1️⃣ Lợi ích chính của Data Lake

Lưu trữ mọi loại dữ liệu – không giới hạn định dạng

Điểm đặc trưng nhất của Data Lake so với Data Warehouse chính là schema-on-read. Nói cách khác, dữ liệu được lưu trữ ở dạng thô (raw data), chưa cần xử lý hoặc chuẩn hóa ngay lập tức. Điều này giúp:

• Thu thập nhanh chóng từ nhiều nguồn khác nhau: clickstream, log server, dữ liệu API, file Excel, ảnh/video…

• Giữ nguyên tính gốc của dữ liệu: dữ liệu không bị mất mát do quá trình transform sớm.

• Phù hợp với các trường hợp phân tích chưa xác định trước: chẳng hạn, một công ty thương mại điện tử có thể chưa biết sẽ khai thác dữ liệu video từ livestream bán hàng thế nào, nhưng vẫn có thể lưu trữ để dùng trong tương lai.

Tối ưu chi phí lưu trữ

Data Lake thường tận dụng object storage trên cloud như Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage. Các giải pháp này rẻ hơn nhiều so với hạ tầng Data Warehouse truyền thống, vốn yêu cầu compute và storage gắn liền.
Ví dụ:

• Một doanh nghiệp fintech lưu trữ 100 TB log giao dịch hằng ngày. Với Data Lake, chi phí lưu trữ có thể chỉ bằng 20–30% so với Data Warehouse.

• Doanh nghiệp có thể tận dụng cơ chế tiered storage (hot, warm, cold) để cân bằng chi phí và hiệu suất.

Hỗ trợ AI/ML và phân tích nâng cao

Với AI/ML, dữ liệu thô là tài nguyên quý giá. Mô hình machine learning càng mạnh khi dữ liệu càng đa dạng và phong phú.

• Data Lake cung cấp nguồn dữ liệu raw cho data scientist xây dựng pipeline huấn luyện.

• Các use case phổ biến: phát hiện gian lận trong ngân hàng, phân tích hành vi khách hàng trong bán lẻ, tối ưu vận hành chuỗi cung ứng.

• Ngoài ra, Data Lake còn phù hợp cho các Big Data workload như Spark, Hadoop, hoặc phân tích log bảo mật (SIEM).

2️⃣ Khả năng mở rộng linh hoạt

Một ưu điểm khác là scalability gần như vô hạn:

• Data Lake có thể lưu trữ từ vài GB đến hàng petabyte mà không cần thay đổi kiến trúc.

• Khả năng tách biệt compute và storage trên cloud giúp doanh nghiệp linh hoạt trong quản lý chi phí: chỉ trả tiền compute khi cần phân tích.

Bên cạnh đó, Data Lake tích hợp dễ dàng với nhiều công cụ:

• ETL/ELT pipelines để chuyển dữ liệu sang Data Warehouse hoặc BI tools.

• Streaming data ingestion từ Kafka, Kinesis, hoặc Event Hub.

• Lakehouse kiến trúc (như Delta Lake, Apache Iceberg, Hudi) giúp kết hợp sức mạnh lưu trữ raw và khả năng query có cấu trúc.

3️⃣ Thách thức khi triển khai Data Lake

Quản lý chất lượng dữ liệu – tránh “data swamp”

Nếu thiếu chiến lược quản lý, Data Lake dễ biến thành Data Swamp: dữ liệu tồn tại nhưng không thể dùng được do lộn xộn, thiếu metadata hoặc không rõ lineage.

• Ví dụ: nhiều team upload dữ liệu với format khác nhau, không có naming convention, dẫn đến tình trạng “có dữ liệu mà không ai dám dùng”.

Bảo mật và quyền truy cập

Do chứa dữ liệu nhạy cảm (PII, tài chính, bảo mật nội bộ), Data Lake cần cơ chế:

• Phân quyền chi tiết theo vai trò (RBAC, ABAC).

• Audit log để theo dõi ai truy cập dữ liệu nào.

• Encryption at rest & in transit để bảo vệ an toàn.

Tìm kiếm và truy vấn dữ liệu

Không có schema cố định đồng nghĩa với việc:

• Việc query trực tiếp trên raw data có thể chậm hoặc phức tạp.

• Cần thêm các công cụ hỗ trợ như data catalog (AWS Glue Data Catalog, Azure Purview, Google Data Catalog) hoặc indexing.

• Metadata management trở thành chìa khóa để biến dữ liệu hỗn loạn thành tài sản có giá trị.

4️⃣ Thực tiễn và lời khuyên triển khai

Kết hợp Data Lake và Data Warehouse

Thay vì lựa chọn một bên, nhiều doanh nghiệp dùng Lakehouse – kiến trúc kết hợp:

• Data Lake: lưu dữ liệu thô, chi phí rẻ, phục vụ AI/ML.

• Data Warehouse: cung cấp dữ liệu đã chuẩn hóa, tối ưu cho báo cáo và BI.
  Ví dụ: Netflix lưu dữ liệu clickstream ở Data Lake, sau đó transform sang Warehouse để trả lời các câu hỏi như “bao nhiêu người xem hết 80% tập phim đầu tiên”.

Sử dụng công cụ quản lý dữ liệu

Một số công cụ phổ biến để tránh “data swamp”:

• AWS Glue / Azure Data Factory / Google Dataflow cho ETL/ELT.

• dbt để quản lý transform có version control.

• Delta Lake, Apache Hudi, Iceberg để hỗ trợ ACID transaction, schema evolution, và time travel.

Ưu tiên dữ liệu quan trọng

Đừng đổ tất cả dữ liệu vào ngay từ đầu. Hãy bắt đầu từ những bộ dữ liệu mang lại giá trị cao:

• Dữ liệu giao dịch bán hàng.

• Hành vi người dùng trong ứng dụng.

• Log hệ thống quan trọng cho bảo mật.
  Cách tiếp cận này vừa giảm chi phí, vừa giúp doanh nghiệp nhanh chóng chứng minh giá trị của Data Lake.

Kết luận

Data Lake không phải “thuốc tiên” cho mọi vấn đề dữ liệu. Nó mạnh mẽ về khả năng lưu trữ đa dạng, chi phí rẻ, hỗ trợ AI/ML, nhưng cũng đầy rẫy thách thức trong quản lý và khai thác. Doanh nghiệp cần chiến lược rõ ràng:

• Xác định use case cụ thể trước khi triển khai.

• Đầu tư vào công cụ quản lý metadata và chất lượng dữ liệu.

• Xây dựng kiến trúc lai (Lakehouse) để tận dụng điểm mạnh của cả Data Lake và Data Warehouse.

📞 Hotline: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com