Kho dữ liệu, Hồ dữ liệu và Tập hợp dữ liệu khác nhau như thế nào?
Kho dữ liệu, hồ dữ liệu và tập hợp dữ liệu là các giải pháp lưu trữ đám mây khác nhau. Kho dữ liệu lưu trữ dữ liệu ở định dạng có cấu trúc. Đó là kho lưu trữ tập trung chứa dữ liệu đã được xử lý trước cho hoạt động phân tích và cung cấp thông tin kinh doanh. Tập hợp dữ liệu là kho dữ liệu phục vụ nhu cầu của một đơn vị cụ thể trong doanh nghiệp, chẳng hạn như bộ phận tài chính, tiếp thị hoặc kinh doanh của công ty. Mặt khác,hồ dữ liệu là kho lưu trữ tập trung chứa dữ liệu thô và dữ liệu phi cấu trúc. Bạn có thể lưu trữ dữ liệu trước và xử lý dữ liệu đó sau.
Điểm tương đồng giữa kho dữ liệu, tập hợp dữ liệu và hồ dữ liệu
Ngày nay, các tổ chức có quyền truy cập vào khối lượng dữ liệu ngày càng tăng. Tuy nhiên, họ phải sắp xếp, xử lý, lọc và phân tích dữ liệu thô để thu được lợi ích thiết thực. Đồng thời, họ cũng phải tuân theo các biện pháp bảo mật và bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt để tuân thủ quy định. Ví dụ: đây là các hoạt động mà các tổ chức phải tuân theo:
- Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau như ứng dụng, nhà cung cấp, cảm biến Internet vạn vật (IoT) và các bên thứ ba khác.
- Xử lý dữ liệu thành một định dạng nhất quán, đáng tin cậy và hữu ích. Ví dụ: các tổ chức có thể xử lý dữ liệu để đảm bảo rằng tất cả các ngày trên hệ thống có cùng định dạng ngày tháng hoặc tổng hợp báo cáo hàng ngày.
- Chuẩn bị dữ liệu bằng cách định dạng tệp XML cho phần mềm máy học hoặc tạo báo cáo cho con người.
Các tổ chức sử dụng các công cụ và giải pháp khác nhau để có được kết quả phân tích dữ liệu. Kho dữ liệu, tập hợp dữ liệu và hồ dữ liệu đều là những giải pháp giúp lưu trữ dữ liệu.
Lợi ích của kho dữ liệu, hồ dữ liệu và tập hợp dữ liệu dựa trên đám mây
Cả ba giải pháp lưu trữ đều giúp bạn tăng tính sẵn có, độ tin cậy và bảo mật của dữ liệu. Sau đây là ví dụ về những cách bạn có thể sử dụng các giải pháp này:
- Lưu trữ dữ liệu kinh doanh của bạn một cách an toàn để phân tích
- Lưu trữ dung lượng dữ liệu không giới hạn cho đến khi bạn cần
- Loại bỏ trở ngại bằng tích hợp dữ liệu từ nhiều quy trình kinh doanh
- Phân tích dữ liệu lịch sử hoặc cơ sở dữ liệu cũ
- Thực hiện phân tích dữ liệu hàng loạt và theo thời gian thực
Ngoài ra, cả ba giải pháp đều tiết kiệm chi phí—bạn chỉ trả tiền cho dung lượng lưu trữ mà bạn sử dụng. Bạn có thể lưu trữ tất cả dữ liệu của mình, phân tích dữ liệu đó để tìm các kiểu mẫu và xu hướng, cũng như sử dụng thông tin để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh.
Điểm khác biệt chính: kho dữ liệu so với tập hợp dữ liệu
Kho dữ liệu là cơ sở dữ liệu quan hệ lưu trữ dữ liệu từ các hệ thống giao dịch và ứng dụng chức năng kinh doanh. Tất cả dữ liệu trong kho được cấu trúc hoặc dựng mô hình sẵn thành các bảng. Cấu trúc dữ liệu và lược đồ được thiết kế để tối ưu hóa cho các truy vấn SQL nhanh. Tập hợp dữ liệu là một thuật ngữ tiếp thị khác cho cùng một công nghệ. Đó cũng là một cơ sở dữ liệu quan hệ nhưng cách sử dụng thực tế khác rất nhiều so với cách sử dụng kho dữ liệu. Các điểm khác biệt chính được liệt kê dưới đây.
