Trong thế kỷ 21, dữ liệu là một tài nguyên quý báu trong thế giới kỹ thuật số. Ngày càng nhiều tổ chức đã nhận ra giá trị của việc thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh và cải thiện hoạt động kinh doanh. Trong quá trình này, nhiều phương pháp và công nghệ đã được phát triển, trong đó "Data Lakehouse" đã nổi lên như một giải pháp mạnh mẽ để quản lý dữ liệu đa dạng và lớn lẻ.

1. Data Lake và Data Warehouse

Trước khi chúng ta đi sâu vào Data Lakehouse, hãy hiểu rõ hai khái niệm cơ bản: Data Lake và Data Warehouse.

• Data Lake là một hệ thống lưu trữ dữ liệu linh hoạt, cho phép lưu trữ dữ liệu ở nhiều định dạng khác nhau, bao gồm dữ liệu cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc. Dữ liệu được lưu trữ dưới dạng "raw”, giữ nguyên đặc tính gốc của nó.
• Data Warehouse: Ngược lại với Data Lake, là một hệ thống được tối ưu hóa để phân tích dữ liệu. Dữ liệu trong Data Warehouse thường đã được biến đổi và tổng hợp thành dạng sẵn sàng cho phân tích. Data Warehouse thường tuân theo cấu trúc cụ thể và được sắp xếp hơn so với Data Lake.

2. Những đặc điểm quan trọng của Data Lakehouse

• Lưu trữ linh hoạt: Data Lakehouse cho phép tổ chức lưu trữ dữ liệu theo nhiều định dạng khác nhau. Dữ liệu có thể được lưu trữ trong hệ thống tương tự như Data Lake, giúp bảo quản nguyên bản các đặc tính của dữ liệu.
• Xử lý dữ liệu: Data Lakehouse kết hợp khả năng xử lý dữ liệu từ Data Warehouse, cho phép thực hiện truy vấn phức tạp, tổng hợp dữ liệu và phân tích dữ liệu theo nhiều cách khác nhau.
• Metadata quản lý: Metadata được quản lý kỹ lưỡng trong Data Lakehouse để giúp hiểu cấu trúc, nguồn gốc và ý nghĩa của dữ liệu. Điều này giúp tìm kiếm, truy vấn và quản lý dữ liệu dễ dàng hơn.
• Tích hợp với các công cụ phân tích: Data Lakehouse thường tích hợp tốt với các công cụ phân tích dữ liệu, giúp người dùng truy cập và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả.
• Hỗ trợ cho việc thực hiện các nhiệm vụ ETL (Extract, Transform, Load): Data Lakehouse giúp tự động hoá việc trích xuất, biến đổi và nạp dữ liệu từ nguồn khác vào hệ thống, giảm thời gian và công sức cần thiết.

3. Các công nghệ được sử dụng trong Data Lakehouse

Data Lakehouse sử dụng nhiều công nghệ và công cụ để lưu trữ, quản lý, xử lý và truy cập dữ liệu đa dạng. Dưới đây là danh sách các công nghệ chính thường được sử dụng trong kiến trúc Data Lakehouse:

• Delta Lake: Delta Lake là một hệ thống lưu trữ dữ liệu mã nguồn mở giúp tổng hợp tính nhất quán và tích hợp với Apache Spark. Nó bổ sung tính nhất quán dữ liệu và quản lý metadata, cho phép ghi dữ liệu và thực hiện các hoạt động cập nhật, xóa và ghi đè trên dữ liệu một cách an toàn.
• Apache Parquet: Parquet là một định dạng lưu trữ dữ liệu hiệu suất cao và hiệu quả với khả năng nén và tối ưu hóa cho truy vấn phân tích. Parquet thường được sử dụng để lưu trữ dữ liệu trong Data Lakehouse do hiệu suất và tích hợp với nhiều công cụ phân tích.
• Apache Spark: Apache Spark là một nền tảng xử lý dữ liệu phân tán mạnh mẽ. Nó thường được sử dụng để xử lý dữ liệu trong Data Lakehouse, thực hiện các nhiệm vụ như xử lý dữ liệu, trích xuất thông tin, và tích hợp với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
• Apache Iceberg: Apache Iceberg là một hệ thống quản lý metadata dành cho Delta Lake, giúp quản lý schema và metadata dữ liệu một cách hiệu quả. Nó cung cấp tính nhất quán và quản lý versioning cho dữ liệu.
• Apache Arrow: Apache Arrow là một dự án mã nguồn mở giúp tối ưu hóa việc truy cập dữ liệu và tương tác giữa các công cụ phân tích dữ liệu. Nó cung cấp một định dạng chung cho dữ liệu in-memory, giúp tăng hiệu suất và tích hợp dữ liệu dễ dàng hơn.
• Các dịch vụ đám mây: Các nhà cung cấp đám mây như Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure và Google Cloud Platform (GCP) cung cấp nhiều dịch vụ và công cụ để triển khai Data Lakehouse trên cơ sở hạ tầng đám mây. Ví dụ, AWS Glue, Azure Data Lake Storage, và Google Cloud Storage có sẵn để lưu trữ và quản lý dữ liệu.
• Công cụ quản lý metadata: Ngoài các công nghệ lưu trữ dữ liệu, có nhiều công cụ quản lý metadata như Apache Atlas, AWS Glue Data Catalog và các công cụ quản lý metadata của nhà cung cấp đám mây giúp theo dõi, quản lý và tìm kiếm dữ liệu trong Data Lakehouse.
• Công cụ phân tích dữ liệu: Data Lakehouse cho phép tích hợp nhiều công cụ phân tích dữ liệu như Apache Hive, Apache Presto, Apache Superset, Tableau, Power BI, và nhiều công cụ khác để trích xuất giá trị từ dữ liệu lưu trữ trong nó.

Các công nghệ này cùng nhau tạo nên một hệ thống mạnh mẽ cho Data Lakehouse, giúp tổng hợp và quản lý dữ liệu đa dạng một cách hiệu quả và tích hợp với nhiều ứng dụng và công cụ phân tích khác nhau.

4. Lợi ích của Data Lakehouse

• Tích hợp dữ liệu: Giúp tổng hợp dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc một cách tự nhiên.
• Tiết kiệm thời gian và công sức: Loại bỏ bước tiền xử lý dữ liệu, giúp giảm thời gian và công sức cần thiết để chuẩn bị dữ liệu cho phân tích.
• Mở rộng dễ dàng: Có thể dễ dàng mở rộng hệ thống khi dự án phát triển và cần lưu trữ lượng dữ liệu lớn.
• Hỗ trợ phân tích đa dạng: Cho phép sử dụng nhiều công cụ phân tích để trích xuất giá trị từ dữ liệu.

5. Kiến trúc Data Lakehouse

Kiến trúc Data Lakehouse thường bao gồm lớp lưu trữ dữ liệu, lớp xử lý dữ liệu, lớp metadata và quản lý, và lớp ứng dụng. 

Dữ liệu được lưu trữ dưới dạng các tệp Parquet hoặc Delta Lake, xử lý bằng Apache Spark, và quản lý thông qua các công cụ quản lý metadata.

6. So sánh kiến trúc Data Lake, Data Warehouse và Data Lakehouse

• Data Warehouse: Được thiết kế để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc và thường yêu cầu quá trình ETL (Extract, Transform, Load) trước khi lưu trữ. Thích hợp cho phân tích kinh doanh truyền thống.
• Data Lake: Lưu trữ dữ liệu theo dạng nguyên bản mà không yêu cầu sự biến đổi trước. Phù hợp cho việc lưu trữ dữ liệu đa dạng như dữ liệu nguồn mở và dữ liệu lớn.
• Data Lakehouse: Tổng hợp các lợi ích của cả Data Warehouse và Data Lake, cho phép tích hợp dữ liệu và xử lý dữ liệu mà không cần chuyển đổi hoặc tiền xử lý dữ liệu trước. Data Lakehouse đại diện cho sự phát triển tiến bộ trong quản lý dữ liệu và phân tích dữ liệu, giúp doanh nghiệp tận dụng được giá trị của dữ liệu một cách hiệu quả và linh hoạt hơn.

7. Ví dụ sử dụng Data Lakehouse

Dưới đây là một ví dụ về cách một tổ chức có thể sử dụng Data Lakehouse để quản lý và phân tích dữ liệu:

Tổ chức XYZ và Data Lakehouse:

Tổ chức XYZ là một công ty thương mại điện tử lớn. Họ sở hữu một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu giao dịch của khách hàng, dữ liệu sản phẩm, dữ liệu hệ thống website, dữ liệu từ mạng xã hội và nhiều nguồn khác. Dữ liệu này đa dạng về định dạng và kích thước, bao gồm dữ liệu cấu trúc (ví dụ: cơ sở dữ liệu SQL) và dữ liệu không cấu trúc (ví dụ: dữ liệu log).

Vấn đề:

• Tổ chức XYZ gặp nhiều thách thức trong việc quản lý và sử dụng dữ liệu của họ:
• Dữ liệu đa dạng: Dữ liệu từ nhiều nguồn và định dạng khác nhau làm cho việc lưu trữ và quản lý trở nên phức tạp.
• Thời gian truy cập dữ liệu: Nhóm phân tích của họ cần nhiều thời gian để tìm kiếm, truy cập và làm sạch dữ liệu trước khi họ có thể bắt đầu phân tích.
• Phân tích hiệu quả: Họ muốn thực hiện phân tích dữ liệu phức tạp để hiểu hành vi của khách hàng, dự đoán xu hướng mua sắm và cải thiện trải nghiệm của người dùng.

Giải pháp:

Tổ chức XYZ quyết định triển khai một Data Lakehouse để giải quyết các vấn đề trên:

• Lưu trữ dữ liệu linh hoạt: Họ sử dụng Data Lakehouse để lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn ở nhiều định dạng khác nhau. Dữ liệu được lưu trữ dưới dạng "raw" để bảo quản tính nguyên bản.
• Xử lý dữ liệu: Họ sử dụng các công cụ xử lý dữ liệu tích hợp để thực hiện các nhiệm vụ ETL (Extract, Transform, Load) tự động. Điều này giúp họ biến đổi dữ liệu và chuẩn bị nó cho phân tích một cách nhanh chóng.
• Metadata quản lý: Họ sử dụng Metadata để ghi chú về cấu trúc và nguồn gốc của dữ liệu, giúp người dùng tìm kiếm và hiểu dữ liệu dễ dàng hơn.
• Tích hợp với công cụ phân tích: Tổ chức XYZ tích hợp Data Lakehouse với các công cụ phân tích như Apache Spark, Apache Hadoop và Power BI để thực hiện phân tích dữ liệu phức tạp và trả lời các câu hỏi quan trọng về kinh doanh.

Kết quả là, Data Lakehouse giúp Tổ chức XYZ tận dụng toàn bộ tiềm năng của dữ liệu của họ. Họ có thể nhanh chóng thực hiện phân tích, tạo các báo cáo và dự đoán xu hướng mua sắm của khách hàng, giúp họ ra quyết định thông minh và cải thiện hoạt động kinh doanh.

Kết luận

Như vậy, chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về khái niệm và một số trường hợp cần sử dụng Data Lakehouse. Data Lakehouse đã nổi lên như một giải pháp để giải quyết những thách thức về lưu trữ và quản lý dữ liệu trong môi trường doanh nghiệp ngày càng phức tạp, nơi dữ liệu có thể có nhiều nguồn và định dạng khác nhau. Bằng cách kết hợp tính năng của Data Lake và Data Warehouse, Data Lakehouse giúp tổ chức tận dụng toàn bộ tiềm năng của dữ liệu một cách hiệu quả, giúp họ ra quyết định thông minh và cải thiện hiệu suất kinh doanh.

Hi vọng bài viết sẽ đem đến cho bạn những thông tin hữu ích. Hãy theo dõi Stringee để cập nhật những thông tin công nghệ mới nhất mỗi ngày.

Stringee Communication APIs là giải pháp cung cấp các tính năng giao tiếp như gọi thoại, gọi video, tin nhắn chat, SMS hay tổng đài CSKH cho phép tích hợp trực tiếp vào ứng dụng/website của doanh nghiệp nhanh chóng. Nhờ đó giúp tiết kiệm đến 80% thời gian và chi phí cho doanh nghiệp bởi thông thường nếu tự phát triển các tính năng này có thể mất từ 1 - 3 năm.

Bộ API giao tiếp của Stringee hiện đang được tin dùng bởi các doanh nghiệp ở mọi quy mô, lĩnh vực ngành nghề như TPBank, VOVBacsi24, VNDirect, Shinhan Finance, Ahamove, Logivan, Homedy,  Adavigo, bTaskee…

Quý bạn đọc quan tâm xin mời đăng ký NHẬN TƯ VẤN TẠI ĐÂY: