Hồ dữ liệu và kho dữ liệu là hai hệ thống lưu trữ dữ liệu lớn mà các doanh nghiệp sử dụng để lưu trữ và phân tích dữ liệu. Mặc dù cả hai hệ thống đều có thể được sử dụng để lưu trữ một lượng lớn dữ liệu, nhưng chúng có những điểm mạnh và điểm yếu khác nhau. Bài viết này sẽ giải thích sự khác biệt chính giữa hồ dữ liệu và kho dữ liệu, vì vậy bạn có thể chọn hệ thống phù hợp với nhu cầu kinh doanh của mình.
Hồ dữ liệu
Hồ dữ liệu là kho lưu trữ dựa trên đám mây lưu trữ tất cả các loại dữ liệu, bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. Hồ dữ liệu thường được sử dụng để lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như cảm biến, phương tiện truyền thông xã hội và hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM).
Hồ dữ liệu sử dụng một quy trình gọi là ELT (Extract, Load, Transform) để thu nạp và lưu trữ dữ liệu. Với ELT, dữ liệu được trích xuất từ nguồn của nó và được tải vào hồ dữ liệu mà không cần xử lý trước. Khi dữ liệu nằm trong hồ dữ liệu, nó có thể được chuyển đổi thành định dạng phù hợp để phân tích.
Hồ dữ liệu thường được quản lý bởi các kỹ sư dữ liệu. Các kỹ sư dữ liệu chịu trách nhiệm thiết kế và triển khai kiến trúc hồ dữ liệu, cũng như phát triển và duy trì các đường ống dữ liệu thu nạp và chuyển đổi dữ liệu.
Kho dữ liệu
Kho dữ liệu là một hệ thống lưu trữ dữ liệu có cấu trúc đã được xử lý và tổ chức cho mục đích phân tích. Kho dữ liệu thường được sử dụng để lưu trữ dữ liệu lịch sử, chẳng hạn như dữ liệu bán hàng, dữ liệu khách hàng và dữ liệu sản phẩm.
Để nhập, lưu trữ và xử lý dữ liệu, kho dữ liệu sử dụng một quy trình gọi là ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải). Với ETL, dữ liệu được trích xuất từ nguồn của nó, chuyển đổi thành định dạng có cấu trúc và sau đó được tải vào kho dữ liệu.
Kho dữ liệu thường được quản lý bởi quản trị viên cơ sở dữ liệu (DBA). DBA chịu trách nhiệm thiết kế và triển khai kiến trúc kho dữ liệu, cũng như quản lý cơ sở hạ tầng kho dữ liệu.
Sự khác biệt chính giữa hồ dữ liệu và kho dữ liệu
- Cấu trúc dữ liệu:
Kho dữ liệu là các kho lưu trữ có cấu trúc tổ chức dữ liệu thành các lược đồ và bảng được xác định trước, theo cấu trúc cứng nhắc.
Ngược lại, hồ dữ liệu lưu trữ dữ liệu ở dạng thô, chưa qua xử lý, không có lược đồ được xác định trước. Hồ dữ liệu cho phép lưu trữ dữ liệu linh hoạt và năng động, chứa các định dạng và loại dữ liệu khác nhau.
- Phương pháp lưu trữ dữ liệu:
Kho dữ liệu áp dụng cách tiếp cận “lược đồ khi ghi”, trong đó dữ liệu được cấu trúc và chuyển đổi trước khi được tải vào kho.
Mặt khác, các hồ dữ liệu sử dụng cách tiếp cận “lược đồ khi đọc”, trong đó dữ liệu được lưu trữ nguyên trạng và ứng dụng lược đồ xảy ra trong quá trình truy xuất hoặc phân tích dữ liệu.
- Đa dạng dữ liệu:
Kho dữ liệu thường lưu trữ dữ liệu có cấu trúc và được xác định rõ, chẳng hạn như hồ sơ giao dịch, thông tin khách hàng và dữ liệu tài chính.
Mặt khác, hồ dữ liệu có thể lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc, bao gồm tệp nhật ký, dữ liệu cảm biến, nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội và nội dung đa phương tiện.
