1. Khả năng mở rộng gần như vô hạn (Near-infinite storage)

Khác với Data Warehouse truyền thống – vốn thường bị giới hạn bởi cấu trúc cố định, dung lượng lưu trữ đắt đỏ và yêu cầu phần cứng mạnh mẽ, Data Lake được thiết kế dựa trên mô hình object storage phân tán (distributed object storage). Các dịch vụ như Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage cho phép doanh nghiệp mở rộng quy mô lưu trữ từ vài terabyte đến hàng petabyte mà không gặp rào cản hạ tầng.

Lợi ích chính của khả năng mở rộng:

• Tối ưu chi phí: Mô hình tính phí “pay-as-you-go” nghĩa là doanh nghiệp chỉ trả tiền cho dung lượng thực sự sử dụng. Điều này giúp tiết kiệm đáng kể so với việc phải đầu tư hạ tầng vật lý cho Data Warehouse.

• Không giới hạn về định dạng dữ liệu: Dữ liệu dạng bảng (structured), JSON/CSV/XML (semi-structured), hay hình ảnh, video, log hệ thống (unstructured) đều có thể đưa vào Data Lake mà không cần chuẩn hóa trước.

• Đáp ứng nhu cầu dữ liệu tăng trưởng nhanh: Doanh nghiệp không cần lo lắng về việc hết dung lượng, bởi hệ thống có thể tự động mở rộng dựa trên nhu cầu thực tế.

Chính vì vậy, Data Lake trở thành “kho chứa dữ liệu thô” khổng lồ, giúp doanh nghiệp lưu trữ mọi loại dữ liệu để phục vụ phân tích trong tương lai, kể cả khi chưa xác định rõ mục đích sử dụng ngay lập tức.

2. Tích hợp linh hoạt với ETL/ELT pipelines

Một điểm mạnh khác là khả năng tích hợp liền mạch của Data Lake với các quy trình xử lý dữ liệu. Thay vì chỉ đơn thuần lưu trữ, Data Lake có thể trở thành nền tảng trung tâm cho toàn bộ dòng chảy dữ liệu (data pipeline).

Cách Data Lake hỗ trợ ETL/ELT:

• ETL (Extract – Transform – Load): Dữ liệu được trích xuất, làm sạch và biến đổi trước khi nạp vào Data Lake. Cách tiếp cận này phù hợp khi doanh nghiệp cần chuẩn hóa dữ liệu để phân tích ngay.

• ELT (Extract – Load – Transform): Dữ liệu thô được tải trực tiếp vào Data Lake, sau đó mới được xử lý khi cần. Đây là lựa chọn phổ biến trong Big Data và AI/ML vì giúp tiết kiệm thời gian ingest dữ liệu, đồng thời giữ lại toàn bộ dữ liệu gốc.

Lợi ích thực tiễn:

• Hỗ trợ nhiều công cụ: Apache Spark, Databricks, AWS Glue, Airflow hay dbt đều có thể kết nối trực tiếp với Data Lake.

• Kết nối với Data Warehouse & BI: Sau khi xử lý trong Data Lake, dữ liệu có thể đẩy sang Snowflake, BigQuery, Redshift hoặc công cụ BI như Power BI, Tableau, Looker để trực quan hóa và phân tích.

• Hỗ trợ AI/ML: Dữ liệu thô trong Data Lake chính là nguồn “nguyên liệu” để huấn luyện các mô hình Machine Learning hoặc phân tích log ở quy mô lớn.

3. Thách thức & lưu ý khi mở rộng Data Lake

Tuy có khả năng mở rộng và tích hợp mạnh mẽ, doanh nghiệp vẫn cần cẩn trọng với một số vấn đề:

• Chi phí ẩn: Nếu không quản lý tốt, chi phí lưu trữ có thể tăng nhanh do “đổ” tất cả dữ liệu vào Data Lake mà không phân loại.

• Data Swamp: Lưu trữ quá nhiều dữ liệu thô mà không có chiến lược quản lý metadata có thể biến Data Lake thành “đầm lầy dữ liệu” khó khai thác.

• Hiệu suất truy vấn: Dữ liệu thô thiếu schema có thể gây khó khăn trong việc tìm kiếm và phân tích nếu không áp dụng indexing hoặc catalog.

4. Lời khuyên triển khai

• Bắt đầu từ dữ liệu quan trọng: Không nên đưa tất cả dữ liệu vào Data Lake ngay từ đầu, hãy ưu tiên dữ liệu có giá trị cao.

• Kết hợp Data Lake và Data Warehouse: Triển khai kiến trúc Lakehouse để tận dụng ưu điểm của cả hai – vừa lưu trữ dữ liệu thô, vừa cung cấp dữ liệu chuẩn hóa cho phân tích.

• Quản lý dữ liệu với công cụ chuyên dụng: Sử dụng Delta Lake, Apache Hudi, Glue Data Catalog hoặc dbt để kiểm soát chất lượng và lineage dữ liệu.

✅ Kết luận:
Khả năng mở rộng gần như vô hạn và tính linh hoạt trong tích hợp pipeline đã biến Data Lake thành nền tảng dữ liệu chiến lược cho các doanh nghiệp. Đây không chỉ là nơi lưu trữ dữ liệu khổng lồ mà còn là hệ sinh thái dữ liệu động, hỗ trợ từ báo cáo BI truyền thống cho đến AI/ML và phân tích nâng cao.

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