Khi nói đến việc lưu trữ dữ liệu lớn, hai lựa chọn phổ biến nhất là data lake và data warehouse. Data warehouse (Kho dữ liệu) được sử dụng để phân tích dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ, trong khi Data lake (Hồ dữ liệu) được sử dụng để lưu trữ dữ liệu lớn của tất cả các cấu trúc. Trong bài viết này, hãy cùng aetc.edu.vn tìm hiểu sự khác biệt giữa hai khái niệm này nhé!

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.

Lý do sử dụng Data Lake?

Các tổ chức tạo ra giá trị kinh doanh thành công từ dữ liệu của họ sẽ hoạt động tốt hơn so với các tổ chức khác. Một cuộc khảo sát của Aberdeen cho thấy các tổ chức đã triển khai Data Lake vượt trội hơn các công ty tương tự 9% về mức tăng trưởng doanh thu không phải trả phí. Những nhà lãnh đạo này đã có thể thực hiện các loại phân tích mới như học máy qua các nguồn mới như tệp nhật ký, dữ liệu từ các luồng nhấp chuột, mạng xã hội và các thiết bị kết nối internet được lưu trữ trong hồ dữ liệu. Điều này đã giúp họ xác định và hành động theo các cơ hội phát triển kinh doanh nhanh hơn bằng cách thu hút và giữ chân khách hàng, thúc đẩy năng suất, chủ động bảo trì thiết bị và đưa ra quyết định sáng suốt. Mục tiêu chính của việc xây dựng Data Lake là cung cấp một cái nhìn chưa tinh chỉnh về dữ liệu cho các nhà khoa học dữ liệu.

• Với sự ra đời của các công cụ lưu trữ như Hadoop, việc lưu trữ các thông tin khác nhau đã trở nên dễ dàng. Không cần phải mô hình hóa dữ liệu thành một lược đồ toàn doanh nghiệp với Data Lake.

• Với sự gia tăng về khối lượng dữ liệu, chất lượng dữ liệu và siêu dữ liệu, chất lượng của các phân tích cũng tăng lên.

• Data Lake cung cấp sự nhanh nhẹn cho doanh nghiệp

• Học máy và Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để đưa ra các dự đoán có lợi.

• Mang lại lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp

• Không có cấu trúc silo dữ liệu. Data Lake cung cấp cái nhìn 360 độ về khách hàng và giúp phân tích mạnh mẽ hơn.

Kiến trúc Data Lake

Hình ảnh trên cho thấy kiến trúc của Data Lake kinh doanh. Các cấp thấp hơn thể hiện dữ liệu hầu như ở trạng thái nghỉ trong khi các cấp trên hiển thị dữ liệu giao dịch theo thời gian thực. Luồng dữ liệu này xuyên qua hệ thống không có hoặc có độ trễ ít. Sau đây là các cấp quan trọng trong Kiến trúc Data Lake:

1. 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

2. 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.

3. 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.

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

5. 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.

6. 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.

Sự khác biệt giữa 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.

Hai loại lưu trữ dữ liệu thường bị nhầm lẫn, nhưng chúng khác nhau rất nhiều. Trên thực tế, điểm giống nhau thực sự duy nhất giữa chúng là mục đích lưu trữ dữ liệu cấp cao.

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, như cũng như các công cụ và bộ kỹ năng tồn tại trong tổ chức của bạn.

Các công ty ngày nay cũng bắt đầu xem xét giá trị của các Data Lake thông qua một lăng kính khác – một Data Lake không chỉ để lưu trữ dữ liệu có độ tin cậy đầy đủ. Đó cũng là việc người dùng hiểu sâu hơn về các tình huống kinh doanh vì họ có nhiều ngữ cảnh hơn bao giờ hết, cho phép họ đẩy nhanh các thử nghiệm phân tích.