Mục lục[Ẩn giấu][Chỉ]
Các công ty đang nắm bắt nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết khi họ ngày càng dựa vào dữ liệu đó để cung cấp thông tin cho các quyết định kinh doanh quan trọng, nâng cao dịch vụ sản phẩm và cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn.
Với số lượng dữ liệu được tạo theo cấp số nhân, đám mây mang lại một số lợi thế cho việc xử lý và phân tích dữ liệu, bao gồm khả năng mở rộng, độ tin cậy và tính khả dụng.
Trong hệ sinh thái đám mây, cũng có một số công cụ và công nghệ để xử lý và phân tích dữ liệu. Hai loại cấu trúc lưu trữ dữ liệu lớn được sử dụng thường xuyên nhất là kho dữ liệu và hồ dữ liệu.
Mặc dù việc sử dụng hồ dữ liệu kém hấp dẫn hơn vì bạn không thể truy vấn mô hình và dữ liệu trong khi nó vẫn còn phù hợp, nhưng việc sử dụng kho dữ liệu để lưu trữ dữ liệu trực tuyến là lãng phí.
Which loại kiến trúc đám mây mà chúng tôi chọn?
Chúng ta nên xem xét các khái niệm mới hơn cho data lakehouse, hay chúng ta nên hài lòng với các hạn chế của kho hoặc các hạn chế của hồ?
Một kiến trúc lưu trữ dữ liệu mới được gọi là “data lakehouse” kết hợp khả năng thích ứng của các hồ dữ liệu với việc quản lý dữ liệu của các kho dữ liệu.
Hiểu các phương pháp lưu trữ dữ liệu lớn khác nhau là điều cần thiết để xây dựng một đường ống lưu trữ dữ liệu đáng tin cậy cho hoạt động kinh doanh thông minh (BI), phân tích dữ liệu và học máy (ML) khối lượng công việc, tùy thuộc vào nhu cầu của công ty bạn.
Trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn Data Warehouse, Data Lake và Data Lakehouse, với những lợi ích, hạn chế cũng như ưu và nhược điểm của chúng. Hãy bắt đầu nào.
Kho dữ liệu là gì?
Kho dữ liệu là một kho dữ liệu tập trung được một tổ chức sử dụng để lưu trữ khối lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn. Kho dữ liệu hoạt động như một nguồn “dữ liệu trung thực” duy nhất của tổ chức và là yếu tố cần thiết để báo cáo và phân tích kinh doanh.
Thông thường, kho dữ liệu kết hợp các tập dữ liệu quan hệ từ một số nguồn, chẳng hạn như dữ liệu ứng dụng, kinh doanh và giao dịch, để lưu trữ dữ liệu lịch sử. Trước khi được tải vào hệ thống nhập kho, dữ liệu được chuyển đổi và làm sạch trong kho dữ liệu để nó có thể được sử dụng như một nguồn dữ liệu trung thực duy nhất.
Do khả năng nhanh chóng cung cấp thông tin chi tiết về kinh doanh từ tất cả các lĩnh vực của công ty, các doanh nghiệp đầu tư vào kho dữ liệu. Với việc sử dụng các công cụ BI, ứng dụng khách SQL và các giải pháp phân tích ít phức tạp hơn (tức là phi khoa học dữ liệu), nhà phân tích kinh doanh, kỹ sư dữ liệu và người ra quyết định có thể truy cập dữ liệu từ kho dữ liệu.
Rất tốn kém để duy trì một kho với khối lượng dữ liệu ngày càng tăng và một kho dữ liệu không thể xử lý dữ liệu thô hoặc không có cấu trúc. Ngoài ra, nó không phải là lựa chọn lý tưởng cho các kỹ thuật phân tích dữ liệu phức tạp như máy học hoặc mô hình dự đoán.
Do đó, kho dữ liệu cung cấp phản hồi truy vấn nhanh hơn và dữ liệu có chất lượng cao hơn. Google Big Query, Amazon Redshift, Kho dữ liệu Azure SQL và Snowflake là các dịch vụ đám mây có sẵn cho các kho dữ liệu.
Lợi ích của Kho dữ liệu
- Tăng hiệu quả và tốc độ của khối lượng công việc phân tích dữ liệu và thông minh kinh doanh: Kho dữ liệu rút ngắn thời gian cần thiết cho việc chuẩn bị và phân tích dữ liệu. Họ có thể dễ dàng liên kết với các công cụ phân tích dữ liệu và kinh doanh thông minh vì dữ liệu từ kho dữ liệu là đáng tin cậy và nhất quán. Ngoài ra, kho dữ liệu tiết kiệm thời gian cần thiết để thu thập dữ liệu và cung cấp cho các nhóm khả năng sử dụng dữ liệu cho các báo cáo, trang tổng quan và các yêu cầu phân tích khác.
- Tăng tính nhất quán, chất lượng và tiêu chuẩn hóa dữ liệu: Các tổ chức thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu người dùng, bán hàng và giao dịch. Công ty có thể tin tưởng vào dữ liệu cho các yêu cầu kinh doanh vì kho dữ liệu biên dịch dữ liệu của công ty thành một định dạng thống nhất, được tiêu chuẩn hóa có thể hoạt động như một nguồn dữ liệu trung thực.
- Nâng cao khả năng ra quyết định nói chung: Lưu trữ dữ liệu tạo điều kiện cho việc ra quyết định tốt hơn bằng cách cung cấp một kho lưu trữ tập trung cho cả dữ liệu gần đây và cũ. Bằng cách xử lý dữ liệu trong kho dữ liệu để có thông tin chi tiết chính xác, những người ra quyết định có thể đánh giá rủi ro, hiểu được mong muốn của khách hàng và nâng cao hàng hóa và dịch vụ.
- Cung cấp thông tin kinh doanh tốt hơn: Kho dữ liệu thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu thô khổng lồ, thường xuyên được thu thập thường xuyên như một điều tất nhiên và dữ liệu được quản lý cung cấp thông tin chi tiết. Chúng đóng vai trò là nền tảng cho việc lưu trữ dữ liệu của tổ chức, cho phép tổ chức trả lời các câu hỏi phức tạp về dữ liệu của tổ chức và sử dụng các câu trả lời để đưa ra các quyết định kinh doanh có thể bảo vệ được.
Hạn chế của Kho dữ liệu
- Thiếu tính linh hoạt của dữ liệu: Trong khi các kho dữ liệu vượt trội trong việc xử lý dữ liệu có cấu trúc, các định dạng dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc như phân tích nhật ký, phát trực tuyến và dữ liệu truyền thông xã hội có thể là thách thức đối với họ. Điều này giúp đề xuất kho dữ liệu cho các trường hợp sử dụng liên quan đến học máy và trí tuệ nhân tạo khó khăn.
- Tốn kém để cài đặt và bảo trì: Kho dữ liệu có thể tốn kém để cài đặt và bảo trì. Hơn nữa, kho dữ liệu thường không tĩnh; nó già đi và cần bảo dưỡng thường xuyên, điều này rất tốn kém.
Ưu điểm
- Dữ liệu rất dễ tìm, truy xuất và truy vấn.
- Miễn là dữ liệu đã sạch, việc chuẩn bị dữ liệu SQL rất đơn giản.
Nhược điểm
- Bạn buộc phải chỉ sử dụng một nhà cung cấp phân tích.
- Việc phân tích và lưu trữ dữ liệu không có cấu trúc hoặc lưu chuyển là khá tốn kém.
Data Lake là gì?
Mọi loại dữ liệu đều được các hồ dữ liệu hứa hẹn và có thể thực hiện được. Sẽ có lợi khi có dữ liệu theo cách có thể truy cập được đặt ở trung tâm và có sẵn để đọc.
Hồ dữ liệu là một không gian lưu trữ tập trung, có khả năng thích ứng cực cao, nơi lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu có tổ chức và không có cấu trúc ở dạng chưa xử lý, chưa thay đổi và chưa được định dạng.
Một hồ dữ liệu sử dụng một kiến trúc phẳng và các đối tượng được lưu trữ ở trạng thái chưa xử lý của nó để lưu trữ dữ liệu, trái ngược với các kho dữ liệu, nơi lưu dữ liệu quan hệ đã được “làm sạch” trước đó.
