Nếu bạn đang quan tâm về giải pháp dữ liệu lớn, hay đang tò mò tìm hiểu về khoa học dữ liệu, thì chắc chắn các thuật ngữ liên quan tới dữ liệu như Data Lake, Data Warehouse đều nghe rất thân thuộc. Vậy chúng mang những nét khác biệt gì và đâu là những lưu ý cho doanh nghiệp bạn khi ứng dụng. Đọc ngay bài viết dưới đây của FSI để khám phá.
Định danh Data Lake
Theo khảo sát của Aberdeen – nước Anh, các tổ chức đã triển khai Data Lake tăng tới 9% mức tăng trưởng doanh thu. Nhờ phân tích nhanh chóng dữ liệu khách hàng như nhật ký truy cập, những cú click chuột, và các thiết bị được sử dụng để truy cập đã giúp nhiều công ty giữ chân khách hàng, thúc đẩy năng suất cũng như đưa ra chiến lược phát triển phù hợp.
Data Lake là một “hồ dữ liệu”. Đây là kho lưu trữ tập trung các dữ liệu chưa phân loại, xử lý với một lượng khổng lồ dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc không giới hạn về kích thước. Chúng là công cụ giúp người dùng dễ dàng truy cập, chỉnh sửa thông tin và nâng cao hiệu suất và tích hợp gốc.
Data Lake mở ra nền tảng an toàn cho phép các doanh nghiệp nhập vào bất kỳ dữ liệu nào ngay cả dữ liệu từ hệ thống vật lý, đám mây; xử lý hàng loạt dữ liệu nhanh chóng theo thời gian thực và tiến hành phân tích dữ liệu bằng SQL, Python, R hay bất kỳ ngôn ngữ nào khác của bên thứ ba hoặc ứng dụng phân tích.
Một Data Lake được tổ chức theo chức năng, theo từng nguồn và ngày cập nhật sẽ giúp dữ liệu được sắp xếp khoa học như việc từ một căn nhà lộn xộn với tất, quần áo, đồ gia dụng, đồ bếp bày bừa thì nay đã được sắp xếp gọn gàng quần áo trong tủ, tất, khăn quàng được phân loại, đồ bếp được xếp trên tủ bếp, đồ gia dụng đều về đúng vị trí. Những món đồ thường xuyên sử dụng được đặt ra ngoài và những món đồ ít sử dụng được cất kín.
Về cơ bản, Data Lake giúp ích cho doanh nghiệp bạn trong trường hợp:
- Khi công ty lớn và sở hữu nhiều chức năng và các sản phẩm khác nhau cần có đa dạng cách thức phân tích dữ liệu, cải thiện các hoạt động kinh doanh.
- Khi tổ chức, doanh nghiệp chưa học được cách tận dụng tối đa dữ liệu hiện có và muốn lưu trữ phục vụ cho quá trình sau này.
- Khi tổ chức, doanh nghiệp cần một phương thức tiết kiệm chi phí nhất để lưu trữ các loại dữ liệu khác nhau với số lượng lớn.
Định danh Data Warehouse
Data Warehouse được hiểu là một “nhà kho dữ liệu” giúp kích hoạt, hỗ trợ các hoạt động kinh doanh thông minh (BI); phân tích dữ liệu thu thập dược giúp doanh nghiệp cải thiện việc ra quyết định. Data Warehouse là nơi mà các tổ chức lưu trữ dữ liệu của từ nhiều nguồn như bộ phận Sale, bộ phận Marketing, thông tin các đối tác,… vào một cơ sở dữ liệu duy nhất.
Các dữ liệu sẽ được lấy từ các ứng dụng và hệ thống một cách định kỳ. Sau khi tiến hành định dạng và nhập với dữ liệu đã có trong kho, các Data Warehouse sẽ đảm nhiệm việc lưu trữ và xử lý dữ liệu để phục vụ cho người dùng. Không chỉ giúp tổ chức đưa ra quyết định Data Warehouse còn giúp tạo ra các phân tích báo cáo khác nhau dựa trên thông tin được lưu trữ. Một số đặc điểm chính của Data Warehouse sở hữu:
- Các dữ liệu cũ được giữ lại khi dữ liệu mới được tải lên
- Khả năng cấp quyền truy cập vào số lượng lớn dữ liệu lịch sử
- Các dữ liệu thường được sắp xếp theo chủ đề riêng biệt
- Cho phép các quy trình xuất dữ liệu phức tạp.
