Data Latency và Những thông tin quan trọng bạn cần biết

Data Latency là gì?

Ngày nay, mọi công ty đều tạo ra vô số dữ liệu từ các hoạt động, thiết bị, máy móc, liên lạc, giao dịch, v.v. Trên thực tế, dữ liệu trên toàn thế giới được tạo ra hàng ngày lên tới 7,5 triệu gigabyte. Và tất cả những dữ liệu này đều có tiềm năng sử dụng làm nguồn Business Intelligence (kinh doanh thông minh) có giá trị, giúp cải thiện quy trình lập kế hoạch và đánh giá rủi ro để nhanh chóng phản ứng với sự thay đổi của thị trường, công nghệ đổi mới, xu hướng, hành vi của khách hàng và nâng cao năng lực cạnh tranh.

Nhưng để có thể đạt được những giá trị đó, bạn cần hiểu được thuật ngữ “Data latency”. 

Tóm lại, Data latency, Độ trễ dữ liệu là thời gian cần thiết để dữ liệu di chuyển từ nơi này sang nơi khác. Trong các công ty, đó có thể là: 

• Khoảng thời gian giữa sự xuất hiện của một sự kiện tạo dữ liệu và sự xuất hiện của những dữ liệu này tại cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống của công ty.
• Khoảng thời gian từ thời điểm dữ liệu đến cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống của công ty đến khi dữ liệu được truy xuất để sử dụng cho mục đích kinh doanh. 

Tại sao Data Latency lại quan trọng?

Theo nguyên tắc thông thường, độ trễ (latency) của mạng càng thấp thì tốc độ và hiệu suất của mạng càng cao. Để linh hoạt và phản ứng nhanh với các điều kiện thị trường thay đổi, tổ chức cần giảm độ trễ và cung cấp cho người dùng doanh nghiệp quyền truy cập vào dữ liệu hoạt động theo thời gian thực và gần thời gian thực.

Dưới đây là một số lợi ích và ứng dụng của độ trễ dữ liệu thấp:

• Quyết định kinh doanh hiệu quả: Giảm độ trễ dữ liệu cho phép các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu nhanh chóng.
• Các kết nối đáng tin cậy: Data latency thấp mang đến kết nối ổn định giúp các trang web và khả năng tải nhanh cho người dùng. Kết nối đáng tin cậy đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng lưu trữ trên đám mây hay các ứng dụng quan trọng.
• Thông tin cập nhập: Mức độ trễ thấp thúc đẩy sự cân bằng giữa cung và cầu trên thị trường, vì thông tin chính xác và mới nhất luôn có sẵn.
• Tối ưu hóa trang nhất: Với mức độ trễ dữ liệu thấp, một trang web tin tức có thể liên tục cập nhật và tối ưu hóa trên trang nhất của họ, điều này đặc biệt cần thiết cho các tin bài mới.
• Cải thiện chất lượng phát trực tiếp: Quá trình truyền dữ liệu trực tiếp cần có độ trễ thấp để thông tin được đồng bộ và mang đến trải nghiệm tuyệt vời cho người dùng. Ví dụ: trong khi phát trực tiếp, độ trễ dữ liệu cao là 30 giây.
• Phân tích khách hàng theo thời gian thực: Kết nối có độ trễ thấp là điều kiện bắt buộc trong phân tích khách hàng bán lẻ, vì chúng giúp xác định xu hướng của khách hàng trong thời gian thực. Độ trễ cao có thể làm chậm quá trình xử lý dữ liệu, dẫn đến giảm trải nghiệm của khách hàng và mất cơ hội bán hàng.
• Ngành sản xuất: IoT đóng vai trò không thể thiếu trong ngành sản xuất. Các cảm biến, bộ truyền động, ứng dụng và thiết bị thông minh IoT thời gian thực thường được sử dụng trong các nhà máy. Để các thiết bị và ứng dụng này hoạt động trong thời gian thực, các mạng dung lượng cao và độ trễ thấp rất quan trọng trong việc đảm bảo truyền dữ liệu cực nhanh. Độ trễ thấp cho phép các cơ sở sản xuất theo dõi, xác định và khắc phục các lỗi kỹ thuật trước khi chúng ảnh hưởng đến hoạt động.
• Phát hiện hành vi nguy hiểm theo thời gian thực: Độ trễ thấp cùng với các công cụ phân tích dữ liệu theo thời gian thực có thể hỗ trợ phát hiện và giảm thiểu các hoạt động độc hại, chẳng hạn như gian lận ngân hàng hoặc sự cố bảo mật. 

