Data lake khái niệm mới nhưng dần phổ biến trong thời đại công nghệ hiện nay. Bên cạnh Data lake, Data warehouse cũng đang được nhiều cá nhân và tổ chức tìm hiểu. Đều là những kho lưu trữ lượng lớn dữ liệu tập trung, song hai loại không gian lưu trữ này có những điểm khác nhau. Vậy Data lake là gì? Nên phân biệt Data lake và Data warehouse như thế nào? Hãy cùng CoDX tìm hiểu những câu hỏi ấy qua bài viết dưới đây.
| Bạn đang đọc bài viết trên trang tin chuyển đổi số của CoDX – Nền tảng chuyển đổi số doanh nghiệp toàn diện |
Cùng chủ đề:
- 5 Phần mềm lưu trữ dữ liệu AN TOÀN cho doanh nghiệp
- Cơ sở dữ liệu quan hệ là gì
- Dữ liệu phi cấu trúc quản lý như thế nào?
1. Hiểu về Data lake là gì?
1.1 Khái niệm
Data lake (dịch ra là hồ dữ liệu) là một dạng kho lưu trữ tập trung, được sử dụng để lưu trữ, bảo mật và quản lý dữ liệu lớn phi cấu trúc, bán cấu trúc và có cấu trúc. Không bị giới hạn xử lý về mặt kích thước của dữ liệu, Data lake còn là nơi cung cấp lượng lớn dữ liệu cao để tăng khả năng phân tích và tích hợp.
Nền tảng mà Data lake đem lại có thể được mở rộng và cho phép các doanh nghiệp, tổ chức thực hiện một số hoạt động như:
- Nhập bất kỳ dữ liệu nào từ tất cả các nguồn hiện có (hệ thống vật lý, điện toán đám mây,…) với bất kỳ tốc độ nào
- Lưu trữ tất cả các dữ liệu có độ tin cậy cao
- Xử lý hàng loạt dữ liệu theo thời gian thực một cách chính xác
- Phân tích dữ liệu thông qua SQL, Python, R hoặc các ngôn ngữ khác từ tất cả các ứng dụng
Với Data lake kinh doanh, nếu các cấp dưới hầu hết ở trạng thái nghỉ thì các cấp hiển thị lại giao dịch trong thời gian thực. Dữ liệu qua các tầng trong kiến trúc Data lake thường không có hoặc có độ trễ thấp.
1.2 Các cấp độ kiến trúc của Data lake
Dưới đây là chi tiết hơn về các tầng cấp quan trọng trong kiến trúc của Data lake là gì:
- Cấp 1 – Ingestion Tier: Đây là cấp mà các dữ liệu được tải vào Data lake hàng loạt hoặc theo thời gian thực.
- Cấp 2 – Insights Tier: Đây là nơi các thông tin chi tiết của hệ thống được sử dụng. Các truy vấn SQL, NoSQL và cả Excel đều được sử dụng tại cấp này để phân tích dữ liệu.
- Cấp 3 – HDFS: Cấp này được dùng để lưu trữ tất cả dữ liệu có trong hệ thống.
- Cấp 4 – Distillation Tier: Cấp 4 sẽ lấy các dữ liệu từ phần lưu trữ của cấp 3 và chuyển thành dữ liệu có cấu trúc, giúp việc phân tích dễ dàng hơn.
- Cấp 5 – Processing Tier: Cấp 5 chạy các thuật toán phân tích cùng với sự truy vấn từ người dùng để tạo ra dữ liệu có cấu trúc.
- Cấp 6 – Unified Operations Tier: Đây là nơi quản lý và giám sát hệ thống, bao gồm cả quản lý dữ liệu, quy trình làm việc,…
2. Data lake giúp ích gì cho doanh nghiệp?
Hiểu về khái niệm Data lake, nhưng không phải ai cũng biết những lợi ích Data lake có thể đem lại cho doanh nghiệp. Cùng tìm hiểu 5 khả năng giúp ích doanh nghiệp của Data lake, cụ thể:
- Quản trị và kiểm soát dữ liệu doanh nghiệp
- Loại bỏ những dữ liệu không cần thiết
- Giảm chi phí vận hành hệ thống lưu trữ
- Tăng cường trải nghiệm của khách hàng
- Tối ưu hiệu suất cho phòng R&D
2.1 Quản trị và kiểm soát tốt dữ liệu doanh nghiệp
Trước đây, khi khái niệm Data lake là gì mới xuất hiện, nhiều người lo ngại về tính bảo mật bởi hồ dữ liệu này có thể chứa nhiều loại dữ liệu khác nhau, không có các yêu cầu cần tuân thủ. Tuy nhiên, hiện nay với các công cụ quản trị tích hợp, vấn đề này có thể được giải quyết dễ dàng.
Một trong những giải pháp được nhắc đến là tính năng kiểm soát cá nhân, tổ chức có thể truy cập dữ liệu. Người dùng có thể tạo danh mục dữ liệu chỉ định cho phép kiểm soát truy cập và xây dựng các chính sách lưu trữ cho từng loại dữ liệu khác nhau.
2.2 Loại bỏ dữ liệu không cần thiết
Data lake thường lưu trữ dữ liệu lịch sử nhưng không có khả năng lưu trữ mãi mãi tất cả dữ liệu. Dữ liệu không còn cần thiết sẽ được xử lý theo các tiêu chuẩn như EU GDPR, California CCPA,… để tiết kiệm tối đa bộ nhớ.
