data-lake-la-gi

Data lake là gì? So sánh Data lake với Data warehouse

Thách thức của người dùng trước thời đại kỹ thuật số là tìm cách lưu trữ dữ liệu, nhất là dữ liệu dạng thô. Với sự ra đời của Data lake, trở ngại đó đã hoàn toàn bị loại bỏ.

Data lake là gì?

Định nghĩa về Data lake

Data lake (tạm dịch: hồ dữ liệu) là nơi chứa một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Đó có thể là dữ liệu thô và chi tiết hoặc dữ liệu cấu trúc, bán cấu trúc hoặc phi cấu trúc. Điều này đồng nghĩa với việc dữ liệu của bạn sẽ có định dạng linh hoạt hơn. Nhờ đó, chúng vẫn sẽ được sử dụng trong tương lai.

data-lake-la-gi

Thuật ngữ “Data lake” hay “hồ dữ liệu” được đặt bởi James Dixon – một CTO tài năng của Pentaho. Đây là một giải pháp mới mẻ, trái ngược với hệ thống Data warehouse (kho dữ liệu) truyền thống.

Trên thực tế, việc lưu trữ dữ liệu tại Data lake có tốc độ truy xuất nhanh hơn vì Data lake sẽ liên kết dữ liệu với số nhận dạng và thẻ siêu dữ liệu. Hiện nay, Data lake ngày càng đóng vai trò quan trọng đối với người dùng, nhất là trong lĩnh vực kinh doanh và công nghệ.

Vì sao nên sử dụng Data lake?

Data lake là một giải pháp hữu hiệu để xử lý các nguồn dữ liệu khổng lồ. Việc xây dựng Data lake giúp người dùng kiểm soát dữ liệu của mình dễ dàng hơn. Bên cạnh đó, một số lý do bạn nên sử dụng Data lake là:

  • Hồ dữ liệu giúp tăng lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp thực hiện
  • Cung cấp cái nhìn trực quan, đa diện về khách hàng và phân tích dữ liệu người dùng hiệu quả
  • Áp dụng các giải pháp thông minh như: Learning Machine (học máy)AI (trí tuệ nhân tạo) để đưa ra các quyết định chính xác hơn
  • Mang lại tốc độ truy xuất nhanh chóng cho người dùng
  • Gia tăng khối lượng, chất lượng và siêu dữ liệu. Từ đó, Data lake thúc đẩy tính chính xác của quá trình phân tích dữ liệu
  • Sở hữu công cụ mới như Hadoop giúp việc lưu trữ thông tin khác nhau trở nên dễ dàng
  • Với Data lake, người dùng không cần mô hình hóa dữ liệu thành một lược đồ toàn doanh nghiệp phức tạp

Ưu điểm và hạn chế khi sử dụng Data lake

Ưu điểm

  • Mọi người dùng đều có quyền truy cập linh hoạt vào dữ liệu mong muốn
  • Có khả năng tập trung các nguồn thông tin, dữ liệu khác nhau
  • Thích ứng nhanh với những biến đổi mới
  • Giảm thiểu chi phí sở hữu dài hạn
  • Mang lại giá trị từ những loại dữ liệu không giới hạn
  • Cho phép người dùng lưu trữ kinh tế các tệp
  • Khả năng mở rộng cao và mang lại hiệu quả về chi phí
  • Hỗ trợ tính năng phân tích nâng cao, quá trình ion hóa sản phẩm
data-lake-la-gi

Hạn chế

  • Phát sinh nhiều rủi ro trong quá trình xây dựng Data lake
  • Tính bảo mật và kiểm soát quyền truy cập chưa cao, dễ ảnh hưởng đến các dữ liệu riêng tư và có nhu cầu pháp lý

So sánh Data lake với Data warehouse

Giống nhau

Về cơ bản, giữa Data lake và Data warehouse đều có cùng một mục tiêu nên nhiều người thường đánh đồng hai khái niệm này với nhau:

  • Cả Data lake và Data warehouse đều là kho lưu trữ hợp nhất các kho dữ liệu khác trong một tổ chức
  • Mục tiêu chung của cả hai là tạo ra một kho lưu trữ nhất định và cung cấp dữ liệu cho các ứng dụng khác nhau.
data-lake-la-gi

Khác nhau

Công nghệ sử dụng

Điểm khác biệt đầu tiên giữa Data lake và Data warehouse là công nghệ sử dụng để lưu trữ dữ liệu.

  • Data lake: Cơ sở dữ liệu quan hệ được đặt trong môi trường Hadoop hoặc một kho dữ liệu lớn nào đó
  • Data warehouse: Cơ sở dữ liệu quan hệ được đặt tại máy chủ của doanh nghiệp hoặc Cloud

Nguồn dữ liệu

  • Data lake: Nhận tất cả dữ liệu từ những thiết bị IoT, ứng dụng di động, hồ sơ của doanh nghiệp, phương tiện truyền thông xã hội
  • Data warehouse: Các dữ liệu được trích xuất từ các ứng dụng xử lý giao dịch trực tuyến. Nhờ đó, chúng có thể hỗ trợ truy vấn phân tích hoạt động kinh doanh hiệu quả.

Người sử dụng

  • Data lake: phù hợp với các tổ chức cần một kho lưu trữ dữ liệu lớn. Data lake chứa các nguồn dữ liệu đa dạng. Do đó, người dùng có thể kết hợp chúng với các dữ liệu khác nhau để thực hiện phân tích chuyên sâu.
  • Data warehouse: So với Data lake, kho dữ liệu phổ biến hơn với các doanh nghiệp và người dùng cá nhân. Giải pháp này đáp ứng được các nhu cầu đơn giản như: báo cáo số liệu, hiệu suất, thống kê dữ liệu,… Đồng thời, data warehouse có cấu trúc khá chặt chẽ nên đáp ứng tốt quy trình hoạt động của doanh nghiệp.
data-lake-la-gi

Chất lượng dữ liệu

  • Data lake: Do dữ liệu tại data có thể đến từ bất kỳ nguồn nào nên độ tin cậy của chúng kém hơn so với kho dữ liệu.
  • Data warehouse: Dữ liệu chưa trong Data warehouse thường đã được xử lý trước khi lưu trữ. Vậy nên, độ chính xác và tin cậy của chúng cao hơn hồ dữ liệu.

Tính bảo mật

  • Data lake: Tính bảo mật và kiểm soát người dùng thấp
  • Data warehouse: Các phương pháp bảo mật của kho dữ liệu hiệu quả và an toàn hơn

Tốc độ

  • Data lake: Tốc độ truy xuất dữ liệu tại Data lake thường rất nhanh và có thể cấu hình lại (nếu cần)
  • Data warehouse: Tốc độ truy xuất dữ liệu chậm hơn, không linh hoạt bằng data lake

Hiệu suất và chi phí

  • Data lake: Chi phí xây dựng và thiết kế các hồ dữ liệu khá thấp. Đồng thời, hiệu suất làm việc của chúng ngày càng được cải thiện và nâng cao.
  • Data warehouse: Việc xây dựng Data warehouse đúng như câu nói “tiền nào của nấy”. Khối lượng dữ liệu càng lớn, chi phí thiết kế Data warehouse càng cao. Nhưng đổi lại là kết quả truy vấn của chúng sẽ nhanh hơn, hiệu suất và độ tin cậy cũng cao hơn.
data-lake-la-gi

So với Data warehouse, Data lake là một khái niệm khá mới mẻ và đang dần hoàn thiện. Nếu muốn bổ sung nguồn dữ liệu mới hoặc tạo ra một kho lưu trữ hoàn thiện, doanh nghiệp bạn có thể kết hợp cả Data warehouse và Data lake. Điều này sẽ tạo ra một xu hướng mới giúp việc lưu trữ dữ liệu của doanh nghiệp bạn trở nên hiệu quả hơn.

Những câu hỏi thường gặp về Data lake

Data lake có phù hợp với người dùng bình thường không?

Thật tiếc là không! Các dữ liệu trong Data lake sẽ không bão hòa và chúng có thể bắt nguồn từ các nguồn bên ngoài của hệ thống hoạt động doanh nghiệp bạn. Vì vậy, Data lake không thích hợp cho người dùng phân tích kinh doanh bình thường.
Data lake thường phù hợp với các nhà khoa học dữ liệu. Vì họ thường có kỹ năng chuyên sâu để sắp xếp các dữ liệu chưa bão hòa và trích xuất thông tin từ chúng.

Các nhà cung cấp Data lake tốt nhất?

– Apache: Tổ chức này cung cấp hệ sinh thái mã nguồn mở Hadoop. Đây là một trong những nhà cung cấp dịch vụ data lake phổ biến nhất hiện nay
– Google: Sản phẩm là Google Cloud Storage với một số dịch vụ tích hợp khác
– Amazon: Sản phẩm là Amazon S3 có tính năng mở rộng không giới hạn
– Microsoft: Sản phẩm là Azure Data Lake
– Podium: cung cấp giải pháp với các tính năng quản lý dễ triển khai và sử dụng

Trường hợp nào cần sử dụng data lake?

Data lake là một kho lưu trữ dữ liệu khổng lồ. Tuy nhiên, không phải bất kỳ ai hay trường hợp nào đều phù hợp với Data lake. Bạn chỉ nên dùng Data lake trong 3 trường hợp sau:
– Có nhu cầu di chuyển và chuyển đổi các loại định dạng dữ liệu khác nhau
– Mong muốn các dữ liệu bảo mật có thể dễ dàng được khám phá, mở rộng khi cần thiết và truy cập nhanh chóng khi cần triển khai sản phẩm
– Khám phá thông tin chi tiết và dự đoán xu hướng từ các loại dữ liệu khác nhau

Ưu điểm của Data lake Hadoop là gì?

– Là sự lựa chọn tuyệt vời cho các nhà nghiên cứu dữ liệu và khoa học công nghệ
– Sử dụng mã nguồn mở nên ít tốn kém chi phí
– Tích hợp với các công cụ ETL một cách dễ dàng
– Khả năng mở rộng quy mô cao và đơn giản
– Tốc độ phân tích và tính toán dữ liệu cao

Mọi thắc mắc và góp ý liên quan, xin vui lòng liên hệ ngay Tino Group để được tư vấn chi tiết hoặc Fanpage để cập nhật những thông tin mới nhất nhé!

Tinh gọn quy trình – chạm đỉnh doanh thu – Tino Group tự tin đồng hành cùng doanh nghiệp Việt trên hành trình chuyển đổi số!

CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN TINO

  • Trụ sở chính: L17-11, Tầng 17, Tòa nhà Vincom Center, Số 72 Lê Thánh Tôn, Phường Bến Nghé, Quận 1, Thành phố Hồ Chí Minh
  • Tổng đài miễn phí: 1800 6734
  • Email: info@tino.org
  • Website: www.tino.org

Bình luận

Your email address will not be published. Required fields are marked *