Last updated on January 19th, 2026 at 04:01 pm
Google cung cấp nhiều dịch vụ điện toán đám mây (gọi là Google Cloud Platform – GCP) giúp các doanh nghiệp Triển khai giải pháp kho dữ liệu (Data Warehouse / BigData) một cách nhanh chóng, dễ dàng, tiết kiệm nhất mà không phải mua sắm bất kỳ phần cứng hạ tầng nào.
Hãy cùng Inda tìm hiểu 10 dịch vụ Google Cloud được sử dụng để xây dựng kho dữ liệu, hồ dữ liệu nhé!
Mục lục
1. Google BigQuery
Việc lưu trữ và truy vấn các kho dữ liệu khổng lồ có thể làm tốn thời gian và chi phí nếu không có cơ sở hạ tầng phù hợp. Video dưới đây sẽ mang đến cho bạn cái nhìn tổng quan về BigQuery, kho dữ liệu được quản lý hoàn toàn (fully-managed) của Google, bao gồm cách nhập, lưu trữ, phân tích và trực quan hóa dữ liệu một cách dễ dàng.
2. Google Cloud Storage (Lưu trữ đám mây)
Quản lý bộ nhớ tập tin cho các ứng dụng không hẳn là một vấn đề phức tạp. Hãy tìm hiểu cách Cloud Storage cho phép các doanh nghiệp và nhà phát triển lưu trữ và truy cập dữ liệu của họ một cách liền mạch, không gây ảnh hưởng đến bảo mật hoặc cản trở khả năng mở rộng.
3. Google Firestore
Firestore là một cơ sở dữ liệu NoSQL hỗ trợ bạn dễ dàng lưu trữ, đồng bộ hóa và truy vấn dữ liệu cho các ứng dụng web, cũng như thiết bị di động ở quy mô toàn cầu. Hãy tìm hiểu cách sử dụng Firestore và khám phá các tính năng giúp đơn giản hóa quá trình phát triển ứng dụng mà không làm ảnh hưởng đến bảo mật.
4. Google Cloud SQL
Cloud SQL là một dịch vụ cơ sở dữ liệu được quản lý hoàn toàn giúp bạn thiết lập, duy trì và quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ của mình trên Google Cloud. Video dưới đây sẽ giúp bạn hiểu cách Cloud SQL có thể giúp bạn thực hiện các tác vụ tốn thời gian như cập nhật bản vá lỗi, bản sao và sao lưu để bạn có thể tập trung vào việc thiết kế ứng dụng của mình.
5. Google Bigtable
Cloud Bigtable là một dịch vụ cơ sở dữ liệu NoSQL được quản lý hoàn toàn, có thể mở rộng cho khối lượng công việc phân tích và thực thi lớn. Video dưới đây sẽ giúp bạn tìm hiểu Bigtable là gì và cách lưu trữ khóa – giá trị (key-value) hỗ trợ thông lượng đọc, ghi cao trong khi vẫn đảm bảo duy trì độ trễ thấp.
6. Google BigQuery ML
BigQuery ML cho phép bạn tạo và thực thi các mô hình máy học trong BigQuery bằng cách sử dụng các truy vấn SQL chuẩn. Video dưới đây sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng BigQuery ML cho các dự án máy học của mình.
7. Google Dataflow
Dataflow là một dịch vụ phân tích trực tuyến được quản lý hoàn toàn, với mục đích giảm thiểu độ trễ, thời gian xử lý và chi phí thông qua tính năng tự động tính toán và xử lý hàng loạt. Video dưới đây cho thấy cách nó có thể được sử dụng để triển khai các đường ống xử lý dữ liệu hàng loạt và trực tuyến.
8. Google Cloud Pub/Sub
Cloud Pub/Sub là một dịch vụ nhắn tin không đồng bộ có chức năng phân biệt các dịch vụ tạo ra sự kiện với các dịch vụ xử lý sự kiện. Video dưới đây sẽ giúp bạn tìm hiểu cách sử dụng nó để lưu trữ tin nhắn, gửi tin nhắn theo thời gian thực và nhiều hơn thế nữa, trong khi vẫn đảm bảo hiệu suất nhất quán trên quy mô lớn và tính khả dụng cao.
9. Google Dataproc
Dataproc là một dịch vụ được quản lý cho phép bạn tận dụng các công cụ dữ liệu mã nguồn mở như Apache Spark, Flink và Presto để xử lý hàng loạt, SQL, phát trực tuyến và máy học. Video dưới đây sẽ giúp bạn tìm hiểu Dataproc là gì và cách bạn có thể sử dụng nó để đơn giản hóa quá trình xử lý dữ liệu và phân tích của mình.
10. Google Data Fusion
Cloud Data Fusion là dịch vụ được quản lý hoàn toàn, tích hợp dữ liệu doanh nghiệp dựa trên đám mây để nhanh chóng xây dựng và quản lý các đường ống dữ liệu. Video dưới đây sẽ hướng dẫn bạn cách Cloud Data Fusion có thể giúp bạn xây dựng các trung tâm dữ liệu, hồ chứa dữ liệu (Data Lake) và kho dữ liệu thông minh hơn.
Xu hướng mới trong triển khai kho dữ liệu trên Google Cloud Platform (2025–2026)
Khi doanh nghiệp đẩy nhanh chuyển đổi số, triển khai kho dữ liệu trên nền tảng đám mây đã không còn là “tối ưu chi phí” mà trở thành **nền tảng chiến lược để thúc đẩy AI, real-time analytics và multi-cloud interoperability”. Dưới đây là những xu hướng nổi bật mà các tổ chức và kiến trúc sư dữ liệu cần nắm bắt khi xây dựng hoặc nâng cấp Data Warehouse trên Google Cloud Platform (GCP).
1. AI-Native Data Platform & Analytics trực tiếp trên dữ liệu
Google Cloud đang định hướng Data Cloud gắn chặt AI vào kiến trúc dữ liệu lõi hơn bao giờ hết.
BigQuery và Stack dữ liệu GCP hiện hỗ trợ:
- Các agent AI chuyên biệt cho từng vai trò (data engineer, data scientist, business user) giúp tự động hóa pipeline, phân tích và truy vấn dữ liệu mà không cần code thủ công.
- Tích hợp Vertex AI để dùng các mô hình lớn (LLM) trực tiếp với dữ liệu lớn.
→ Điều này biến Data Warehouse từ một nơi lưu trữ và truy vấn dữ liệu thành một nền tảng “Data + AI” tích hợp cho insights và hành động dữ liệu tức thì.
Giá trị ứng dụng:
- Tăng tốc khai thác insights và tự động hóa workflow phân tích.
- Giảm thời gian phát triển analytics từ tuần sang giờ.
- Cho phép người dùng không chuyên (như BA) khai thác dữ liệu qua ngôn ngữ tự nhiên.
2. Lakehouse & Open Data Formats (Apache Iceberg)
Trend lakehouse (kết hợp tính linh hoạt của data lake với governance của data warehouse) tiếp tục tăng trưởng mạnh, và BigQuery đóng vai trò trung tâm trong kiến trúc này.
BigQuery đang mở rộng hỗ trợ Apache Iceberg (định dạng open table format) thông qua BigLake, giúp:
- Liên kết dữ liệu giữa nhiều công cụ và engine như Spark, Flink, Trino…
- Duy trì governance và hiệu năng cao mà không cần duplicate dữ liệu.
- Đơn giản hóa quản lý schema, version và tính nhất quán.
Giá trị ứng dụng:
- Giảm chi phí lưu trữ và tăng sự linh hoạt khi dùng chung data ecosystem.
- Dễ triển khai môi trường dữ liệu mở cho analytics và data science.
3. Enterprise Data Federation & Multi-Cloud Workloads
Không chỉ dừng ở mỗi GCP, doanh nghiệp hiện ưu tiên mô hình multi-cloud và hybrid để tránh vendor lock-in, tuân thủ pháp lý và tối ưu workload theo nhu cầu.
Ví dụ tích hợp giữa SAP Business Data Cloud và BigQuery cho phép:
- Truy vấn dữ liệu SAP và GCP cùng lúc.
- Thực hiện phân tích xuyên hệ thống mà không cần ETL phức tạp.
Giá trị ứng dụng:
- Tối ưu tốc độ ra insights khi dữ liệu nằm ở nhiều nền tảng.
- Ưu thế trong môi trường enterprise phân tán dữ liệu.
4. Real-Time & Streaming Analytics
Real-time data processing đã trở thành tiêu chuẩn trong nhiều kịch bản như fraud detection, IoT analytics hay Live dashboard. Người dùng không còn hài lòng với dữ liệu trễ vài giờ; doanh nghiệp cần insights gần ngay tức thì từ luồng dữ liệu.
Được hỗ trợ bởi các công nghệ như Pub/Sub, Dataflow và BigQuery streaming, GCP giúp:
- Thu nhận và phân tích dữ liệu thời gian thực.
- Thiết kế pipeline real-time hiệu quả hơn mà không làm hệ thống quá tải.
Giá trị ứng dụng:
- Hỗ trợ quyết định real-time (ví dụ phản hồi fraud ngay khi hành vi xảy ra).
- Tăng tương tác người dùng ứng dụng dựa trên dữ liệu trực tiếp.
5. Tích hợp AI/ML & Data Science ngay trong kho dữ liệu
BigQuery hiện đang mở rộng các tính năng để phục vụ workflows AI/ML, chẳng hạn:
- BigQuery ML để tạo, huấn luyện và deploy mô hình trực tiếp trên dữ liệu.
- AI-enhanced SQL functions giúp phân loại, đo điểm và lọc dữ liệu sử dụng LLM trực tiếp trong SQL.
- Tính năng notebook tích hợp AI hỗ trợ thử nghiệm và chia sẻ mô hình nhanh.
Giá trị ứng dụng:
- Giảm sự phụ thuộc vào môi trường ML bên ngoài.
- Tăng tốc độ pipeline từ dữ liệu đến mô hình, từ mô hình tới sản xuất.
6. Quy trình dữ liệu tự động & observability nâng cao
Các tổ chức ngày càng đầu tư vào:
- Data observability để theo dõi chất lượng, lineage và drift của dữ liệu xuyên suốt pipeline.
- Automation orchestration với Dataflow, Composer/Cloud Composer và dbt để tự động hóa ELT/ETL, giảm sai sót thủ công.
Điều này giúp hệ thống dữ liệu trở nên:
- Đáng tin cậy hơn
- Dễ debug và audit hơn
- Sẵn sàng phục vụ workloads phức tạp và đa dạng
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 Python
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
Nguồn: Google Blog
Với hơn 15 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Data Engineering, Business Intelligence (BI) và Data Analytics, Ha Vu Phuong không chỉ là một chuyên gia trong ngành mà còn là người tiên phong trong việc triển khai hệ thống dữ liệu lớn cho các ngân hàng và doanh nghiệp tại Việt Nam.
