Data Lake, Data Warehouse: Khái niệm cơ bản về dữ liệu doanh nghiệp

Có nhiều dữ liệu có sẵn cho chúng tôi hơn bao giờ hết. Việc lưu trữ dữ liệu này rất quan trọng – nhưng việc quyết định loại giải pháp lưu trữ dữ liệu phù hợp lại không quá rõ ràng. 

Bài viết này khám phá hai loại lưu trữ dữ liệu lớn chính: Data Lake và Data Warehouse. Chúng ta sẽ xem xét lợi ích của từng loại, sau đó thảo luận về những điểm khác biệt chính giữa Data Lake và Data Warehouse để bạn có thể quyết định phương pháp tiếp cận tốt nhất cho doanh nghiệp của mình.

Điểm giống nhau giữa Data Lake và Data Warehouse

– Data Lake là kho lưu trữ tập trung chứa dữ liệu thô và dữ liệu phi cấu trúc. Bạn có thể lưu trữ dữ liệu trước và xử lý dữ liệu đó sau.

– Data Warehouse lưu trữ dữ liệu ở định dạng có cấu trúc. Đó là kho lưu trữ tập trung chứa dữ liệu đã được xử lý trước cho hoạt động phân tích và cung cấp thông tin kinh doanh.

Data Lake vs. Data Warehouse vs. Database

Trước khi chúng ta đi sâu vào chủ đề về Data Lake và Data Warehouse, điều quan trọng cần lưu ý là cả hai đều không được phân loại là cơ sở dữ liệu.

Cơ sở dữ liệu (Database) là tập hợp dữ liệu có cấu trúc và được sử dụng tốt nhất để lưu trữ và phân tích các tập dữ liệu tương đối nhỏ. Vẫn có thể có rất nhiều dữ liệu (và thông tin) được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu, nhưng không có gì ở quy mô của các giải pháp lưu trữ dữ liệu lớn.

Data Lake và Data Warehouse. Cả hai giải pháp đều lưu trữ lượng dữ liệu lớn hơn nhiều so với cơ sở dữ liệu và cả hai đều hỗ trợ quản lý dữ liệu tổng thể – nhưng đó là điểm kết thúc của những điểm tương đồng.

Có những khác biệt cơ bản giữa hồ và kho, bao gồm:

• Mục đích sử dụng khác nhau
• Các loại dữ liệu được thu thập và lưu trữ
• Cấu trúc dữ liệu khác nhau
• Đối tượng sử dụng khác nhau

Data Lake (Hồ dữ liệu) là gì?

Data Lake là một kho lưu trữ lượng lớn dữ liệu thô ở định dạng ban đầu cho đến khi bạn cần sử dụng. Không có giới hạn cố định về việc lưu trữ Data Lake.

Điều đó có nghĩa là cần cân nhắc như định dạng, loại tệp và mục đích cụ thể không được áp dụng. Data Lake có thể lưu trữ bất kỳ loại dữ liệu nào từ nhiều nguồn, cho dù dữ liệu đó có cấu trúc, bán cấu trúc hay không cấu trúc. 

Do đó, các Data Lake có khả năng mở rộng cao, điều này khiến chúng trở nên lý tưởng cho các tổ chức lớn hơn thu thập lượng dữ liệu khổng lồ. Các giải pháp Data Lake rất hấp dẫn vì chúng hoạt động như một nơi lưu trữ dữ liệu tạm thời mà không cần phải chuyển đổi dữ liệu trước. Khi cần dữ liệu cụ thể, dữ liệu đó có thể được truy vấn và phân tích theo hầu hết mọi cách bạn chọn.

Data Warehouse (Kho dữ liệu) là gì?

Ngược lại với Data Lake, Data Warehouse lưu trữ một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc được lọc và sắp xếp cho một mục đích cụ thể.

