Data Lake là gì? Phân biệt giữa Data Lake và Warehouse

Data lake và data warehouse là những dữ liệu giúp lưu giữ lượng thông tin lớn. Data warehouse (Kho dữ liệu) được dùng để phân tích dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ. Trong khi Data lake (Hồ dữ liệu) được sử dụng để lưu giữ dữ liệu lớn của toàn bộ các cấu trúc. Trong bài viết này, hãy cùng tìm và phân tích sự khác biệt giữa hai định nghĩa này nhé!

Data Lake là gì?

Data lake đóng vai trò như một kho lưu trữ trung tâm được dùng để lưu giữ một số loại dữ liệu trên quy mô lớn. Ví dụ: chúng ta có thể lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc, cũng như dữ liệu có cấu trúc, trong data lake. Data lake không đòi hỏi bất kỳ upfront work nào trên dữ liệu. Chúng ta chỉ cần tích hợp và lưu trữ dữ liệu khi dữ liệu truyền vào từ nhiều nguồn. Tùy thuộc vào năng lực của bộ máy đang sử dụng, bạn có thể thiết lập quá trình nhập dữ liệu theo thời gian thực.

data-lake-la-gi?
Data lake là nơi lưu trữ một số loại dữ liệu quy mô lớn.

Các doanh nghiệp thường sử dụng các data lake để lưu trữ dữ liệu cho các phân tích trong tương lai hoặc thời gian thực. Việc này thường đòi hỏi dùng các giải pháp và khuôn khổ đo đạc, như Google BigQuery, Amazon Athena hoặc Apache Spark.

Kiến trúc của Data Lake

Hình ảnh trên cho thấy kiến trúc của Data Lake kinh doanh. Các cấp thấp hơn thể hiện dữ liệu gần nhưtình trạng nghỉ trong khi các cấp trên hiển thị dữ liệu giao dịch theo thời gian thực. Luồng dữ liệu này xuyên qua bộ máy không có hoặc có độ trễ ít. Sau đây chính là các cấp trọng yếu trong Kiến trúc Data Lake:

data-lake-la-gi?
Kiến trúc của Data lake
  • Ingestion Tier: Các bậc ở bên trái miêu tả các nguồn dữ liệu. Dữ liệu sẽ được tải vào Data Lake hàng loạt hoặc theo thời gian thực
  • Insights Tier: Các bậc bên phải đại diện cho phía nghiên cứu, nơi thông tin chi tiết từ hệ thống được dùng. Các truy vấn SQL, NoSQL hoặc thậm chí excel sẽ được sử dụng để phân tích dữ liệu.
  • HDFS là một công cụ tiết kiệm khoản chi cho cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Nó là nơi “hạ cánh” cho tất cả dữ liệu đang ở trong bộ máy.
  • Distillation tier thu thập dữ liệu từ storage tire và chuyển nó thành dữ liệu có cấu trúc để đo đạc đơn giản hơn.
  • Processing tier chạy các thuật toán phân tích để người dùng truy vấn với thời gian thực không giống nhau, tương tác, hàng loạt để tạo dữ liệu có cấu trúc để đo đạc dễ dàng hơn.
  • Unified operations tier quản lý và giám sát hệ thống. Nó gồm có kiểm toán và quản lý dữ liệu, quản lý quy trình thực hiện công việc một cách chính xác nhất. 

Phân tích Data Lake

Đo đạc data lake cho phép phân tích theo yêu cầu trên khối lượng lớn dữ liệu. Bạn có thể tạo thông tin chi tiết có thành quả từ dữ liệu mà không đòi hỏi cơ sở hạ tầng phức tạp để giải quyết trước và bố trí dữ liệu của bạn.

Những cách sử dụng phổ biến của phân tích data lake là:

  • Đo đạc tương tác — thu thập nội dung chi tiết từ dữ liệu, trực tiếp từ data lake, dùng giải pháp truy vấn hiệu suất cao như Google BigQuery hoặc Amazon Athena.
  • Giải quyết dữ liệu lớn— đo đạc khối lượng lớn dữ liệu bằng các công cụ như Spark hoặc Hadoop.
  • Phân tích thời gian thực — xử lý các stream dữ liệu khi chúng chảy vào data lake trong thời gian thực. Sử dụng các tool để giải quyết stream như Apache Kafka.
  • Phân tích công việc — tìm kiếm, lọc và trực quan hóa dữ liệu từ nhật ký và dữ liệu hoạt động, giống như đo đạc trang web hoặc internet vạn vật (IoT), dùng các công cụ như Elasticsearch.

So sánh Data Warehouse và Data Lake

Data Lake và Data Warehouse đều được sử dụng phổ biến để lưu trữ dữ liệu lớn.  Tuy nhiên chúng chẳng phải là những thuật ngữ có thể thay thế cho nhau. Data Lake là một Data Warehouse thô rộng rãi, mục đích của nó vẫn chưa được nắm rõ ràng.

data-lake-la-gi?
So sánh giữa Data lake và data warehouse

Data Warehouse là kho lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, đã được lọc, đã được giải quyết cho một mục tiêu nhất định. Thậm chí còn có một xu hướng kiến trúc quản lý dữ liệu mới nổi của data lake house. Đồng thời kết hợp tính linh hoạt của Data lake với khả năng quản lý dữ liệu của Data Warehouse.

Ứng dụng của Data Lake

Với khả năng thu thập tất cả các dữ liệu có thể tạo ra rất nhiều cơ hội cho doanh nghiệp. Data lake có rất nhiều ứng dụng và đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các trở ngại mà doanh nghiệp đang gặp phải.

Quản trị dữ liệu và làm chủ dữ liệu

Các data lake làm dấy lên những lo ngại lớn về bảo mật vì chúng chứa nhiều loại dữ liệu không giống nhau. Một trong số đó có thể nhạy cảm hoặc có các bắt buộc phải tuân thủ. Bởi vì không có bảng cơ sở dữ liệu, các quyền hạn sẽ linh hoạt hơn và khó thiết lập hơn. Vì vậy phải dựa trên các đối tượng nhất định hoặc khái niệm siêu dữ liệu.

Tuy vậy, tại thời điểm hiện tại, nỗi lo này sẽ được xử lý dễ dàng và nhiều tool quản trị khác nhau sẽ được dùng để kiểm soát những ai có quyền truy xuất vào dữ liệu. Các giải pháp danh mục dữ liệu cho phép người dùng tạo danh mục dữ liệu, chỉ định các kiểu dữ liệu không giống nhau và các kiểm soát truy xuất cũng như chính sách lưu trữ cho từng loại.

Lưu trữ một số bản sao lưu dữ liệu

Một trong những nguyên nhân chính để áp dụng data lake là dolưu trữ dữ liệu phi cấu trúc và tách biệt việc lưu trữ khỏi máy tính. Cho phép bạn lưu trữ một lượng lớn dữ liệu với một khoản đầu tư tương đối nhỏ. Các data lake hay được dùng để lưu trữ cả dữ liệu thô và dữ liệu đã xử lý.

Nếu muốn lưu dữ liệu lịch sử ở định dạng ban đầu của nó rất phổ biến. Dữ liệu thô ban đầu có thể có nhiều cách dùng bao gồm:

Khôi phục lỗi

Xác thực hệ thống hoặc luồng dữ liệu

Phân tích thăm dò

Ngoài dữ liệu gốc này, cũng có dữ liệu đã trải qua quá trình giải quyết và được sử dụng trong công thức đo đạc. Dữ liệu này cũng phải được lưu giữ để có thể phân tích trong tương lai và làm cơ sở cho các báo cáo và trang tổng quan.

Trước đây, khi mà việc lưu giữ cơ sở dữ liệu rất cồng kềnh, đắt tiền, thì việc lưu trữ cả dữ liệu phân tích lịch sử và hiện tại dường như không khả thi. Nhưng trong các data lake tối tân, với khả năng lưu trữ khoản chi thấp gần như không giới hạn và khả năng mở rộng. Một data lake cho phép lưu giữ một vài bản sao dữ liệu của mình, mỗi bản sao có thể có những cách dùng tiềm năng khác nhau.

Cài đặt chính sách lưu giữ

Một data lake thường lưu trữ dữ liệu lịch sử, nhưng không có dữ liệu nào được lưu trữ mãi. Để tiết kiệm bộ nhớ, dữ liệu phải được giải quyết khi không còn cần thiết. Điều đó đòi hỏi các chuẩn mực giống như EU GDPR, California CCPA và Australian APP.

Phải có một công thức kỹ thuật thuận tiện để tách dữ liệu muốn xóa khỏi dữ liệu muốn giữ lại. Định vị dữ liệu trên kiến ​​trúc lưu trữ data lake, có thể gồm có các dịch vụ lưu trữ như Amazon S3, HDFS và các thiết bị lưu giữ khối, có thể là một thách thức. Các giải pháp danh mục dữ liệu cũng có thể giúp giải quyết thách thức này, phân phối một bố cục và giao diện trung tâm có thể phân loại dữ liệu theo các khoảng thời gian lưu trữ mong muốn.

Lợi ích của Data Lake

Ưu điểm của data lake là năng lực khai thác nhiều dữ liệu từ nhiều nguồn trong thời gian ngắn. Đồng thờ trao quyền cho người dùng cộng tácphân tích dữ liệu theo những cách khác nhau dẫn đến việc ra quyết định tốt hơn, nhanh hơn. Các ví dụ trong số đó các data lake có thành quả gia tăng bao gồm:

Tương tác với người tiêu dùng được cải thiện

Data Lake có thể kết hợp dữ liệu khách hàng từ nền tảng CRM với phân tích phương tiện truyền thông xã hội. Một nền tảng tiếp thị gồm có lịch sử mua hàng và phiếu sự cố để trao quyền cho công ty hiểu được group khách hàng sinh lời cao nhất. Điều này sẽ làm tăng lòng trung thành của người tiêu dùng đối với doanh nghiệp.

Sửa đổi và nâng cấp các lựa chọn đổi mới R&D

Data lake có thể giúp group R&D kiểm duyệt giả thuyết của họ, tinh chỉnh các giả định và nhận xét kết quả. Giống như chọn vật liệu phù hợp trong thiết kế mặt hàng, dẫn đến hiệu năng nhanh hơn, hoặc hiểu được mức độ ưng ý của người sử dụng cho các tính chất không giống nhau.

Tăng hiệu quả hoạt động

Internet of Things (IoT) giới thiệu nhiều cách hơn để lấy dữ liệu về các quy trình như sản xuất. Với dữ liệu thời gian thực được biết đến từ các thiết bị được kết nối internet. Data lake giúp đơn giản lưu trữ và chạy phân tích trên dữ liệu IoT do máy tạo ra để khám phá các cách giảm chi phí và tăng chất lượng.

So với Data warehouse, Data lake là một khái niệm khá mới mẻ và ngày càng hoàn thiện. Nếu muốn bổ sung nguồn dữ liệu mới hoặc hoàn thiện một kho lưu trữ, hãy 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 đạt hiệu quả hơn.

Xem thêm:
TCP/IP là gì? Ưu điểm và cách thức hoạt động của TCP/IP

Bộ nhớ đệm là gì? Hướng dẫn cách xóa bộ nhớ đệm trên mọi trình duyệt 

Leave a Comment

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.

GỬI CÂU HỎI CHO CHÚNG TÔI