Data Lakehouse Là Gì? Data Warehouse vs. Data Lake vs. Data Lakehouse: Tổng Quan 3 Mô Hình Lưu Trữ Dữ Liệu Đám Mây Để AI Thành Công

Trước nhu cầu chuyển đổi số ngày càng tăng, các nhà lãnh đạo đang ngày càng áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning. Tuy nhiên, khoảng cách giữa tiềm năng của AI và thành công thực tế đã bộc lộ những vấn đề căn bản trong quản lý dữ liệu. Để AI tiến xa hơn, cần quay lại điều cốt lõi: dữ liệu. Thuật toán và sức mạnh tính toán quan trọng, nhưng thành công của AI dựa trên nền tảng quản lý dữ liệu, quản trị (governance) và điều phối (orchestration) phù hợp. May mắn thay, sự phát triển của các nền tảng dữ liệu — đặc biệt là data lakehouse — đang giúp doanh nghiệp giải quyết các hệ sinh thái dữ liệu ngày càng phức tạp, dù vẫn có những điểm cần lưu ý.

Data Warehouse, Data Lake và Data Lake House được sử dụng rộng rãi như những mô hình chính cho lưu trữ big data. Mỗi mô hình có những đặc điểm riêng, mang đến nhiều lựa chọn đa dạng tùy theo nhu cầu kinh doanh. Bài viết này trình bày Data Warehouse, Data Lake và Data Lake House — so sánh giữa 3 mô hình lưu trữ dữ liệu đám mây này.

1. Data Warehouse

1.1. Data Warehouse Là Gì

Data warehouse là một kho lưu trữ dữ liệu tập trung dùng để lưu trữ hợp nhất khối lượng lớn thông tin từ nhiều nguồn khác nhau trong tổ chức. Nó đại diện cho một nguồn "sự thật dữ liệu" duy nhất trong toàn tổ chức, đóng vai trò là thành phần cốt lõi cho báo cáo và phân tích kinh doanh.

Thông thường, data warehouse kết hợp các tập dữ liệu quan hệ (relational) từ nhiều nguồn — như dữ liệu ứng dụng, dữ liệu kinh doanh và dữ liệu giao dịch — và lưu trữ dữ liệu lịch sử. Nó trích xuất dữ liệu, biến đổi và làm sạch dữ liệu trước khi nạp vào hệ thống warehouse, đóng vai trò là nguồn dữ liệu duy nhất đáng tin cậy. Các tổ chức đầu tư vào data warehouse vì chúng có thể nhanh chóng cung cấp thông tin chi tiết về kinh doanh trên toàn tổ chức.

Bằng cách sử dụng data warehouse, các nhà phân tích kinh doanh, kỹ sư dữ liệu và người ra quyết định có thể truy cập dữ liệu thông qua các công cụ BI, SQL client và các ứng dụng phân tích không chuyên sâu khác (ngoài data science).

1.2. Lợi Ích Của Data Warehouse

Việc triển khai data warehouse mang lại cho tổ chức những lợi ích đáng kể. Các lợi ích này được trình bày dưới đây.

