Knowledge

12 phút đọc

Data Lake là gì? Sự khác biệt giữa Data Lake và Data Warehouse

Data Lake là một trong những hồ dữ liệu được sử dụng để lưu trữ data được ứng dụng vào rất nhiều các lĩnh vực khác nhau. Ngoài Data Lake còn có dịch vụ lưu trữ Data Warehouse, cùng MDA tìm hiểu về Data Lake là gì? Sự khác biệt giữa Data Lake và Data Warehouse chi tiết hơn ở nội dung bên dưới!

Data Lake là gì?

Data Lake tạm dịch ra tiếng Việt là Hồ dữ liệu. Đây là nơi lưu trữ dữ liệu tập trung với mọi quy mô và có thể lưu trữ, xử lý, bảo mật cho các kiểu dữ liệu đa dạng (dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc đều có thể lưu trữ tại Data Lake). Data Lake không giới hạn về quy mô và kích thước, dễ dàng xử lý dữ liệu gốc hoặc chạy các phân tích dữ liệu cho đến xử lý dữ liệu lớn theo thời gian thực để đưa ra nhiều định hướng tốt nhất.

Tìm hiểu Data Lake là gì?

Data Lake xử lý thông tin ở tốc độ cao, mức độ bảo mật tốt và lưu trữ đa dạng trên các hệ thống vật lý, đám mây hoặc điện toán biên… nên đang là sự lựa chọn hoàn hảo cho các doanh nghiệp. Để xây dựng Data Lake không quá khó nhưng phải biết tận dụng các cơ hội mà nó mang lại như: Cung cấp dữ liệu dưới định dạng rõ ràng, đơn giản và lưu trữ những dữ liệu cần thiết.

Lợi ích của Data Lake

Những lợi ích mà Data Lake mang lại

Bên cạnh câu hỏi Data Lake là gì? Thì những lợi ích của nó cũng được rất nhiều người quan tâm. Chẳng hạn như:

• Lưu được mọi loại dữ liệu, từ dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc cho đến dữ liệu phi cấu trúc.
• Trao quyền khai thác và phân tích dữ liệu cho người dùng. Giúp người dùng truy cập dữ liệu nhanh chóng.
• Hỗ trợ phân tích dữ liệu chính xác bằng công nghệ cao (Hadoop, Spark và các công nghệ cloud) để người dùng linh hoạt khai thác dữ liệu và đưa ra nhiều giải pháp hợp lý trong mọi tình huống.
• Tăng hiệu quả hoạt động bằng việc chạy phân tích trên Internet of Things để tối ưu chi phí và tăng hiệu quả hoạt động.
• Hỗ trợ doanh nghiệp cải thiện các lựa chọn đổi mới R&D để đáp ứng tốt các nhu cầu của thị trường và khách hàng thông qua các giả định, đánh giá và phân tích dữ liệu trên Data Lake.
• Data Lake phân tích dữ liệu chính xác, xây dựng nền tảng lịch sử mua hàng tốt và cung cấp nền tảng CRM với phân tích phương tiện truyền thông xã hội nên giúp doanh nghiệp đưa ra nhiều khuyến mãi hấp dẫn, tăng tương tác và kết nối với khách hàng.

Tại sao Data Lake được các doanh nghiệp ưa chuộng?

Data Lake lưu trữ được dữ liệu gốc và hỗ trợ tất cả các định dạng không hạn chế dung lượng hoặc số file nên doanh nghiệp có thể thỏa sức lưu trữ với nhiều định dạng, số file khác nhau. Dùng Data Lake sẽ dễ dàng trong quá trình phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) chuyên nghiệp. Các lĩnh vực cần đến một khối lượng dữ liệu khổng lồ như lĩnh vực khoa học dữ liệu, Machine Learning (học máy) sẽ rất cần đến Data Lake. Vì thế các tổ chức/ doanh nghiệp lớn sẽ tận dụng lợi thế này để thực hiện phân tích dữ liệu và đưa ra các chiến lược thích hợp.

Data Lake hỗ trợ đắc lực cho các doanh nghiệp

Ngoài ra, các doanh nghiệp cần chạy mô hình dự đoán và khai thác dữ liệu để phân tích thị trường, tiềm năng khách hàng, thực hiện các chiến lược marketing, khuyến mãi,… sẽ cần đến Data Lake như một giải pháp trước khi đưa ra các quyết định quan trọng. Vì vậy có thể nói Data Lake rất được các doanh nghiệp hiện nay ưu chuộng.

Kiến trúc Data Lake

Nếu bạn đã hiểu được Data Lake là gì? thì hãy cùng mình tìm hiểu về kiến trúc của nó hay còn gọi là Data Lake Architecture. Data Lake có nhiều kiến trúc vật lý khác nhau và cung ứng dụng rất nhiều công nghệ đa dạng. Kiến trúc của Data Lake thường dựa trên 3 cấu trúc như sau:

• Không cần chuyển đổi dữ liệu gốc: Người dùng có thể lưu trữ, tải hoặc giữ lại ở Data Lake nếu muốn.
• Lưu trữ dữ liệu gốc: Data Lake sẽ giữ nguyên trạng thái nguồn và không thay đổi  hay thực hiện bất cứ tác động chuyển đổi, xử lý nào.
• Dữ liệu được chuyển đổi: Dữ liệu sau khi lưu trữ trên Data Lake sẽ được chuyển đổi sang các định dạng phù hợp để hỗ trợ các nhu cầu phân tích hay truy vấn thông tin dễ dàng hơn.

