Trong thời đại công nghệ phát triển như hiện nay, dữ liệu là một nguồn tài nguyên quý giá đối với mọi doanh nghiệp. Dữ liệu giúp các công ty đưa ra quyết định thông minh hơn, dự đoán xu hướng thị trường và tối ưu hóa quy trình kinh doanh. Tuy nhiên, việc lưu trữ và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ cũng là một thách thức. Đó là lý do tại sao Data Lake và Data Warehouse đã trở thành hai giải pháp lưu trữ dữ liệu phổ biến.

Data Lake là gì?

Định nghĩa và mục đích

Data Lake là một kho lưu trữ dữ liệu khổng lồ, nơi bạn có thể lưu giữ mọi loại dữ liệu dưới dạng thô mà không cần phải qua bước xử lý nào trước đó. Bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc (structured), phi cấu trúc (unstructured), và bán cấu trúc (semi-structured).

Mục đích của Data Lake là cung cấp một không gian lưu trữ linh hoạt, nơi mà doanh nghiệp có thể thu thập, lưu trữ và khai thác dữ liệu một cách dễ dàng mà không cần tốn quá nhiều thời gian hay công sức xử lý ngay lập tức. 

Nhờ đó, các công ty có thể sử dụng Data Lake như một nguồn thông tin khổng lồ cho các phân tích dữ liệu chuyên sâu hoặc phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning.

Data Lake là gì

>> Xem thêm: Tương lai của Machine Learning và AI trong phân tích dữ liệu

Kiến trúc cơ bản

Kiến trúc của Data Lake khá đơn giản nhưng lại có khả năng mở rộng linh hoạt. Hệ thống này thường bao gồm ba thành phần chính:

• Nguồn dữ liệu: Đây là nơi mọi loại dữ liệu từ các hệ thống khác nhau như ứng dụng, thiết bị IoT, cơ sở dữ liệu... được thu thập.
• Kho lưu trữ dữ liệu thô: Dữ liệu từ nguồn sẽ được đưa trực tiếp vào Data Lake mà không qua bất kỳ bước xử lý nào. Dữ liệu có thể tồn tại dưới nhiều định dạng khác nhau như CSV, JSON, XML, hình ảnh, video...
• Lớp truy xuất và phân tích: Đây là lớp cho phép người dùng truy cập và phân tích dữ liệu đã lưu trữ trong Data Lake. Nhờ tính linh hoạt của hệ thống, người dùng có thể dễ dàng truy xuất và sử dụng dữ liệu cho các mục đích phân tích, nghiên cứu hay phát triển AI.

Data Warehouse là gì?

Định nghĩa và mục đích

Data Warehouse (Kho dữ liệu) là một hệ thống lưu trữ dữ liệu được thiết kế để thu thập, quản lý và phân tích các dữ liệu đã qua xử lý từ nhiều nguồn khác nhau. Data Warehouse đã được sắp xếp và cấu trúc để dễ dàng phục vụ cho việc phân tích và ra quyết định nhanh chóng.

Mục đích chính là tạo ra một nền tảng ổn định, giúp doanh nghiệp truy xuất và phân tích dữ liệu có cấu trúc để đưa ra những quyết định kinh doanh hiệu quả. Điều này đặc biệt hữu ích khi doanh nghiệp cần tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Ví dụ như từ hệ thống bán hàng, dữ liệu khách hàng, hoặc dữ liệu từ các chiến dịch marketing.

Data Warehouse

Kiến trúc và quy trình hoạt động

Kiến trúc của Data Warehouse thường được thiết kế với ba thành phần chính, giúp tối ưu hóa việc lưu trữ và xử lý dữ liệu:

• ETL (Extract, Transform, Load): Đây là quy trình cơ bản của Data Warehouse. Dữ liệu từ các nguồn khác nhau sẽ được trích xuất (Extract), chuyển đổi (Transform) để phù hợp với định dạng chuẩn, và sau đó nạp (Load) vào hệ thống Data Warehouse. Quá trình này đảm bảo rằng chỉ những dữ liệu cần thiết, có giá trị và đã qua xử lý mới được lưu trữ.
• Kho lưu trữ trung tâm: Nơi lưu trữ toàn bộ dữ liệu đã qua xử lý. Dữ liệu ở đây được sắp xếp theo cấu trúc rõ ràng, giúp dễ dàng truy xuất khi cần. Thường thì các doanh nghiệp sẽ sử dụng các Hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) để lưu trữ dữ liệu trong Data Warehouse.
• Công cụ phân tích và truy xuất: Sau khi dữ liệu đã được xử lý và lưu trữ trong kho, các công cụ phân tích sẽ được sử dụng để truy xuất thông tin, tạo các báo cáo, biểu đồ, hoặc thực hiện các phân tích chuyên sâu. Các công cụ này có thể là các hệ thống BI (Business Intelligence) hoặc các ứng dụng phân tích dữ liệu khác.

Sự khác biệt giữa Data Lake và Data Warehouse

Data Lake và Data Warehouse là hai giải pháp lưu trữ dữ liệu phổ biến, nhưng chúng khác nhau ở nhiều khía cạnh quan trọng.

Lưu trữ dữ liệu:

Data Lake chứa tất cả dữ liệu của một tổ chức ở dạng thô và chưa qua xử lý. Dữ liệu này có thể được lưu trữ vô thời hạn để sử dụng ngay lập tức hoặc sử dụng trong tương lai.

Trong khi đó, Data Warehouse chỉ chứa dữ liệu đã được làm sạch và xử lý, với cấu trúc rõ ràng, sẵn sàng cho các phân tích chiến lược dựa trên các nhu cầu kinh doanh đã được xác định trước.

Lưu trữ dữ liệu

Người dùng

Dữ liệu từ Data Lake thường được các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu sử dụng. Họ làm việc với dữ liệu thô và không có cấu trúc để tìm ra những thông tin và xu hướng mới, giúp phát hiện các hiểu biết kinh doanh độc đáo.

Dữ liệu từ Data Warehouse thường được các nhà quản lý và người dùng doanh nghiệp truy cập. Họ sử dụng dữ liệu đã được tổ chức và cấu trúc để phân tích các chỉ số hiệu suất kinh doanh (KPI) và trả lời các câu hỏi cụ thể liên quan đến hoạt động doanh nghiệp.

Phân tích:

Data Lake hỗ trợ cho các loại hình phân tích như dự đoán (predictive analytics), machine learning, trực quan hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu lớn (big data analytics), và các công cụ BI (Business Intelligence). Data Warehouse chủ yếu phục vụ cho các phân tích như trực quan hóa dữ liệu, BI và các phân tích dữ liệu đã được cấu trúc.

Phân tích trong Data Lake và Data Warehouse

>> Tìm hiểu: Tại sao Power BI là công cụ không thể thiếu cho nhà phân tích dữ liệu?

Schema (Lược đồ dữ liệu):

Trong Data Lake, lược đồ được xác định sau khi dữ liệu đã được lưu trữ, giúp quá trình nắm bắt và lưu trữ dữ liệu diễn ra nhanh hơn. Ngược lại, trong Data Warehouse, lược đồ phải được xác định trước khi dữ liệu được lưu trữ. Điều này làm chậm quá trình xử lý dữ liệu, nhưng một khi hoàn tất, dữ liệu sẽ sẵn sàng để sử dụng một cách nhất quán và đáng tin cậy trên toàn bộ tổ chức.

Quy trình xử lý:

Data Lake sử dụng phương pháp ELT (Extract, Load, Transform), nghĩa là dữ liệu được trích xuất từ nguồn và lưu trữ vào Data Lake, chỉ được cấu trúc khi cần thiết.

Data Warehouse sử dụng quy trình ETL (Extract, Transform, Load), nghĩa là dữ liệu được trích xuất, làm sạch, và sau đó được cấu trúc để sẵn sàng cho các phân tích kinh doanh.

Quy trình xử lý

>> Có thể bạn quan tâm: 

• So sánh PySpark và Pandas: Công cụ nào tốt hơn?

• So sánh Python và R: Lựa chọn công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất năm 2024

• So sánh SQL và NoSQL, 2 loại hình cơ sở dữ liệu hot và phổ biến nhất hiện nay

Chi phí:

Chi phí lưu trữ trong Data Lake thường rẻ hơn so với Data Warehouse. Data Lake cũng ít tốn thời gian quản lý hơn, từ đó giảm chi phí vận hành. Ngược lại, Data Warehouse tốn kém hơn do yêu cầu nhiều thời gian và công sức để quản lý, dẫn đến chi phí vận hành cao hơn.

Tóm lại, việc lựa chọn giữa Data Lake và Data Warehouse không phải là một quyết định dễ dàng, và nó phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp bạn. Mỗi giải pháp đều có những ưu điểm và hạn chế riêng, vì vậy việc hiểu rõ yêu cầu của bạn là rất quan trọng để đưa ra lựa chọn phù hợp.

Nếu bạn đang tìm kiếm một cơ hội để nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu hoặc phát triển nghề nghiệp trong lĩnh vực công nghệ, Học Viện Đào Tạo Lập Trình MCI chính là lựa chọn hoàn hảo dành cho bạn

Chúng tôi tự hào là một trong những học viện hàng đầu trong lĩnh vực đào tạo phân tích dữ liệu, cung cấp các khóa học thiết thực cho doanh nghiệp và cá nhân.

Tại MCI, bạn sẽ được:

• Học từ các giảng viên có kinh nghiệm thực tiễn và chuyên môn sâu rộng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
• Khóa học cho doanh nghiệp: Được thiết kế để đáp ứng nhu cầu đào tạo nhóm, giúp nâng cao năng lực phân tích dữ liệu và tối ưu hóa quy trình làm việc.
• Khóa học cho cá nhân: Cung cấp kiến thức từ cơ bản đến nâng cao, phù hợp với mọi đối tượng từ người mới bắt đầu đến chuyên gia.

Đừng bỏ lỡ cơ hội nâng cao kỹ năng và tối ưu hóa khả năng phân tích dữ liệu của bạn.

Liên hệ ngay Hotline: 0352.433.233 - 0988.228.745 để nhận thông tin chi tiết và ưu đãi đặc biệt!