Last updated on January 9th, 2026 at 03:12 pm
Trong vài năm trở lại đây, Data Lakehouse được nhắc đến ngày càng nhiều khi doanh nghiệp tìm cách hiện đại hóa nền tảng dữ liệu. Thuật ngữ này thường xuất hiện cùng với các công nghệ như cloud, BI hiện đại, AI/ML và real-time analytics. Tuy nhiên, không ít bài viết chỉ dừng lại ở mức định nghĩa, khiến người đọc khó trả lời được câu hỏi quan trọng hơn: Lakehouse thực sự giải quyết vấn đề gì và có phù hợp với doanh nghiệp của mình hay không?
Bài viết này đi theo hướng đó: giải thích Data Lakehouse là gì, phân tích bản chất kiến trúc, lợi ích và giới hạn, đồng thời làm rõ khi nào nên (và không nên) áp dụng lakehouse trong bối cảnh dữ liệu giai đoạn 2025–2026.
Mục lục
Data Lakehouse là gì?
Data Lakehouse là mô hình kiến trúc dữ liệu kết hợp giữa Data Lake và Data Warehouse trong một nền tảng thống nhất. Mục tiêu của lakehouse không phải là tạo ra một công cụ hoàn toàn mới, mà là giải quyết mâu thuẫn tồn tại nhiều năm giữa hai hướng tiếp cận:
- Data Lake linh hoạt, chi phí thấp, phù hợp dữ liệu lớn và đa dạng, nhưng khó quản trị và thiếu độ tin cậy cho BI.
- Data Warehouse có cấu trúc chặt chẽ, dữ liệu đáng tin cậy cho báo cáo, nhưng chi phí cao và kém linh hoạt với dữ liệu mới.
Lakehouse tìm cách giữ lại sự linh hoạt và khả năng mở rộng của data lake, đồng thời bổ sung tính giao dịch (ACID), schema, governance và hiệu năng phân tích vốn là thế mạnh của data warehouse.
Vì sao Data Lakehouse ra đời?
Trong thực tế triển khai, nhiều doanh nghiệp từng xây dựng song song cả data lake và data warehouse. Ban đầu mô hình này hoạt động ổn, nhưng theo thời gian phát sinh nhiều vấn đề:
- Dữ liệu bị sao chép nhiều lần giữa lake và warehouse
- Chi phí lưu trữ và xử lý tăng nhanh
- Pipeline ETL phức tạp, khó bảo trì
- Dữ liệu dùng cho BI và AI/ML bị tách rời
Lakehouse xuất hiện như một cách đơn giản hóa kiến trúc, giảm số lượng hệ thống trung gian và giúp doanh nghiệp làm việc với dữ liệu nhanh hơn, nhất quán hơn.
Kiến trúc Data Lakehouse hoạt động như thế nào?
Về mặt kỹ thuật, một kiến trúc lakehouse thường gồm các thành phần chính:
1. Lớp lưu trữ (Storage layer)
Lakehouse thường sử dụng object storage trên cloud như Amazon S3, Azure Data Lake Storage hoặc Google Cloud Storage. Đây là nơi lưu trữ toàn bộ dữ liệu thô và đã xử lý, với chi phí thấp và khả năng mở rộng cao.
2. Lớp định dạng bảng mở (Open table formats)
Điểm khác biệt cốt lõi của lakehouse nằm ở việc sử dụng các open table formats như Delta Lake, Apache Iceberg hoặc Apache Hudi. Các định dạng này bổ sung:
- Giao dịch ACID
- Quản lý version dữ liệu
- Schema enforcement & schema evolution
- Khả năng truy vấn dữ liệu đáng tin cậy cho BI
Nhờ đó, dữ liệu trong data lake có thể được sử dụng trực tiếp cho báo cáo và phân tích mà không cần copy sang data warehouse riêng biệt.
3. Lớp xử lý & truy vấn (Compute layer)
Lakehouse hỗ trợ nhiều loại workload trên cùng một nền tảng:
- BI và báo cáo
- Phân tích dữ liệu lớn
- Xử lý batch và streaming
- Machine Learning và AI
Việc tách compute khỏi storage giúp doanh nghiệp linh hoạt mở rộng tài nguyên theo nhu cầu, thay vì phải đầu tư cố định.
4. Lớp quản trị & metadata
Một lakehouse hiện đại thường đi kèm các công cụ quản trị metadata, phân quyền truy cập, lineage và kiểm soát chất lượng dữ liệu. Đây là yếu tố then chốt để lakehouse có thể vận hành ở quy mô doanh nghiệp, thay vì chỉ là một data lake mở rộng.
