Chúng ta đang sống trong thời đại mà dữ liệu là vô cùng quan trọng. Bất kể bạn là ai, dữ liệu bạn có là rất quan trọng và để lưu trữ dữ liệu đó, chúng tôi cần không gian. Tất cả mọi người, từ một cá nhân đến các tổ chức lớn đang nỗ lực hết mình để có thể giữ cho dữ liệu của họ có thể truy cập được mà vẫn an toàn. Trong trường hợp này, liệu Data Lakes có đến giải cứu chúng ta không? Nếu có, làm thế nào? Hãy đọc qua blog và hiểu ra điều tương tự!
Hồ dữ liệu là gì?
Nó có thể được định nghĩa là kho lưu trữ tập trung cho phép bạn hiển thị tất cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc của mình tại một nơi. Phần tốt nhất là bạn có thể lưu trữ 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. Đó là một khối dữ liệu khổng lồ đang được quản lý trên Hadoop. Data Lakes đang trở nên phổ biến vì chúng không chỉ giúp bạn quản lý dữ liệu của mình mà còn nhận được giá trị của dữ liệu đó.
Người ta đã thấy rằng các tổ chức có khả năng tạo ra giá trị thành công từ dữ liệu của họ thường vượt trội so với các đồng nghiệp của họ. Nhưng làm thế nào điều này xảy ra? Chà, các tổ chức đã có thể thực hiện nhiều loại phân tích khác nhau trên dữ liệu có trong hồ dữ liệu của họ, điều này giúp họ xác định các cơ hội phát triển mới mà không gặp bất kỳ rắc rối nào. Bằng cách này, việc tăng năng suất, bảo trì thiết bị và chủ động đưa ra quyết định không phải là điều khó hiểu! Một số người có thể lập luận rằng điều này giống hệt như kho dữ liệu nhưng thực tế lại hoàn toàn khác! Cả hai đều quan trọng và các chuyên gia dữ liệu không bao giờ có thể chọn một hoặc loại bỏ hoàn toàn cái khác sẽ không bao giờ có thể thực hiện được. Ngoài ra, bạn có thể triển khai máy học, phân tích và các công cụ phân tích khác cũng có thể được triển khai trong Hồ dữ liệu một cách dễ dàng thay vì Kho dữ liệu.
Nguồn:aws.amazon.com
Điều này khác gì với kho dữ liệu?
Mặc dù hai cái này khác nhau, nhưng điều đó không có nghĩa là bạn có thể loại bỏ cái này để lấy cái khác. Tùy theo nhu cầu, tổ chức có thể yêu cầu một hoặc cả hai!
Nói về sự khác biệt, điểm khác biệt chính giữa hai loại này là:hồ dữ liệu thu thập dữ liệu nhanh chóng và chuẩn bị dữ liệu sau này khi mọi người bắt đầu truy cập. Mặt khác, trong trường hợp lưu trữ dữ liệu, dữ liệu cần được phân tích cẩn thận trước khi đưa vào kho. Chúng ta không thể phủ nhận rằng việc truy xuất dữ liệu thông qua bất kỳ truy vấn SQL nào sẽ nhanh hơn nhưng việc sắp xếp dữ liệu theo định dạng có hệ thống là không dễ dàng. Trong trường hợp Data Lakes, việc truy xuất dữ liệu có thể mất nhiều thời gian nhưng bạn có thể dễ dàng lưu trữ dữ liệu.
Các tổ chức nhận thức rõ về Hồ dữ liệu và do đó đang cố gắng phát triển thành Hồ dữ liệu từ Kho dữ liệu. Để biết chi tiết về các điểm khác biệt, tham khảo bảng dưới đây:
Nguồn:aws.amazon.com
Ngoài ra, chúng ta không thể bỏ qua thực tế là các biểu mẫu phân tích cần dữ liệu nguồn chi tiết và đó là lý do tại sao hồ dữ liệu không kém gì kho báu để phân tích dữ liệu! Tuy nhiên, chúng ta không thể bỏ qua thực tế là Data Lakes làm cho dữ liệu có thể sử dụng được, nhưng nó yêu cầu các cơ chế được xác định để lưu trữ dữ liệu.
Có rào cản nào đối với Hồ dữ liệu không?
Chắc chắn là có, không có gì là hoàn hảo cả! Trong trường hợp hồ dữ liệu, có một số vấn đề nhất định. Một vài trong số đó là:
Thiết kế hồ dữ liệu
Vì hầu hết các công ty nâng cấp kho dữ liệu lên hồ dữ liệu nên thiết kế không được thực hiện chính xác. Lý do đằng sau điều này là do Hồ dữ liệu đơn giản hơn và có thể lưu trữ dữ liệu thô trong khi kho dữ liệu cần định dạng có cấu trúc cao cho cùng một dữ liệu. Chúng ta không thể chuyển từ cái này sang cái khác mà không ứng biến thiết kế vì nếu không làm được như vậy, chúng ta sẽ bị mắc kẹt ở giữa.
Nguồn:in.pcmag.com
Bảo mật
Những kẻ tấn công hiện được trang bị đầy đủ kiến thức cũng như công cụ để xâm nhập vào hệ thống của người khác. Vì vậy, giữ dữ liệu quý giá của bạn trên Data Lake mà không bổ sung thêm các lớp bảo mật có thể trở thành sai lầm lớn nhất trong cuộc đời bạn. Dữ liệu phi cấu trúc có thể dễ dàng được trích xuất hoặc thậm chí giúp đòi tiền chuộc nếu không có bảo mật.
Sự sẵn có của những người có kỹ năng
Đúng, chúng tôi đang cải thiện công nghệ lưu trữ dữ liệu theo cấp số nhân, nhưng vẫn còn khoảng cách giữa các kỹ năng cần thiết và các chuyên gia hiện có. Những người nhận thức được điều này và biết cách xử lý hệ thống như vậy bị hạn chế về số lượng nhưng các công ty đang vội vã phát triển mà không lưu ý đến điều này.
Đây là một số lĩnh vực mà chúng tôi đang phải đối mặt với những thách thức và các chuyên gia đã thông báo rằng nhiều lĩnh vực khác sẽ xuất hiện khi chúng tôi bắt đầu sử dụng Data Lakes trên quy mô lớn.
Để kết luận, chúng ta có thể nói rằng bất kỳ công nghệ mới nổi nào cũng cần có thời gian để phát huy hết tiềm năng của nó và điều này cũng được mong đợi từ điều này. Tuy nhiên, những người đã bắt đầu cuộc hành trình của họ bây giờ chắc chắn sẽ được hưởng lợi về lâu dài. Vì vậy, hãy chú ý đến những người bạn này vì nó là một thứ gì đó mới và có tiềm năng phát triển ngoài mong đợi của bạn.
Bạn nghĩ sao? Đừng quên đề cập đến quan điểm của bạn trong phần bình luận bên dưới!