Bạn dễ dàng rơi vào tình huống này: bạn có một hệ thống quản lý, có thể là một phần mềm CRM, vài tệp Excel được gửi qua email, và trong khi đó, ai đó lại bảo bạn rằng để “thực hiện phân tích dữ liệu chuyên sâu”, bạn phải lựa chọn giữa data lake và data warehouse. Lúc đó, cuộc trò chuyện lập tức chuyển sang chủ đề công nghệ, nhưng vấn đề thực sự lại nằm ở chỗ khác. Bạn thực sự cần một kiến trúc dữ liệu mới, hay chỉ đơn giản là cần biến những dữ liệu bạn đã có thành thông tin dễ hiểu và hữu ích?
Đối với một doanh nghiệp vừa và nhỏ, sự phân biệt này còn quan trọng hơn cả thuật ngữ. Một lựa chọn sai lầm không chỉ gây ra những phức tạp về mặt kỹ thuật. Nó còn dẫn đến các dự án kéo dài, sự phụ thuộc vào các chuyên gia tư vấn, các báo cáo bị chậm trễ và những khoản đầu tư khó có thể chuyển hóa thành các quyết định tốt hơn. Tuy nhiên, việc chọn cách không làm gì cả sẽ khiến doanh nghiệp phải hành động một cách thiếu định hướng.
Vấn đề không phải là học thuộc lòng những thuật ngữ chuyên ngành của các nhà cung cấp. Vấn đề là phải hiểu giải pháp nào phù hợp với quy mô doanh nghiệp, ngân sách và nguồn nhân lực thực tế mà bạn đang có. Dưới đây là hướng dẫn thực tiễn giúp bạn phân tích cuộc tranh luận giữa “data lake” và “data warehouse” từ góc độ của người phải cân đối giữa chi phí, khả năng tiếp cận và hiệu quả hoạt động.
Áp lực phải “làm gì đó với dữ liệu” hiện nay là rất thực tế. Số liệu ngày càng tăng, nguồn dữ liệu ngày càng đa dạng, các nhà quản lý yêu cầu các dự báo, bảng điều khiển và cảnh báo nhanh hơn. Trong khi đó, những thuật ngữ mới liên tục xuất hiện, dường như buộc bạn phải đưa ra quyết định về kiến trúc ngay lập tức.
Tuy nhiên, đối với nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ, chính đây mới là vấn đề. Họ thuyết phục bạn rằng bước đầu tiên là phải lựa chọn giữa hai mô hình hạ tầng, trong khi thực tế, vấn đề cốt lõi thường cụ thể hơn nhiều: dữ liệu phân tán, định dạng không thống nhất, báo cáo được lập thủ công và không ai có thời gian để sắp xếp lại mọi thứ.
Có những câu hỏi quan trọng hơn. Bạn thực sự đang gặp vấn đề về kiến trúc hệ thống hay sao? Hay vấn đề nằm ở việc truy cập dữ liệu? Nếu chọn sai giải pháp, bạn có nguy cơ đổ tiền vào một dự án kỹ thuật thay vì nâng cao khả năng kiểm soát hoạt động kinh doanh. Còn nếu không chọn gì cả, bạn sẽ tiếp tục đưa ra quyết định dựa trên thông tin không đầy đủ.
Người điều hành một doanh nghiệp vừa và nhỏ không cần những bài giảng hàn lâm. Họ cần một tiêu chí đơn giản để hiểu điều gì là cần thiết, điều gì không, và chi phí thực sự nằm ở đâu.
Sự khác biệt hữu ích nhất có thể được hiểu rõ qua hai hình ảnh rất thực tế.
Một kho dữ liệu (data warehouse) giống như một thư viện được tổ chức khoa học. Mỗi cuốn sách khi vào kho đều đã được lập danh mục, phân loại và đặt vào đúng kệ. Khi bạn cần tìm kiếm thông tin, bạn sẽ tìm thấy ngay lập tức vì thứ tự đã được xác định từ trước. Ngược lại, một hồ dữ liệu (data lake) giống như một kho chứa khổng lồ nơi các thùng hàng đủ loại được đưa vào. Bạn đặt vào đó các tệp tin được sắp xếp, nhật ký, PDF, hình ảnh, dữ liệu xuất từ hệ thống quản lý, dữ liệu web. Bạn sẽ sắp xếp chúng sau, khi cần phân tích.
