Data Lake là gì? Phân biệt Data Lake và Data Warehouse

05/06/2024

Trong kỷ nguyên số bùng nổ, nhu cầu lưu trữ và phân tích dữ liệu ngày càng tăng cao. Để đáp ứng nhu cầu này, Data Lake đã ra đời như một giải pháp tối ưu, giúp tổ chức lưu trữ và quản lý hiệu quả mọi loại dữ liệu ở quy mô lớn. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn những kiến thức cơ bản về Dữ liệu lớn, bao gồm khái niệm, đặc điểm, lợi ích và ứng dụng trong thực tế. Hãy cùng khám phá thế giới dữ liệu khổng lồ và tiềm năng to lớn mà nó mang lại!

Mục Lục

Data lake là gì

Hồ dữ liệu (data lake) là một kho lưu trữ trung tâm để chứa một lượng lớn dữ liệu thô, bao gồm dữ liệu được cấu trúc, không được cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc. Hồ dữ liệu có khả năng mở rộng cao và hỗ trợ tất cả các loại dữ liệu, cho phép các tổ chức sử dụng dữ liệu ở trạng thái ban đầu mà không cần phải làm sạch, chuyển đổi hoặc cấu trúc trước.

Khi người dùng muốn truy cập dữ liệu cho các trường hợp sử dụng phân tích và các ứng dụng dữ liệu lớn, họ có thể xử lý dữ liệu và sử dụng các giải pháp học máy (ML) để trích xuất các phân tích hữu ích. Ưu điểm chính của hồ dữ liệu là khả năng lưu trữ tất cả dữ liệu của doanh nghiệp từ các nguồn khác nhau. Người dùng có thể nhanh chóng thu thập, lưu trữ và chia sẻ dữ liệu để sử dụng sau này.

Kiến trúc Data lake

Kiến trúc data lake có thể chứa mọi cấu trúc dữ liệu, kể cả dữ liệu không cấu trúc, và hỗ trợ bất kỳ định dạng nào. Data lake bao gồm hai thành phần: lưu trữ và xử lý. Toàn bộ data lake có thể nằm trong khuôn khổ doanh nghiệp (on-premises) hoặc trên môi trường đám mây. Một số kiến trúc data lake kết hợp cả cơ sở hạ tầng đám mây và on-premises.

Thông thường, việc đo lường dung lượng cần thiết của một data lake là không thể vì khối lượng dữ liệu của tổ chức thay đổi theo thời gian. Do đó, kiến trúc data lake phải có khả năng mở rộng cao. Nó cần mở rộng để chứa được petabyte hoặc thậm chí là exabyte dữ liệu. Các giải pháp lưu trữ dữ liệu truyền thống không có đủ khả năng và tính linh hoạt này.

Với khối lượng dữ liệu lớn trong data lake, việc gắn thẻ cho các đối tượng bằng siêu dữ liệu (metadata) là rất quan trọng để truy cập chúng trong tương lai. Cấu trúc của phần mềm data lake có thể khác nhau, nhưng mục tiêu là giúp dữ liệu dễ dàng định vị và sử dụng.

Kiến trúc data lake nên bao gồm các tính năng sau để đảm bảo chức năng và ngăn chặn nó trở thành một “đầm lầy dữ liệu” (data swamp):

Phân tích dữ liệu (Data profiling) – cung cấp thông tin chi tiết về phân loại và chất lượng đối tượng.
Phân loại dữ liệu theo phân cấp (Data classification taxonomy) – mô tả các trường hợp sử dụng và nội dung, kiểu dữ liệu và nhóm người dùng.
Phân cấp dữ liệu (Hierarchy) – sắp xếp các tệp và áp dụng quy ước đặt tên.
Giám sát truy cập (Access monitoring) – theo dõi quyền truy cập của người dùng vào data lake và tạo cảnh báo chỉ định thời gian và vị trí.
Chức năng tìm kiếm (Search functionality) – cho phép người dùng tìm dữ liệu.
Bảo mật dữ liệu (Data security) – bao gồm mã hóa, xác thực, kiểm soát truy cập và các cơ chế khác để ngăn chặn truy cập không mong muốn.

Lợi ích của Data Lake

Sở hữu nhiều ưu điểm vượt trội so với các kho dữ liệu truyền thống, Data Lake mang đến cho doanh nghiệp nhiều lợi ích to lớn, cụ thể như sau:

Lưu trữ linh hoạt mọi loại dữ liệu: Data Lake có khả năng lưu trữ mọi loại dữ liệu, bất kể cấu trúc hay định dạng, bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. Điều này giúp doanh nghiệp loại bỏ rào cản về dữ liệu, khai thác tối đa giá trị từ mọi nguồn thông tin.
Khả năng mở rộng cao: Data Lake được thiết kế để mở rộng dễ dàng, đáp ứng nhu cầu lưu trữ dữ liệu ngày càng tăng của doanh nghiệp. Doanh nghiệp có thể linh hoạt mở rộng dung lượng lưu trữ và khả năng xử lý dữ liệu mà không cần tốn nhiều chi phí hay thời gian.
Tiết kiệm chi phí: So với các kho dữ liệu truyền thống có chi phí vận hành cao, Data Lake sử dụng các công nghệ lưu trữ dữ liệu tiết kiệm chi phí như Hadoop, giúp doanh nghiệp giảm thiểu chi phí đầu tư và vận hành hệ thống.
Tăng cường phân tích dữ liệu: Data Lake cung cấp nền tảng cho các công cụ phân tích dữ liệu tiên tiến như Machine Learning và Deep Learning, giúp doanh nghiệp khai thác triệt để giá trị từ dữ liệu, đưa ra quyết định sáng suốt hơn và tạo ra lợi thế cạnh tranh.
Hỗ trợ đổi mới: Data Lake thúc đẩy đổi mới bằng cách cung cấp cho doanh nghiệp nguồn dữ liệu khổng lồ để khám phá, thử nghiệm và phát triển các sản phẩm, dịch vụ mới.
Nâng cao khả năng truy cập dữ liệu: Data Lake cho phép người dùng truy cập dữ liệu một cách dễ dàng và nhanh chóng bằng nhiều giao diện khác nhau, giúp họ đưa ra quyết định kịp thời và hiệu quả hơn.
Cải thiện hiệu quả hoạt động: Data Lake giúp tự động hóa các quy trình thủ công, tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu quả hoạt động tổng thể của doanh nghiệp.
Tăng cường sự hài lòng của khách hàng: Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có thể thấu hiểu nhu cầu và mong muốn của họ tốt hơn, từ đó cung cấp sản phẩm, dịch vụ phù hợp và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Nhìn chung, Data Lake mang đến cho doanh nghiệp nhiều lợi ích to lớn, giúp họ khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu, gia tăng lợi thế cạnh tranh và gặt hái thành công trong kỷ nguyên số.

Ứng dụng của Data Lake

Data Lake không chỉ đơn thuần lưu trữ dữ liệu mà còn mở ra nhiều ứng dụng thực tế mang lại lợi ích to lớn cho doanh nghiệp:

Phân tích dữ liệu: Nhờ khả năng lưu trữ mọi loại dữ liệu, Data Lake cung cấp nguồn dữ liệu phong phú cho các công cụ phân tích dữ liệu tiên tiến như Machine Learning và Deep Learning. Doanh nghiệp có thể khai thác triệt để giá trị từ dữ liệu, dự đoán xu hướng thị trường, tối ưu hóa hoạt động, phát triển sản phẩm mới và gia tăng lợi thế cạnh tranh.
Hỗ trợ nghiên cứu: Data Lake là kho tàng dữ liệu quý giá cho các nhà nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực như khoa học, y học, kinh tế,… Họ có thể truy cập và phân tích dữ liệu một cách dễ dàng để tìm kiếm kiến thức mới, giải quyết các vấn đề phức tạp và thúc đẩy đổi mới.
Quản lý tuân thủ: Data Lake giúp doanh nghiệp lưu trữ và quản lý hiệu quả dữ liệu tuân thủ, đảm bảo đáp ứng các yêu cầu pháp lý và quy định của ngành.
Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Doanh nghiệp có thể phân tích dữ liệu khách hàng từ Data Lake để thấu hiểu hành vi, nhu cầu và mong muốn của họ, từ đó cung cấp dịch vụ cá nhân hóa và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Phân biệt Data Lake và Data Warehouse

Hồ dữ liệu (data lake) và kho dữ liệu (data warehouse) có cùng các mục tiêu cơ bản giống nhau, nhưng chúng không thể thay thế lẫn nhau. Cả hai hệ thống lưu trữ đều hợp nhất dữ liệu từ các nguồn khác nhau và cung cấp kho lưu trữ dữ liệu thống nhất cho nhiều ứng dụng.

Tuy nhiên, mỗi kho lưu trữ phù hợp với các trường hợp sử dụng khác nhau do những điểm khác biệt chính sau đây.

Mô hình (Schema)

Kho dữ liệu: sử dụng mô hình “schema-on-write” (sơ đồ khi ghi), nghĩa là chúng yêu cầu một sơ đồ được cấu trúc và xác định rõ ràng trước khi lưu trữ dữ liệu. Do đó, hầu hết việc chuẩn bị dữ liệu diễn ra trước khi lưu trữ.
Hồ dữ liệu: sử dụng mô hình “schema-on-read” (sơ đồ khi đọc), nghĩa là chúng không yêu cầu sơ đồ được xác định trước để lưu trữ dữ liệu. Quá trình xử lý diễn ra sau đó khi ai đó sử dụng dữ liệu.

Khả năng truy cập

Kho dữ liệu: cung cấp khả năng truy cập tương đối đơn giản cho người dùng. Người dùng không chuyên và thành viên mới trong nhóm có thể dễ dàng truy cập dữ liệu nhờ sơ đồ được ghi chép rõ ràng và minh bạch.
Hồ dữ liệu: phức tạp hơn vì chúng không có dữ liệu được tổ chức theo một cấu trúc rõ ràng. Chúng thường yêu cầu các chuyên gia để hiểu các loại dữ liệu khác nhau nhằm xác định và đọc các đối tượng.

Tính linh hoạt

Kho dữ liệu: cứng nhắc và tốn nhiều thời gian hơn để thiết lập và điều chỉnh. Ngoài việc xác định sơ đồ trước khi lưu trữ dữ liệu, kho dữ liệu còn yêu cầu nhiều tài nguyên để thay đổi sơ đồ để đáp ứng các yêu cầu dữ liệu mới.
Hồ dữ liệu: thích ứng dễ dàng hơn và không tốn nhiều thời gian để thay đổi. Chúng có khả năng mở rộng cao hơn và có thể đáp ứng các nhu cầu đột biến về dung lượng lưu trữ.

Bảo mật dữ liệu trong Data lake

Tuy mang lại nhiều lợi ích, Data Lake cũng tiềm ẩn nguy cơ về bảo mật dữ liệu do lưu trữ lượng lớn dữ liệu nhạy cảm của tổ chức. Một số vấn đề bảo mật cần quan tâm bao gồm:

Truy cập trái phép: Nguy cơ hacker xâm nhập và đánh cắp dữ liệu nhạy cảm trong Data Lake là rất cao.
Sử dụng sai mục đích: Dữ liệu có thể bị sử dụng sai mục đích bởi những người truy cập trái phép hoặc nhân viên nội bộ.
Lỗ hổng bảo mật: Hệ thống Data Lake có thể bị tấn công bởi các lỗ hổng bảo mật, dẫn đến rò rỉ dữ liệu.
Vi phạm quy định: Việc lưu trữ và sử dụng dữ liệu trong Data Lake cần tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu, nếu không doanh nghiệp có thể phải đối mặt với các vi phạm và hình phạt.

Để đảm bảo an toàn cho dữ liệu trong Data Lake, doanh nghiệp cần triển khai các giải pháp bảo mật toàn diện, bao gồm:

Kiểm soát truy cập: Hạn chế truy cập vào Data Lake chỉ dành cho những người dùng được ủy quyền và có nhu cầu sử dụng chính đáng.
Mã hóa dữ liệu: Mã hóa dữ liệu cả khi lưu trữ và truyền tải để bảo vệ dữ liệu khỏi truy cập trái phép.
Giám sát hệ thống: Theo dõi và giám sát hoạt động truy cập và sử dụng dữ liệu trong Data Lake để phát hiện các hành vi bất thường.
Cập nhật phần mềm: Cập nhật phần mềm và hệ điều hành thường xuyên để vá các lỗ hổng bảo mật.
Nâng cao nhận thức: Nâng cao nhận thức của nhân viên về tầm quan trọng của bảo mật dữ liệu và đào tạo họ cách sử dụng Data Lake một cách an toàn.

Bằng cách triển khai các giải pháp bảo mật phù hợp, doanh nghiệp có thể bảo vệ dữ liệu trong Data Lake một cách hiệu quả, giảm thiểu nguy cơ vi phạm an ninh mạng và đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu.

Kết luận

Data Lake đã và đang trở thành xu hướng công nghệ không thể bỏ qua trong kỷ nguyên số. Với khả năng lưu trữ, quản lý và phân tích mọi loại dữ liệu ở quy mô lớn, Data Lake mang đến cho doanh nghiệp nhiều lợi ích to lớn, giúp họ khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu, gia tăng lợi thế cạnh tranh và gặt hái thành công. Doanh nghiệp hãy bắt đầu ngay từ hôm nay với chiến lược cụ thể để triển khai và sử dụng Data Lake một cách hiệu quả, an toàn, đồng thời nắm bắt những cơ hội to lớn mà nó mang lại.