Trong thời đại mà dữ liệu được ví như kho báu của doanh nghiệp, các doanh nghiệp liên tục nỗ lực tận dụng sức mạnh của dữ liệu để tìm ra những insight quý giá và đưa ra những quyết định kinh doanh thông minh. Hai phương pháp phổ biến để lưu trữ, quản lý và phân tích lượng dữ liệu lớn là Data Warehouse (Kho dữ liệu) và Data Lake (hồ dữ liệu). Mặc dù cả hai đều phục vụ mục đích tương tự, nhưng có những khác biệt đáng kể giữa chúng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những điểm tương đồng và khác biệt của Data Warehouse và Data Lake, cũng như thảo luận thêm về use case phù hợp cho từng phương pháp để trả lời cho câu hỏi “Doanh nghiệp nên xây dựng Data Warehouse hay Data Lake?”

1. Những điểm tương đồng giữa Data Warehouse và Data Lake

Khi tìm hiểu về Data Warehouse và Data Lake, có lẽ chúng ta đều dễ dàng thấy được những điểm giống nhau giữa chúng như sau:

• Đều phục vụ mục đích lưu trữ và quản lý dữ liệu của doanh nghiệp.
• Đều hỗ trợ việc lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
• Đều hướng tới mục tiêu cung cấp thông tin hữu ích và hỗ trợ quyết định kinh doanh.
• Đều có thể tích hợp với các công cụ phân tích dữ liệu và truy vấn để tạo ra báo cáo và phân tích dữ liệu.

Đọc thêm: Data Warehouse là gì? Tổng quan về Data Warehouse cho người mới bắt đầu

2. Những điểm khác biệt giữa Data Warehouse và Data Lake

Cũng chính vì những điểm tương đồng như trên, nên khá nhiều người vẫn còn đang nhầm lẫn giữa Data Warehouse và Data Lake. Tuy nhiên, việc phân biệt được Data Warehouse và Data Lake lại vô cùng quan trọng bởi những sự khác biệt này sẽ ảnh hưởng đến việc ứng dụng khác nhau. 

Đầu tiên, về dữ liệu quản lý và lưu trữ, Data Lake có thể làm việc được với dữ liệu ở nhiều định dạng, nhiều cấu trúc khác nhau hơn so với Data Warehouse. Data Warehouse chủ yếu quản lý và lưu trữ dữ liệu quan hệ có cấu trúc từ các ứng dụng, hệ thống của doanh nghiệp. Data Lake cũng có thể lưu trữ dữ liệu này nhưng nó cũng có thể lưu trữ dữ liệu phi quan hệ từ ứng dụng, thiết bị kết nối Internet, phương tiện truyền thông xã hội và các nguồn khác.

Data Warehouse và Data Lake cũng có sự khác biệt về Schema. Dữ liệu trong Data Warehouse tuân theo một Schema cụ thể. Mục tiêu là cung cấp một nguồn sự thật duy nhất (a single source of truth), vì vậy dữ liệu phải được làm sạch và chuyển đổi trước khi người dùng truy cập vào nó. Còn Data Lake lại không dựa vào bất kỳ Schema cụ thể nào. 

Về trường hợp ứng dụng (Use case) cũng như người dùng cuối (End user), Người dùng thường có câu hỏi cụ thể để hỏi và cấu trúc của Data Warehouse sẽ thực sự hữu ích để đưa ra câu trả lời đáng tin cậy. Cũng bởi vậy mà Người dùng của Data Warehouse thường là các Business Analyst hay chính các phòng ban trong doanh nghiệp. Dữ liệu trong Data Lake được lưu trữ theo tính chất "cho đến khi cần", tức là Người dùng của Data lake có thể đặt câu hỏi một cách linh hoạt hơn, đặt bất cứ câu hỏi gì khi họ cần ở hiện tại và tương lai. Và người dùng Data Lake thường là các nhân sự chuyên trách về dữ liệu và họ chủ yếu hướng đến các bài toán dự đoán, khám phá dữ liệu. 

