Chúng ta đang sống trong kỷ nguyên mà dữ liệu là quan trọng nhất. Không quan trọng bạn là ai, dữ liệu bạn có là then chốt và để lưu trữ nó, chúng ta cần không gian. Mọi người, từ cá nhân đến tổ chức lớn đều nỗ lực để giữ dữ liệu dễ truy cập mà an toàn. Trong kịch bản này, Data Lake có thể đến giải cứu chúng ta? Nếu có, làm thế nào? Hãy đọc qua blog và được khai sinh!
Data Lake Là Gì?
Có thể định nghĩa là kho lưu trữ tập trung cho phép bạn hiển thị tất cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc tại một nơi. Phần tốt nhất là bạn có thể lưu trữ nó như nguyên trạng mà không cần cấu trúc hoặc phân tích nó. Trước khi bạn bắt đầu nghĩ đây là một nền tảng, chúng tôi muốn làm rõ rằng đây không phải là một nền tảng. Đây là một khối dữ liệu khổng lồ được quản lý trên Hadoop. Data Lake đang được phổ biến rộng rãi vì chúng không chỉ giúp quản lý dữ liệu mà còn lấy giá trị từ nó.
Đã thấy rằng các tổ chức có khả năng tạo ra giá trị từ dữ liệu thường vượt trội hơn đối thủ. Nhưng điều này xảy ra như thế nào? Vâng, các tổ chức có thể thực hiện nhiều loại phân tích trên dữ liệu có trên data lake của họ, giúp xác định cơ hội tăng trưởng mới mà không rắc rối. Cách này thúc đẩy năng suất, duy trì thiết bị và ra quyết định chủ động không phải là hạt dẻ khó gnaw! Một vài người có thể tranh luận rằng điều này chính xác như data warehousing nhưng thực tế hoàn toàn khác! Cả hai đều quan trọng và chuyên gia dữ liệu không bao giờ chọn một hay vứt bỏ cái kia hoàn toàn. Hơn nữa, bạn có thể triển khai machine learning, phân tích, và các công cụ phân tích khác dễ dàng trong Data Lake hơn là Data Warehouse.
Khác Biệt Với Data Warehousing Như Thế Nào?
Mặc dù hai cái này khác nhau, không có nghĩa là bạn có thể loại bỏ cái này cho cái kia. Tùy theo nhu cầu, một tổ chức có thể cần cái này hoặc cả hai!
Nói về sự khác biệt, điểm khác biệt chính là data lake nạp dữ liệu nhanh và chuẩn bị nó sau khi mọi người bắt đầu truy cập. Ngược lại, với data warehousing, dữ liệu cần được phân tích cẩn thận trước khi cho vào kho. Chúng ta không thể phủ nhận truy xuất dữ liệu qua truy vấn SQL nhanh hơn nhưng sắp xếp dữ liệu theo định dạng hệ thống không dễ dàng. Trong trường hợp Data Lake, truy xuất dữ liệu có thể mất lâu nhưng bạn có thể dễ dàng lưu trữ dữ liệu.
Các tổ chức rất hiểu rõ Data Lake, và do đó đang cố gắng tiến hóa từ Data Warehouse sang Data Lake. Để biết các điểm khác biệt chi tiết, tham khảo bảng dưới đây:
Có Rào Cản Nào Cho Data Lake Không?
Chắc chắn là có, không gì là hoàn hảo! Trong trường hợp data lake, có một số vấn đề. Một vài trong số đó:
Thiết Kế Data Lake
Vì hầu hết các công ty nâng cấp data warehouse lên data lake, thiết kế không được thực hiện chính xác. Lý do là Data Lake đơn giản hơn và có thể lưu trữ dữ liệu thô trong khi data warehouse cần định dạng có cấu trúc cao cho cùng việc. Chúng ta không thể chỉ chuyển từ cái này sang cái kia mà không cải tiến thiết kế vì nếu thất bại, chúng ta sẽ bị mắc kẹt ở giữa.
Bảo Mật
Kẻ tấn công hiện được trang bị tốt về kiến thức và công cụ để xâm nhập hệ thống người khác. Vì vậy, giữ dữ liệu quý giá trên Data Lake mà không thêm lớp bảo mật nữa có thể trở thành sai lầm lớn nhất đời bạn. Dữ liệu phi cấu trúc có thể dễ dàng bị trích xuất hoặc thậm chí giúp勒索软件在没有安全性的情况下。
Sự Có Mặt Của Người Có Kỹ Năng
Vâng, chúng ta đang cải thiện công nghệ lưu trữ dữ liệu theo cấp số mũ, nhưng vẫn còn khoảng cách giữa kỹ năng yêu cầu và chuyên gia có sẵn. Những người nhận thức được điều này và biết cách xử lý hệ thống như vậy là hạn chế về số lượng nhưng công ty đang vội tiến hóa mà không để ý đến điều này.
Đây là một số lĩnh vực mà chúng ta đang đối mặt thách thức và chuyên gia đã truyền đạt rằng nhiều hơn nữa sẽ trình diện khi chúng ta bắt đầu sử dụng Data Lake quy mô lớn.
Để kết luận, chúng ta có thể nói rằng bất kỳ công nghệ mới nổi nào cũng mất thời gian để giải phóng tiềm năng đầy đủ và điều tương tự được kỳ vọng từ cái này. Tuy nhiên, những ai bắt đầu hành trình ngay bây giờ chắc chắn sẽ được hưởng lợi lâu dài. Vì vậy, hãy để mắt trên này các bạn vì nó là điều mới mẻ và có tiềm năng phát triển vượt quá kỳ vọng của bạn.
Bạn nghĩ sao? Đừng quên đề cập quan điểm của bạn trong phần bình luận bên dưới!