Trước sự bùng nổ của Big Data, các mô hình lưu trữ truyền thống dần bộc lộ hạn chế, nhường chỗ cho những kiến trúc dữ liệu linh hoạt hơn như Data Lake hay Data Lakehouse. Việc hiểu rõ sự khác nhau giữa các mô hình này là nền tảng để doanh nghiệp xây dựng chiến lược dữ liệu hiệu quả và bền vững.
Tổng quan các mô hình lưu trữ dữ liệu
1.Data Warehouse – Nền tảng dữ liệu cho báo cáo và BI truyền thống
Khái niệm Data Warehouse
Data Warehouse là hệ thống lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, được làm sạch và chuẩn hóa trước khi đưa vào hệ thống. Mô hình này được thiết kế để phục vụ phân tích, báo cáo và BI.
Dữ liệu được trích xuất từ các hệ thống nguồn (ERP, CRM, POS…), sau đó trải qua quá trình ETL (Extract – Transform – Load) trước khi lưu trữ. Chỉ những dữ liệu đã được định nghĩa rõ ràng mới được đưa vào kho dữ liệu.
Ưu điểm của Data Warehouse
- Dữ liệu nhất quán, dễ phân tích
- Phù hợp với báo cáo quản trị, KPI
- Hiệu suất truy vấn cao
Hạn chế của Data Warehouse
- Kém linh hoạt khi dữ liệu thay đổi
- Khó xử lý dữ liệu phi cấu trúc
- Chi phí mở rộng lớn khi dữ liệu tăng nhanh
2.Data Lake – Kho dữ liệu thô cho kỷ nguyên Big Data
Khái niệm Data Lake
Data Lake là mô hình lưu trữ dữ liệu ở dạng nguyên bản, cho phép lưu mọi loại dữ liệu: có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc.
Khác với Data Warehouse, Data Lake sử dụng mô hình schema-on-read: dữ liệu được lưu trước, định nghĩa cấu trúc sau, tùy theo mục đích khai thác.
Ưu điểm của Data Lake
- Lưu trữ linh hoạt, chi phí thấp
- Phù hợp cho Big Data, AI, Machine Learning
- Dễ mở rộng khi dữ liệu tăng trưởng nhanh
Hạn chế của Data Lake
- Dễ trở thành “data swamp” nếu thiếu quản trị
- Khó khai thác cho công cụ BI truyền thống
- Đòi hỏi năng lực dữ liệu cao
3. Data Lakehouse – Kiến trúc dữ liệu lai thế hệ mới
Khái niệm Data Lakehouse
Data Lakehouse kết hợp ưu điểm của Data Lake và Data Warehouse, cho phép lưu dữ liệu thô nhưng vẫn đảm bảo khả năng phân tích, truy vấn và quản trị như kho dữ liệu truyền thống.
Dữ liệu được lưu tập trung trên nền tảng Lake, đồng thời áp dụng các lớp quản trị, metadata, indexing và transaction để phục vụ phân tích BI và AI trên cùng một hệ thống.
Giá trị mang lại
- Một nền tảng cho cả BI và AI
- Giảm chi phí vận hành hệ thống song song
- Linh hoạt nhưng vẫn đảm bảo kiểm soát dữ liệu
- Độ phức tạp trong quản trị dữ liệu – Bài toán thực tế của doanh nghiệp
Khi dữ liệu ngày càng đa dạng và phát sinh liên tục, việc vận hành nhiều hệ thống lưu trữ song song khiến doanh nghiệp đối mặt với:
- Chi phí hạ tầng tăng cao
- Dữ liệu phân mảnh, thiếu “single source of truth”
- Khó đưa dữ liệu vào quyết định nhanh
- Phụ thuộc nhiều vào đội ngũ kỹ thuật
Doanh nghiệp không chỉ cần nơi lưu trữ dữ liệu, mà cần một nền tảng dữ liệu thống nhất, dễ quản trị và dễ khai thác.
FPT Data Platform trên FPT Data Suite – Nền tảng dữ liệu toàn diện cho doanh nghiệp
FPT Data Platform trên FPT Data Suite được thiết kế theo tư duy Lakehouse hiện đại, giúp doanh nghiệp:
- Lưu trữ linh hoạt mọi loại dữ liệu
- Chuẩn hóa, quản trị và bảo mật dữ liệu tập trung
- Phục vụ đồng thời BI, phân tích nâng cao và AI
- Đưa dữ liệu vào vận hành thực tế, không chỉ lưu trữ
Thay vì phải lựa chọn giữa Data Lake hay Data Warehouse, doanh nghiệp có thể hợp nhất dữ liệu trên một nền tảng duy nhất, giảm độ phức tạp và tăng tốc ra quyết định.
Trải nghiệm FPT Data Platform trên FPT Data Suite: https://www.datasuite.vn/