Nguồn dữ liệu
Kho dữ liệu có nhiều nguồn, cả bên trong lẫn bên ngoài. Bạn có thể trích xuất dữ liệu từ mọi nơi, chuyển đổi dữ liệu thành định dạng có cấu trúc và tải dữ liệu đó vào kho của mình. Tập hợp dữ liệu có ít nguồn dữ liệu hơn và thường có kích thước nhỏ hơn.
Tính tập trung
Kho dữ liệu thường lưu trữ dữ liệu từ nhiều đơn vị kinh doanh. Chúng tích hợp dữ liệu một cách tập trung trên toàn tổ chức để phân tích toàn diện. Tập hợp dữ liệu tập trung vào một chủ đề và có tính chất phi tập trung hơn. Chúng thường lọc và tóm tắt thông tin từ một kho dữ liệu hiện có khác.
Cách sử dụng
Nhiều người dùng và dự án yêu cầu dữ liệu được lưu trữ trong kho dữ liệu. Do đó, kho dữ liệu thường có tuổi thọ cao hơn và phức tạp hơn về bản chất. Trái lại, tập hợp dữ liệu có thể tập trung vào dự án với cách sử dụng hạn chế. Các nhóm ưu tiên tạo tập hợp dữ liệu từ kho dữ liệu doanh nghiệp và chấm dứt tập hợp dữ liệu sau khi trường hợp sử dụng kết thúc.
Phương pháp thiết kế
Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng phương pháp từ trên xuống dưới khi thiết kế kho dữ liệu. Họ lên kế hoạch kiến trúc tổng thể trước và giải quyết các thách thức khi có phát sinh. Tuy nhiên, với tập hợp dữ liệu, kỹ sư dữ liệu đã biết các chi tiết như giá trị, kiểu dữ liệu và nguồn dữ liệu ngoài. Họ có thể lập kế hoạch triển khai ngay từ đầu và áp dụng cách tiếp cận từ dưới lên trên để thiết kế tập hợp dữ liệu.
| Đặc điểm | Kho dữ liệu | Tập hợp dữ liệu |
|---|---|---|
| Phạm vi | Tập trung, tích hợp nhiều khu vực đối tượng với nhau |
Phi tập trung, khu vực đối tượng cụ thể |
| Người dùng | Trên toàn tổ chức |
Một cộng đồng hoặc bộ phận duy nhất |
| Nguồn dữ liệu |
Nhiều nguồn |
Một hoặc một vài nguồn hoặc một phần dữ liệu đã được thu thập trong kho dữ liệu |
| Kích cỡ |
Lớn, có thể lên đến hàng trăm gigabyte đến petabyte |
Nhỏ, thường lên đến hàng chục gigabyte |
| Thiết kế | Từ trên xuống dưới |
Từ dưới lên trên |
| Chi tiết dữ liệu | Dữ liệu đầy đủ, chi tiết |
Có thể gồm dữ liệu tóm tắt |
| Tìm hiểu thêm về Kho dữ liệu |
Tìm hiểu thêm về Tập hợp dữ liệu |
Điểm khác biệt chính: kho dữ liệu so với hồ dữ liệu
Kho dữ liệu và hồ dữ liệu là hai công nghệ có liên quan nhưng khác nhau về cơ bản. Trong khi kho dữ liệu lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, hồ dữ liệu là kho lưu trữ tập trung cho phép bạn lưu trữ bất kỳ dữ liệu nào ở bất kỳ quy mô nào. Hồ dữ liệu cung cấp nhiều tùy chọn lưu trữ hơn, phức tạp hơn và có các trường hợp sử dụng khác so với kho dữ liệu. Các điểm khác biệt chính được liệt kê dưới đây.
