Composable data stack: best-of-breed vs all-in-one platform

Năm ngoái, một startup fintech mà chúng tôi tư vấn đã đối mặt với một quyết định lớn: họ đang xây dựng Data Platform từ đầu, và có hai lựa chọn rất khác biệt trên bàn.

Lựa chọn 1: Composable stack với best-of-breed tools

• Fivetran cho data ingestion
• Snowflake cho data warehouse
• dbt cho transformation
• Looker cho BI
• Khoảng 5-6 vendors khác nhau

Lựa chọn 2: All-in-one với Databricks

• Databricks cho tất cả: ingestion (Delta Live Tables), storage (Delta Lake), transformation (Spark SQL), BI (Databricks SQL), ML (MLflow)
• Một vendor, một platform, một contract

CTO nghiêng về lựa chọn 1 - linh hoạt, công cụ tốt nhất cho từng công việc. CFO ưa chuộng lựa chọn 2 - đơn giản hơn trong mua sắm, chi phí có thể thấp hơn, dễ quản lý hơn.

💡 Tin lớn năm 2025: Vào tháng 10/2025, Fivetran và dbt Labs đã công bố merger, hợp nhất hai thành phần phổ biến nhất của modern data stack với combined annual recurring revenue ~$600 triệu USD. George Fraser (Fivetran) làm CEO và Tristan Handy (dbt) làm President. Đây là sự kiện lớn nhất trong ngành data infrastructure năm 2025.

Cuộc tranh luận này không độc nhất. Nó đang diễn ra ở hàng ngàn công ty đang xây dựng hoặc hiện đại hóa data infrastructure. Và câu trả lời không phải là đơn giản "cái này tốt hơn" - nó phụ thuộc vào nhiều yếu tố về tổ chức, độ trưởng thành, và ưu tiên.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ phân tích cả hai cách tiếp cận, so sánh trade-offs, và quan trọng nhất - giúp bạn quyết định cái nào phù hợp cho tình huống của bạn.

Định nghĩa hai cách tiếp cận

Trước khi so sánh, hãy định nghĩa rõ ràng hai triết lý này.

Composable / Best-of-Breed Data Stack

Triết lý: chọn công cụ chuyên biệt tốt nhất cho từng capability trong Modern Data Stack.

Các thành phần điển hình:

Data Ingestion: Fivetran, Airbyte, Stitch Data Warehouse: Snowflake, BigQuery, Redshift Transformation: dbt, Dataform Orchestration: Airflow, Dagster, Prefect BI/Visualization: Looker, Tableau, Power BI Reverse ETL: Hightouch, Census Data Quality: Monte Carlo, Great Expectations Catalog: Atlan, Alation, Collibra

Nguyên tắc chính: Tích hợp các công cụ tốt nhất thông qua APIs và standards. Mỗi layer có thể được thay thế độc lập.

So sánh: Như xây dựng PC gaming từ các components - chọn CPU, GPU, RAM, storage tốt nhất từ các vendors khác nhau, lắp ráp lại với nhau.

All-in-One / Integrated Data Platform

Triết lý: sử dụng một platform duy nhất cung cấp tất cả (hoặc hầu hết) capabilities.

Các platform chính:

Databricks:

• Delta Lake (storage)
• Delta Live Tables (ingestion)
• Spark SQL (transformation)
• Databricks SQL (analytics)
• MLflow (ML lifecycle)
• Unity Catalog (governance)

Snowflake Suite:

• Snowflake Warehouse (storage + compute)
• Snowpipe (ingestion)
• Snowpark (transformation với Python/Java)
• Streamlit in Snowflake (apps)
• Snowflake ML (machine learning)
• Snowflake Marketplace (data sharing)

Nguyên tắc chính: Tất cả components được thiết kế để hoạt động cùng nhau một cách liền mạch. Một vendor, một contract, một support channel.

So sánh: Như mua MacBook - Apple thiết kế hardware và software cùng nhau, tất cả được tối ưu hóa cho nhau, nhưng khả năng tùy chỉnh hạn chế.

💡 Xu hướng 2025: Theo nghiên cứu mới nhất, "Composable Platform" được xác định là dự đoán chính cho tương lai của data architecture. Các công ty bắt đầu với core mạnh mẽ từ một major vendor (Databricks hoặc Snowflake), sau đó compose stack lý tưởng bằng cách thêm tools tích hợp liền mạch. Đây là sự "rebundling" sau thời kỳ "unbundling" của Modern Data Stack.

So sánh chi tiết: Composable vs All-in-One

Hãy phân tích comparison theo nhiều chiều.

1. Performance và Optimization

Điểm mạnh của Best-of-Breed:

Mỗi công cụ được tối ưu hóa cho use case cụ thể:

• Fivetran được tối ưu cho reliable, high-volume data replication với minimal transformation
• Snowflake's architecture được tối ưu cho ad-hoc analytics queries với instant scaling
• dbt tập trung thuần túy vào SQL-based transformations với testing và documentation tích hợp sẵn

Kết quả: bạn có được peak performance cho từng layer.

Điểm mạnh của All-in-One:

Vì tất cả components được thiết kế cùng nhau:

• Không có data movement giữa các systems - dữ liệu ở trong platform
• Optimized data formats (Delta, Iceberg) hoạt động liền mạch xuyên suốt các layers
• Query optimization có thể xảy ra cross-layer

Ví dụ: Databricks có thể push down computations từ SQL queries vào Delta Lake storage layer hiệu quả hơn external BI tool querying nó.

Verdict: All-in-one có lợi thế khi workloads span nhiều layers (ví dụ: ML training trực tiếp trên warehouse data). Best-of-breed tốt hơn khi bạn cần specialized performance (ví dụ: Fivetran's CDC replication vượt trội các general-purpose tools).

2. Ease of Integration và Maintenance

Thách thức của Best-of-Breed:

Mỗi công cụ có riêng:

• Authentication và authorization system
• Monitoring và logging approach
• Configuration management
• API contract

Integration tax thực sự tồn tại:

• Thời gian spent connecting tools
• Debugging issues xuyên suốt systems
• Keeping credentials synced
• Quản lý API version changes

Một data engineer ước tính: "Chúng tôi dành 20-30% thời gian xử lý integrations thay vì xây dựng data pipelines thực sự."

Lợi thế của All-in-One:

Một platform có nghĩa là:

• Single sign-on
• Unified monitoring dashboards
• Consistent APIs
• Một nơi để học, một bộ docs

Ví dụ: Trong Databricks, di chuyển từ Delta Lake sang Databricks SQL sang MLflow là liền mạch - cùng notebooks, cùng data access patterns, cùng governance.

Verdict: All-in-one chiến thắng rõ ràng về operational simplicity. Giảm đáng kể "integration toil".

3. Flexibility và Vendor Lock-in

Điểm mạnh của Best-of-Breed:

Linh hoạt để:

• Thay thế tools mà không cần đại tu toàn bộ stack
• Áp dụng innovations mới nhanh chóng
• Đàm phán pricing tốt hơn (cạnh tranh)
• Tránh vendor lock-in

Kịch bản ví dụ: Bạn bắt đầu với Snowflake, sau đó BigQuery releases một killer feature. Với composable stack, bạn có thể migrate warehouse layer mà không ảnh hưởng ingestion (Fivetran) hay transformation (dbt) layers.

Thách thức của All-in-One:

Một khi đã cam kết:

• Deep integration làm migration khó khăn
• Proprietary formats và APIs
• Tất cả eggs trong một basket về pricing power
• Nếu vendor gặp vấn đề, bạn bị kẹt

⚠️ Open Table Formats phá vỡ Lock-in: Theo xu hướng 2025, Open Table Formats như Apache Iceberg và Delta Lake đang phá vỡ vendor lock-in bằng cách: (1) Cung cấp standardized, interoperable ways để tổ chức và truy cập dữ liệu, (2) Decoupling storage khỏi execution, (3) Teams có thể tự do chọn query engines. Delta Lake 3.0 với UniForm có thể read/write cả Delta, Iceberg và Hudi - tạo true interoperability.

Lo ngại mới - Catalog Lock-in:

Tuy nhiên, một hình thức lock-in mới đang xuất hiện: vendor platforms hiện yêu cầu sử dụng proprietary catalog để tận dụng đầy đủ hỗ trợ cho open table formats này. Unity Catalog (Databricks) và Snowflake's internal catalog đều proprietary, tạo lock-in ở catalog level.

Giải pháp: Sử dụng neutral catalogs như AWS Glue để maintain interoperability.

Verdict: Best-of-breed thắng về flexibility. Quan trọng nếu bạn coi trọng optionality và sợ lock-in.

4. Cost Structures

Thực tế chi phí Best-of-Breed:

Nhiều vendors có nghĩa là:

• Nhiều contracts, minimum commitments
• Chi phí chồng chéo (ví dụ: cả Snowflake và BI tool compute)
• Phức tạp trong forecasting và optimization

Nhưng cũng có nghĩa là:

• Có thể optimize từng component độc lập
• Đàm phán dựa trên competitive alternatives
• Chỉ trả cho specialized tools bạn thực sự cần

Thực tế chi phí All-in-One:

Một vendor có nghĩa là:

• Đơn giản hóa procurement
• Volume discounts xuyên suốt full platform
• Dễ dàng cost forecasting

Nhưng rủi ro:

• Forced bundling - trả cho features bạn không dùng
• Ít negotiating leverage
• Cost creep khi bạn bị locked in

💡 So sánh chi phí thực tế cho doanh nghiệp Việt Nam (100 employees, 1TB data, 500 queries/day):

Composable Stack (hàng năm):

• Fivetran: ~180 triệu VNĐ
• Snowflake: ~600 triệu VNĐ
• dbt Cloud: ~120 triệu VNĐ
• Looker: ~300 triệu VNĐ
• Tổng: ~1.2 tỷ VNĐ

Databricks All-in-One:

• Platform license + compute: ~1-1.5 tỷ VNĐ
• Bao gồm ingestion, storage, compute, basic BI
• Tổng: ~1-1.5 tỷ VNĐ

Sau 2 năm:

• Databricks tăng lên ~2 tỷ VNĐ do usage growth và ít control
• Composable vẫn ~1.4 tỷ VNĐ vì tối ưu Snowflake costs tích cực, đàm phán Fivetran rates tốt hơn

Xem chi tiết tại So sánh chi phí Data Warehouse

Verdict: Phụ thuộc. All-in-one có thể rẻ hơn ban đầu nhưng cho ít control về lâu dài. Best-of-breed đắt để lắp ráp nhưng nhiều cơ hội để tối ưu.

Bảng so sánh tổng quan

So sánh Databricks vs Snowflake 2025

Hai platform lớn nhất trong không gian all-in-one, đây là so sánh chi tiết:

💡 Tin mới 2025: Cả Databricks và Snowflake đều ra mắt Iceberg support và open catalog initiatives, giảm lock-in. Snowflake giới thiệu Snowflake Intelligence - AI assistant cho natural language queries. Databricks ra mắt Lakebase - Postgres-compatible OLTP engine.

Khi nào nên chọn approach nào

Không có câu trả lời one-size-fits-all. Hãy phân tích theo scenarios.

Chọn Composable / Best-of-Breed nếu:

1. Bạn có specialized requirements

Nếu cần advanced capabilities trong một area cụ thể mà all-in-one platform không deliver:

• Complex data ingestion từ niche sources (Fivetran's 300+ connectors)
• Advanced BI với semantic layers phức tạp (Looker, Tableau)
• Sophisticated orchestration với complex dependencies (Airflow, Dagster)

2. Bạn coi trọng flexibility và avoiding lock-in

Nếu strategy của bạn là maintain optionality:

• Khả năng swap components
• Multi-cloud strategy
• Lo ngại về vendor pricing power dài hạn

3. Team có strong technical skills

Nếu team thoải mái với:

• Quản lý nhiều tools
• Xây dựng và maintain integrations
• Troubleshooting cross-system issues

4. Organization mature về data

Nếu bạn đã vượt qua giai đoạn foundational và tối ưu cho specific use cases:

• Phân chia rõ ràng concerns (ingestion team, transformation team, etc.)
• Established patterns và best practices
• ROI từ specialized tools rõ ràng

💡 Case study Việt Nam: Một công ty logistics lớn tại TP.HCM (500+ employees) chọn composable stack sau 18 tháng với all-in-one platform. Lý do: cần specialized connectors cho logistics systems cũ, muốn flexibility để thử nghiệm các BI tools khác nhau cho các departments. Chi phí tăng 15% nhưng productivity tăng 40%.

