Hiện nay, Data Warehouse và Data Lake là hai mô hình phổ biến. Với hai cách lưu trữ dữ liệu này, doanh nghiệp sẽ lựa chọn chuẩn hóa dữ liệu hay lưu trữ toàn diện?
Data Warehouse – Mô hình chuẩn hóa dữ liệu để phục vụ phân tích ngay
Data Warehouse được xây dựng với mục tiêu rõ ràng: phục vụ báo cáo và phân tích kinh doanh. Dữ liệu trước khi đưa vào hệ thống đã được làm sạch, chuẩn hóa và tổ chức theo mô hình định sẵn, thường gắn với các chỉ số KPI, báo cáo tài chính, bán hàng hay vận hành.
Cơ chế vận hành của Data Warehouse xoay quanh việc chọn lọc dữ liệu cần thiết từ các hệ thống nguồn. Từ đó, mô hình chuẩn hóa cấu trúc và định nghĩa dữ liệu từ đầu và lưu trữ dữ liệu thô qua xử lý. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp nhanh chóng có số liệu nhất quán, dễ truy vấn và đáng tin cậy cho việc ra quyết định.
Data Lake – Mô hình lưu trữ toàn bộ dữ liệu để khai thác linh hoạt về sau
Ngược lại, Data Lake được xây dựng với triết lý lưu trữ trước, khai thác sau. Thay vì chỉ giữ lại dữ liệu đã được xử lý, Data Lake tiếp nhận gần như toàn bộ dữ liệu phát sinh – từ dữ liệu giao dịch, log hệ thống, file, hình ảnh đến dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc.
Cơ chế hoạt động của Data Lake tập trung vào lưu trữ dữ liệu ở trạng thái gố và chưa áp đặt cấu trúc ngay từ đầu. Data lake cho phép nhiều cách khai thác khác nhau tùy mục đích sử dụng, nhờ đó tạo ra không gian linh hoạt cho phân tích nâng cao, khoa học dữ liệu và các bài toán AI trong tương lai.
Data Warehouse và Data Lake khác nhau như thế nào?
1. Mục tiêu sử dụng
Data Warehouse hướng đến phân tích đã xác định trước, phục vụ nhu cầu báo cáo, theo dõi hiệu quả và kiểm soát vận hành. Trong khi đó, Data Lake phù hợp với các kịch bản chưa biết trước câu hỏi, nơi doanh nghiệp cần khám phá dữ liệu, thử nghiệm mô hình và tìm insight mới.
2. Cách thức tổ chức dữ liệu
Data Warehouse yêu cầu cấu trúc dữ liệu chặt chẽ, đồng nhất và được thiết kế ngay từ đầu. Điều này giúp đảm bảo tính nhất quán, nhưng cũng khiến hệ thống kém linh hoạt khi phát sinh nhu cầu mới. Data Lake chấp nhận dữ liệu ở nhiều định dạng khác nhau, cho phép doanh nghiệp lưu trữ toàn bộ dữ liệu mà không cần chuẩn hóa ngay. Tuy nhiên, nếu không có chiến lược quản trị rõ ràng, dữ liệu dễ trở nên khó kiểm soát và khó khai thác.
3. Đối tượng sử dụng
| Tiêu chí | Data Warehouse | Data Lake |
| Mục đích sử dụng | Phân tích và báo cáo | Lưu trữ và khai thác dữ liệu |
| Trạng thái dữ liệu | Đã xử lý và chuẩn hoá từ dữ liệu thô | Dữ liệu thô |
| Loại dữ liệu | Đa phần là dữ liệu có cấu trúc (tên, ngày tháng, số, điện thoại, địa chỉ,…) | Phù hợp cả ba loại dữ liệu: có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. |
| Khả năng mở rộng | Hạn chế khả năng mở rộng | Có khả năng mở rộng cao |
| Tính linh hoạt | Thấp | Cao |
Trên thực tế, không có mô hình nào tốt tuyệt đối. Data Warehouse và Data Lake chỉ thực sự phát huy giá trị khi phù hợp với mục tiêu và năng lực dữ liệu của doanh nghiệp.
- Nếu doanh nghiệp cần số liệu nhanh, ổn định, phục vụ vận hành và báo cáo: Data Warehouse là lựa chọn phù hợp.
- Nếu doanh nghiệp muốn khai thác dữ liệu sâu hơn, chuẩn bị cho AI và phân tích nâng cao: Data Lake là nền tảng cần thiết.
Vấn đề nảy sinh khi doanh nghiệp phải vận hành song song nhiều hệ thống, dữ liệu bị chia cắt, khó đồng bộ và khó mở rộng về sau.
Khi doanh nghiệp cần một nền tảng dữ liệu hợp nhất
Thay vì lựa chọn, nhiều doanh nghiệp hiện nay đang tìm đến nền tảng dữ liệu hợp nhất, cho phép vừa lưu trữ dữ liệu linh hoạt vừa phục vụ phân tích dữ liệu chuyên sâu, đồng thời giúp quản trị dữ liệu tập trung, giảm độ phức tạp vận hành.
FPT Data Platform trên FPT Data Suite được phát triển theo hướng này, giúp doanh nghiệp:
- Hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn trên một nền tảng duy nhất
- Khai thác dữ liệu linh hoạt cho cả báo cáo, phân tích và AI
- Giảm gánh nặng quản trị hạ tầng, chuẩn bị sẵn sàng cho mở rộng trong tương lai
Trải nghiệm FPT Data Suite để bắt đầu xây dựng nền tảng dữ liệu phù hợp: https://www.datasuite.vn/
