Enterprise Agentic Data Lakehouse
Dữ liệu doanh nghiệp, vận hành bởi AI Agent.
Nền tảng dữ liệu mà chất lượng dữ liệu, truy vết nguồn gốc, phát hiện dữ liệu cá nhân và sinh báo cáo tuân thủ do AI Agent đảm nhiệm — không phải lakehouse gắn thêm chatbot. Chuẩn mở, chạy trên hạ tầng của bạn, không khoá nhà cung cấp.
Ba đạo luật đang có hiệu lực — nền tảng đáp ứng sẵn
Phần lớn nghĩa vụ mà ba đạo luật này đặt ra không thể giải quyết bằng quy trình thủ công; chúng là yêu cầu đối với kiến trúc dữ liệu.
- Tự động phát hiện dữ liệu cá nhân và che theo vai trò người xem, phân quyền tới từng cột
- Lineage tới cấp cột — hồ sơ đánh giá tác động là kết quả xuất ra từ hệ thống
- Giám sát truy cập bất thường theo thời gian thực, đáp ứng mốc thông báo 72 giờ
- Triển khai trong lãnh thổ Việt Nam, kiểm soát luồng dữ liệu ra bên ngoài
- Danh mục dữ liệu có chủ sở hữu rõ ràng và thẻ điểm chất lượng theo từng nhóm
- Gán nhãn phân loại dữ liệu cốt lõi, dữ liệu quan trọng kèm chính sách truy cập tương ứng
- Cổng kiểm soát chất lượng trước khi dữ liệu được công bố hoặc chia sẻ
- Định dạng mở theo chuẩn ngành, chia sẻ qua API mà không phải sao chép dữ liệu
- Ghi vết đầy đủ hoạt động của AI Agent; mỗi câu trả lời đều kèm nguồn trích dẫn
- Cổng phê duyệt của con người trước mọi hành động tác động tới nghiệp vụ
- Agent chỉ truy cập dữ liệu đã qua danh mục; dữ liệu cá nhân được che trước khi vào mô hình
- Phiên bản hoá dữ liệu và mô hình — tái lập được kết quả tại bất kỳ thời điểm nào
Ba chữ trong tên, và vì sao từng chữ quan trọng
Đây không phải một cách gọi mới cho data warehouse. Mỗi chữ tương ứng với một quyết định kiến trúc cụ thể.
Dựng cho doanh nghiệp lớn và tổ chức tín dụng: mô hình dữ liệu ngân hàng FSDM và ERP dựng sẵn tới từng cột, phân quyền tới từng dòng và từng cột dữ liệu, sáu chuẩn tuân thủ, chạy trên hạ tầng của bạn.
Lớp vận hành do AI Agent đảm nhiệm — chất lượng dữ liệu, truy vết nguồn gốc, phát hiện dữ liệu cá nhân, sinh báo cáo tuân thủ. Đây là chữ tạo ra khác biệt: không phải lakehouse gắn thêm chatbot.
Hợp nhất kho dữ liệu và hồ dữ liệu trên chuẩn mở Apache Iceberg, Parquet và Trino. Một nơi lưu, mọi công cụ đọc được, dữ liệu thuộc về bạn chứ không thuộc về nhà cung cấp.
Bài toán của bạn nằm ở đâu?
Cùng một kiến trúc lakehouse, hai bộ mô hình dữ liệu và hai bộ báo cáo dựng sẵn khác nhau.
Nền dữ liệu cho tổ chức tín dụng
Nền dữ liệu cho doanh nghiệp vận hành ERP
Dữ liệu phân tán khiến cả AI lẫn báo cáo đều thiếu nền tảng
Mỗi phòng ban một kho, số liệu lệch nhau, muốn phân tích phải sao chép lòng vòng. DBIZ Enterprise Agentic Data Lakehouse giải quyết tận gốc bằng ba nguyên tắc.
Chuẩn mở, không khoá
Dữ liệu lưu ở định dạng mở (Apache Iceberg / Parquet) — thuộc về bạn, không bị giam trong một nhà cung cấp nào.
Tách dữ liệu khỏi công cụ
Dữ liệu một chỗ, các công cụ (BI, AI, truy vấn) gắn vào. Đổi công cụ hay đổi cơ sở dữ liệu mà không phải di trú dữ liệu.
Dữ liệu không rời hạ tầng
Chạy được hoàn toàn nội bộ (on-prem). Dữ liệu và cả AI xử lý trong vùng của bạn — phù hợp với các lĩnh vực chịu quản lý chặt chẽ.
Báo cáo tuân thủ thôi là việc thủ công của cuối tháng
Biểu mẫu được sinh từ dữ liệu nền, đối chiếu với sổ cái, đi qua cổng kiểm soát chất lượng, rồi chốt số theo phiên bản để kỳ sau còn tra lại được.
