Data Lake là gì? Những lợi ích khi sử dụng Data Lake

Data Lake là gì?

Data Lake là một thuật ngữ được đưa ra vào năm 2011 bởi Pentaho CTO James Dixon. Là một kho lưu trữ trung tâm lớn ở dạng tự nhiên, cho phép bạn có thể lưu trữ tất cả các dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc ở bất kỳ quy mô nào. Vì Data Lake không yêu cầu upfront work nào trên dữ liệu, nên bạn chỉ cần tích hợp và lưu dữ liệu ở nguyên trạng mà không cần phải biến đổi, phân loại cấu trúc dữ liệu đó.

Các tập đoàn, tổ chức thường sử dụng Data Lake để lưu trữ các dữ liệu phục vụ công việc phân tích trong tương lai hay thời gian thực. Việc này thường yêu cầu sử dụng các công cụ và khuôn khổ phân tích như: Amazon Athena, Google BigQuery, Apache Spark,...

Data lake có kiến trúc như thế nào?

Ngoài câu hỏi: “Data Lake là gì?”, kiến trúc của hệ thống này cũng được nhiều người tìm hiểu. Một Data lake có nhiều kiểu kiến trúc vật lý vì có thể được thực hiện bằng nhiều công nghệ khác nhau. Tuy nhiên, có thể phân biệt data lake với các phương pháp lưu trữ khác nhờ:

• Dữ liệu được chấp nhận: Gồm có các dữ liệu được nhập và lưu trữ từ nhiều nguồn: dữ liệu có cấu trúc, không cấu trúc, thô, đã xử lý.
• Dữ liệu lưu trữ ở dạng gốc: Sau khi nhận vào từ nguồn, dữ liệu sẽ được lưu trữ mà không bị chuyển đổi hay được xử lý tối thiểu.
• Dữ liệu chuyển đổi theo yêu cầu: dữ liệu được chuyển đổi theo các yêu cầu truy vấn và phân tích đang thực hiện.

Phần lớn các dữ liệu trong Data lake thiết kế không cấu trúc và trả lời câu hỏi cụ thể. Bất kể chọn cách triển khai nào, các khả năng vẫn duy trì hoạt động và sử dụng tốt dữ liệu:

• Phân tích và lập hồ sơ dữ liệu: Data lake sẽ giúp người dùng phân loại dữ liệu theo nội dung, tình huống sử dụng và nhóm người dùng.
• Truy cập và dữ liệu: Có quy trình truy cập dữ liệu chuẩn hóa được sử dụng bởi hệ thống tích hợp và người dùng, cho phép theo dõi truy cập.
• Danh mục dữ liệu: Data Lake sẽ cung cấp danh mục dữ liệu cho phép tìm kiếm và truy xuất theo kiểu dữ liệu sử dụng.
• Bảo vệ dữ liệu: Data Lake là gì còn trang bị các biện pháp bảo mật, mã hóa và giám sát dữ liệu khi phát hiện các hoạt động đáng ngờ.

Phân tích Data Lake

Phân tích Data lake cho phép người dùng phân tích theo yêu cầu khối lượng lớn của dữ liệu. Bạn có thể tạo các thông tin chi tiết có giá trị từ dữ liệu mà không cần yêu cầu cơ sở hạ tầng phức tạp để xử lý và sắp xếp dữ liệu trước đó. Một số cách sử dụng của phân tích Data Lake phổ biến như:

• Phân tích tương tác

Lấy thông tin cụ thể, chi tiết từ dữ liệu, trực tiếp từ Data lake qua các công cụ truy vấn hiệu suất cao như Amazon Athena hay Google BigQuery.

• Xử lý dữ liệu lớn (Big Data)

Sử dụng để phân tích một khối lượng lớn dữ liệu bằng các công cụ phục vụ như Hadoop, Spark,...

• Phân tích thời gian thực 

Xử lý các stream dữ liệu khi chúng đi vào Data Lake trong thời gian thực bằng cách sử dụng các công cụ như: Apache Kafka,...

• Phân tích hoạt động

Hỗ trợ tìm kiếm, lọc và trực quan hóa các dữ liệu từ nhật ký và kho dữ liệu hoạt động nhờ công cụ Elasticsearch.