Lợi ích mà Data Warehouse đem lại cho doanh nghiệp bao gồm:
- Cải thiện quyền truy cập của người dùng cuối vào đa dạng các loại dữ liệu
- Nâng cao tính nhất quán của dữ liệu
- Giảm chi phí điện toán và tăng năng suất
- Tạo cơ sở hạ tầng để hỗ trợ những thay đổi trong kinh doanh
- Trao quyền cho người dùng cuối để tiến hành thực hiện các truy vấn mà không ảnh hưởng tới hoạt động của hệ thống.
Phân biệt Data Lake và Data Warehouse
Nhìn chung, Data Lake và Data Warehouse được sử dụng rộng rãi với mục đích lưu trữ dữ liệu lớn nhưng chúng không phải là các thuật ngữ mang ý nghĩa tương đương và không thể dùng thay thế cho nhau. Có thể hiểu Data Lake chính là một Data Warehouse rộng lớn lưu trữ dữ liệu thô với mục đích chưa được xác định rõ ràng. Data Warehouse lại là một kho lưu trữ các dữ liệu có cấu trúc, đã được lọc và xử lý chi tiết với mục đích rõ ràng. Hiện nay, nhiều tổ chức, doanh nghiệp trên thế giới còn sử dụng một xu hướng kiến trúc quản lý dữ liệu mới nổi của Data Lake và DataLakehouse để tận dụng sự linh hoạt của Data Lake và khả năng quản lý khoa học của Data Warehouse.
Hai giải pháp lưu trữ dữ liệu trên thường bị nhầm lẫn, nhưng chúng khác nhau rất nhiều. Điểm giống nhau duy nhất giữa Data Lake và Data Warehouse là mục đích lưu trữ dữ liệu cấp cao.
| Thông số | Data Lake | Data Warehouse |
| Xử lý | Dữ liệu chủ yếu chưa được xử lý. | Dữ liệu đã được xử lý. |
| Loại dữ liệu | Các Data Lake có thể lưu trữ mọi loại dữ liệu bao gồm dữ liệu phi cấu trúc, bán cấu trúc hoặc có cấu trúc. | Data Warehouse chỉ tập trung lưu trữ các quy trình nghiệp vụ chủ yếu ở dạng bảng và là dữ liệu có cấu trúc. |
| Nhiệm vụ | Sử dụng nhằm mục đích chia sẻ quyền quản lý dữ liệu. | Sử dụng với mục đích chính là tối ưu hóa nhằm truy xuất dữ liệu, giúp người dùng phân tích các khoảng thời gian và xu hướng khác nhau để đưa ra dự đoán trong tương lai. |
| Tính nhanh nhẹn | Rất nhanh nhẹn, configure và reconfigure nếu cần. Cập nhật nhanh dữ liệu mới. | So với Data lake, Data Warehouse kém linh hoạt hơn và có cấu hình cố định. Tốn nhiều thời gian để cập nhật nội dung dữ liệu mới. |
| Thời gian xử lý | Data Lake trao quyền cho người dùng truy cập dữ liệu trước khi nó được chuyển đổi, làm sạch và tái cấu trúc. Do đó, nó cho phép người dùng có được kết quả nhanh hơn so với kho dữ liệu truyền thống. | Data Warehouse cung cấp cái nhìn sâu sắc về các câu hỏi được xác định trước cho các loại dữ liệu được xác định trước. Vì vậy, bất kỳ thay đổi đối với kho dữ liệu cần thêm thời gian xử lý. |
| Người dùng | Data Lake được ưu tiên sử dụng bởi những người dùng đam mê phân tích sâu về dữ liệu như các nhà khoa học, những người dùng hứng thú với các dữ liệu ở dạng thô để có được những cái nhìn mới, hướng phát triển mới cho doanh nghiệp. | Data Warehouse được các chủ doanh nghiệp, cơ sở kinh doanh sử dụng rộng rãi. Dữ liệu từ kho dữ liệu thường được người quản lý và người dùng cuối của doanh nghiệp truy cập để tìm hiểu thông tin chi tiết về KPI của doanh nghiệp, thống kê dữ liệu,… vì dữ liệu có cấu trúc có thể cung cấp câu trả lời chính xác cho các câu hỏi được xác định trước nhằm mục đích tiến hành phân tích. |
| Giá thành | Chi phí lưu trữ tiết kiệm hơn so với Data Warehouse, tốn ít thời gian hơn để quản lý, giúp cắt giảm chi phí vận hành. | Data Warehouse tiêu tốn nhiều chi phí lưu trữ hơn Data Lake, cần nhiều thời gian hơn để quản lý, dẫn đến phát sinh thêm các khoản chi phí vận hành bổ sung tuy nhiên hiệu suất và độ tin cậy của dữ liệu cao hơn. |
| Quy trình xử lý | ELT (Extract – Trích xuất, Load – Tải về, Transform – Chuyển đổi). Trong quy trình này, dữ liệu được trích xuất từ nguồn của nó để lưu trữ trong Data Lake và chỉ được chuyển đổi thành dữ liệu cấu trúc khi cần. | ETL (Extract – Trích xuất, Transform – Chuyển đổi, Load – Tải về). Trong quá trình này, dữ liệu sẽ được trích xuất từ nhiều nguồn, được sàng lọc cẩn thận, xử lý thành dữ liệu có cấu trúc để sẵn sàng cho phân tích và báo cáo của doanh nghiệp. |
| Bảo mật | Tính bảo mật cao bởi các biện pháp an ninh chặt chẽ và hoàn thiện. | Tính bảo mật tương đối cao. |
| Mức độ chi tiết của dữ liệu | Dữ liệu ở mức độ chi tiết hoặc chi tiết thấp. | Dữ liệu ở cấp độ chi tiết tóm tắt hoặc tổng hợp. |
Doanh nghiệp Việt nên sử dụng Data Lake hay Data Warehouse?