Các hồ dữ liệu, trái ngược với các kho dữ liệu, vốn gặp khó khăn trong việc xử lý dữ liệu ở định dạng này, có thể thích ứng, đáng tin cậy và giá cả phải chăng và cho phép các doanh nghiệp có được cái nhìn sâu sắc hơn từ dữ liệu phi cấu trúc.
Trong các hồ dữ liệu, dữ liệu được trích xuất, tải và chuyển đổi (ELT) cho mục đích phân tích thay vì thiết lập lược đồ hoặc dữ liệu tại thời điểm thu thập dữ liệu.
Sử dụng công nghệ cho nhiều loại dữ liệu từ các thiết bị IoT, truyền thông xã hộivà truyền dữ liệu trực tuyến, các hồ dữ liệu cho phép máy học và phân tích dự đoán.
Ngoài ra, một nhà khoa học dữ liệu có thể xử lý dữ liệu thô có thể sử dụng hồ dữ liệu. Mặt khác, kho dữ liệu dễ dàng hơn cho các doanh nghiệp sử dụng. Nó hoàn hảo cho việc lập hồ sơ người dùng, phân tích tiên đoán, học máy và các tác vụ khác.
Mặc dù các hồ dữ liệu giải quyết một số vấn đề với kho dữ liệu, chất lượng dữ liệu của chúng kém và tốc độ truy vấn không đủ. Ngoài ra, cần có thêm các công cụ để người dùng doanh nghiệp thực hiện các truy vấn SQL. Hồ dữ liệu có cấu trúc kém có thể gặp sự cố trì trệ dữ liệu.
Lợi ích của Data Lake
- Hỗ trợ nhiều trường hợp ứng dụng máy học và khoa học dữ liệu Sẽ đơn giản hơn khi sử dụng một máy khác và các thuật toán học sâu để xử lý dữ liệu trong các hồ dữ liệu vì dữ liệu được lưu giữ theo cách mở, thô.
- Tính linh hoạt của hồ dữ liệu, cho phép bạn lưu trữ dữ liệu ở bất kỳ định dạng hoặc phương tiện nào mà không yêu cầu lược đồ đặt trước, là một lợi thế lớn. Các trường hợp sử dụng dữ liệu trong tương lai có thể được hỗ trợ và nhiều dữ liệu hơn có thể được phân tích nếu dữ liệu được giữ nguyên trạng thái ban đầu.
- Để tránh phải lưu trữ cả hai loại dữ liệu trong các ngữ cảnh khác nhau, các hồ dữ liệu có thể chứa cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Để lưu trữ các loại dữ liệu tổ chức khác nhau, chúng cung cấp một vị trí duy nhất.
- So với các kho dữ liệu truyền thống, các hồ dữ liệu ít tốn kém hơn vì chúng được xây dựng để lưu trữ trên phần cứng hàng hóa rẻ tiền, chẳng hạn như lưu trữ đối tượng, thường được hướng tới với chi phí thấp hơn cho mỗi gigabyte được lưu trữ.
Hạn chế của Data Lake
- Phân tích dữ liệu và các trường hợp sử dụng thông minh kinh doanh đạt điểm kém: Các hồ dữ liệu có thể trở nên vô tổ chức nếu chúng không được duy trì đầy đủ, điều này gây khó khăn cho việc liên kết chúng với các công cụ phân tích và thông minh kinh doanh. Ngoài ra, khi cần thiết cho các trường hợp sử dụng báo cáo và phân tích, sự thiếu nhất quán cấu trúc dữ liệu và hỗ trợ giao dịch ACID (tính nguyên tử, tính nhất quán, cách ly và độ bền) có thể dẫn đến hiệu suất truy vấn dưới mức tối ưu.
- Tính không nhất quán của các hồ dữ liệu khiến không thể thực thi độ tin cậy và bảo mật của dữ liệu, dẫn đến thiếu cả hai. Có thể khó phát triển các tiêu chuẩn quản trị và bảo mật dữ liệu phù hợp để phục vụ cho các loại dữ liệu nhạy cảm, vì các hồ dữ liệu có thể xử lý bất kỳ dạng dữ liệu nào.
Ưu điểm
- Các giải pháp phù hợp với mọi loại dữ liệu.
