Data lake, Data Warehouse và Data Mart đều là những thuật ngữ liên quan đến cách thu thập và lưu trữ dữ liệu. Nếu bạn làm việc liên quan đến lĩnh vực công nghệ thông tin thì việc phân biệt ba thuật ngữ này là điều rất cần thiết. Bởi nó có thể giúp bạn lựa chọn nơi thích hợp nhất để lưu trữ dữ liệu tùy thuộc vào từng tình huống cụ thể. Bài viết này sẽ giúp bạn thực hiện được điều đó.

Data lake, Data Warehouse và Data Mart đều là những thuật ngữ liên quan đến cách thu thập và lưu trữ dữ liệu. Nếu bạn làm việc liên quan đến lĩnh vực công nghệ thông tin thì việc phân biệt ba thuật ngữ này là điều rất cần thiết. Bởi nó có thể giúp bạn lựa chọn nơi thích hợp nhất để lưu trữ dữ liệu tùy thuộc vào từng tình huống cụ thể. Bài viết này sẽ giúp bạn thực hiện được điều đó.

Data warehouse là gì?

Data warehouse được dịch là “kho dữ liệu”, là nơi mà các tổ chức gồm nhiều bộ phận có thể lưu trữ tất cả các bộ dữ liệu của từng bộ phận vào một cơ sở dữ liệu duy nhất. Nó chỉ cho phép dữ liệu đã được mô hình hóa và có cấu trúc. Mục đích sử dụng chính của Data warehouse thường là để giúp tổ chức đưa ra quyết định về việc tạo ra các phân tích và báo cáo khác nhau dựa trên thông tin được lưu trữ. Nhờ đó, có thể tổ chức dữ liệu bằng cách sử dụng bảng, khóa, chỉ mục và kiểu dữ liệu. Một số đặc điểm chính của Data warehouse là:

• Dữ liệu cũ được giữ lại khi dữ liệu mới được tải lên, cấp quyền truy cập vào số lượng lớn dữ liệu lịch sử.
• Dữ liệu thường được sắp xếp theo chủ đề.
• Cho phép các quy trình truy xuất dữ liệu phức tạp.

Data mart là gì?

Data mart là phiên bản đơn giản hóa của Data warehouse, nó cung cấp cho người dùng dữ liệu cụ thể về một trong các bộ phận của tổ chức hoặc một khía cạnh của doanh nghiệp. Chức năng chính của Data mart thường là cung cấp thông tin liên quan cần thiết để đưa ra các quyết định quan trọng trong một bộ phận cụ thể của công ty. Có ba loại Data mart chính:

• Độc lập: Loại này có thể hoạt động mà không cần lấy thông tin hỗ trợ từ Data warehouse. Các công ty thường thiết lập các Data mart độc lập cho các mục đích cụ thể và dữ liệu được lưu trữ cả bên trong và bên ngoài.
• Phụ thuộc: Loại này phụ thuộc vào Data warehouse hiện có. Khi yêu cầu phân tích về một chủ đề cụ thể, các Data mart phụ thuộc sẽ truy xuất dữ liệu có liên quan từ Data warehouse.
• Kết hợp: Loại này tích hợp dữ liệu trong một Data warehouse hiện có từ các nguồn bên ngoài. Các Data mart kết hợp rất linh hoạt và thường có thể quản lý một số lượng lớn dữ liệu.

Data lake là gì?

Data lake được dịch là “hồ dữ liệu”, nó gồm các dữ liệu mà các công ty sử dụng để lưu trữ dữ liệu mà họ không thể phân loại và tổ chức đúng cách. Nó chỉ đơn giản là nơi lưu trữ dữ liệu mà không cần xử lý hoặc phân loại, đồng thời giúp bạn dễ dàng truy cập và chỉnh sửa về sau. Hai trường hợp điển hình Data lake có thể giúp ích cho tổ chức của bạn là:

• Khi công ty rất lớn và các sản phẩm có nhiều chức năng khác nhau, yêu cầu nhiều cách khác nhau để phân tích dữ liệu và cải thiện hoạt động kinh doanh.
• Khi bạn chưa biết cách tận dụng tối đa dữ liệu đã thu thập nhưng muốn lưu trữ cho sau này.

