Data warehouse là gì?
Data warehouse (Kho dữ liệu) là sự kết hợp các công nghệ và thành phần cho phép sử dụng dữ liệu một cách chiến lược. Đây là một kỹ thuật thu thập và quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để cung cấp thông tin chi tiết có ý nghĩa về doanh nghiệp.
Data warehouse lưu trữ một lượng lớn thông tin của một doanh nghiệp được thiết kế để truy vấn và phân tích thay vì xử lý giao dịch. Nó là một quá trình chuyển đổi dữ liệu thành thông tin.
Data Lake là gì?
Data Lake (hồ dữ liệu) là một kho lưu trữ có thể lưu trữ một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. Đây là nơi lưu trữ mọi loại dữ liệu ở định dạng gốc mà không có giới hạn cố định về kích thước tài khoản hoặc tập tin. Nó cung cấp số lượng dữ liệu cao để tăng hiệu suất phân tích và tích hợp gốc.
Data Lake giống như một thùng chứa lớn rất giống với hồ và sông trong tự nhiên. Giống như trong một hồ, bạn có nhiều phụ lưu đi vào, một hồ dữ liệu có dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu phi cấu trúc, máy này sang máy khác, nhật ký chảy qua trong thời gian thực.
Lưu trữ dữ liệu và tác vụ trên Data Warehouse
Data Warehouse lưu trữ dữ liệu trong các tệp hoặc thư mục giúp tổ chức và sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định chiến lược. Hệ thống lưu trữ này cũng cho cái nhìn đa chiều về dữ liệu nguyên tử và tóm tắt. Các chức năng quan trọng có thể thực hiện trên Data Warehouse:
- Trích xuất dữ liệu
- Làm sạch dữ liệu
- Chuyển đổi dữ liệu
- Tải và làm mới dữ liệu
Lưu trữ dữ liệu và tác vụ trên Data Lake
Data Lake là một kho lưu trữ có kích thước lớn chứa một lượng lớn dữ liệu thô ở định dạng ban đầu cho đến thời điểm cần thiết. Mọi phần tử dữ liệu trong Data lake đều được cung cấp một số nhận dạng duy nhất và được gắn thẻ bằng một tập hợp các thẻ siêu dữ liệu mở rộng (metadata tags). Có thể sử dụng nhiều loại khả năng phân tích khác nhau trên data lake.
SỰ KHÁC BIỆT CHÍNH
Hãy xem một số khác biệt chính giữa data lake và data warehouse
- Data Lake lưu trữ tất cả dữ liệu không phân biệt nguồn và cấu trúc của nó trong khi Data Warehouse lưu trữ dữ liệu ở dạng số liệu định lượng với các thuộc tính của chúng.
- Data Lake là một kho lưu trữ lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc khổng lồ trong khi Data Warehouse là sự kết hợp của các công nghệ và thành phần cho phép sử dụng dữ liệu một cách chiến lược.
- Data Lake xác định lược đồ (schema) sau khi dữ liệu được lưu trữ trong khi Data Warehouse xác định lược đồ trước khi dữ liệu được lưu trữ.
- Data Lake sử dụng quy trình ELT (Extract Load Transform) trong khi Data Warehouse sử dụng quy trình ETL (Extract Transform Load).
- Data Lake lý tưởng cho việc phân tích chuyên sâu trong khi Data Warehouse lý tưởng cho những tác vụ thông thường.
Chi tiết sự khác nhau giữa Data Lake và Data Warehouse
Dưới đây là chi tiết những khác biệt giữa Data lake và Data warehouse, hai thuật ngữ liên quan đến dữ liệu trong các khía cạnh khác nhau:
| Parameters | Data Lake | Data Warehouse |
|---|---|---|
| Lưu trữ | Trong data lake, tất cả dữ liệu được lưu giữ bất kể nguồn và cấu trúc của nó. Dữ liệu được giữ ở dạng thô. Nó chỉ được chuyển đổi khi nó đã sẵn sàng để sử dụng. | Data warehouse bao gồm dữ liệu được trích xuất từ hệ thống giao dịch hoặc dữ liệu bao gồm các chỉ số định lượng với các thuộc tính của chúng. Dữ liệu được làm sạch và chuyển đổi |
| Lịch sử | Công nghệ dữ liệu lớn được sử dụng trong data lake là tương đối mới | Khái niệm kho dữ liệu, không giống như dữ liệu lớn, đã được sử dụng trong nhiều thập kỷ. |
| Thu thập dữ liệu | Data lake bao gồm tất cả các loại dữ liệu và cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc ở dạng ban đầu của chúng từ các hệ thống nguồn. | Data Wareshouse bao gồm các thông tin có cấu trúc chúng được sắp xếp trong các lược đồ và được xác định cho mục đích kho dữ liệu |
| Data Timeline | Data Lake có thể giữ lại tất cả dữ liệu. Điều này không chỉ bao gồm dữ liệu đang được sử dụng mà còn bao gồm dữ liệu mà nó có thể sử dụng trong tương lai. Ngoài ra, dữ liệu được lưu giữ mọi lúc để quay ngược thời gian và thực hiện phân tích. | Trong quá trình phát triển kho dữ liệu, thời gian chủ yếu được dành cho việc phân tích các nguồn dữ liệu khác nhau. |
| Đối tượng sử dụng | Hồ dữ liệu lý tưởng cho những người dùng thích phân tích sâu. Những người dùng như vậy bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, những người cần các công cụ phân tích tiên tiến với các khả năng như mô hình dự đoán và phân tích thống kê. | Kho dữ liệu lý tưởng cho người dùng vận hành (operational users) vì được cấu trúc tốt, dễ sử dụng và dễ hiểu. |
| Chi phí lưu trữ | Việc lưu trữ dữ liệu trong công nghệ dữ liệu lớn tương đối rẻ sau đó lưu trữ dữ liệu trong kho dữ liệu. | Lưu trữ dữ liệu trong Kho dữ liệu tốn kém hơn và tốn thời gian. |
| Các tác vụ | Data Lake có thể chứa tất cả các dữ liệu và kiểu dữ liệu; nó cho phép người dùng truy cập dữ liệu trước quá trình chuyển đổi, làm sạch và có cấu trúc. | Kho dữ liệu có thể cung cấp thông tin chi tiết về các câu hỏi được xác định trước cho các loại dữ liệu được xác định trước. |
| Thời gian xử lý | Các hồ dữ liệu cho phép người dùng truy cập dữ liệu trước khi nó được chuyển đổi, làm sạch và cấu trúc. Do đó, nó cho phép người dùng nhận được kết quả của họ nhanh hơn so với kho dữ liệu truyền thống. | Kho dữ liệu cung cấp thông tin chi tiết về các câu hỏi được xác định trước cho các loại dữ liệu được xác định trước. Vì vậy, bất kỳ thay đổi nào đối với kho dữ liệu đều cần thêm thời gian. |
| Vị trí của lược đồ (schema) | Thông thường, lược đồ được xác định sau khi dữ liệu được lưu trữ. Điều này mang lại sự uyển chuyển cao và dễ dàng nắm bắt dữ liệu nhưng yêu cầu công việc ở cuối quá trình | Thông thường, lược đồ được xác định trước khi dữ liệu được lưu trữ. Yêu cầu công việc khi bắt đầu quy trình, nhưng cung cấp hiệu suất, bảo mật và tích hợp. |
| Xử lý dữ liệu | Data Lakes sử dụng quy trình ELT (Extract Load Transform). | Kho dữ liệu sử dụng quy trình ETL (Extract Transform Load) truyền thống. |
| Bất lợi | Dữ liệu được giữ ở dạng thô. Nó chỉ được chuyển đổi khi nó đã sẵn sàng để sử dụng. | Bất lợi chính đối với các kho dữ liệu là sự không có khả năng hoặc khó khăn khi phải thay đổi |
| Lợi ích chính | Data lake tích hợp các loại dữ liệu khác nhau để đưa ra các dữ kiện hoàn toàn mới, | Hầu hết người dùng data warehouse là trong các tổ chức đang hoạt động. Những người sử dụng này chỉ quan tâm đến các báo cáo và các chỉ số hiệu suất chính. |
Theo Gugu99