Chọn All-in-One / Integrated Platform nếu:

1. Simplicity là priority

Nếu bạn muốn:

• Một vendor relationship
• Đơn giản hóa procurement và billing
• Giảm operational complexity

2. Limited engineering resources

Nếu team nhỏ và không thể dành thời gian cho integration:

• Startup với 1-2 data engineers
• Công ty nơi data team hỗ trợ, không phải core
• Ưa chuộng "good enough" integrated solution hơn "perfect" pieced-together

3. Use cases span multiple areas tightly

Nếu workloads naturally cross boundaries:

• ML training trực tiếp trên analytical data
• Real-time streaming vào analytics
• Embedded analytics trong apps

4. Early trong data journey

Nếu mới bắt đầu xây dựng data capabilities:

• Chưa biết requirements yet
• Muốn move fast và iterate
• Tránh complexity của multi-tool coordination

5. Strong alignment với platform's strengths

Nếu use cases match platform's core:

• Databricks nếu heavy ML/data science workloads
• Snowflake nếu analytics-first với ít ML

⚠️ Lưu ý cho startup Việt Nam: Nếu team dưới 5 engineers và đang tìm product-market fit, all-in-one là lựa chọn đúng đắn. Tiết kiệm tháng quý bảo trọng hơn flexibility dài hạn. Một fintech startup tại Hà Nội đã production trong 2 tháng với Databricks, vs 6 tháng ước tính cho composable stack.

Hybrid Approaches: Thực tế của nhiều công ty

Trong thực tế, nhiều companies không purely một hay cái khác. Hybrid approaches phổ biến.

"Core + Extensions" Model

Ví dụ setup:

• Core: Databricks (storage, transformation, ML)
• Extensions: Fivetran (better connectors), Looker (better BI)

Rationale: Có được phần lớn simplicity từ integrated platform, nhưng mở rộng với specialized tools nơi platform thiếu sót.

"Best-of-Breed với Tight Integration"

Ví dụ setup:

• Snowflake + dbt + Fivetran
• Nhưng leverage partnerships - Fivetran loads trực tiếp vào Snowflake, dbt Cloud integrates native

Rationale: Composable về contracts và flexibility, nhưng gần như liền mạch về integration nhờ vendor partnerships.

💡 Tin lớn: Với Fivetran-dbt merger vào 10/2025, integration giữa ingestion và transformation sẽ trở nên chặt chẽ hơn nhiều, giảm "integration tax" đáng kể cho composable stacks. Combined company sẽ có $600M ARR và là đối tác mạnh nhất cho Snowflake ecosystem.

Evolution Path

Nhiều companies start all-in-one, graduate to composable:

Stage 1 (0-2 năm): All-in-one - move fast, học Stage 2 (2-5 năm): Hybrid - giữ platform core, thêm specialized tools Stage 3 (5+ năm): Mostly composable - tối ưu stack cho mature use cases

Hoặc ngược lại - start composable nhưng consolidate khi complexity overwhelms.

Case Study: E-commerce Platform's Journey (Southeast Asia)

Để minh họa, câu chuyện thực từ một e-commerce platform ở Southeast Asia.

Year 1: All-in-One với Databricks

Tại sao: Team nhỏ (2 data engineers), cần move fast, muốn tránh integration headaches.

Setup: Databricks cho everything - ingestion, storage, transformation, dashboards.

Kết quả:

• Đạt production trong 3 tháng
• ML models in production nhanh chóng (fraud detection, recommendations)
• Team productive

Pain points sau 1 năm:

• Dashboards trong Databricks SQL không user-friendly enough cho business users
• Một số data sources không có pre-built connectors
• Chi phí tăng nhanh hơn dự kiến

Year 2-3: Hybrid Approach

Thay đổi thực hiện:

• Thêm Fivetran cho data ingestion (better connectors, reliability)
• Thêm Looker cho BI (business users hạnh phúc hơn)
• Giữ Databricks cho transformation và ML

Kết quả:

• Business user satisfaction tăng
• Data engineering team dành ít thời gian hơn cho ingestion maintenance
• Chi phí cao hơn một chút nhưng predictable hơn

Pain points mới:

• Một số friction giữa tools
• Monitoring bị phân mảnh

Year 4: Optimized Composable

Evolution tiếp theo:

• Đánh giá thay thế Databricks transformation với dbt + Snowflake
• Quyết định giữ Databricks vì ML workflows integrated

Kiến trúc cuối cùng:

• Fivetran → Databricks (Delta Lake) → dbt (transformations) → Looker (BI)
• Databricks notebooks cho ML
• Best of both worlds

Outcome: Hài lòng với hybrid. Không có kế hoạch thay đổi lớn.