Ngoài ra, Data Lake và Data Warehouse cũng có những sự khác biệt về tốc độ truy vấn (Query speed), độ mở rộng (Scalability), giá thành (Cost), chất lượng dữ liệu (Data quality), mức độ dễ dàng khi sử dụng (Ease of use). Vui lòng xem chi tiết trong bảng dưới đây.

Đọc thêm: Data Lake là gì? Định nghĩa, Kiến trúc, Ưu - Nhược điểm và Ứng dụng của Data Lake

3. Nên xây dựng Data Warehouse hay Data Lake cho doanh nghiệp.

Thật khó để có thể đưa ra một câu trả lời cố định cho doanh nghiệp rằng nên xây dựng Data Warehouse hay Data Lake. Bởi cả 2 không có bên nào vượt trội hơn. Chúng đều có những ưu nhược điểm riêng, phù hợp với từng điều kiện và mục đích khác nhau của doanh nghiệp. Bởi vậy, để cân nhắc xem nên xây dựng Data Warehouse hay Data Lake hay xây dựng cả hai, các doanh nghiệp nên chú ý các điểm sau đây:

• Mục tiêu kinh doanh: Đánh giá rõ ràng mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp và xác định rõ những yêu cầu dữ liệu cần thiết để đạt được mục tiêu đó. Data Warehouse thích hợp hơn cho việc phân tích kinh doanh, báo cáo và hỗ trợ quyết định, trong khi Data Lake thích hợp hơn cho việc khám phá dữ liệu, dự đoán.
• Loại dữ liệu: Xác định loại dữ liệu mà doanh nghiệp muốn lưu trữ và sử dụng. Data Warehouse thường là lựa chọn tốt cho dữ liệu có cấu trúc, trong khi Data Lake hỗ trợ lưu trữ dữ liệu không cấu trúc, dữ liệu gốc và dữ liệu lớn (Big Data).
• Ngân sách và tài nguyên: Xem xét nguồn lực tài chính và nhân lực có sẵn để đảm bảo việc xây dựng và quản lý Data Warehouse hoặc Data Lake được thực hiện một cách hiệu quả. Data Warehouse thường đòi hỏi đầu tư lớn hơn về cơ sở hạ tầng và quản lý dữ liệu so với Data Lake.
• Quyền truy cập và an ninh: Đánh giá yêu cầu về quyền truy cập dữ liệu và an ninh. Data Warehouse thường có các cơ chế quản lý quyền truy cập và kiểm soát an ninh được xây dựng sẵn. Trong khi đó, Data Lake yêu cầu sự quản lý và kiểm soát an ninh phức tạp hơn, do dữ liệu không cấu trúc và nguồn dữ liệu đa dạng.
• Kỹ năng và nguồn lực nhân lực: Đánh giá khả năng và nguồn lực nhân lực hiện có trong việc xây dựng và quản lý Data Warehouse hoặc Data Lake. Xây dựng và duy trì Data Warehouse yêu cầu nhân lực có kỹ năng thiết kế cơ sở dữ liệu và ETL, trong khi Data Lake đòi hỏi kỹ năng xử lý dữ liệu lớn, công nghệ Big Data và các công cụ phân tích dữ liệu tiên tiến.

Tuy nhiên, để có quyết định chuẩn xác nhất, các doanh nghiệp có thể liên hệ đến các chuyên gia về dữ liệu tư vấn. MH Digital cũng là một đơn vị cung cấp các giải pháp về dữ liệu ưu tín, đã từng tư vấn và triển khai Data Warehouse, Hệ thống BI cho nhiều doanh nghiệp lớn: Viettel, Edupia, Mobifone, Các tổ chức Nhà nước, … Liên hệ ngay MH Digital để nhận được lời tư vấn phù hợp nhất của doanh nghiệp của bạn.