Chín nhóm báo cáo NHNN được phủ
| Quy định | Nền tảng đáp ứng bằng |
|---|---|
| TT 09/2020/TT-NHNN | Nhật ký truy cập lưu trên 5 năm ở định dạng không sửa được, phân quyền tập trung, kiểm toán đầy đủ. |
| Luật BVDLCN 2025 (91/2025/QH15) & NĐ 356/2025 | Tự phát hiện dữ liệu cá nhân trong tiếng Việt, che dữ liệu theo vai trò người xem, quy trình đánh giá tác động và luồng làm việc cho cán bộ bảo vệ dữ liệu. |
| PCI-DSS | Mã hoá và token hoá dữ liệu thẻ, mã hoá khi lưu và khi truyền. |
| ISO 27001 | Mã hoá toàn tuyến, tích hợp thư mục người dùng doanh nghiệp, kiểm toán tập trung. |
| Basel / BCBS 239 | Mô hình dữ liệu rủi ro FSDM, truy vết nguồn gốc và kiểm soát chất lượng dữ liệu theo yêu cầu tổng hợp rủi ro. |
| IFRS/VAS · Hóa đơn điện tử · Kiểm soát nội bộ | Hợp nhất bút toán đa nguồn, đối chiếu hóa đơn, chốt sổ và kiểm toán nội bộ. |
Nền tảng tự vận hành, không cần một đội chuyên trách đông người
Công nghệ nền chỉ là runtime. Việc vận hành hằng ngày do AI Agent đảm nhiệm — đây là điều phân biệt một agentic lakehouse với một lakehouse gắn thêm chatbot.
Phát hiện bất thường theo thời gian thực, tự đề xuất luật kiểm tra, tách và xử lý bản ghi lỗi thay vì để pipeline gãy.
Lập catalog metadata, dựng bản đồ nguồn gốc dữ liệu tới từng cột, thực thi chính sách quản trị tự động.
Nhận diện dữ liệu cá nhân trong văn bản tiếng Việt, gắn thẻ, che dữ liệu động theo vai trò người xem.
Sinh câu truy vấn có hàng rào bảo vệ — tường lửa SQL và phân quyền tới từng dòng dữ liệu.
Dựng báo cáo và biểu đồ từ yêu cầu bằng lời, gửi theo lịch, kèm trích dẫn nguồn số liệu.
Khung connector và ánh xạ dữ liệu để onboard hệ thống nguồn mới mà không viết lại lõi.
Agent có mức tự chủ, và luôn có cổng phê duyệt
Mức tự chủ quy định agent được tự làm gì mà không hỏi người. Mọi lời gọi công cụ ở mức rủi ro cao đều dừng lại chờ người có thẩm quyền duyệt — kể cả agent cấp cao nhất. Mọi câu trả lời của AI đều kèm nguồn gốc dữ liệu để người dùng kiểm chứng, thay vì phải tin.
Từ dữ liệu thô đến dữ liệu sẵn sàng dùng
Mọi dữ liệu đi qua ba tầng — như một dây chuyền tinh lọc — để cuối cùng bạn có số liệu sạch, nhất quán và đáng tin.
Giữ nguyên bản gốc
Nạp dữ liệu đúng như nguồn, không chỉnh sửa — để luôn truy ngược được về sự thật ban đầu.
Chuẩn hoá & làm sạch
Gộp, khử trùng lặp, kiểm tra chất lượng và thống nhất định nghĩa giữa các nguồn.
Sẵn cho báo cáo & AI
Dữ liệu đã tổ chức theo nghiệp vụ — cắm thẳng vào dashboard, báo cáo và mô hình AI.
Mỗi tầng đều ghi vết nguồn gốc (lineage) và có thể tái lập số liệu tại đúng ngày chốt — trả lời kiểm toán trong vài phút.
Năm cách nạp dữ liệu — không đụng vào hệ thống lõi
Mỗi nhu cầu một phương thức phù hợp; kết nối sẵn với hệ thống hiện hữu mà không phải thay đổi Core.
Mọi dữ liệu vào đều được chuẩn hoá schema, không mất bản ghi lỗi và tự động ghi vết nguồn gốc ngay từ điểm nạp.
Việc cần chính xác và việc cần tức thì — đều lo được
Cùng một lakehouse phục vụ hai nhu cầu khác nhau, mỗi bên một luồng xử lý tối ưu.
Những điều tạo khác biệt
Đủ để hiểu vì sao Data Lakehouse của DBIZ đáng tin cho cả doanh nghiệp lẫn các lĩnh vực chịu quản lý chặt chẽ.
Tái lập theo thời điểm
Xem lại đúng số liệu “tại ngày chốt” bất kỳ — phục vụ kiểm toán, thanh tra trong vài phút.
