Theo cách truyền thống trước đây, kiến trúc dữ liệu doanh nghiệp luôn bị tách biệt.
Một bên là Data Warehouse – nơi phục vụ báo cáo, BI và ra quyết định. Bên còn lại là nơi lưu trữ dữ liệu thô, phục vụ AI, Machine Learning và phân tích nâng cao.
Mỗi mô hình giải quyết một bài toán, và hệ quả là: dữ liệu bị phân mảnh, chi phí vận hành tăng, và mỗi bộ phận trong doanh nghiệp nhìn thấy một “sự thật” khác nhau từ dữ liệu.
Lakehouse ra đời như một bước tiến tất yếu — không phải để thay thế hoàn toàn Warehouse hay Data Lake, mà để hợp nhất hai thế giới đó trên cùng một nền tảng dữ liệu thống nhất, phục vụ đồng thời BI, AI và tự động hoá.
Dành cho bạn — người đang muốn hiểu đúng nền tảng dữ liệu hiện đại
hoặc đang xây dựng kiến trúc dữ liệu, triển khai BI, AI, Data Agent,trong kỷ nguyên AI.
Ở Phần trước, chúng ta đã xây nền móng về Data cơ bản: DIKW, OLTP – OLAP, ACID – BASE, Data Lake – Warehouse – Lakehouse. Nhưng đó chỉ là “bề mặt”. Để dữ liệu thực sự mang lại giá trị, doanh nghiệp cần một hệ thống: dữ liệu phải chảy đúng – được mô hình đúng – được vận hành đúng – và được AI hiểu đúng.
Ngày nay, thế giới dữ liệu đang thay đổi nhanh hơn bất kỳ thời điểm nào trong lịch sử. Từ ERP, CRM, thương mại điện tử, marketing automation cho đến IoT, camera AI, chatbot và Data Agent — mỗi ngày doanh nghiệp phát sinh hàng nghìn đến hàng triệu điểm dữ liệu.