- Có thể xử lý dữ liệu được tổ chức và bán cấu trúc.
- Lý tưởng cho việc xử lý và phát trực tuyến dữ liệu phức tạp.
Nhược điểm
- Cần một đường ống phức tạp được xây dựng.
- Hãy cho dữ liệu một thời gian để có thể truy vấn được.
- Dành thời gian để đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu.
Data Lakehouse là gì?
Một kiến trúc lưu trữ dữ liệu lớn mới lạ được gọi là “data lakehouse” kết hợp các khía cạnh tuyệt vời nhất của data lake và kho dữ liệu. Tất cả dữ liệu của bạn, dù có cấu trúc, bán cấu trúc hay không có cấu trúc, đều có thể được lưu trữ ở một vị trí với khả năng máy học, kinh doanh thông minh và phát trực tuyến tốt nhất có thể nhờ vào một kho dữ liệu.
Các hồ dữ liệu thuộc tất cả các loại thường là điểm khởi đầu cho các hồ dữ liệu; sau đó, dữ liệu được chuyển thành định dạng Delta Lake (một lớp lưu trữ mã nguồn mở mang lại độ tin cậy cho các hồ dữ liệu).
Các hồ dữ liệu với các hồ đồng bằng cho phép các thủ tục giao dịch ACID từ các kho dữ liệu thông thường. Về bản chất, hệ thống Lakehouse sử dụng bộ lưu trữ rẻ tiền để duy trì một lượng lớn dữ liệu ở dạng ban đầu, giống như các hồ dữ liệu.
Việc thêm lớp siêu dữ liệu trên cùng của cửa hàng cũng cung cấp cấu trúc dữ liệu và trao quyền cho các công cụ quản lý dữ liệu như những công cụ được tìm thấy trong kho dữ liệu.
Điều này giúp nhiều nhóm có thể truy cập tất cả dữ liệu của công ty thông qua một hệ thống duy nhất cho nhiều sáng kiến khác nhau, chẳng hạn như khoa học dữ liệu, máy học và trí tuệ kinh doanh.
Lợi ích của Data Lakehouse
- Hỗ trợ khối lượng công việc lớn hơn: Để tạo điều kiện thuận lợi cho các phân tích phức tạp, các kho dữ liệu cung cấp cho người dùng quyền truy cập trực tiếp vào một số công cụ thông minh kinh doanh phổ biến nhất (Tableau, PowerBI). Ngoài ra, các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy có thể dễ dàng sử dụng dữ liệu vì các kho dữ liệu sử dụng các định dạng dữ liệu mở (chẳng hạn như Parquet) cùng với các API và khuôn khổ học máy, chẳng hạn như Python / R.
- Hiệu quả về chi phí: Các cơ sở lưu trữ dữ liệu sử dụng các giải pháp lưu trữ đối tượng rẻ tiền để thực hiện các đặc điểm lưu trữ hiệu quả về chi phí của các hồ dữ liệu. Bằng cách cung cấp một giải pháp duy nhất, data lakehouse cũng loại bỏ chi phí và thời gian liên quan đến việc quản lý các hệ thống lưu trữ dữ liệu khác nhau.
- Thiết kế Data Lakehouse đảm bảo tính toàn vẹn của lược đồ và dữ liệu, giúp việc xây dựng các hệ thống quản trị và bảo mật dữ liệu hiệu quả trở nên đơn giản hơn. Dễ dàng phiên bản dữ liệu, quản trị và bảo mật.
- Data lakehouse cung cấp một nền tảng lưu trữ dữ liệu đa năng, duy nhất có thể đáp ứng mọi nhu cầu về dữ liệu của công ty, giúp giảm sự trùng lặp dữ liệu. Phần lớn các doanh nghiệp chọn giải pháp kết hợp do những lợi ích của cả kho dữ liệu và hồ dữ liệu. Trong khi đó, chiến lược này có thể dẫn đến việc nhân bản dữ liệu tốn kém.
- Sự hỗ trợ của các định dạng mở. Định dạng mở là loại tệp có thể được sử dụng bởi nhiều ứng dụng phần mềm và có thông số kỹ thuật được công bố công khai. Theo các báo cáo, Lakehouses có khả năng lưu trữ dữ liệu ở các định dạng tệp phổ biến như Apache Parquet và ORC (Tối ưu hóa hàng cột).
Hạn chế của Data Lakehouse
Hạn chế lớn nhất của data lakehouse là nó vẫn là một công nghệ còn non trẻ và đang phát triển. Kết quả là nó không chắc chắn liệu nó có thực hiện các cam kết của mình hay không. Trước khi các hồ dữ liệu có thể cạnh tranh với các hệ thống lưu trữ dữ liệu lớn đã được thiết lập, có thể mất nhiều năm.
Tuy nhiên, với tốc độ đổi mới hiện đại đang diễn ra, rất khó để nói liệu một hệ thống lưu trữ dữ liệu khác cuối cùng có thay thế được nó hay không.
Ưu điểm
- Một nền tảng có tất cả dữ liệu, có nghĩa là có ít tên máy chủ để duy trì hơn.
- Tính nguyên tử, tính nhất quán, tính cô lập và độ dẻo dai không bị ảnh hưởng.
- Nó có giá cả phải chăng hơn đáng kể.
- Một nền tảng có tất cả dữ liệu, có nghĩa là có ít tên máy chủ để duy trì hơn.
- Quản lý đơn giản và nhanh chóng khắc phục mọi sự cố
- Làm cho nó đơn giản hơn để xây dựng một đường ống
Nhược điểm
- Việc thiết lập có thể mất một chút thời gian.
- Nó còn quá trẻ và quá xa để đủ điều kiện trở thành một hệ thống lưu trữ được thiết lập.
Kho dữ liệu Vs Data Lake Vs Data Lakehouse
Kho dữ liệu có lịch sử lâu đời trong các ứng dụng phân tích, báo cáo và trí tuệ doanh nghiệp và là công nghệ lưu trữ dữ liệu lớn đầu tiên.
Mặt khác, kho dữ liệu đắt tiền và gặp khó khăn khi xử lý dữ liệu đa dạng và phi cấu trúc, chẳng hạn như dữ liệu truyền trực tuyến. Đối với khối lượng công việc của máy học và khoa học dữ liệu, các hồ dữ liệu được phát triển để quản lý dữ liệu thô ở các dạng đa dạng trên bộ lưu trữ giá cả phải chăng.
Mặc dù các hồ dữ liệu có hiệu quả với dữ liệu phi cấu trúc, nhưng chúng thiếu khả năng giao dịch ACID của kho dữ liệu, gây khó khăn cho việc đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy của dữ liệu.
Kiến trúc lưu trữ dữ liệu mới nhất, được gọi là “data lakehouse”, kết hợp độ tin cậy và tính nhất quán của các kho dữ liệu với khả năng chi trả và khả năng thích ứng của các hồ dữ liệu.
Kết luận
Tóm lại, việc xây dựng một data lakehouse từ đầu có thể khó khăn. Hơn nữa, bạn gần như chắc chắn sẽ sử dụng một nền tảng được thiết kế để kích hoạt kiến trúc Lakehouse dữ liệu mở.
Do đó, hãy thận trọng để điều tra nhiều tính năng và cách triển khai của từng nền tảng trước khi mua hàng. Các công ty đang tìm kiếm một giải pháp dữ liệu có cấu trúc, trưởng thành, tập trung vào trí tuệ kinh doanh và các trường hợp sử dụng phân tích dữ liệu có thể xem xét một kho dữ liệu.
Tuy nhiên, các doanh nghiệp đang tìm kiếm một giải pháp dữ liệu lớn có thể mở rộng, giá cả phải chăng để cung cấp khối lượng công việc cho khoa học dữ liệu và học máy trên dữ liệu phi cấu trúc nên xem xét các hồ dữ liệu.
Cân nhắc rằng doanh nghiệp của bạn cần nhiều dữ liệu hơn so với công nghệ kho dữ liệu và hồ dữ liệu có thể cung cấp hoặc bạn đang tìm kiếm giải pháp để tích hợp các hoạt động phân tích và học máy phức tạp trên dữ liệu của mình. Một hồ dữ liệu là một lựa chọn hợp lý trong tình hình.
Bình luận