Tìm hiểu Data Lake Architecture

Để đảm bảo được các kiến trúc trên, Data Lake sẽ cần đến các yếu tố như:

• Nên thống nhất trong việc đặt tên cho các file trên Data Lake.
• Phân loại theo từng loại dữ liệu cụ thể theo các nội dung, trường hợp sử dụng hoặc theo nhóm người dùng.
• Nên áp dụng các biện pháp bảo vệ dữ liệu thông qua việc giám sát tự động hoặc mã hóa thông tin.
• Nên có nhân viên quản trị thông tin trên Data Lake chuyên nghiệp.

Ứng dụng của Data Lake

Một số ứng dụng của Data Lake

Vậy ứng dụng Data Lake là gì? Data Lake được ứng dụng trong một số hoạt động như:

• Dùng Data Lake để quản trị và kiểm soát dữ liệu với nhiều quy mô khác nhau. Data Lake sẽ dễ dàng giúp các doanh nghiệp phân loại và kiểm soát truy cập dữ liệu dễ dàng.
• Lưu trữ bản sao lưu dữ liệu với các định dạng phi cấu trúc để tách biệt khỏi máy tính và tối ưu hóa chi phí vào dung lượng lưu trữ. Người dùng sẽ dễ dàng lấy lại dữ liệu để khôi phục khi bị lỗi, các vấn đề về xác thực hệ thống và Data Pipeline cũng được tối ưu hơn.
• Dùng Data Lake như giải pháp phân tích Big Data để đưa ra nhiều giải pháp tối ưu trong nghiên cứu, kinh doanh và thực hiện các chiến lược marketing…
• Cài đặt chính sách lưu trữ để tiết kiệm bộ nhớ với Data Lake. Một vài dữ liệu sẽ cần phân loại và xử lý, thậm chí loại bỏ để tiết kiệm bộ nhớ. Bạn có thể lưu trữ trên Data Lake đề phòng khi cần dùng đến.

Sự khác biệt giữa Data Lake và Data Warehouse

So sánh sự khác biệt giữa Data Lake vs Data Warehouse sẽ giúp bạn hiểu hơn về hai kho dữ liệu này:

Phân biệt Data Lake và Data Warehouse

Mục đích chính của Data Lake và Data Warehouse

• Data Lake sẽ lưu trữ dữ liệu không giới hạn ở nhiều định dạng khác nhau giúp tối ưu hóa chi phí.
• Data WareHouse sẽ tiến hành phân tích dữ liệu và chuyển đổi, xử lý mọi thông tin trước khi lưu dữ liệu.

Loại dữ liệu được sử dụng

• Data Lake lưu được tất cả các loại cấu trúc dữ liệu. Từ các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc cho đến các dữ liệu bán cấu trúc đều có thể lưu trữ trên Data Lake. Data Lake sẽ nhận hết dữ liệu từ đa dạng các nguồn khác nhau.
• Với Data WareHouse thì cơ sở dữ liệu sẽ được kiểm soát nghiêm ngặt, chuyển đổi cấu trúc trước khi nhập kho dữ liệu.

Nhiệm vụ của Data Lake và Data Warehouse

• Data Lake hỗ trợ chia sẻ quyền quản lý dữ liệu cho bất cứ người dùng nào.
• Data WareHouse sẽ tiến hành tối ưu hóa để truy xuất dữ liệu cụ thể.

Người dùng

• Data Lake phù hợp với các người dùng cần lưu trữ dung lượng tạm thời cho các chiến lược phân tích thông tin, công trình nghiên cứu.
• Data WareHouse được dùng để phục vụ nhu cầu phân tích dữ liệu chính xác cho doanh nghiệp. Cấu trúc của Data WareHouse khá chặt chẽ nên đảm bảo tính bảo mật cao hơn cho doanh nghiệp.

Tính linh hoạt của Data Lake và Data Warehouse

Data Lake linh hoạt hơn Data Warehouse khi có quy trình lưu trữ đơn giản, trích xuất dữ liệu nhanh hơn. Đồng thời, Data Lake cho phép hỗ trợ lưu trữ mọi định dạng, mọi file với số lượng lớn nhỏ khác nhau.

So sánh tính linh hoạt giữa Data Lake và Data Warehouse

Thời gian xử lý

• Thời gian xử lý của Data Lake nhanh, chi phí thấp và đang được cải thiện lên tưng ngày nên được đánh giá cao.
• Với Data Warehouse thời gian xử lý cũng nhanh nhưng chúng sẽ đi kèm với các dịch vụ thiết kế Data Warehouse cao.

Kích cỡ

• Data Lake có thể lưu trữ tất cả dữ liệu thuộc mọi cấu trúc và định dạng khác nhau, có thể chiếm đến hàng petabyte.
• Data Warehouse hạn chế về lưu trữ và chỉ chọn lọc các dữ liệu liệu liên quan đến phân tích.

Chi phí lưu trữ

Data Lake có chi phí lưu trữ rẻ hơn nhiều so với Data Warehouse. Đây cũng là điểm cộng khiến Data Lake được nhiều doanh nghiệp sử dụng hiện nay.

Trên đây là các thông tin về Data Lake là gì và sự khác biệt giữa Data Lake và Data Warehouse hy vọng đã giúp ích nhiều cho các bạn. Nếu bạn đang quan tâm đến phân tích dữ liệu trong kinh doanh và muốn phát triển vượt bậc trong lĩnh vực này, hãy liên hệ ngay đến Mastering Data Analytics để được hỗ trợ đăng ký Khóa học Data Analytics chuyên nghiệp nhé!

Chia sẻ bài viết