Đây là điểm kỹ thuật duy nhất thực sự đáng lưu ý.
Sự phân biệt này cũng phản ánh nguồn gốc lịch sử của chúng. Kho dữ liệu (data warehouse) ra đời nhằm phục vụ phân tích kinh doanh trên dữ liệu đã được làm sạch và cấu trúc hóa, trong khi hồ dữ liệu (data lake) xuất hiện sau đó với mục đích lưu trữ dữ liệu thô ở các định dạng đa dạng. Chính vì vậy, kho dữ liệu phù hợp hơn cho việc lập báo cáo và chỉ số KPI, trong khi hồ dữ liệu lại linh hoạt hơn cho việc khám phá dữ liệu và học máy, như phân tích về sự khác biệt giữa kho dữ liệu và hồ dữ liệu đã nêu rõ.
Một kho dữ liệu (warehouse) hoạt động hiệu quả khi xử lý các truy vấn đã biết trước. Một hồ dữ liệu (lake) phát huy tác dụng khi bạn biết rằng dữ liệu có thể chứa thông tin có giá trị, nhưng chưa biết cụ thể dưới dạng nào.
Nếu mục tiêu của bạn là theo dõi doanh số, biên lợi nhuận, đơn hàng, tồn kho, tình trạng chậm trễ, hiệu quả kinh doanh và so sánh theo tháng, thì hệ thống kho hàng về mặt khái niệm sẽ phù hợp hơn với nhu cầu của bạn. Hệ thống này cung cấp cho bạn một nền tảng đáng tin cậy để tạo báo cáo tiêu chuẩn, thực hiện các truy vấn SQL nhất quán và thu được các số liệu chính xác, ổn định.
Ngược lại, nếu bạn làm việc với các loại dữ liệu rất khác nhau, như nhật ký ứng dụng, tệp PDF, email, văn bản, hình ảnh hoặc luồng dữ liệu từ máy móc, thì hồ dữ liệu (data lake) mang lại nhiều sự linh hoạt hơn. Các đội ngũ CNTT có thể tập trung hóa các nguồn dữ liệu đa dạng, trong khi những người phụ trách báo cáo vẫn ưa chuộng các môi trường có cấu trúc để thực hiện các truy vấn nhanh chóng và nhất quán. Trong bối cảnh này, vấn đề rộng lớn hơn về các quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decisions) cho doanh nghiệp cũng được đề cập, bởi những quyết định này đòi hỏi dữ liệu phải dễ tiếp cận hơn là các công nghệ phức tạp.
Trong cuộc tranh luận giữa data lake và data warehouse, nhiều người nhầm lẫn giữa tính linh hoạt với tính hữu ích tức thì.
Một hồ dữ liệu có thể chứa gần như mọi thứ. Nhưng việc lưu trữ không đồng nghĩa với việc dữ liệu đó có thể được phân tích ngay lập tức. Một kho dữ liệu ít linh hoạt hơn ở khâu nhập liệu, nhưng lại hữu ích hơn khi bạn cần những câu trả lời nhanh chóng và chuẩn hóa. Đối với một doanh nghiệp vừa và nhỏ, sự khác biệt này có ý nghĩa thực tiễn hơn là lý thuyết. Bởi vì vấn đề không phải là lưu trữ nhiều hơn, mà là ra quyết định tốt hơn.
Hai doanh nghiệp có thể xuất phát từ cùng một lượng dữ liệu nhưng lại thu được kết quả rất khác nhau. Sự khác biệt thường không nằm ở lượng dữ liệu thu thập được, mà ở cách họ tổ chức, xử lý và cung cấp dữ liệu đó cho những người ra quyết định.
| Tiêu chí | Kho dữ liệu | Hồ dữ liệu |
|---|---|---|
| Cấu trúc dữ liệu | Schema-on-write, được xác định trước khi tải dữ liệu | Schema-on-read, được xác định tại thời điểm phân tích |
| Loại dữ liệu | Trên hết là gọn gàng và ngăn nắp | Có cấu trúc, bán cấu trúc và không có cấu trúc |
| Quy trình tiêu chuẩn | ETL: Chuyển đổi trước, tải sau | ELT, nạp điện trước rồi mới biến áp sau |
| Những người dùng điển hình | Chuyên viên phân tích kinh doanh, tài chính, quản lý | Kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, đội ngũ kỹ thuật |
| Hiệu suất dự kiến | Dễ dự đoán hơn cho phân tích kinh doanh (BI) và báo cáo | Có nhiều biến số hơn, tùy thuộc vào truy vấn và quá trình chuẩn bị |
Trong kho dữ liệu, quy trình tiêu chuẩn là ETL: trích xuất dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu và sau đó tải dữ liệu lên. Quy trình này đòi hỏi nhiều công sức hơn ở giai đoạn đầu, nhưng giúp giảm thiểu các rắc rối sau này. Người xem bảng điều khiển sẽ thấy các trường dữ liệu nhất quán, các định nghĩa ổn định và các chỉ số KPI không thay đổi ý nghĩa khi chuyển từ bộ phận này sang bộ phận khác.
Trong hồ dữ liệu, quy trình thường theo mô hình ELT: trích xuất, tải dữ liệu và chỉ chuyển đổi sau đó, nếu cần. Cách tiếp cận này mang lại nhiều tự do kỹ thuật hơn, nhưng lại khiến một phần công việc bị trì hoãn. Đối với một doanh nghiệp vừa và nhỏ, việc trì hoãn thường đồng nghĩa với việc tích tụ công việc, và cuối cùng những công việc này sẽ đổ dồn lên đội ngũ vào thời điểm tồi tệ nhất, tức là khi cần có phản hồi nhanh chóng.
Quy tắc thực tiễn: nếu nhiều người phải xem cùng một báo cáo và đưa ra các quyết định thực thi, việc thiết lập cấu trúc trước khi tải dữ liệu sẽ giúp giảm thiểu sai sót, tranh cãi không cần thiết và thời gian lãng phí.
Về mặt vận hành, kho dữ liệu (data warehouse) được thiết kế để xử lý các truy vấn lặp đi lặp lại, báo cáo thường xuyên và các bảng điều khiển (dashboard) được sử dụng hàng ngày. Hồ dữ liệu (data lake) xử lý tốt khối lượng lớn và các định dạng đa dạng, nhưng thời gian phản hồi và tính dễ sử dụng phụ thuộc rất nhiều vào cách dữ liệu được phân loại, chuẩn bị và quản trị. Một so sánh kỹ thuật do CloudOptimo công bố đã tóm tắt rõ điểm này: kho dữ liệu hướng đến tính dự đoán, còn hồ dữ liệu hướng đến tính linh hoạt.
Đối với một doanh nghiệp vừa và nhỏ, đây không phải là vấn đề mang tính lý thuyết. Khi trưởng bộ phận bán hàng mở báo cáo buổi sáng, anh ta mong muốn có những con số chính xác và thời gian xử lý nhanh chóng. Ngược lại, nếu đội ngũ kỹ thuật cần phân tích các tệp tin, nhật ký hệ thống hoặc tài liệu đa dạng, họ có thể chấp nhận độ trễ cao hơn để đổi lấy lượng dữ liệu thu thập được nhiều hơn.
Sự khác biệt trên thực tế không chỉ nằm ở khía cạnh kỹ thuật. Điều quan trọng là ai có thể tự mình sử dụng dữ liệu mà không cần phải nhờ người khác giúp đỡ mỗi lần.
Một kho dữ liệu được thiết lập tốt giúp đưa dữ liệu đến gần hơn với hoạt động kinh doanh. Ngược lại, một hồ dữ liệu (data lake) thường chỉ đưa dữ liệu đến gần hơn với đội ngũ kỹ thuật. Chính vì vậy, nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) thường nhận ra quá muộn một thực tế khó chịu: sự lựa chọn thực sự không nằm ở việc chọn giữa hai công nghệ, mà là giữa một hệ thống giúp dữ liệu trở nên dễ tiếp cận và một hệ thống chỉ lưu trữ dữ liệu mà không biến chúng thành những quyết định tốt hơn.
Những ai đang xem xét các phương án này trong một dự án hiện đại hóa CNTT nên cân nhắc cả mô hình vận hành, chứ không chỉ riêng kho dữ liệu. Các giải pháp đám mây dành cho doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) giúp làm rõ chính điểm này: ranh giới giữa hạ tầng kết thúc ở đâu và chi phí, yêu cầu về năng lực chuyên môn cùng trách nhiệm hàng ngày bắt đầu từ đâu.
Hồ dữ liệu thường được coi là lựa chọn tiết kiệm chi phí nhất vì nó lưu trữ dữ liệu thô và giảm bớt khối lượng công việc ban đầu. Điều này chỉ đúng một phần. Nếu thiếu danh mục, quy tắc truy cập, hệ thống đặt tên nhất quán và các biện pháp kiểm soát chất lượng tối thiểu, khoản tiết kiệm ban đầu sẽ biến thành thời gian lãng phí cho việc tìm kiếm tệp tin, tái thiết lập định nghĩa và xác minh dữ liệu nào là đáng tin cậy.
Chính vì vậy, tại nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ, việc so sánh đúng đắn không phải là “lake so với warehouse” một cách trừu tượng. Câu hỏi hữu ích ở đây là: liệu có thực sự cần thiết phải xây dựng một trong những kiến trúc toàn diện này, hay nên bắt đầu từ một giải pháp nhẹ nhàng hơn, mang lại những thông tin chi tiết nhanh chóng mà không phải gánh vác ngay lập tức toàn bộ sự phức tạp?
Đối với một doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), sai lầm tốn kém nhất thường xuất phát từ một câu hỏi được đặt ra không đúng cách: “Xây dựng một data lake hay một data warehouse sẽ rẻ hơn?”. Trong doanh nghiệp, hóa đơn thực sự chỉ đến sau đó. Nó xuất hiện khi các nguồn dữ liệu không thể kết nối với nhau, các báo cáo bị lỗi mỗi khi hệ thống quản lý thay đổi, và mọi yêu cầu đều phải thông qua các chuyên gia tư vấn hoặc nhà phát triển thay vì được xử lý trực tiếp bởi đội ngũ ra quyết định.
Việc lưu trữ dữ liệu không tốn nhiều công sức như người ta tưởng. Những công việc giúp dữ liệu trở nên đáng tin cậy và có thể sử dụng được mới là điều quan trọng hơn: mô hình hóa, tích hợp, quản lý quyền truy cập, đảm bảo chất lượng, giám sát, khắc phục lỗi và hỗ trợ người dùng.
Việc xây dựng kho dữ liệu đòi hỏi nhiều công sức ban đầu. Cần phải xác định các chỉ số, xây dựng các quy trình xử lý dữ liệu, đồng bộ hóa các nguồn dữ liệu và duy trì sự nhất quán khi hệ thống ERP, CRM hoặc các quy tắc kinh doanh thay đổi. Đổi lại, ban lãnh đạo sẽ có được những con số ổn định hơn và việc lập báo cáo cũng trở nên dễ dự đoán hơn.
Một hồ dữ liệu thường được giới thiệu với những cam kết đơn giản hơn. Bạn có thể tải lên các loại dữ liệu khác nhau và hoãn lại một phần các quyết định về cấu trúc. Vấn đề là việc hoãn lại này không làm giảm bớt khối lượng công việc. Nó chỉ đẩy công việc sang giai đoạn sau, nơi nó sẽ xuất hiện dưới dạng các vấn đề về phân loại, bảo mật, chi phí tính toán, trùng lặp dữ liệu, các phiên bản không nhất quán và việc liên tục phải kiểm tra xem dữ liệu nào thực sự đáng tin cậy.
Rủi ro đối với một doanh nghiệp vừa và nhỏ là phải chi trả hai lần. Lần đầu tiên là để thu thập dữ liệu. Lần thứ hai là để cuối cùng có thể đọc được dữ liệu đó.
Sự phức tạp thực sự không nằm ở khía cạnh kỹ thuật. Mà nằm ở khía cạnh vận hành.
Nếu mỗi báo cáo mới đều đòi hỏi phải can thiệp thủ công, nếu người kiểm soát và nhân viên kinh doanh sử dụng các định nghĩa khác nhau cho cùng một chỉ số, nếu nhà sáng lập phải chờ đợi hàng ngày mới có được con số đáng tin cậy, thì dự án dữ liệu đã đang làm hao hụt lợi nhuận. Dù trên giấy tờ, cơ sở hạ tầng có vẻ hiện đại.
