Khi dữ liệu nằm rải rác ở nhiều hệ thống — phần mềm bán hàng, kế toán, CRM, bảng tính — doanh nghiệp thường cần một nơi tập trung để lưu trữ, xử lý và phân tích. Hai kiến trúc thường được cân nhắc là Data Lake và Lakehouse.
Data Lake: linh hoạt trong lưu trữ
Data Lake lưu dữ liệu ở dạng gốc, kể cả dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc, với chi phí lưu trữ thấp. Ưu điểm là linh hoạt và dễ mở rộng; nhược điểm là nếu thiếu quản trị, dữ liệu dễ trở nên khó tìm, khó tin cậy và khó dùng cho báo cáo.
Lakehouse: kết hợp linh hoạt và tin cậy
Lakehouse bổ sung lên Data Lake những khả năng vốn có của kho dữ liệu truyền thống: lược đồ rõ ràng, giao dịch nhất quán, quản lý phiên bản và hiệu năng truy vấn tốt. Nhờ vậy, cùng một nền tảng có thể phục vụ cả báo cáo quản trị lẫn phân tích nâng cao và học máy.
Data Lake
- Lưu dữ liệu gốc, mọi định dạng
- Chi phí lưu trữ thấp, dễ mở rộng
- Cần thêm công cụ để báo cáo tin cậy
- Phù hợp lưu trữ và khám phá dữ liệu
Lakehouse
- Dữ liệu gốc kèm lược đồ và giao dịch
- Quản lý phiên bản và chất lượng dữ liệu
- Báo cáo và AI trên cùng một nền tảng
- Phù hợp khi dữ liệu là tài sản cốt lõi
Đừng bỏ qua quản trị dữ liệu
Dù chọn kiến trúc nào, nền tảng dữ liệu chỉ hữu ích khi mọi người tin vào con số. Hãy xác định rõ ai sở hữu từng nhóm dữ liệu, quy tắc đặt tên, mức độ phân quyền truy cập và cách kiểm tra chất lượng dữ liệu định kỳ.
Câu hỏi giúp bạn lựa chọn
- Dữ liệu sẽ dùng chủ yếu cho báo cáo định kỳ hay cho phân tích và AI?
- Đội ngũ đã có kỹ năng vận hành nền tảng dữ liệu chưa?
- Khối lượng dữ liệu tăng trưởng nhanh đến mức nào?
- Công cụ báo cáo hiện tại cần giữ nguyên hay có thể thay đổi?
Bắt đầu từ cách dữ liệu sẽ được sử dụng, sau đó mới chọn kiến trúc và công cụ.
Đội ngũ kỹ thuật dữ liệu của Fetek hỗ trợ doanh nghiệp từ đánh giá hiện trạng, chuyển đổi dữ liệu đến xây dựng nền tảng Data Lake & Lakehouse và hệ thống báo cáo, với các công nghệ như PostgreSQL, Databricks, Snowflake và Hadoop.