Gửi Email
Liên hệ Zalo
Nội dung bài viết
Data Modeling là mô hình dữ liệu thể hiện cách thức tổ chức, lưu trữ dữ liệu của doanh nghiệp và các mối quan hệ giữa các dữ liệu đó. Vậy Data Modeling là gì ? Để biết được toàn bộ thông tin về Data Modeling một cách rõ ràng hơn, đồng thời có thể nắm rõ được cách xây dựng Data Modeling in Power BI, bạn hãy cùng theo dõi những thông tin được MSO cung cấp chi tiết trong bài viết sau đây.
Data modeling là gì?
Data model được dịch là mô hình dữ liệu, đây là kiểu sơ đồ thể hiện cách thức tổ chức, lưu trữ dữ liệu trong doanh nghiệp và các mối liên hệ giữa những thông tin đó.
*Ví dụ: Mô hình dữ liệu của một cửa hàng máy lạnh:
- Điều hòa: Hãng, năm sản xuất, kích cỡ và màu sắc của một chiếc điều hòa
- Khách hàng: Họ và tên, số Căn cước công dân, số điện thoại của khách hàng
- Mối quan hệ là Mua hàng (bao gồm ngày mua, số lượng chiếc điều hòa được mua, tổng số tiền thanh toán,…).
Data Modeling ở đây sẽ là một quy trình để giúp người dùng có thể phân tích các yêu cầu về việc lưu trữ dữ liệu, xác định những dữ liệu cần thiết trong quy trình kinh doanh và các hoạt động của doanh nghiệp. Mục đích của Data Modeling là giúp tạo ra những phương pháp hiệu quả nhất để giúp người dùng có thể lưu trữ những thông tin, đồng thời vẫn có thể cung cấp các quy trình để giúp truy cập và tạo báo cáo hoàn chỉnh.
Các data modeling thường mang tính chất kỹ thuật cao những hầu hết được thiết kế đơn giản và trực quan để giúp cho người dùng có thể am hiểu được kỹ thuật hay cả những người không am hiểu cũng để có thể dễ dàng nắm bắt được các thuật ngữ cơ bản nhất. Nhờ vào các data modeling, tất cả những người dùng trong doanh nghiệp bạn đều có thể hiểu và làm việc hiệu quả với những dữ liệu của doanh nghiệp bạn hơn.
Nhìn chung, các mô hình dữ liệu đều được xây dựng dựa trên những nhu cầu của doanh nghiệp và không có một mô hình dữ liệu cuối cùng, bởi những mô hình này sẽ được thay đổi tùy theo sự biến động của nhu cầu kinh doanh và quản lý vận hành của doanh nghiệp. Đồng thời, các quy tắc và yêu cầu khi xây dựng mô hình dữ liệu sẽ được thống nhất dựa trên những phản hồi cả các bên liên quan và được chuẩn hóa thành thước đo để giúp doanh nghiệp có thể thiết kế mô hình dữ liệu mới hoặc điều chỉnh các mô hình có sẵn.
Các thành phần của Data modelling là gì?
Thực thể (Entity)
Trong Data Modeling, thực thể là một khái niệm quan trọng dùng để đại diện cho một đối tượng, khái niệm hoặc sự vật cụ thể trong thực tế mà hệ thống cần phải quản lý. Trong đó, mỗi thực thể lại đại diện cho một đối tượng cụ thể, được xác định là duy nhất trong cơ sở dữ liệu.
Bên cạnh đó, mỗi thực thể lại bao gồm các thuộc tính để mô tả đặc điểm của nó và mỗi thuộc tích lại miêu tả cho một thông tin cụ thể liên quan đến thực thể đó. Tuy nhiên, các thực hiện này có thể có mối quan hệ với những thực thể khác và mối quan hệ này có thể được mô tả bằng cách các thực thể tương tác hay kết nối với nhau.
Ví dụ, trong hệ thống quản lý sinh viên, các thực thể có thể là “Sinh viên”, “Lớp học” hoặc “Giảng viên”.
Thuộc tính (Attribute)
Thuộc tính (Attribute) là các đặc điểm hoặc tính chất cụ thể để mô tả cho thực thể. Mỗi loại thuộc tính lại cung cấp thông tin cụ thể liên quan để biểu thị cho thực thể đó, giúp xác định và phân loại cách thức thể hiện của thực thể.
