Xây dựng Data Lakehouse trên Databricks cho Doanh Nghiệp Bất Động Sản

LỜI CẢM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

KẾ HOẠCH THỰC HIỆN

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH ẢNH

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

1. CHƯƠNG 1: KIẾN THỨC NỀN TẢNG

1.1. Giới thiệu các kiến trúc cơ bản

1.2. Khái niệm cơ bản về Data Lakes

1.3. Data Warehouse và vai trò trong quản lý dữ liệu

1.4. Data LakeHouse và sự kết hợp của Data Lakes và Data Warehouse

1.5. Định nghĩa và cấu trúc của Data Lake

1.6. Sự liên kết với Big Data và dữ liệu phi cấu trúc

1.7. Khái niệm và mục tiêu của Data Warehouse

1.8. Kiến trúc và cấu trúc dữ liệu trong Data Warehouse

1.9. Ưu điểm của Data Warehouse

1.10. Mục tiêu trong xây dựng Data Warehouse và Business Intelligence

1.11. Quy trình xây dựng Data Warehouse

1.12. Giới thiệu về Mô hình dữ liệu đa chiều (Dimensional Modeling)

1.13. Phân biệt giữa Data Warehouse và Data Lakes

1.14. Giới thiệu về Data Lakehouse

1.15. Mối quan hệ giữa Lakehouse và Data Warehouse, Data Lake

1.16. Cấu trúc của Data Lakehouse

1.17. Ưu điểm và nhược điểm của Lakehouse

1.18. Tích hợp dữ liệu phi cấu trúc và cấu trúc trong Data LakeHouse

2. CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU VỀ NỀN TẢNG DATABRICKS

2.1. Khái niệm về Databricks

2.2. Kiến trúc của Databricks

2.3. Apache Spark trên Databricks

2.4. Quản lý mô hình học máy với Databricks

3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG DATA LAKEHOUSE

3.1. Kiến trúc của hệ thống

3.2. Kiến trúc tổng quan của hệ thống

3.3. Kiến trúc Data Lakehouse

3.4. Các công nghệ sử dụng

3.5. Thu thập và lưu trữ dữ liệu

3.6. Thiết kế mô hình nhiều chiều

3.7. Mô hình hóa dữ liệu

3.8. Thiết kế Dimension

3.9. Thiết kế Fact

3.10. Thiết kế mối quan hệ giữa các bảng

3.11. Xây dựng bảng báo cáo

3.11.1. Bảng báo cáo tổng quan

3.11.2. Bảng báo cáo chi tiết từng khu vực

3.11.3. Bảng báo cáo bổ sung từng loại bất động sản

3.12. Đào tạo mô hình dự đoán

3.12.1. Giới hạn dữ liệu cho phần học máy

3.12.2. Lựa chọn các đặc trưng từ lớp gold

3.12.3. Mô hình Linear Regression

3.12.4. Mô hình Random Forest

3.12.5. Mô hình Neuron

3.12.6. Đánh giá và nhận xét chung

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu về Data Lakehouse và Databricks

Data Lakehouse là một kiến trúc dữ liệu kết hợp giữa Data Lake và Data Warehouse, mang lại khả năng lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc và cấu trúc một cách linh hoạt. Databricks, nền tảng dựa trên Apache Spark, cung cấp môi trường xử lý dữ liệu phân tán hiệu quả. Sự kết hợp này tạo ra một hệ thống mạnh mẽ cho việc quản lý và phân tích dữ liệu lớn, đặc biệt trong lĩnh vực bất động sản.

1.1. Khái niệm Data Lakehouse

Data Lakehouse là giải pháp tích hợp giữa Data Lake và Data Warehouse, cho phép lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc và cấu trúc trong một hệ thống duy nhất. Kiến trúc này hỗ trợ các công cụ Business Intelligence (BI) và Machine Learning (ML), giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình phân tích dữ liệu.

1.2. Giới thiệu về Databricks

Databricks là nền tảng phân tích dữ liệu dựa trên Apache Spark, cung cấp khả năng xử lý dữ liệu lớn và phân tán. Nền tảng này hỗ trợ các công cụ Data Engineering, Data Science, và Machine Learning, giúp doanh nghiệp xây dựng và triển khai các giải pháp dữ liệu hiệu quả.

II. Xây dựng Data Lakehouse trên Databricks

Việc xây dựng Data Lakehouse trên Databricks đòi hỏi thiết kế kiến trúc hệ thống phù hợp với nhu cầu lưu trữ và phân tích dữ liệu. Quy trình bao gồm thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, tích hợp dữ liệu vào hệ thống, và xử lý dữ liệu để đảm bảo chất lượng.

2.1. Thiết kế kiến trúc hệ thống

Kiến trúc hệ thống Data Lakehouse bao gồm các lớp Bronze, Silver, và Gold, tương ứng với dữ liệu thô, dữ liệu đã làm sạch, và dữ liệu sẵn sàng cho phân tích. Databricks được sử dụng để triển khai các quy trình ETL (Extract, Transform, Load) và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.

2.2. Tích hợp dữ liệu và xử lý

Dữ liệu từ các nguồn như website bất động sản được thu thập và tích hợp vào Data Lakehouse. Quy trình xử lý dữ liệu bao gồm làm sạch, chuẩn hóa, và chuyển đổi dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và chất lượng cho các bước phân tích tiếp theo.

III. Ứng dụng Data Lakehouse trong doanh nghiệp bất động sản

Data Lakehouse trên Databricks mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp bất động sản, từ việc quản lý dữ liệu hiệu quả đến hỗ trợ ra quyết định chiến lược. Các công cụ Business Intelligence (BI) và Machine Learning (ML) được tích hợp để phân tích dữ liệu và dự đoán xu hướng thị trường.

3.1. Phân tích dữ liệu với BI

Các công cụ BI như Power BI được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu, giúp doanh nghiệp nắm bắt thông tin thị trường và đưa ra quyết định kinh doanh chính xác. Các báo cáo tổng quan và chi tiết về giá nhà, vị trí, và diện tích được tạo ra để hỗ trợ phân tích.

3.2. Dự đoán xu hướng với Machine Learning

Các mô hình Machine Learning như Linear Regression, Random Forest, và Neural Network được áp dụng để dự đoán giá nhà dựa trên dữ liệu lịch sử. Các mô hình này giúp doanh nghiệp dự đoán xu hướng thị trường và tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.

IV. Đánh giá và kết luận

Hệ thống Data Lakehouse trên Databricks đã chứng minh hiệu quả trong việc quản lý và phân tích dữ liệu lớn cho doanh nghiệp bất động sản. Các kết quả đạt được bao gồm khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu hiệu quả, cũng như hỗ trợ ra quyết định chiến lược thông qua các công cụ BI và ML.

4.1. Hiệu quả của hệ thống

Hệ thống đáp ứng được yêu cầu lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn, đồng thời cung cấp các công cụ phân tích mạnh mẽ. Các báo cáo và mô hình dự đoán đã mang lại giá trị thực tiễn cho doanh nghiệp, giúp họ nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường.

4.2. Hướng phát triển trong tương lai

Trong tương lai, hệ thống có thể được mở rộng để tích hợp thêm các nguồn dữ liệu và công nghệ mới, như AI và Real-Time Analytics, nhằm nâng cao hiệu quả phân tích và hỗ trợ doanh nghiệp trong việc ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.

Đồ án Tốt Nghiệp: Xây Dựng Data Lakehouse trên Nền Tảng Databricks cho Doanh Nghiệp Kinh Doanh Bất Động Sản