Thúc đẩy hoạt động quản lí siêu dữ liệu tại các tổ chức tài chính - ngân hàng trong thời kì chuyển đổi số
13/11/2023 1.908 lượt xem
Tóm tắt: Dữ liệu là phần quan trọng của mọi tổ chức, doanh nghiệp, đặc biệt là các tổ chức tài chính - ngân hàng, nơi mà khối lượng dữ liệu lưu trữ vô cùng lớn. Với khối lượng dữ liệu lớn, việc quản lí siêu dữ liệu trở thành một công cụ giúp tổ chức, doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược kinh doanh tốt hơn. Bài viết đưa ra một cái nhìn tổng quan về quản lí siêu dữ liệu trong tổ chức, đồng thời, giới thiệu các công cụ quản lí siêu dữ liệu, gợi ý quy trình quản lí siêu dữ liệu trong tổ chức, doanh nghiệp giúp hoạt động quản lí siêu dữ liệu hiệu quả.  
 
Từ khóa: Chuyển đổi số, dữ liệu, quản lí dữ liệu, siêu dữ liệu, quản lí siêu dữ liệu.
 
PROMOTING THE METADATA MANAGEMENT IN FINANCIAL INSTITUTIONS
IN THE DIGITAL TRANSFORMATION AGE

 
Abstract: Data plays an indispensable role for any organization. In the age of digital transformation, good data management plays a key role in achieving success in this transformation. Metadata management turns into a helpful tool for businesses to utilize when dealing with vast amounts of data in order to aid in strategic decision-making. This article aims to provide an overview of metadata management in an organization. It also introduces metadata management tools and suggests a process for managing metadata within an organization to assist in effective metadata management.
 
Keywords: Digital transformation, data, data management, metadata, metadata management.
 
1. Tình hình chuyển đổi số trên thế giới và Việt Nam
 
Chuyển đổi số là quá trình áp dụng công nghệ - kĩ thuật đột phá nhằm tăng năng suất, tạo giá trị và đem lại tính bền vững cao hơn. Chuyển đổi số càng được chú ý nhiều hơn sau đại dịch Covid-19 xảy ra, tạo ra sự thay đổi của các hình thức kinh doanh thông minh và linh hoạt. Nhiều quốc gia trên thế giới, tổ chức và hiệp hội nghiên cứu đề xuất tầm nhìn chiến lược về chuyển đổi số, làm cơ sở cho chính sách dài hạn của họ. Theo Petroc Taylor (2023), nỗ lực chuyển đổi số của nhiều tổ chức, doanh nghiệp đang được tiến hành rất tốt, với gần 3/4 tổ chức toàn cầu coi quy trình chuyển đổi số là ưu tiên hàng đầu. Bên cạnh đó, theo thống kê trên Statista (2023), đầu tư cho công nghệ và dịch vụ chuyển đổi số trên toàn thế giới từ 2017 đến năm 2026 dự kiến tăng liên tục. (Hình 1)

Hình 1: Thống kê chi phí đầu tư cho công nghệ 
và dịch vụ chuyển đổi số trên toàn thế giới từ năm 2017 - 2026

                                                                                              Đơn vị: Nghìn tỉ USD
Nguồn: Theo Statista, 2023

Cũng như các quốc gia khác trên thế giới, Chính phủ Việt Nam đưa ra nhiều chính sách, chiến lược để thúc đẩy quá trình chuyển đổi số (Nghị quyết số 52-NQ/TW ngày 27/9/2019 của Bộ Chính trị về một số chủ trương, chính sách chủ động tham gia cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 03/6/2020 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt “Chương trình chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030”…). Theo thống kê của Ngân hàng Thế giới, trong năm 2020, giá trị của một số công ty công nghệ trong nước tăng khoảng 200% trên Sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh, bao gồm Công ty cổ phần Thế giới Số (Digiworld) - nhà cung cấp dịch vụ phát triển thị trường và Công ty Viễn Liên - doanh nghiệp thiết bị viễn thông tăng lần lượt 252,1% và 189,4%. Theo Báo cáo khảo sát xếp hạng mức độ phát triển chính phủ điện tử của Liên hợp quốc, năm 2021, doanh thu của các doanh nghiệp số ở Việt Nam đã tăng trưởng gần 10%, xếp hạng chỉ số phát triển Chính phủ điện tử của Việt Nam đã tăng ba bậc so với năm 2016 (Madani, Dorsati, H. Morisset, Jacques, 8/2021). Theo Source of Asia (12/2022), Việt Nam được cho là một nước phát triển kinh tế số nhanh nhất ở Đông Nam Á. Đến năm 2030, dự đoán chuyển đổi số sẽ đóng góp khoảng 30% vào GDP cả nước. Triển vọng chuyển đổi số của Việt Nam thể hiện rất rõ: Từ tháng 6/2020 đến tháng 01/2021, số lượng doanh nghiệp sử dụng kĩ thuật số tăng từ 48% đến 73%; tính đến tháng 6/2022, 45,78% dịch vụ hành chính được thực hiện trực tuyến, tăng 1,6 lần so với cùng kì năm 2021. 
 
