Data modeling là gì – Ứng dụng mô hình hóa dữ liệu vào doanh nghiệp

Thoạt đầu, bạn có thể nghĩ Data modeling hay còn gọi là mô hình hóa dữ liệu, là một thuật ngữ thiên về công nghệ thông tin và kỹ thuật. Tuy nhiên, thuật ngữ này lại có mối quan hệ vô cùng mật thiết đến các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Nói cách khác, nó có liên quan trực tiếp đến các nguồn dữ liệu trong doanh nghiệp.

Vậy data modeling là gì? Làm sao mà nó mang lại lợi ích cho doanh nghiệp và làm cách nào để áp dụng nó vào doanh nghiệp hiệu quả nhất? Tất cả các câu hỏi này đều sẽ được trả lời trong bài viết dưới đây.

Data modeling là gì?

Data model (mô hình dữ liệu) là một mô hình trừu tượng tổ chức các phần tử của dữ liệu và chuẩn hóa cách chúng liên quan với nhau và với các thuộc tính của các thực thể trong thế giới thực.

Ví dụ: mô hình dữ liệu có thể chỉ định rằng phần tử dữ liệu đại diện cho một chiếc ô tô bao gồm một số phần tử khác, đến lượt nó, đại diện cho màu sắc và kích thước của chiếc ô tô và xác định chủ sở hữu của nó.

Data Modeling hay được gọi là mô hình hóa dữ liệu, là phương pháp hay nhất về lập mô hình dữ liệu cho các tổ chức dựa trên dữ liệu

Mô hình hóa dữ liệu (data modelling) là quá trình tạo ra một mô hình dữ liệu để dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Mô hình dữ liệu này là một biểu diễn khái niệm của các đối tượng dữ liệu, sự liên kết giữa các đối tượng dữ liệu khác nhau và các quy tắc.

Mô hình hóa dữ liệu giúp thể hiện trực quan dữ liệu và thực thi các quy tắc kinh doanh, tuân thủ quy định và chính sách của chính phủ về dữ liệu. Mô hình dữ liệu đảm bảo tính nhất quán trong quy ước đặt tên, giá trị mặc định, ngữ nghĩa, bảo mật đồng thời đảm bảo chất lượng của dữ liệu.

Mục đích của data modeling là tạo ra phương pháp hiệu quả nhất để lưu trữ thông tin, đông thời vẫn vẫn cung cấp các quy trình truy cập và báo cáo hoàn chỉnh.

Datamodel bao gồm những gì?

• các loại thực thể, thuộc tính
• mối quan hệ
• quy tắc toàn vẹn
• định nghĩa của các đối tượng đó

Sau đó, điều này được sử dụng làm điểm bắt đầu cho thiết kế giao diện (database design) hoặc cơ sở dữ liệu.

Các loại mô hình hóa dữ liệu

Chủ yếu có ba loại mô hình dữ liệu khác nhau: mô hình dữ liệu khái niệm (conceptual data models), mô hình dữ liệu logic (logical data models) và mô hình dữ liệu vật lý, (physical data models). Mỗi loại sẽ có một mục đích cụ thể khác nhau. Các mô hình dữ liệu được sử dụng để đại diện cho dữ liệu và cách nó được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu và để thiết lập mối quan hệ giữa các mục dữ liệu.

1. Conceptual data models – Mô hình Dữ liệu Khái niệm: Mô hình dữ liệu này xác định những gì hệ thống chứa. Mô hình này thường được tạo bởi các bên liên quan của doanh nghiệp và Kiến trúc sư dữ liệu. Mục đích là để tổ chức, phạm vi và xác định các khái niệm và quy tắc kinh doanh.
2. Logical data models – Mô hình dữ liệu logic: Xác định cách hệ thống sẽ được triển khai bất kể hệ quản lý cơ sở dữ liệu. Mô hình này thường được tạo bởi kiến trúc sư dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh. Mục đích là phát triển bản đồ kỹ thuật của các quy tắc và cấu trúc dữ liệu.
3. Physical data models – Mô hình Dữ liệu Vật lý: Mô hình dữ liệu này mô tả cách hệ thống sẽ được triển khai bằng cách sử dụng một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu cụ thể. Mô hình này thường được tạo bởi chuyên viên quản trị dữ liệu và các nhà phát triển. Mục đích là triển khai thực tế cơ sở dữ liệu.

