Data Lake là gì? Vì sao doanh nghiệp nên sử dụng Data Lake?

Trong thời đại số hóa và big data, việc quản lý và khai thác dữ liệu trở nên phức tạp hơn bao giờ hết. Đối với lượng dữ liệu khổng lồ, nhiều doanh nghiệp cảm thấy bị lạc lối và không biết nên bắt đầu từ đâu. Giải pháp hàng đầu, giúp mọi doanh nghiệp có thể lưu trữ lượng lớn dữ liệu chính là Data Lake!

Data Lake là chiến lược giúp doanh nghiệp tối ưu hóa việc quản lý và phân tích dữ liệu. Để hiểu rõ hơn về giá trị thực sự của Data Lake là gì và lý do vì sao mọi doanh nghiệp nên cân nhắc sử dụng nó, hãy cùng chúng tôi đi sâu vào đề tài này trong bài viết dưới đây:

Data Lake là gì?

Data Lake là một hệ thống lưu trữ dữ liệu mở rộng, cho phép lưu trữ các loại dữ liệu cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau như: điện toán biên, đám mây, hệ thống vật lý hoặc bất kỳ khối dữ liệu nào có độ tin cậy cao.

Thêm vào đó, Data Lake có thể xử lý mọi loại dữ liệu khác nhau theo thời gian thực hoặc chế độ hàng loạt và lưu trữ dữ liệu ở định dạng gốc mà không yêu cầu về kích thước tiêu chuẩn. Điều này giúp tăng tính linh hoạt và tiết kiệm thời gian cho người dùng.

Đặc biệt, người dùng dễ dàng lưu trữ lượng lớn dữ liệu và thực hiện phân tích một cách nhanh chóng thông qua các công cụ và ngôn ngữ lập trình quen thuộc như SQL, Python, R… ứng dụng phân tích hoặc dữ liệu của bên thứ ba.

Vì sao doanh nghiệp nên sử dụng Data Lake?

Trong bối cảnh thị trường ngày càng cạnh tranh, việc sở hữu và biết cách khai thác dữ liệu trở thành yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp đứng vững và phát triển. Data Lake với khả năng lưu trữ dữ liệu ở dạng gốc từ nhiều nguồn khác nhau, mang lại cho doanh nghiệp nhiều lợi ích tuyệt vời sau:

1. Thúc đẩy hiệu suất hoạt động

Data Lake cung cấp nhiều phương thức thu thập dữ liệu dựa trên thời gian thực từ các thiết bị kết nối internet – giúp doanh nghiệp dễ dàng lưu trữ và phân tích trên dữ liệu trên IoT (Internet of Things), giảm thiểu chi phí hoạt động và gia tăng chất lượng làm việc.

2. Cải thiện tương tác với khách hàng

Với Data Lake, doanh nghiệp có thể kết nối dữ liệu khách hàng từ CRM với các nền tảng mua bán thương mại và phương tiện truyền thông xã hội, bao gồm phiếu xử lý sự cố và lịch sử mua hàng.

Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể nắm rõ thông tin về nhóm khách hàng mang lại chuyển đổi cao nhất, xác định nguyên nhân khách hàng rời đi hoặc lên các chiến dịch khuyến mãi/ưu đãi hấp dẫn – giúp gia tăng lòng trung thành của khách hàng đối với doanh nghiệp.

3. Cải thiện các lựa chọn đổi mới R&D

Data Lake giúp các nhóm R&D (viết tắt từ “Research and Development” – Nghiên cứu và Phát triển) kiểm tra các giả thuyết của họ, đánh giá kết quả công việc cũng như điều chỉnh các giả định tốt hơn.

Ví dụ: Với Data Lake, nhóm R&D có thể lựa chọn vật liệu phù hợp trong thiết kế sản phẩm để nâng cao hiệu suất công việc; hoặc thực hiện nghiên cứu bộ gen để điều chế thuốc hiệu quả hơn.

Kiến trúc của Data Lake

Có rất nhiều công nghệ được sử dụng trong Data Lake, nên hệ thống lưu trữ dữ liệu này có nhiều kiến trúc vật lý khác nhau. Hiểu đơn giản hơn là mỗi tổ chức sẽ sử dụng một kho lưu trữ Data Lake khác nhau.

Ngoài khả năng lưu trữ dữ liệu thô, hệ thống này còn tích hợp các tính năng lọc – xử lý các dữ liệu khi người dùng nhập vào. Để làm được điều này, Data Lake phải có dung lượng lưu trữ “khủng” để lưu được tất cả loại dữ liệu đó. Một số Data Lake sở hữu không gian lưu trữ chuyên dụng dành cho các nhà phân tích dữ liệu.

Dù có nhiều dạng khác nhau, nhưng chung quy kiến trúc Data Lake sẽ gồm 3 nguyên tắc sau:

• Không cần chuyển đổi dữ liệu: Tất cả dữ liệu được lưu trữ sẽ lấy từ nhiều nguồn khác nhau, và có thể tải cũng như lưu trữ trong Data Lake nếu muốn.
• Lưu trữ dữ liệu gốc: Khi dữ liệu được nhập vào sẽ được giữ nguyên và không có bất kỳ thay đổi hoặc xử lý nào.
• Dữ liệu có cấu trúc được chuyển đổi: Sau đó, dữ liệu được chuyển đổi để đáp ứng yêu cầu truy vấn hay phân tích của người dùng.

Tuy nhiên, để đảm bảo các dữ liệu lưu trữ trong Data Late không bị lãng quên thì bạn cần lưu ý các điều sau:

• Nhất quán trong đặt tên cho các file.
• Tất cả dữ liệu từ Data Lake cần được phân chia theo từng loại dữ liệu, nhóm người dùng, trường hợp sử dụng và nội dung.
• Các công cụ cung cấp thông tin chi tiết, giúp người dùng dễ dàng phân loại và xác định chất lượng dữ liệu.
• Thực hiện biện pháp bảo vệ các loại dữ liệu như mã hóa và giám sát các hoạt động sử dụng dữ liệu.
• Các doanh nghiệp cần đào tạo nhân viên cách sử dụng và quản lý dữ liệu trong Data Lake.

Các ứng dụng của Data Lake là gì?

Data Lake cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu lớn và xử lý dữ liệu ở quy mô lớn. Dưới đây là một số ứng dụng chính của nó trong thực tế:

1. Ứng dụng trong Marketing

Từng điểm tiếp xúc và mỗi kênh trong Marketing đều cung cấp nguồn dữ liệu riêng biệt. Các Marketer sử dụng Data Lake để thu thập thông tin khách hàng như nhân khẩu học, sở thích, nhu cầu sản phẩm… từ nhiều nguồn khác nhau để cá nhân hóa các chiến dịch tiếp thị, quảng cáo.

Một số nền tảng quản lý dữ liệu khách hàng phổ biến như HubSpot và Salesforce cũng sử dụng Data Lake để lưu trữ dữ liệu và trình bày thông tin cụ thể trên một giao diện website.

Data Lake giúp các Marketer có thể truy vấn và phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Tính năng này đặc biệt hỗ trợ các streamer cần tìm kiếm thông tin mới để đưa ra các chiến thuật xây dựng chiến dịch được tối ưu.

2. Ứng dụng trong an ninh mạng

Đảm bảo an ninh mạng đã trở thành thách thức hàng đầu của nhiều doanh nghiệp hiện nay. Tất cả thiết bị như điện thoại thông minh, laptop, server… luôn là mục tiêu của virus, email lừa đảo hoặc các ransomware.

Để tránh những lỗ hổng an ninh mạng phá hoại danh tiếng, ảnh hưởng đến hiệu suất kinh doanh và lòng tin của khách hàng thì doanh nghiệp bạn nên lưu trữ tất cả dữ liệu quan trọng trong Data Lake và an tâm hơn mỗi khi sử dụng.

3. Ứng dụng trong ngành công nghệ y sinh học

Cơ thể con người là một cỗ máy phức tạp và chứa một “nguồn dữ liệu” lớn như: nhịp tim, nhiệt độ, cân nặng, huyết áp, số lượng bạch cầu, enzymes – đây là những chỉ số thay đổi liên tục theo thời gian.

Ứng dụng Data Lake trong công nghệ sinh học giúp các nhà nghiên cứu có thể khám phá và phân tích dữ liệu chi tiết để hiểu rõ hơn về bộ gen của con người và phát hiện ra những bất thường nhằm mục đích cải thiện tuổi thọ của toàn bộ dân số.

4. Ứng dụng trong các dự án thành phố thông minh

Data Lake được chính phủ, các tổ chức, doanh nghiệp tư nhân và trường học sử dụng trong các dự án xây dựng thành phố thông minh như: phát hiện người vi pham, điều kiện đèn giao thông, thu phí cầu đường, tối ưu hóa đường thủy, cải thiện hệ thống giáo dục… Thêm vào đó, dữ liệu từ người đi bộ và các phương tiện di chuyển vô cùng lớn, nên chỉ có Data Lake mới có thể lưu trữ toàn bộ.

5. Ứng dụng trong ngành dầu khí

Là một trong những ngành tiên phong trong việc sử dụng Data Lake để lưu trữ dữ liệu để khai phá các mỏ dầu mới, giảm thiểu thời gian dừng máy, định hướng mũi khoan, nâng cao độ an toàn, tối ưu chi phí hoạt động và giúp các doanh nghiệp có thể tuân thủ chặt chẽ các quy định bắt buộc trong ngành.

Thách thức khi triển khai Data Lake là gì?

Một trong những thách lớn khi sử dụng Data Lake để lưu trữ các dữ liệu thô là người dùng không thể giám sát chặt chẽ toàn bộ nội dung.

Các dữ liệu lưu trữ chỉ được sử dụng khi đã xác định để lập danh mục và bảo mật dữ liệu. Nếu không, dữ liệu có thể không được tìm thấy hoặc dữ liệu không đáng tin cậy và gây ra “data swamp” (đầm lầy dữ liệu – gồm cả dữ liệu tốt và xấu trộn vào nhau).

Để đáp ứng nhu cầu của nhiều đối tượng sử dụng, đòi hỏi Data Lake phải có tính nhất quán về ngữ nghĩa, khả năng quản trị và các kiểm soát truy cập tốt hơn.

Data Lake không chỉ đáp ứng được những nhu cầu về việc quản lý và khai thác dữ liệu lớn, mà còn giúp các doanh nghiệp có thể phát triển nhanh hơn và nâng cao mức độ cạnh tranh với các đối thủ. 

Những câu hỏi thường gặp về Data Lake

1. Data Lake và Data Warehouse: Điểm khác biệt là gì?

Đầu tiên, bạn cần hiểu cơ bản về Data Lake với Data Warehouse như sau:

• Data Warehouse: Chỉ lưu trữ liệu có cấu trúc và sử dụng lược đồ xác định các dữ liệu được nhập vào trước khi được lưu trữ. Bên cạnh đó, Data Warehouse còn cung cấp tính năng xử lý và chuyển đổi dữ liệu trước khi chuyển chúng vào kho lưu trữ.
• Data Lake: Có thể chứa tất cả mọi định dạng dữ liệu và không cần một lược đồ xác định nào trước khi lưu trữ.

Tóm lại, bạn có thể hình dung đơn giản: Data Warehouse là “kho chứa” và Data Lake là “hồ chứa” sẽ thấy sự khác biệt rõ ràng. Dưới đây là những khác biệt cụ thể giữa Data Lake và Data Warehouse:

• Nguồn dữ liệu: Data Lake lấy dữ liệu từ đa dạng nguồn như: phương tiện truyền thông xã hội, website, thiết bị IoT và thiết bị di động. Trong khi đó, nguồn dữ liệu được lưu trữ trong Data Warehouse phần lớn đến từ dòng ứng dụng kinh doanh hoặc các hệ thống giao dịch.
• Nền tảng công nghệ: Data Lake thường được triển khai trong một một data big hoặc một cụm Hadoop. Ngược lại, kiến trúc của Data warehouse sẽ gồm một “relational database” (cơ sở dữ liệu quan hệ) và hoạt động trên một server thông thường.
• Vấn đề bảo mật: Chức năng bảo mật của Data Lake khá kém, đang được cải thiện. Ngược lại, Data Warehouse có tính bảo mật cao và chặt chẽ hơn.
• Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu được sử dụng từ Data Lake thường không đáng tin cậy, vì chúng tồn tại ở trạng thái thô và đến từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu trong Data Warehouse an toàn và “sạch” hơn vì được xử lý cẩn thận trước khi nhập vào kho.
• Linh hoạt và khả năng mở rộng: Các dữ liệu của Data Lake hoạt động linh hoạt và hiệu suất cao hơn so với Data Warehouse.

2. Data Lake phù hợp cho những đối tượng nào?

Dựa vào tính năng và đặc điểm của từng loại, có thể nhận định đối tượng sử dụng như sau:

• Data Lake cho phép người dùng khai thác tối đa “sức mạnh” của dữ liệu. Vì đây là một nhiệm vụ phức tạp nên yêu cầu người dùng phải am hiểu chuyên sâu, nên hệ thống lưu trữ này sẽ phù hợp với các nhà khoa học hơn.
• Data Warehouse sẽ là lựa chọn tốt nhất cho các doanh nghiệp cần truy vấn và phân tích dữ liệu chi tiết.

3. Trường hợp nào cần sử dụng Data Lake?

Data Lake là một “hồ chứa dữ liệu khổng lồ”, để khai thác triệt để tính năng của cơ sở dữ liệu này – bạn nên sử dụng trong các trường hợp sau:

• Cần chuyển đổi và chuyển các loại định dạng dữ liệu khác nhau.
• Nhu cầu sử dụng dữ liệu dễ dàng, nhanh chóng truy cập khi cần triển khai sản phẩm và mở rộng khi cần thiết.
• Khám phá dữ liệu toàn diện và dự đoán xu hướng phát triển từ các loại thông tin khác nhau.

4. Làm thế nào để bảo mật nguồn dữ liệu trong Data Lake?

Bạn có thể sử dụng các kỹ thuật và công cụ bảo mật dữ liệu như: kiểm soát quyền truy cập, phân quyền truy cập và mã hóa dữ liệu.

Bên cạnh đó, bạn cần xây dựng các quy trình bảo mật chặt chẽ và đưa ra chính sách bảo vệ nhằm giảm thiểu rủi ro cũng như đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu trong Data Lake.

Tuy nhiên, việc xây dựng và triển khai một hệ thống Data Lake hiệu quả không phải lúc nào cũng đơn giản. Đó là lý do, bạn cần một đối tác uy tín và chuyên môn cao!

Renova Cloud tự hào đơn vị dịch vụ Điện toán đám mây và dịch vụ CNTT được nhiều tập đoàn, doanh nghiệp lớn trong và ngoài nước lựa chọn (điển hình là GREENFEED, tập đoàn tích hợp toàn chuỗi thực phẩm Feed – Farm – Food). Với kiến thức sâu rộng và kinh nghiệm thực tiễn, chúng tôi tự tin sẽ mang đến cho bạn giải pháp Data Lake trên đám mây hoàn hảo nhất.

Bạn sẵn sàng bước vào thế giới của dữ liệu không giới hạn? Hãy để Renova Cloud dẫn dắt bạn trên hành trình này. Liên hệ ngay!