Chính vì vậy, cần phải xem xét cả mô hình quản lý, chứ không chỉ riêng về kiến trúc. Các giải pháp đám mây dành cho doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) chính là chìa khóa giúp làm rõ sự khác biệt này: bạn thực sự đang mua gì, bao nhiêu công việc bảo trì vẫn do nội bộ đảm nhận và mức độ phụ thuộc vào chuyên môn kỹ thuật hàng tháng là bao nhiêu.
Trên thị trường Ý, những nhà đầu tư vào phân tích dữ liệu đều mong muốn thấy được kết quả rõ ràng. Giảm bớt công việc thủ công. Đưa ra quyết định nhanh chóng hơn. Kiểm soát tốt hơn về doanh số, biên lợi nhuận, hàng tồn kho và dòng tiền. Chứ không phải một nền tảng phức tạp chỉ dành cho một số ít người.
Điều này thay đổi tiêu chí lựa chọn. Một doanh nghiệp vừa và nhỏ không nên tự hỏi kiến trúc nào hấp dẫn hay linh hoạt hơn trên lý thuyết. Thay vào đó, họ nên xem xét cần bao lâu để có được các bảng điều khiển đáng tin cậy, cần bao nhiêu nhân lực để duy trì chúng và dự án mang lại giá trị nhanh chóng đến mức nào.
Trong lĩnh vực bán lẻ, những chi phí ẩn thường sớm bộc lộ. Nếu dữ liệu về doanh số, hàng trả lại, chương trình khuyến mãi và hàng tồn kho đến từ các hệ thống khác nhau, chỉ cần một định nghĩa sai về “biên lợi nhuận” hay “doanh thu thuần” cũng đủ để làm mất niềm tin vào các báo cáo. Lúc đó, vấn đề không nằm ở cơ sở dữ liệu đã chọn. Mà là chủ doanh nghiệp lại quay về ra quyết định dựa trên Excel.
Trong lĩnh vực tài chính, cái giá phải trả cho sai sót càng trở nên rõ ràng hơn. Các hoạt động báo cáo, đối chiếu, kiểm soát quản lý và phân tích chênh lệch đều đòi hỏi dữ liệu nhất quán và có thể truy xuất nguồn gốc. Nếu mỗi lần rà soát lại đều dẫn đến tranh cãi về nguồn gốc của con số, dự án sẽ mất đi hiệu quả đầu tư (ROI) ngay cả trước khi hoàn thành.
Chính vì vậy, trên thực tế, nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ không cần phải xây dựng một hồ dữ liệu hay kho dữ liệu hoàn chỉnh từ đầu. Họ cần một hệ thống nhẹ nhàng hơn, dễ quản lý và hướng đến việc ra quyết định.
Nếu bạn không thể duy trì chất lượng dữ liệu, các quy tắc truy cập và các định nghĩa chung theo thời gian, thì vấn đề không nằm ở việc lựa chọn giữa data lake và data warehouse. Vấn đề là bạn đã chấp nhận sự phức tạp trước khi có một trường hợp sử dụng thực sự cần thiết cho điều đó.
Câu hỏi đúng không phải là kiến trúc nào là “tốt nhất” tuyệt đối. Câu hỏi là bạn cần giải quyết vấn đề gì vào sáng mai.
Trong lĩnh vực bán lẻ, kho hàng sẽ hoạt động hiệu quả khi bạn luôn phải giải quyết những vấn đề vận hành sau:
Điều này cũng áp dụng trong lĩnh vực tài chính. Nếu bạn cần tổng hợp dữ liệu có cấu trúc, lập báo cáo định kỳ, phân tích danh mục đầu tư hoặc đánh giá xu hướng kinh tế dựa trên các tiêu chí ổn định, kho dữ liệu vẫn là lựa chọn tự nhiên.
Phương pháp Lake có ý nghĩa khi doanh nghiệp của bạn thu thập nhiều loại dữ liệu khác nhau và bạn không muốn hoặc không thể xác định trước mọi thứ.
