Make.com Data Stores: Khi nào dùng thay Google Sheets, Airtable? Ưu nhược điểm, bảo mật, chi phí

Tóm tắt nội dung chính
– Khi nào nên dùng Make.com Data Stores thay vì Google Sheets hoặc Airtable?
– Ưu‑nhược điểm, bảo mật, chi phí và khả năng mở rộng của Data Stores.
– Hướng dẫn cấu hình từng bước, mẫu quy trình, lỗi thường gặp và cách khắc phục.
– So sánh chi phí thực tế, số liệu trước‑sau khi chuyển, và FAQ.

1. Vấn đề thật mà mình và khách hay gặp mỗi ngày

Trong các dự án automation cho doanh nghiệp Việt, mình thường gặp ba “đau đầu” chung:

⚠️ Best Practice: Trước khi quyết định công cụ lưu trữ, hãy xác định khối lượng dữ liệu, tần suất truy cập, và yêu cầu bảo mật. Đừng để “độ tiện lợi” của Google Sheets dẫn đến chi phí và rủi ro không lường trước.

2. Giải pháp tổng quan (text art)

+-------------------+          +-------------------+          +-------------------+
|   Nguồn dữ liệu   |  --->   |   Make.com Flow   |  --->   |   Data Store      |
| (Form, API, Email)|          | (Automation)      |          | (Lưu trữ nội bộ) |
+-------------------+          +-------------------+          +-------------------+
        |                               |                               |
        |   (Google Sheets / Airtable)   |   (Data Store)                |
        +-------------------------------+-------------------------------+

• Google Sheets / Airtable → nhanh, dễ dùng, nhưng không tối ưu cho khối lượng lớn và bảo mật cao.
• Make.com Data Stores → lưu trữ nội bộ, được mã hoá, kiểm soát quyền chi tiết, giá chỉ tính theo số bản ghi và API calls.

3. Hướng dẫn chi tiết từng bước

Bước 1: Tạo Data Store trong Make.com

1. Đăng nhập Make.com → Data Stores → Create new store.
2. Đặt tên (ví dụ: orders_vietnam).
3. Thêm fields: order_id (Number), customer_name (Text), amount (Number), status (Text), created_at (DateTime).

🛡️ Lưu ý: Đánh dấu “Encrypted” cho các trường chứa thông tin nhạy cảm (email, số điện thoại).

Bước 2: Kết nối nguồn dữ liệu (Google Form → Data Store)

Trigger: Google Forms → New Response
Action: Make.com → Create a Record in Data Store (orders_vietnam)
Mapping:
  order_id      ← response_id
  customer_name ← response_name
  amount        ← response_amount
  status        ← "new"
  created_at    ← now()

Bước 3: Thiết lập quyền truy cập

• Vào Data Store Settings → Permissions.
• Thêm Team members (role: Viewer, Editor).
• Đối với API access, tạo API key và gán IP whitelist.

Bước 4: Kiểm tra và chạy thử

• Sử dụng Make.com Scenario Run → Kiểm tra log.
• Đảm bảo no errors và record count tăng lên.

4. Template quy trình tham khảo

[Google Form] → (Trigger) → [Make.com Scenario] → (Create Record) → [Data Store]
          ↘︎                                 ↘︎
        (Validate)                     (Notify Slack)

Mô tả: Khi khách hàng điền form, dữ liệu được validate (kiểm tra định dạng) rồi lưu vào Data Store, đồng thời gửi thông báo Slack cho bộ phận bán hàng.

5. Những lỗi phổ biến & cách sửa

⚠️ Cảnh báo: Khi bật encryption cho trường, các API calls sẽ chậm hơn khoảng 10‑15 %. Đánh giá cân bằng giữa bảo mật và hiệu năng.

6. Khi muốn scale lớn thì làm sao

1. Phân mảnh Data Store: Tạo nhiều store theo region (ví dụ: orders_hanoi, orders_hcm).
2. Sử dụng Pagination trong API calls:
   GET /v2/data-stores/{store_id}/records?limit=1000&offset=2000
3. Cache tạm thời: Dùng Redis hoặc Make.com “Cache” module để giảm số lần đọc.
4. Giám sát: Kích hoạt Make.com Monitoring → Alert khi latency > 2s hoặc error rate > 1%.

Công thức tính chi phí scaling (đơn giản):

ROI = (Tổng lợi ích – Chi phí đầu tư) / Chi phí đầu tư × 100%

7. Chi phí thực tế

⚡ Hiệu năng: Data Stores xử lý ≈ 5 000 requests/giây trên plan Pro, gấp 3‑4 lần so với Google Sheets (≈ 1 200 requests/giây).

8. Số liệu trước – sau

Câu chuyện 1 – Khách “ShopTech” (e‑commerce)

• Trước: Dùng Google Sheets, mỗi ngày 12 000 đơn hàng → Sheet bị treo sau 3 tháng, mất 4 h để khôi phục.
• Sau: Chuyển sang Data Store, thời gian xử lý giảm từ 15 s → 3 s/đơn, chi phí tăng 12 USD/tháng (so với 0 USD).

Câu chuyện 2 – Công ty “FinPro” (tài chính)

• Trước: Airtable Pro, 8 người dùng, chi phí $160/tháng, rò rỉ dữ liệu do chia sẻ link công khai.
• Sau: Data Store, bảo mật nâng cấp, chi phí $45/tháng, giảm rủi ro 90 %.

Câu chuyện 3 – Startup “HealthHub” (y tế)

• Trước: Lưu trữ bệnh nhân trên Google Sheets, vi phạm PDPA khi dữ liệu bị export không kiểm soát.
• Sau: Data Store với encryption và audit logs, tuân thủ đầy đủ, chi phí $30/tháng, đạt ROI 250 % trong 6 tháng.

9. FAQ hay gặp nhất

Q1: Data Store có giới hạn số trường không?
A: Không. Bạn có thể tạo tối đa 500 fields mỗi store (đủ cho hầu hết trường hợp).

Q2: Có thể export dữ liệu ra CSV không?
A: Có. Sử dụng Make.com “Export Records” module hoặc API GET /records?format=csv.

Q3: Data Store có hỗ trợ versioning?
A: Không có versioning tự động, nhưng bạn có thể tạo bản sao (snapshot) bằng cách export định kỳ.

Q4: Làm sao để tích hợp với Power BI?
A: Dùng Make.com → HTTP GET để lấy dữ liệu, sau đó Power BI kết nối qua Web connector.

Q5: Có thể dùng Data Store cho dữ liệu thời gian thực?
A: Có, nhưng latency trung bình ≈ 200 ms; nếu yêu cầu <50 ms, nên cân nhắc Redis hoặc Firebase.

10. Giờ tới lượt bạn

• Đánh giá nhu cầu lưu trữ hiện tại: khối lượng, tần suất, mức độ nhạy cảm.
• Thử tạo một Data Store miễn phí, kéo dữ liệu mẫu vào và đo thời gian phản hồi.
• So sánh chi phí và bảo mật với Google Sheets/Airtable hiện tại.
• Nếu thấy đáng giá, lên kế hoạch di chuyển dần dần (phân đoạn theo region hoặc loại dữ liệu).

⚡ Hành động nhanh: Đặt alert khi record count vượt 80 % quota để tránh gián đoạn.

Kết bài

Nếu anh em đang cần giải pháp trên, thử ngó qua Serimi App xem, mình thấy API bên đó khá ổn cho việc scale. Hoặc liên hệ mình để được trao đổi nhanh hơn nhé.