Case study
Data Pipeline Platform (EdTech Nhật)
Xây dựng nền tảng ETL và analytics biến dữ liệu học tập phân tán thành insight tự động cho workflow giáo dục Nhật Bản.
- Vai trò
- Junior Software Architect
- Xuất bản
- Thẻ
- edtech · data-pipeline · etl · ai · analytics
Bản ghi học sinh
10K+ / tháng
Khối lượng xử lý dữ liệu học thuật hàng tháng
Tạo insight
Tự động
Phân tích có AI hỗ trợ và báo cáo BI
Vấn đề
Dữ liệu học tập bị phân tán và team thiếu một cách ổn định để biến bản ghi vận hành thành insight có thể dùng được. Báo cáo thủ công làm chậm quyết định và khó hiểu pattern học tập qua nhiều lớp.
Giải pháp
Tôi thiết kế và xây dựng nền tảng ETL dùng Kafka, Airflow và PySpark. Nền tảng chuẩn hóa ingestion, chuyển đổi dữ liệu học thuật thành dataset sẵn sàng phân tích, tích hợp tạo insight bằng OpenAI và LangChain, rồi hiển thị kết quả qua BI dashboard.
Quyết định kiến trúc
- Kafka tách ingestion khỏi processing để thay đổi dữ liệu upstream không làm gãy trực tiếp workflow analytics.
- Airflow làm rõ lịch xử lý, retry và dependency giữa các pipeline.
- PySpark xử lý transformation có khả năng mở rộng cho dữ liệu học thuật, trong khi BI dashboard và summary có AI hỗ trợ giúp stakeholder sử dụng dữ liệu dễ hơn.
Kết quả
- Xử lý 10K+ bản ghi học sinh mỗi tháng.
- Tự động hóa việc tạo insight cho phân tích dữ liệu học tập.
- Giảm khoảng cách giữa dữ liệu giáo dục thô và insight có thể dùng cho kinh doanh hoặc lớp học.