Trong các buổi tuyển dụng hoặc hội thảo hướng nghiệp, sinh viên thường nghe nói nhiều đến các vị trí “Data Analyst”, “Data Scientist” hay “Data Engineer”. Nhưng ít ai chú ý đến một bộ phận không nổi bật nhưng lại đóng vai trò cốt lõi trong toàn bộ hệ sinh thái dữ liệu của doanh nghiệp – đó là “Data Platform”.

Và nếu bạn là sinh viên ngành dữ liệu, kỹ thuật, hoặc bất kỳ ai đang tìm đường vào thế giới công nghệ, bạn nên hiểu rõ về Data Platform trước khi gửi bất kỳ CV nào. Bởi vì nếu bạn không phân biệt được giữa một team phân tích với một team Platform, bạn sẽ không hiểu bạn đang ứng tuyển vào đâu, công ty đang cần điều gì – và cũng không hiểu điều gì thực sự giúp các tổ chức vận hành được Big Data ở quy mô lớn.

Data Platform không phải là team phân tích dữ liệu

Điều đầu tiên cần làm rõ: Data Platform không phải là team làm báo cáo, vẽ biểu đồ, chạy mô hình. Họ không phải là người trực tiếp phân tích dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định. Đó là công việc của các Data Analyst, BI Developer, Data Scientist hoặc các team nghiệp vụ.

Vậy Data Platform làm gì?

Data Platform là bộ phận xây dựng và duy trì toàn bộ hạ tầng kỹ thuật và dịch vụ giúp các team khác có thể làm việc với dữ liệu một cách hiệu quả, tin cậy, nhanh chóng và an toàn. Họ là người thiết kế và bảo trì hệ sinh thái dữ liệu, giống như các kỹ sư hạ tầng xây dựng một thành phố: không trực tiếp tạo ra sản phẩm, nhưng là điều kiện để mọi sản phẩm khác có thể tồn tại và phát triển.

Những thành phần cốt lõi mà một Data Platform xây dựng

Một team Data Platform thường chịu trách nhiệm cho các chức năng sau:

1. Data Ingestion 

Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau: cơ sở dữ liệu nghiệp vụ, hệ thống transaction, file log, API, dữ liệu realtime từ Kafka…

Xây dựng pipeline ingestion là nhiệm vụ nền tảng, đảm bảo dữ liệu “chảy” đều và đúng định dạng.

2. Data Catalog

Tạo ra một “bản đồ dữ liệu” giúp người dùng biết doanh nghiệp có những loại dữ liệu nào, lưu ở đâu, schema ra sao, được cập nhật thế nào.
Ví dụ: Amundsen, DataHub, AWS Glue Data Catalog, Google Data Catalog…

3. Data Quality

Thiết lập các hệ thống kiểm tra dữ liệu: thiếu, trùng, sai format, lệch chuẩn...
Nếu không có lớp này, dữ liệu xấu sẽ “đầu độc” toàn bộ phân tích và mô hình phía sau.

4. Data Lineage 

Theo dõi nguồn gốc và đường đi của dữ liệu: từ đâu đến đâu, ai đã biến đổi nó, dùng công cụ nào…
Giúp debugging, kiểm soát thay đổi, đảm bảo độ tin cậy của kết quả phân tích.

5. Data Governance

Phân quyền truy cập, quy định tiêu chuẩn đặt tên, ghi log hoạt động, đảm bảo bảo mật và tuân thủ các chuẩn (GDPR, HIPAA…).
Một công ty càng lớn, nhu cầu quản trị dữ liệu càng quan trọng.

6. Self-service Data Platform

Cung cấp các công cụ để người dùng cuối (data analyst, business user) có thể tự tìm kiếm, truy vấn và sử dụng dữ liệu mà không cần đợi team kỹ thuật.
Đây là điểm mấu chốt để mở rộng khả năng khai thác dữ liệu trong doanh nghiệp.

Tại sao các công ty lớn bắt buộc phải có Data Platform?

Dưới đây là ba lý do then chốt giải thích vì sao mọi tập đoàn hiện đại đều có (hoặc đang xây dựng) bộ phận Data Platform riêng biệt:

1. Dữ liệu ngày càng lớn, đa dạng và phức tạp

Khi bạn có hàng ngàn bảng dữ liệu, hàng trăm pipeline, hàng chục nhóm sử dụng dữ liệu khác nhau, bạn không thể để mọi người “tự lo” nữa. Nếu không có một nền tảng dữ liệu chuẩn hóa và tập trung, mọi thứ sẽ hỗn loạn và dữ liệu sẽ trở nên không thể sử dụng được.

2. Tăng tốc độ khai thác và đổi mới dữ liệu

Nếu analyst phải mất 3 ngày để tìm đúng nguồn dữ liệu, nếu mỗi lần cập nhật bảng phải email cho 5 người, nếu việc chia sẻ dữ liệu giữa team mất vài tuần – thì bạn đã đánh mất sức mạnh của dữ liệu rồi.
Data Platform giúp mọi thứ nhanh, rõ ràng, có kiểm soát.

3. Giảm rủi ro, tăng độ tin cậy

Một dashboard quan trọng bị sai số vì upstream pipeline hỏng? Một model AI bị bias vì dữ liệu training không đầy đủ? Một nhân viên mới tải dữ liệu nhạy cảm về laptop cá nhân?
Tất cả đều là vấn đề của Data Platform, không phải của người phân tích.

Sinh viên cần hiểu gì về Data Platform?

1. Đây là lựa chọn nghề nghiệp hấp dẫn, ổn định, có chiều sâu kỹ thuật

Nếu bạn thích backend, thích hệ thống phân tán, hạ tầng cloud, pipeline dữ liệu, bảo mật, tự động hóa… thì Data Platform chính là nơi hội tụ tất cả kỹ năng đó.

Nhiều công ty tuyển riêng “Data Platform Engineer” hoặc “Data Infra Engineer” – với mức lương rất tốt, đôi khi cao hơn cả data scientist.

2. Hiểu Data Platform giúp bạn viết CV tốt hơn

Khi bạn biết công ty có bộ phận platform, bạn sẽ hiểu nên viết CV hướng về phần nào:

• Nếu bạn làm ETL tốt, nên nói bạn hiểu ingestion và pipeline.

• Nếu bạn làm dashboard, hãy thể hiện bạn biết cách sử dụng platform self-service.

• Nếu bạn từng cải tiến luồng dữ liệu, nên nói về lineage và monitoring.

Nhiều sinh viên nghĩ mình "phù hợp" với team dữ liệu, nhưng thực ra không biết team đó đang xây dựng nền tảng hay đang phân tích nghiệp vụ – sự hiểu lầm này khiến CV bị loại từ vòng gửi xe.

3. Bạn nên học gì để chuẩn bị?

• Hiểu các công cụ ingestion: Airflow, Kafka, Glue, Dataflow…

• Làm quen với Data Catalog và các công cụ quản trị dữ liệu.

• Biết các mô hình kiến trúc dữ liệu hiện đại: Data Lake, Warehouse, Lakehouse, Mesh…

• Hiểu mô hình self-service: dùng dbt, Looker, Metabase…

• Thực hành logging, monitoring và alert trên pipeline.

Kết luận

Team Data Platform là xương sống kỹ thuật của bất kỳ hệ thống dữ liệu hiện đại nào. Họ không phân tích, không làm dashboard, nhưng nếu không có họ, sẽ không có bất kỳ phân tích nào đáng tin cậy. Họ thiết kế dòng chảy dữ liệu, đảm bảo nó sạch, rõ nguồn gốc, được bảo vệ và dễ sử dụng.

Nếu bạn đang là sinh viên, hãy tìm hiểu kỹ Data Platform để:

• Biết mình phù hợp với hướng nào (phân tích hay nền tảng).

• Viết CV đúng trọng tâm.

• Giao tiếp hiệu quả hơn với các team trong môi trường chuyên nghiệp.

Và biết đâu – bạn sẽ thấy mình yêu thích chính công việc "âm thầm" nhưng cực kỳ quan trọng này hơn cả những biểu đồ long lanh mà bạn từng nghĩ là mục tiêu chính.