Khóa học Generative AI thực chiến
Dành cho CxO, Giám Đốc, chủ doanh nghiệp

Tin tức

Top 10: Hồ dữ liệu AI (AI Data Lakes)

Giới thiệu

Hồ dữ liệu (data lake) là một thành phần thiết yếu trong cơ sở hạ tầng AI, cho phép các công ty quản lý và lưu trữ khối lượng dữ liệu khổng lồ cần thiết để hỗ trợ những mô hình trí tuệ nhân tạo nặng về dữ liệu.

Các hồ dữ liệu tập trung có thể chứa lượng lớn dữ liệu thô ở định dạng gốc cho đến khi cần cho phân tích. Khác với kho dữ liệu (data warehouse) truyền thống — nơi dữ liệu phải được cấu trúc và xử lý trước khi lưu — hồ dữ liệu có thể lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau.

Trong năm 2025, hồ dữ liệu đã trở thành một phần không thể thiếu trong các công ty AI. Công nghệ AI đơn giản là không thể hoạt động mà không có lượng dữ liệu khổng lồ để huấn luyện và vận hành. Kiến trúc “lakehouse” (sự kết hợp giữa hồ dữ liệu và kho dữ liệu) đã đặc biệt quan trọng trong ngành này.

Dưới đây là Top 10 hồ dữ liệu hàng đầu về kiến trúc và ứng dụng trong AI.

10. Dremio

  • Thành lập: 2015

  • Trụ sở: Santa Clara, California, USA

  • CEO: Sendur Sellakumar

Dremio tự mô tả mình là một “hồ dữ liệu mở và dễ sử dụng”, tập trung vào tốc độ và hiệu suất, đồng thời loại bỏ sự phức tạp liên quan đến di chuyển dữ liệu.

Giải pháp lakehouse của Dremio cho phép doanh nghiệp truy cập trực tiếp dữ liệu trong hồ thông qua SQL engine hiệu năng cao, không cần sao chép dữ liệu vào kho dữ liệu. Nhờ đó, người dùng có thể phân tích dữ liệu nhanh chóng và tiết kiệm chi phí.

9. Teradata Vantage

  • Thành lập: 1979

  • Trụ sở: San Diego, California, USA

  • CEO: Steve McMillan

Teradata Vantage được xây dựng dựa trên kiến trúc xử lý song song hàng loạt (Massively Parallel Processing – MPP), cho phép mở rộng quy mô phân tích trên cả môi trường đám mây lai và hồ dữ liệu.

Hệ thống hỗ trợ các định dạng dữ liệu mở như Apache Iceberg và Delta Lake, giúp khách hàng hiện đại hóa năng lực phân tích mà không cần thay đổi toàn bộ hạ tầng hiện có. Đây là lựa chọn mạnh mẽ cho các doanh nghiệp lớn cần xử lý dữ liệu đa dạng, phức tạp.

8. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Lake

  • Ra mắt: 2016 (OCI)

  • Trụ sở: Austin, Texas, USA

OCI Data Lake tích hợp chặt chẽ với Oracle Autonomous Data Warehouse, tạo ra trải nghiệm lakehouse hợp nhất.

Nền tảng hỗ trợ nhập dữ liệu theo batch và real-time, có dịch vụ Apache Spark được quản lý và các tính năng AI/ML tích hợp, giúp doanh nghiệp dễ dàng xây dựng quy trình phân tích dữ liệu tiên tiến.

7. IBM watsonx.data

  • Thành lập: 2023

  • Trụ sở: Armonk, New York, USA

IBM watsonx.data được thiết kế như một kho dữ liệu dành riêng cho thời đại AI, dựa trên kiến trúc lakehouse mở và có thể mở rộng khối lượng công việc AI đến bất kỳ nơi nào dữ liệu tồn tại.

Giải pháp này cho phép tách rời compute, storage và metadata, đồng thời hỗ trợ nhiều engine truy vấn như Presto và Spark. Ngoài ra, hệ thống cũng hỗ trợ các định dạng mở như Apache Iceberg, đảm bảo tính linh hoạt và khả năng tương tác cao.

6. Cloudera Data Platform (CDP)

  • Thành lập: 2008

  • Trụ sở: Santa Clara, California, USA

  • CEO: Charles Sansbury

Cloudera Data Platform cung cấp một “data fabric” hợp nhất cho môi trường hybrid và multi-cloud, tích hợp các tính năng quản trị và bảo mật dữ liệu cấp doanh nghiệp thông qua SDX (Shared Data Experience).

Giải pháp này đặc biệt phù hợp với những ngành có quy định khắt khe như tài chính và y tế, nơi dữ liệu cần được bảo vệ, kiểm soát và quản lý tập trung bất kể nằm ở đâu.

5. Google Cloud BigLake

  • Ra mắt: 2022

  • Trụ sở: Mountain View, California, USA

Google Cloud BigLake là một engine lưu trữ thống nhất cho phân tích đa đám mây. Nó cho phép doanh nghiệp truy vấn dữ liệu trên GCP, AWS và Azure mà không cần di chuyển hay sao chép dữ liệu.

BigLake hỗ trợ các định dạng mở như Parquet, Iceberg và hiển thị dữ liệu từ nhiều kho lưu trữ đối tượng khác nhau như các bảng thống nhất để sử dụng trực tiếp với BigQuery.

4. Microsoft Azure Data Lake Storage (ADLS)

  • Ra mắt Gen2: 2019

  • Trụ sở: Redmond, Washington, USA

ADLS Gen2 được xây dựng trên dịch vụ Azure Blob Storage, nhưng bổ sung hierarchical namespace, giúp tối ưu hiệu suất cho các tác vụ phân tích dữ liệu lớn.

Giải pháp này tích hợp chặt chẽ với toàn bộ hệ sinh thái Azure, bao gồm Synapse Analytics, Databricks và Azure Machine Learning, mang lại nền tảng mạnh mẽ cho các ứng dụng AI và phân tích.

3. Snowflake

  • Thành lập: 2012

  • Trụ sở: Bozeman, Montana, USA

Snowflake nổi tiếng với kiến trúc tách biệt lưu trữ và tính toán, cho phép mở rộng quy mô linh hoạt, hỗ trợ xử lý nhiều truy vấn đồng thời mà không làm chậm hiệu suất.

Ngày nay, Snowflake còn hỗ trợ nhiều định dạng dữ liệu mở và cung cấp Snowpark, giúp data scientist chạy trực tiếp mã Python, Java, Scala trên dữ liệu, thuận tiện cho phát triển AI/ML.

2. Databricks Delta Lake

  • Ra mắt: 2019 (mã nguồn mở)

  • Trụ sở: San Francisco, USA

Delta Lake là một lớp lưu trữ mở mang lại các tính năng ACID transactions, quản lý metadata quy mô lớn và time-travel (theo dõi lịch sử dữ liệu).

Giải pháp này giúp đảm bảo độ tin cậy cho các workload AI/ML đòi hỏi dữ liệu chính xác và ổn định. Databricks cũng cung cấp môi trường cộng tác cho cả data engineer và data scientist, tạo điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu và triển khai AI.

1. Amazon Web Services (AWS S3 & Lake Formation)

  • Ra mắt Amazon S3: 2006

  • Trụ sở: Seattle, Washington, USA

Amazon S3 là dịch vụ lưu trữ đối tượng nổi tiếng với khả năng mở rộng gần như vô hạn, độ bền bỉ cao và chi phí hiệu quả.

Kết hợp với Lake Formation, AWS cung cấp khả năng quản trị và quản lý hồ dữ liệu tập trung. Hệ sinh thái đi kèm, gồm AWS Glue (ETL), Athena (truy vấn serverless), và SageMaker (máy học), tạo thành một nền tảng hoàn chỉnh cho dữ liệu và AI.