Giống như Data Lake, dữ liệu trong Data Warehouse cũng được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, nhưng dữ liệu này thường ở dạng dữ liệu đã được xử lý từ các hệ thống bên trong và bên ngoài trong một tổ chức. Dữ liệu này bao gồm những hiểu biết cụ thể như thông tin về sản phẩm, khách hàng hoặc nhân viên.

Với cấu trúc cứng nhắc của chúng, các truy vấn và phân tích có thể được thực hiện bằng thông tin Data Warehouse là cố định. Theo truyền thống, các doanh nghiệp bị thu hút bởi Data Warehouse do dễ dàng chia sẻ dữ liệu và nội dung của từng bộ phận cụ thể để hướng dẫn các quyết định của nhóm quản lý.

Kiến trúc Data Warehouse đa tầng

Thông thường, Data Warehouse sử dụng kiến ​​trúc một tầng, hai tầng hoặc ba tầng.

Mục tiêu của cách tiếp cận một tầng là giảm thiểu lượng dữ liệu được lưu trữ. Cách tiếp cận hai tầng tách các nguồn có sẵn về mặt vật lý khỏi Data Warehouse. Bởi vì nó không thể mở rộng và gặp khó khăn trong việc hỗ trợ số lượng lớn người dùng nên nó không được sử dụng phổ biến.

Cách tiếp cận phổ biến nhất là kiến ​​trúc ba tầng, bao gồm:

Tầng dưới cùng

Ở tầng này, các máy chủ Data Warehouse thu thập, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong toàn tổ chức. Siêu dữ liệu được tạo trong quá trình chuyển đổi để tăng tốc độ tìm kiếm và truy vấn. Trong khi đó, quy trình ETL giúp tổng hợp dữ liệu đã xử lý theo định dạng chuẩn hóa.

Tầng giữa

Tầng này dựa trên mô hình điện toán xử lý phân tích trực tuyến (OLAP). OLAP tổ chức và ánh xạ khối lượng dữ liệu lớn theo những cách cho phép các nhà phân tích dữ liệu của bạn xem nó theo nhiều cách khác nhau bằng cách sử dụng ngôn ngữ truy vấn đơn giản.

Ví dụ: nếu một nhà phân tích ngành bảo hiểm mạng yêu cầu một hệ thống so sánh số lượng yêu cầu bồi thường về tấn công mạng ở Florida và Louisiana trong tháng 5 và tháng 10, lớp này sẽ giúp truy xuất dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Tầng trên cùng

Tầng cuối cùng này là tầng client front-end. Nó thường được kích hoạt bởi phần mềm mạnh mẽ, dựa trên bảng điều khiển để trực quan hóa, phân tích và trình bày những hiểu biết sâu sắc về nỗ lực khai thác dữ liệu.

Data Lakehouses và Data Marts

– Data Lakehouse chính là giải pháp giúp xây dựng cơ sở hạ tầng phân tích dữ liệu hiện đại, hiệu năng cao và tiết kiệm chi phí. Sự kết hợp giữa các ưu điểm của data warehouse và data lake giúp cơ sở hạ tầng tinh gọn, dễ dàng quản lý và linh hoạt hơn.

– Data Marts là phiên bản thu gọn của Data Warehouse và được thiết kế để sử dụng bởi một bộ phận, đơn vị hoặc nhóm người dùng cụ thể trong một tổ chức. Data Mart thường chỉ lấy dữ liệu từ một vài nguồn so với Data Warehouse. Data mart có kích thước nhỏ và linh hoạt hơn so với một Data warehouse.

Ví dụ: Tiếp thị, Bán hàng, Nhân sự hoặc tài chính. Nó thường được kiểm soát bởi một bộ phận duy nhất trong một tổ chức

Với tất cả dữ liệu này đang được lưu trữ, bạn có thể muốn nghĩ đến khả năng quan sát của dữ liệu đó và các hệ thống mà nó hỗ trợ. Khả năng quan sát trả lời câu hỏi : “Điều gì đang xảy ra bên trong ứng dụng này hoặc trên toàn hệ thống?”