Các thuộc tính này sẽ giúp mô tả chi tiết và cụ thể cho thông tin liên quan đến thực thể, từ đó hỗ trợ cho việc quản lý và truy vấn dữ liệu được diễn ra một cách hiệu quả nhất. Các thuộc tính này cũng đóng vai trò hết sức quan trọng trong việc xác định khóa chính hay khóa ngoại của những bảng trong cơ sở dữ liệu.
*Ví dụ, thuộc tính của thực thể “Sinh viên” có thể là “Mã sinh viên”, “Tên” và “Ngày sinh”.
Mối quan hệ (Relationship)
Mối quan hệ (Relationship) là các thông tin mô tả cách các thực thể tương tác và liên kết với nhau. Các mối quan trong trong Data Modeling sẽ giúp xác định các liên kết logic giữa những thực thể khác nhau, đồng thời sẽ hỗ trợ cho việc truy vấn và tổ chức dữ liệu một cách hiệu quả hơn.
Các Relationship trong Data Modeling có một vai trò hết sức quan trọng trong việc giúp xác định cách mà những dữ liệu từ các thực thể khác nhau được liên kết với nhau, để từ đó có thể hỗ trợ việc truy vấn và tích hợp dữ liệu từ nhiều bảng khác nhau.
*Ví dụ, mối quan hệ giữa thực thể “Sinh viên” và “Lớp học” có thể sẽ là “Tham gia”. Hoặc mối quan hệ giữa “Khách hàng” với “Điều hòa” sẽ là “Mua hàng”.
Quy tắc toàn vẹn
Quy tắc toàn vẹn (Integrity Rules) trong Data Modeling bao gồm các quy tắc để giúp đảm bảo tính nhất quán và chính xác của dữ liệu. Chúng bao gồm các ràng buộc toàn vẹn thực thể (Entity Integrity) và toàn vẹn tham chiếu (Referential Integrity).
Định nghĩa của các đối tượng
Định nghĩa của các đối tượng là bao gồm các hoạt động như xác định và mô tả các đối tượng dữ liệu, các thuộc tính và các mối quan hệ giữa các đối tượng trong mô hình dữ liệu.
Các loại Data Modelling phổ biến
Hiện tại, có 3 loại mô hình dữ liệu (Data Modeling) phổ biến và được sử dụng nhiều nhất trong việc biểu diễn và quản lý dữ liệu trong các hệ thống dữ liệu như sau:
Mô hình dữ liệu khái niệm (Conceptual data model)
Conceptual data model (Mô hình dữ liệu khái niệm) là một mô hình dữ liệu ở mức độ cao, tập trung vào việc xác định các thực thể và những mối quan hệ chính giữa các thực thể đó mà không cần đi vào chi tiết kỹ thuật. Mục tiêu chính của loại mô hình dữ liệu khái niệm là giúp hiểu được và ghi nhận các yêu cầu kinh doanh của doanh nghiệp.
*Ví dụ: Mô hình dữ liệu biểu diễn các khái niệm thực thể như Khách hàng, Điều hòa, Casper và mối quan hệ giữa các thực thể này.
Mô hình dữ liệu logic (Logical data model)
Logical data model (Mô hình dữ liệu logic) thường đi sâu hơn so với Conceptual data model (Mô hình dữ liệu khái niệm). Loại mô hình dữ liệu này bao gồm các thông tin chi tiết và cụ thể về các thuộc tính của thực thể, loại dữ liệu và những ràng buộc liên quan, tuy nhiên nó không chứa các chi tiết về cách thức thực hiện vật lý.
*Ví dụ: Xác định các thuộc tính như Mã sản phẩm, Tên, Ngày sản xuất của thực thể Điều hòa.
Mô hình dữ liệu vật lý (Physical data model)
Physical data model (Mô hình dữ liệu vật lý) là mức độ chi tiết nhất trong Data Modeling. Nó bao gồm các chi tiết liên quan về cách thức thực hiện và cách thức lưu trữ dữ liệu trên hệ thống cơ sở dữ liệu cụ thể của người dùng.
