Data Warehouse là gì?
Mô hình Cloud computing, hay còn gọi là Điện toán đám mây, đã tác động đáng kể đến kiến trúc IT trong những năm gần đây, và data warehouse cũng không ngoại lệ.
Ngày nay, nhiều doanh nghiệp đã chuyển từ mô hình truyền thống on-premise sang sử dụng dịch vụ cloud-based data warehouse. Thay vì lưu trữ dữ liệu trên server mà doanh nghiệp tự sở hữu (on-premise), cloud-based data warehouse đặt dữ liệu trên server của một bên thứ ba, thông qua việc thuê dịch vụ. Điều này giúp doanh nghiệp giảm chi phí xây dựng, duy trì và sửa chữa server, một khoản đầu tư không nhỏ và gánh nặng tài chính đối với nhiều doanh nghiệp.
Đặc điểm của Data Warehouse
Nhà khoa học máy tính Bill Inmon, thường được coi là cha đẻ của Kho dữ liệu, đã xác định ba đặc điểm chính mà Kho dữ liệu phải có:
- Hướng theo chủ đề: Dữ liệu trong Kho dữ liệu được tổ chức xung quanh các chủ đề hoặc đối tượng cụ thể, chẳng hạn như các bộ phận trong doanh nghiệp (Tài chính, Bán hàng, Tiếp thị, v.v.). Người dùng từ các bộ phận khác nhau có thể truy cập các vùng dữ liệu khác nhau trong Kho dữ liệu để truy xuất và phân tích thông tin liên quan.
- Biến thể theo thời gian: Dữ liệu trong Kho dữ liệu được đánh dấu thời gian và nắm bắt thông tin lịch sử. Không giống như các hệ thống giao dịch lưu trữ dữ liệu ngắn hạn, Kho dữ liệu lưu giữ dữ liệu lịch sử dài hạn. Điều này cho phép phân tích xu hướng, theo dõi các thay đổi theo thời gian và đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên các mẫu lịch sử.
- Không biến đổi: Dữ liệu trong Kho dữ liệu được coi là không biến đổi, nghĩa là dữ liệu không nên thay đổi hoặc sửa đổi sau khi được lưu trữ. Nếu dữ liệu nguồn trải qua bất kỳ thay đổi nào sau khi dữ liệu được tổng hợp, quy trình Trích xuất, Chuyển đổi và Tải (ETL) cần được thực hiện lại để tải lại dữ liệu vào Kho dữ liệu. Đặc điểm này đảm bảo lưu giữ dữ liệu lịch sử và phản ánh chính xác những gì diễn ra trong quá trình tác nghiệp.
Bằng cách thể hiện ba đặc điểm này, Kho dữ liệu cung cấp nguồn thông tin toàn diện và đáng tin cậy để phân tích, báo cáo và ra quyết định trong một tổ chức.
06 yếu tố cân nhắc khi lựa chọn Data Warehouse
Data Type: Bạn muốn lưu trữ loại dữ liệu nào?
Quản lý dữ liệu trong một Data Warehouse bắt đầu bằng việc xác định loại dữ liệu mà bạn muốn lưu trữ. Có hai loại dữ liệu chính trong Data Warehouse: dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc.
- Dữ liệu có cấu trúc thường phù hợp với hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational Database). Đây là loại dữ liệu được tổ chức thành các bảng có cấu trúc, phù hợp với các hàng và cột. Nếu dữ liệu của bạn có thể được sắp xếp thành một bảng tính lớn, hệ thống Data Warehouse sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ sẽ là lựa chọn phù hợp cho doanh nghiệp của bạn.
- Dữ liệu phi cấu trúc thường đi kèm với dữ liệu nửa cấu trúc (Semi-structured data). Đây là loại dữ liệu mà không tuân theo cấu trúc tường minh của các bảng quan hệ. Một số ví dụ điển hình của dữ liệu nửa cấu trúc bao gồm email, sách, bài đăng trên mạng xã hội, hình ảnh, âm thanh và dữ liệu địa lý. Nếu bạn làm việc với lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc như vậy, hệ thống Data Lake sẽ là sự lựa chọn phù hợp hơn là Data Warehouse. Data Lake cho phép lưu trữ và xử lý dữ liệu phi cấu trúc một cách linh hoạt và mở rộng.
