Data Lake là gì?
Data Lake là một kho lưu trữ tập trung, cho phép chứa khối lượng dữ liệu rất lớn với nhiều định dạng khác nhau. Bạn có thể lưu dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc hoàn toàn không có cấu trúc trong cùng một hệ thống.
Khác với các mô hình dữ liệu truyền thống, data lake không yêu cầu chuẩn hóa hay xử lý trước. Dữ liệu được đưa vào ngay khi phát sinh, có thể đến từ nhiều nguồn, và tùy hệ thống mà bạn có thể thiết lập quy trình nhập dữ liệu theo thời gian thực.
Doanh nghiệp thường dùng data lake để lưu trữ dữ liệu phục vụ phân tích trong tương lai hoặc phân tích trực tiếp theo thời gian thực. Một số công cụ phân tích phổ biến là Google BigQuery, Amazon Athena hay Apache Spark.
Kiến trúc của Data Lake
Data lake có thể được triển khai bằng nhiều công nghệ khác nhau, nhưng luôn tuân theo ba nguyên tắc quan trọng:
• Nhận mọi loại dữ liệu
Data lake tiếp nhận dữ liệu từ nhiều nguồn: dữ liệu thô, dữ liệu đã xử lý, dữ liệu có cấu trúc hoặc không cấu trúc.
• Lưu trữ dữ liệu ở dạng nguyên bản
Dữ liệu được lưu giữ đúng như trạng thái ban đầu, chỉ xử lý tối thiểu khi nhập vào.
• Chuyển đổi khi cần thiết
Dữ liệu sẽ được định dạng hoặc xử lý theo yêu cầu truy vấn hoặc mục đích phân tích cụ thể.
Phần lớn dữ liệu trong data lake là dữ liệu không cấu trúc, nhưng hệ thống vẫn cho phép truy vấn linh hoạt và phân tích theo nhu cầu.
Để khai thác hiệu quả data lake, bạn cần bảo đảm một số khả năng sau:
Phân tích Data Lake
Phân tích dựa trên data lake giúp bạn tạo insight nhanh từ dữ liệu lớn mà không cần xây dựng hệ thống xử lý phức tạp trước đó.
Một số hình thức phân tích phổ biến gồm:
So sánh Data Warehouse và Data Lake
Data Warehouse là kho dữ liệu phục vụ phân tích kinh doanh, dữ liệu phải được thiết kế lược đồ từ trước rồi mới lưu trữ. Nó phù hợp với dữ liệu có cấu trúc và yêu cầu báo cáo thường xuyên.
Trong khi đó, Data Lake lưu trữ nhiều loại dữ liệu hơn, bao gồm dữ liệu phi cấu trúc từ log hệ thống, thiết bị IoT hay mạng xã hội. Dữ liệu trong data lake đa dạng và thường thô, phù hợp với các nhà khoa học dữ liệu hoặc chuyên gia phân tích.
Ứng dụng của Data Lake
Quản trị và bảo vệ dữ liệu
Vì chứa nhiều loại dữ liệu (bao gồm dữ liệu nhạy cảm), data lake cần được quản trị chặt chẽ. Các công cụ quản trị hiện đại cho phép kiểm soát truy cập, phân loại dữ liệu và thiết lập chính sách lưu trữ.
Lưu trữ nhiều phiên bản dữ liệu
Data lake có chi phí lưu trữ thấp và khả năng mở rộng tốt nên rất phù hợp để lưu cả dữ liệu thô lẫn dữ liệu đã xử lý. Điều này phục vụ:
Ngày trước, lưu trữ nhiều phiên bản dữ liệu rất tốn kém, nhưng với data lake hiện đại thì hoàn toàn khả thi.
Thiết lập chính sách lưu trữ
Do nhiều chuẩn tuân thủ như GDPR, CCPA, APP, dữ liệu không thể giữ mãi. Data lake hỗ trợ phân loại dữ liệu theo thời gian lưu trữ và giúp xóa đúng phần dữ liệu khi cần thiết.
Lợi ích của Data Lake
Data lake giúp doanh nghiệp khai thác nhiều nguồn dữ liệu đa dạng hơn, quyết định nhanh hơn và hỗ trợ các nhóm làm việc linh hoạt hơn.
Một số giá trị nổi bật:
Cải thiện trải nghiệm khách hàng
Kết hợp dữ liệu CRM, mạng xã hội, lịch sử mua hàng… để xác định nhóm khách hàng sinh lời cao, lý do khách rời đi và tạo chiến dịch marketing hiệu quả hơn.
Hỗ trợ đổi mới và R&D
Nhóm nghiên cứu có thể kiểm tra giả thuyết, đánh giá lựa chọn vật liệu, nghiên cứu gene, hoặc phân tích mức độ hài lòng của khách hàng dựa trên nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.
Tăng hiệu quả vận hành
Với dữ liệu IoT thu thập theo thời gian thực, doanh nghiệp có thể phân tích quy trình sản xuất, giảm chi phí và nâng cao chất lượng.