6 điểm khác biệt giữa Data Lake và Datawarehouse

Có thể bạn đang thấy cách sử dụng và tính thực tế của Data Warehouse so với Data Lake có thể khác nhau đáng kể như thế nào. Để giúp mở rộng hiểu biết của chúng ta về những khác biệt cốt lõi giữa Data Lake và Data Warehouse, hãy chia từng giải pháp thành sáu điểm so sánh: 

1. Mục đích / trường hợp sử dụng

Dữ liệu trong Warehouse được tinh chỉnh để sử dụng cho mục đích cụ thể – có thể là quản lý nhật ký và sự kiện, báo cáo bán hàng hoặc phân tích bảo mật.

Ngược lại, dữ liệu thô trong Data Lake chưa có mục đích cụ thể nhưng được giữ lại trong trường hợp được coi là phù hợp để sử dụng trong tương lai. (Tuy nhiên, cách tiếp cận này đi kèm với những rủi ro lâu dài hơn về chi phí và tính bền vững của việc lưu trữ, khi chúng ta biết rằng chỉ 10% dữ liệu thu thập được thực sự được sử dụng và áp dụng.)

Có thể có sự chồng chéo về cách cả hai giải pháp phối hợp với nhau trong đường dẫn dữ liệu của công ty. Hầu hết dữ liệu doanh nghiệp sẽ được lưu trữ trong Data Warehouse, nhưng nếu có yêu cầu kinh doanh cụ thể thì dữ liệu liên quan có thể được trích xuất, lọc và tinh chỉnh. Dữ liệu mới được xử lý này sau đó có thể được xuất vào Data Warehouse.

2. Cấu trúc dữ liệu

Data Warehouse chỉ lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, đã tinh chỉnh, trong khi Data Lake có thể lưu trữ bất kỳ dạng dữ liệu thô nào: không có cấu trúc, có cấu trúc và bán cấu trúc.

Dữ liệu thường được chuyển đổi và làm sạch trước khi được tải vào kho để phù hợp với mục đích sử dụng. Cách tiếp cận này cung cấp khả năng kiểm soát dữ liệu tốt hơn và có thể dẫn đến hiệu suất truy vấn tốt hơn, nhưng nó cũng có thể cứng nhắc hơn và ít thích ứng hơn với các yêu cầu dữ liệu thay đổi. Về cơ bản, khi nói đến cấu trúc dữ liệu, chúng ta có thể tóm tắt như sau:

• Data warehouse là nơi chứa dữ liệu đã được xử lý.
• Data Lake có thể chứa bất kỳ loại dữ liệu chưa được lọc nào từ nhiều nguồn.

3. Người dùng

Một yếu tố khác biệt khác giữa Data Lake và Data Warehouse là người dùng. Đối tượng nào đang sử dụng bộ lưu trữ gì?

Data Warehouse thường có thể được thiết lập và giải thích bởi nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà phân tích kinh doanh, miễn là họ có nhận thức và kiến ​​thức về chức năng/kết quả của tập dữ liệu được xử lý cụ thể đó. 

Các giải pháp Data Lake phức tạp hơn do hiện có số lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, đòi hỏi kiến ​​thức chuyên môn của nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư dữ liệu. Những chuyên gia này có thể diễn giải và sắp xếp dữ liệu chưa được xử lý trước khi có thể phân tích, điều này đòi hỏi phải thuê các chuyên gia bên ngoài.

4. Chi phí

Data Lake tiết kiệm chi phí hơn Data Warehouse. Bằng cách lưu trữ lượng lớn dữ liệu của bất kỳ cấu trúc nào, chúng linh hoạt hơn và có thể mở rộng hơn do không cần phải loại bỏ dữ liệu để tuân theo một cấu trúc cố định. Trên thực tế, việc lưu trữ số lượng lớn dữ liệu ở một nơi sẽ loại bỏ nhu cầu lọc, điều này có thể dẫn đến chi phí lưu trữ cao hơn liên quan đến việc lưu trữ dữ liệu. 

Sự đánh đổi giữa chi phí cao hơn là thực tế là dữ liệu có cấu trúc trong Data Warehouse có thể được phân tích nhanh chóng và dễ dàng hơn dữ liệu trong Data Lake.

5. Khả năng tiếp cận và sự nhanh nhẹn

Như bạn có thể nhận ra, một điểm khác biệt giữa Data Warehouse và Data Lake là sự khác biệt về cấu trúc của chúng:

– Data Lake có bản chất linh hoạt, cho phép dữ liệu được thêm và lưu trữ dễ dàng hơn. Điều đó cũng có nghĩa là chúng đủ linh hoạt để các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu định cấu hình các mô hình và ứng dụng dữ liệu, đồng thời kích hoạt các công cụ để phân tích dữ liệu lớn. 

– Data Warehouse có cấu trúc cụ thể và khó thay đổi hơn. Chúng thường có định dạng ‘chỉ đọc’ mà các nhà phân tích có thể quét để thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu sạch.

6. Bảo mật

Data Lake lưu trữ hàng petabyte thông tin – tức là 1.000 terabyte mỗi đơn vị. Kích thước tuyệt đối và sự thiếu chọn lọc đối với dữ liệu được lưu trữ có nghĩa là chúng vốn kém an toàn hơn so với Data Warehouse có cấu trúc, nhỏ gọn hơn. 

Thêm vào đó, công nghệ Data Warehouse đã được phát triển hơn rất nhiều so với các công nghệ dữ liệu lớn tương đối mới. Đó là: bảo mật Data Warehouse đã trưởng thành hơn so với trước đây. Tuy nhiên, các biện pháp bảo mật dữ liệu lớn đang phát triển nhanh chóng, do đó, có khả năng các Data Lake cuối cùng sẽ trở nên an toàn hơn.

Chọn Data Lake hay Data Warehouse?

Data Lake và Data Warehouse về cơ bản là các giải pháp lưu trữ rất khác nhau, mỗi giải pháp đều có ưu và nhược điểm riêng:

• Kho an toàn hơn và dễ sử dụng hơn, nhưng tốn kém hơn và kém linh hoạt hơn.
• Data Lake rất linh hoạt và ít tốn kém hơn, nhưng chúng đòi hỏi sự giải thích của chuyên gia và thiếu mức độ bảo mật tương tự.

Bạn sử dụng cái nào vào thời điểm nào?

• Sử dụng song song cả hai thường là một chiến lược hợp lý cho doanh nghiệp. Nếu có Data Warehouse hiện có đang hoạt động thì việc triển khai Data Lake để lưu trữ các nguồn dữ liệu mới có thể là lựa chọn có giá trị nhất. Bằng cách đó, Data Lake có thể hoạt động như một ngân hàng thông tin và kho lưu trữ dữ liệu được chuyển ra khỏi kho. 

Một số doanh nghiệp chọn Data Lake thay vì mô hình Warehouse vì khả năng tăng cường và tính linh hoạt của nó, nhưng các chuyên gia cảnh báo về cách tiếp cận này. Là giải pháp mới hơn trong hai giải pháp, có nhiều phạm vi xảy ra lỗi chưa từng có hơn so với Data Warehouse, giữa các yếu tố khác như:

• Độ trễ dữ liệu
• Quá nhiều dữ liệu
• Vấn đề pháp lý

Giải pháp Data Warehouse và Data Lake

Mọi tổ chức đều yêu cầu giải pháp Data Warehouse và/hoặc Data Lake riêng biệt và không có cách tiếp cận “một kích thước phù hợp cho tất cả”. Chúng ta hãy xem nhanh cách các giải pháp lưu trữ này hoạt động với các loại công nghệ, công cụ và nền tảng khác nhau:

• Data Warehouse được nhóm với các công nghệ cơ sở dữ liệu quan hệ vì khả năng truy vấn dữ liệu có cấu trúc ở tốc độ cao. Sự phát triển của các mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ (cho cả phần mềm và phần cứng) sẽ cho phép Data Warehouse nhanh hơn, đáng tin cậy hơn và cuối cùng là có khả năng mở rộng cao hơn.
• Data Lake được hưởng lợi nhiều hơn từ các công nghệ dữ liệu lớn, đặc biệt là những công nghệ có thể nâng cao khả năng phân tích Data Lake. Các chương trình như Hadoop có thể xử lý số lượng lớn dữ liệu ở bất kỳ định dạng nào, thúc đẩy khả năng thích ứng và khả năng mở rộng của Data Lake.
• Giải pháp đám mây cũng định hình phương pháp lưu trữ dữ liệu. Dịch vụ quản lý đám mây cho Data Lake đang được cung cấp bởi các tổ chức như Amazon S3, Google và Azure Data Lake. Các công ty Data Warehouse cũng đang cải thiện trải nghiệm đám mây của khách hàng, điều này sẽ tạo điều kiện thuận lợi hơn cho việc mua và mở rộng kho với chi phí thấp hơn nhiều.
• Tác động của học máy trong Data Warehouse cũng sẽ cải thiện các giải pháp Data Warehouse. Bởi vì học máy và AI dựa vào dữ liệu gần thời gian thực mà kho có thể cung cấp, khi các trường hợp sử dụng Machine Learning (ML) phát triển, chúng ta có thể mong đợi những cải tiến trong các công nghệ song song. Khi tạo mô hình ML, phần lớn thời gian sẽ dành cho việc chuẩn bị dữ liệu – phần còn lại là thực thi. Data Warehouse có thể loại bỏ bước chuẩn bị, điều này có thể tiết kiệm nhiều thời gian hơn và mang lại kết quả phân tích tốt hơn, tinh tế hơn.

Công nghệ không ngừng phát triển và sẽ tiếp tục định hình vai trò của Data Lake và Data Warehouse, tuy nhiên việc quyết định giải pháp nào còn phụ thuộc vào khả năng, ngân sách, nguồn lực hiện tại và mục tiêu dài hạn của bạn.

Sử dụng dữ liệu khôn ngoan trong doanh nghiệp

Các công ty chỉ có thể thu được giá trị từ dữ liệu của mình nếu dữ liệu đó có thể được sử dụng để đưa ra quyết định thông minh hơn.

Về cơ bản, bất kỳ chiến lược lưu trữ dữ liệu nào cũng nên xem xét tất cả các giai đoạn của chuỗi cung ứng, có tính đến cách dữ liệu có thể được tìm thấy, lưu trữ, sắp xếp, tổng hợp và chuyển đổi. 

Chúng ta cũng nên xem xét cách giải thích dữ liệu của riêng mình. Thật dễ dàng tin vào những con số chỉ vì chúng được hiển thị trong các slide hoặc bản trình bày, nhưng việc hỏi một vài câu hỏi sẽ giúp bạn hiểu được thông tin và liệu nó có đáng để chúng ta tin tưởng hay không.

Cả Data Warehouse và Data Lake đều có những ưu điểm và nhược điểm, nhưng như chúng tôi đã khám phá, giải pháp lưu trữ dữ liệu tốt nhất cho tổ chức của bạn sẽ cân bằng giữa hiệu quả với tài nguyên và yêu cầu. Theo kịp sự phát triển liên quan đến cả hai phương pháp và xem xét cẩn thận mô hình nào sẽ phù hợp với doanh nghiệp cụ thể của bạn sẽ giúp doanh nghiệp của bạn phát triển và thịnh vượng.