Định nghĩa
Data Hub là một giải pháp trao đổi dữ liệu với luồng dữ liệu (data flow) làm cốt lõi. Đây không chỉ là một công nghệ, mà là cách tiếp cận bao gồm nhiều công nghệ khác nhau như Data Warehouse, Kỹ thuật dữ liệu, và Khoa học dữ liệu.
Data Hub giúp xác định hiệu quả hơn việc dữ liệu cần được phân phối ở đâu, khi nào và cho ai. Các đầu cuối, bao gồm ứng dụng, quy trình, con người hoặc thuật toán, tương tác với Data Hub theo thời gian thực để cung cấp hoặc nhận dữ liệu từ hub, giúp liên kết hoặc lưu trữ dữ liệu một cách tối ưu.
Các data hub đang nổi lên như thế hệ tiếp theo của kiến trúc dữ liệu – một thế hệ thứ 3 tiến hóa tự nhiên từ các tiền thân là data warehouse và data lake. Để tìm được vị trí trong kiến trúc quản lý dữ liệu hiện đại, data hub cần phân biệt mình với data warehouse, data virtualization, và data lake với mục tiêu bổ sung và làm phong phú thêm các công nghệ đó chứ không phải thay thế chúng. Bảng dưới đây là nỗ lực xác định những đặc điểm khác biệt:
| Đặc điểm | Data Warehouse | Virtualized | Data Lake | Data Hub |
|---|---|---|---|---|
| Di chuyển và sao chép dữ liệu | Có | Không | Có | Giới hạn |
| Hài hòa dữ liệu | Có | Có | Giới hạn | Giới hạn |
| Lập chỉ mục dữ liệu | Có | Giới hạn | Không | Có |
| Cách ly hệ thống nguồn khỏi truy vấn | Có | Không | Có | Có |
| Thu thập lịch sử biến động theo thời gian | Có | Không | Giới hạn | Có |
| Tối thiểu hóa độ trễ dữ liệu | Giới hạn | Có | Có | Có |
| Làm việc với mọi loại dữ liệu và hệ thống cơ sở dữ liệu | Không | Giới hạn | Có | Có |
| Tối ưu hóa cho BI và báo cáo | Có | Có | Có | Có |
| Tối ưu hóa cho phân tích dữ liệu | Không | Giới hạn | Có | Có |
| Tối ưu hóa cho AI và Machine Learning | Không | Không | Không | Có |
| Đưa ứng dụng đến dữ liệu | Không | Không | Không | Có |
Các nhà cung cấp hàng đầu trong cuộc cách mạng data hub mô tả nhiều mục đích cho data hub – từ một cửa để mua sắm dữ liệu, kiến trúc lưu trữ tập trung vào dữ liệu, đến khả năng hỗ trợ khoa học dữ liệu và AI, và thực thi các ứng dụng tại nơi dữ liệu được lưu trữ. Không phải nhà cung cấp nào cũng tập trung vào tất cả các mục đích này, nhưng cuối cùng, bất kỳ công nghệ data hub thành công nào cũng sẽ hỗ trợ tất cả.
Sự khác biệt giữa Data Hub, Data Warehouse, và Data Lake:
– Data Warehouse và Data Lake được hiểu là các điểm lưu trữ dữ liệu, chủ yếu phục vụ cho phân tích trong tổ chức. Data Warehouse tập trung vào dữ liệu đã được xử lý và có cấu trúc rõ ràng, trong khi Data Lake lưu trữ mọi loại dữ liệu, cả có cấu trúc lẫn phi cấu trúc, cho các phân tích phức tạp hơn.
– Data Hub là điểm trung gian để luân chuyển và trao đổi dữ liệu. Thay vì chỉ lưu trữ, nó kết nối các hệ thống khác nhau, cho phép dữ liệu di chuyển tự do giữa các ứng dụng, quy trình, và người dùng, thường trong thời gian thực.
Tóm tắt đặc trưng
- Data Warehouse: Lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, phục vụ phân tích truyền thống.
- Data Lake: Lưu trữ mọi loại dữ liệu, dành cho phân tích sâu hơn và linh hoạt.
- Data Hub: Nơi trung gian, hỗ trợ chia sẻ và trao đổi dữ liệu giữa các hệ thống và người dùng.
🔗 Tìm hiểu thêm: Giới thiệu về Data Warehouse – Data Warehouse là gì?
Data hub tạo điều kiện chia sẻ dữ liệu bằng cách kết nối nhà sản xuất dữ liệu với người tiêu thụ dữ liệu.
Lợi ích của Data Hub
Data hub tạo điều kiện chia sẻ dữ liệu bằng cách kết nối nhà sản xuất dữ liệu với người tiêu thụ dữ liệu. Các đầu mối tương tác với Data Hub bằng cách cung cấp hoặc nhận dữ liệu từ nó, và hub này đóng vai trò trung gian, quản lý, giúp hiển thị cách dữ liệu lưu chuyển qua doanh nghiệp.
Data hub kết nối nhiều hệ thống khác nhau theo thời gian thực, phù hợp với các thách thức hiện nay: trao đổi lượng dữ liệu lớn nhanh nhất và tiêu chuẩn hóa, đồng thời làm cho dữ liệu có sẵn cho các ứng dụng như hệ thống, Machine Learning hay báo cáo.
Ví dụ về công nghệ Data Hub
Mặc dù Data Hub không phải là một công nghệ cụ thể mà là một phương pháp tiếp cận, trên thị trường vẫn có nhiều sản phẩm được quảng bá dưới dạng Data Hub. Các ví dụ này minh họa rõ ràng rằng Data Hub là sự kết hợp của nhiều công nghệ.
Ví dụ:
- Cumulocity IoT DataHub
- Cloudera, Enterprise Data Hub
- Google Ads Data Hub
Một ví dụ khác là SAP, minh họa rõ sự tương tác của các công nghệ và ý tưởng thực sự về một Data Hub có thể là gì.
Mặc dù Data Hub không phải là một công nghệ cụ thể mà là một phương pháp tiếp cận, trên thị trường vẫn có nhiều sản phẩm được quảng bá dưới dạng Data Hub
Kết luận
Data Hub tập hợp dữ liệu doanh nghiệp từ nhiều nguồn và định dạng khác nhau để trích xuất kiến thức có giá trị. Đây không chỉ là một công nghệ mà còn là một cách tiếp cận hoặc nền tảng. Hy vọng rằng bài viết này mang lại cho bạn cái nhìn đầu tiên về Data Hub là gì. Tuy nhiên, để hiểu sâu hơn, tôi khuyến khích bạn nghiên cứu thêm về chủ đề này.