Các dạng mô hình dữ liệu phổ biến

Mô hình phân cấp – Hierarchical model

Mô hình dữ liệu này sử dụng hệ thống phân cấp để cấu trúc dữ liệu theo định dạng giống như mô hình cây.  Tuy nhiên, việc truy xuất và truy cập dữ liệu khá khó khăn trong cơ sở dữ liệu phân cấp.  Đây là lý do tại sao nó hiếm khi được sử dụng ngày nay.

Mô hình quan hệ – Relation model

Được đề xuất như là một thay thế cho mô hình phân cấp bởi một nhà nghiên cứu của IBM. 

Ở đây dữ liệu được biểu diễn dưới dạng bảng. Nó làm giảm sự phức tạp và cung cấp một cái nhìn tổng quan rõ ràng về dữ liệu.

Mô hình mạng – Network model

Mô hình mạng được lấy cảm hứng từ mô hình phân cấp.  Tuy nhiên, không giống như mô hình phân cấp, mô hình này giúp truyền đạt các mối quan hệ phức tạp dễ dàng hơn vì mỗi bản ghi có thể được liên kết với nhiều bản ghi khác nhau.

Mô hình hướng đối tượng – Object-oriented model

Mô hình cơ sở dữ liệu này bao gồm một tập hợp các đối tượng, mỗi đối tượng có các tính năng và phương thức riêng.  

Kiểu mô hình cơ sở dữ liệu này còn được gọi là mô hình cơ sở dữ liệu hậu quan hệ.

Mô hình mối quan hệ thực thể – Entity relationship model

Mô hình mối quan hệ thực thể, còn được gọi là mô hình ER, đại diện cho các thực thể và các mối quan hệ của chúng ở định dạng đồ họa.  

Một thực thể có thể là bất cứ thứ gì – một khái niệm, một phần dữ liệu hoặc một đối tượng.

Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa – Semantic data modeling

Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa (SDM) là mô tả cơ sở dữ liệu cấp cao dựa trên ngữ nghĩa và cấu trúc hình thức (mô hình cơ sở dữ liệu) cho cơ sở dữ liệu. Mô hình cơ sở dữ liệu này được thiết kế để nắm bắt nhiều ý nghĩa của môi trường ứng dụng hơn là khả năng có thể có với các mô hình cơ sở dữ liệu hiện đại.

Lợi ích mà data modeling mang lại cho doanh nghiệp

Để có thể thực sự hiểu rõ được ý nghĩa và tầm quan trọng của data modeling trong doanh nghiệp, bạn cần phải biết được những lợi ích tuyệt vời mà nó mang lại cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, những lợi ích này chỉ đến khi các doanh nghiệp có thể triển khai các data model một cách hiệu quả.

Data modeling là bước đầu tiên trong việc đảm bảo các thông tin quan trọng được sử dụng, được nắm rõ trong xuyên suốt các phòng ban của doanh nghiệp. Dưới đây là 6 lợi ích dễ nhìn thấy nhất của Data modeling:

#1: Cải thiện khả năng khám phá, tiêu chuẩn hóa và tài liệu hóa các nguồn dữ liệu.

Đảm bảo các đối tượng dữ liệu dành cho các database được trình bày một cách chính xác. Việc bỏ sót các dữ liệu có thể dẫn đến sai lệch thông số trong các báo cáo vào tạo ra các kết quả sai lệch.