Dữ liệu có cấu trúc đề cập đến dữ liệu được tổ chức và dễ dàng tìm kiếm. Nó thường được lưu trữ trong các hàng và cột và các thành phần có thể được liên kết thông qua các trường được xác định trước. Hãy nghĩ về dữ liệu có thể được lưu trữ trong tệp Excel và bạn sẽ có một ví dụ điển hình về dữ liệu có cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc có thể tuân thủ mô hình dữ liệu do nhà thiết kế cơ sở dữ liệu tạo, chẳng hạn như thống kê doanh số được sắp xếp theo khu vực, được sắp xếp theo loại sản phẩm hoặc phân loại theo khách hàng. Nó tương tự như việc đến thư viện, nơi sách được sắp xếp thành các phần như sách giáo khoa, sách tiếp thị và tiểu thuyết, giúp bạn dễ dàng tìm thấy loại mong muốn.
Mặt khác, dữ liệu phi cấu trúc không thể được chứa trong định dạng có cấu trúc gồm các hàng và cột và nó không có bất kỳ mô hình dữ liệu được xác định trước nào. Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc bao gồm hình ảnh, video, tệp âm thanh, tài liệu văn bản, nội dung mạng xã hội, hình ảnh vệ tinh, bản trình bày, tệp PDF, câu trả lời từ câu hỏi khảo sát mở, nội dung trang web và bản ghi của trung tâm cuộc gọi.
Cơ sở dữ liệu quan hệ sử dụng các bảng để lưu trữ dữ liệu. Bảng là tập hợp dữ liệu có liên quan và chứa các hàng và cột để lưu trữ dữ liệu theo cách có cấu trúc. Mối quan hệ giữa các bảng được thiết lập thông qua khóa và khóa ngoại, cho phép truy xuất và truy vấn dữ liệu hiệu quả.
Cơ sở dữ liệu phi quan hệ, còn được gọi là cơ sở dữ liệu NoSQL, lưu trữ dữ liệu không có cấu trúc rõ ràng và được xác định trước để liên kết dữ liệu từ các nhóm khác nhau với nhau. Các cơ sở dữ liệu này cung cấp tính linh hoạt và khả năng mở rộng trong việc lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc, giúp chúng phù hợp để xử lý các định dạng dữ liệu đa dạng và thay đổi nhanh chóng.
Scalability – Khả năng mở rộng quy mô
Một yếu tố cần xem xét tiếp theo là mức độ truy cập dữ liệu và quy mô dữ liệu mà data warehouse cần hỗ trợ. Relational cloud-data warehouses có khả năng lưu trữ một lượng lớn dữ liệu mà không tốn nhiều chi phí. Trong trường hợp bạn chỉ cần sử dụng data warehouse cho mục đích phân tích và không cần quá nhiều tính năng phức tạp, có thể bạn sẽ không cần thêm nhiều hơn những gì họ cung cấp.
Tuy nhiên, nếu bạn đang xử lý quy mô dữ liệu cực lớn (vượt quá 2 terabyte), các non-relational data warehouse thường là sự lựa chọn hợp lý hơn. Chúng không áp đặt các ràng buộc về cấu trúc dữ liệu đầu vào, cho phép bạn thực hiện thao tác ghi nhanh hơn.
Bạn cũng nên xem xét khả năng mở rộng của các kho chứa dữ liệu trong thời gian có nhu cầu cao. Ví dụ, Redshift có thể hỗ trợ lượng dữ liệu lớn, nhưng bạn phải thêm các node bằng cách thủ công để tăng dung lượng lưu trữ và sức mạnh tính toán. Trong khi đó, Snowflake cung cấp tính năng tự động mở rộng (auto-scale) để linh hoạt xoay vòng các nhóm dữ liệu.
Performance – Hiệu suất
Yếu tố tiếp theo cần xem xét là mức độ tốc độ truy cập dữ liệu mà bạn cần. Điều này phụ thuộc vào khả năng thực hiện các truy vấn và duy trì tốc độ đó trong thời điểm có nhu cầu cao. Hiệu suất và quy mô có mối liên hệ chặt chẽ với nhau, và hiệu suất sẽ tăng khi bạn mở rộng quy mô của kho dữ liệu hoặc thêm các node bổ sung theo cách thủ công (ví dụ: Amazon Redshift).
Mặc dù phân tích thời gian thực (real-time analytics) rất quan trọng đối với một số trường hợp sử dụng, tuy nhiên, hầu hết các phân tích không yêu cầu dữ liệu hoặc thông tin ngay lập tức. Khi bạn trả lời những câu hỏi như “tại sao người dùng bỏ qua sản phẩm?” hoặc “người dùng chuyển từ ứng dụng sang trang web như thế nào?”, việc truy cập dữ liệu với một độ trễ nhẹ vẫn là tốt. Dữ liệu không thay đổi từng phút và các xu hướng chính sẽ không bị ảnh hưởng.
Maintenance
Đối với các công ty nhỏ, việc có nhiều kỹ sư tập trung vào việc xây dựng sản phẩm hơn là quản lý hàng ngày của hệ thống ETL và data warehouse là rất quan trọng. Trong trường hợp các kho dữ liệu không tự tối ưu hóa, việc có một người giám sát và duy trì để đảm bảo hiệu suất mạnh mẽ là cần thiết.
Tuy nhiên, việc duy trì data warehouse theo cách thủ công cung cấp cho bạn khả năng tùy chỉnh và tối ưu hóa theo nhu cầu cụ thể của công ty. Dành nhiều thời gian hơn cho việc điều chỉnh và mở rộng kho dữ liệu theo cách thủ công cho phép bạn có sự kiểm soát tốt hơn về hiệu suất và chi phí. Với một quản trị viên có kinh nghiệm, việc “bảo trì nhiều hơn” cũng đồng nghĩa với việc có sự kiểm soát và linh hoạt cao hơn.
Availability – Tính sẵn sàng của dữ liệu
Bất kể bạn chọn data warehouse là hệ thống on-premises hay dịch vụ đám mây, tính sẵn sàng của dữ liệu luôn là ưu tiên hàng đầu. Việc hướng đến phân tích dữ liệu thời gian thực và sự phụ thuộc ngày càng lớn vào dữ liệu để ra quyết định đòi hỏi hệ thống phải luôn đảm bảo tính sẵn sàng của dữ liệu.
Các doanh nghiệp cần xác định rõ nhu cầu của mình, bao gồm tần suất cập nhật báo cáo là mỗi giây, mỗi phút, mỗi giờ hay mỗi ngày, và phải cân nhắc với khả năng tài chính của doanh nghiệp. Khoảng thời gian cập nhật ngắn đồng nghĩa với chi phí cao. Bởi để tạo ra một báo cáo, mọi yếu tố từ việc thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, kết nối với data warehouse, cho đến các công cụ trực quan hóa dữ liệu đều phải được cập nhật. Ví dụ, để theo dõi số liệu theo từng phút, một sàn giao dịch chứng khoán có thể cần sử dụng hàng trăm nhân viên IT để vận hành hệ thống. Hoặc ví dụ khác, PowerBI tính phí 10$/tháng cho 8 lần cập nhật dữ liệu trong ngày và 5000$/tháng cho 48 lần cập nhật dữ liệu trong ngày. Hãy cân nhắc giữa chi phí và nhu cầu tần suất xem báo cáo để lựa chọn phương pháp phù hợp.
Cost – Chi phí
Với data warehouse on-premise (dữ liệu được lưu trữ trên máy chủ doanh nghiệp), chi phí xây dựng một kho dữ liệu có thể lên đến hàng chục nghìn đô la. Điều này chưa bao gồm chi phí quản lý và vận hành để duy trì hoạt động các hệ thống này.
Với cloud-based data warehouse, chi phí có thể khác nhau giữa các nhà cung cấp. Bạn có thể gặp khó khăn khi đối diện với nhiều cấu trúc giá từ các nhà cung cấp khác nhau. Ví dụ, Amazon Redshift tính phí dựa trên loại và kích thước của máy chủ mà bạn sử dụng để lưu trữ dữ liệu. Trong khi đó, Google BigQuery tính phí cho mỗi truy vấn, đòi hỏi doanh nghiệp phải kiểm soát và áp đặt quy định chặt chẽ về tần suất truy vấn để kiểm soát chi phí. Để tốt nhất, hãy lựa chọn một cấu trúc chi phí minh bạch và phù hợp với ngân sách của công ty bạn.
Một vài nhà cung cấp Data Warehouse để bạn dễ dàng so sánh
Tạm kết
Trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu về khái niệm Data Warehouse và 6 yếu tố quan trọng cần xem xét khi lựa chọn một Data Warehouse. Data Warehouse là một hệ thống lưu trữ dữ liệu được cấu trúc và tối ưu hóa để hỗ trợ phân tích và ra quyết định trong doanh nghiệp. Việc lựa chọn Data Warehouse phù hợp đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng về loại dữ liệu, quy mô, hiệu suất, chi phí, sẵn sàng dữ liệu và khả năng quản lý. Bằng việc đánh giá và đáp ứng các yếu tố này, doanh nghiệp sẽ xây dựng được một hệ thống Data Warehouse mạnh mẽ, linh hoạt và mang lại giá trị phân tích dữ liệu cao cho sự phát triển và thành công của mình.