Lĩnh vực tài chính - ngân hàng luôn đi đầu trong hoạt động chuyển đổi số tại Việt Nam. Theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), đến cuối năm 2022, ngành Ngân hàng đã đầu tư hơn 15.000 tỉ đồng cho hoạt động chuyển đổi số. Cũng theo báo cáo của NHNN, 95% ngân hàng thương mại (NHTM) đã và đang xây dựng, triển khai chiến lược chuyển đổi số, trong đó nhiều ngân hàng đạt tỉ lệ trên 90% giao dịch thực hiện trên kênh số. Nhiều nghiệp vụ đã số hóa hoàn toàn, các ngân hàng đã chú trọng đầu tư nâng cao năng lực về an ninh thông tin phục vụ chuyển đổi số.
 
2. Siêu dữ liệu
 
Về mặt kĩ thuật, siêu dữ liệu có thể được định nghĩa là chạy các lệnh phức tạp bằng cách xem xét các chỉ mục tìm kiếm mà không cần dữ liệu gốc. Các chỉ mục siêu dữ liệu sẽ biến khung dữ liệu thành một công cụ tìm kiếm, nơi người ta có thể tìm kiếm trên dữ liệu và siêu dữ liệu.
 
2.1. Khái niệm
 
Theo DAMA (2017), định nghĩa phổ biến nhất về siêu dữ liệu là “dữ liệu về dữ liệu”, là loại thông tin có phạm vi rộng. Siêu dữ liệu bao gồm thông tin về các quy trình kĩ thuật và nghiệp vụ, quy tắc và ràng buộc dữ liệu cũng như cấu trúc dữ liệu logic và vật lí. Nó mô tả bản thân dữ liệu (cơ sở dữ liệu, phần tử dữ liệu, mô hình dữ liệu), khái niệm mà dữ liệu đại diện (quy trình nghiệp vụ, hệ thống ứng dụng, mã phần mềm, cơ sở hạ tầng công nghệ) và các kết nối (mối quan hệ) giữa dữ liệu và khái niệm. Siêu dữ liệu giúp tổ chức, doanh nghiệp hiểu về dữ liệu, hệ thống và quy trình làm việc, cho phép đánh giá chất lượng dữ liệu. Bên cạnh đó, siêu dữ liệu góp phần vào khả năng xử lí, duy trì, tích hợp, bảo mật, kiểm soát và quản lí các dữ liệu khác.
 
Siêu dữ liệu tóm tắt từng phần dữ liệu để giúp doanh nghiệp dễ dàng tìm kiếm và hiểu sâu hơn thông tin. Siêu dữ liệu trả lời cho các câu hỏi (ai?, cái gì?, khi nào?, ở đâu?, tại sao? và như thế nào?) của bất kì nội dung dữ liệu cụ thể nào và thường được sử dụng cho tệp máy tính, tệp âm thanh hoặc video, trang web và cơ sở dữ liệu quan hệ. Ví dụ như: Siêu dữ liệu cho tệp tài liệu có thể sẽ bao gồm tác giả, ngày tháng, kích thước tệp và từ khóa của nội dung. Siêu dữ liệu có thể nằm ở nhiều vị trí, bao gồm email, hướng dẫn thu thập dữ liệu hoặc bảng tính. Siêu dữ liệu cho các trang web tồn tại trong mã dưới dạng thẻ siêu dữ liệu, tiêu đề trang. Siêu dữ liệu cho cơ sở dữ liệu có thể được lưu trữ trong bảng hoặc trường. Từ đó, ta có thể thấy, siêu dữ liệu là điểm tựa của doanh nghiệp.
 
Siêu dữ liệu có thể phân chia làm 03 loại: Siêu dữ liệu nghiệp vụ, siêu dữ liệu kĩ thuật, siêu dữ liệu hoạt động. (Bảng 1)

Bảng 1: Phân loại siêu dữ liệu

 
2.2. Kiến trúc siêu dữ liệu
 
Kiến trúc siêu dữ liệu có thể chia thành 03 loại:
 
- Kiến trúc tập trung: Một kho lưu trữ siêu dữ liệu doanh nghiệp tập trung được lấy thông tin từ tất cả các kho lưu trữ siêu dữ liệu hệ thống nguồn có sẵn. Cổng thông tin siêu dữ liệu kết nối với kho lưu trữ siêu dữ liệu doanh nghiệp này sẽ cho tìm kiếm tất cả các loại dữ liệu. 
 
- Kiến trúc phân tán: Không có kho lưu trữ siêu dữ liệu doanh nghiệp, do đó, cổng thông tin siêu dữ liệu được kết nối trực tiếp với tất cả các kho siêu dữ liệu nguồn.
 
- Kiến trúc lai: Bao gồm cả kho lưu trữ siêu dữ liệu doanh nghiệp và kiến trúc siêu dữ liệu phân tán. Kiến trúc này có lợi hơn khi siêu dữ liệu nguồn đang thay đổi nhanh chóng và có tốc độ tăng trưởng cao trong hệ thống nguồn siêu dữ liệu.
 
2.3. Quản lí siêu dữ liệu
 
Quản lí siêu dữ liệu bao gồm: Phân tích dữ liệu, ghi nhãn dữ liệu và phân loại dữ liệu. Quá trình này cho phép các tổ chức giành được nhiều quyền kiểm soát hơn đối với dữ liệu của mình, để từ đó có thể khám phá dữ liệu nhanh hơn, tận dụng dữ liệu cho bất kì quy trình nào.
 
Siêu dữ liệu giải phóng giá trị dữ liệu của tổ chức bằng cách cải thiện khả năng sử dụng và khả năng tìm kiếm của dữ liệu đó. Thông tin dữ liệu càng quan trọng thì việc quản lí siêu dữ liệu đó càng được quan tâm. Chiến lược quản lí siêu dữ liệu tốt sẽ đảm bảo dữ liệu của tổ chức có chất lượng cao, nhất quán và chính xác trên nhiều hệ thống khác nhau. Các tổ chức, doanh nghiệp sử dụng chiến lược quản lí siêu dữ liệu toàn diện sẽ có nhiều khả năng đưa ra quyết định kinh doanh chính xác hơn so với những tổ chức không có sẵn giải pháp quản lí siêu dữ liệu.
 
2.4. Tầm quan trọng và lợi ích quản lí siêu dữ liệu
 
Hầu hết các tổ chức, doanh nghiệp đều có kiến trúc thông tin giống như một hiệu sách quá tải và hoàn toàn không có tổ chức. Dữ liệu ở khắp mọi nơi, không được sắp xếp hay lập danh mục, khiến cho việc tìm kiếm trở nên vô cùng khó khăn. Siêu dữ liệu kết nối tất cả dữ liệu của tổ chức, doanh nghiệp để có thể tìm thấy chính xác những gì doanh nghiệp cần. Nhưng với rất nhiều siêu dữ  liệu cùng tồn tại trong môi trường kinh doanh cũng gây ra khó khăn trong phân tích dữ liệu và tách dữ liệu thiết yếu khỏi dữ liệu không liên quan nếu không có bối cảnh phù hợp.
 
Vấn đề đặt ra là làm sao để sắp xếp, tìm kiếm dữ liệu hữu ích trong kho siêu dữ liệu khổng lồ, từ đó, sử dụng những dữ liệu có ích đó để đưa được chiến lược cạnh tranh, tạo lợi thế của tổ chức, doanh nghiệp.
 
Lợi ích của quản lí siêu dữ liệu
 
- Cải thiện tính nhất quán: Tạo sự nhất quán về siêu dữ liệu trong toàn tổ chức để các thuật ngữ xung đột không dẫn đến các vấn đề truy xuất dữ liệu.
 
- Chất lượng dữ liệu tốt hơn: Các giải pháp quản lí siêu dữ liệu hầu như luôn tận dụng khả năng tự động hóa, có khả năng xác định vấn đề và sự không nhất quán của dữ liệu trong thời gian thực.
 
- Truy cập nhanh hơn vào thông tin chi tiết: Các nhà khoa học dữ liệu có nhiều thời gian hơn để phân tích dữ liệu nhằm trích xuất giá trị kinh doanh thực và các nhóm dữ liệu có thể giúp việc phân phối dự án nhanh hơn.
 
- Giảm chi phí: Hiệu quả đạt được và các quy trình quản lí siêu dữ liệu có thể lặp lại làm giảm thời gian và chi phí dư thừa, ví dụ như chi phí lưu trữ.
 
Các công việc trong quản lí siêu dữ liệu (Hình 2)
 
Hình 2: Các công việc trong quản lí siêu dữ liệu


 
- Xác định và bảo mật thành tố dữ liệu quan trọng: Dữ liệu được xác định là quan trọng thường dựa trên việc dữ liệu có được sử dụng trong các quy trình nghiệp vụ hay các báo cáo trọng yếu của tổ chức. 
 
- Xây dựng bảng từ điển thuật ngữ nghiệp vụ: Bảng thuật ngữ nghiệp vụ là tập hợp các thuật ngữ, định nghĩa và thuộc tính khác có liên quan được giải thích bằng ngôn ngữ rõ ràng để mọi thành viên trong tổ chức, doanh nghiệp hiểu được. Bảng thuật ngữ nghiệp vụ đảm bảo rằng một tổ chức sử dụng ngôn ngữ dữ liệu chung khi thảo luận về dữ liệu, giúp làm rõ mọi sự mơ hồ trong thuật ngữ kinh doanh hoặc hiểu những gì một trường cụ thể trong cơ sở dữ liệu nắm giữ. Bảng thuật ngữ nghiệp vụ giúp thiết lập thêm các chính sách quản trị dữ liệu và tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu để cải thiện sự tin cậy và chấp nhận dữ liệu trong một tổ chức.
 
- Xây dựng từ điển dữ liệu: Theo DAMA định nghĩa, từ điển dữ liệu là “phần mềm trong đó siêu dữ liệu được lưu trữ, thao tác và xác định”. Từ điển dữ liệu cung cấp thông tin chung về các thành tố dữ liệu bao gồm thông tin kĩ thuật chi tiết như hệ thống, bảng, tên trường, loại trường của mỗi thành tố dữ liệu. Từ điển dữ liệu là một tập hợp con của bảng thuật ngữ nghiệp vụ.
 
- Lưu đồ truy xuất nguồn dữ liệu: Truy xuất nguồn dữ liệu thể hiện vòng đời dữ liệu từ khi khởi tạo và những nơi mà dữ liệu đi qua. Truy xuất nguồn dữ liệu mô tả những gì xảy ra với dữ liệu khi dữ liệu đi qua những tiến trình khác nhau.
 