Các loại Data Latency

Dữ liệu theo thời gian thực (Real-time data)

Đây là trường hợp khi dữ liệu đến cơ sở dữ liệu ngay sau khi một hành động xảy ra và có thể đồng thời được thu thập và truy xuất từ bộ lưu trữ để sử dụng cho các mục tiêu kinh doanh, tức là độ trễ bằng không. Để có thể hưởng lợi từ dữ liệu thời gian thực, doanh nghiệp phải sở hữu cơ sở dữ liệu phù hợp để cho phép các hoạt động đồng thời này. 

Thông thường, những kho lưu trữ như vậy đòi hỏi được đầu tư vững chắc và kiến ​​thức chuyên môn để thiết lập và xử lý đúng cách. Bên cạnh đó, các bản cập nhật liên tục là điều bắt buộc để duy trì hoạt động hiệu quả và không có lỗi. 

Dữ liệu cận thời gian (Near-time data)

Dữ liệu sẽ có sẵn để sử dụng theo các khoảng thời gian đã đặt và theo nhu cầu của doanh nghiệp.Có thể là hàng giờ, hàng ngày, hàng tuần, hàng tháng hoặc thời gian khác do tổ chức đặt ra. 

Cơ sở dữ liệu và bộ lưu trữ được sử dụng phải được cập nhật thường xuyên để giữ cho các bộ dữ liệu liên quan và giảm nguy cơ trộn lẫn dữ liệu từ các khoảng thời gian khác. Điều này rất quan trọng để đảm bảo độ tin cậy và tính minh bạch của các nguồn dữ liệu trong thực thể kinh doanh. 

Bên cạnh đó, dữ liệu gần thời gian như vậy đòi hỏi các quy trình kỹ thuật và quản lý được thiết lập và điều chỉnh để xử lý dữ liệu hiệu quả, nhằm đảm bảo hiểu biết chất lượng cao về tổ chức, ngành, khách hàng và đối thủ cạnh tranh. 

Dữ liệu nhất thời (Some-time data)

Trong trường hợp này, dữ liệu chỉ được truy cập và cập nhật khi cần thiết, thường không quá một vài lần trong năm. 

Tất cả các công ty đều cần độ trễ dữ liệu bằng không?

Trên thực tế, mọi công ty đều gặp phải độ trễ dữ liệu, tùy thuộc vào ngành hoạt động, hoạt động, mục tiêu của công ty , v.v. Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, các tổ chức đều được hưởng lợi từ cả ba loại cho các mục đích khác nhau của họ. Ví dụ:

• Some-time data hữu ích trong việc cập nhật danh sách liên hệ của khách hàng;
• Near-time data tuyệt vời trong việc làm báo cáo tài chính và báo cáo bán hàng hàng năm hoặc hàng quý để đánh giá tiến độ;
• Real-time data là chìa khóa trong các ngành mà thời gian là yếu tố quan trọng để duy trì lợi thế cạnh tranh, giảm thiểu tổn thất, tối ưu hóa sản xuất và lợi nhuận cũng như có thể đối phó với môi trường làm việc liên tục thay đổi trong thời gian thực. Những ngành như Công nghiệp 4.0, Kho bãi, Hậu cần, Tích hợp dữ liệu, v.v.  

Dữ liệu không có độ trễ mang lại cho các tổ chức nhiều lợi ích trong việc lập kế hoạch, ra quyết định, tạo điều kiện thuận lợi cho nhân viên, thúc đẩy trải nghiệm khách hàng và có được lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ. Tuy nhiên, có được một kiến ​​trúc dữ liệu thời gian thực hoàn hảo là một quá trình tốn kém, phức tạp và tốn thời gian, đòi hỏi sự tham gia lâu dài, liên tục của ban quản lý, kỹ sư dữ liệu và chiến lược gia. 

Vì những lý do đó, các công ty cảm thấy cực kỳ khó thiết lập và duy trì độ trễ dữ liệu như vậy, nhưng với mục tiêu phù hợp, họ có thể hoàn toàn có thể phát triển thành công. 

Cách đo độ trễ dữ liệu

Độ trễ là chỉ số hiệu suất chính, thường được đo bằng giây hoặc mili giây trong Thời gian trễ trọn vòng (RTT), là tổng thời gian dữ liệu cần để đi từ nguồn đến đích. Một phương pháp đo độ trễ khác là Thời gian phản hồi của máy chủ (TTFB), ghi lại thời gian cần thiết kể từ thời điểm gói dữ liệu rời khỏi một điểm trên mạng và đến đích. RTT phổ biến hơn TTFB vì nó có thể chạy từ một điểm duy nhất trên mạng và không yêu cầu cài đặt phần mềm thu thập dữ liệu tại đích như TTFB.

Sau đây là một số cách phổ biến để đo data latency:

Quan sát dữ liệu mới nhất

Bằng cách xác định thời gian dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu (database) hoặc kho dữ liệu (data warehouse) gần đây, các công ty có thể đánh giá mọi dấu hiệu về độ trễ của dữ liệu. Các tổ chức có thể sử dụng các công cụ phân tích trang web như Google Analytics để theo dõi tốc độ và hiệu suất của trang web. Ngoài ra, các công cụ giám sát mạng, như SolarWinds Network Performance Monitor và Paessler Router Traffic Grapher, cung cấp các tính năng phân tích trực quan và độ trễ tuyệt vời, chẳng hạn tạo cảnh báo khi độ trễ mạng vượt quá ngưỡng nhất định.

Sử dụng tiện ích PING 

Packet Internet Groper (Ping) là công cụ quản trị mạng tiện dụng được sử dụng để đo độ trễ trên các mạng IP, như internet. Ping có thể được sử dụng trên cả máy tính Windows và Mac. Để quan sát độ trễ trên một trang web từ máy Windows, hãy mở bảng điều khiển hoặc thiết bị đầu cuối windows và nhập tên miền ping - tên miền có thể là URL hoặc địa chỉ IP của trang web đích - và nhấn enter. Đầu tiên, lệnh ping sẽ xác minh xem tên miền có thể được phân giải hay không và báo cáo lại địa chỉ IP tương ứng của nó. Sau đó, nó sẽ báo cáo độ trễ tối thiểu, tối đa và trung bình tính bằng mili giây.

Sử dụng Traceroute 

Một cách tuyệt vời khác để kiểm tra độ trễ trên mạng là Traceroute, cung cấp thông tin đầy đủ về toàn bộ đường dẫn dữ liệu đi đến đích.

Mẹo giảm độ trễ

• Thay đổi kiến ​​trúc CNTT từ tập trung sang phi tập trung. 
• Áp dụng kết nối đa đám mây: Tích hợp các ứng dụng, thiết bị và dữ liệu trong các đám mây
• Sử dụng HTTP/2: Cải thiện tính năng động của các bản cập nhật, tối ưu hóa luồng dữ liệu giữa người dùng và máy chủ, đồng thời tăng tốc độ truyền dữ liệu. 
• Ít yêu cầu HTTP ngoài hơn: Bao gồm hình ảnh, phông chữ, tệp JS và CSS tới máy chủ của bên thứ ba
• Bộ nhớ đệm của trình duyệt: Điều này làm giảm số lượng yêu cầu đến máy chủ và tối ưu hóa luồng dữ liệu. 

Kết luận

Xét cho cùng, Data Latency không phải là điều mà chúng ta nên lo sợ. Việc phân bổ nó phụ thuộc vào các yếu tố môi trường vi mô và vĩ mô, có sự khác biệt đối với mọi tổ chức và ngành. Khi biết về các loại độ trễ, cách sử dụng và mục đích của chúng, các công ty có thể đạt được dữ liệu không có độ trễ.