Để quyết định nên sử dụng Data Lake hay Data Warehouse tuỳ thuộc vào hai yếu tố chính là nhu cầu kinh doanh của doanh nghiệp bạn và cấu trúc dữ liệu phát sinh thường nhật.
Một số ngành cân nhắc sử dụng Data Warehouse
Doanh nghiệp có thể cân nhắc sử dụng Data Warehouse nếu:
- Cần trực quan hoá dữ liệu và trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu có cấu trúc một cách nhanh chóng
- Sử dụng dữ liệu để ra quyết định chứ không chỉ đơn thuần thu thập một lượng lớn dữ liệu để phân tích.
Một số ngành phù hợp với việc sử dụng Data Warehouse:
Tài chính ngân ngân hàng
Kho dữ liệu sẽ giúp các tổ chức tài chính như ngân hàng có thể đơn giản hoá và chuẩn hóa cách thức lưu trữ dữ liệu quan trọng trong KYC (quá trình xác minh danh tính khách hàng). Thay vì lưu trữ các bit thông trong KYC bằng các silo dữ liệu khác nhau như bằng chứng nhận dạng trong một silo và địa chỉ nhà ở một silo khác – các tổ chức tài chính có thể tập trung tất cả dữ liệu có cấu trúc này trong một Data Warehouse. Điều này giúp nhân viên ngân hàng tiện theo dõi và phân tích dữ liệu lịch sử dễ dàng hơn.
Giáo dục
Data Warehouse cung cấp chế độ xem 360 độ bao quát nhanh chóng kho dữ liệu của trường – từ thông tin nhân khẩu học của học sinh đến hồ sơ, thành tích học tập và thông tin hành chính liên quan tới giáo viên và quá trình vận hành trường học. Khi tất cả dữ liệu có cấu trúc này được lưu trữ ở một nơi nghĩa là hiệu trưởng, ban giám đốc có thể dễ dàng truy cập và phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định, chính sách phù hợp. Giáo viên có thể phân tích dữ liệu hiệu suất để xác định xu hướng và mô hình và đưa ra ý tưởng để cải thiện điểm số của học sinh.
Một số ngành cân nhắc sử dụng Data Lake
Doanh nghiệp cân nhắc sử dụng Data Lake nếu:
- Doanh nghiệp đang tìm kiếm cách thức hiệu quả để tối ưu chi phí lưu trữ khối lượng dữ liệu lớn ở nhiều định dạng khác nhau.
- Doanh nghiệp cần lưu trữ dữ liệu từ công nghệ Internet of Things để phân tích dữ liệu theo thời gian thực.
- Doanh nghiệp dựa vào dữ liệu thô, không có cấu trúc để tạo đầu ra ví dụ các doanh nghiệp ứng dụng Machine Learning (Học máy) sẽ sử dụng hồ dữ liệu.
Một số ngành phù hợp sử dụng Data Lake:
Nghiên cứu y học
Hồ dữ liệu rất hữu ích trong nghiên cứu y học vì chúng cho phép các nhà nghiên cứu truy vấn dữ liệu thô vô hạn. Trên thực tế, điều này có nghĩa là các nhà nghiên cứu y khoa có thể phân tích lại các tập dữ liệu ban đầu để khám phá những hiểu biết mới, ngay cả khi những tập dữ liệu này đã được sử dụng cho nghiên cứu trước đó.
Doanh nghiệp cung cấp dịch vụ phát trực tuyến (Streaming services)
Các dịch vụ phát trực tuyến trên các nền tảng mạng xã hội có thể sử dụng Data Lake để cải thiện đề xuất nội dung và tạo ra các nội dung phù hợp với khách hàng của họ. Khi khách hàng truyền phát nội dung, hồ dữ liệu sẽ nhập dữ liệu thô, chẳng hạn như lựa chọn nội dung của họ và lưu trữ dữ liệu đó. Các công ty cung cấp dịch vụ phát trực tuyến có thể truy xuất dữ liệu từ Data Lake và phân tích dữ liệu đó để biết khách hàng thường xuyên xem, truy cập và quan tâm những nội dung gì. Thông tin chi tiết này sẽ là la bàn định hướng về các loại nội dung cần sản xuất trong từng giai đoạn sao cho đáp ứng được sở thích của khách hàng.
Doanh nghiệp thương mại điện tử
Các doanh nghiệp thương mại điện tử luôn cần tập hợp một lượng lớn dữ liệu để giúp họ hiểu hành vi mua hàng của người tiêu dùng và xu hướng thị trường biến động không ngừng. Đầu tư vào một Data Lake có nghĩa là họ có thể lưu trữ lượng lớn dữ liệu này vô hạn. Khi có nhu cầu, họ có thể truy xuất một tập hợp con dữ liệu liên quan và dễ dàng tiến hành phân tích.
Giải pháp lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn toàn diện cho doanh nghiệp
Việc quản lý, xử lý hiệu quả nguồn tài nguyên dữ liệu luôn có vai trò quan trọng trong xuyên suốt quá trình vận hành của các doanh nghiệp trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Để tạo lập các Data Lake và Data Warehouse cần phải có nền tảng hỗ trợ xử lý và khai thác dữ liệu hiệu quả.
FSI tiên phong ứng dụng công nghệ số hiện đại trong lĩnh vực xử lý và khai thác dữ liệu toàn diện đã cho ra đời nền tảng FSI Data Platform, hỗ trợ tối ưu mọi doanh nghiệp với 4 module: Lưu trữ dữ liệu; Kết nối và tổng hợp dữ liệu liệu; Xử lý dữ liệu; Trực quan hoá dữ liệu.
Với module Lưu trữ dữ liệu, doanh nghiệp đa ngành hoàn toàn có thể đảm bảo tính toàn vẹn và an toàn của dữ liệu khi đưa vào hệ thống. Chi phí triển khai tiết kiệm do không phụ thuộc vào một chủng loại thiết bị phần cứng chuyên biệt.
Đồng thời, nền tảng kết nối và cho phép tiếp nhận tất cả các định dạng dữ liệu nhờ Module Kết nối và tổng hợp dữ liệu, với số lượng lớn và tốc độ cao, lưu trữ thuận tiện những dữ liệu quan trọng xuyên suốt quá trình vận hành của doanh nghiệp.
Đặc biệt FSI Data Platform hỗ trợ tạo dựng và quản lý các Data Warehouse một cách nhanh chóng mà không cần lập trình lại, đồng thời, áp dụng dữ liệu được cho các loại ứng dụng AI, Machine Learning. Tốc độ xử lý dữ liệu được nâng cấp dễ dàng mà không ảnh hướng đến hoạt động của hệ thống.
Sau cùng, nền tảng hỗ trợ xây dựng hệ thống bảng, biểu đỗ dữ liệu trực quan, nhanh chóng theo nhu cầu sử dụng của tổ chức. Với chi phí linh hoạt, cạnh tranh phù hợp với thị trường trong nước và giao diện hệ thống sử dụng tiếng Việt, cùng dịch vụ hỗ trợ tại chỗ, luôn sẵn sàng, nhanh chóng kịp thời, FSI Data Platform sẽ giúp doanh nghiệp có nền tảng lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn toàn diện hiện đại, với khả năng tạo lập Data Lake, Data Warehouse dễ dàng xuyên suốt quá trình vận hành.
Với hơn 15 năm kinh nghiệm triển khai thực tế các giải pháp chuyển đổi số cùng hơn 5500 khách hàng thuộc khối hành chính công và các doanh nghiệp, tập đoàn lớn trong và ngoài nước, FSI cam kết đồng hành và hỗ trợ doanh nghiệp tối đa trong quá trình ứng dụng dữ liệu đáng tin cậy nhằm cải thiện chất lượng quản lý và vận hành.
Trên đây là những thông tin hữu ích liên quan đến hai thuật ngữ Data Lake và Data Warehouse dành cho các nhà quản lý của doanh nghiệp. Hy vọng các doanh nghiệp có thể tìm kiếm được giải pháp lưu trữ và xử lý phù hợp để tận dụng hiệu quả tài nguyên dữ liệu số của thế kỷ 21, tiến tới chuyển đổi số tổ chức toàn diện và thành công.
Có thể bạn quan tâm:
3 Phương pháp xây dựng Data Lake cho doanh nghiệp hiệu quả
“Đầm lầy dữ liệu” có kéo chân doanh nghiệp trên hành trình số?