- Xử lý dữ liệu:
Kho dữ liệu ưu tiên tổng hợp, tích hợp và tính toán trước dữ liệu để tối ưu hóa hiệu suất truy vấn. Chúng được thiết kế để báo cáo và phân tích hiệu quả và nhất quán.
Hồ dữ liệu tập trung vào việc lưu trữ một lượng lớn dữ liệu thô, cung cấp sự linh hoạt cho việc khám phá, thử nghiệm và phân tích nâng cao. Xử lý dữ liệu trong hồ dữ liệu thường liên quan đến việc chuyển đổi và phân tích dữ liệu trong quá trình truy xuất hoặc ở giai đoạn sau.
- Khả năng mở rộng và chi phí:
Hồ dữ liệu có khả năng mở rộng cao, có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ do kiến trúc phân tán và có thể mở rộng của chúng. Chúng có thể chứa cả nguồn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
Kho dữ liệu thường được thiết kế cho dữ liệu có cấu trúc và có khả năng mở rộng hạn chế. Ngoài ra, hồ dữ liệu có thể tiết kiệm chi phí hơn, vì chúng có thể tận dụng lưu trữ đám mây và tài nguyên xử lý theo yêu cầu.
- Quản trị và bảo mật dữ liệu:
Kho dữ liệu thường có các biện pháp quản trị và bảo mật được xác định rõ, đảm bảo chất lượng dữ liệu, tính nhất quán và tuân thủ các quy định.
Hồ dữ liệu ban đầu có thể có các biện pháp kiểm soát quản trị ít nghiêm ngặt hơn, đòi hỏi các nỗ lực bổ sung để tổ chức dữ liệu, quản lý siêu dữ liệu và triển khai quản trị dữ liệu.
Hồ dữ liệu so với kho dữ liệu: Cái nào phù hợp với bạn?
Nếu bạn cần lưu trữ và phân tích một lượng lớn dữ liệu thô cho học máy hoặc khoa học dữ liệu, thì hồ dữ liệu là một lựa chọn tốt. Nếu bạn cần lưu trữ và phân tích dữ liệu có cấu trúc cho nghiệp vụ thông minh hoặc báo cáo, thì kho dữ liệu là một lựa chọn tốt.
Cũng có thể sử dụng phương pháp kết hợp, nơi bạn lưu trữ một số dữ liệu của mình trong hồ dữ liệu và một số dữ liệu của bạn trong kho dữ liệu. Điều này có thể cung cấp cho bạn những gì tốt nhất của cả hai thế giới: khả năng mở rộng và tính linh hoạt của hồ dữ liệu với sự dễ dàng truy vấn và hiệu suất của kho dữ liệu.
Bên cạnh đó, việc xác định xem hồ dữ liệu hay kho dữ liệu là lựa chọn phù hợp cho tổ chức của bạn phụ thuộc vào một số yếu tố và trường hợp sử dụng cụ thể. Dưới đây là một số:
- Đa dạng và linh hoạt dữ liệu: Nếu dữ liệu của bạn bao gồm nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc và bạn yêu cầu sự linh hoạt trong việc khám phá và phân tích dữ liệu, hồ dữ liệu có thể phù hợp hơn. Hồ dữ liệu chứa nhiều loại dữ liệu khác nhau và cho phép lưu trữ dữ liệu thô, cho phép khám phá dữ liệu nhanh và phân tích nâng cao.
- Cấu trúc dữ liệu và nhu cầu báo cáo: Nếu dữ liệu của bạn chủ yếu được cấu trúc và yêu cầu chính của bạn là báo cáo được chuẩn hóa, nghiệp vụ thông minh và truy vấn đột xuất, kho dữ liệu có thể phù hợp hơn. Kho dữ liệu được tối ưu hóa để xử lý dữ liệu có cấu trúc, cung cấp các lược đồ được xác định trước và hiệu suất truy vấn hiệu quả.