Một trường hợp thực tế là một công ty năng lượng đang đối mặt với:
Trong bối cảnh như vậy, một kho dữ liệu truyền thống buộc bạn phải thiết kế trước các mối quan hệ giữa các nguồn dữ liệu mà có thể bạn chưa nắm rõ. Trong khi đó, một hồ dữ liệu cho phép tập trung hóa mọi thứ và chỉ thiết lập cấu trúc khi cần thiết cho các phân tích cụ thể. Đây chính là loại tình huống mà tính linh hoạt của hồ dữ liệu thực sự tạo ra giá trị.
Hồ dữ liệu không phải là một lựa chọn “hiện đại hơn”. Nó chỉ là một lựa chọn hợp lý khi sự đa dạng của dữ liệu đủ để biện minh cho mức độ phức tạp mà bạn phải đối mặt.
Hầu hết các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) không phải đối mặt với tình huống đó. Họ chủ yếu sở hữu dữ liệu từ các hệ thống ERP, CRM, thương mại điện tử, kế toán, cũng như các tệp CSV và Excel được xuất ra. Trong những trường hợp này, vấn đề không nằm ở việc quản lý các tệp video, nhật ký ứng dụng hay văn bản thuần túy trên quy mô lớn. Vấn đề thực sự là làm sao để có được những con số chính xác, nhất quán và dễ hiểu đối với những người không có chuyên môn kỹ thuật.
Cần phải nói rõ điểm này: thường thì chúng ta không cần đến cả hồ dữ liệu lẫn kho dữ liệu truyền thống.
Thay vào đó, cần:
Lakehouse cố gắng kết hợp hai thế giới này lại với nhau. Nó hứa hẹn mang lại sự linh hoạt của mô hình lake và một số ưu điểm của mô hình warehouse trong cùng một môi trường. Đây là một hướng đi thú vị, đặc biệt đối với các doanh nghiệp có khối lượng công việc kết hợp giữa BI, AI và khoa học dữ liệu.
Tuy nhiên, đối với một doanh nghiệp vừa và nhỏ, câu hỏi vẫn không thay đổi: liệu bạn có thực sự gặp phải vấn đề cần phải đầu tư đến mức đó không? Nếu mục tiêu của bạn là phân tích kỹ hơn về doanh số, biên lợi nhuận, dòng tiền hoặc dự báo, thì một giải pháp kết hợp phức tạp có thể vẫn chưa xứng đáng so với giá trị mong đợi.
Khái niệm "data lakehouse" ra đời nhằm xóa bỏ ranh giới cứng nhắc giữa data lake và data warehouse. Ý tưởng rất đơn giản: vừa duy trì tính linh hoạt của một hệ thống lưu trữ rộng lớn và mở, vừa bổ sung sự có tổ chức, hiệu suất và khả năng phân tích gần giống với một data warehouse. Các công nghệ như Databricks và Delta Lake là những ví dụ điển hình cho xu hướng này.
Về mặt lý thuyết, điều này rất hấp dẫn. Bạn có thể sử dụng cùng một cơ sở dữ liệu cho BI, phân tích nâng cao và học máy, từ đó tránh được việc trùng lặp quá nhiều thông tin giữa các hệ thống khác nhau. Đối với các tổ chức quy mô lớn hoặc các nhóm dữ liệu đã có kinh nghiệm, đây là giải pháp hợp lý cho một hệ sinh thái ngày càng phức tạp theo thời gian.
Trong các bài kiểm tra hiệu năng học thuật, kiến trúc data lakehouse được đánh giá dựa trên các chỉ số như thông lượng, độ trễ và chi phí xử lý metadata. Điều này cho thấy việc so sánh với data warehouse không chỉ ở khía cạnh chức năng mà còn về hiệu năng, đặc biệt trong các tình huống mà những chênh lệch nhỏ về hiệu năng cũng có tác động đáng kể, như được nêu rõ trong bài thuyết trình học thuật về các bài kiểm tra hiệu năng lakehouse này.
Dịch sang tiếng Việt trong ngữ cảnh doanh nghiệp: Lakehouse giải quyết các vấn đề cho các tổ chức đã đạt đến một mức độ nhất định về quy mô, độ phức tạp và chuyên môn hóa.
Nếu bạn thực sự không cần cả hồ dữ liệu lẫn kho dữ liệu, thì chắc chắn bạn cũng không cần một hệ thống kết hợp cả hai.
Đối với phần lớn các doanh nghiệp vừa và nhỏ, câu hỏi hữu ích nhất không phải là “Tôi nên chọn kiến trúc nào?”, mà là “Làm thế nào để có được các phân tích đáng tin cậy mà không biến dự án dữ liệu thành một công trường xây dựng vĩnh viễn?”.
Đây là phương án thứ ba thường bị bỏ qua trong nhiều cuộc so sánh giữa data lake và data warehouse. Đừng xây dựng một cơ sở hạ tầng độc quyền mới. Thay vào đó, hãy triển khai một lớp phân tích trên các hệ thống mà bạn đang sử dụng, từ đó chuyển giao sự phức tạp về mặt kỹ thuật ra khỏi phạm vi hoạt động của doanh nghiệp.
Trên thực tế, cách tiếp cận hợp lý nhất là như sau:
Tôi đã chứng kiến không ít doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) đầu tư hàng tháng trời vào một hệ thống kho dữ liệu truyền thống, nhưng sau đó lại rất ít khi sử dụng nó. Không phải vì hệ thống đó được xây dựng kém. Mà là vì không ai trong công ty biết cách tự mình truy vấn dữ liệu. Vấn đề cốt lõi không nằm ở cơ sở dữ liệu. Mà nằm ở khả năng truy cập.
Đây là điểm thường bị đánh giá thấp. Một kiến trúc phức tạp, luôn đòi hỏi phải có sự can thiệp của chuyên gia kỹ thuật, sẽ làm giảm giá trị thực tiễn của dữ liệu. Một giải pháp đơn giản hơn, nhưng dễ hiểu đối với ban lãnh đạo, thường giúp đưa ra những quyết định tốt hơn một cách nhanh chóng hơn.
Chính vì vậy, nhiều doanh nghiệp thu được nhiều giá trị hơn từ một phần mềm phân tích kinh doanh (BI) dành cho doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) được thiết kế tốt so với một hệ thống cơ sở hạ tầng quá cồng kềnh. Mục tiêu mà họ hướng tới không phải là sở hữu một kho dữ liệu. Mà là hiểu rõ hơn và nhanh hơn về hoạt động kinh doanh.
Cơ sở hạ tầng phù hợp là cơ sở hạ tầng mà đội ngũ của bạn có thể sử dụng, duy trì và biến thành các quyết định. Chứ không phải là thứ chỉ gây ấn tượng trên một slide kỹ thuật.
Cuộc tranh luận giữa data lake và data warehouse là hữu ích, nhưng đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), nó thường bắt đầu từ một câu hỏi sai lầm. Trước khi lựa chọn một kiến trúc, bạn cần xác định xem liệu mình thực sự đang gặp vấn đề về quy mô và sự đa dạng của dữ liệu, hay một vấn đề phổ biến hơn nhiều: dữ liệu phân tán, báo cáo thủ công và khả năng truy cập hạn chế.
Kho dữ liệu vẫn là lựa chọn tối ưu khi cần các báo cáo đáng tin cậy, các chỉ số KPI nhất quán và hiệu suất ổn định. Hồ dữ liệu (Data Lake) là giải pháp phù hợp khi sự đa dạng của các nguồn dữ liệu đòi hỏi sự linh hoạt và độ phức tạp cao hơn. Mô hình Lakehouse là một bước tiến thú vị, nhưng hiếm khi là bước đi đầu tiên phù hợp cho các doanh nghiệp ưu tiên kiểm soát hoạt động và tỷ suất hoàn vốn (ROI).
Lựa chọn thông minh nhất không phải là công nghệ tiên tiến nhất. Đó là lựa chọn phù hợp với vấn đề thực tế, năng lực sẵn có và tốc độ mà bạn mong muốn để biến dữ liệu thành quyết định.
Nếu bạn muốn biến dữ liệu doanh nghiệp thành các báo cáo, dự báo và thông tin chi tiết về hoạt động mà không cần xây dựng một hệ thống hạ tầng phức tạp, hãy khám phá ELECTE – nền tảng phân tích dữ liệu được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) dành cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME). Bạn có thể bắt đầu từ dữ liệu sẵn có, giảm bớt công việc thủ công và mang phân tích dữ liệu đến gần hơn với đội ngũ của mình thông qua một phương pháp linh hoạt hơn rất nhiều.
.svg)
.svg)
.svg)
