Data Modeling (mô hình hóa dữ liệu) mang lại cho doanh nghiệp nhiều lợi ích đáng kể trong hoạt động kinh doanh. Tuy nhiên, không phải doanh nghiệp nào cũng hiểu rõ Data Modeling là gì và các dạng mô hình hóa dữ liệu được sử dụng phổ biến hiện nay. Vì thế, trong bài viết này, Vietnix sẽ cung cấp cho bạn một số thông tin cơ bản về Data Modeling, mời bạn cùng tham khảo.
Data Modeling là gì?
Data Modeling là quá trình tạo nên một mô hình dữ liệu để lưu trữ các cơ sở dữ liệu của tổ chức. Mô hình này có khả năng mô tả, biểu diễn khái niệm của các đối tượng dữ liệu và thể hiện mối liên quan giữa các đối tượng dữ liệu khác nhau dựa trên một số quy tắc nhất định.
Mô hình hóa dữ liệu sẽ mô tả các dữ liệu một cách trực quan, đồng thời tuân thủ các quy tắc kinh doanh và quy định, chính sách về dữ liệu của chính phủ. Việc sử dụng mô hình hóa dữ liệu sẽ tạo nên sự nhất quán trong các khía cạnh như: Quy ước đặt tên, ngữ nghĩa, giá trị mặc định, độ bảo mật và đảm bảo chất lượng dữ liệu. Từ đó tạo nên một phương pháp lưu trữ thông tin hiệu quả nhất mà vẫn cung cấp đầy đủ quy trình cập nhật cũng như các báo cáo hoàn chỉnh.
Data Modeling gồm những gì?
Data Modelling bao gồm những yếu tố sau:
- Các thực thể.
- Các thuộc tính.
- Mối quan hệ.
- Quy tắc toàn vẹn.
- Định nghĩa, khái niệm của đối tượng.
Bạn sẽ sử dụng những yếu tố này để bắt đầu thiết kế giao diện hoặc cơ sở dữ liệu.
Các loại mô hình hóa dữ liệu
Hiện nay, có 3 loại Data Modeling mà bạn có thể tham khảo. Mỗi loại sẽ được sử dụng theo những mục đích khác nhau, đó là:
Mô hình dữ liệu khái niệm (Conceptual Data Model)
Conceptual Data Model (mô hình dữ liệu khái niệm) là mô hình được sử dụng để xác định và mô tả những gì được hệ thống chứa. Mô hình này thường được sử dụng trong hoạt động kinh doanh của một tổ chức, doanh nghiệp và giúp tổ chức, xác định phạm vi, khái niệm, quy tắc và quy trình kinh doanh. Khi tạo ra mô hình dữ liệu khái niệm, bạn có thể điều chỉnh và chuyển thành mô hình dữ liệu logic nếu muốn.
Mô hình dữ liệu logic (Logical Data Model)
Mô hình dữ liệu logic (Logical Data Model) là mô hình được sử dụng để mô tả và xác định cách thức triển khai của hệ thống bất kể hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu cụ thể nào. Mô hình này thường được triển khai bởi các kiến trúc dữ liệu và các nhà phân tích, nghiên cứu kinh doanh với mục đích phát triển bản đồ kỹ thuật của cấu trúc dữ liệu và các quy tắc nhất định. Đây cũng là loại mô hình cơ sở cho việc triển khai mô hình dữ liệu vật lý.
Mô hình dữ liệu vật lý (Physical Data Model)
Mô hình dữ liệu vật lý (Physical Data Model) là mô hình được sử dụng cho các ứng dụng và cơ sở dữ liệu sẽ triển khai trong tương lai. Mô hình này sẽ mô tả cách thức triển khai của hệ thống dựa trên một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu cụ thể. Để tạo nên mô hình này và triển khai nó trong thực tế, cần có các chuyên viên quản trị dữ liệu cùng các nhà phát triển am hiểu và có chuyên môn.
Các dạng mô hình hóa dữ liệu phổ biến
Có khá nhiều dạng mô hình hóa dữ liệu phổ biến hiện nay nhưng bạn có thể tham khảo các dạng chính sau:
1. Mô hình phân cấp – Hierarchical model
Mô hình phân cấp (hay Hierarchical model) là mô hình cấu trúc dữ liệu theo định dạng tương tự với mô hình cây. Tuy nhiên, mô hình này thường ít được sử dụng vì nó gây ra nhiều bất tiện trong việc truy cập và truy xuất dữ liệu.
2. Mô hình quan hệ – Relation model
Mô hình quan hệ (Relation model) được một nhà nghiên cứu của IBM đề xuất các tổ chức nên sử dụng để thay thế cho mô hình phân cấp. Bởi lẽ, mô hình này có khả năng giảm thiểu sự phức tạp của cấu trúc dữ liệu và mang đến cái nhìn trực quan, rõ ràng nhất dưới dạng bảng cho người dùng.
3. Mô hình hướng đối tượng – Object-oriented model
Mô hình hướng đối tượng (Object-oriented model) mô tả tất cả các đối tượng và những tính năng, phương thức riêng của từng đối tượng trong đó. Kiểu mô hình này còn được biết đến với tên gọi khác là mô hình cơ sở dữ liệu hậu quan hệ.
4. Mô hình mối quan hệ thực thể – Entity relationship model
Mô hình mối quan hệ thực thể (Entity relationship model) hay mô hình ER là mô hình thể hiện các thực thể và mối quan hệ của chúng thông qua định dạng đồ họa. Trong đó, một thực thế có thể là bất cứ điều gì, là một khái niệm, một đối tượng hay thậm chí là một phần dữ liệu nhỏ.
5. Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa – Semantic Data Model
Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa (Semantic Data Model) là một hình cơ sở dữ liệu cấp cao được xây dựng dựa trên ngữ nghĩa và cấu trúc hình thức của dữ liệu. Mô hình này được sử dụng để mô tả các ý nghĩa của môi trường ứng dụng thay vì tập trung vào việc thể hiện các khả năng của mô hình cơ sở dữ liệu hiện đại.
6. Mô hình chiều dữ liệu – Dimensional Data Model
Mô hình chiều dữ liệu (Dimensional Data Model) do Ralph Kimball phát triển với mục đích tối ưu hóa tốc độ truy cập và truy xuất dữ liệu để phục vụ cho việc phân tích trong kho dữ liệu của tổ chức. Nếu như các mô hình quan hệ, mô hình ER tập trung vào khả năng lưu trữ hiệu quả, thì các mô hình chiều dữ liệu lại quan tâm đến việc gia tăng khả năng dự phòng nhằm hỗ trợ các tổ chức định vị thông tin để báo cáo và truy xuất dữ liệu nhanh chóng, dễ dàng hơn. Hiện nay, mô hình chiều dữ liệu đang được ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống OLAP.
Xem thêm: Data Analyst là gì? Những kỹ năng cần có để trở thành một Data Analyst thực thụ
Lợi ích mà Data Modeling mang lại trong doanh nghiệp
Hiện nay, Data Modeling được nhiều doanh nghiệp lựa chọn triển khai bởi nó mang lại nhiều lợi ích thiết thực dưới đây:
Cải thiện khả năng tìm kiếm, tiêu chuẩn hóa và tài liệu hóa các nguồn dữ liệu
Mô hình Data Modeling sẽ thể hiện và trình bày các đối tượng của cơ sở dữ liệu một cách đầy đủ, chính xác. Đây là lợi ích tuyệt vời giúp doanh nghiệp hạn chế tình trạng bỏ sót dữ liệu và tránh gây ra các hệ lụy như sai lệch thông số trong báo cáo, sai lệch kết quả,…
Giúp thiết kế và áp dụng database một cách hiệu quả
Bằng cách triển khai hiệu quả mô hình Data Modeling, doanh nghiệp có thể thiết kế các cơ sở dữ liệu theo cách hiệu quả, chính xác và logic hơn. Đặc biệt, Data Modeling sẽ mang đến cái nhìn tổng thể và toàn diện nhất về nền tảng dữ liệu, đồng thời trở thành nguyên liệu quan trọng để tạo nên cơ sở dữ liệu cho hệ thống.
Quản lý doanh nghiệp hiệu quả hơn
Data Modeling giúp doanh nghiệp dễ dàng quản lý các nhóm mô hình dữ liệu, các danh mục đầu tư, quy trình hoạt động, vòng đời khách hàng, sản phẩm và hoạt động marketing một cách hiệu quả. Từ đó, doanh nghiệp có thể quán triệt các hoạt động của công ty và đưa ra các chiến lược phát triển phù hợp.
Nâng cao tinh thần của các nhân viên
Data Modeling cũng tạo điều kiện để doanh nghiệp có thể trao quyền cho nhân viên bằng cách cho phép họ truy cập vào các nguồn dữ liệu của công ty. Đây là hoạt động không thể thiếu để tạo động lực, cảm hứng làm việc và kết nối giữa các phòng ban với nhau (chẳng hạn như phòng kinh doanh với phòng công nghệ thông tin).
Hỗ trợ nâng cấp BI của doanh nghiệp
Data Modeling cho phép doanh nghiệp nâng cấp BI (Business Intelligence) và xác định các cơ hội mới một cách nhanh chóng thông qua:
- Mở rộng khả năng xử lý, lưu trữ.
- Cho phép nắm bắt và quản lý các nguồn dữ liệu.
- Xác định cơ hội mới một cách nhanh nhạy, linh hoạt.
Tăng khả năng tích hợp trong hệ thống
Data Modeling hỗ trợ doanh nghiệp trong việc tích hợp giữa hệ thống thông tin hiện có với hệ thống thông tin mới triển khai một cách chặt chẽ, từ đó mang lại cái nhìn bao quát về tình trạng tổ chức hiện tại.
Các quy tắc để Data Modeling hiệu quả
Việc triển khai Data Modeling trong tổ chức không quá phức tạp. Tuy nhiên để tối đa hóa hiệu quả cũng như hạn chế các rủi ro, bạn cần nắm rõ các quy tắc sau:
Hiểu mục tiêu cuối cùng
Mục tiêu chính của Data Modeling là tạo lợi thế cạnh tranh và thúc đẩy KPI cho một doanh nghiệp. Vì thế, trước khi triển khai mô hình này, bạn cần xác định rõ nhu cầu của doanh nghiệp là gì? Cùng với đó, nhu cầu nào nên ưu tiên và những nhu cầu nào không quá cần thiết. Chỉ khi hiểu rõ các nhu cầu trên, bạn mới có thể bắt tay vào việc tổ chức và sắp xếp dữ liệu một cách phù hợp nhất.
Giữ cho cấu trúc đơn giản và dễ hiểu
Khi doanh nghiệp bước vào quá trình triển khai mô hình Data Modeling, dữ liệu sẽ ngày càng nhiều và các thuộc tính cũng gia tăng. Vì thế, ngay từ thời điểm bắt đầu, bạn cần phải đảm bảo rằng mô hình của mình là chính xác nhất. Như vậy quá trình xây dựng và hệ thống dữ liệu về sau mới có thể diễn ra nhanh chóng và không gặp sai sót.
Sắp xếp dữ liệu theo Fact, Dimensions, Filters, and Order
Bạn nên sắp xếp các dữ liệu dựa trên 4 yếu tố là Fact, Dimensions, Filters, and Order. Chúng sẽ giúp bạn định vị bản thân rõ ràng và sắp xếp dữ liệu đúng theo nhu cầu sử dụng trong tương lai.
Để hiểu rõ hơn, hãy đến với một ví dụ đơn giản sau: Giả sử bạn đang phát triển, quản lý hoặc điều hành 5 cửa hàng thương mại điện tử tại 5 địa điểm khác nhau. Vào thời điểm cuối năm, bạn sẽ muốn phân tích cửa hàng đạt doanh số cao nhất. Lúc này, bạn có thể triển khai tổ chức dữ liệu trong một năm vừa qua theo 4 yếu tố trên. Trong đó, Fact sẽ thể hiện dữ liệu bán hàng trong 1 năm, Dimensions là vị trí cửa hàng, Filter là thời gian 12 tháng và Order là số đơn hàng của cửa hàng trong từng tháng theo thứ tự giảm dần.
Lưu ý: Để tối ưu thời gian phân tích, tốt nhất là bạn nên sử dụng các bảng riêng lẻ cho Dimension và Fact.
Giữ những thứ cần thiết
Hầu hết mọi người đều muốn giữ lại tất cả các dữ liệu đã thu thập được. Tuy nhiên đây lại là thói quen không tốt và nó có thể khiến cho doanh nghiệp tốn kém nhiều chi phí vì lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu. Vậy nên, bạn chỉ cần giữ lại những thứ thật sự cần thiết để tránh gây lãng phí.
Thường xuyên kiểm tra chéo các mô hình trước khi tiếp tục các bước tiếp theo
Trong quá trình thiết kế và triển khai Data Modeling, bạn cần phải đặc biệt cẩn trọng, nhất là khi lượng dữ liệu cần xử lý là rất lớn. Hãy luôn kiểm tra chéo các mô hình dữ liệu một cách kỹ lưỡng trước khi đến với bước tiếp theo.
Chẳng hạn như khi bạn cần xác định chính xác các bản ghi trong tập dữ liệu, bạn cần chọn đúng thuộc tính, chẳng hạn như ID của sản phẩm. ID sản phẩm giúp bạn phân biệt được các bản ghi khác nhau và bạn cần đảm bảo rằng các ID sản phẩm khác nhau không bị trùng lặp nhau.
Hãy để dữ liệu phát triển
Bất kỳ mô hình dữ liệu nào cũng đến giai đoạn cần mở rộng về cả thuộc tính lẫn khối lượng. Vì thế, bạn cần phải tùy chỉnh mô hình trong từng giai đoạn sao cho phù hợp với quy mô và tình hình phát triển của doanh nghiệp. Đó là lý do bạn nên cập nhật các mô hình dữ liệu một cách thường xuyên theo thời gian thực.
5 công cụ BI cho doanh nghiệp ứng dụng Data Modeling
5 công cụ BI cho doanh nghiệp ứng dụng Data Modeling dưới đây sẽ hỗ trợ doanh nghiệp trong việc hiển thị, phân tích dữ liệu, từ đó tìm ra các cơ hội cũng như thách thức tiềm ẩn trên thị trường.
1. Tableau
Tableau được nhiều doanh nghiệp lựa chọn vì có giao diện trực quan, thân thiện và dễ sử dụng. Công cụ này cung cấp các chức năng cơ bản cần thiết cho người dùng, đồng thời hỗ trợ đa dạng các nguồn dữ liệu như: Multidimensional database, Big Data Platform, Relational database, NoSQL database, File data sources (Excel,csv, txt, Json, pdf, mdb, Tableau),…
2. FineReport
FineReport có giao diện tương tự Excel và cho phép người dùng kéo thả các đối tượng một cách nhanh chóng, dễ dàng. FineReport thường được khuyên dùng cho những ai mới bắt đầu làm quen với lĩnh vực này. Thậm chí, chỉ cần đã từng dùng qua Excel, bạn có thể làm quen và sử dụng thông thạo công cụ này ngay khi vừa tiếp xúc.
3. Power BI
Power BI được phát triển và cung cấp bởi Microsoft. Công cụ này được nhiều doanh nghiệp ứng dụng bởi các tính năng nổi bật, đặc biệt là khả năng nâng tầm cho các công cụ khác như Excel, Excel Pivot Table. Hiện nay, bạn có thể bắt đầu trải nghiệm Power BI với phiên bản miễn phí (bị hạn chế chức năng) và nâng cấp lên phiên bản trả phí nếu cảm thấy phù hợp.
4. Qlikview
Qlikview là công cụ hoạt động dựa trên công nghệ liên kết riêng và công nghệ bộ nhớ trong. Công cụ này được yêu thích bởi giao diện thân thiện, trực quan, dễ sử dụng và được tích hợp thêm tính năng tìm kiếm thông minh mà không yêu cầu xây dựng khối. Qlikview rất phù hợp với những doanh nghiệp chú trọng vào khía cạnh phân tích AD hoc (Ad hoc analysis) thay vì phân tích hằng ngày.
5. Sisense
Sisense sở hữu giao diện thân thiện, trực quan và dễ sử dụng với cơ chế kéo thả đơn giản. Hiện nay, Sisense sở hữu cộng đồng online khá đông đảo, đủ để người mới có thể nhanh chóng làm quen và sử dụng thành thạo.
Quy trình mô hình hóa dữ liệu
Data Modeling là yếu tố bổ sung trong quy trình triển khai chiến lược mô hình hóa mô hình kinh doanh và thiết lập các cơ sở dữ liệu của doanh nghiệp.
Cụ thể, quá trình này liên quan đến việc tạo ra ba mô hình chính: Mô hình dữ liệu khái niệm, mô hình dữ liệu vật lý và mô hình dữ liệu logic. Sau khi ghi lại thiết kế cơ sở dữ liệu này, chúng sẽ được chuyển đổi bởi ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu (Data Definition Language – DDL) và trở thành cơ sở để tạo database cho doanh nghiệp.
Một Data Model chỉ có thể đầy đủ khi bao gồm tất cả các thực thể dữ liệu và những thuộc tính mô tả thực thể chi tiết.
Câu hỏi thường gặp
Data Modeling là gì?
Data Modeling là quá trình tạo nên một mô hình dữ liệu để lưu trữ các cơ sở dữ liệu của tổ chức. Mô hình này có khả năng mô tả, biểu diễn khái niệm của các đối tượng dữ liệu và thể hiện mối liên quan giữa các đối tượng dữ liệu khác nhau dựa trên một số quy tắc nhất định. Data Modeling giúp các dữ liệu được trình bày một cách trực quan và tạo nên sự nhất quán trong quy ước đặt tên, giá trị mặc định, bảo mật, ngữ nghĩa, chất lượng dữ liệu, từ đó mang đến phương pháp lưu trữ thông tin hiệu quả cho doanh nghiệp.
Lợi ích mà Data Modeling mang lại cho doanh nghiệp
Những lợi ích mà Data Modeling có thể mang lại cho doanh nghiệp là:
– Cải thiện khả năng tìm kiếm, tiêu chuẩn hóa và tài liệu hóa các nguồn dữ liệu.
– Giúp thiết kế và áp dụng database một cách hiệu quả.
– Hỗ trợ quản lý doanh nghiệp.
– Nâng cao tinh thần làm việc cho đội ngũ nhân viên.
– Hỗ trợ nâng cấp BI cho doanh nghiệp.
– Tăng khả năng tích hợp của hệ thống.
Lời kết
Như vậy, bài viết trên đã làm rõ khái niệm Data Modeling là gì và những lợi ích mà mô hình này mang lại cho doanh nghiệp. Mong rằng những thông tin này sẽ giúp bạn hiểu và có thể áp dụng công cụ này vào để phát triển doanh nghiệp của mình, Đừng quên chia sẻ bài viết để mọi người cùng tham khảo và áp dụng mô hình này nhé.
