1️⃣ Lưu trữ mọi loại dữ liệu – Không giới hạn định dạng

Khác biệt cốt lõi của Data Lake chính là mô hình schema-on-read thay vì schema-on-write. Nghĩa là:

• Dữ liệu có thể được đưa thẳng vào Data Lake ở dạng thô mà không cần chuẩn hóa ngay.

• Khi cần phân tích, schema mới được áp dụng (tùy vào mục đích và công cụ).

Điều này mang lại nhiều lợi thế:

• Nhanh chóng thu thập: không cần chờ team Data Engineer thiết kế ETL phức tạp.

• Đa dạng hóa nguồn dữ liệu: từ ERP, IoT, cảm biến, mạng xã hội, livestream, tất cả có thể đổ về một chỗ.

• Giữ nguyên giá trị gốc: dữ liệu không bị mất mát do transform quá sớm.

👉 Ví dụ thực tế:

• Spotify lưu dữ liệu clickstream từ hàng trăm triệu người dùng, bao gồm thời gian nghe nhạc, skip bài, tương tác playlist. Dữ liệu này ở dạng semi-structured và được đưa thẳng vào Data Lake để sau đó training AI gợi ý nhạc.

• Bệnh viện có thể lưu ảnh chụp X-quang, dữ liệu xét nghiệm và hồ sơ bệnh nhân vào một Data Lake duy nhất để phục vụ nghiên cứu AI trong chẩn đoán y tế.

2️⃣ Lưu trữ chi phí thấp – Giải pháp tiết kiệm cho dữ liệu khổng lồ

Chi phí là yếu tố then chốt. Data Warehouse truyền thống thường đắt đỏ do compute và storage gắn chặt. Ngược lại, Data Lake tận dụng object storage trên cloud như:

• Amazon S3

• Azure Data Lake Storage

• Google Cloud Storage

Ưu điểm:

• Pay-as-you-go: chỉ trả tiền cho dung lượng lưu trữ thực tế.

• Tiered storage: dữ liệu thường xuyên truy cập (hot) có thể để ở mức hiệu suất cao, trong khi dữ liệu lưu trữ lâu dài (cold) được chuyển sang mức chi phí thấp.

• Scalability: mở rộng gần như vô hạn mà không cần nâng cấp hạ tầng vật lý.

👉 Case study:

• Ngân hàng cần lưu dữ liệu giao dịch tài chính trong 7–10 năm để tuân thủ quy định. Với Data Lake, chi phí lưu trữ hàng petabyte log giảm tới 70% so với Data Warehouse.

• Doanh nghiệp bán lẻ lưu trữ dữ liệu camera từ hàng nghìn cửa hàng. Nếu đưa thẳng vào Warehouse, chi phí gần như không thể chịu nổi. Nhưng với Data Lake, đây lại là giải pháp khả thi.

3️⃣ Hỗ trợ AI/ML và phân tích nâng cao

Ngày nay, AI và Machine Learning không còn là xu hướng xa xỉ mà là yêu cầu sống còn trong cạnh tranh. Điểm then chốt: chất lượng và độ phong phú của dữ liệu quyết định sức mạnh mô hình AI.

Data Lake trở thành nền tảng lý tưởng vì:

• Cung cấp dữ liệu raw cho Data Scientist, tránh mất mát thông tin do transform quá sớm.

• Kết hợp nhiều dạng dữ liệu: log server + clickstream + voice data để phân tích hành vi toàn diện.

• Tích hợp với Big Data frameworks như Spark, Hadoop để xử lý dữ liệu khổng lồ.

👉 Case study:

• Netflix dùng Data Lake để thu thập dữ liệu hành vi xem phim từ hàng trăm triệu user. Sau đó, hệ thống recommendation engine dựa vào AI/ML mới đưa ra gợi ý “cá nhân hóa từng phút giây”.

• Amazon lưu trữ dữ liệu hành vi mua sắm (click, search, cart, reviews) trong Data Lake. Nhờ vậy, họ huấn luyện mô hình dự đoán nhu cầu sản phẩm và tối ưu chuỗi cung ứng.

• Grab kết hợp dữ liệu GPS + thời tiết + lịch sử hành trình trong Data Lake để dự đoán thời gian di chuyển, đưa ra giá cước động (dynamic pricing).

4️⃣ Thách thức khi triển khai Data Lake

Không có “miếng bánh miễn phí” nào trong thế giới dữ liệu. Data Lake cũng đi kèm nhiều thách thức:

Quản lý chất lượng dữ liệu – tránh “Data Swamp”

Khi dữ liệu được nhập vào quá dễ dàng, rủi ro lớn nhất là data swamp – hồ dữ liệu biến thành đầm lầy:

• Thiếu metadata, thiếu chuẩn đặt tên.

• Dữ liệu trùng lặp, không rõ nguồn gốc (data lineage).

• Người dùng mất niềm tin, “có dữ liệu mà không dám dùng”.

Bảo mật và tuân thủ

Do chứa dữ liệu nhạy cảm (PII, tài chính, hồ sơ y tế), Data Lake bắt buộc cần:

• RBAC/ABAC: phân quyền chi tiết.

• Encryption at rest & in transit.

• Audit log: kiểm soát ai truy cập dữ liệu nào, khi nào.

Khó khăn trong tìm kiếm & truy vấn

• Dữ liệu thô không schema khiến việc query trực tiếp khó khăn.

• Cần triển khai Data Catalog (AWS Glue, Azure Purview, Google Data Catalog) và indexing để quản lý.

5️⃣ Lời khuyên và thực tiễn triển khai

Để Data Lake mang lại giá trị thực, doanh nghiệp nên:

• Kết hợp Data Lake và Data Warehouse (Lakehouse)

  • Data Lake: lưu dữ liệu thô, chi phí rẻ, phục vụ AI/ML.

  • Data Warehouse: lưu dữ liệu chuẩn hóa, phục vụ BI và dashboard cho lãnh đạo.
    👉 Lakehouse (như Delta Lake, Apache Iceberg, Hudi) hiện là kiến trúc được nhiều doanh nghiệp lựa chọn.

• Đầu tư công cụ quản lý dữ liệu

  • ETL/ELT: AWS Glue, Azure Data Factory, dbt.

  • Metadata & catalog: Collibra, Alation, hoặc Glue Data Catalog.

  • ACID transaction & versioning: Delta Lake, Apache Hudi.

• Triển khai theo từng giai đoạn

  • Không “đổ” toàn bộ dữ liệu ngay lập tức.

  • Bắt đầu từ những bộ dữ liệu có giá trị cao: dữ liệu giao dịch, hành vi khách hàng, log bảo mật.

  • Mở rộng dần khi hệ thống đã chứng minh hiệu quả.

Kết luận

Data Lake mang lại ba lợi ích cốt lõi:

1. Lưu trữ mọi loại dữ liệu – từ structured đến unstructured.

2. Chi phí thấp, dễ mở rộng – phù hợp với dữ liệu khổng lồ.

3. Nền tảng cho AI/ML và phân tích nâng cao – tạo lợi thế cạnh tranh bền vững.

Song song với lợi ích, doanh nghiệp cần cảnh giác với thách thức quản lý chất lượng, bảo mật và khả năng khai thác dữ liệu.

Nếu được triển khai đúng cách, Data Lake sẽ không chỉ là một “hồ dữ liệu”, mà trở thành nền tảng trung tâm cho chiến lược dữ liệu doanh nghiệp — mở đường cho BI, AI, và các ứng dụng sáng tạo trong tương lai.

📞 Hotline: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com