• Cải thiện tính chuẩn hóa, chất lượng và nhất quán của dữ liệu: Các tổ chức tạo ra dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu bán hàng, dữ liệu người dùng và dữ liệu giao dịch. Data warehouse hợp nhất dữ liệu doanh nghiệp và chuyển đổi thành định dạng nhất quán, chuẩn hóa, đóng vai trò là nguồn thông tin duy nhất, giúp tổ chức có được dữ liệu đáng tin cậy phù hợp với nhu cầu kinh doanh.
• Cung cấp business intelligence được tăng cường: Data warehouse thu hẹp khoảng cách giữa khối lượng lớn dữ liệu thô được thu thập tự động trong vận hành hằng ngày và dữ liệu đã được chọn lọc để mang lại thông tin chi tiết. Nó đóng vai trò nền tảng cho việc lưu trữ dữ liệu của tổ chức, trả lời các câu hỏi dữ liệu phức tạp và cho phép đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu.
• Nâng cao năng lực và tốc độ cho các workload phân tích dữ liệu và business intelligence: Data warehouse giúp giảm thời gian cần thiết cho việc chuẩn bị và phân tích dữ liệu. Vì dữ liệu bên trong nhất quán và chính xác, nó dễ dàng kết nối với các công cụ phân tích dữ liệu và BI. Nó cũng giảm thời gian cần cho việc thu thập dữ liệu, giúp các đội ngũ sử dụng dữ liệu cho báo cáo, dashboard và các nhu cầu phân tích khác.
• Cải thiện quy trình ra quyết định tổng thể: Data warehouse cải thiện việc ra quyết định bằng cách cung cấp một kho lưu trữ duy nhất cho dữ liệu hiện tại và lịch sử. Bằng cách chuyển đổi dữ liệu bên trong thành những thông tin chi tiết chính xác, người ra quyết định có thể đánh giá rủi ro, hiểu nhu cầu khách hàng và cải thiện sản phẩm, dịch vụ.

Ví dụ, Walgreens đã di chuyển dữ liệu quản lý tồn kho sang Azure Synapse, giúp các nhà phân tích chuỗi cung ứng có thể truy vấn và trực quan hóa dữ liệu bằng các công cụ như Microsoft Power BI. Việc chuyển sang cloud data warehouse cũng rút ngắn thời gian có được thông tin chi tiết — báo cáo của ngày hôm trước có thể sử dụng ngay đầu ngày làm việc thay vì mất nhiều giờ.

1.3. Thách Thức Của Data Warehouse

Data warehouse mang lại khả năng phân tích hiệu suất cao, có thể mở rộng cho doanh nghiệp, nhưng đi kèm với đó là những thách thức riêng, được trình bày dưới đây.

Thiếu tính linh hoạt về dữ liệu: Data warehouse hiệu quả với dữ liệu có cấu trúc, nhưng chỉ có khả năng hạn chế đối với các định dạng dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc như phân tích log, streaming hay dữ liệu mạng xã hội. Do đó, khó có thể khuyến nghị data warehouse cho các use case machine learning hoặc AI.

Chi phí triển khai và bảo trì cao: Việc triển khai và bảo trì data warehouse có thể tốn kém đáng kể. Theo Cooladata, chi phí hàng năm cho một data warehouse nội bộ có khả năng xử lý 1 terabyte lưu trữ và 100.000 truy vấn mỗi tháng được ước tính vào khoảng 468.000 USD. Ngoài ra, vì data warehouse thường cần được bảo trì liên tục theo thời gian thay vì tĩnh, các chi phí bổ sung có thể phát sinh.

2. Data Lake

2.1. Data Lake Là Gì

Hãy cùng giải thích ngắn gọn data lake là gì. Data lake lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc ở dạng thô, nguyên bản, chưa qua định dạng, trong một kho lưu trữ tập trung và có tính linh hoạt cao. Điều này trái ngược với data warehouse, vốn lưu trữ dữ liệu quan hệ đã được "làm sạch" — thay vào đó, data lake sử dụng kiến trúc phẳng (flat) và object storage để giữ dữ liệu ở dạng thô. Data lake nổi bật về tính linh hoạt, độ bền và hiệu quả chi phí, giúp tổ chức có được những thông tin chi tiết nâng cao từ dữ liệu phi cấu trúc mà data warehouse gặp khó khăn.

Một đặc điểm nổi bật của data lake là schema và dữ liệu không được định nghĩa trước tại thời điểm thu thập. Thay vào đó, dữ liệu được trích xuất, nạp và biến đổi (ELT) cho mục đích phân tích. Điều này cho phép sử dụng các công cụ phù hợp với nhiều loại dữ liệu khác nhau — như thiết bị IoT, mạng xã hội và dữ liệu streaming — hỗ trợ machine learning và phân tích dự đoán.

2.2. Lợi Ích Của Data Lake

Data lake có thể lưu trữ cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, mang lại một số lợi ích.

• Hợp nhất dữ liệu: Vì data lake có thể lưu trữ cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, nên không cần lưu trữ từng định dạng dữ liệu ở các môi trường riêng biệt. Data lake cung cấp một kho lưu trữ trung tâm để lưu toàn bộ dữ liệu của tổ chức tại một nơi.
• Tính linh hoạt của dữ liệu: Lợi thế lớn nhất của data lake là tính linh hoạt. Không cần schema được định nghĩa trước, và dữ liệu có thể được lưu trữ ở bất kỳ định dạng hoặc phương tiện nào. Việc giữ dữ liệu ở định dạng gốc giúp tổ chức phân tích được nhiều dữ liệu hơn và thích ứng với các use case dữ liệu trong tương lai.
• Giảm chi phí: Data lake tiết kiệm chi phí hơn so với data warehouse truyền thống. Nó thường được thiết kế để lưu trữ dữ liệu trên phần cứng phổ thông chi phí thấp (như Amazon S3 standard object storage), với chi phí lưu trữ thường được tối ưu để có mức chi phí trên mỗi GB thấp hơn.

Hỗ trợ nhiều use case data science và machine learning: Vì dữ liệu trong data lake được giữ ở định dạng mở, thô, nên dễ dàng áp dụng nhiều thuật toán machine learning và deep learning khác nhau để thu được những thông tin chi tiết có ý nghĩa.

2.3. Thách Thức Của Data Lake

Data lake mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng đi kèm với những thách thức được trình bày dưới đây.

• Giảm hiệu suất trong các use case business intelligence và phân tích dữ liệu: Nếu không được quản lý đúng cách, data lake có thể trở nên thiếu tổ chức, gây khó khăn cho việc tích hợp với các công cụ BI hoặc phân tích. Việc thiếu cấu trúc dữ liệu nhất quán và hỗ trợ ACID transaction cũng có thể khiến hiệu suất truy vấn không được tối ưu khi cần cho các use case báo cáo hoặc phân tích.
• Thiếu độ tin cậy và bảo mật của dữ liệu: Vì data lake thiếu tính nhất quán của dữ liệu, việc cải thiện độ tin cậy và bảo mật dữ liệu trở nên khó khăn hơn. Vì data lake có thể chứa bất kỳ định dạng dữ liệu nào, việc triển khai các chính sách bảo mật và quản trị dữ liệu phù hợp cho dữ liệu nhạy cảm có thể gặp khó khăn.

3. Data Lakehouse Là Gì: Cách Tiếp Cận Kết Hợp

3.1. Data Lakehouse Là Gì

Data lakehouse là một kiến trúc lưu trữ big data mới, kết hợp những đặc điểm tốt nhất của data warehouse và data lake. Cách tiếp cận này giúp data lakehouse mang lại khả năng machine learning, business intelligence và streaming hàng đầu, quản lý hiệu quả dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc trong cùng một kho lưu trữ duy nhất.

Thông thường, data lakehouse ban đầu được triển khai như một data lake chứa tất cả các loại dữ liệu. Sau đó, dữ liệu được chuyển đổi sang định dạng Delta Lake, và Delta Lake — một storage layer mã nguồn mở — cho phép xử lý ACID transaction trên nền data lake.

3.2. Lợi Ích Của Data Lakehouse

Kiến trúc data lakehouse kết hợp cấu trúc dữ liệu và khả năng quản lý của data warehouse với khả năng lưu trữ chi phí thấp và tính linh hoạt của data lake. Lợi ích của việc triển khai này rất lớn, bao gồm những điều sau.

• Giảm dư thừa dữ liệu: Data lakehouse giảm trùng lặp dữ liệu bằng cách cung cấp một nền tảng lưu trữ dữ liệu đa năng, duy nhất, đáp ứng mọi nhu cầu dữ liệu kinh doanh. Trong khi data warehouse và data lake đều có những ưu điểm riêng, hầu hết doanh nghiệp lựa chọn giải pháp lai (hybrid) — tuy nhiên cách tiếp cận này có thể dẫn đến trùng lặp dữ liệu và phát sinh chi phí.
• Hiệu quả chi phí: Data lakehouse triển khai khả năng lưu trữ hiệu quả chi phí của data lake bằng cách sử dụng các tùy chọn object storage chi phí thấp. Nó cũng giảm chi phí và thời gian duy trì nhiều hệ thống lưu trữ dữ liệu bằng cách cung cấp một giải pháp duy nhất.
• Hỗ trợ nhiều loại workload: Data lakehouse cung cấp quyền truy cập trực tiếp vào các công cụ business intelligence được sử dụng rộng rãi nhất (Tableau, Power BI), cho phép phân tích nâng cao. Ngoài ra, vì data lakehouse sử dụng các định dạng dữ liệu mở (như Parquet) cùng API và thư viện machine learning như Python/R, các data scientist và kỹ sư machine learning có thể dễ dàng làm việc với dữ liệu.
• Dễ dàng quản lý phiên bản, quản trị và bảo mật dữ liệu: Kiến trúc data lakehouse tăng cường tính toàn vẹn của schema và dữ liệu, giúp việc triển khai các cơ chế bảo mật và quản trị dữ liệu chặt chẽ trở nên dễ dàng hơn.

3.3. Thách Thức Của Data Lakehouse

Thách thức chính của data lakehouse là đây vẫn là một công nghệ tương đối mới và chưa hoàn thiện. Do đó, chưa rõ liệu tiềm năng của nó có thực sự được hiện thực hóa hay không. Có thể mất vài năm để data lakehouse cạnh tranh được với các giải pháp lưu trữ big data đã trưởng thành. Tuy nhiên, với tốc độ đổi mới hiện nay, rất khó để dự đoán liệu một giải pháp lưu trữ dữ liệu mới có vượt qua nó hay không.

3.4. Data Lakehouse Và Các Công Cụ AI

Data lakehouse không chỉ mang lại trật tự cho hệ sinh thái dữ liệu đôi khi hỗn loạn do các khoản đầu tư mua lại và xây dựng, mà còn giúp các doanh nghiệp này sẵn sàng tận dụng các công cụ phân tích AI trong tương lai. Ví dụ, Power BI có tính năng Q&A, và khi Microsoft tích hợp OpenAI công nghệ vào phần mềm của mình, hiệu suất của tính năng này có thể được cải thiện đáng kể. Các doanh nghiệp đã hợp nhất dữ liệu ngay từ bây giờ có thể tận dụng những tiến bộ công nghệ này, có khả năng tạo lợi thế trước các đối thủ chưa làm điều tương tự.

Lưu ý quan trọng: Để sử dụng AI hiệu quả, bạn cần có dữ liệu nền tảng sạch. Khi lập kế hoạch, hãy cân nhắc đầu tư vào nền tảng dữ liệu trước khi tiến tới AI, và tham khảo bài phỏng vấn với CTO Andy Scott và CIO John Manzanares.

4. Data Warehouse vs. Data Lake vs. Data Lakehouse: Tổng Quan

Data warehouse là công nghệ lưu trữ big data lâu đời nhất, với lịch sử phát triển lâu dài trong các ứng dụng business intelligence, báo cáo và phân tích. Tuy nhiên, nó đi kèm với những thách thức — cụ thể là chi phí cao và khó khăn trong việc xử lý sự đa dạng của dữ liệu streaming và phi cấu trúc.

Data lake xuất hiện để hỗ trợ các workload machine learning và data science, xử lý dữ liệu thô ở nhiều định dạng khác nhau trên hạ tầng lưu trữ chi phí thấp. Trong khi data lake xử lý dữ liệu phi cấu trúc hiệu quả, việc thiếu khả năng ACID transaction như data warehouse khiến việc đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy của dữ liệu trở nên khó khăn.

