Phương thức lưu trữ dữ liệu hiện đại: Data Lake vs Data Warehouse
Một khu lưu trữ dữ liệu hiện đại phải cung cấp nhiều phương pháp nhập và lưu trữ các dữ liệu khác nhau mà các doanh nghiệp tạo ra. Dữ liệu ngày nay đến với chúng ta một cách nhanh chóng qua nhiều hình thức khác nhau. Các dạng khác nhau này có thể bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc và nhiều người không nhận ra rằng kho dữ liệu (data warehouse) và hồ dữ liệu (data lake) xử lý dữ liệu khác nhau. Cùng OSAM tìm hiểu các loại dữ liệu khác nhau sau:
Dữ liệu có cấu trúc (Structured) – cơ sở dữ liệu truyền thống như cơ sở dữ liệu giao dịch cho hệ thống ERP hoặc CRM của bạn với các định nghĩa cột và bảng chính thức.
Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-Structured) – các tệp như XML hoặc JSON tự mô tả bằng các thẻ cho các phần tử và cấu trúc phân cấp.
Dữ liệu không cấu trúc (Unstructured) – hình ảnh, video, âm thanh và dữ liệu nhị phân khác.
Các thiết kế kho dữ liệu (data warehouse) truyền thống đã tồn tại trong nhiều thập kỷ trong khi khái niệm, hoặc ít nhất là thuật ngữ về hồ dữ liệu (data lake) là một cấu trúc mới hơn một chút. Mỗi người trong số này có một vị trí trong tài sản dữ liệu của tổ chức bạn.
Như chúng ta có thể thấy ở trên, các nguồn dữ liệu có thể rất đa dạng và có các cách biểu thị dữ liệu khác nhau, điều này có thể dẫn đến thông tin khác nhau. Ngoài ra, sự đa dạng của các lược đồ và cấu trúc trong các nguồn dữ liệu khiến việc thu thập thông tin tổng hợp trở nên khó khăn khi tất cả các hệ thống con của doanh nghiệp đều yêu cầu một ảnh chụp nhanh đầy đủ về dữ liệu. Nói chung, đây là lý do chính cho sự xuất hiện của các giải pháp kho dữ liệu.
Data Warehouse là một thiết kế chính thức, thường dựa trên các hướng dẫn thiết kế triển khai cho quy trình ETL Extract-Transform-Load (Trích xuất-Biến đổi-Tải) chính thức để sử dụng các tập dữ liệu thô, có cấu trúc và tải chúng vào một mô hình được thiết kế để báo cáo. Kho dữ liệu được xây dựng trên cơ sở dữ liệu quan hệ như Azure Synapse, trước đây là Microsoft SQL Server. Azure Synapse được thiết kế để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc thành các bảng với các hàng và cột truyền thống nhưng có khả năng lưu trữ dữ liệu bán cấu trúc như XML và JSON.
Một hồ dữ liệu lật tẩy khái niệm ETL trên đầu của nó và thực hiện một quy trình ELT (Extract-Load-Transform). Việc chuyển dữ liệu vào data lake về cơ bản chỉ là ném mọi thứ bạn nghĩ có thể có giá trị tại một thời điểm nào đó vào một vùng lưu trữ lớn bất kể kiểu dữ liệu hoặc cấu trúc. Các hồ dữ liệu có thể lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc.
Ý nghĩ đằng sau một hồ dữ liệu là bạn muốn sử dụng tất cả dữ liệu và sẽ sắp xếp thông qua nó vào thời điểm sau đó trong khi kho dữ liệu yêu cầu xác định giá trị trả trước với khoản đầu tư đáng kể vào việc phát triển quá trình nhập. Do khoản đầu tư lớn, trả trước thường được yêu cầu để phát triển kho dữ liệu, nếu sau đó được xác định rằng bạn cần dữ liệu mà ban đầu không được đưa vào, thì sẽ có nguy cơ dữ liệu nguồn không còn khả dụng và có khả năng biến mất vĩnh viễn.
Hồ dữ liệu – Data Lake
Mục đích: undetermined và in-use
Mục đích của các phần dữ liệu riêng lẻ trong một hồ dữ liệu không cố định. Dữ liệu thô chảy vào hồ dữ liệu, đôi khi có lưu ý đến mục đích sử dụng cụ thể trong tương lai và đôi khi chỉ cần lưu trữ nó. Điều này có nghĩa là các hồ dữ liệu có ít tổ chức hơn và ít lọc dữ liệu hơn so với đối tác của chúng.
Dữ liệu đã xử lý là dữ liệu thô đã được đưa vào một mục đích sử dụng cụ thể. Vì kho dữ liệu chỉ chứa dữ liệu được xử lý, nên tất cả dữ liệu trong kho dữ liệu đã được sử dụng cho một mục đích cụ thể trong tổ chức. Điều này có nghĩa là không gian lưu trữ không bị lãng phí đối với dữ liệu có thể không bao giờ được sử dụng.
Khả năng tiếp cận
Khả năng truy cập và dễ sử dụng đề cập đến việc sử dụng kho dữ liệu nói chung, không phải dữ liệu bên trong chúng. Kiến trúc hồ dữ liệu không có cấu trúc và do đó dễ truy cập và dễ thay đổi. Ngoài ra, bất kỳ thay đổi nào được thực hiện đối với dữ liệu có thể được thực hiện nhanh chóng vì các hồ dữ liệu có rất ít hạn chế.
Các kho dữ liệu, theo thiết kế, có cấu trúc hơn. Một lợi ích chính của kiến trúc kho dữ liệu là việc xử lý và cấu trúc dữ liệu làm cho dữ liệu tự giải mã dễ dàng hơn, những hạn chế của cấu trúc làm cho kho dữ liệu khó thao tác và tốn kém.
Lợi ích của cả hai: Kho dữ liệu và hồ dữ liệu
Các hồ dữ liệu là một cách hiệu quả về chi phí để lưu trữ một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn. Việc cho phép dữ liệu thuộc bất kỳ cấu trúc nào sẽ giảm chi phí vì dữ liệu linh hoạt hơn và có thể mở rộng vì dữ liệu không cần phải phù hợp với một mẫu cụ thể. Tuy nhiên, dữ liệu có cấu trúc dễ phân tích hơn vì nó sạch hơn và có một lược đồ thống nhất để truy vấn. Bằng cách giới hạn dữ liệu trong một lược đồ, kho dữ liệu rất hiệu quả để phân tích dữ liệu lịch sử cho các quyết định dữ liệu cụ thể. Cả một kho dữ liệu thích hợp và một hồ dữ liệu đều rất quan trọng đối với sự thành công trong tương lai của tổ chức bạn và thuộc về bất động sản dữ liệu hiện đại của bạn.
Thiết lập phương thức lưu trữ dữ liệu
Thiết lập một phương thức lưu trữ dữ liệu hiện đại là một bước cơ bản để hướng tới chuyển đổi kỹ thuật số. Một kho dữ liệu hiện đại cho phép hiểu rõ và ra quyết định kịp thời trên tất cả dữ liệu của bạn và đặt nền tảng cho AI. Tài sản dữ liệu là tất cả dữ liệu mà một tổ chức sở hữu. Khi bạn di chuyển dữ liệu này lên đám mây hoặc hiện đại hóa môi trường tại chỗ, bạn có thể có được những hiểu biết quan trọng để thúc đẩy sự đổi mới.
Xây dựng kho dữ liệu, hiện đại hóa dữ liệu cùng OSAM
Việc xây dựng một kho dữ liệu có thể rất tốn kém và tốn thời gian để xem xét đúng các hệ thống nguồn của bạn, thiết kế mô hình dữ liệu và tạo ETL cần thiết để xử lý nó. Hãy để OSAM giúp bạn trên hành trình số hóa doanh nghiệp, hiện đại hóa dữ liệu với kho dữ liệu và hồ dữ liệu. OSAM hiện đang là đối tác tư vấn cao cấp hàng đầu của AWS tại Việt Nam, chúng tôi sẽ giúp bạn giải đáp những thắc mắc, tư vấn về lưu trữ và sử dụng dữ liệu của bạn trên cloud phù hợp, cùng bạn từng bước hiện đại hóa doanh nghiệp thời kỳ 4.0.