Data Lakehouse khác gì Data Lake và Data Warehouse?
| Tiêu chí | Data Lake | Data Warehouse | Data Lakehouse |
| Loại dữ liệu | Thô, đa dạng | Đã chuẩn hóa | Thô + chuẩn hóa |
| Tính linh hoạt | Cao | Thấp | Cao |
| Độ tin cậy cho BI | Thấp | Cao | Cao |
| Hỗ trợ AI/ML | Tốt | Hạn chế | Tốt |
| Chi phí | Thấp | Cao | Trung bình |
| Quản trị dữ liệu | Hạn chế | Tốt | Tốt |
Lakehouse không thay thế hoàn toàn data warehouse trong mọi trường hợp, nhưng giúp thu hẹp khoảng cách giữa phân tích truyền thống và nhu cầu dữ liệu hiện đại.
Lợi ích chính của Data Lakehouse
1. Một nguồn dữ liệu thống nhất
Lakehouse giúp giảm tình trạng mỗi bộ phận dùng một phiên bản dữ liệu khác nhau. BI, analytics và AI/ML cùng truy cập một nguồn dữ liệu, từ đó tăng tính nhất quán trong báo cáo và quyết định.
2. Hỗ trợ đa dạng use case
Từ báo cáo KPI, phân tích hành vi khách hàng đến huấn luyện mô hình machine learning, tất cả đều có thể triển khai trên cùng nền tảng.
3. Tối ưu chi phí và khả năng mở rộng
Nhờ tận dụng cloud storage và kiến trúc tách compute, lakehouse giúp doanh nghiệp kiểm soát chi phí tốt hơn so với các hệ thống warehouse truyền thống.
Khi nào doanh nghiệp nên cân nhắc Data Lakehouse?
Lakehouse đặc biệt phù hợp trong các bối cảnh sau:
- Doanh nghiệp có nhiều loại dữ liệu (structured, semi-structured, unstructured)
- Nhu cầu kết hợp BI + AI/ML + real-time analytics
- Hệ thống hiện tại quá phức tạp với nhiều pipeline ETL
- Doanh nghiệp đang chuyển dịch mạnh lên cloud
Ngược lại, với các tổ chức nhỏ, dữ liệu chủ yếu phục vụ báo cáo định kỳ và chưa có nhu cầu phân tích nâng cao, một data warehouse truyền thống vẫn có thể là lựa chọn đơn giản và hiệu quả hơn.
Những thách thức khi triển khai Data Lakehouse
Lakehouse không phải “viên đạn bạc”. Một số thách thức thường gặp bao gồm:
- Thiết kế governance và phân quyền phức tạp
- Kiểm soát chi phí truy vấn trên cloud
- Thiếu kinh nghiệm vận hành các open table formats
Nếu không có chiến lược dữ liệu rõ ràng, lakehouse có thể nhanh chóng trở thành một data lake phức tạp hơn thay vì một nền tảng dữ liệu thống nhất.
Xu hướng Data Lakehouse giai đoạn 2025–2026
Trong giai đoạn 2025–2026, lakehouse ngày càng được xem là nền tảng trung tâm cho dữ liệu và AI. Một số xu hướng đáng chú ý:
- Tăng cường hỗ trợ real-time & streaming analytics
- Tích hợp sâu với công cụ BI hiện đại
- Lakehouse trở thành nền tảng chính cho AI/ML và GenAI
- Chuẩn hóa governance và metadata để đáp ứng yêu cầu tuân thủ
Kết luận
Data Lakehouse không chỉ là một thuật ngữ công nghệ mới, mà phản ánh sự thay đổi trong cách doanh nghiệp tiếp cận dữ liệu. Thay vì tách rời BI, analytics và AI, lakehouse hướng tới một kiến trúc thống nhất, linh hoạt và có khả năng mở rộng dài hạn.
Tuy nhiên, giá trị của lakehouse chỉ thực sự phát huy khi doanh nghiệp hiểu rõ bài toán của mình và triển khai với chiến lược dữ liệu phù hợp, thay vì chạy theo xu hướng.
INDA Academy tự hào là đơn vị tiên phong trong việc đào tạo phân tích dữ liệu và AI chuyên sâu, đặc biệt cho khối ngành Ngân hàng – Tài chính – Bảo hiểm tại Việt Nam. Sau hơn 12 năm “thực chiến” cùng những dòng chảy dữ liệu khổng lồ, chúng tôi đã xây dựng nên một hệ sinh thái đào tạo toàn diện, giúp hàng nghìn học viên chuyển mình từ người mới bắt đầu trở thành những chuyên gia lành nghề, sẵn sàng đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe của các doanh nghiệp lớn.
Điểm khác biệt lớn nhất tại INDA chính là triết lý đào tạo dựa trên các dự án thực tế (Project-based) và lộ trình cá nhân hóa nhờ ứng dụng AI. Chúng tôi không chỉ dạy bạn cách sử dụng công cụ, mà còn truyền tải tư duy khai phá giá trị từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.
Tìm hiểu thêm về các khóa học TẠI ĐÂY:
Môn học DWH/ETL
Lộ trình đào tạo Data Engineer
Lộ trình đào tạo Data Analyst
Lộ trình đào tạo Tester
Khóa học Data Engineer nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp
Khóa học Data Analyst nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp
