Data Modeling là một khía cạnh quan trọng trong lĩnh vực công nghệ thông tin và quản lý dữ liệu. Nó đóng vai trò quan trọng trong việc xác định cấu trúc và quy tắc để tổ chức và hiểu dữ liệu. Mô hình hóa dữ liệu không chỉ giúp tạo ra biểu đồ minh họa mà còn hỗ trợ trong việc phân tích, thiết kế hệ thống, và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu. Trong bài viết này, cùng Game Bài Đổi Thưởng tìm hiểu về Data Modeling là gì và những ưu điểm quan trọng mà nó mang lại trong nhiều lĩnh vực công việc.
TÓM TẮT
Data Modeling là gì?
Data Modeling là quy trình tạo ra một mô hình dữ liệu để tổ chức và lưu trữ thông tin của tổ chức hoặc hệ thống. Mô hình này giúp biểu diễn và mô tả các khái niệm về dữ liệu và cách chúng tương tác với nhau dựa trên các quy tắc và tiêu chuẩn cụ thể.
Mô hình hóa dữ liệu là quá trình biểu diễn dữ liệu một cách trực quan và tuân thủ các quy tắc kinh doanh, quy định chính sách về dữ liệu của chính phủ. Nó giúp đảm bảo 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. Việc sử dụng mô hình hóa dữ liệu giúp tạo ra một phương pháp lưu trữ thông tin hiệu quả, bảo đảm tính nhất quán và cung cấp quy trình cập nhật và báo cáo đầy đủ.
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)
Mô hình dữ liệu khái niệm, hay Conceptual Data Model, là công cụ được dùng để xác định và diễn đạt nội dung của hệ thống thông tin. Mô hình này thường được áp dụng trong ngữ cảnh kinh doanh của tổ chức hoặc doanh nghiệp, giúp xác định phạm vi, khái niệm, quy tắc và quy trình kinh doanh. Khi tạo mô hình dữ liệu khái niệm, bạn có thể điều chỉnh và biến nó thành mô hình dữ liệu logic theo nhu cầu cụ thể.
Mô hình dữ liệu logic (Logical Data Model)
Mô hình dữ liệu logic, hay Logical Data Model, là một mô hình dùng để diễn đạt và xác định cách triển khai của hệ thống dữ liệu, không phụ thuộc vào cụ thể của hệ quản trị cơ sở dữ liệu nào. Mô hình này thường được xây dựng và sử dụng bởi các kiến trúc sư dữ liệu và các nhà phân tích kinh doanh để phát triển một biểu đồ kỹ thuật của cấu trúc dữ liệu và các quy tắc liên quan. Mô hình dữ liệu logic thường là nền tảng 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, hay Physical Data Model, là một mô hình được dùng cho việc triển khai các ứng dụng và cơ sở dữ liệu trong tương lai. Mô hình này sẽ mô tả cách thức triển khai của hệ thống dựa trên một hệ quản trị cơ sở dữ liệu cụ thể. Để xây dựng và triển khai mô hình này trong thực tế, yêu cầu sự hợp tác của các chuyên gia quản trị dữ liệu cùng các nhà phát triển có hiểu biết và kỹ năng 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, còn được gọi là Hierarchical model, là một cấu trúc dữ liệu sắp xếp theo định dạng tương tự như mô hình cây. Tuy nhiên, mô hình này thường ít được sử dụng do gây ra nhiều khó khăn trong việc truy cập và trích xuất dữ liệu.
2. Mô hình quan hệ – Relation model
Mô hình quan hệ (Relational model) là một đề xuất của một nhà nghiên cứu tại IBM, được khuyến nghị cho các tổ chức để thay thế mô hình phân cấp. Mô hình này được ưa chuộng bởi khả năng giảm thiểu sự phức tạp của cấu trúc dữ liệu và cung cấp một cái nhìn trực quan và rõ ràng 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 toàn bộ các đối tượng và các thuộc tính, phương thức riêng của từng đối tượng trong hệ thống. Loại mô hình này còn được gọi là mô hình cơ sở dữ liệu hướng đối tượng.
4. Mô hình mối quan hệ thực thể – Entity relationship model
Mô hình mối quan hệ thực thể (Entity-Relationship model) hoặc mô hình ER là một phương pháp biểu đồ hóa và mô tả các thực thể và mối quan hệ giữa chúng thông qua đồ họa. Trong mô hình này, các thực thể có thể biểu thị bất cứ điều gì, từ các khái niệm trừu tượng đến các đối tượng cụ thể hoặc thậm chí là một phần nhỏ của dữ liệu.
5. Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa – Semantic Data Model
Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa (Semantic Data Model) là một loại mô 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 ý nghĩa và tương tác của dữ liệu trong môi trường ứng dụng thay vì chỉ tập trung vào việc thể hiện cấu trúc dữ liệu như mô hình cơ sở dữ liệu truyền thống.
6. Mô hình chiều dữ liệu – Dimensional Data Model
Mô hình chiều dữ liệu (Dimensional Data Model) là một khía cạnh phát triển bởi Ralph Kimball với mục tiêu 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. Trái ngược với các mô hình dữ liệu truyền thống, mô hình chiều dữ liệu tập trung vào việc tạo ra cấu trúc dữ liệu dễ dàng cho việc báo cáo và phân tích, giúp các tổ chức nhanh chóng truy xuất thông tin và định vị dữ liệu một cách hiệu quả. Hiện nay, mô hình chiều dữ liệu đang được rộng rãi áp dụng trong các hệ thống OLAP (Online Analytical Processing).
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 giúp hiển thị và biểu diễn các đối tượng của cơ sở dữ liệu một cách chính xác và chi tiết, đảm bảo tính toàn vẹn và độ chính xác của dữ liệu. Điều này đồng nghĩa với việc giảm thiểu nguy cơ bỏ sót dữ liệu quan trọng và tránh các hệ lụy như thông số sai trong báo cáo và kết quả không chính xác.
Giúp thiết kế và áp dụng database một cách hiệu quả
Bằng cách triển khai mô hình Data Modeling một cách hiệu quả, doanh nghiệp có thể thiết kế cơ sở dữ liệu một cách logic, chi tiết và chính xác. Mô hình này cung cấp cái nhìn tổng thể và toàn diện về cơ sở dữ liệu, đồng thời cung cấp cơ sở cho việc xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu.
Quản lý doanh nghiệp hiệu quả hơn
Data Modeling giúp doanh nghiệp quản lý các mô hình dữ liệu, danh mục đầu tư, quy trình hoạt động, vòng đời khách hàng, sản phẩm và hoạt động marketing một cách hiệu quả. Điều này giúp doanh nghiệp tổ chức và quản lý thông tin quan trọng, từ đó hỗ trợ việc đưa ra các chiến lược phát triển phù hợp và quản lý các hoạt động của công ty một cách hiệu quả.
Nâng cao tinh thần của các nhân viên
Data Modeling cũng tạo điều kiện cho doanh nghiệp trao quyền truy cập vào nguồn dữ liệu của công ty cho nhân viên. Điều này giúp tạo động lực, cảm hứng làm việc và tăng cường kết nối giữa các phòng ban, như phòng kinh doanh và 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 doanh nghiệp. Trước khi triển khai mô hình này, việc xác định nhu cầu của doanh nghiệp là yếu tố quan trọng. Bạn cần hiểu rõ nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp, ưu tiên những nhu cầu quan trọng nhất và nhận biết những nhu cầu không quá cần thiết. Chỉ khi nắm vững các yêu cầu này, bạn mới có thể tổ chức và sắp xếp dữ liệu một cách hiệu quả và phù hợp nhất.
Giữ cho cấu trúc đơn giản và dễ hiểu
Khi doanh nghiệp bắt đầu triển khai mô hình Data Modeling, dữ liệu sẽ ngày càng phức tạp và thuộc tính của nó cũng tăng lên. Do đó, từ giai đoạn đầu, độ chính xác của mô hình là điều cần thiết. Điều này đảm bảo rằng quá trình xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu sau này diễn ra một cách nhanh chóng và không gặp sai sót.
Sắp xếp dữ liệu theo Fact, Dimensions, Filters, and Order
Hãy xem xét một ví dụ đơn giản: Giả sử bạn quản lý 5 cửa hàng thương mại điện tử ở 5 địa điểm khác nhau và muốn phân tích cửa hàng nào đã đạt doanh số cao nhất vào cuối năm. Để làm điều này, bạn có thể tổ chức dữ liệu theo 4 yếu tố quan trọng: Fact, Dimensions, Filters và Order.
- Fact: Đại diện cho dữ liệu bán hàng trong 1 năm.
- Dimensions: Đại diện cho vị trí của từng cửa hàng.
- Filters: Bao gồm thời gian trong khoảng 12 tháng.
- Order: Sắp xếp số đơn hàng của từng cửa hàng trong từng tháng theo thứ tự giảm dần.
Điều này giúp bạn tạo cấu trúc dữ liệu sao cho bạn có thể dễ dàng phân tích cửa hàng nào đã đạt doanh số cao nhất vào cuối năm. Lưu ý rằng 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
Rất nhiều người có xu hướng muốn lưu giữ tất cả dữ liệu mà họ đã thu thập. Tuy nhiên, thói quen này không phải lúc nào cũng là lựa chọn tốt. Trong thực tế, việc lưu trữ toàn bộ khối lượng dữ liệu có thể tạo ra nhiều chi phí không cần thiết cho doanh nghiệp. Do đó, quan trọng là chỉ giữ lại những dữ liệu thực sự cần thiết để tránh lãng phí tài nguyên.
Thường xuyên kiểm tra chéo các mô hình trước khi tiếp tục các bước tiếp theo
Trong quá trình xây dựng và triển khai Data Modeling, đặc biệt là khi bạn đối diện với một lượng dữ liệu lớn, hãy tỉ mỉ và cẩn trọng. Luôn thực hiện kiểm tra chéo kỹ lưỡng trên các mô hình dữ liệu trước khi tiến hành các bước tiếp theo.
Ví dụ, khi bạn cần xác định các bản ghi trong tập dữ liệu, quan trọng là bạn phải chọn thuộc tính phù hợp, ví dụ như ID sản phẩm. Sử dụng ID sản phẩm giúp bạn phân biệt các bản ghi khác nhau, và điều quan trọng là đảm bảo rằng các ID sản phẩm không trùng lặp với nhau.
Hãy để dữ liệu phát triển
Mọi mô hình dữ liệu đều đối mặt với sự cần thiết mở rộng về cả thuộc tính và khối lượng dữ liệu. Vì vậy, điều quan trọng là bạn cần điều chỉnh mô hình của mình trong từng giai đoạn để phù hợp với quy mô và sự phát triển của doanh nghiệp. Điều này làm nên sự quan trọng của việc cập nhật các mô hình dữ liệu một cách đều đặn và 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 là sự lựa chọn hàng đầu của nhiều doanh nghiệp bởi giao diện trực quan, thân thiện và dễ sử dụng của nó. Công cụ này cung cấp các chức năng cơ bản quan trọng cho người dùng và hỗ trợ tích hợp một loạt nguồn dữ liệu đa dạng, bao gồm các hệ thống cơ sở dữ liệu đa chiều, nền tảng Big Data, cơ sở dữ liệu quan hệ, cơ sở dữ liệu NoSQL, và nguồn dữ liệu từ các tệp như Excel, CSV, TXT, JSON, PDF, MDB và nhiều loại tệp khác.
2. FineReport
FineReport sở hữu một giao diện tương tự Excel và cho phép người dùng thực hiện các thao tác kéo và thả một cách nhanh chóng và dễ dàng. Điều này biến FineReport thành một lựa chọn tốt cho những người mới bắt đầu trong lĩnh vực này. Thậm chí, nếu bạn đã từng làm quen với Excel, bạn có thể nhanh chóng làm quen và thành thạo trong việc sử dụng công cụ này.
3. Power BI
Microsoft đã phát triển và cung cấp Power BI, một công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ. Power BI được ưa chuộng trong doanh nghiệp nhờ những tính năng nổi bật, đặc biệt là khả năng tương thích với các công cụ như Excel và Excel Pivot Table. Bạn có thể bắt đầu sử dụng Power BI miễn phí với phiên bản có giới hạn chức năng và sau đó nâng cấp lên phiên bản trả phí nếu cảm thấy cần thiết.
4. Qlikview
QlikView là một công cụ dựa trên công nghệ liên kết riêng và sử dụng công nghệ bộ nhớ trong. Điểm đặc biệt của công cụ này là giao diện thân thiện, trực quan và dễ sử dụng. Ngoài ra, QlikView còn tích hợp tính năng tìm kiếm thông minh mà không đòi hỏi xây dựng khối dữ liệu trước. Đây là một công cụ lý tưởng cho các doanh nghiệp chú trọng vào phân tích AD hoc (Ad hoc analysis) thay vì phân tích hàng ngày.
5. Sisense
Sisense được thiết kế với giao diện thân thiện, trực quan và cơ chế kéo thả đơn giản. Ngoài ra, Sisense còn có một cộng đồng online đông đảo, giúp người mới dễ dàng làm quen và trở thành người dùng thành thạo.
Quy trình mô hình hóa dữ liệu
Data Modeling là một phần quan trọng trong quy trình triển khai chiến lược mô hình hóa kinh doanh và thiết lập cơ sở dữ liệu cho doanh nghiệp.
Cụ thể, quá trình này bao gồm 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 thiết kế cơ sở dữ liệu này, chúng sẽ được biến đổi thông qua ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu (Data Definition Language – DDL) và trở thành cơ sở để tạo cơ sở dữ liệu cho doanh nghiệp.
Một mô hình dữ liệu chỉ có thể được xem là hoàn chỉnh khi bao gồm tất cả các thực thể dữ liệu và thuộc tính mô tả chi tiết về các thực thể đó.
Kết luận
Tổng kết lại, Data Modeling không chỉ là một công cụ quan trọng trong quá trình xây dựng cơ sở dữ liệu, mà còn là một yếu tố chính để định hình và tối ưu hóa cách doanh nghiệp sử dụng dữ liệu. Việc áp dụng Data Modeling mang lại nhiều ưu điểm, từ việc tạo ra cơ sở dữ liệu logic và hiệu quả, đảm bảo tính nhất quán và chất lượng dữ liệu, đến việc giúp doanh nghiệp phát triển chiến lược dựa trên thông tin và quản lý tài nguyên thông tin một cách hiệu quả. Với sự kết hợp của sự hiểu biết về doanh nghiệp và kiến thức về Data Modeling, công việc này đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao cạnh tranh và định hình tương lai của một tổ chức.
