Những ngày này, khi kinh tế số đang ngày càng trở nên quan trọng hơn, dữ liệu trở thành một tài sản quan trọng cho các doanh nghiệp. Tuy nhiên, lưu trữ, quản lý và phân tích dữ liệu lớn trở thành một thách thức lớn đối với nhiều tổ chức. Và đó là lý do tại sao các giải pháp lưu trữ dữ liệu như Data Lake lại trở nên phổ biến.
Nhưng liệu bạn đã hiểu rõ về Data Lake là gì và tại sao nó lại quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn? Đừng lo lắng, Website Chuyên Nghiệp sẽ giúp bạn giải đáp những thắc mắc đó. Hãy cùng chúng tôi khám phá Data Lake là gì và cách nó có thể giúp nâng cao khả năng quản lý dữ liệu của bạn.
Định nghĩa Data Lake
Data Lake hay còn gọi là Hồ dữ liệu là một kho lưu trữ tập trung được thiết kế để lưu trữ, xử lý và bảo mật một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc.
Với Data Lake, dữ liệu có thể được lưu trữ ở định dạng gốc và xử lý các loại dữ liệu khác nhau mà không bị giới hạn về kích thước. Đây là nền tảng mở rộng và an toàn cho phép các doanh nghiệp nhập bất kỳ dữ liệu nào từ bất kỳ hệ thống nào ở bất kỳ tốc độ nào – kể cả dữ liệu từ các hệ thống vật lý, đám mây hoặc điện toán biên. Nó cũng cho phép lưu trữ bất kỳ loại hoặc khối lượng dữ liệu nào với độ tin cậy cao và xử lý dữ liệu theo thời gian thực hoặc chế độ hàng loạt.
Các Data Lake cũng hỗ trợ phân tích dữ liệu bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau, cho phép người dùng phân tích dữ liệu bằng SQL, Python, R hoặc bất kỳ ngôn ngữ nào khác, dữ liệu của bên thứ ba hoặc ứng dụng phân tích.
Thường thì các tổ chức sử dụng Data Lake để lưu trữ dữ liệu cho các phân tích trong tương lai hoặc thời gian thực, và sử dụng các công cụ và khuôn khổ phân tích như Google BigQuery, Amazon Athena hoặc Apache Spark.
Kiến trúc Data Lake
Dưới đây là các cấp độ quan trọng trong Kiến trúc Data Lake:
- Ingestion Tier: Dữ liệu có thể được tải lên Data Lake theo lô hoặc theo thời gian thực.
- Storage Tier: HDFS là một giải pháp tiết kiệm chi phí cho cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Nó là nơi lưu trữ cho tất cả dữ liệu trong hệ thống.
- Distillation Tier: Lấy dữ liệu từ storage tier và chuyển đổi nó thành dữ liệu có cấu trúc để phân tích dễ dàng hơn.
- Processing Tier: Chạy các thuật toán phân tích và truy vấn người dùng với thời gian thực hoặc hàng loạt để tạo dữ liệu có cấu trúc để phân tích dễ dàng hơn.
- Insights Tier: Đại diện cho phía nghiên cứu, nơi thông tin chi tiết từ hệ thống được sử dụng. Các truy vấn SQL, NoSQL hoặc thậm chí Excel có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu.
- Unified Operations Tier: Quản lý và giám sát hệ thống. Nó bao gồm kiểm toán và quản lý thành thạo, quản lý dữ liệu, quản lý quy trình làm việc.
Data lake có thể có nhiều kiểu kiến trúc vật lý khác nhau do sử dụng nhiều công nghệ khác nhau. Tuy nhiên, có ba nguyên tắc chính để phân biệt data lake với các phương pháp lưu trữ dữ liệu lớn khác:
- Chấp nhận tất cả dữ liệu: Data lake chấp nhận dữ liệu từ nhiều nguồn, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc, thô và đã xử lý.
- Lưu trữ dữ liệu gốc: Sau khi nhận dữ liệu từ nguồn, dữ liệu được lưu trữ ở dạng gốc mà không bị chuyển đổi hoặc được xử lý quá mức cần thiết.
- Chuyển đổi dữ liệu theo yêu cầu: Dữ liệu được chuyển đổi và cấu trúc theo các yêu cầu phân tích và truy vấn đang được thực hiện.
Data lake thường chứa nhiều dữ liệu không có cấu trúc và không được thiết kế để trả lời các câu hỏi cụ thể, tuy nhiên, nó được lưu trữ một cách linh hoạt để tạo điều kiện cho việc truy vấn và phân tích động.
Bất kể cách triển khai data lake như thế nào, có các khả năng sau để duy trì hoạt động và sử dụng tốt dữ liệu phi cấu trúc của nó:
- Phân loại và đánh giá dữ liệu – Data lake cần được phân loại theo loại dữ liệu, nội dung, tình huống sử dụng và nhóm người dùng có thể có. Nó nên được trang bị công nghệ đánh giá dữ liệu để cung cấp thông tin sâu sắc về chất lượng dữ liệu.
- Quy ước – Data lake cần thực thi các quy tắc đặt tên và các chuẩn định dạng file đã thống nhất.
- Truy cập dữ liệu – Cần có một quy trình truy cập dữ liệu chuẩn hóa được sử dụng bởi cả người dùng và các hệ thống tích hợp, cho phép theo dõi việc truy cập và sử dụng dữ liệu.
- Danh mục dữ liệu – Data lake cần cung cấp danh mục dữ liệu để cho phép tìm kiếm và truy xuất dữ liệu theo loại dữ liệu hoặc kịch bản sử dụng.
- Bảo vệ dữ liệu – Cần áp dụng các biện pháp kiểm soát bảo mật, mã hóa dữ liệu và giám sát tự động, đồng thời phải đưa ra cảnh báo khi các bên trái phép truy cập vào dữ liệu hoặc khi người dùng được ủy quyền thực hiện các hoạt động đáng ngờ.
- Quản trị dữ liệu – Cần có các chính sách rõ ràng, được thông báo cho tất cả các nhân viên có liên quan, về cách điều hướng và sử dụng dữ liệu, cách thúc đẩy chất lượng dữ liệu và sử dụng dữ liệu nhạy cảm một cách hợp lý.
Phân tích Data Lake
Data lake cho phép phân tích dữ liệu trên khối lượng lớn một cách dễ dàng và không cần phải xử lý trước và sắp xếp dữ liệu. Dưới đây là một số cách phổ biến để sử dụng phân tích data lake:
- Phân tích tương tác – sử dụng các công cụ truy vấn hiệu suất cao như Google BigQuery hoặc Amazon Athena để truy vấn dữ liệu trực tiếp từ data lake và lấy ra thông tin chi tiết cụ thể.
- Xử lý dữ liệu lớn – sử dụng các công cụ xử lý khối lượng lớn dữ liệu như Spark hoặc Hadoop để phân tích dữ liệu trên data lake.
- Phân tích thời gian thực – sử dụng các công cụ xử lý stream như Apache Kafka để xử lý dữ liệu khi chúng chảy vào data lake trong thời gian thực.
- Phân tích hoạt động – sử dụng các công cụ như Elasticsearch để tìm kiếm, lọc và trực quan hóa dữ liệu từ nhật ký và dữ liệu hoạt động, chẳng hạn như phân tích trang web hoặc dữ liệu IoT.
Lý do sử dụng Data Lake
Data Lake là một giải pháp lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc, không giới hạn quy mô và dung lượng lưu trữ. Với khả năng này, Data Lake đã được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, trong đó yêu cầu phải xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và các kỹ thuật phân tích hiện đại như machine learning và mô hình dự đoán.
Sự thành công của việc triển khai Data Lake đã được chứng minh thông qua các khảo sát. Theo một cuộc khảo sát của Aberdeen, các tổ chức đã triển khai Data Lake vượt trội hơn các công ty tương tự 9% về mức tăng trưởng doanh thu không phải trả tiền. Những công ty này đã có thể sử dụng các công nghệ mới như học máy để phân tích dữ liệu từ các nguồn mới như tệp nhật ký, dữ liệu từ các luồng nhấp chuột, mạng xã hội và các thiết bị được kết nối internet.
Việc này giúp họ nhanh chóng xác định và hành động theo các cơ hội phát triển kinh doanh, thu hút và giữ chân khách hàng, tăng năng suất và đưa ra quyết định thông minh. Do đó, Data Lake là một công cụ hữu ích giúp các tổ chức tạo ra giá trị kinh doanh thành công từ dữ liệu của họ.
Lợi ích của Data Lake
Data Lake có nhiều ưu điểm, trong đó đáng chú ý nhất là khả năng tổng hợp và khai thác nhiều loại dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau chỉ trong thời gian ngắn. Nó còn cung cấp quyền truy cập và phân tích dữ liệu cho người dùng theo nhiều cách khác nhau, giúp tăng tính chính xác và tốc độ ra quyết định.
Một số lợi ích nổi bật của Data Lake bao gồm:
1. Cải thiện tương tác với khách hàng
Data Lake cho phép tổng hợp dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau như CRM, các phương tiện truyền thông xã hội, nền tảng mua bán và các phiếu xử lý sự cố. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể phân tích và hiểu rõ hơn về nhóm khách hàng mang lại lợi nhuận cao nhất, cũng như tìm hiểu nguyên nhân khiến khách hàng rời bỏ thương hiệu hoặc các chương trình ưu đãi. Từ đó, doanh nghiệp có thể tăng cường sự trung thành của khách hàng với thương hiệu của mình.
2. Cải thiện các lựa chọn đổi mới R&D
Data Lake cung cấp cho nhóm R&D một nguồn dữ liệu rộng lớn và đa dạng để họ có thể kiểm tra và xác minh các giả thuyết của mình. Bằng cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ, nhóm R&D có thể đánh giá hiệu quả của các giả định, điều chỉnh chúng và đưa ra những quyết định dựa trên những phân tích đáng tin cậy. Việc sử dụng Data Lake giúp tăng tốc độ thực hiện công việc của nhóm R&D, đồng thời cải thiện chất lượng nghiên cứu và phát triển sản phẩm của họ.
3. Tăng hiệu quả hoạt động
Internet of Things (IoT) cung cấp một loạt các phương tiện thu thập dữ liệu về quy trình sản xuất thông qua dữ liệu thời gian thực được thu thập từ các thiết bị kết nối Internet.
Data Lake là một công cụ hữu ích giúp cho việc lưu trữ và phân tích dữ liệu IoT trở nên đơn giản hơn, giúp cho các doanh nghiệp khám phá ra những phương pháp mới để giảm thiểu chi phí và nâng cao chất lượng hoạt động của họ. Cụ thể, Data Lake cho phép các doanh nghiệp dễ dàng truy cập và phân tích các dữ liệu IoT để đưa ra những quyết định thông minh, cải thiện quy trình sản xuất và tối ưu hóa hoạt động của họ.
Ứng dụng của Data Lake
1. Quản trị dữ liệu và kiểm soát dữ liệu
Vì Data Lake chứa nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm cả dữ liệu nhạy cảm hoặc cần tuân thủ các yêu cầu nên người dùng có thể lo ngại về vấn đề bảo mật. Bởi vì không có bảng cơ sở dữ liệu, việc thiết lập các quyền hạn trở nên linh hoạt hơn nhưng cũng khó khăn hơn, đồng thời phải dựa trên những đối tượng cụ thể hoặc định nghĩa siêu dữ liệu.
Hiện nay, để giải quyết vấn đề này, có nhiều công cụ quản lý khác nhau giúp doanh nghiệp kiểm soát quyền truy cập vào dữ liệu.
Những danh mục dữ liệu cho phép xác định các loại dữ liệu khác nhau, kiểm soát quyền truy cập và chính sách lưu trữ cho từng loại dữ liệu.
2. Lưu trữ một số bản sao dữ liệu
Data Lake cho phép lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc, tách biệt việc lưu trữ khỏi máy tính, cho phép người dùng lưu trữ lượng lớn dữ liệu với chi phí đầu tư thấp. Thông thường, các Data Lake được sử dụng để lưu trữ cả dữ liệu thô và dữ liệu đã được xử lý.
Nhu cầu lưu trữ dữ liệu thô khá phổ biến, do có thể được sử dụng để:
- Xác thực hệ thống, luồng dữ liệu
- Khôi phục lỗi
- Phân tích thăm dò
Bên cạnh việc lưu trữ dữ liệu gốc, Data Lake cũng cho phép lưu trữ dữ liệu đã qua xử lý và được sử dụng trong các quy trình phân tích. Việc này rất quan trọng để tạo ra các báo cáo và trang tổng quan cho doanh nghiệp. Trước đây, việc lưu trữ cả dữ liệu lịch sử và hiện tại rất khó khăn và tốn kém. Nhưng hiện nay, các Data Lake đã có khả năng mở rộng cao và có thể lưu trữ lượng dữ liệu lớn với chi phí thấp.
Điều đặc biệt là Data Lake còn cho phép người dùng lưu trữ nhiều bản sao dữ liệu để phục vụ cho các mục đích khác nhau, giúp bảo vệ dữ liệu và đảm bảo sẵn sàng sử dụng khi cần thiết.
3. Cài đặt chính sách lưu trữ
Data Lake có khả năng lưu trữ dữ liệu lịch sử, tuy nhiên không nên lưu trữ mãi mãi bất kỳ dữ liệu nào. Dữ liệu cần được xử lý khi không sử dụng để tiết kiệm bộ nhớ và tuân thủ các tiêu chuẩn như EU GDPR, California CCPA, Australian APP.
Để đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật và quản lý dữ liệu, cần phải có phương pháp kỹ thuật để tách dữ liệu muốn xóa ra khỏi dữ liệu muốn giữ lại. Nếu không, việc định vị dữ liệu trên kiến trúc lưu trữ Data Lake (bao gồm các dịch vụ lưu trữ như Amazon S3, HDFS, thiết bị lưu trữ khối) sẽ trở nên phức tạp.
Các giải pháp danh mục dữ liệu có thể giúp cung cấp một giao diện trung tâm để phân loại dữ liệu theo các khoảng thời gian lưu trữ mong muốn. Điều này sẽ giúp cho việc quản lý dữ liệu trở nên dễ dàng hơn, đồng thời đảm bảo tuân thủ các quy định bảo mật và quản lý dữ liệu.
Đối tượng phù hợp với Data Lake
Data Lake là một giải pháp lưu trữ dữ liệu hiệu quả và được nhiều người yêu thích và lựa chọn sử dụng. Với tính năng linh hoạt và khả năng lưu trữ dữ liệu lớn, Data Lake phù hợp cho các doanh nghiệp và tổ chức ở nhiều lĩnh vực khác nhau.
Đối với các nhà phân tích kinh doanh, Data Lake cho phép lưu trữ và truy xuất dữ liệu với chi phí thấp và khả năng mở rộng cao, giúp họ phân tích các xu hướng và tìm kiếm thông tin quan trọng để hỗ trợ quyết định kinh doanh. Đối với các phát triển dữ liệu và kiến trúc sư dữ liệu, Data Lake cung cấp một cơ sở dữ liệu lớn và có tính tương thích cao, giúp họ quản lý và tổ chức dữ liệu một cách hiệu quả.
Ngoài ra, Data Lake cũng phù hợp cho các nhà khoa học, đặc biệt là trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, vì nó cho phép lưu trữ các tập dữ liệu lớn và phức tạp để phân tích và khám phá thông tin mới.
Bất kỳ doanh nghiệp hoặc tổ chức nào cần lưu trữ và quản lý các tập dữ liệu lớn và phức tạp cũng có thể sử dụng Data Lake để giải quyết vấn đề này. Với tính năng linh hoạt và khả năng mở rộng, Data Lake có thể được sử dụng để lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và hỗ trợ nhiều loại ứng dụng phân tích dữ liệu khác nhau.
Sự khác biệt giữa Data Lake và Data Warehouse
Data Lake và Data Warehouse đều là những hình thức lưu trữ dữ liệu được sử dụng phổ biến trong các hệ thống phân tích dữ liệu lớn, tuy nhiên, chúng không thể thay thế cho nhau và có những khác biệt rõ ràng.
Data Lake là một kho dữ liệu “thô” không có cấu trúc rõ ràng, có thể lưu trữ mọi loại dữ liệu trong định dạng ban đầu của nó. Mục đích của Data Lake là cung cấp một nơi lưu trữ linh hoạt cho các dữ liệu không có cấu trúc hoặc cấu trúc không rõ ràng, cho phép các chuyên gia dữ liệu truy xuất và phân tích dữ liệu một cách dễ dàng và linh hoạt hơn.
Trong khi đó, Data Warehouse là một kho dữ liệu được tổ chức theo cấu trúc rõ ràng, được xử lý và lọc để phục vụ cho một mục đích cụ thể. Data Warehouse có thể được sử dụng để lưu trữ dữ liệu lớn, phân tích dữ liệu và đưa ra các báo cáo để hỗ trợ quyết định kinh doanh.
| Thông số | Data Lake | Data Warehouse |
| Dữ liệu | Các Data Lake lưu trữ mọi thứ. | Data Warehouse chỉ tập trung vào các Quy trình nghiệp vụ. |
| Xử lý | Dữ liệu chủ yếu chưa được xử lý | Dữ liệu được xử lý cao. |
| Loại dữ liệu | Nó có thể là phi cấu trúc, bán cấu trúc hoặc có cấu trúc. | Nó chủ yếu ở dạng bảng và cấu trúc. |
| Nhiệm vụ | Chia sẻ quyền quản lý dữ liệu | Được tối ưu hóa để truy xuất dữ liệu |
| Tính nhanh nhẹn | Rất nhanh nhẹn, configure và reconfigure nếu cần. | So với Data lake, nó kém linh hoạt hơn và có cấu hình cố định. |
| Người dùng | Data Lake chủ yếu được sử dụng bởi Data Scientist | Các chuyên gia kinh doanh sử dụng rộng rãi Data Warehouse |
| Kho | Thiết kế Data Lake để lưu trữ với chi phí thấp. | Bộ nhớ đắt tiền có thời gian phản hồi nhanh được sử dụng |
| Bảo mật | Cung cấp khả năng kiểm soát thấp hơn. | Cho phép kiểm soát dữ liệu tốt hơn. |
| Thay thế EDW | Data Lake có thể là nguồn cho EDW | Bổ sung cho EDW (không thay thế) |
| Lược đồ | Lược đồ khi đọc (không có lược đồ xác định trước) | Lược đồ khi ghi (lược đồ xác định trước) |
| Xử lý dữ liệu | Giúp nhập nhanh dữ liệu mới. | Tốn nhiều thời gian để giới thiệu nội dung mới. |
| Mức độ chi tiết của dữ liệu | Dữ liệu ở mức độ chi tiết hoặc chi tiết thấp. | Dữ liệu ở cấp độ chi tiết tóm tắt hoặc tổng hợp. |
| Công cụ | Có thể sử dụng mã nguồn mở / công cụ như Hadoop / Map Reduce | Chủ yếu là các công cụ thương mại. |
Kết luận
Với những lợi ích vượt trội của mình, Data Lake đang được nhiều doanh nghiệp và tổ chức lựa chọn để tối ưu hóa quá trình quản lý dữ liệu. Website Chuyên Nghiệp hy vọng bài viết sẽ giúp các bạn hiểu rõ hơn về Data Lake và giúp quý khách lựa chọn phương pháp lưu trữ và quản lý dữ liệu hiệu quả nhất cho doanh nghiệp của mình.
Cảm ơn các bạn đã đọc bài viết này. Chúc các bạn thành công!
Trần Tiến Duy. Sinh ra và lớn lên tại Vũng Tàu. Hiện tại Trần Tiến Duy đang là SEO Manager tại Miko Tech Agency Marketing và Giảng viên Digital Marketing với các khoá học SEO Website tại trường FPT Tp.HCM. Với hơn 5+ năm kinh nghiệm Quản lý đội ngũ nhân sự, training & Đào tạo về SEO/ Content Marketing.