Tất tần tật những điều cần biết về Data lakes

Định nghĩa về Data lakes

Data lakes là nơi chứa một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau chờ được xử lý phân tích và đưa ra các đánh giá nhận xét. Đó có thể là dữ liệu thô và chi tiết hoặc dữ liệu cấu trúc từ cơ sở dữ liệu quan hệ (hàng và cột), bán cấu trúc (CSV, nhật ký, XML, JSON) hoặc phi cấu trúc (email, tài liệu, PDF) và dữ liệu nhị phân (hình ảnh, âm thanh, video).

Trên thực tế, Data lake ngày càng đóng vai trò quan trọng đối với người dùng, nhất là trong lĩnh vực kinh doanh và công nghệ. Bởi hệ thống này liên kết dữ liệu với số nhận dạng và thẻ siêu dữ liệu, có tốc độ truy xuất nhanh hơn. 

Một số lợi ích của Data lakes

Data lake là một giải pháp hữu hiệu để xử lý các nguồn dữ liệu cực lớn, giúp người dùng kiểm soát dữ liệu của mình dễ dàng hơn. Bên cạnh đó, một số lý do bạn nên sử dụng Data lake như:

• Giúp tăng lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp
• Đem lại cái nhìn trực quan, đa diện về khách hàng và phân tích dữ liệu người dùng hiệu quả
• Áp dụng các giải pháp thông minh như: Machine Learning và AI để đưa ra các quyết định chính xác hơn
• Tốc độ truy xuất dữ liệu nhanh chóng
• Data lake gia tăng khối lượng, chất lượng, từ đó thúc đẩy tính chính xác của quá trình phân tích dữ liệu
• Sở hữu công cụ như Hadoop giúp việc lưu trữ thông tin khác nhau trở nên dễ dàng

Các thành phần chính của một Data lakes

Một hệ thống Data lake hoàn chỉnh bao gồm những thành phần sau:

• Ingestion (Thu thập)

Đây là thành phần nền tảng của một Data Lake. Hệ thống cần có khả năng tiếp nhận và thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, theo nhiều phương thức khác nhau. Ví dụ: dữ liệu text dạng thô, có cấu trúc, dữ liệu được stream theo luồng, các file log, các file cơ sở dữ liệu.

• Storage (Lưu trữ)

Hệ thống lưu trữ phải đảm bảo khả năng chống mất dữ liệu, tiếp nhận lượng dữ liệu lớn và liên tục, cho phép chứa dữ liệu dạng thô và có chi phí thấp.

• Catalog & Search

Một Data lake cần có khả năng cho phép người dùng tìm kiếm thông tin nhanh, Data Lake làm được điều này bởi một thành phần chịu trách nhiệm quản lý meta-data nhằm giúp làm rõ dữ liệu để người dùng có thể tìm kiếm dễ dàng hơn. Hỗ trợ người dùng nội bộ và người dùng bên ngoài với các API được xây dựng sẵn.

• Process (Xử lý)

Thành phần chịu trách nhiệm chuyển đổi dữ liệu sang các định dạng và cấu trúc phù hợp rồi thực hiện việc phân tích dữ liệu.

• Security (Bảo mật)

Data Lake phải đảm bảo các tính năng bảo mật cơ bản như mã hóa dữ liệu, đường truyền, chứng thực, ủy quyền, giám sát, hỗ trợ cho cả người dùng doanh nghiệp và người dùng bên ngoài.

Ưu và nhược điểm khi sử dụng Data lakes

Data Lake đã dần trở thành công nghệ không thể thiếu cho các doanh nghiệp số bởi những đặc điểm nổi bật sau:

Ưu điểm

• Tất cả người dùng đều có quyền truy cập linh hoạt vào dữ liệu mong muốn
• Khả năng mở rộng cao, mang lại hiệu quả tối đa về chi phí
• Có khả năng tập trung các nguồn thông tin, dữ liệu khác nhau
• Thích ứng nhanh với những biến đổi mới
• Giảm chi phí sở hữu dài hạn
• Mang lại giá trị từ các loại dữ liệu không giới hạn

Hạn chế

• Phát sinh nhiều rủi ro trong quá trình xây dựng
• Tính bảo mật và kiểm soát quyền truy cập chưa cao

Những lĩnh vực sử dụng Data lakes

Data Lake có rất nhiều công dụng và đóng vai trò then chốt trong việc cung cấp giải pháp cho nhiều vấn đề kinh doanh khác nhau. Cụ thể trong các ngành như:

Dầu khí

Đây là một trong những ngành luôn đi đầu trong việc triển khai và sử dụng các công nghệ đột phá từ điện toán đám mây đến IoT. Chính vì vậy, ngành dầu khí cũng đón đầu xu hướng data lake mới này.

Các dữ liệu được lưu trữ trong Data lake đóng vai trò rất quan trọng trong việc khám phá các mỏ dầu mới, định hướng mũi khoan, giảm chi phí hoạt động, nâng cao độ an toàn. Mặt khác, Data lake còn giúp doanh nghiệp tuân thủ chặt chẽ những quy định bắt buộc trong ngành.

Dự án Smart City

Những công nghệ đầu tư cho dự án thành phố thông minh được dùng vào việc điều khiển đèn giao thông, nhận biết vi phạm, thu phí cầu đường,... Hơn nữa, chỉ có Data lake mới lưu trức được lượng lớn dữ liệu của các phương tiện và người đi bộ.

Công nghệ y sinh học

Trong cơ thể mỗi người, các chỉ số cân nặng, huyết áp, nhịp tim, nhiệt độ, enzymes, số lượng bạch cầu thường thay đổi theo thời gian nên tạo một lượng dữ liệu cực kỳ lớn. Công nghệ y sinh học sử dụng Data lake để khám phá và phân tích dữ liệu nhằm mục đích hiểu sâu hơn về bộ gen của con người, giúp phát hiện ra những bất thường và cải thiện tuổi thọ của toàn bộ dân số.

An ninh mạng

Tất cả thiết bị điện tử như laptop, server, smartphone hay các thiết bị máy tính luôn là mục tiêu của các ransomware, email lừa đảo hay virus. Vì thế mà, để tránh ảnh hưởng đến danh tiếng công ty và lòng tin của khách hàng, Data lake giúp bạn lưu trữ, bảo mật, khắc phục vấn đề một cách an toàn nhất.

Marketing

Data lake được sử dụng để thu thập mọi thông tin, từ sở thích khách hàng và khách hàng tiềm năng ở nhiều nguồn khác nhau. Điều này sẽ giúp cá nhân hóa những chiến dịch quảng cáo mà không cần lấy dữ liệu từ bên thứ ba.

Ngoài ra, những lĩnh vực khác như fintech, bảo hiểm, chuỗi cung ứng hay chăm sóc sức khỏe cũng có thể thu lợi nhuận từ vô số cơ hội mà Data lake mang lại.

Sự khác biệt giữa Data lakes với Data warehouse

Về cơ bản, Data lake và Data warehouse đều là kho lưu trữ hợp nhất các kho dữ liệu khác trong một tổ chức. Mục tiêu chung là tạo ra một kho lưu trữ nhất định và cung cấp dữ liệu cho các ứng dụng khác nhau. Bên cạnh đó, một số điểm khác nhau tiêu biểu có thể kể đến như:

Lời kết

Data lakes đang dần hoàn thiện và tạo ra một xu hướng mới giúp việc sử dụng dữ liệu trở nên nhanh chóng, linh hoạt và đáng tin cậy hơn. Hy vọng những thông tin trong bài viết đã giúp bạn đọc xác định rõ mục đích sử dụng cũng như nắm rõ các thế mạnh của các giải pháp này để có thể áp dụng trong doanh nghiệp của mình một cách phù hợp.