Bước nhỏ trước khi cam kết lớn

Đối tượng phù hợp

Doanh nghiệp đang cân nhắc chuyển từ hệ thống hiện có sang Databricks.

Phạm vi triển khai

• Rà soát nền tảng hiện tại, các báo cáo và điểm nghẽn
• Xác định workload nên chuyển đổi đầu tiên
• Phác thảo mô hình chi phí: phí dịch vụ, Databricks, hạ tầng cloud

Sản phẩm bàn giao

• Tóm tắt hai trang, kèm bước nên làm đầu tiên
• Khoảng chi phí dự kiến, phân bổ theo từng bên cung cấp dịch vụ

Đối tượng phù hợp

Doanh nghiệp đang vận hành Oracle, SQL Server, Teradata, Hadoop, Synapse hoặc Snowflake và cân nhắc chuyển sang Databricks.

Phạm vi triển khai

• Bảng câu hỏi ngắn gửi trước tuần quét: nền tảng, khối lượng dữ liệu, người dùng, sự kiện thúc đẩy việc chuyển đổi và thời hạn cần hoàn thành
• Chạy Lakebridge Analyzer trên mã SQL, script và mã ETL
• Xếp cơ hội vào một trong bốn nhóm: tái kiến trúc, chuyển đổi SQL, chuyển đổi dựa trên công cụ ETL, tư vấn
• Phỏng vấn người vận hành nền tảng và người dùng báo cáo

Sản phẩm bàn giao

• Báo cáo Lakebridge Analyzer: phân bố đối tượng theo bốn mức độ phức tạp (thấp, trung bình, phức tạp, rất phức tạp)
• Danh mục kiểm kê gồm bảng và job, báo cáo BI cần trỏ lại sang Databricks, ánh xạ nhóm AD sang Unity Catalog, công cụ điều phối (orchestration) và CI/CD, cùng các đối tượng lỗi thời được loại khỏi phạm vi
• Kế hoạch chia đợt theo số đối tượng quy đổi theo độ phức tạp, kèm phương án chuyển giao
• Sổ rủi ro và báo giá cố định cho từng đợt

Đối tượng phù hợp

Đội ngũ muốn thấy Databricks vận hành trên dữ liệu thực tế trước khi cam kết triển khai dự án lớn.

Phạm vi triển khai

• Dựng workspace sandbox trên tài khoản cloud của doanh nghiệp
• Nạp một nguồn dữ liệu thật và dựng pipeline
• Unity Catalog: chủ sở hữu, quyền truy cập, lineage và nhật ký audit
• Một dashboard hoặc truy vấn trả lời một câu hỏi nghiệp vụ

Sản phẩm bàn giao

• Pipeline và dashboard vận hành trên dữ liệu của doanh nghiệp
• Bằng chứng phân quyền, lineage và audit cho workload đó
• Chi phí Databricks và cloud đo lường thực tế, ước lượng cho quy mô toàn diện

Đối tượng phù hợp

Đội ngũ đã dùng Databricks nhưng các bài toán AI hoặc phân tích chưa thể đưa vào vận hành thực tế.

Phạm vi triển khai

• Rà soát workspace, Unity Catalog, phân quyền và chi phí
• Chấm điểm năm mảng: ranh giới dữ liệu, khả năng tái lập kết quả (reproducibility), lineage, kiểm soát tri thức, rủi ro tồn dư
• Trình bày kết quả với người phụ trách nền tảng, dữ liệu và rủi ro

Sản phẩm bàn giao

• Bảng điểm theo từng mảng: xanh, vàng, đỏ
• Danh sách các điểm thiếu hụt (gap), kèm ước tính công sức và tác động
• Kế hoạch 90 ngày theo thứ tự ưu tiên

Đối tượng phù hợp

Ngân hàng, doanh nghiệp bảo hiểm cần xác định dữ liệu nào phải lưu tại Việt Nam trước khi dùng nền tảng dữ liệu đặt tại khu vực.

Phạm vi triển khai

• Phỏng vấn và kiểm kê chỉ trên siêu dữ liệu (metadata); dữ liệu của doanh nghiệp không rời khỏi môi trường của doanh nghiệp
• Sơ đồ luồng dữ liệu, gồm mọi luồng ra khỏi lãnh thổ Việt Nam
• Đối chiếu với Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân, Luật An ninh mạng, Luật Dữ liệu và quy định của Ngân hàng Nhà nước

Sản phẩm bàn giao

• Sổ phân vùng dữ liệu, kèm căn cứ pháp lý cho từng nhóm dữ liệu
• Danh sách thủ tục cần hoàn tất, kèm phần kỹ thuật của hồ sơ đã soạn sẵn
• Kiến trúc mức khái niệm và kế hoạch 90 ngày