Quote from bsdinsight on 10 May 2025, 18:48

Câu hỏi phản ánh việc lựa chọn công cụ, nền tảng, giải pháp cho data stack của doanh nghiệp chưa bao giờ là đơn giản. Hãy cùng phân tích xem Microsoft Fabric và Databricks có thực sự là đối thủ cạnh tranh hay không, và liệu doanh nghiệp có nên chọn một trong hai hay sử dụng cả hai.

 

---

 

Microsoft Fabric và Databricks có phải là đối thủ cạnh tranh?

 

Đúng là Microsoft Fabric và Databricks có một số điểm tương đồng, khiến nhiều người nghĩ chúng là đối thủ trực tiếp. Tuy nhiên, chúng cũng có những thế mạnh riêng và có thể bổ trợ cho nhau trong một số trường hợp. Hãy xem xét cụ thể:

 

Điểm tương đồng

1. Xử lý dữ liệu lớn:
   1. Cả hai đều có khả năng xử lý dữ liệu lớn. Databricks sử dụng Apache Spark để xử lý dữ liệu quy mô lớn, trong khi Fabric tích hợp công cụ Spark-based (như Synapse hoặc lakehouse) để làm điều tương tự.
   2. Cả hai đều hỗ trợ các tác vụ như khoa học dữ liệu, học máy, và phân tích nâng cao.

 

1. Hỗ trợ Data Lake:
   1. Databricks làm việc tốt với Azure Data Lake Storage Gen2 và các định dạng như Delta Lake.
   2. Fabric sử dụng OneLake (một data lake tập trung) làm nền tảng lưu trữ, cũng hỗ trợ Delta Lake và tích hợp với Azure Data Lake Storage.

 

1. Tích hợp với Azure:
   1. Cả hai đều là dịch vụ được tích hợp chặt chẽ trong hệ sinh thái Azure, với khả năng kết nối với Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, và các dịch vụ khác.

 

1. Hướng tới phân tích và AI:
   1. Databricks tập trung vào các đội ngũ kỹ thuật (data engineers, data scientists) với khả năng tùy chỉnh cao, đặc biệt trong học máy và AI.
   2. Fabric cung cấp trải nghiệm thống nhất, dễ sử dụng hơn (no-code/low-code), phù hợp cho cả kỹ thuật viên và người dùng kinh doanh (business users) qua Power BI.

 

Do những điểm tương đồng này, nhiều người nghĩ rằng doanh nghiệp chỉ nên chọn một trong hai để tránh trùng lặp chức năng và chi phí.

 

Điểm khác biệt

1. Mục tiêu người dùng:
   1. Databricks: Hướng tới các đội ngũ kỹ thuật, đặc biệt là data engineers và data scientists. Nó mạnh về xử lý dữ liệu lớn, tùy chỉnh pipeline, và xây dựng mô hình AI phức tạp. Người dùng thường cần biết lập trình (Python, Scala, SQL).
   2. Fabric: Hướng tới cả kỹ thuật viên và người dùng kinh doanh. Fabric tích hợp các công cụ như Power BI, Data Factory, và lakehouse để cung cấp trải nghiệm end-to-end (từ lưu trữ, xử lý, đến trực quan hóa) mà không cần quá nhiều kỹ năng lập trình.

 

1. Tính thống nhất:
   1. Databricks: Là một nền tảng độc lập, tập trung vào xử lý dữ liệu và học máy. Nó không cung cấp các công cụ tích hợp như báo cáo (Power BI) hay pipeline no-code.
   2. Fabric: Là một nền tảng all-in-one, tích hợp Data Lake (OneLake), Data Warehouse, Data Factory, và Power BI. Điều này làm Fabric trở thành lựa chọn tốt cho doanh nghiệp muốn giảm thiểu việc sử dụng nhiều công cụ.

 

1. Khả năng tùy chỉnh:
   1. Databricks: Linh hoạt hơn, cho phép tùy chỉnh sâu (ví dụ: viết code Spark, quản lý cluster, sử dụng Unity Catalog để quản trị dữ liệu).
   2. Fabric: Dễ sử dụng hơn nhưng ít linh hoạt, đặc biệt với các tác vụ kỹ thuật phức tạp hoặc khi cần tùy chỉnh pipeline xử lý dữ liệu.

 

1. Chi phí và quản lý:
   1. Databricks: Có thể tốn kém hơn với các workload lớn, đặc biệt khi sử dụng cluster Premium hoặc xử lý dữ liệu quy mô lớn. Quản lý cluster cũng đòi hỏi kỹ năng kỹ thuật.
   2. Fabric: Được thiết kế để tối ưu chi phí với mô hình trả phí dựa trên capacity (Fabric Capacity). Tuy nhiên, chi phí có thể tăng nếu sử dụng nhiều tính năng như Power BI hoặc Synapse.

 

1. Trực quan hóa dữ liệu:
   1. Databricks: Không có công cụ trực quan hóa tích hợp. Bạn cần kết nối với Power BI hoặc các công cụ bên thứ ba để tạo báo cáo.
   2. Fabric: Tích hợp sẵn Power BI, cho phép tạo báo cáo và dashboard trực tiếp từ dữ liệu trong OneLake.

 

---

 

Doanh nghiệp có nên chọn một hay sử dụng cả hai?

 

Việc chọn Microsoft Fabric, Databricks, hay cả hai phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể, ngân sách và đội ngũ nhân sự của doanh nghiệp. Dưới đây là phân tích để giúp bạn quyết định:

 

Khi nào nên chọn Microsoft Fabric?

• Nhu cầu all-in-one: Nếu doanh nghiệp muốn một nền tảng thống nhất để xử lý dữ liệu, lưu trữ, phân tích, và trực quan hóa, Fabric là lựa chọn lý tưởng. Nó giảm thiểu sự phức tạp khi quản lý nhiều công cụ.
• Người dùng đa dạng: Nếu đội ngũ của bạn bao gồm cả người dùng kinh doanh (business analysts) và kỹ thuật viên, Fabric rất phù hợp vì tính năng no-code/low-code và tích hợp Power BI.
• Chi phí tối ưu: Fabric có thể tiết kiệm hơn cho các doanh nghiệp nhỏ hoặc vừa, đặc biệt khi không cần xử lý dữ liệu quá phức tạp hoặc quy mô cực lớn.
• Tích hợp chặt chẽ với Microsoft: Nếu doanh nghiệp đã sử dụng nhiều dịch vụ Microsoft (Azure, Power BI, Office 365), Fabric sẽ tận dụng được hệ sinh thái này.
• Ví dụ: Một công ty bán lẻ muốn tạo báo cáo doanh thu, phân tích khách hàng, và dự đoán xu hướng với đội ngũ không quá chuyên sâu về kỹ thuật.

 

Khi nào nên chọn Databricks?

• Xử lý dữ liệu lớn và phức tạp: Nếu doanh nghiệp cần xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ hoặc thực hiện các tác vụ học máy/AI phức tạp, Databricks vượt trội nhờ Apache Spark và khả năng tùy chỉnh cao.
• Đội ngũ kỹ thuật mạnh: Nếu bạn có data engineers và data scientists thành thạo Python, Scala, hoặc SQL, Databricks sẽ phát huy tối đa hiệu quả.
• Quản trị dữ liệu nâng cao: Với Unity Catalog, Databricks cung cấp khả năng quản trị dữ liệu mạnh mẽ, phù hợp cho các doanh nghiệp có yêu cầu bảo mật và tuân thủ cao.
• Tích hợp đa nền tảng: Databricks hoạt động tốt không chỉ trên Azure mà còn trên AWS, Google Cloud, phù hợp cho doanh nghiệp sử dụng nhiều đám mây.
• Ví dụ: Một công ty công nghệ muốn xây dựng mô hình học máy để dự đoán hành vi người dùng hoặc xử lý dữ liệu streaming thời gian thực.

 

Khi nào nên sử dụng cả hai?

Mặc dù nghe có vẻ không cần thiết, việc sử dụng cả Fabric và Databricks có thể hợp lý trong một số trường hợp:

• Phân tách công việc:
  • Dùng Databricks cho các tác vụ kỹ thuật nặng như xử lý dữ liệu lớn, biến đổi dữ liệu phức tạp, hoặc xây dựng mô hình AI.
  • Dùng Fabric để lưu trữ dữ liệu trong OneLake, tạo pipeline đơn giản với Data Factory, và trực quan hóa với Power BI.
• Tận dụng thế mạnh bổ sung:
  • Databricks mạnh về xử lý dữ liệu và học máy, trong khi Fabric mạnh về tích hợp và trực quan hóa. Kết hợp cả hai giúp doanh nghiệp tận dụng được toàn bộ quy trình từ đầu đến cuối.
  • Ví dụ: Databricks xử lý dữ liệu thô và lưu kết quả vào OneLake, sau đó Fabric sử dụng dữ liệu này để tạo báo cáo Power BI.
• Doanh nghiệp lớn với nhu cầu đa dạng: Các công ty lớn thường có nhiều đội ngũ với nhu cầu khác nhau (data scientists cần Databricks, business analysts cần Fabric). Sử dụng cả hai giúp đáp ứng mọi yêu cầu.
• Ví dụ: Một tập đoàn tài chính cần xử lý dữ liệu giao dịch thời gian thực (Databricks) và đồng thời tạo báo cáo định kỳ cho ban lãnh đạo (Fabric).

 

Nhược điểm khi sử dụng cả hai

• Chi phí cao: Chạy cả Fabric và Databricks có thể làm tăng chi phí đáng kể, đặc biệt nếu không tối ưu hóa tài nguyên.
• Quản lý phức tạp: Quản lý hai nền tảng đòi hỏi đội ngũ có kỹ năng và quy trình rõ ràng để tránh trùng lặp công việc.
• Trùng lặp chức năng: Một số tính năng (như xử lý Spark hoặc lưu trữ Delta Lake) có thể bị trùng lặp, dẫn đến lãng phí tài nguyên nếu không được phối hợp tốt.

 

---

 

Lời khuyên cho doanh nghiệp

1. Xác định nhu cầu cụ thể:
   1. Nếu bạn cần một giải pháp đơn giản, tích hợp, và phù hợp cho cả kỹ thuật viên lẫn người dùng kinh doanh, hãy chọn Microsoft Fabric.
   2. Nếu bạn cần xử lý dữ liệu lớn, học máy phức tạp, hoặc đội ngũ kỹ thuật muốn tùy chỉnh cao, hãy chọn Databricks.
   3. Nếu bạn có nhu cầu đa dạng và ngân sách đủ lớn, hãy cân nhắc sử dụng cả hai, nhưng cần kế hoạch rõ ràng để phân tách công việc.

 

1. Thử nghiệm trước khi cam kết:
   1. Cả Fabric và Databricks đều có bản dùng thử trên Azure. Hãy thử nghiệm cả hai với dữ liệu thực tế của doanh nghiệp để đánh giá hiệu quả và chi phí.
   2. Ví dụ: Dùng Fabric để tạo pipeline và báo cáo, đồng thời dùng Databricks để xử lý một workload học máy, rồi so sánh.

 

1. Tối ưu hóa chi phí:
   1. Nếu dùng cả hai, hãy tận dụng OneLake trong Fabric làm trung tâm lưu trữ để giảm chi phí sao chép dữ liệu.
   2. Sử dụng shortcut trong Fabric để truy cập dữ liệu từ Databricks mà không cần di chuyển dữ liệu.

 

1. Tư vấn chuyên gia: Nếu không chắc chắn, hãy làm việc với một đối tác Azure hoặc chuyên gia dữ liệu để thiết kế kiến trúc phù hợp. Họ có thể giúp bạn tránh lãng phí tài nguyên và tối ưu hóa pipeline.

 

---

 

Kết luận

Microsoft Fabric và Databricks không hoàn toàn là đối thủ cạnh tranh mà có thể coi là đồng minh trong một số trường hợp. Fabric phù hợp cho các doanh nghiệp muốn giải pháp tích hợp, dễ sử dụng, trong khi Databricks lý tưởng cho các tác vụ kỹ thuật phức tạp và quy mô lớn. Sử dụng cả hai là khả thi, đặc biệt với các doanh nghiệp lớn có nhu cầu đa dạng, nhưng cần quản lý cẩn thận để tránh trùng lặp và chi phí không cần thiết.

 

Nếu bạn muốn mình phân tích sâu hơn (ví dụ: so sánh chi phí, kiến trúc mẫu khi dùng cả hai, hoặc tìm bài đăng trên X về cách doanh nghiệp sử dụng Fabric và Databricks), hãy cho mình biết! Bạn có đang cân nhắc dùng cả hai hay muốn tập trung vào một nền tảng cụ thể không? 😊

1. Xử lý dữ liệu lớn:
   1. Cả hai đều có khả năng xử lý dữ liệu lớn. Databricks sử dụng Apache Spark để xử lý dữ liệu quy mô lớn, trong khi Fabric tích hợp công cụ Spark-based (như Synapse hoặc lakehouse) để làm điều tương tự.
   2. Cả hai đều hỗ trợ các tác vụ như khoa học dữ liệu, học máy, và phân tích nâng cao.

1. Hỗ trợ Data Lake:
   1. Databricks làm việc tốt với Azure Data Lake Storage Gen2 và các định dạng như Delta Lake.
   2. Fabric sử dụng OneLake (một data lake tập trung) làm nền tảng lưu trữ, cũng hỗ trợ Delta Lake và tích hợp với Azure Data Lake Storage.

1. Tích hợp với Azure:
   1. Cả hai đều là dịch vụ được tích hợp chặt chẽ trong hệ sinh thái Azure, với khả năng kết nối với Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, và các dịch vụ khác.

1. Hướng tới phân tích và AI:
   1. Databricks tập trung vào các đội ngũ kỹ thuật (data engineers, data scientists) với khả năng tùy chỉnh cao, đặc biệt trong học máy và AI.
   2. Fabric cung cấp trải nghiệm thống nhất, dễ sử dụng hơn (no-code/low-code), phù hợp cho cả kỹ thuật viên và người dùng kinh doanh (business users) qua Power BI.

1. Mục tiêu người dùng:
   1. Databricks: Hướng tới các đội ngũ kỹ thuật, đặc biệt là data engineers và data scientists. Nó mạnh về xử lý dữ liệu lớn, tùy chỉnh pipeline, và xây dựng mô hình AI phức tạp. Người dùng thường cần biết lập trình (Python, Scala, SQL).
   2. Fabric: Hướng tới cả kỹ thuật viên và người dùng kinh doanh. Fabric tích hợp các công cụ như Power BI, Data Factory, và lakehouse để cung cấp trải nghiệm end-to-end (từ lưu trữ, xử lý, đến trực quan hóa) mà không cần quá nhiều kỹ năng lập trình.

1. Tính thống nhất:
   1. Databricks: Là một nền tảng độc lập, tập trung vào xử lý dữ liệu và học máy. Nó không cung cấp các công cụ tích hợp như báo cáo (Power BI) hay pipeline no-code.
   2. Fabric: Là một nền tảng all-in-one, tích hợp Data Lake (OneLake), Data Warehouse, Data Factory, và Power BI. Điều này làm Fabric trở thành lựa chọn tốt cho doanh nghiệp muốn giảm thiểu việc sử dụng nhiều công cụ.

1. Khả năng tùy chỉnh:
   1. Databricks: Linh hoạt hơn, cho phép tùy chỉnh sâu (ví dụ: viết code Spark, quản lý cluster, sử dụng Unity Catalog để quản trị dữ liệu).
   2. Fabric: Dễ sử dụng hơn nhưng ít linh hoạt, đặc biệt với các tác vụ kỹ thuật phức tạp hoặc khi cần tùy chỉnh pipeline xử lý dữ liệu.

1. Chi phí và quản lý:
   1. Databricks: Có thể tốn kém hơn với các workload lớn, đặc biệt khi sử dụng cluster Premium hoặc xử lý dữ liệu quy mô lớn. Quản lý cluster cũng đòi hỏi kỹ năng kỹ thuật.
   2. Fabric: Được thiết kế để tối ưu chi phí với mô hình trả phí dựa trên capacity (Fabric Capacity). Tuy nhiên, chi phí có thể tăng nếu sử dụng nhiều tính năng như Power BI hoặc Synapse.

1. Trực quan hóa dữ liệu:
   1. Databricks: Không có công cụ trực quan hóa tích hợp. Bạn cần kết nối với Power BI hoặc các công cụ bên thứ ba để tạo báo cáo.
   2. Fabric: Tích hợp sẵn Power BI, cho phép tạo báo cáo và dashboard trực tiếp từ dữ liệu trong OneLake.

• Nhu cầu all-in-one: Nếu doanh nghiệp muốn một nền tảng thống nhất để xử lý dữ liệu, lưu trữ, phân tích, và trực quan hóa, Fabric là lựa chọn lý tưởng. Nó giảm thiểu sự phức tạp khi quản lý nhiều công cụ.
• Người dùng đa dạng: Nếu đội ngũ của bạn bao gồm cả người dùng kinh doanh (business analysts) và kỹ thuật viên, Fabric rất phù hợp vì tính năng no-code/low-code và tích hợp Power BI.
• Chi phí tối ưu: Fabric có thể tiết kiệm hơn cho các doanh nghiệp nhỏ hoặc vừa, đặc biệt khi không cần xử lý dữ liệu quá phức tạp hoặc quy mô cực lớn.
• Tích hợp chặt chẽ với Microsoft: Nếu doanh nghiệp đã sử dụng nhiều dịch vụ Microsoft (Azure, Power BI, Office 365), Fabric sẽ tận dụng được hệ sinh thái này.
• Ví dụ: Một công ty bán lẻ muốn tạo báo cáo doanh thu, phân tích khách hàng, và dự đoán xu hướng với đội ngũ không quá chuyên sâu về kỹ thuật.

• Xử lý dữ liệu lớn và phức tạp: Nếu doanh nghiệp cần xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ hoặc thực hiện các tác vụ học máy/AI phức tạp, Databricks vượt trội nhờ Apache Spark và khả năng tùy chỉnh cao.
• Đội ngũ kỹ thuật mạnh: Nếu bạn có data engineers và data scientists thành thạo Python, Scala, hoặc SQL, Databricks sẽ phát huy tối đa hiệu quả.
• Quản trị dữ liệu nâng cao: Với Unity Catalog, Databricks cung cấp khả năng quản trị dữ liệu mạnh mẽ, phù hợp cho các doanh nghiệp có yêu cầu bảo mật và tuân thủ cao.
• Tích hợp đa nền tảng: Databricks hoạt động tốt không chỉ trên Azure mà còn trên AWS, Google Cloud, phù hợp cho doanh nghiệp sử dụng nhiều đám mây.
• Ví dụ: Một công ty công nghệ muốn xây dựng mô hình học máy để dự đoán hành vi người dùng hoặc xử lý dữ liệu streaming thời gian thực.

• Phân tách công việc:
  • Dùng Databricks cho các tác vụ kỹ thuật nặng như xử lý dữ liệu lớn, biến đổi dữ liệu phức tạp, hoặc xây dựng mô hình AI.
  • Dùng Fabric để lưu trữ dữ liệu trong OneLake, tạo pipeline đơn giản với Data Factory, và trực quan hóa với Power BI.
• Tận dụng thế mạnh bổ sung:
  • Databricks mạnh về xử lý dữ liệu và học máy, trong khi Fabric mạnh về tích hợp và trực quan hóa. Kết hợp cả hai giúp doanh nghiệp tận dụng được toàn bộ quy trình từ đầu đến cuối.
  • Ví dụ: Databricks xử lý dữ liệu thô và lưu kết quả vào OneLake, sau đó Fabric sử dụng dữ liệu này để tạo báo cáo Power BI.
• Doanh nghiệp lớn với nhu cầu đa dạng: Các công ty lớn thường có nhiều đội ngũ với nhu cầu khác nhau (data scientists cần Databricks, business analysts cần Fabric). Sử dụng cả hai giúp đáp ứng mọi yêu cầu.
• Ví dụ: Một tập đoàn tài chính cần xử lý dữ liệu giao dịch thời gian thực (Databricks) và đồng thời tạo báo cáo định kỳ cho ban lãnh đạo (Fabric).

Nhược điểm khi sử dụng cả hai

• Chi phí cao: Chạy cả Fabric và Databricks có thể làm tăng chi phí đáng kể, đặc biệt nếu không tối ưu hóa tài nguyên.
• Quản lý phức tạp: Quản lý hai nền tảng đòi hỏi đội ngũ có kỹ năng và quy trình rõ ràng để tránh trùng lặp công việc.
• Trùng lặp chức năng: Một số tính năng (như xử lý Spark hoặc lưu trữ Delta Lake) có thể bị trùng lặp, dẫn đến lãng phí tài nguyên nếu không được phối hợp tốt.

1. Xác định nhu cầu cụ thể:
   1. Nếu bạn cần một giải pháp đơn giản, tích hợp, và phù hợp cho cả kỹ thuật viên lẫn người dùng kinh doanh, hãy chọn Microsoft Fabric.
   2. Nếu bạn cần xử lý dữ liệu lớn, học máy phức tạp, hoặc đội ngũ kỹ thuật muốn tùy chỉnh cao, hãy chọn Databricks.
   3. Nếu bạn có nhu cầu đa dạng và ngân sách đủ lớn, hãy cân nhắc sử dụng cả hai, nhưng cần kế hoạch rõ ràng để phân tách công việc.

1. Thử nghiệm trước khi cam kết:
   1. Cả Fabric và Databricks đều có bản dùng thử trên Azure. Hãy thử nghiệm cả hai với dữ liệu thực tế của doanh nghiệp để đánh giá hiệu quả và chi phí.
   2. Ví dụ: Dùng Fabric để tạo pipeline và báo cáo, đồng thời dùng Databricks để xử lý một workload học máy, rồi so sánh.

1. Tối ưu hóa chi phí:
   1. Nếu dùng cả hai, hãy tận dụng OneLake trong Fabric làm trung tâm lưu trữ để giảm chi phí sao chép dữ liệu.
   2. Sử dụng shortcut trong Fabric để truy cập dữ liệu từ Databricks mà không cần di chuyển dữ liệu.

1. Tư vấn chuyên gia: Nếu không chắc chắn, hãy làm việc với một đối tác Azure hoặc chuyên gia dữ liệu để thiết kế kiến trúc phù hợp. Họ có thể giúp bạn tránh lãng phí tài nguyên và tối ưu hóa pipeline.