Lợi ích của Data Lake

Ưu điểm của Data Lake là gì? - đó chính là khả năng khai thác nhiều dữ liệu từ nhiều nguồn hơn trong thời gian ngắn. Trao quyền cho người sử dụng và phân tích dữ liệu theo nhiều cách tối ưu hơn. Ngoài ra, sử dụng Data Lake còn có một số lợi ích nổi bật như:

Tăng hiệu quả hoạt động

Data lake giúp dễ dàng lưu trữ và chạy phân tích trên các dữ liệu của IoT (Internet of Things) do máy tạo ra. Từ đó giúp giảm các chi phí khi chạy hoạt động, tăng chất lượng và hiệu quả khi hoạt động hơn.

Cải thiện các lựa chọn đổi mới R&D

R&D là hoạt động nghiên cứu và phát triển trong hoạt động của các doanh nghiệp nhằm đáp ứng nhu cầu của thị trường và khách hàng. Data lake có thể giúp nhóm R&D kiểm tra lại các giả thuyết, chỉnh lại các giả định và đánh giá kết quả một cách nhanh và chính xác nhất. Qua đó giúp hiệu suất nhanh hơn, được nhiều người sử dụng hài lòng hơn với các thuộc tính khác nhau hoạt động hiệu quả.

Tăng tương tác với khách hàng

Lợi ích của Data lake là gì? - chính là có thể kết hợp các dữ liệu của đối tác từ nền tảng CRM với phân tích phương tiện truyền thông xã hội. Xây dựng một nền tảng tiếp thị gồm có lịch sử mua hàng và phiếu sự cố để doanh nghiệp được sinh lời cao nhất. Tìm hiểu được nguyên nhân khiến khách hàng bỏ cuộc và đưa ra các chương trình khuyến mãi đặc biệt. Chính điều này giúp khách hàng gắn bó lâu dài hơn với doanh nghiệp.

Ứng dụng của Data Lake là gì?

Data Lake được ứng dụng trong một số hoạt động như:

Quản trị và kiểm soát dữ liệu

Trong Data Lake được chứa nhiều loại dữ liệu khác nhau, vì thế nhiều người lo ngại vấn đề bảo mật sẽ không cao. Tuy nhiên, hiện nay vấn đề này đã được giải quyết nhờ các công cụ quản trị khác nhau và sử dụng để kiểm soát người dùng có quyền truy cập vào dữ liệu. Nhờ khả năng tạo danh mục dữ liệu trong Data lake giúp người dùng có thể phân loại và kiểm soát truy cập dữ liệu dễ dàng hơn.

Lưu trữ bản sao lưu dữ liệu

Data lake được ứng dụng nhiều bởi chúng có thể lưu trữ dữ liệu dạng phi cấu trúc và tách biệt khỏi máy tính, cho phép người dùng lưu trữ số lượng lớn dữ liệu với khoản vốn đầu tư nhỏ. Các Data lake thường sử dụng để lưu trữ cả dữ liệu thô và đã xử lý với nhiều cách sử dụng ban đầu gồm:

• Khôi phục lỗi.
• Xác thực hệ thống, luồng dữ liệu.
• Phân tích thăm dò.

Ngoài các dữ liệu gốc trên, cũng có những dữ liệu đã xử lý và ứng dụng trong quy trình phân tích trong tương lai. Với thiết kế hiện đại và thông minh như hiện nay, Data lake cho phép lưu trữ các bản sao dữ liệu với nhiều tiềm năng sử dụng khác nhau.

Cài đặt chính sách lưu trữ

Ứng dụng của Data lake là gì? Chính là sử dụng để cài đặt một chính sách lưu trữ dữ liệu. Bởi có nhiều dữ liệu không thể được lưu trữ mãi mãi, phải được xử lý khi không cần thiết để tiết kiệm bộ nhớ. Các giải pháp danh mục dữ liệu có thể giải quyết vấn đề này, cài đặt một giao diện trung tâm để phân loại xử lý dữ liệu theo các khoản thời gian mong muốn.

So sánh Data Lake và Data Warehouse

Data Warehouse là một cơ sở dữ liệu đã được tối ưu hóa nhằm phân tích dữ liệu quan hệ đến từ các hệ thống và dòng ứng dụng giao dịch kinh doanh. Các Data Warehouse được sử dụng để lưu trữ dữ liệu lớn có cấu trúc cần được phân tích thương xuyên hay được sử dụng để lập báo cáo định kỳ.

Giữa Data Lake là gì và Data Warehouse có sự khác nhau, cụ thể:

Lời kết

Trên đây là các thông tin chi tiết trả lời cho câu hỏi: “Data Lake là gì?”. Việc sử dụng Data lake đang ngày càng thông dụng trong xã hội công nghệ 4.0, đáp ứng nhu cầu phát triển, đổi mới, phân tích nâng cao và trực quan hóa các dữ liệu trong tương lai.