#2: Giúp doanh nghiệp có thể thiết kế và áp dụng database một cách hiệu quả

Khi doanh nghiệp có thể triển khai data modeling hiệu quả, thì các mô hình dữ liệu có thể giúp thiết kế các database chính xác hơn, hiệu quả hơn và logic hơn.

Data modeling cung cấp cho doanh nghiệp một bức tranh tổng thể về nền tảng dữ liệu và là nguyên liệu để tạo ra các database.

#3: Quản lý doanh nghiệp hiệu quả hơn

Quản lý các nhóm mô hình dữ liệu, các quy trình, danh mục đầu tư và vòng đời của khách hàng, sản phẩm, hiệu quả Marketing giúp doanh nghiệp quản lý triệt để được các hoạt động trong công ty.

#4: Nâng cao tinh thần của các nhân viên

Trao thêm quyền cho nhân viên thông qua việc cho phép họ tự mình truy cập vào các các nguồn dữ liệu (được quản lý) của công ty và thúc đẩy sự cộng tác trong doanh nghiệp bằng cách cải thiện sự liên kết giữa các phòng ban (CNTT và kinh doanh).

#5: Hỗ trợ nâng cấp BI của doanh nghiệp 

Nâng cấp BI của doanh nghiệp và giúp doanh nghiệp xác định các cơ hội mới, bằng việc mở rộng khả năng xử lý và lưu trữ, khả năng nắm bắt và các trách nhiệm về các nguồn dữ liệu trong công ty.

#6 Tăng khả năng tích hợp trong hệ thống doanh nghiệp

Data modeling giúp hỗ trợ doanh nghiệp có thể tích hợp chặt chẽ hơn các hệ thống thông tin hiện có với các hệ thống mới được triển khai. Từ đó, giúp doanh nghiệp có được góc nhìn rộng hơn về trạng thái hiện tại của tổ chức.

Các quy tắc để ứng dụng data modeling hiệu quả

Hiểu đúng và rõ ràng mục tiêu cuối cùng

Mục tiêu chính của mô hình hóa dữ liệu là trang bị và tạo lợi thế cạnh tranh, cũng như thúc đẩy KPI của doanh nghiệp. Để lập được mô hình dữ liệu hiệu quả, bạn cần phải biết chính xác nhu cầu của doanh nghiệp là gì.

Bạn cũng cần hiểu về các nhu cầu của doanh nghiệp để biết nên ưu tiên những nhu cầu nào và những nhu cầu nào không cần thiết.

Key: Hiểu rõ các yêu cầu của tổ chức và sắp xếp dữ liệu của bạn đúng cách.

Giữ cho các cấu trúc thật đơn giản và dễ hiểu khi doanh nghiệp phát triển

Mọi thứ sẽ vô cùng dễ dàng lúc ban đầu ban đầu, nhưng khi doanh nghiệp bắt đầu phát triển thì các dữ liệu sẽ trở nên nhiều hơn và nhiều thuộc tính hơn.

Đây là lý do tại sao bạn nên bắt đầu với các mô hình dữ liệu của bạn thật đơn giản và dễ hiểu. Khi bạn chắc chắn về các mô hình ban đầu của mình về độ chính xác, bạn có thể dần dần xây dựng và hệ thống nhiều bộ dữ liệu hơn.  

Key: Giữ mô hình dữ liệu của bạn đơn giản. Thực hành mô hình hóa dữ liệu tốt nhất ở đây là sử dụng một công cụ có thể bắt đầu nhỏ và có khả năng mở rộng quy mô khi cần thiết.

Sắp xếp dữ liệu của bạn dựa trên fact, dimensions, filters, and order

Bạn có thể tìm thấy câu trả lời cho hầu hết các câu hỏi kinh doanh bằng cách sắp xếp dữ liệu của mình theo bốn yếu tố- fact, dimensions, filters, and order.

Ví dụ. Giả sử rằng bạn điều hành bốn cửa hàng thương mại điện tử ở bốn địa điểm khác nhau trên. Bây giờ là cuối năm, và bạn muốn phân tích cửa hàng thương mại điện tử nào có doanh số cao nhất. Trong trường hợp như vậy, bạn có thể tổ chức dữ liệu của mình trong năm qua.  Fact sẽ cung cấp dữ liệu bán hàng tổng thể của 1 năm qua, dimensions sẽ là vị trí cửa hàng, filter sẽ kéo dài 12 tháng và đơn hàng sẽ là cửa hàng hàng đầu theo thứ tự giảm dần order.  

Bằng cách này, bạn có thể sắp xếp tất cả dữ liệu của mình đúng cách và định vị bản thân để trả lời một loạt các câu hỏi về chiến lược mà không phải đổ mồ hôi.  

Key: A1 khuyến khích tổ chức dữ liệu của bạn đúng cách bằng cách sử dụng các bảng riêng lẻ cho các fact, dimensions để cho phép phân tích nhanh.

Giữ những thứ cần thiết

Mặc dù bạn có thể muốn giữ tất cả dữ liệu mình thu thập được từ big data, nhưng đây là một việc không hề tốt!  

Mặc dù lưu trữ không phải là vấn đề trong thời đại kỹ thuật số, nhưng hiệu suất của việc lưu trữ khối lượng lớn như vậy sẽ khiến doanh nghiệp tốn thêm nhiều chi phí.

Chỉ một phần nhỏ dữ liệu hữu ích là đủ để trả lời tất cả các câu hỏi liên quan đến kinh doanh.  

Key: Biết rõ khối lượng bộ dữ liệu bạn muốn giữ. Việc duy trì nhiều hơn những gì thực sự cần thiết làm lãng phí mô hình dữ liệu của bạn và dẫn đến các vấn đề về hiệu suất.

Luôn kiểm tra chéo các mô hình trước khi tiếp tục các bước tiếp theo

Mô hình hóa dữ liệu là một dự án lớn, đặc biệt là khi bạn đang xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ của doanh nghiệp. Đó chính là lý do mà bạn phải, bạn cần phải thận trọng trong các công việc này..  

Luôn luôn kiểm tra chéo kỹ càng các mô hình dữ liệu của bạn trước khi tiếp tục các bước tiếp theo.  

Ví dụ: nếu bạn cần chọn khóa chính để xác định đúng từng bản ghi trong tập dữ liệu, hãy đảm bảo rằng bạn đang chọn đúng thuộc tính. ID sản phẩm có thể là một thuộc tính như vậy. Do đó, ngay cả khi hai số đếm khớp nhau, ID sản phẩm của họ có thể giúp bạn phân biệt từng bản ghi.  Tiếp tục kiểm tra nếu bạn đang đi đúng hướng. ID sản phẩm có giống nhau không? 

Key: kiểm tra chéo là cách tốt nhất để duy trì các mối quan hệ 1-1 hoặc 1-n. Mối quan hệ n-n chỉ giới thiệu sự phức tạp trong hệ thống.

Hãy để dữ liệu phát triển

Mô hình dữ liệu không bao giờ đứng yên, nó sẽ luôn mở rộng ra về cả mặt khối lượng và thuộc tính.  Vậy nên, khi doanh nghiệp của bạn phát triển, bạn cần phải tùy chỉnh mô hình dữ liệu của bạn cho phù hợp với quy mô của doanh nghiệp.

Vì vậy, điều quan trọng là bạn phải giữ cho các mô hình dữ liệu được cập nhật theo thời gian, tốt nhất là theo thời gian thực.  

Cách thực hành tốt nhất ở đây là lưu trữ các mô hình dữ liệu của bạn trong kho lưu trữ, để có thể dễ dàng quản lý và điều chỉnh dễ dàng khi cần thiết.  

