1. Data Lake là gì?

Data Lake là một kho lưu trữ dữ liệu tập trung, nơi bạn có thể đổ tất cả dữ liệu vào – từ dữ liệu thô (raw) đến dữ liệu đã xử lý.

Đặc điểm chính:

Lưu trữ mọi loại dữ liệu: structured (bảng SQL), semi-structured (JSON, XML), unstructured (ảnh, video, log).

Không ép schema khi ghi (schema-on-read).

Thường dùng để lưu dữ liệu thô cho AI/ML, phân tích chuyên sâu.

Ví dụ công nghệ: AWS S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage.

2. Data Warehouse là gì?

Data Warehouse (DWH) là kho dữ liệu phân tích – nơi dữ liệu được chuẩn hoá, tổ chức theo schema rõ ràng để phục vụ báo cáo và phân tích nhanh chóng.

Đặc điểm chính:

• Chỉ lưu dữ liệu đã được xử lý & chuẩn hoá.
• Áp dụng schema khi ghi (schema-on-write).
• Tối ưu cho truy vấn SQL và dashboard BI.

Ví dụ công nghệ: Google BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift.

3. Bảng so sánh nhanh Data Lake vs Data Warehouse

4. Khi nào dùng Data Lake? Khi nào dùng Data Warehouse?

• Dùng Data Lake khi:
• Cần lưu dữ liệu thô chưa biết trước cách khai thác.
• Có nhu cầu ML/AI, phân tích dữ liệu lớn (big data).
• Muốn lưu trữ chi phí rẻ, dài hạn.
• Dùng Data Warehouse khi:
• Cần dashboard, báo cáo real-time.
• Phân tích business KPI, hỗ trợ quyết định nhanh.
• Cần hiệu năng truy vấn cao, dữ liệu sạch.

👉 Thực tế, nhiều doanh nghiệp kết hợp cả hai – gọi là Lakehouse (Databricks, Snowflake) để tận dụng ưu điểm của cả Data Lake và Data Warehouse.

5. Lời khuyên cho người mới học

Nếu bạn mới vào nghề:

• Bắt đầu từ Data Warehouse + SQL + BI Tool để nắm quy trình phân tích.
• Sau đó học Data Lake + Spark + Cloud Storage để xử lý big data và dữ liệu phi cấu trúc.

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