Ngày nay, doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn hơn bao giờ hết, mở ra tiềm năng tạo ra những insight mạnh mẽ và thúc đẩy đổi mới. Tuy nhiên, sự đa dạng và khối lượng dữ liệu lớn cũng có thể gây quá tải, dẫn đến tình trạng khai thác dữ liệu không hiệu quả và bỏ lỡ các cơ hội tăng trưởng.
Nếu bạn đang sử dụng data warehouse hoặc data lake, bạn có thể cảm thấy bị giới hạn bởi năng lực hiện tại và khó khăn trong việc xử lý những phức tạp ngày càng tăng. Tuy nhiên, vẫn có một giải pháp thay thế – data lakehouse. Chúng tôi sẽ trình bày data lakehouse là gì, sự khác biệt với các kiến trúc hiện đại khác, và cách doanh nghiệp có thể triển khai để giải quyết nhiều thách thức.
So sánh Data Warehouse và Data Lake: Những thách thức chính
Mặc dù cả kiến trúc data warehouse và data lake đều đóng vai trò quan trọng trong việc lưu trữ và phân tích dữ liệu, mỗi mô hình đều có những hạn chế khiến doanh nghiệp không thể khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu.
❌ Hạn chế của Data Warehouse
Data warehouse có khả năng lưu trữ và phân tích dữ liệu có cấu trúc và được định nghĩa sẵn, nhưng tính cứng nhắc trong định nghĩa schema (lược đồ) khiến việc thích ứng với nguồn dữ liệu mới hoặc thay đổi theo nhu cầu doanh nghiệp trở nên khó khăn, đòi hỏi tái cấu trúc lớn. Ngoài ra, data warehouse không xử lý tốt dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, bài đăng mạng xã hội hay dữ liệu cảm biến.
⚠️ Nhược điểm của Data Lake
Data lake có thể lưu trữ lượng lớn dữ liệu ở định dạng gốc, giúp tổ chức không cần lo lắng về cấu trúc dữ liệu ban đầu. Tuy nhiên, sự linh hoạt này đi kèm với nhiều thách thức như thiếu tổ chức, vấn đề chất lượng dữ liệu, và khó hỗ trợ các truy vấn phức tạp. Thêm vào đó, lượng dữ liệu khổng lồ trong data lake có thể gây rủi ro bảo mật nếu không có các biện pháp quản trị và kiểm soát truy cập thích hợp.
Data Lakehouse là gì?
Thay vì phải chọn giữa data lake hoặc data warehouse, data lakehouse mang đến giải pháp lai dành cho các doanh nghiệp cần sự linh hoạt và khả năng mở rộng, nhưng vẫn được kiểm soát bởi cấu trúc và quản trị dữ liệu.
Thực chất, data lakehouse kết hợp các yếu tố của cả data lake và data warehouse, và có thể hỗ trợ dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc.
Các tính năng chính của kiến trúc Data Lakehouse
Một số lớp (layer) cấu thành nên kiến trúc data lakehouse bao gồm:
Lớp thu thập dữ liệu (Data ingestion layer):
Đưa dữ liệu từ các nguồn nội bộ và bên ngoài vào hệ thống data lakehouse.Lớp lưu trữ dữ liệu (Data storage layer):
Dữ liệu thô được lưu trữ bằng dịch vụ lưu trữ đối tượng trên đám mây (cloud object storage); dữ liệu truy cập thường xuyên có thể được xử lý bằng cơ chế lưu trữ phân tầng (tiered storage).Lớp xử lý dữ liệu (Data processing layer):
Chuẩn bị dữ liệu phục vụ phân tích thông qua các pipeline xử lý theo thời gian thực (real-time) hoặc xử lý theo lô (batch processing).Metastore / Danh mục dữ liệu (Data catalog):
Lưu trữ thông tin về dòng dữ liệu (data lineage), chính sách kiểm soát truy cập và định nghĩa schema – giúp đảm bảo chất lượng dữ liệu và cải thiện khả năng tìm kiếm dữ liệu.Công cụ truy vấn (Query engine):
Cho phép người dùng sử dụng ngôn ngữ SQL và các công cụ BI để truy vấn và phân tích dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc.
Lợi ích của việc áp dụng kiến trúc Data Lakehouse
Việc chuyển dữ liệu sang một kiến trúc mới có thể khiến bạn cảm thấy phức tạp, nhưng áp dụng kiến trúc data lakehouse mang lại nhiều lợi ích vượt xa chi phí chuyển đổi.
- Ra quyết định tốt hơn
Bằng cách cung cấp cái nhìn tổng thể về toàn bộ dữ liệu, lakehouse loại bỏ các “hầm dữ liệu” (data silos) và tập trung dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc vào một nền tảng duy nhất. Khi mọi dữ liệu nằm ở cùng một nơi, doanh nghiệp có thể thực hiện phân tích toàn diện và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác hơn.
Do hỗ trợ nhiều định dạng dữ liệu, kiến trúc lakehouse cũng cho phép doanh nghiệp tận dụng các công cụ phân tích mạnh mẽ hơn — giúp phát hiện các mẫu ẩn và dự đoán xu hướng với độ chính xác cao hơn.
- Hiệu năng và khả năng mở rộng vượt trội
Khi khối lượng dữ liệu và nhu cầu xử lý thay đổi, data lakehouse có thể mở rộng linh hoạt để đáp ứng nhu cầu mới. Điều này giúp tăng hiệu năng và giảm sự phụ thuộc vào việc cấp phát tài nguyên thủ công.
Ngoài ra, vì hỗ trợ xử lý dữ liệu theo thời gian thực dễ dàng hơn, lakehouse giúp doanh nghiệp truy cập nhanh chóng vào các insight có giá trị, từ đó tạo lợi thế cạnh tranh.
- Đơn giản hóa quản lý và quản trị dữ liệu
Thay vì giới hạn vào một loại dữ liệu cụ thể, data lakehouse áp dụng chính sách quản trị dữ liệu cho tất cả các loại dữ liệu, giúp cải thiện tính nhất quán về chất lượng dữ liệu và đảm bảo tuân thủ các quy định.
Khi mọi loại dữ liệu được lưu trữ tập trung, việc quản lý dữ liệu trở nên đơn giản và minh bạch hơn, giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm, hiểu và khai thác tập dữ liệu cần thiết.
- Hiệu quả về chi phí và vận hành
Việc sử dụng lưu trữ đối tượng trên nền tảng đám mây (cloud object storage) giúp lakehouse giảm chi phí đáng kể so với các giải pháp truyền thống.
Bên cạnh đó, lakehouse giúp giảm nhu cầu quản lý nhiều hệ thống phân tán khác nhau, từ đó giảm chi phí vận hành và tăng hiệu quả tổng thể.