Key: Các mô hình dữ liệu trở nên lỗi thời nhanh hơn bạn mong đợi.  Bạn cần phải cập nhật chúng liên tục theo thời gian.

5 công cụ BI cho doanh nghiệp ứng dụng data modeling 

Dưới đây là 5 công cụ BI dựa trên data modeling hỗ trợ doanh nghiệp hiển thị và phân tích dữ liệu, giúp doanh nghiệp khám phá những thách thức và cơ hội mới trên thị trường:

#1: Tableau

Tableau là công cụ trực quan dữ liệu có giao diện thân thiện với người dùng, dễ dàng sử dụng các tính năng cơ bản. Hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu: Relational database, NoSQL database, Multi-dimensional database, Big Data Platform, File data sources (Excel,csv, txt, Json, pdf, mdb, Tableau)

Khả năng trực quan dữ liệu mạnh mẽ.

#2 FineReport

Với giao diện gần giống Excel và khả năng kéo thả các đối tượng. FineReport là công cụ rất phù hợp cho những người mới bắt đầu. Bất kì ai đã từng dùng Excel đều có thể nhanh chóng sử dụng phần mềm này.

#3 Power BI

Đây là một công cụ đến từ Microsoft và được ứng dụng khá nhiều trong doanh nghiệp. Power BI giúp nâng tầm của các công cụ như Excel Pivot Table và Excel lên một tầm cao mới. Bạn có thể sử dụng phiên bản miễn phí nhưng sẽ bị giới hạn các dữ liệu có thể xử lý.

#4 Qlikview

QlikView là một công cụ tự phục vụ hoạt động với công nghệ liên kết của riêng mình và công nghệ bộ nhớ trong. Giao diện trực quan, dễ sử dụng, đi kèm tính năng tìm kiếm thông minh, không cần xây dựng khối, phù hợp cho phân tích ad học hơn là các phân tích hằng ngày.

#5 Sisense

Sisense có giao diện trực quan, vận hành theo cơ chế kéo thả. Cộng đồng online đông đảo, dù không quá đông như Tableau nhưng tài nguyên ở đây đủ để người mới có thể làm quen và sử dụng.

Quy trình mô hình hóa dữ liệu

Ngày nay các doanh nghiệp đang thúc đẩy triển khai các chiến lược mô hình hóa mô hình kinh doanh và tạo các cơ sở dữ liệu, thì việc mô hình hóa dữ liệu chính là yếu tố bổ sung để các quan trọng cho các quy trình này. 

Quá trình thiết kế cơ sở dữ liệu liên quan đến việc tạo ra 3 loại lược đồ là: khái niệm, logic và vật lý. Các thiết kế cơ sở dữ liệu này sau khi được ghi lại sẽ được chuyển đổi thông qua Ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu, sau đó sẽ được sử dụng để tạo ra các cơ sở dữ liệu. 

Một data model chỉ đầy đủ khi có đủ các thực thể dữ liệu và có các thuộc tính chi tiết để mô tả các thực thể.

Kết luận

• Data modeling là gì? Nó là quy trình phát triển các mô hình dữ liệu cho các dữ liệu được lưu trữ trong Database. Nó đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của các doanh nghiệp, đặc biệt là khi bạn tổ chức dựa trên các quyết định từ yếu tố dữ liệu.  
• Các cấu trúc Data model giúp xác định các bảng tương quan, các khóa chính và khóa ngoại, cũng như các quy trình được lưu trữ.
• Có 5 loại data modeling là:
  • Mô hình phân cấp
  • Mô hình quan hệ
  • Mô hình mạng
  • Mô hình hướng đối tượng
  • Mô hình mối quan hệ thực thể

Để đạt được những hiểu biết và mục tiêu kinh doanh đa dạng, bạn nên mô hình hóa dữ liệu của mình một cách chính xác và sử dụng các công cụ phù hợp để đảm bảo tính đơn giản của hệ thống.

Reference: erwin.com, visual-paradigm.com, guru99.com