Data Lake và Data Warehouse là hai lựa chọn phổ biến khi chúng ta đề cập đến các giải pháp lưu trữ dữ liệu lớn. Data Warehouse (kho dữ liệu) được sử dụng để phân tích dữ liệu, trong khi Data Lake (hồ dữ liệu) được sử dụng để lưu trữ dữ liệu các cấu trúc dữ liệu. Trong bài viết này, Stringee sẽ mang lại cho các bạn các thông tin về hai khái niệm trên và cùng nhau chúng ta hãy tìm hiểu sự khác biệt giữa chúng nhé.

1. Data Lake là gì?

Data Lake (hay Hồ dữ liệu) là một kho lưu trữ tập trung được thiết kế để lưu trữ, xử lý và bảo mật một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. Nó có thể lưu trữ dữ liệu ở định dạng gốc và xử lý mọi loại dữ liệu khác nhau, bỏ qua các giới hạn về kích thước. Nó cung cấp số lượng dữ liệu cao để tăng hiệu suất phân tích và tích hợp gốc.

Data Lake cung cấp một nền tảng có thể mở rộng và an toàn cho phép các doanh nghiệp: nhập bất kỳ dữ liệu nào từ bất kỳ hệ thống nào ở bất kỳ tốc độ nào — ngay cả khi dữ liệu đến từ các hệ thống vật lý, đám mây hoặc điện toán biên; lưu trữ bất kỳ loại hoặc khối lượng dữ liệu nào với độ tin cậy cao; xử lý dữ liệu theo thời gian thực hoặc chế độ hàng loạt; và phân tích dữ liệu bằng SQL, Python, R hoặc bất kỳ ngôn ngữ nào khác, dữ liệu của bên thứ ba hoặc ứng dụng phân tích.

Data Lake có khả năng lưu trữ dữ liệu cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc ở bất kể quy mô nào. Nó còn có thể lưu trữ dữ liệu ở định dạng gốc mà không có yêu cầu khắt khe, không giới hạn số dung lượng, bản ghi hay số file. Điều này cho phép người dùng sử dụng nhiều định dạng dữ liệu khác nhau, đồng thời làm tăng khả năng phân tích trên các nền tảng.

Hiện nay, Data Lake được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực khoa học dữ liệu yêu cầu lượng dữ liệu khổng lồ và các kỹ thuật phân tích hiện đại như các mô hình dự đoán, khai thác dữ liệu, học máy.

2. Các lợi ích của Data Lake

Ưu điểm nổi trội của Data Lake là khả năng khai thác nhiều loại dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau chỉ trong thời gian ngắn, đồng thời cấp quyền cho người dùng cộng tác và phân tích dữ liệu theo nhiều cách khác nhau, giúp cho việc ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn. Dưới đây là một số lợi ích nổi bật của Data Lake:

Cải thiện tương tác với khách hàng: Data Lake có khả năng kết hợp dữ liệu khách hàng từ các CRM với các phương tiện truyền thông, nền tảng mua bán bao gồm lịch sử mua hàng và phiếu xử lý sự cố. Điều này cho phép các doanh nghiệp có thể hiểu xác định được nhóm khách hàng sinh lời cao nhất, tìm hiểu được nguyên nhân dẫn đến việc khách hàng rời bỏ thương hiệu cũng như các chương trình ưu đãi, điều này có thể giúp khách hàng tăng độ gắn bó với doanh nghiệp.

Cải thiện các lựa chọn đổi mới R&D: Data Lake giúp nhóm R&D kiểm tra giả thuyết của họ, điều chỉnh các giả định và đánh giá kết quả nhằm đẩy nhanh hiệu suất công việc.

Tăng hiệu quả hoạt động: Internet of Things (IoT) cung cấp nhiều phương thức thu thập dữ liệu về các quy trình sản xuất, thông qua dữ liệu thời gian thực từ các thiết bị kết nối Internet. Data Lake giúp cho việc lưu trữ và chạy phân tích trên dữ liệu IoT trở nên dễ dàng hơn, nhằm khám phá ra những phương thức mới giúp giảm thiểu chi phí hoạt động, gia tăng chất lượng.

3. Ứng dụng của Data Lake

3.1. Quản trị dữ liệu và kiểm soát dữ liệu

Như chúng ta đã tìm hiểu ở trên, Data Lake là nơi chứa nhiều loại dữ liệu khác nhau bao gồm cả các dữ liệu nhạy cảm hoặc cần tuân thủ các yêu cầu nên có thể khiến người dùng lo ngại về vấn đề bảo mật. Vì không có các bảng như một cơ sở dữ liệu, các quyền hạn sẽ linh hoạt nhưng sẽ khó thiết lập hơn, đồng thời các quyền này phải dựa trên những đối tượng cụ thể hoặc định nghĩa siêu dữ liệu.

Ngày nay, vấn đề này có thể được giải quyết bằng nhiều công cụ quản trị khác nhau, giúp doanh nghiệp kiểm soát các cá nhân có quyền truy cập vào dữ liệu. Những giải pháp danh mục dữ liệu cho phép tạo danh mục dữ liệu, chỉ định các loại dữ liệu khác nhau, kiểm soát truy cập cũng như chính sách lưu trữ cho từng loại.

