dùng trích xuất thông tin chi tiết có giá trị từ dữ liệu.

Lợi ích của nền tảng dữ liệu trong doanh nghiệp

Data Platform là nền tảng quan trọng giúp các tổ chức khai thác giá trị tối đa từ dữ liệu, hỗ trợ chiến lược kinh doanh và cải thiện hiệu quả hoạt động. Các vai trò nổi bật bao gồm:

• Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu (Data-Driven Decision Making)

Nền tảng dữ liệu cung cấp thông tin chi tiết thông qua các công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ, giúp các nhà quản lý và lãnh đạo hiểu rõ hơn về thị trường, khách hàng, và hiệu suất nội bộ.

Thay vì dựa vào cảm tính, doanh nghiệp có thể sử dụng báo cáo chính xác, biểu đồ trực quan hóa, và dự đoán xu hướng để đưa ra các quyết định chiến lược, giảm thiểu rủi ro và tận dụng cơ hội hiệu quả.

Các phân tích thời gian thực còn giúp đưa ra phản hồi nhanh chóng trước những biến động trong thị trường.

>> Đọc thêm: Data Driven là gì? Lợi ích, cách áp dụng và xu hướng Data Driven

• Tối ưu hóa quy trình kinh doanh

Nhờ khả năng tự động hóa và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, Data Platform giúp tối ưu hóa các quy trình làm việc trong doanh nghiệp.

Các bộ phận, từ sản xuất, hậu cần, đến bán hàng và chăm sóc khách hàng, có thể vận hành hiệu quả hơn nhờ các thông tin chi tiết về dòng công việc, giảm thiểu sự lãng phí và nâng cao năng suất.

Việc phát hiện các điểm nghẽn hoặc sai sót trong quy trình sớm giúp cải thiện chất lượng và độ chính xác, giảm thiểu chi phí vận hành.

• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Data Platform cho phép phân tích hành vi, sở thích, và nhu cầu của từng khách hàng thông qua các dữ liệu thu thập từ nhiều điểm chạm, như website, ứng dụng di động, hoặc mạng xã hội.

Từ đó, doanh nghiệp có thể thiết kế các chiến dịch marketing cá nhân hóa, tăng tỷ lệ chuyển đổi và xây dựng lòng trung thành từ khách hàng.

Ngoài ra, nền tảng này còn hỗ trợ phát triển sản phẩm hoặc dịch vụ mới dựa trên phân tích dữ liệu khách hàng, đảm bảo sản phẩm đáp ứng đúng nhu cầu thị trường.

• Đảm bảo tuân thủ quy định về bảo mật và quản lý dữ liệu

Trong bối cảnh các quy định pháp lý như GDPR, CCPA, hay ISO 27001 ngày càng nghiêm ngặt, Data Platform đóng vai trò như một giải pháp quản trị dữ liệu hiệu quả, đảm bảo doanh nghiệp luôn tuân thủ các yêu cầu về bảo mật.

Nền tảng này cung cấp công cụ kiểm soát truy cập, lưu trữ nhật ký hoạt động, và báo cáo tự động về trạng thái tuân thủ. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro pháp lý mà còn xây dựng lòng tin với khách hàng và đối tác.

Nền tảng dữ liệu không chỉ là công cụ hỗ trợ kỹ thuật mà còn là chìa khóa quan trọng giúp doanh nghiệp phát triển bền vững trong kỷ nguyên chuyển đổi số, đảm bảo vừa tối ưu hóa hoạt động nội bộ vừa gia tăng giá trị cho khách hàng.

Làm thế nào để xây dựng Data Platform?

Để xây dựng một nền tảng dữ liệu (building Data Platform) hiệu quả, doanh nghiệp cần tuân thủ quy trình chặt chẽ bao gồm các bước sau:

Bước 1: Xác định mục tiêu và nhu cầu kinh doanh

• Đánh giá nhu cầu:
  • Xác định rõ các mục tiêu kinh doanh cụ thể mà Data Platform cần hỗ trợ, chẳng hạn như cải thiện hiệu suất hoạt động, hỗ trợ ra quyết định, hoặc nâng cao trải nghiệm khách hàng.
  • Đặt ra các câu hỏi như: Nền tảng này cần giải quyết vấn đề gì? Dữ liệu sẽ được sử dụng như thế nào để đạt được các mục tiêu chiến lược?
• Phân tích dữ liệu hiện có:
  • Thực hiện đánh giá toàn diện về các nguồn dữ liệu sẵn có, bao gồm dữ liệu có cấu trúc (structured data) và không có cấu trúc (unstructured data).
  • Xác định các lỗ hổng trong dữ liệu hiện tại, như dữ liệu thiếu, không nhất quán hoặc không đáng tin cậy, đồng thời phát hiện các cơ hội tiềm năng để tận dụng.

Bước 2: Lựa chọn công nghệ và giải pháp phù hợp

• Nghiên cứu công nghệ:
  • Khảo sát các công nghệ Data Platform hàng đầu, chẳng hạn như hệ thống lưu trữ đám mây (AWS, Azure, Google Cloud), công cụ phân tích dữ liệu (Tableau, Power BI), và các giải pháp tích hợp (Apache Kafka, Snowflake).
  • Đánh giá các yếu tố như tính linh hoạt, khả năng mở rộng, và hỗ trợ kỹ thuật.
• Tính khả thi:
  • Phân tích các rủi ro, chi phí triển khai, và lợi ích dài hạn của từng giải pháp.
  • Lựa chọn công nghệ phù hợp nhất với quy mô doanh nghiệp, ngân sách và nhu cầu cụ thể.

Bước 3: Thu thập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn

• Lập kế hoạch thu thập dữ liệu:
  • Xác định rõ các nguồn dữ liệu quan trọng như hệ thống ERP, CRM, các ứng dụng bên ngoài, và dữ liệu từ mạng xã hội hoặc cảm biến IoT.
  • Xây dựng lịch trình thu thập dữ liệu định kỳ hoặc theo thời gian thực, tùy thuộc vào yêu cầu của doanh nghiệp.
• Tích hợp dữ liệu:
  • Sử dụng công cụ ETL (Extract, Transform, Load) như Talend, Informatica, hoặc Apache Nifi để tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn về một nền tảng chung.
  • Đảm bảo rằng dữ liệu được chuẩn hóa và sắp xếp hợp lý trước khi lưu trữ.

Bước 4: Xây dựng quy trình quản lý và đảm bảo chất lượng dữ liệu

• Thiết lập quy trình quản lý:
  • Xây dựng chính sách quản lý dữ liệu rõ ràng, từ quyền truy cập, lưu trữ đến xóa dữ liệu khi không còn cần thiết.
  • Sử dụng các công cụ quản trị dữ liệu (data governance) như Collibra hoặc Alation để theo dõi toàn bộ vòng đời dữ liệu.
• Đảm bảo chất lượng dữ liệu:
  • Áp dụng các quy trình kiểm tra dữ liệu định kỳ để phát hiện lỗi, thiếu sót hoặc sai lệch.
  • Sử dụng công cụ kiểm tra và xác thực dữ liệu như Trifacta hoặc DataCleaner để đảm bảo độ chính xác và đáng tin cậy.

Bước 5: Triển khai và giám sát hoạt động của Data Platform

• Triển khai nền tảng dữ liệu:
  • Thực hiện triển khai theo từng giai đoạn, từ môi trường thử nghiệm (testing environment) đến triển khai chính thức.
  • Đảm bảo rằng đội ngũ kỹ thuật và người dùng cuối được đào tạo đầy đủ để sử dụng nền tảng hiệu quả.
• Giám sát và bảo trì:
  • Thiết lập hệ thống giám sát hoạt động của Data Platform, bao gồm hiệu suất, bảo mật, và khả năng xử lý dữ liệu.
  • Sử dụng các công cụ như Grafana hoặc Splunk để phát hiện và xử lý sự cố kịp thời, đảm bảo nền tảng hoạt động liên tục và ổn định.

Thách thức khi triển khai Data Platform

Mặc dù nền tảng dữ liệu mang lại nhiều lợi ích quan trọng, nhưng cũng tồn tại những thách thức tiềm ẩn mà các doanh nghiệp cần cân nhắc cẩn thận trước khi triển khai:

• Quá chú trọng khía cạnh kỹ thuật mà bỏ qua chiến lược kinh doanh và nhu cầu người dùng, dẫn đến áp dụng thấp và không mang lại giá trị.
• Các phòng ban triển khai giải pháp riêng lẻ, dẫn đến dữ liệu khó tích hợp và gánh nặng kỹ thuật.
• Chất lượng dữ liệu thấp dẫn đến phân tích sai lệch, chiến lược kém hiệu quả, và mất lòng tin.
• Không có quản trị dữ liệu dẫn đến mất lòng tin, thời gian triển khai kéo dài, và tranh chấp quyền sở hữu dữ liệu.
• Không tích hợp tốt với hệ thống hiện tại, dễ bị phụ thuộc vào nhà cung cấp, hoặc chi phí cao.
• Mục tiêu không rõ ràng, dẫn đến nền tảng phình to và khó khai thác hiệu quả.

Xây dựng nền tảng dữ liệu đòi hỏi cân bằng giữa công nghệ, chiến lược kinh doanh, và chất lượng dữ liệu, cùng với quản trị và ưu tiên hợp lý để đảm bảo hiệu quả và giá trị lâu dài.

So sánh Data Platform với Customer Data Platform

Nền tảng dữ liệu rất dễ bị nhầm lẫn với nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP). Thực tế, đây là hai công cụ hoàn toàn khác nhau, dùng với mục đích khác nhau. Hiểu một cách đơn giản, Data Platform xử lý tất cả các loại dữ liệu, CDP chỉ xử lý dữ liệu liên quan đến khách hàng. Cụ thể:

• Nền tảng dữ liệu tổng hợp tất cả các dữ liệu phân tích của công ty bao gồm cả dữ liệu khách hàng và dữ liệu hoạt động nhằm giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn, cung cấp các dịch vụ số.
• Nền tảng dữ liệu khách hàng được tạo ra để xây dựng một hồ sơ khách hàng toàn diện để giúp doanh nghiệp hiểu sâu sắc về khách hàng, từ đó cải thiện trải nghiệm và gia tăng lòng trung thành, cải thiện doanh thu.

Trên đây là toàn bộ thông tin về Data Platform và những điều bạn cần biết. Mong rằng, bài viết của Bizfly đã giúp bạn hiểu sâu hơn về nền tảng dữ liệu khách hàng và cách dùng chúng. Đón đọc thêm các bài viết chuyên sâu về nền tảng dữ liệu được Bizfly - Giải pháp chuyển đổi số Marketing và bán hàng vận hành bởi VCCorp cập nhật mỗi ngày tại đây.