Hồ dữ liệu (Data lake) là gì? Khác gì so với Data Warehouse

Được xem như một “hồ chứa” linh hoạt và toàn diện, hồ dữ liệu cho phép tổng hợp mọi loại dữ liệu từ các nguồn khác nhau mà không cần phải xác định cấu trúc trước. Điều này mang lại lợi ích lớn về khả năng phân tích dữ liệu và tạo ra thông tin hữu ích từ các nguồn đa dạng. Tuy nhiên, việc quản lý và bảo quản dữ liệu cũng đặt ra nhiều thách thức. Vậy hãy cùng FPT IS tìm hiểu cụ thể hơn qua bài viết dưới đây. 

Xem thêm: Quản trị dữ liệu là gì? 13 hệ quản trị CSDL phổ biến

1. Hồ dữ liệu là gì? 

1.1. Định nghĩa

Hồ dữ liệu (data lake) là kho lưu trữ tập trung được sử dụng để bảo mật, lưu trữ và quản lý dữ liệu lớn có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc. Ngoài ra, data lake không bị giới hạn xử lý về mặt kích thước của dữ liệu và là nơi cung cấp lượng lớn dữ liệu nhằm tăng cường khả năng phân tích và tổng hợp. 

Tham khảo: 

1.2. Tầm quan trọng của Data lake đối với doanh nghiệp 

Data lake đóng vai trò quan trọng đối với doanh nghiệp trong thời đại số hóa ngày nay. Việc tích hợp và lưu trữ mọi loại dữ liệu từ các nguồn khác nhau trong một nơi duy nhất giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí trong việc quản lý dữ liệu. 

Data lake cung cấp một cơ sở dữ liệu linh hoạt và toàn diện cho việc phân tích, từ đó giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, tối ưu hóa quy trình kinh doanh và đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu chính xác và đáng tin cậy.

Ngoài ra, data lake cũng giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa dữ liệu không cấu trúc và dữ liệu lớn (big data), từ đó tạo ra cơ hội mới trong việc phát triển sản phẩm và dịch vụ, cải thiện trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa quá trình sản xuất. Tuy nhiên, việc xử lý và bảo quản dữ liệu lớn cũng đặt ra nhiều thách thức, doanh nghiệp cần có chiến lược rõ ràng để đảm bảo an toàn và bảo mật thông tin.

Tham khảo: Học máy (Machine Learning) là gì? Cách hoạt động và ứng dụng

2. Phân biệt giữa hồ dữ liệu (Data lake) và kho dữ liệu (Data warehouse)

Hồ dữ liệu (Data lake) và kho dữ liệu (Data warehouse) là hai khái niệm quan trọng trong lĩnh vực lưu trữ và quản lý dữ liệu, tuy nhiên chúng có những đặc điểm khác nhau như: 

Yếu tố	Data warehouse	Data lake
Dữ liệu	Dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu đã được xử lý, tối ưu hóa trong kinh doanh.	Tất cả dữ liệu bao gồm không cấu trúc, dữ liệu lớn, dữ liệu gốc chưa được xử lý.
Lược đồ	Lược đồ cụ thể, đã được xác định trước. Thường được thiết kế trước khi thực hiện kho dữ liệu và cũng có thể được viết tại thời điểm phân tích.	Lược đồ linh hoạt, không cần xác định cấu trúc trước, được viết tại thời điểm phân tích.
Giá thành/ Hiệu suất	Chi phí lưu trữ cao, hiệu suất cao trong việc truy vấn dữ liệu bằng việc sử dụng bộ nhớ cục bộ.	Kết quả truy vấn nhanh hơn bằng việc sử dụng bộ nhớ với chi phí lưu trữ thấp, hiệu suất cao trong việc lưu trữ dữ liệu lớn.
Chất lượng dữ liệu	Dữ liệu đã qua xử lý, được kiểm tra chất lượng với vai trò là phiên bản trung tâm của sự thật.	Dữ liệu chưa qua xử lý, đa dạng và chưa được kiểm tra chất lượng.
Người dùng	Phù hợp cho các nhóm người dùng cần truy cập dữ liệu có cấu trúc, tối ưu hóa cho mục đích phân tích kinh doanh.	Phù hợp cho các nhóm người dùng làm việc với dữ liệu phi cấu trúc, dữ liệu lớn.
Phân tích	Phân tích dữ liệu theo mô hình đã được xác định trước, phục vụ cho mục đích phân tích kinh doanh và báo cáo.	Phân tích dữ liệu linh hoạt, phù hợp cho việc khám phá dữ liệu, phân tích đa dạng, phát trực tuyến và lập hồ sơ.

Hồ dữ liệu (Data lake) và kho dữ liệu (Data warehouse) đều đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và phân tích dữ liệu trong môi trường kinh doanh. Sự lựa chọn giữa hai loại này thường phụ thuộc vào nhu cầu và mục tiêu cụ thể của tổ chức trong việc sử dụng dữ liệu của mình.

Tham khảo: Học sâu (Deep learning) là gì? Cách hoạt động và ứng dụng

3. Các lợi ích của hồ dữ liệu 

Hiểu về khái niệm hồ dữ liệu nhưng không phải ai cũng biết đến các lợi ích về data lake có thể mang lại cho doanh nghiệp. Cùng nhau khám phá những khả năng giúp ích cho tổ chức dưới đây: 

3.1. Quản trị và kiểm soát dữ liệu trong doanh nghiệp 

Một trong những lợi ích được nhắc đến là tính năng kiểm soát dữ liệu cá nhân hoặc tổ chức có thể truy cập. Người dùng tạo danh mục dữ liệu để chỉ định, kiểm soát truy cập cũng như xây dựng những chính sách lưu trữ cho mỗi loại dữ liệu khác nhau. Với công cụ quản trị tích hợp ngày nay, vấn đề bảo mật từ data lake được giải quyết một cách dễ dàng. 

3.2. Loại bỏ các dữ liệu không cần thiết

Cơ sở dữ liệu hồ chứa nhưng không có khả năng lưu trữ lâu dài các dữ liệu và khi không còn cần thiết sẽ được xử lý theo các tiêu chuẩn như California CCPA, EU GDPR,… để giúp tiết kiệm bộ nhớ.

Doanh nghiệp có thể định vị và tách biệt những dữ liệu cần xoá hay muốn giữ lại với giải pháp danh mục dữ liệu. Bên cạnh đó, danh mục dữ liệu cung cấp giao diện trung tâm để phân loại dữ liệu theo từng mốc thời gian và loại bỏ dữ liệu lưu trữ quá lâu trong hệ thống. 

3.3. Giảm bớt chi phí lưu trữ

Việc lưu trữ dữ liệu trong data lake thường có chi phí thấp hơn so với các phương pháp truyền thống. Khả năng lưu trữ dữ liệu không cấu trúc và dữ liệu lớn mà không đòi hỏi sự chuẩn bị cấu trúc trước giúp giảm bớt chi phí lưu trữ, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho việc mở rộng quy mô lưu trữ theo nhu cầu. Điều này cho phép doanh nghiệp lưu trữ với lượng lớn dữ liệu mà không cần quá nhiều chi phí đầu tư. 

3.4. Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Dữ liệu từ hồ dữ liệu có thể được sử dụng để hiểu rõ hơn về khách hàng và cung cấp các sản phẩm, dịch vụ phù hợp. Từ việc phân tích hành vi khách hàng đến việc cá nhân hóa trải nghiệm, data lake đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng và tạo ra mối quan hệ lâu dài với khách hàng với các dữ liệu như: 

• Lịch sử mua hàng của người dùng 
• Những sự cố thường mắc phải trong quá trình mua hàng 
• Nguyên nhân khiến khách hàng ngưng sử dụng mua sắm giữa chừng 
• Các chương trình ưu đãi được yêu thích nhất 

3.5. Tối ưu hiệu suất cho phòng ban quản lý

Việc phân tích dữ liệu đa dạng giúp tối ưu hiệu suất cho phòng ban quản lý. Từ việc đưa ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu chính xác và đáng tin cậy đến việc tối ưu hóa quy trình kinh doanh và sản xuất. Data lake đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp thông tin hữu ích để hỗ trợ quản lý ra quyết định và thúc đẩy hiệu suất làm việc.

Xem thêm: Hệ thống dữ liệu và những điều cần nắm rõ

4. Các thách thức khi triển khai data lake

Khi triển khai hồ dữ liệu, những thách thức thường gặp bao gồm việc quản lý siêu dữ liệu, tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau, đảm bảo quyền truy cập và riêng tư hay xử lý dữ liệu hiệu quả. Dưới đây là các khó khăn khi áp dụng data lake: 

Quản trị lượng dữ liệu lớn

Data lake đòi hỏi khả năng lưu trữ và xử lý tốt để có thể đảm bảo hiệu suất cũng như mở rộng khả năng. Vì thế, doanh nghiệp cần bảo đảm hạ tầng phù hợp và cơ chế quản trị tài nguyên hiệu quả. 

Xử lý và chuyển đổi dữ liệu

Tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau vừa là ưu điểm vừa là thách thức cho doanh nghiệp khi đối mặt với những dữ liệu ở những kiểu định dạng không đồng nhất. Việc này đòi hỏi quy trình và công cụ giúp xử lý cũng như chuyển đổi dữ liệu thành định dạng đồng bộ trước khi lưu trữ. 

Bảo mật quyền riêng tư

Vì data lake chứa một lượng lớn dữ liệu nên việc bảo mật quyền riêng tư sẽ trở nên phức tạp hơn khi phải xử lý đa dạng dữ liệu. Bên cạnh đó, quản lý quyền truy cập vào dữ liệu của data lake sẽ gặp trường hợp do sự phân tán của người dùng. 

Xem thêm: Next Best Action là gì? Cách áp dụng vào doanh nghiệp

5. Các yếu tố thiết yếu của hồ dữ liệu

Khi các doanh nghiệp đang xây dựng data lake cần phải xem xét đến những yếu tố thiết dưới đây: 

Di chuyển dữ liệu 

Di chuyển dữ liệu cho phép doanh nghiệp nhập bất kỳ lượng dữ liệu nào trong thời gian thực hoặc dữ liệu được thu thập từ các nguồn và chuyển vào hồ dữ liệu ở định dạng ban đầu. Quy trình này cho phép chia tỷ lệ thành dữ liệu ở nhiều kích thước, tiết kiệm thời gian xác định cấu trúc, lược đồ và phép biến đổi. 

Bảo mật việc lưu trữ và tạo danh mục dữ liệu

Data lake cho phép lưu trữ cả dữ liệu quan hệ từ các cơ sở dữ liệu hoạt động, dữ liệu phi quan hệ như dữ liệu từ ứng dụng di động, thiết bị IoT và phương tiện truyền thông xã hội. Chúng cũng cung cấp khả năng hiểu rõ dữ liệu trong hồ thông qua việc thu thập thông tin, tạo danh mục và lập chỉ mục dữ liệu. Quan trọng hơn hết, dữ liệu phải được bảo mật để bảo đảm tài sản dữ liệu an toàn. 

Phân tích 

Các vị trí khác nhau trong doanh nghiệp như nhà phát triển dữ liệu, nhà phân tích có thể sử dụng hồ dữ liệu với sự lựa chọn về những công cụ phân tích. Bên cạnh đó, data lake cung cấp nền tảng lý tưởng cho việc phân tích dữ liệu, từ việc khám phá thông tin mới, tìm kiếm xu hướng và mô hình, đến việc tạo ra hiểu biết và thông tin hữu ích từ dữ liệu đa dạng.

Machine Learning – Học máy

Sử dụng Machine Learning từ dữ liệu trong data lake giúp tổ chức tận dụng tối đa giá trị từ dữ liệu và phát triển các ứng dụng thông minh dựa trên dữ liệu. Máy học cung cấp khả năng tự động hóa quá trình học hỏi từ dữ liệu và tạo ra dự đoán hoặc hành vi mà không cần phải được lập trình cụ thể.

Xem thêm: CDP là gì? Vai trò, quy trình thiết lập CDP cho doanh nghiệp

6. Triển khai hồ dữ liệu trên đám mây 

Hồ dữ liệu là khối lượng công việc lý tưởng giúp triển khai trên đám mây vì đám mây cung cấp khả năng mở rộng, hiệu suất, tính khả dụng, độ tin cậy, công cụ phân tích đa dạng và khả năng quản lý kinh tế ở quy mô lớn. Theo nghiên cứu của ESG, có đến 39% người coi đám mây là hoạt động chính để phân tích, 41% về kho dữ liệu và 43% về Spark. 

Đám mây được xem là một lợi thế của data lake bởi vì có bảo mật tốt, thời gian triển khai nhanh chóng, tính khả dụng tốt, cập nhật tính năng thường xuyên, tính đàn hồi và chi phí liên quan đến việc sử dụng thực tế hơn. 

Tham khảo: Database là gì? Phân loại và ứng dụng của cơ sở dữ liệu

7. Các ứng dụng của hồ dữ liệu 

Hồ dữ liệu cung cấp khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu ở quy mô lớn, dưới đây sẽ là một vài ứng dụng chính trong thực thế: 

Ứng dụng trong Marketing

Các marketer sử dụng data lake để thu thập thông tin của khách hàng như sở thích, nhân khẩu học, nhu cầu,… từ nhiều nguồn để đưa ra chiến lược tiếp thị phù hợp. Ngoài ra, marketer có thể truy vấn và phân tích theo thời gian thực. 

Ứng dụng trong nền anh ninh mạng

Doanh nghiệp nên lưu trữ các dữ liệu quan trọng trong công nghệ hồ dữ liệu để tránh những lỗ hổng an ninh mạng, virus hay ảnh hưởng đến hiệu suất kinh doanh của doanh nghiệp. 

Ứng dụng trong công nghệ y sinh học: 

Giúp các nhà nghiên cứu khám phá và phân tích dữ liệu cụ thể hơn về bộ gen cũng như phát hiện những bất thường của con người. 

Ứng dụng trong những dự án thành phố thông minh

Data lake được các tổ chức, chính phủ hay các trường học sử dụng trong các dự án xây dựng thành phố thông minh. Hơn nữa, data lake có thể lưu trữ dữ liệu từ người đi bộ và phương tiện di chuyển khác. 

Ứng dụng trong lĩnh vực dầu khí

Việc sử dụng data lake để lưu trữ dữ liệu, khai phá các dầu mỏ mới, nâng cao độ an toàn, giảm thiểu thời gian dừng máy, tối ưu chi phí hoạt động và giúp nhiều doanh nghiệp tuân thủ các quy định bắt buộc trong ngành. 

Các bài viết liên quan:

• Next Best Offer: Dự đoán nhu cầu khách hàng trong marketing
• 10+ Phần mềm hệ quản trị cơ sở dữ liệu tối ưu nhất

Nhu cầu phân tích dữ liệu của doanh nghiệp ngày càng tăng, Data Lake – hồ dữ liệu cùng các công nghệ tích hợp như Machine Learning, Trí tuệ nhân tạo chắc chắn sẽ trở thành công cụ quan trọng giúp thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn. FPT IS hy vọng qua bài viết này, doanh nghiệp đã có thêm kiến thức để cân nhắc lựa chọn đầu tư nền tảng lưu trữ phù hợp nhất.