Với giải pháp danh mục dữ liệu, doanh nghiệp có thể định vị và tách biệt các dữ liệu cần xóa và muốn giữ lại. Ngoài ra, danh mục dữ liệu còn cung cấp giao diện trung tâm có thể phân loại dữ liệu theo mốc thời gian, để xác định loại bỏ dữ liệu được lưu trữ quá lâu trong hệ thống.
2.3 Giảm chi phí lưu trữ
Ứng dụng Data lake trong doanh nghiệp giúp lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc và tách biệt biệt việc lưu trữ trong số lượng máy tính cụ thể. Điều này cho phép doanh nghiệp lưu dữ liệu với lượng lớn mà không cần quá nhiều chi phí đầu tư.
Trước đây, việc lưu trữ dữ liệu khá khó khăn và phức tạp, tốn nhiều chi phí. Nhưng biết Data lake là gì, khả năng lưu trữ không giới hạn với số tiền vận hành thấp trở nên khả thi hơn với các tổ chức. Đặc biệt, một Data lake có thể lưu trữ một số bản sao dữ liệu, nhằm đa dạng hóa cách sử dụng dữ liệu cho doanh nghiệp.
2.4 Tăng cường trải nghiệm khách hàng
Hồ dữ liệu Data lake kết hợp với hệ thống CRM và các phân tích từ phương tiện truyền thông xã hội trở thành nền tảng giao tiếp, tiếp thị khách hàng lý tưởng. Nền tảng này có thể bao gồm đưa đến cho doanh nghiệp các dữ liệu như:
- Lịch sử mua hàng của khách hàng
- Các sự cố thường gặp trong quá trình mua hàng
- Nguyên nhân khiến khách hàng dừng quá trình mua sắm giữa chừng
- Các chương trình khuyến mãi được yêu thích nhất
Từ các dữ liệu này, doanh nghiệp bán hàng có thể hiểu khách hàng và biết được nhóm khách hàng có khả năng đem lại lợi nhuận cao nhất. Đồng thời, khi biết các sự cố và nguyên nhân gây ra, công ty có cơ sở để cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ và tăng cường trải nghiệm khách hàng trên các ứng dụng mua hàng trực tuyến.
2.5 Tối ưu hiệu suất cho R&D
Bộ phận R&D là phòng ban quản lý chất lượng sản phẩm. Khi đã nắm được Data lake là gì, doanh nghiệp có thể ứng dụng Data lake cho bộ phận R&D, hỗ trợ họ thiết lập các giả định và đánh giá kết quả. Từ đó, các quyết định liên quan đến sản phẩm như lựa chọn vật liệu, thay đổi thành phần cấu tạo,… sẽ được đưa ra nhanh chóng, hiệu quả.
|
Tìm hiểu thêm về dữ liệu:
|
3. So sánh date lake và data warehouse
Bên cạnh Data lake, một khái niệm khác cũng đang dần phổ biến trong bối cảnh công nghệ phát triển hiện nay – Data warehouse. Data lake và Data warehouse đều là nơi lưu trữ dữ liệu nhưng dữ liệu của Data warehouse chủ yếu là dữ liệu có cấu trúc. Data warehouse áp dụng lược đồ xác định cho các dữ liệu trước khi tiến hành lưu trữ, đồng thời lên kế hoạch sử lý và chuyển đổi dữ liệu trước khi chuyển vào kho lưu trữ. Trong khi đó, Data lake lại có thể chứa tất cả các loại dữ liệu và không có kế hoạch khi nhập dữ liệu vào.
Ngoài ra, Data lake và Data warehouse còn khác nhau ở một số điểm cơ bản sau:
- Nền tảng công nghệ: Data warehouse có kiến trúc gồm các cơ sở dữ liệu quan hệ. Tuy nhiên, Data lake lại thường được triển khai trong cụm Hadoop hoặc big data.
- Nguồn dữ liệu lưu trữ: Data warehouse lưu trữ dữ liệu đến từ hệ thống giao dịch kinh doanh. Còn dữ liệu của Data lake đến từ website, thiết bị di động, mạng xã hội,…
- Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu ở Data warehouse là nguồn đáng tin cậy khi được xử lý trước khi lưu vào kho. Còn như đã đề cập trong Data lake là gì, Data lake có dữ liệu không an toàn hơn khi tổng hợp nhiều nguồn khác nhau.
- Người dùng: Data warehouse phù hợp với các nhà phân tích kinh doanh, còn Data lake lại là công cụ cho các nhà khoa học về dữ liệu.
- Độ bảo mật: Data warehouse có các biện pháp an ninh chặt chẽ hơn so với Data lake.
- Khả năng mở rộng: Data lake và Data warehouse đều có thể hoạt động với lượng dữ liệu lớn. Song Data lake lại nhanh chóng, dễ mở rộng hơn Data warehouse do nguồn dữ liệu linh hoạt.
Trên đây là những thông tin căn bản nhất để trả lời cho câu hỏi Data lake là gì, cùng các nội dung so sánh phân biệt Data lake và Data warehouse. CoDX hy vọng qua bài viết này, doanh nghiệp sẽ có thêm kiến thức bổ ích để lựa chọn đầu tư nền tảng lưu trữ phù hợp nhất.
THÔNG TIN LIÊN HỆ:
- Hotline: 1900 25 25 81 – Số điện thoại: 0968 61 23 50
- Email: [email protected] | Website: https://www.codx.vn
- Trang Tin tức – Kiến thức Quản trị: https://businesswiki.codx.vn
- Địa chỉ văn phòng: Toà nhà QTSC R&D Labs 1, Lô 45 đường số 14, Công viên Phần mềm Quang Trung, P. Tân Chánh Hiệp, Q.12, Tp. Hồ Chí Minh