- Phân tích tác động: Phân tích tác động dữ liệu là đánh giá tác động tiềm ẩn của những thay đổi dữ liệu đối với các yếu tố, quy trình hoặc hệ thống dữ liệu khác. Phân tích tác động dữ liệu là một tính năng cho phép đánh giá tác động của các thay đổi dữ liệu trước khi chúng được triển khai, chẳng hạn như thêm, xóa hoặc sửa đổi trường dữ liệu, bảng hoặc lược đồ. Điều này giúp tránh được lỗi dữ liệu, sự không nhất quán cũng như để tối ưu hóa hiệu suất và chất lượng dữ liệu. Phân tích tác động dữ liệu cũng có thể giúp tổ chức quản lí rủi ro dữ liệu, chẳng hạn như vi phạm dữ liệu, bằng cách cho thấy mức độ lộ diện và lỗ hổng của dữ liệu.
 
Các công cụ quản lí siêu dữ liệu
 
- IBM InforSphere Information Server: Là một nền tảng quản lí dữ liệu và tích hợp dữ liệu mạnh mẽ được phát triển bởi IBM. Công cụ này được thiết kế để giúp các tổ chức quản lí, tích hợp, làm sạch, biến đổi và bảo mật dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để có thể sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả và an toàn. IBM InfoSphere Information Server đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và ngành công nghiệp giúp cải thiện quản lí dữ liệu, đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu và hỗ trợ đưa ra quyết định dựa trên cơ sở dữ liệu.
 
- Collibra: Được sử dụng hầu hết trong quản trị dữ liệu để xử lí dữ liệu khổng lồ trong toàn doanh nghiệp. Tất cả dữ liệu có thể kết hợp với nhau để siêu dữ liệu được quản lí tốt. Các công nghệ kĩ thuật số như trí tuệ nhân tạo, Internet… đều có thể ứng dụng khi tương tác với dữ liệu. Điều này làm cho việc quản lí dữ liệu dễ dàng và linh hoạt hơn.
 
- Alation: Giúp tự động hóa dữ liệu và tạo danh mục để dữ liệu được quản lí dễ dàng. Các nhà khoa học dữ liệu thấy dễ dàng sử dụng công cụ này và sắp xếp làm kho dữ liệu trong hệ thống.
 
- Trung tâm siêu dữ liệu (Metadata Hub): Là một sản phẩm của AB Initio giúp tận dụng siêu dữ liệu của tổ chức, doanh nghiệp vào hệ thống để dữ liệu có thể được sử dụng cho quản trị dữ liệu, chất lượng dữ liệu, hồ sơ dữ liệu...
 
3. Ứng dụng Metadata Hub trong quản lí siêu dữ liệu của tổ chức
 
Metadata Hub giúp các tổ chức, doanh nghiệp theo dõi nguồn dữ liệu của họ, xác định xem dữ liệu có bắt nguồn từ một hệ thống hồ sơ đã được phê duyệt hay không, chuẩn hóa các định nghĩa về thuật ngữ nghiệp vụ và đánh giá chất lượng dữ liệu dọc theo luồng dữ liệu. Metadata Hub có thể thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đọc và nhập siêu dữ liệu từ hàng chục nguồn bao gồm: Công cụ kinh doanh thông minh (phổ biến như BusinessObjects, Cognos và MicroStrategy); cơ sở dữ liệu (Teradata, Oracle và SQL Server) và các công cụ mô hình hóa (ERwin và PowerDesigner). Metadata Hub hỗ trợ tích cực các quy trình tuân thủ quy định và quản lí chất lượng dữ liệu…
 
Khi các công ty muốn cải thiện hoạt động kinh doanh và trải nghiệm khách hàng thông qua dịch vụ dữ liệu, Metadata Hub cung cấp hỗ trợ cần thiết thông qua quản trị. Cụ thể, Metadata Hub nắm bắt siêu dữ liệu kĩ thuật và kinh doanh trên toàn doanh nghiệp, cung cấp quản trị tiên tiến (bao gồm theo dõi và quản lí sự thay đổi của dữ liệu, xác định người dùng truy cập vào dữ liệu, duyệt thông tin từ dữ liệu hiệu quả), quản lí quy trình làm việc và công tác, các tính năng tập trung vào kinh doanh khác. Với những cải tiến này, Metadata Hub của AB Initio trực quan cho cả người dùng kĩ thuật và doanh nghiệp, đồng thời trao quyền cho họ quản lí tài sản dữ liệu doanh nghiệp từ đầu đến cuối.
 
Kiến trúc và các tính năng của Metadata Hub (Hình 3)

Hình 3: Kiến trúc của Metadata Hub


Cổng siêu dữ liệu (End user client):
 
Là nơi người dùng tìm kiếm, phân tích và quản lí siêu dữ liệu của tổ chức, đồng thời trực quan hóa các tài sản thông tin chảy trong tổ chức. Một nhà phân tích dữ liệu có thể kiểm tra dòng dữ liệu đầu cuối, định nghĩa kinh doanh và mô hình logic. Người dùng kĩ thuật có thể thực hiện phân tích tác động hoặc nghiên cứu vấn đề về dữ liệu bằng cách xem xét chuỗi tính toán. Một người dùng kĩ thuật khác có thể định cấu hình và tùy chỉnh chế độ xem, gán quyền và quản lí trung tâm siêu dữ liệu.
 
Máy chủ ứng dụng (Application server): Máy chủ ứng dụng sẽ lưu trữ các ứng dụng web Ab Initio như Metadata Hub, Control>Center, Authorization Gateway và Express>It Web Interface. Trung tâm siêu dữ liệu chạy dưới dạng ứng dụng Java trong một máy chủ ứng dụng, quản lí bảo mật, tính toán các dạng xem dựa trên vai trò và triển khai quy trình làm việc xung quanh việc bảo trì siêu dữ liệu. Máy chủ ứng dụng có thể là Apache Tomcat, WebSphere, WebSphere Liberty, WebLogic, WildFly, JBoss hoặc ab-app.
 
Kho dữ liệu (Datastore): Kho dữ liệu Trung tâm siêu dữ liệu chứa tất cả siêu dữ liệu kinh doanh, tóm tắt hoạt động siêu dữ liệu và kĩ thuật, chạy trên cơ sở dữ liệu quan hệ thương mại tiêu chuẩn (Oracle, PostgreSQL, DB2, MS SQL Server hoặc cơ sở dữ liệu ab-db nhúng của Ab Initio). Các công cụ báo cáo của bên thứ ba kết nối thông qua SQL có thể báo cáo về siêu dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.
 
Máy chủ nhập (Import Host): Trình nhập trung tâm siêu dữ liệu trích xuất siêu dữ liệu từ các nguồn bên ngoài như công cụ báo cáo, công cụ nghiệp vụ thông minh (BI), cơ sở dữ liệu, bộ lập lịch... Sau đó, tải siêu dữ liệu vào kho dữ liệu và đồng bộ hóa siêu dữ liệu đó với các nguồn đó.
 
Máy chủ dòng (Lineage Server): Máy chủ dòng tính toán dòng trong bộ nhớ thay vì sử dụng các truy vấn cơ sở dữ liệu, tăng tốc độ tính toán và làm cho ít bị ảnh hưởng bởi vấn đề về hiệu suất cơ sở dữ liệu. Đối với hệ thống gồm một tỉ phần tử dữ liệu và mười tỉ phần tử dữ liệu biến đổi, máy chủ dòng trả về dòng trong vòng chưa đầy 10 giây cho 90% phép tính dòng, nhanh như một hệ thống nhỏ hơn nhiều và trong khoảng từ 10 đến 30 giây cho 10% còn lại.
 
Quy trình ứng dụng Metadata Hub trong quản lí siêu dữ liệu của tổ chức (Hình 4)

Hình 4: Quy trình ứng dụng Metadata Hub 
trong quản lí siêu dữ liệu của tổ chức


 
Quy trình ứng dụng Meta data Hub trong quản lí siêu dữ liệu tại tổ chức, doanh nghiệp giống như quy trình quản lí siêu dữ liệu nói chung. Tuy nhiên, các kĩ thuật viên khi ứng dụng để quản lí cần thực hiện đúng theo từng bước của quy trình, đồng thời cần mô hình hóa các bước của quy trình để thấy được các công việc cụ thể phải làm của từng bước.
 
Chi tiết hóa các bước trong quy trình ứng dụng Metadata Hub tại một tổ chức. (Hình 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11)
 
Hình 5: Một quy trình xác định thành tố dữ liệu quan trọng cho tổ chức



Hình 6: Một quy trình xây dựng từ điển thuật ngữ nghiệp vụ cho tổ chức



Hình 7: Một quy trình xây dựng từ điển dữ liệu



Hình 8: Quy trình thu thập dữ liệu cho tổ chức



Hình 9: Mô tả nhập siêu dữ liệu



Hình 10: Quy trình kiểm soát sự thay đổi


Hình 11: Mô tả luồng siêu dữ liệu​


 
Trong đó, các hoạt động sẽ có sự tham gia của: Cán bộ quản lí dữ liệu nghiệp vụ (CBQLDLNV), bộ phận quản lí dữ liệu (BPQLDL), hội đồng quản lí dữ liệu (HĐQLDL), chủ sở hữu dữ liệu (CSHDL), cán bộ quản lí dữ liệu kĩ thuật (CBQLDLKT).
 
Kinh nghiệm thực tế cho triển khai quản lí siêu dữ liệu với công cụ Metadata Hub đã được tác giả giới thiệu trên đây là tài liệu cho các tổ chức tài chính - ngân hàng tham khảo, nghiên cứu và triển khai hoạt động quản lí siêu dữ liệu tại đơn vị của mình.
 
Tài liệu tham khảo:
 
1. Báo cáo ngành Ngân hàng năm 2021, https://www.sbv.gov.vn/webcenter/ShowProperty?nodeId=/UCMServer/SBV556218//idcPrimaryFile&revision=latestreleased
2. Chrissis, M. B., Konrad, M., and Shrum, S. (2011). CMMI for development: guidelines for process integration and product improvement. Pearson Education.
3. Dinter, B., Gluchowski, P., and Schieder, C. (2015). A stakeholder lens on metadata management in business intelligence and big data-results of an empirical investigation.
4. Grunzke, R., Hesser, J., Starek, J., Kepper, N., Gesing, S., Hardt, M., and Jakel, R. (2014, February). Device-driven metadata management solutions for scientific big data use cases. In 2014 22nd Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing, papes 317 - 321.
5. GUPTA¹, S. K., and Vijay, R. (2011). Role of Metadata in Data Warehousing for Effective Business Support.
6. Hoa Trà, Ngân hàng chi hơn 1.500 tỉ đồng cho chuyển đổi số (tháng 5/2023), https://vtv.vn/kinh-te/ngan-hang-chi-hon-15000-ty-dong-cho-chuyen-doi-so-20230518162152527.htm
7. International, D. (2017). DAMA-DMBOK: data management body of knowledge. Technics Publications, LLC.
8. Kostakis, P., and Kargas, A. (2021). Big-Data Management: A Driver for Digital Transformation?. Information, 12(10), 411.
9. Madani, Dorsati H. Morisset, Jacques (2021), Taking Stock: Digital Vietnam - The Path to Tomorrow (English), https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/522031629469673810/taking-stock-digital-vietnam-the-path-to-tomorrow
10. Petroc Taylor (2023), Digital transformation - statistics & facts, https://www.statista.com/topics/6778/digital-transformation/#topicOverview
11. Prasanna, M. K. L., Kiran, J. S., and Murthyc, K. S.(2018), Significance of metadata and data modeling of metadata by using Marklogic.
12. Statista (2023), Spending on digital transformation technologies and services worldwide from 2017 to 2026, https://www.statista.com/statistics/870924/worldwide-digital-transformation-market-size/
13. Source of Asia (12,2022), Vietnam’s digital transformation Outolook 2022, https://www.sourceofasia.com/vietnams-digital-transformation-outlook-2022/
14. Thu Anh (tháng 6/2023), Chuyển đổi số, quản trị dữ liệu cần được cải tiến phù hợp với tiến bộ công nghệ, https://1thegioi.vn/chuyen-doi-so-quan-tri-du-lieu-can-duoc-cai-tien-phu-hop-voi-tien-bo-cong-nghe-201345.html
15. Tiến Lực (tháng 3/2023), Thành phố Hồ Chí Minh triển khai Chiến lược quản trị dữ liệu phục vụ chuyển đổi số, https://www.vietnamplus.vn/tphcm-trien-khai-chien-luoc-quan-tri-du-lieu-phuc-vu-chuyen-doi-so/849153.vnp

ThS. Triệu Thu Hương
Khoa Hệ thống thông tin quản lý, Học viện Ngân hàng
 
Bình luận Ý kiến của bạn sẽ được kiểm duyệt trước khi đăng. Vui lòng gõ tiếng Việt có dấu
Đóng lại ok
Bình luận của bạn chờ kiểm duyệt từ Ban biên tập
Nâng cao chất lượng đào tạo thông qua việc gắn chặt đào tạo cơ bản với đào tạo thực tế tại Học viện Ngân hàng
Nâng cao chất lượng đào tạo thông qua việc gắn chặt đào tạo cơ bản với đào tạo thực tế tại Học viện Ngân hàng
21/02/2024 1.638 lượt xem
Mô hình Ba Nhà là một mô hình nổi tiếng nêu bật sự gắn liền chặt chẽ giữa đào tạo lí thuyết và đào tạo thực tế, thông qua mối quan hệ giữa cơ sở giáo dục đại học, doanh nghiệp và chính phủ với tiềm năng đổi mới và phát triển kinh tế trong một xã hội tri thức.
Triển khai ESG trong lĩnh vực ngân hàng góp phần thực hiện các mục tiêu phát triển bền vững
Triển khai ESG trong lĩnh vực ngân hàng góp phần thực hiện các mục tiêu phát triển bền vững
20/02/2024 1.796 lượt xem
Chuyển dịch sang nền kinh tế phát thải carbon thấp, kinh tế tuần hoàn, hướng tới phát triển bền vững đang trở thành một xu hướng tất yếu, là ưu tiên của nhiều quốc gia trên thế giới để ứng phó hiệu quả với biến đổi khí hậu.
Nỗ lực nâng cao vị thế đối ngoại của Việt Nam
Nỗ lực nâng cao vị thế đối ngoại của Việt Nam
19/02/2024 1.615 lượt xem
Hội nghị Đối ngoại toàn quốc triển khai thực hiện Nghị quyết Đại hội XIII của Đảng được tổ chức vào ngày 14/12/2021 đã thống nhất cao khẳng định về sự hình thành, phát triển của trường phái đối ngoại, ngoại giao "cây tre Việt Nam": Gốc vững, thân chắc, cành uyển chuyển, thấm đượm tâm hồn, cốt cách và khí phách của dân tộc Việt Nam.
Đầu tư trực tiếp nước ngoài vào Việt Nam năm 2023 và triển vọng năm 2024
Đầu tư trực tiếp nước ngoài vào Việt Nam năm 2023 và triển vọng năm 2024
16/02/2024 2.768 lượt xem
Kể từ khi ban hành Luật Đầu tư nước ngoài tại Việt Nam (năm 1987) đến nay, Việt Nam đã thu hút được gần 438,7 tỉ USD vốn đầu tư nước ngoài (FDI). Khu vực FDI đã đóng góp quan trọng trong phát triển kinh tế - xã hội của Việt Nam, nâng cao vị thế và uy tín Việt Nam trên trường quốc tế. Riêng năm 2023, mặc dù tăng trưởng kinh tế của Việt Nam giảm tốc (chỉ đạt 5,05% GDP so với 8% GDP năm 2022) do bối cảnh kinh tế toàn cầu gặp nhiều khó khăn, thách thức, nhưng Việt Nam vẫn là điểm đến hấp dẫn của vốn FDI.
Nhìn lại công tác điều hành chính sách tiền tệ của Việt Nam năm 2023 - Nhận định dư địa chính sách tiền tệ năm 2024
Nhìn lại công tác điều hành chính sách tiền tệ của Việt Nam năm 2023 - Nhận định dư địa chính sách tiền tệ năm 2024
15/02/2024 1.909 lượt xem
Kinh tế thế giới năm 2023 cho thấy nhiều bất định đến từ căng thẳng địa chính trị cũng như áp lực về tăng trưởng và lạm phát, kéo theo sự điều chỉnh về chính sách tiền tệ (CSTT) của các quốc gia trên thế giới.
Việt Nam vững mạnh, vươn cao trong năm Rồng
Việt Nam vững mạnh, vươn cao trong năm Rồng
13/02/2024 1.584 lượt xem
Năm 2024, chúng ta có thể tin tưởng, những khó khăn nhất đã ở phía sau. Tăng trưởng kinh tế của Việt Nam quý IV/2023 đã phục hồi lên 6,72% so với cùng kì năm 2022, góp phần vào tổng mức tăng trưởng cả năm 2023 đạt 5,05%. Đóng góp cho đà hồi phục này là nhờ sự cải thiện về thương mại bắt đầu trong quý cuối cùng của năm 2023.
Triển vọng kinh tế Việt Nam năm 2024: Kiên cường và đầy hứa hẹn trước những thách thức
Triển vọng kinh tế Việt Nam năm 2024: Kiên cường và đầy hứa hẹn trước những thách thức
12/02/2024 1.676 lượt xem
Nhìn chung, kinh tế thế giới đang dần hồi phục sau đại dịch Covid-19 và những biến động địa chính trị, tuy nhiên, vẫn còn chậm và chưa đồng đều.
Quản trị nguồn nhân lực trong hoạt động ngân hàng: Thực trạng và một số giải pháp nâng cao hiệu quả
Quản trị nguồn nhân lực trong hoạt động ngân hàng: Thực trạng và một số giải pháp nâng cao hiệu quả
17/01/2024 3.212 lượt xem
Quản trị nguồn nhân lực trong hoạt động ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo sự phát triển bền vững của các ngân hàng. Hiện nay, vấn đề quản trị nguồn nhân lực trong hoạt động ngân hàng vẫn còn tồn tại những hạn chế, khó khăn nhất định, điều này đã và đang ảnh hưởng không nhỏ đến chất lượng hoạt động của các ngân hàng.
Quy định của pháp luật về phí Quỹ bảo đảm an toàn hệ thống quỹ tín dụng nhân dân và thực tiễn thi hành
Quy định của pháp luật về phí Quỹ bảo đảm an toàn hệ thống quỹ tín dụng nhân dân và thực tiễn thi hành
16/01/2024 2.212 lượt xem
Với những đặc thù về quy mô, đối tượng khách hàng và tính liên kết hệ thống, các QTDND phải đối mặt với nhiều rủi ro, đặc biệt là rủi ro tín dụng và nguy cơ đổ vỡ hệ thống.
Phát triển kinh tế tuần hoàn ở Việt Nam: Thực trạng và một số kiến nghị hoàn thiện
Phát triển kinh tế tuần hoàn ở Việt Nam: Thực trạng và một số kiến nghị hoàn thiện
11/01/2024 2.576 lượt xem
Hiện nay, phát triển kinh tế tuần hoàn đang là xu hướng phát triển mạnh mẽ trên thế giới. Theo Chương trình Môi trường Liên hợp quốc (UNEP), môi trường hiện nay đang bị ô nhiễm trầm trọng. Cùng với sự cạn kiệt tài nguyên, nhu cầu sử dụng tài nguyên của thế giới ngày càng tăng vượt ngoài khả năng cung ứng của Trái đất. Nếu không có những biện pháp kịp thời, lượng chất thải sẽ vượt giới hạn chịu tải của môi trường. Phát triển kinh tế tuần hoàn là một trong những biện pháp hữu hiệu giúp giảm lượng tài nguyên cần sử dụng và lượng phế thải tạo ra, góp phần bảo tồn nguồn tài nguyên và giảm tác động gây ô nhiễm môi trường.
Nhìn lại thành công trong kiểm soát lạm phát của Việt Nam năm 2023 và triển vọng lạm phát năm 2024
Nhìn lại thành công trong kiểm soát lạm phát của Việt Nam năm 2023 và triển vọng lạm phát năm 2024
10/01/2024 8.173 lượt xem
Năm 2023, lạm phát bình quân của Việt Nam tăng 3,25%, đạt mục tiêu do Quốc hội đề ra là kiểm soát lạm phát ở mức 4,5%. Đây là năm thứ 12 liên tiếp Việt Nam duy trì được mức lạm phát một con số kể từ sau khi lạm phát tăng cao năm 2011, góp phần đảm bảo ổn định kinh tế vĩ mô, tạo nền tảng vững chắc cho tăng trưởng kinh tế bền vững, củng cố niềm tin của người dân, doanh nghiệp và nhà đầu tư nước ngoài vào đồng nội tệ và môi trường kinh doanh tại Việt Nam.
Hạn chế rủi ro thanh toán cho các doanh nghiệp xuất khẩu Việt Nam
Hạn chế rủi ro thanh toán cho các doanh nghiệp xuất khẩu Việt Nam
04/01/2024 2.862 lượt xem
Do hạn chế kiến thức, kinh nghiệm trong hoạt động ngoại thương, cùng với đó là mong muốn xuất khẩu sản phẩm ra thị trường quốc tế, rất nhiều doanh nghiệp Việt Nam đã không tìm hiểu kĩ đối tác và phương thức thanh toán phù hợp dẫn đến các rủi ro đáng tiếc.
Phát triển chính sách về kinh tế xanh vùng Đông Nam Bộ
Phát triển chính sách về kinh tế xanh vùng Đông Nam Bộ
03/01/2024 2.654 lượt xem
Đông Nam Bộ là vùng kinh tế trọng điểm phía Nam và của cả nước, đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển kinh tế - xã hội của quốc gia.
Thực trạng hoạt động mua, bán nợ tại ngân hàng thương mại và một số kiến nghị hoàn thiện
Thực trạng hoạt động mua, bán nợ tại ngân hàng thương mại và một số kiến nghị hoàn thiện
02/01/2024 2.274 lượt xem
Hoạt động mua, bán nợ của ngân hàng thương mại (NHTM) ở Việt Nam đang dần hình thành như một sự cần thiết khách quan của phát triển nền kinh tế. Hoạt động mua, bán nợ là một lĩnh vực rất mới ở Việt Nam hiện nay, nhưng thực chất nó là một hoạt động kinh tế rất cơ bản trong các NHTM.
Cần bổ sung cơ chế quản lý thị trường vàng để phù hợp với bối cảnh mới của thị trường
Cần bổ sung cơ chế quản lý thị trường vàng để phù hợp với bối cảnh mới của thị trường
31/12/2023 2.147 lượt xem
Sau thời điểm tăng cao, giá vàng miếng SJC có chiều hướng giảm dần từ chiều 28/12/2023. Trên thị trường, khách hàng đang có xu hướng bán ròng vàng miếng SJC. Theo Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), trong tháng 01/2024, NHNN sẽ trình Chính phủ báo cáo tổng kết Nghị định số 24/2012/NĐ-CP ngày 03/4/2012 của Chính phủ về quản lý hoạt động kinh doanh vàng, trong đó có đề xuất sửa đổi, bổ sung một số cơ chế quản lý thị trường vàng để phù hợp với bối cảnh mới của thị trường.
Giá vàngXem chi tiết

GIÁ VÀNG - XEM THEO NGÀY

Khu vực

Mua vào

Bán ra

HÀ NỘI

Vàng SJC 1L

77.500

79.500

TP.HỒ CHÍ MINH

Vàng SJC 1L

77.500

79.500

Vàng SJC 5c

77.500

79.520

Vàng nhẫn 9999

63.750

64.950

Vàng nữ trang 9999

63.550

64.550


Ngoại tệXem chi tiết
TỶ GIÁ - XEM THEO NGÀY 
Ngân Hàng USD EUR GBP JPY
Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra
Vietcombank 24,460 24,830 26,071 27,501 30,477 31,774 158.92 168.20
BIDV 24,515 24,825 26,260 27,480 30,602 31,755 159.98 168.42
VietinBank 24,419 24,839 26,295 27,490 30,875 31,885 160.54 168.49
Agribank 24,480 24,820 26,252 27,272 30,685 31,670 160.70 166.31
Eximbank 24,430 24,820 26,348 27,098 30,793 31,668 161.36 165.94
ACB 24,460 24,810 26,399 27,057 30,960 31,604 160.99 166.16
Sacombank 24,445 24,910 26,492 27,050 31,038 31,561 161.75 166.8
Techcombank 24,488 24,834 26,136 27,486 30,466 31,797 157.17 169.61
LPBank 24,240 25,180 26,277 27,616 30,936 31,879 159.36 170.83
DongA Bank 24,530 24,830 26,400 27,060 30,850 31,680 159.20 166.10
(Cập nhật trong ngày)
Lãi SuấtXem chi tiết
(Cập nhật trong ngày)
Ngân hàng
KKH
1 tuần
2 tuần
3 tuần
1 tháng
2 tháng
3 tháng
6 tháng
9 tháng
12 tháng
24 tháng
Vietcombank
0,10
0,20
0,20
-
1,70
1,70
2,00
3,00
3,00
4,70
4,70
BIDV
0,10
-
-
-
1,90
1,90
2,20
3,20
3,20
4,80
5,00
VietinBank
0,10
0,20
0,20
0,20
1,90
1,90
2,20
3,20
3,20
4,80
5,00
ACB
0,01
0,50
0,50
0,50
2,40
2,50
2,70
3,70
3,90
4,60
4,60
Sacombank
-
0,50
0,50
0,50
2,20
2,30
2,40
3,70
4,00
4,80
5,55
Techcombank
0,10
-
-
-
2,50
2,50
2,90
3,50
3,55
4,40
4,40
LPBank
0.20
0,20
0,20
0,20
1,80
1,80
2,10
3,20
3,20
5,00
5,30
DongA Bank
0,50
0,50
0,50
0,50
3,50
3,50
3,50
4,50
4,70
5,00
5,20
Agribank
0,20
-
-
-
1,70
1,70
2,00
3,00
3,00
4,80
4,90
Eximbank
0,50
0,50
0,50
0,50
3,00
3,20
3,40
4,20
4,30
4,80
5,10

Liên kết website
Bình chọn trực tuyến
Nội dung website có hữu ích với bạn không?