Truy vết tới từng cột
Mỗi con số truy ngược được về đúng cột nguồn — minh bạch và kiểm chứng được.
Đổi cơ sở dữ liệu không đổi code
Chạy PostgreSQL (mã nguồn mở) hoặc Oracle 26AI mà không viết lại ứng dụng — tự chủ chi phí.
Quản trị bằng AI Agent
AI tự lo danh mục, truy vết, luật chất lượng và nhận diện — che dữ liệu cá nhân, giảm tải đội vận hành.
Hỏi dữ liệu bằng tiếng Việt
Text-to-SQL có rào chắn an toàn (phân quyền + kiểm soát) — mọi người tự phục vụ mà không rủi ro.
Cảnh báo theo thời gian thực
Chấm điểm trên luồng dưới 1 phút với kho đặc trưng dùng chung — mô hình ổn định, giải trình được.
Đổi cơ sở dữ liệu mà không phải viết lại hệ thống
Nỗi lo lớn nhất khi chọn nền tảng dữ liệu không phải là thiếu tính năng, mà là năm năm sau không thoát ra được. Nền tảng này mở ở cả ba tầng.
Apache Iceberg và Parquet trên object store. Dữ liệu nằm ở định dạng mở mà bất kỳ công cụ nào cũng đọc được — không phải định dạng độc quyền của một hãng.
Trino truy vấn liên nguồn. Đổi công cụ báo cáo hay BI không phải di chuyển dữ liệu, không phải dựng lại kho.
Lớp trừu tượng cho phép chạy trên Oracle 26ai hoặc PostgreSQL, và chuyển qua lại giữa hai nền.
Kiểm soát chặt, chi phí lưu trữ tối ưu
Dữ liệu được quản trị xuyên suốt và tự động chuyển tầng lưu trữ theo tuổi đời để tiết kiệm chi phí.
Mỗi con số đều trả lời được ba câu hỏi
Khi Ban Lãnh đạo hỏi, nền tảng dữ liệu nên trả lời bằng dữ liệu — không bằng trí nhớ của người vận hành.
Truy vết tới từng cột, từng hệ thống nguồn, từng bước biến đổi. Mở một ô trên báo cáo là thấy được toàn bộ đường đi của con số đó.
Mỗi nhóm dữ liệu có chủ sở hữu rõ ràng và thẻ điểm chất lượng. Khi số sai, biết ngay hỏi ai chứ không phải đi tìm.
Số liệu được chốt theo phiên bản và tái lập được tại bất kỳ thời điểm nào trong quá khứ — kể cả khi dữ liệu nguồn đã thay đổi.
Dữ liệu sạch là nhiên liệu cho AI Agents
Data Lakehouse là nền dữ liệu nuôi DBIZ Autonomous: agent hỏi đáp dữ liệu, sinh biểu đồ, tìm kiếm theo ngữ nghĩa (RAG) — tất cả dựa trên đúng dữ liệu của bạn, có trích nguồn.
Đi từng bước chắc chắn — không “big-bang”
Bắt đầu thực dụng và mở rộng dần, luôn chạy song song hệ cũ cho đến khi yên tâm chuyển đổi.
Nền dữ liệu chuẩn hoá
Gom & chuẩn hoá dữ liệu nguồn về một nơi (ODS trên chuẩn mở), đối chiếu khớp với số liệu hiện tại.
Xử lý & Báo cáo
Dựng báo cáo, dashboard, kiểm tra chất lượng & truy vết — thay thế dần các báo cáo thủ công.
Lakehouse đầy đủ + AI
Tự phục vụ BI, AI Agents dữ liệu, quản lý vòng đời lưu trữ hoàn chỉnh.
Trên nền công nghệ mở, đã kiểm chứng
Phần lớn là mã nguồn mở tiêu chuẩn ngành — minh bạch, cộng đồng lớn, không khoá nhà cung cấp.
Chạy trên nền DBIZ Foundation & điều phối bởi DBIZ Autonomous — thống nhất danh tính, bảo mật và AI cho toàn hệ sinh thái.
Những câu hỏi doanh nghiệp thường đặt ra trước khi bắt đầu
Agentic Data Lakehouse khác data warehouse truyền thống ở điểm nào?
Có bắt buộc dùng Oracle không?
Dữ liệu có phải đưa lên cloud không?
Có phải thay hệ thống lõi đang chạy không?
Báo cáo NHNN có phải chỉnh tay lại không?
Nên bắt đầu từ đâu?
Bắt đầu bằng một phân hệ, không phải một dự án ba năm.
Đặt buổi khảo sát dữ liệu: chúng tôi rà hiện trạng nguồn dữ liệu và danh mục báo cáo của bạn, rồi chỉ ra phân hệ nào nên làm trước và lộ trình theo pha, đo lường được.