Xem thêm bài viết:

- Hướng dẫn cài đặt Web server Apache trên CentOS 7

- Cài đặt cấu hình cân bằng tải với HaProxy và Docker

- Tìm hiểu về ràng buộc (Constraint) trong SQL

3.2. Lưu trữ một số bản sao dữ liệu

Data Lake cho phép lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc và nhiều kiểu dữ liệu khác tách biệt khỏi máy tính, cho phép người dùng lưu trữ lượng lớn dữ liệu với chi phí đầu tư thấp. Thông thường, các Data Lake được sử dụng để lưu trữ cả dữ liệu thô và dữ liệu đã qua xử lý.

Các nhu cầu xử lý dữ liệu thô có thể bao gồm:

• Xác thực hệ thống, luồng dữ liệu
• Khôi phục lỗi
• Phân tích thăm dò

Ngoài ra, cũng có dữ liệu đã qua xử lý và được dùng trong quy trình phân tích. Dữ liệu này cũng cần được lưu trữ để phục vụ cho mục đích phân tích trong tương lai, đồng thời làm cơ sở cho các báo cáo và trang tổng quan.

Trong thời đại hiện nay, với công nghệ phát triển, các Data Lake đã có thể giải quyết được vấn đề mà các cơ sở dữ liệu không thể làm được trong quá khứ. Theo đó, việc lưu trữ dữ liệu bằng các cơ sở dữ liệu khá cồng kềnh và đắt tiền, do đó việc lưu trữ cả dữ liệu lịch sử và hiện tại là điều gần như bất khả thi. Các Data Lake ngày nay có khả năng mở rộng cao, có thể lưu trữ gần như là không giới hạn với chi phí thấp. Không chỉ vậy, Data Lake còn cho phép người dùng lưu trữ một số bản sao dữ liệu để phục vụ cho các mục đích khác nhau.

3.3. Cài đặt chính sách lưu trữ

Data Lake có thể lưu trữ dữ liệu lịch sử, nhưng sẽ lưu trữ mãi mãi bất kỳ dữ liệu nào. Dữ liệu phải được xử lý khi không sử dụng đến để tiết kiệm bộ nhớ và tuân thủ các tiêu chuẩn như EU GDPR, California CCPA, Australian APP.

Bên cạnh đó, cần có một phương pháp kỹ thuật để tách dữ liệu muốn xóa ra khỏi dữ liệu muốn giữ lại. Nếu không, việc định vị dữ liệu trên kiến trúc lưu trữ Data Lake (có thể bao gồm cả các dịch vụ lưu trữ như Amazon S3, HDFS, thiết bị lưu trữ khối) sẽ khá phức tạp. Vấn đề có thể được giải quyết bằng các giải pháp danh mục dữ liệu, giúp cung cấp một giao diện trung tâm để phân loại dữ liệu theo các khoảng thời gian lưu trữ mong muốn.

4. Kiến trúc Data Lake

Kiến trúc Data Lake có thể được chia thành sáu phần:

Ingestion Tier: Các bậc ở bên trái mô tả các nguồn dữ liệu. Dữ liệu có thể được tải vào Data Lake hàng loạt hoặc theo thời gian thực

Insights Tier: Các bậc bên phải đại diện cho phía nghiên cứu, nơi thông tin chi tiết từ hệ thống được sử dụng. Các truy vấn SQL, NoSQL hoặc thậm chí excel có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu.

HDFS là một giải pháp tiết kiệm chi phí cho cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Nó là nơi “hạ cánh" cho tất cả dữ liệu đang ở trong hệ thống.

Distillation tier lấy dữ liệu từ storage tire và chuyển nó thành dữ liệu có cấu trúc để phân tích dễ dàng hơn.

Processing tier chạy các thuật toán phân tích và người dùng truy vấn với thời gian thực khác nhau, tương tác, hàng loạt để tạo dữ liệu có cấu trúc để phân tích dễ dàng hơn.

Unified operations tier quản lý và giám sát hệ thống. Nó bao gồm kiểm toán và quản lý thành thạo, quản lý dữ liệu, quản lý quy trình làm việc.

5. Phân biệt Data Lake và Data Warehouse

Data Lake và Data Warehouse đều được sử dụng rộng rãi để lưu trữ dữ liệu lớn, nhưng chúng không phải là những thuật ngữ có thể thay thế cho nhau. Data Lake là một Data Warehouse thô rộng lớn, mục đích của nó vẫn chưa được xác định. Data Warehouse là một kho lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, đã được lọc, đã được xử lý cho một mục đích cụ thể. Thậm chí còn có một xu hướng kiến trúc quản lý dữ liệu mới nổi của Data Lake house, kết hợp tính linh hoạt của Data Lake với khả năng quản lý dữ liệu của Data Warehouse.

Kết

Data Lake và Data Warehouse là hai trong các giải pháp cho phép các công ty hoặc cá nhân có thể lưu trữ và làm việc với các dữ liệu lớn. Tuy nhiên, khi xác định xem công ty của bạn có cần một Data Lake hay không, hãy ghi nhớ các loại dữ liệu bạn đang làm việc, những gì bạn muốn làm với dữ liệu, mức độ phức tạp của quá trình thu thập dữ liệu và chiến lược của bạn để quản lý và quản trị dữ liệu, cũng như các công cụ và bộ kỹ năng tồn tại trong tổ chức của bạn. Qua bài viết này, Stringee mong rằng các bạn có thể hiểu được sự khác biệt giữa hai giải pháp này và tìm được các giải pháp dành cho bản thân mình.

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: