Data Modeling là gì? Cách chọn công cụ Data Modeling

Nếu bạn đang tìm định nghĩa của khái niệm Data Modeling và các thông tin liên quan như ví dụ và cách lựa chọn công cụ, thì đây chính xác là bài viết dành cho bạn.

1. Data Modeling là gì?

Data Modeling (mô hình hóa dữ liệu) là quá trình phân tích và xác định tất cả các dữ liệu khác nhau mà doanh nghiệp thu thập và sản xuất, cũng như tất cả các mối quan hệ giữa các bit dữ liệu đó. Quá trình mô hình hóa dữ liệu sẽ tạo ra một bản trình bày trực quan của dữ liệu khi dữ liệu được sử dụng tại doanh nghiệp và bản thân quá trình này cũng là một bài tập để giúp người thực hiện hiểu và làm rõ các yêu cầu về dữ liệu.

2. Tại sao Data Modeling lại quan trọng?

Bằng cách lập mô hình dữ liệu, bạn sẽ ghi lại dữ liệu bạn có, cách bạn sử dụng dữ liệu đó và những yêu cầu của bạn xung quanh việc sử dụng, bảo vệ và quản trị. Thông qua mô hình hóa dữ liệu, công ty của bạn có thể:

• Tạo ra cấu trúc để cộng tác giữa nhóm Công nghệ thông tin (CNTT) và các nhóm kinh doanh.
• Mở ra cơ hội để công ty có thể cải thiện quy trình kinh doanh bằng cách xác định nhu cầu và sử dụng dữ liệu.
• Tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho CNTT và xử lý các khoản đầu tư thông qua việc lập kế hoạch phù hợp từ trước.
• Giảm lỗi (và việc nhập dữ liệu dư thừa dễ xảy ra lỗi), đồng thời cải thiện tính toàn vẹn của dữ liệu.
• Tăng tốc độ và hiệu suất của truy xuất và phân tích dữ liệu bằng cách lập kế hoạch cho công suất và tốc độ tăng trưởng.

Vì vậy, đó không chỉ là những gì mà bạn nhận được với mô hình dữ liệu mà còn là cách bạn có được nó. Quá trình này tự nó sẽ cung cấp những lợi ích đáng kể.

3. Ví dụ về Data Modeling

Bây giờ bạn đã biết mô hình dữ liệu là gì và tại sao nó lại quan trọng như vậy, chúng ta sẽ xem qua ba loại mô hình dữ liệu khác nhau để làm rõ hơn về mô hình dữ liệu.

• Khái niệm (Conceptual):

Khái niệm mô hình dữ liệu xác định cấu trúc tổng thể của doanh nghiệp và dữ liệu. Nó được sử dụng để tổ chức các khái niệm kinh doanh, như được xác định bởi các bên liên quan trong doanh nghiệp và kiến trúc sư dữ liệu. Ví dụ, bạn có thể có dữ liệu khách hàng, nhân viên và sản phẩm và mỗi nhóm dữ liệu đó, được gọi là thực thể, có mối quan hệ với các thực thể khác. Cả thực thể và mối quan hệ thực thể đều được xác định trong mô hình khái niệm.

• Hợp lý (Logical):

Một mô hình dữ liệu logic được xây dựng dựa trên mô hình khái niệm với các thuộc tính cụ thể của dữ liệu trong mỗi thực thể và các mối quan hệ cụ thể giữa các thuộc tính đó. Ví dụ, Khách hàng A mua sản phẩm B từ nhân viên bán hàng C. Đây là mô hình kỹ thuật về các quy tắc và cấu trúc dữ liệu như được xác định bởi kiến trúc sư dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh và nó sẽ giúp đưa ra quyết định về mô hình vật lý mà dữ liệu và nhu cầu kinh doanh yêu cầu.

• Vật lý (Physical):

Mô hình dữ liệu vật lý là cách triển khai cụ thể đối với mô hình dữ liệu logic và mô hình này do quản trị viên và nhà phát triển cơ sở dữ liệu tạo ra. Nó được phát triển cho một công cụ cơ sở dữ liệu cụ thể, công nghệ lưu trữ dữ liệu và với các trình kết nối dữ liệu để cung cấp dữ liệu trong toàn bộ hệ thống kinh doanh của bạn cho người dùng khi cần thiết. Đây là “điều” mà các mô hình khác đã dẫn đến, việc triển khai thực tế vùng dữ liệu của bạn.

4. Data Modeling tác động như thế nào đến phân tích?

Mô hình hóa dữ liệu (Data Modeling) và phân tích dữ liệu (Data Analytic) đi đôi với nhau vì bạn sẽ cần một mô hình dữ liệu chất lượng để có được những phân tích có tác động nhất đối với hoạt động kinh doanh, hỗ trợ cho việc đưa ra quyết định. Quá trình tạo mô hình dữ liệu là một chức năng bắt buộc khiến mỗi đơn vị kinh doanh phải xem xét cách họ đóng góp vào các mục tiêu kinh doanh tổng thể. Ngoài ra, mô hình dữ liệu vững chắc có nghĩa là hiệu suất phân tích được tối ưu hóa, bất kể vùng dữ liệu của bạn lớn và phức tạp đến mức nào.

Với tất cả dữ liệu được xác định rõ ràng, việc phân tích chính xác dữ liệu sẽ trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Bởi vì các mối quan hệ giữa các thuộc tính dữ liệu đã được thiết lập, thật đơn giản để phân tích và xem các tác động khi thay đổi quy trình, giá cả hoặc nhân sự.

5. Chọn một công cụ Data Modeling

Một tin tốt là các công cụ kinh doanh thông minh (Business Intelligence – BI) chất lượng ngày nay sẽ bao gồm tất cả các công cụ tạo mô hình dữ liệu, ngoài các sản phẩm và dịch vụ phần mềm cụ thể để tạo mô hình vật lý. Vì vậy, bạn có thể thoải mái lựa chọn phương án phù hợp nhất với nhu cầu kinh doanh và cơ sở hạ tầng của mình. Hãy tự hỏi bản thân những câu hỏi này khi quyết định lựa chọn công cụ phân tích dữ liệu về tiềm năng phân tích và mô hình hóa dữ liệu của nó.

• Nó có trực quan không?

Các nhân viên kỹ thuật triển khai mô hình có thể xử lý bất kỳ công cụ nào bạn đưa cho họ nhưng các nhà chiến lược kinh doanh và người dùng phân tích hàng ngày của bạn, bao gồm cả doanh nghiệp của bạn sẽ không nhận được giá trị tối ưu từ công cụ nếu nó không dễ sử dụng. Ưu tiên đầu tiên là hãy tìm kiếm công cụ giúp cho trải nghiệm người dùng được diễn ra trực quan và đơn giản.

• Hiệu suất như thế nào?

Một thuộc tính quan trọng khác là hiệu suất, tốc độ và hiệu quả, chuyển thành khả năng duy trì hoạt động kinh doanh suôn sẻ khi người dùng của bạn thực hiện các phân tích. Mô hình dữ liệu được lập kế hoạch tốt nhất không thực sự là tốt nhất nếu nó không thể hoạt động dưới áp lực của các điều kiện trong thế giới thực, điều này liên quan đến tăng trưởng kinh doanh và tăng khối lượng dữ liệu, truy xuất và phân tích.

• Còn về bảo trì thì sao?

Nếu mọi thay đổi đối với mô hình kinh doanh của bạn đòi hỏi những thay đổi phức tạp đối với mô hình dữ liệu của bạn, thì doanh nghiệp của bạn sẽ không tận dụng được tốt nhất mô hình hoặc các phân tích liên quan. Hãy tìm một công cụ giúp bảo trì và cập nhật dễ dàng, để doanh nghiệp của bạn có thể xoay vòng khi cần thiết trong khi vẫn có quyền truy cập vào dữ liệu được cập nhật mới nhất.

• Dữ liệu có được bảo mật không?

Các quy định của chính phủ yêu cầu bạn bảo vệ dữ liệu khách hàng của mình nhưng khả năng tồn tại của doanh nghiệp yêu cầu bảo vệ tất cả dữ liệu như tài sản quý giá vốn có. Bạn cần đảm bảo rằng các công cụ bạn chọn được tích hợp sẵn các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, bao gồm các biện pháp kiểm soát để cấp quyền truy cập cho những người cần nó và chặn những người không cần.

Trên đây là định nghĩa cơ bản nhất về Data Modeling và những thông tin liên quan. Mong rằng bài viết này đã cung cấp cho bạn đọc những thông tin hữu ích, đừng quên đón xem các nội dung mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC’s Blog.

Nguồn tham khảo:

https://powerbi.microsoft.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp