Trang chủ Thế giới nói gì Data Lake và Data Warehouse: Đâu là lựa chọn phù hợp?

Data Lake và Data Warehouse: Đâu là lựa chọn phù hợp?

Data Lake và Data Warehouse là hai khái niệm hay bị nhầm lẫn trong dữ liệu lớn, song thực tế, điểm chung duy nhất của chúng là lưu trữ dữ liệu cấp cao.

4 khác biệt cơ bản giữa Data Lake và Data Warehouse

1, Cấu trúc dữ liệu

Làm sạch dữ liệu là một bước quan trọng, nhằm loại bỏ các nhiễu và dữ liệu không nhất quán. Dữ liệu thô chưa qua làm sạch được gọi là dữ liệu phi cấu trúc – bao gồm hầu hết dữ liệu trên thế giới, như hình ảnh, nhật ký trò chuyện và tệp PDF. Mặt khác, dữ liệu phi cấu trúc, sau khi được làm sạch để phù hợp với một lược đồ, được phân loại và tổ chức thành bảng biểu – gọi là dữ liệu có cấu trúc. Đây cũng chính là khác biệt cơ bản giữa Data Lake và Data Warehouse: trong khi Data Lake lưu trữ dữ liệu thô, thì Data Warehouse lưu trữ dữ liệu đã qua sàng lọc và xử lý.

Cụ thể, Data Lake trực tiếp thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như thiết bị IoT, truyền thông mạng xã hội, dữ liệu người dùng và giao dịch trực tuyến,…. Do đó, Data Lake yêu cầu dung lượng lưu trữ lớn, song lại có ưu thế đặc biệt bởi dữ liệu thô thường dễ xử lý cho đa mục đích và trở nên lý tưởng đối với học máy.

Data Warehouse, mặt khác, chỉ lưu trữ dữ liệu đã qua xử lý, nên tiết kiệm đáng kể không gian và chi phí, tránh tình trạng lãng phí nguồn lực cho dữ liệu “rác” không sử dụng đến.

2, Mục đích

Data Lake được sử dụng để lưu trữ một lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn. Cho phép thu thập dữ liệu thuộc mọi cấu trúc cũng đồng nghĩa với việc gia tăng mức độ linh hoạt trong mục đích sử dụng và khả năng nâng cấp, mở rộng của dữ liệu.

Song, không thể phủ nhận, dữ liệu có cấu trúc dễ phân tích hơn, bởi nó “sạch” và có một lược đồ thống nhất để truy vấn. Bằng cách giới hạn dữ liệu trong một lược đồ, Data Warehouse rất hiệu quả trong việc phân tích dữ liệu lịch sử, phục vụ cho hình thành và đưa ra quyết định cụ thể dựa trên dữ liệu.

Từ đó có thể nhận thấy, Data Lake và Data Warehouse bổ sung cho nhau trong một quy trình dữ liệu hoàn thiện. Mọi dữ liệu của doanh nghiệp đều được lưu trữ ngay lập tức tại Data Lake. Khi vấn đề cụ thể nảy sinh, một phần dữ liệu có liên quan sẽ được trích xuất từ Data Lake, được làm sạch và xuất vào Data Warehouse.

3, Người dùng

Dữ liệu chưa qua xử lý là một thách thức đối với đại đa số người dùng thông thường. Vì vậy, Data Lake, với một lượng lớn dữ liệu thô, phi cấu trúc, thường yêu cầu sự tham gia của các nhà khoa học dữ liệu và công cụ chuyên dụng.

Ngược lại, việc đọc hiểu dữ liệu đã xử lý, sử dụng trong biểu đồ, bảng tính,…nằm trong tầm tay của toàn bộ nhân lực doanh nghiệp. Yêu cầu duy nhất đối với người dùng Data Warehouse là có hiểu biết cơ bản về chủ đề liên quan.

4, Khả năng tiếp cận

Khả năng tiếp cận đề cập đến việc sử dụng kho dữ liệu nói chung, không chỉ dữ liệu được lưu trữ bên trong chúng. Về phương diện này, Data Lake, do không có cấu trúc, nên dễ truy cập và dễ thay đổi. Ngược lại, Data Warehouse có lợi thế trong việc tự giải mã dữ liệu, song gặp khó khăn và tốn kém chi phí khi thực hiện thao tác.

Data Lake và Data Warehouse: đâu là lựa chọn phù hợp?

Cả hai mô hình đều cần thiết đối với tổ chức, doanh nghiệp. Data Lake được phát triển từ nhu cầu khai thác dữ liệu lớn và hưởng lợi từ dữ liệu thô, phục vụ cho học máy. Trong khi đó, Data Warehouse hướng đến người dùng là doanh nghiệp. Xu hướng ứng dụng Data Lake và Data Warehouse trong các lĩnh vực cụ thể được nêu ra dưới dây:

Y tế

Data Warehouse đã được sử dụng phổ biến trong y học nhiều năm nay, song chưa gặt hái được thành công hoàn toàn. Do tính phi cấu trúc của phần lớn dữ liệu y tế (ghi chú của bác sĩ, dữ liệu lâm sàng,…) và nhu cầu hiểu biết sâu sắc theo thời gian thực, Data Warehouse rõ ràng chưa phải mô hình lý tưởng. Vì vậy, Data Lake, với khả năng cho phép kết hợp dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, có xu hướng phù hợp hơn với các đơn vị chăm sóc sức khỏe.

Giáo dục

Trong những năm gần đây, giá trị của dữ liệu lớn đối với cải cách giáo dục ngày một trở nên rõ rệt. Dữ liệu lớn đang trở thành công cụ giúp cá nhân hóa và hợp lý hóa ngành giáo dục. Thực tế, phần lớn lượng dữ liệu khổng lồ này là dữ liệu thô, do đó, các tổ chức giáo dục sẽ được hưởng lợi tốt nhất từ ​​tính linh hoạt của Data Lake.

Tài chính

Trong lĩnh vực tài chính, cũng như các môi trường kinh doanh khác, Data Warehouse thường là mô hình lưu trữ tối ưu nhất, bởi nó phù hợp với năng lực đọc dữ liệu của tất cả thành viên trong doanh nghiệp.

Giao thông vận tải

Trong ngành giao thông vận tải, đặc biệt là quản lý chuỗi cung ứng, khả năng dự đoán đến từ dữ liệu linh hoạt trong Data Lake có thể mang lại lợi ích to lớn, cụ thể là cắt giảm chi phí bằng cách kiểm tra dữ liệu từ các biểu mẫu trong quy trình vận chuyển.

Những khác biệt chính về cấu trúc, quy trình, người dùng và khả năng truy cập khiến mỗi mô hình trở nên độc đáo. Tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể, việc phát triển Data Lake hoặc Data Warehouse phù hợp sẽ là công cụ đắc lực giúp doanh nghiệp tăng trưởng.

(Nguồn tham khảo: DataCamp & Talend)

BÀI ĐỌC NHIỀU

VinBigdata đứng số 01 cuộc thi Global Wheat Detection, CVPPP 2020

Sau 2 tháng tranh tài, vượt qua 2245 đội thi hùng mạnh của thế giới, ngày 28/08/2020, Phòng Xử lý ảnh y...

Khái quát về Data Pipeline

Dữ liệu là chìa khóa trong việc khám phá tri thức sâu rộng, nâng cao hiệu quả quy trình và thúc...

Data Lake và Data Warehouse: Đâu là lựa chọn phù hợp?

Data Lake và Data Warehouse là hai khái niệm hay bị nhầm lẫn trong dữ liệu lớn, song thực tế, điểm chung...
00:06:58

Quỹ Đổi mới sáng tạoVingroup tài trợ tức thời 3 dự án nghiên cứu phòng chống Covid-19

Ngày 20/2/2020 Quỹ Đổi mới sáng tạo, Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn - VinBigdata (thuộc Tập đoàn Vingroup) đã tài trợ...

BÀI ĐƯỢC LỰA CHỌN

Tìm hiểu về một Mô hình dự báo dịch Covid-19 từ Vũ Hán

Chúng tôi trình bày và giải thích về một mô hình dự báo ngắn hạn và dài hạn (gọi tắt là...

Giải Nobel Hóa học 2020 vinh danh công nghệ chỉnh sửa gene

Giải Nobel Hóa học năm nay được trao cho thành tựu “viết lại bộ mã của sự sống” của hai nhà...

Giải Nobel Y học 2020 vinh danh thành tựu nghiên cứu virus viêm gan C

Giải Nobel Y học 2020 được trao cho Harvey J. Alter, Michael Houghton và Charles M. Rice. Ba nhà khoa học được trao giải vì...

BÀI MỚI NHẤT

VinBigdata đứng số 01 cuộc thi Global Wheat Detection, CVPPP 2020

Sau 2 tháng tranh tài, vượt qua 2245 đội thi hùng mạnh của thế giới, ngày 28/08/2020, Phòng Xử lý ảnh y...

Tìm hiểu về một Mô hình dự báo dịch Covid-19 từ Vũ Hán

Chúng tôi trình bày và giải thích về một mô hình dự báo ngắn hạn và dài hạn (gọi tắt là...

Giải Nobel Hóa học 2020 vinh danh công nghệ chỉnh sửa gene

Giải Nobel Hóa học năm nay được trao cho thành tựu “viết lại bộ mã của sự sống” của hai nhà...

Giải Nobel Y học 2020 vinh danh thành tựu nghiên cứu virus viêm gan C

Giải Nobel Y học 2020 được trao cho Harvey J. Alter, Michael Houghton và Charles M. Rice. Ba nhà khoa học được trao giải vì...