Data lakehouse là kiến trúc lưu trữ dữ liệu mới nhất, kết hợp hiệu quả chi phí và tính linh hoạt của data lake với độ tin cậy và tính nhất quán của data warehouse.

Bảng dưới đây tóm tắt sự khác biệt giữa data warehouse, data lake và data lakehouse.

Cuộc tranh luận "data lakehouse vs. data warehouse vs. data lake" vẫn tiếp diễn, và lựa chọn cuối cùng về kiến trúc lưu trữ big data phụ thuộc vào loại dữ liệu bạn xử lý, nguồn dữ liệu và cách các bên liên quan sử dụng dữ liệu đó. Data lakehouse kết hợp ưu điểm của cả data warehouse và data lake, và không nên xem nhẹ các công nghệ lưu trữ dữ liệu hiện có.

5. Data Warehouse vs. Data Lake vs. Data Lakehouse: Lựa Chọn Tốt Nhất Cho Doanh Nghiệp

Trong ba lựa chọn data lakehouse, data warehouse và data lake, đâu là lựa chọn tốt nhất?

Xây dựng data lakehouse từ đầu có thể phức tạp. Bạn sẽ thường sử dụng một nền tảng được xây dựng để hỗ trợ kiến trúc data lakehouse mở. Do đó, điều quan trọng là phải nghiên cứu kỹ các khả năng và cách triển khai khác nhau của từng nền tảng trước khi cân nhắc mua.

Data warehouse là lựa chọn phù hợp cho các doanh nghiệp tìm kiếm một giải pháp dữ liệu có cấu trúc, đã trưởng thành, tập trung vào các use case business intelligence và phân tích dữ liệu. Trong khi đó, data lake phù hợp với các tổ chức tìm kiếm một giải pháp big data linh hoạt, chi phí thấp để thúc đẩy các workload machine learning và data science trên dữ liệu phi cấu trúc.

Nếu cả cách tiếp cận data warehouse lẫn data lake đều không đáp ứng được yêu cầu dữ liệu của doanh nghiệp bạn, hoặc nếu bạn đang tìm cách triển khai cả workload phân tích nâng cao lẫn machine learning trên dữ liệu của mình, thì data lakehouse là một lựa chọn hợp lý.

6. FAQ

7. Kết Luận

Bài viết này so sánh Data Warehouse, Data Lake và Data Lakehouse, cùng bức tranh phức tạp của quản lý dữ liệu. Data warehouse nổi bật về phân tích dữ liệu có cấu trúc, data lake mang lại tính linh hoạt cho dữ liệu đa dạng — còn data lakehouse khéo léo kết hợp cả hai thế mạnh này. Bằng cách tích hợp khả năng transaction với schema nghiêm ngặt, data lakehouse cung cấp giải pháp thống nhất, thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Việc chọn kiến trúc nào phụ thuộc vào nhu cầu tổ chức, yêu cầu mở rộng, sự cân bằng giữa hai loại dữ liệu, cùng ưu nhược điểm tương ứng. Data lakehouse ngày càng là giải pháp hấp dẫn cho doanh nghiệp giải quyết sự phức tạp của hệ sinh thái dữ liệu hiện đại.

Miichisoft là công ty công nghệ với đội ngũ nhà phát triển trình độ cao, đã hỗ trợ nhiều doanh nghiệp Nhật Bản giải quyết hiệu quả các thách thức trong kinh doanh. Chúng tôi có kinh nghiệm phong phú trong việc phát triển giải pháp ứng dụng công nghệ Data Warehouse, Data Lake và Data Lakehouse. Nếu bạn đang gặp vấn đề liên quan đến dữ liệu kinh doanh, hãy sử dụng dịch vụ tư vấn miễn phí của Miichisoft.