Bài học chính: "Chúng tôi không thể bắt đầu với composable - quá phức tạp. Nhưng sau khi học, hybrid cho chúng tôi tradeoffs tốt nhất."

Practical Decision Framework

Để giúp quyết định, đây là framework bạn có thể sử dụng.

Bước 1: Liệt kê requirements và priorities

Bước 2: Score approaches

Rate mỗi approach (1-10) trên priorities của bạn, weight by importance.

Bước 3: Plan evolution

Quyết định không phải permanent. Plan cho how strategy có thể evolve:

• Start all-in-one, optionality để add specialized tools sau?
• Start composable, pathway để simplify nếu overwhelmed?

Bước 4: Pilot và validate

Trước khi full commitment:

• POC với chosen approach
• Validate assumptions về ease of use, performance, costs
• Get feedback từ team sẽ thực sự sử dụng

Xu hướng 2025: "Composable Platform"

Theo nghiên cứu mới nhất, ngành đang hướng tới "Composable Platform" - không phải pure all-in-one, không phải fragmented best-of-breed, mà là:

Strong integrated core từ một major vendor (Databricks/Snowflake) + khả năng compose với specialized tools integrate liền mạch.

Đây là "great rebundling" sau "great unbundling" của Modern Data Stack:

• Phase 1 (2015-2019): Monolithic platforms (Teradata, Oracle) - chậm innovation, inflexible, lock-in
• Phase 2 (2020-2023): Great Unbundling - best-of-breed tools, nhưng integration fatigue
• Phase 3 (2024-2025): Great Rebundling - composable platforms với strong core + openness

Key characteristics của Composable Platforms:

1. Open standards (Iceberg, Arrow, SQL)
2. Rich ecosystem của integrated partners
3. APIs và extensibility
4. Balance giữa integration và flexibility

Kết luận

All-in-one platform vs composable best-of-breed stack không phải lựa chọn right/wrong rõ ràng. Đây là nuanced trade-off phụ thuộc vào organization's maturity, resources, priorities, và use cases.

All-in-One (Databricks, Snowflake suite) thắng về:

• Operational simplicity
• Speed to value
• Integrated workflows
• Teams nhỏ hơn

Composable (Fivetran + Snowflake + dbt + Looker) thắng về:

• Flexibility và avoiding lock-in
• Specialized deep features
• Cơ hội tối ưu chi phí dài hạn
• Teams lớn với distinct roles

Xu hướng 2025: "Composable Platforms" - core mạnh + seamless integrations. Fivetran-dbt merger là bước tiến lớn theo hướng này.

Trong thực tế, nhiều companies kết thúc với hybrid - core platform cho bulk of work, specialized tools cho areas demanding it.

Key là đừng dogmatically commit vào một philosophy. Hiểu trade-offs, đưa ra informed choice dựa trên tình huống hiện tại, và có sẵn sàng evolve khi organization matures.

💡 Bạn đang struggle với quyết định này về Data Platform architecture?

Carptech đã giúp hàng chục công ty tại Việt Nam và Đông Nam Á:

• Đánh giá options và thiết kế architectures
• So sánh vendors (Databricks, Snowflake, BigQuery)
• Implement solutions phù hợp với situation của bạn
• Migration từ legacy systems sang Modern Data Stack

Chúng tôi technology-agnostic và tập trung vào what's right cho bạn, không phải pushing một vendor.

Đặt lịch tư vấn miễn phí để thảo luận về needs cụ thể của doanh nghiệp bạn, hoặc liên hệ ngay để nhận architecture assessment.

Nguồn tham khảo:

• The Great Unbundling: Is the All-in-One Data Platform Dead?
• Databricks vs Snowflake: 2025 Cost & Performance Comparison
• Open Table Formats and the Open Data Lakehouse
• What Will the Modern Data Stack Look Like in 2025?
• Fivetran + dbt Merger: What It Means for Your Data Stack
• Composable Data Architectures: Moving Beyond the Monolithic