Data Vault 2.0 và cách nó tích hợp với Medallion Architecture trên Snowflake

#1 · 17 May 2025, 08:01

Quote from bsdinsight on 17 May 2025, 08:01
Data Vault 2.0 và cách nó tích hợp với Medallion Architecture trên Snowflake để hỗ trợ các hệ thống AI và LLM (mô hình ngôn ngữ lớn).

Nội dung chính:

Data Vault 2.0 và sự cần thiết trong bối cảnh AI/LLM:

Data Vault 2.0 được đề xuất là giải pháp phù hợp cho các hệ thống dữ liệu lớn, thay đổi liên tục, đặc biệt trong thời đại AI và LLM, nơi dữ liệu phát triển nhanh và cần sự linh hoạt.

Tác giả lập luận rằng nếu không có một mô hình dữ liệu linh hoạt, việc xây dựng hệ thống dữ liệu sẽ không bền vững (“xây trên cát lún”).

Tích hợp với Medallion Architecture trên Snowflake:

Bronze Layer (Raw Vault): Lưu trữ dữ liệu thô với ít biến đổi, giữ nguyên tính nguyên bản của nguồn (ví dụ: HUB, LINK, SAT trong Data Vault).

Silver Layer (Business Data Vault): Chuẩn hóa và hợp nhất dữ liệu, tạo các thực thể kinh doanh cốt lõi.

Gold Layer (Information Delivery): Chuẩn bị dữ liệu để tiêu thụ, tối ưu cho báo cáo và phân tích, sử dụng các schema như star/snowflake/galaxy.

Lợi ích của việc sử dụng Data Vault 2.0:

Khả năng mở rộng (Scalability): Xử lý khối lượng dữ liệu lớn từ AI/LLM.

Khả năng kiểm tra (Auditability): Theo dõi nguồn gốc dữ liệu, đảm bảo tuân thủ.

Tính linh hoạt (Flexibility): Dễ dàng thích nghi với các yêu cầu thay đổi mà không cần thiết kế lại toàn bộ mô hình dữ liệu.

Hình ảnh minh họa:

Hình ảnh mô tả một Multi-Tier Data Vault Architecture trên Snowflake:

Data Providers: Nguồn dữ liệu (file CSV, JSON, cơ sở dữ liệu, streaming…).

Loading & Staging: Dữ liệu được tải và lưu trữ ban đầu.

Raw Data Vault: Lưu trữ dữ liệu thô (RAW Data, RAW DV Objects).

Business Data Vault: Áp dụng các quy tắc kinh doanh (hard/soft business rules).

Information Delivery: Dữ liệu được chuẩn bị cho phân tích (Information Marts, BI Reporting, Data Science…).

Hỗ trợ bởi các nền tảng đám mây như Google Cloud, AWS, Azure, với các tính năng quản trị, bảo mật, và DevOps.

Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng phức tạp do AI và LLM, Data Vault 2.0 kết hợp với Medallion Architecture trên Snowflake là một giải pháp “sẵn sàng cho tương lai”, giúp doanh nghiệp quản lý dữ liệu hiệu quả, linh hoạt và có khả năng mở rộng.

Data Vault 2.0 và cách nó tích hợp với Medallion Architecture trên Snowflake để hỗ trợ các hệ thống AI và LLM (mô hình ngôn ngữ lớn).

Nội dung chính:

Data Vault 2.0 và sự cần thiết trong bối cảnh AI/LLM:
- Data Vault 2.0 được đề xuất là giải pháp phù hợp cho các hệ thống dữ liệu lớn, thay đổi liên tục, đặc biệt trong thời đại AI và LLM, nơi dữ liệu phát triển nhanh và cần sự linh hoạt.
- Tác giả lập luận rằng nếu không có một mô hình dữ liệu linh hoạt, việc xây dựng hệ thống dữ liệu sẽ không bền vững (“xây trên cát lún”).
Tích hợp với Medallion Architecture trên Snowflake:
- Bronze Layer (Raw Vault): Lưu trữ dữ liệu thô với ít biến đổi, giữ nguyên tính nguyên bản của nguồn (ví dụ: HUB, LINK, SAT trong Data Vault).
- Silver Layer (Business Data Vault): Chuẩn hóa và hợp nhất dữ liệu, tạo các thực thể kinh doanh cốt lõi.
- Gold Layer (Information Delivery): Chuẩn bị dữ liệu để tiêu thụ, tối ưu cho báo cáo và phân tích, sử dụng các schema như star/snowflake/galaxy.
Lợi ích của việc sử dụng Data Vault 2.0:
- Khả năng mở rộng (Scalability): Xử lý khối lượng dữ liệu lớn từ AI/LLM.
- Khả năng kiểm tra (Auditability): Theo dõi nguồn gốc dữ liệu, đảm bảo tuân thủ.
- Tính linh hoạt (Flexibility): Dễ dàng thích nghi với các yêu cầu thay đổi mà không cần thiết kế lại toàn bộ mô hình dữ liệu.
Hình ảnh minh họa:
- Hình ảnh mô tả một Multi-Tier Data Vault Architecture trên Snowflake:
  - Data Providers: Nguồn dữ liệu (file CSV, JSON, cơ sở dữ liệu, streaming…).
  - Loading & Staging: Dữ liệu được tải và lưu trữ ban đầu.
  - Raw Data Vault: Lưu trữ dữ liệu thô (RAW Data, RAW DV Objects).
  - Business Data Vault: Áp dụng các quy tắc kinh doanh (hard/soft business rules).
  - Information Delivery: Dữ liệu được chuẩn bị cho phân tích (Information Marts, BI Reporting, Data Science…).
  - Hỗ trợ bởi các nền tảng đám mây như Google Cloud, AWS, Azure, với các tính năng quản trị, bảo mật, và DevOps.

Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng phức tạp do AI và LLM, Data Vault 2.0 kết hợp với Medallion Architecture trên Snowflake là một giải pháp “sẵn sàng cho tương lai”, giúp doanh nghiệp quản lý dữ liệu hiệu quả, linh hoạt và có khả năng mở rộng.

Data Vault

#2 · 17 May 2025, 08:05

Quote from bsdinsight on 17 May 2025, 08:05
Bài viết đi sâu vào cách Data Vault 2.0, một phương pháp mô hình hóa dữ liệu, có thể được áp dụng trong Medallion Architecture (một mô hình phân tầng dữ liệu phổ biến trên Snowflake). Medallion Architecture chia dữ liệu thành ba tầng chính: Bronze (Raw), Silver (Conformed/Transformed), và Gold (Presentation/Curated). Khi kết hợp với Data Vault 2.0, các tầng này được ánh xạ như sau:

Bronze Layer (Raw Vault):

Đây là tầng dữ liệu thô, nơi dữ liệu được nhập vào với ít hoặc không có biến đổi, nhằm giữ nguyên tính nguyên bản của nguồn.

Trong Data Vault 2.0, tầng này bao gồm các bảng Hub, Link, và Satellite thô. Ví dụ: trong một công ty bán lẻ, bạn có thể tạo HUB_PRODUCT (lưu mã sản phẩm), LINK_PRODUCT_CATEGORY (liên kết giữa sản phẩm và danh mục), và SAT_PRODUCT_DETAILS (chi tiết sản phẩm thô như giá, tên).

Silver Layer (Business Vault):

Tầng này áp dụng các quy tắc kinh doanh, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu, tạo ra dữ liệu đã được tích hợp và xử lý.

Trong Data Vault 2.0, tầng này bao gồm Business Satellites (các Satellite chứa dữ liệu đã được chuẩn hóa) hoặc Point-in-Time (PIT) tables để chụp dữ liệu tại thời điểm cụ thể. Ví dụ: một Business Satellite có thể chuẩn hóa thuộc tính sản phẩm (như định dạng giá, danh mục), hoặc một PIT table có thể lưu thông tin nhân khẩu học của khách hàng tại thời điểm cụ thể.

Gold Layer (Presentation Layer):

Tầng này chuẩn bị dữ liệu để tiêu thụ, tối ưu cho phân tích và báo cáo, thường sử dụng các mô hình chiều (dimensional models) như Star Schema hoặc Snowflake Schema.

Ví dụ: trong công ty bán lẻ, tầng này có thể chứa FACT_SALES (bảng sự kiện lưu doanh số) và các bảng chiều như DIM_PRODUCT, DIM_CUSTOMER, DIM_DATE, được tạo từ dữ liệu đã chuẩn hóa trong Business Vault.

Tên gọi các tầng không bắt buộc

Bài viết nhấn mạnh rằng tên gọi của các tầng (Bronze, Silver, Gold) không bắt buộc phải cố định. Điều quan trọng là tuân theo nguyên tắc phân tầng: Raw → Conformed → Presentation. Một tổ chức có thể tùy chỉnh tên gọi để phù hợp với ngữ cảnh của mình, ví dụ:

Staging (thay cho Bronze): Lưu trữ dữ liệu thô ban đầu.

Foundation (thay cho Silver): Chứa dữ liệu đã được tích hợp và áp dụng quy tắc kinh doanh.

Analytics (thay cho Gold): Chứa các data marts tối ưu cho báo cáo và phân tích.

Hình ảnh minh họa

Hình ảnh mô tả luồng dữ liệu trong Medallion Architecture trên Snowflake, với các tầng và công cụ hỗ trợ:

Source: Nguồn dữ liệu (cơ sở dữ liệu, hệ thống bên ngoài).

Staging (Raw Staging Layer): Dữ liệu thô được nhập vào.

Bronze:

Raw Staging Layer: Lưu trữ dữ liệu thô.

Hashed Layer: Tạo hash keys để tối ưu hóa hiệu suất (phù hợp với Data Vault 2.0).

Silver:

Raw Vault: Lưu trữ dữ liệu thô trong các bảng Hub, Link, Satellite.

Business Vault: Áp dụng quy tắc kinh doanh, chuẩn hóa dữ liệu.

Gold:

Data Marts: Dữ liệu được tổ chức thành các mô hình chiều (Star/Snowflake Schema) để phục vụ phân tích.

Analytics: Kết quả cuối cùng, sẵn sàng cho báo cáo và phân tích.

Công cụ hỗ trợ:

dbt: Công cụ chuyển đổi dữ liệu (transformation).

SQLMesh: Quản lý pipeline dữ liệu và mô hình hóa.

Lợi ích của việc kết hợp Data Vault 2.0 và Medallion Architecture

Khả năng kiểm tra (Auditability): Data Vault 2.0 lưu trữ lịch sử dữ liệu thô và các thay đổi, giúp dễ dàng truy vết nguồn gốc dữ liệu.

Khả năng mở rộng (Scalability): Cả Data Vault 2.0 và Medallion Architecture đều hỗ trợ xử lý khối lượng dữ liệu lớn, tích hợp nhiều nguồn dữ liệu.

Tính linh hoạt (Resilience): Data Vault 2.0 cho phép thêm nguồn dữ liệu mới mà không cần thiết kế lại mô hình, trong khi Medallion Architecture cung cấp một luồng dữ liệu logic từ thô đến tinh.

Hiệu suất phân tích: Tầng Gold sử dụng các mô hình chiều, tối ưu cho các công cụ như Power BI hoặc Tableau.

Kết luận

Việc kết hợp Data Vault 2.0 với Medallion Architecture trên Snowflake tạo ra một hệ thống dữ liệu mạnh mẽ, linh hoạt và dễ sử dụng. Data Vault 2.0 cung cấp nền tảng vững chắc cho các tầng Raw Vault và Business Vault, trong khi Medallion Architecture tổ chức luồng dữ liệu một cách logic từ dữ liệu thô (Bronze) đến dữ liệu tinh (Gold). Tên gọi các tầng có thể được điều chỉnh để phù hợp với tổ chức, nhưng nguyên tắc cốt lõi là tinh chế dữ liệu dần dần để phục vụ nhu cầu phân tích và báo cáo.

Bài viết đi sâu vào cách Data Vault 2.0, một phương pháp mô hình hóa dữ liệu, có thể được áp dụng trong Medallion Architecture (một mô hình phân tầng dữ liệu phổ biến trên Snowflake). Medallion Architecture chia dữ liệu thành ba tầng chính: Bronze (Raw), Silver (Conformed/Transformed), và Gold (Presentation/Curated). Khi kết hợp với Data Vault 2.0, các tầng này được ánh xạ như sau:

Bronze Layer (Raw Vault):
- Đây là tầng dữ liệu thô, nơi dữ liệu được nhập vào với ít hoặc không có biến đổi, nhằm giữ nguyên tính nguyên bản của nguồn.
- Trong Data Vault 2.0, tầng này bao gồm các bảng Hub, Link, và Satellite thô. Ví dụ: trong một công ty bán lẻ, bạn có thể tạo HUB_PRODUCT (lưu mã sản phẩm), LINK_PRODUCT_CATEGORY (liên kết giữa sản phẩm và danh mục), và SAT_PRODUCT_DETAILS (chi tiết sản phẩm thô như giá, tên).
Silver Layer (Business Vault):
- Tầng này áp dụng các quy tắc kinh doanh, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu, tạo ra dữ liệu đã được tích hợp và xử lý.
- Trong Data Vault 2.0, tầng này bao gồm Business Satellites (các Satellite chứa dữ liệu đã được chuẩn hóa) hoặc Point-in-Time (PIT) tables để chụp dữ liệu tại thời điểm cụ thể. Ví dụ: một Business Satellite có thể chuẩn hóa thuộc tính sản phẩm (như định dạng giá, danh mục), hoặc một PIT table có thể lưu thông tin nhân khẩu học của khách hàng tại thời điểm cụ thể.
Gold Layer (Presentation Layer):
- Tầng này chuẩn bị dữ liệu để tiêu thụ, tối ưu cho phân tích và báo cáo, thường sử dụng các mô hình chiều (dimensional models) như Star Schema hoặc Snowflake Schema.
- Ví dụ: trong công ty bán lẻ, tầng này có thể chứa FACT_SALES (bảng sự kiện lưu doanh số) và các bảng chiều như DIM_PRODUCT, DIM_CUSTOMER, DIM_DATE, được tạo từ dữ liệu đã chuẩn hóa trong Business Vault.

Tên gọi các tầng không bắt buộc

Bài viết nhấn mạnh rằng tên gọi của các tầng (Bronze, Silver, Gold) không bắt buộc phải cố định. Điều quan trọng là tuân theo nguyên tắc phân tầng: Raw → Conformed → Presentation. Một tổ chức có thể tùy chỉnh tên gọi để phù hợp với ngữ cảnh của mình, ví dụ:

Staging (thay cho Bronze): Lưu trữ dữ liệu thô ban đầu.
Foundation (thay cho Silver): Chứa dữ liệu đã được tích hợp và áp dụng quy tắc kinh doanh.
Analytics (thay cho Gold): Chứa các data marts tối ưu cho báo cáo và phân tích.

Hình ảnh minh họa

Hình ảnh mô tả luồng dữ liệu trong Medallion Architecture trên Snowflake, với các tầng và công cụ hỗ trợ:

Source: Nguồn dữ liệu (cơ sở dữ liệu, hệ thống bên ngoài).
Staging (Raw Staging Layer): Dữ liệu thô được nhập vào.
Bronze:
- Raw Staging Layer: Lưu trữ dữ liệu thô.
- Hashed Layer: Tạo hash keys để tối ưu hóa hiệu suất (phù hợp với Data Vault 2.0).
Silver:
- Raw Vault: Lưu trữ dữ liệu thô trong các bảng Hub, Link, Satellite.
- Business Vault: Áp dụng quy tắc kinh doanh, chuẩn hóa dữ liệu.
Gold:
- Data Marts: Dữ liệu được tổ chức thành các mô hình chiều (Star/Snowflake Schema) để phục vụ phân tích.
Analytics: Kết quả cuối cùng, sẵn sàng cho báo cáo và phân tích.
Công cụ hỗ trợ:
- dbt: Công cụ chuyển đổi dữ liệu (transformation).
- SQLMesh: Quản lý pipeline dữ liệu và mô hình hóa.

Lợi ích của việc kết hợp Data Vault 2.0 và Medallion Architecture

Khả năng kiểm tra (Auditability): Data Vault 2.0 lưu trữ lịch sử dữ liệu thô và các thay đổi, giúp dễ dàng truy vết nguồn gốc dữ liệu.
Khả năng mở rộng (Scalability): Cả Data Vault 2.0 và Medallion Architecture đều hỗ trợ xử lý khối lượng dữ liệu lớn, tích hợp nhiều nguồn dữ liệu.
Tính linh hoạt (Resilience): Data Vault 2.0 cho phép thêm nguồn dữ liệu mới mà không cần thiết kế lại mô hình, trong khi Medallion Architecture cung cấp một luồng dữ liệu logic từ thô đến tinh.
Hiệu suất phân tích: Tầng Gold sử dụng các mô hình chiều, tối ưu cho các công cụ như Power BI hoặc Tableau.

Kết luận

Việc kết hợp Data Vault 2.0 với Medallion Architecture trên Snowflake tạo ra một hệ thống dữ liệu mạnh mẽ, linh hoạt và dễ sử dụng. Data Vault 2.0 cung cấp nền tảng vững chắc cho các tầng Raw Vault và Business Vault, trong khi Medallion Architecture tổ chức luồng dữ liệu một cách logic từ dữ liệu thô (Bronze) đến dữ liệu tinh (Gold). Tên gọi các tầng có thể được điều chỉnh để phù hợp với tổ chức, nhưng nguyên tắc cốt lõi là tinh chế dữ liệu dần dần để phục vụ nhu cầu phân tích và báo cáo.

Data Vault