- Khả năng mở rộng và khối lượng: Xem xét khối lượng dữ liệu bạn cần lưu trữ và xử lý. Hồ dữ liệu có khả năng mở rộng cao, có khả năng xử lý các bộ dữ liệu lớn và đang phát triển nhanh chóng. Nếu bạn dự đoán xử lý một lượng lớn dữ liệu, kiến trúc phân tán và khả năng mở rộng của hồ dữ liệu có thể là lợi thế. Kho dữ liệu, trong khi vẫn có thể mở rộng, có thể có những hạn chế trong việc xử lý các tập dữ liệu cực lớn.
- Yêu cầu phân tích: Đánh giá nhu cầu phân tích của bạn. Nếu bạn yêu cầu chuyển đổi dữ liệu phức tạp, phân tích nâng cao, học máy hoặc ứng dụng khoa học dữ liệu, tính linh hoạt và khả năng lưu trữ dữ liệu thô của hồ dữ liệu có thể có lợi. Kho dữ liệu được thiết kế để báo cáo và phân tích có cấu trúc, cung cấp hiệu suất truy vấn được tối ưu hóa cho các mô hình dữ liệu được xác định trước.
- Quản trị và bảo mật dữ liệu: Xem xét các yêu cầu bảo mật và quản trị dữ liệu của tổ chức bạn. Kho dữ liệu thường đã thiết lập các thực tiễn quản trị, kiểm soát chất lượng dữ liệu và các biện pháp bảo mật. Hồ dữ liệu có thể yêu cầu các nỗ lực bổ sung để triển khai các khung quản trị, quản lý siêu dữ liệu và các giao thức bảo mật dữ liệu.
- Cân nhắc chi phí: Đánh giá tác động chi phí của từng giải pháp. Hồ dữ liệu, đặc biệt là khi sử dụng các dịch vụ lưu trữ và xử lý đám mây, có thể mang lại lợi thế về chi phí do mô hình thanh toán theo mức sử dụng của chúng. Kho dữ liệu có thể liên quan đến cơ sở hạ tầng và chi phí bảo trì cao hơn, đặc biệt là đối với việc triển khai quy mô lớn.
Ví dụ về DataS CDP
Nền tảng DataS CDP là nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) giúp doanh nghiệp thu thập, thống nhất và kích hoạt dữ liệu khách hàng. Nền tảng DataS CDP có thể được sử dụng để tạo một cái nhìn duy nhất về từng khách hàng, có thể được sử dụng để cải thiện các chiến dịch tiếp thị, dịch vụ khách hàng và phát triển sản phẩm.
Nền tảng DataS CDP có thể được tích hợp với cả hồ dữ liệu và kho dữ liệu. Điều này cho phép doanh nghiệp lưu trữ và phân tích dữ liệu khách hàng một cách tốt nhất cho nhu cầu của họ.
Dưới đây là một số ví dụ về cách DataS CDP có thể được sử dụng:
- Bán lẻ: Nền tảng DataS CDP có thể giúp các nhà bán lẻ thu thập và thống nhất dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như trang web thương mại điện tử, cửa hàng truyền thống và phương tiện truyền thông xã hội. Dữ liệu này có thể được sử dụng để tạo một chế độ xem duy nhất của từng khách hàng, có thể được sử dụng để cải thiện các chiến dịch tiếp thị, dịch vụ khách hàng và phát triển sản phẩm.
- Dịch vụ tài chính: Nền tảng DataS CDP có thể giúp các tổ chức tài chính thu thập và thống nhất dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như hệ thống CRM, hệ thống ERP và hệ thống POS. Dữ liệu này có thể được sử dụng để tạo một chế độ xem duy nhất về từng khách hàng, có thể được sử dụng để cải thiện các chiến dịch tiếp thị, dịch vụ khách hàng và phát hiện gian lận.
- Chăm sóc sức khỏe: Nền tảng DataS CDP có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe thu thập và thống nhất dữ liệu bệnh nhân từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), cổng thông tin bệnh nhân và thiết bị đeo được. Dữ liệu này có thể được sử dụng để tạo ra một cái nhìn duy nhất về từng bệnh nhân, có thể được sử dụng để cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân, thử nghiệm lâm sàng và nghiên cứu sức khỏe cộng đồng.