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 MỚI NHẤT

Giảm chiều dữ liệu để tăng hiệu quả của mô hình AI

Các tập dữ liệu đa chiều (high-dimensionality datasets) hiện là tài nguyên quý giúp tổ chức nghiên cứu giải quyết những vấn đề phức...

Dữ liệu tổng hợp: Tất cả những điều bạn nên biết

Synthetic Data (Dữ liệu tổng hợp) đang ngày càng được sử dụng phổ biến, bởi nó tiết kiệm chi phí sản xuất, đồng thời...

10 kho dữ liệu mở dành cho cộng đồng Xử lý ảnh y tế

Một trong những thử thách lớn nhất hiện nay đối với cộng đồng AI nói chung, Xử lý ảnh y tế nói riêng chính...

Giám đốc Khoa học VinBigdata chia sẻ cách khai thác dữ liệu trong kỷ nguyên số

Ngày 08/01/2021, GS. Vũ Hà Văn, Giám đốc Khoa học Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata đã có bài giảng đại chúng về...

BÀI ĐỌC NHIỀU

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 đẩy đưa ra...

Ảo hóa dữ liệu: bước đột phá của hồ dữ liệu

Khác với Kho dữ liệu (Data Warehouse) - nơi phát triển các lược đồ và phân cấp trước khi  lưu trữ dữ liệu, hồ...

Giáo sư Vũ Hà Văn được Hiệp hội Toán thống kê thế giới bầu chọn là Hội viên danh dự năm 2020

Với những cống hiến trong lý thuyết xác suất, đặc biệt là lý thuyết ma trận ngẫu nhiên, Giáo sư Vũ Hà Văn –...

Y học chính xác và căn bệnh ung thư

Theo BIS Research, tổng doanh thu toàn cầu của Y học chính xác được dự đoán sẽ tăng từ 43,59 tỷ USD lên mức...