Phân biệt Data warehouse, Data mart và Data lake

Dưới đây là những đặc điểm giúp bạn phân biệt ba thuật ngữ này.

Sự khác biệt giữa Data warehouse và Data mart

Sự khác biệt chính giữa Data warehouse và Data mart là:

• Data mart phụ thuộc vào một bộ phận và chỉ được sử dụng cho mục đích đưa ra quyết định trong bộ phận đó.

Data warehouse là một hệ thống ứng dụng độc lập.

• Tất cả dữ liệu trong Data warehouse được đặt trong một kho lưu trữ tập trung, trong khi Data mart không lưu trữ tập trung dữ liệu.
• Các Data mart được xây dựng bằng cách tiếp cận từ cấp dưới lên, tập trung vào dữ liệu cụ thể cho mục đích, trong khi các Data warehouse sử dụng cách tiếp cận từ cấp trên xuống, tập trung lượng lớn dữ liệu và sau đó quyết định cách sử dụng.
• Data mart có dữ liệu ngắn gọn và được chọn lọc, trong khi một Data warehouse có dữ liệu chi tiết.
• Data warehouse thường tồn tại lâu hơn, hướng thông tin hơn và dễ thao tác hơn, trong khi Data mart thường có tuổi thọ ngắn hơn, hướng dự án và bị hạn chế.

Sự khác biệt giữa Data warehouse và Data lake

Những điểm khác biệt chính giữa chúng là:

• Data warehouse thường thu thập dữ liệu đã được xử lý và đưa ra các chỉ số cũng như đặc điểm định lượng rõ ràng. 

Data lake lưu trữ nhiều dữ liệu phi truyền thống hơn, khó định lượng và khó đo lường hơn.

• Data lake không phân biệt dữ liệu mà, nó lưu trữ mọi mức độ liên quan của dữ liệu. 

Dữ liệu đi vào Data warehouse được chọn lọc và phân tích kỹ càng.

• Data warehouse có thể thích ứng với sự thay đổi, nhưng việc thực hiện thích ứng với thay đổi lớn trong hệ thống đòi hỏi lượng lớn thời gian và tài nguyên. 

Data lake duy trì dữ liệu ở trạng thái thô và chưa qua xử lý, cho phép mọi người có quyền truy cập bất kể có bất kỳ sự thay đổi nào.

Sự khác biệt giữa Data lake và Data mart

Dưới đây là những điểm giúp bạn phân biệt Data lake và Data mart:

• Data lake chứa tất cả dữ liệu thô và chưa xử lý của một tổ chức. 

Data mart có dữ liệu đã lọc và có cấu trúc được chuẩn bị cho một chức năng hoặc bộ phận cụ thể.

• Các Data mart cho phép phân tích nhanh một phần dữ liệu. 

Các Data lake chứa một lượng lớn dữ liệu thô và cho phép phân tích sâu hơn.

• Thông tin bên trong Data lake thường được tập trung hóa. 

Data mart có xu hướng lưu trữ dữ liệu ở các vị trí cả bên trong và bên ngoài riêng biệt.

• Bởi vì Data mart được xây dựng cho các mục đích cụ thể, thường thì  tuổi thọ của chúng ngắn và các mục đích bị giới hạn. 

Data lake lại có thời gian lưu giữ dữ liệu không giới hạn, vì mục đích chính của chúng là lưu trữ dữ liệu thô.

Kết luận

Hy vọng bài viết trên đã đem lại những thông tin hữu ích giúp bạn có thể phân biệt được thế nào là Data mart, Data lake và Data warehouse. Việc lựa chọn giữa ba kênh lưu trữ này là phụ thuộc vào nhu cầu và đặc điểm của tổ chức bạn và việc lựa chọn phù hợp sẽ là công cụ để thúc đẩy tăng trưởng tổ chức. Chúc các bạn thành công!

Lương Thuận – dịch từ Indeed