Nguồn dữ liệu
Cả hồ dữ liệu và kho dữ liệu đều có thể có nguồn dữ liệu không giới hạn. Tuy nhiên, kho dữ liệu yêu cầu bạn thiết kế lược đồ của mình trước khi lưu dữ liệu. Bạn chỉ có thể tải dữ liệu có cấu trúc vào hệ thống. Ngược lại, hồ dữ liệu không có yêu cầu như vậy. Chúng có thể lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc, chẳng hạn như bản ghi máy chủ trang web, lượt nhấp chuột, mạng xã hội và dữ liệu cảm biến.
Tiền xử lý
Kho dữ liệu thường yêu cầu tiền xử lý trước khi lưu trữ. Các công cụ Trích xuất, chuyển đổi, tải (ETL) được sử dụng để làm sạch, lọc và cấu trúc các tập dữ liệu trước đó. Ngược lại, hồ dữ liệu chứa bất kỳ dữ liệu nào. Bạn có thể linh hoạt lựa chọn có muốn thực hiện tiền xử lý hay không. Các tổ chức thường sử dụng các công cụ Trích xuất, tải, chuyển đổi (ELT). Họ tải dữ liệu trong hồ dữ liệu trước và chỉ chuyển đổi dữ liệu khi được yêu cầu.
Chất lượng dữ liệu
Kho dữ liệu thường đáng tin cậy hơn vì bạn có thể thực hiện xử lý trước. Một số chức năng như khử trùng lặp, sắp xếp, tóm tắt và xác minh có thể được thực hiện trước để đảm bảo độ chính xác của dữ liệu. Dữ liệu trùng lặp hoặc sai và chưa được xác minh có thể nằm trong hồ dữ liệu nếu không có hoạt động kiểm tra trước thời hạn.
Hiệu năng
Kho dữ liệu được thiết kế để có hiệu năng truy vấn nhanh nhất. Người dùng doanh nghiệp ưu tiên kho dữ liệu hơn để tạo báo cáo hiệu quả hơn. Ngược lại, kiến trúc hồ dữ liệu ưu tiên dung lượng lưu trữ và chi phí hơn hiệu năng. Bạn có được dung lượng lưu trữ cao hơn nhiều với chi phí thấp hơn và vẫn có thể truy cập dữ liệu ở tốc độ hợp lý.
.b92355dc1f5dead04c2d3778ede8deb44ac84df9.png)
.4a794ed179f7108666c5f41eb937acee11374b44.png)
| Đặc điểm | Kho dữ liệu | Hồ dữ liệu |
|---|---|---|
| Dữ liệu | Dữ liệu quan hệ từ hệ thống giao dịch, cơ sở dữ liệu vận hành và ứng dụng lĩnh vực kinh doanh |
Tất cả dữ liệu, bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc |
| Lược đồ | Thường được thiết kế trước khi triển khai kho dữ liệu nhưng cũng có thể được ghi tại thời điểm phân tích (lập lược đồ khi ghi hoặc lập lược đồ khi đọc) |
Được ghi vào thời điểm phân tích (lập lược đồ khi đọc) |
| Giá/Hiệu năng |
Kết quả truy vấn nhanh nhất sử dụng bộ nhớ cục bộ |
Kết quả truy vấn ngày càng nhanh hơn bằng cách sử dụng bộ nhớ chi phí thấp và tách riêng giữa điện toán và lưu trữ |
| Chất lượng dữ liệu |
Dữ liệu được quản lý chặt chẽ đóng vai trò là phiên bản trung tâm của thông tin sự thật |
Mọi dữ liệu có thể được hoặc không được quản lý (tức là dữ liệu thô) |
| Người dùng | Nhà phân tích kinh doanh, nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển dữ liệu |
Nhà phân tích kinh doanh (sử dụng dữ liệu được quản lý), nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và kiến trúc sư dữ liệu |
| Phân tích | Báo cáo hàng loạt, BI và trực quan hóa |
Máy học, phân tích khám phá, khám phá dữ liệu, phân luồng, phân tích vận hành, dữ liệu lớn và lập hồ sơ |
| Tìm hiểu thêm về Kho dữ liệu | Tìm hiểu thêm về Hồ dữ liệu |
Trường hợp thích hợp để sử dụng hồ dữ liệu, kho dữ liệu hoặc tập hợp dữ liệu?
Hầu hết các tổ chức lớn sử dụng kết hợp hồ dữ liệu, kho dữ liệu và tập hợp dữ liệu trong cơ sở hạ tầng lưu trữ của họ. Thông thường, tất cả dữ liệu được nhập vào hồ dữ liệu, sau đó được tải vào các kho dữ liệu và tập hợp dữ liệu khác nhau cho các trường hợp sử dụng khác nhau. Quyết định về công nghệ phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau như được giải thích dưới đây.
Sự linh hoạt
Nói chung, hồ dữ liệu mang lại tính linh hoạt cao hơn với chi phí thấp hơn. Các nhóm khác nhau có thể truy cập vào cùng một dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ và khung phân tích mà họ lựa chọn. Bạn có thể tiết kiệm thời gian vì không cần xác định cấu trúc dữ liệu, lược đồ và quy trình chuyển đổi.
Loại dữ liệu
Kho dữ liệu sẽ phù hợp hơn nếu bạn muốn lưu trữ dữ liệu quan hệ như dữ liệu khách hàng và dữ liệu quy trình kinh doanh. Nếu bạn có khối lượng lớn dữ liệu quan hệ, thì nhóm của bạn có thể cân nhắc tạo một số tập hợp dữ liệu cho các nhu cầu kinh doanh cụ thể. Ví dụ: bộ phận khách hàng có thể tạo một tập hợp dữ liệu để duy trì bảng cân đối kế toán và chuẩn bị báo cáo tài khoản khách hàng, trong khi bộ phận tiếp thị có thể tạo một kho dữ liệu khác để tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo.
Chi phí và dung lượng
Kho dữ liệu có thể xử lý hiệu quả hàng trăm petabyte (PB) dữ liệu. Hồ dữ liệu cung cấp chi phí tương đối thấp hơn cho dung lượng lớn hơn, đặc biệt đối với số lượng lớn hình ảnh và video. Tuy nhiên, không phải cũng đều cần đến mức quy mô đó.
AWS có thể giúp bạn với nhu cầu lưu trữ dữ liệu bằng cách nào?
AWS mang đến lựa chọn dịch vụ phân tích đa dạng nhất, phù hợp với mọi nhu cầu phân tích dữ liệu của bạn. Chúng tôi giúp các ngành và tổ chức thuộc mọi quy mô tái tạo lại hoạt động kinh doanh của họ bằng dữ liệu. Sau đây là ví dụ về những cách bạn có thể sử dụng AWS:
- Dùng Amazon Redshift cho các yêu cầu về kho dữ liệu và tập hợp dữ liệu của bạn. Nhận được thông tin chuyên sâu tích hợp bằng cách chạy phân tích dự đoán và theo thời gian thực về dữ liệu phức tạp, được chia theo tỷ lệ trong cơ sở dữ liệu hoạt động, hồ dữ liệu, kho dữ liệu của bạn cũng như hàng nghìn tập dữ liệu của bên thứ ba. Bạn có thể tự động tạo, đào tạo và triển khai các mô hình máy học một cách dễ dàng.
- Dùng AWS Lake Formation để xây dựng, quản lý và bảo mật hồ dữ liệu trong nhiều ngày. Nhanh chóng nhập dữ liệu từ tất cả các nguồn dữ liệu, rồi mô tả và quản lý chúng trong danh mục dữ liệu tập trung.
- Dùng Amazon S3 để xây dựng hồ dữ liệu tùy chỉnh cho các ứng dụng phân tích dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo, máy học và điện toán hiệu năng cao.
Bắt đầu lập với kho chứa dữ liệu trên AWS bằng cách tạo tài khoản miễn phí ngay hôm nay.
Các bước tiếp theo để sử dụng AWS
Tìm hiểu cách bắt đầu với Tập hợp dữ liệu trên AWS