*Ví dụ: Tạo một bảng dữ liệu chi tiết cho sản phẩm Điều hòa với các cột Mã sản phẩm, Tên sản phẩm, Ngày sản xuất trong SQL Server.
Nhìn chung, mỗi loại Data Modeling trên lại có những ưu điểm và hạn chế nhất định. Để lựa chọn được một mô hình dữ liệu phù hợp nhất sẽ được tùy thuộc vào những yêu cầu cụ thể của hệ thống và ứng dụng mà người dùng đang phát triển. Để hiểu rõ hơn về Data modeling là gì, hãy cùng tiếp tục theo dõi thông tin về các dạng mô hình dữ liệu phổ biến nhất hiện nay ngay trong nội dung chi tiết của phần tiếp theo nhé.
Các dạng mô hình hóa dữ liệu Data Modeling là gì?
Có rất nhiều dạng mô hình hóa dữ liệu, dưới đây là một số dạng mô hình hóa dữ liệu phổ biến hiện nay:
Mô hình phân cấp (Hierarchical model)
Mô hình phân cấp (Hierarchical model) là một dạng mô hình dữ liệu được sử dụng hệ thosogn phân cấp dữ liệu để tổ chức những dữ liệu theo cấu trúc dạng cây, với các mối quan hệ cha-con. Tuy nhiên, việc truy cập và truy xuất các dữ liệu trong dạng mô hình này thường gặp khá nhiều khó khăn, đây là lý do tại sao mà dạng mô hình này thường rất hiếm gặp hiện nay.
Ví dụ về dạng mô hình phân cấp là hệ thống quản lý tập tin trên máy tính.
Mô hình quan hệ (Relation model)
Mô hình quan hệ (Relational model) là một giải pháp để thay thế cho dạng mô hình phân cấp, được phát triển bởi một nhà nghiên cứu của IBM. Với dạng mô hình dữ liệu này, những dữ liệu sẽ được tổ chức dưới dạng các bảng (relation) với các cột đại diện cho thuộc tính và các hàng đại diện cho bản ghi. Điều này giúp làm giảm thiểu sự phức tạp và cung cấp cho người dùng được một cái nhìn tổng quan và rõ ràng nhất về dữ liệu.
Ví dụ về dạng mô hình quan hệ là cơ sở dữ liệu SQL.
Mô hình hướng đối tượng (Object – oriented model)
Mô hình hướng đối tượng (Object-oriented model) là một dạng mô hình dữ liệu bao gồm các dữ liệu được mô hình hóa dưới dạng một tập hợp các đối tượng, trong đó mỗi đối tượng lại bao gồm các thuộc tính, tính năng và phương thức riêng. Kiểu mô hình dữ liệu này còn được biết đến với tên gọi là một hình cơ sở dữ liệu hậu quan hệ. Loại mô hình dữ liệu này thường được sử dụng trong các công việc như lập trình hướng đối tượng.
Mô hình mối quan hệ thực thể (Entity relationship model)
Mô hình mối quan hệ thực thể (Entity-relationship model) hay còn được gọi là mô hình ER, được biểu diễn với các thực thể và mối quan hệ của chúng dưới dạng đồ họa. Dữ liệu trong dạng mô hình dữ liệu này được biểu diễn bằng các thực thể và mối quan hệ giữa chúng, thường được sử dụng trong thiết kế cơ sở dữ liệu. Trong đó, mỗi một thực thể có thể sẽ là bất cứ thứ gì mà người dùng muốn, bao gồm khái niệm, một phần dữ liệu hay một đối tượng nhất định.
Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa (Semantic data model)
Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa (Semantic data model) là một dạng mô hình dữ liệu mô tả cơ sở dữ liệu cấp cao dựa trên ngữ nghĩa và cấu trúc cho cơ sở dữ liệu. Với mô hình dữ liệu này, những dữ liệu sẽ được biểu diễn bằng cách sử dụng các khái niệm ngữ nghĩa, từ đó giúp người dùng có thể nắm bắt được các ý nghĩa và hiểu rõ hơn về ý nghĩa của dữ liệu.
Mô hình dữ liệu đa chiều (Dimensional data model)
Mô hình dữ liệu đa chiều (Dimensional data model) là một loại mô hình dữ liệu được thiết kế để giúp tối ưu hóa tốc độ truy xuất dữ liệu để phân tích dữ liệu trong kho. Với mô hình này, các dữ liệu sẽ được tổ chức theo dạng các khối (cubes) với nhiều chiều, thường được sử dụng trong các hệ thống phân tích và báo cáo. Mô hình dữ liệu này cũng thường được sử dụng phổ biến trên các hệ thosogn OLAP.
Nhìn chung, có thể thấy rằng mỗi một loại mô hình dữ liệu Data Modeling sẽ có những ưu điểm nhất định, cung cấp cho người dùng những lợi ích nhất định trong việc phân tích và quản lý dữ liệu. Hãy tiếp tục theo dõi bài viết này để biết được những lợi ích mà doanh nghiệp có thể nhận được từ Data Modeling là gì nhé.
Lợi ích doanh nghiệp có thể nhận được từ Data Modeling là gì?
Bằng cách xây dựng Data Modeling sẽ có thể mang lại cho doanh nghiệp của bạn rất nhiều lợi ích quan trọng, đặc biệt là giúp cải thiện sự hiệu quả trong việc quản lý dữ liệu, tối ưu hóa quy trình kinh doanh và tăng cường khả năng ra quyết định. Để biết được lợi ích cụ thể mà doanh nghiệp có thể nhận được từ Data Modeling là gì, hãy theo dõi ngay những nội dung bên dưới đây:
Giảm chi phí, thời gian cho việc phân tích dữ liệu
Việc xây dựng Data Modeling sẽ giúp cho các dữ liệu được tổ chức và có cấu trúc rõ ràng hơn. Qua đó, khi dữ liệu được tổ chức và cấu trúc rõ ràng, việc phân tích và xử lý dữ liệu trong doanh nghiệp bạn sẽ trở nên dễ dàng và diễn ra nhanh chóng hơn, điều này sẽ giúp doanh nghiệp của bạn sẽ có thể giảm thiểu được rất nhiều thời gian và chi phí liên quan.
Cải thiện khả năng quản lý và truy xuất dữ liệu
Mô hình hóa dữ liệu sẽ giúp cho doanh nghiệp bạn có thể tổ chức và tạo ra một khung cấu trúc dữ liệu rõ ràng, nhất quán và hợp lý hơn, từ đó sẽ giúp hỗ trợ cho việc quản lý và truy xuất dữ liệu được diễn ra dễ dàng, đồng thời cũng có thể duy trì dữ liệu một cách hiệu quả. Ngoài ra, khi sử dụng các quy tắc và ràng buộc liên quan cho mô hình dữ liệu còn có thể giúp đảm bảo được tính nhất quán và chính xác của các dữ liệu trong doanh nghiệp của bạn.
Tăng cường khả năng đưa ra quyết định
Việc xây dựng Data Modeling cũng sẽ cung cấp cho doanh nghiệp của bạn một nền tảng phân tích dữ liệu hiệu quả, cho phép doanh nghiệp bạn có thể khai thác được những thông tin có giá trị từ dữ liệu. Đồng thời, còn có thể cung cấp những thông tin một cách chính xác, kịp thời để hỗ trợ cho quá trình ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu của doanh nghiệp đạt được hiệu quả và độ chính xác, tin cậy cao hơn.
Tối ưu hóa hiệu suất hệ thống
Việc xây dựng một mô hình hóa dữ liệu hiệu quả còn giúp doanh nghiệp của bạn có thể tối ưu hóa hiệu suất của các hệ thống cơ sở dữ liệu và ứng dụng, từ đó giúp đảm bảo rằng những dữ liệu trong doanh nghiệp bạn được truy xuất và xử lý một cách hiệu quả. Từ đó sẽ giúp cải thiện được trải nghiệm người dùng và tăng cường năng suất làm việc một cách tốt nhất.
Không chỉ vậy, các Data Modeling được xây dựng còn giúp doanh nghiệp bạn có thể thiết kế các bảng và mối quan hệ một cách tối ưu để giảm thiểu thời gian cho việc truy xuất và xử lý dữ liệu hiệu quả nhất.
Hỗ trợ phát triển hệ thống
Data modeling cung cấp một cơ sở chắc chắn và một cái nhìn tổng quan và chi tiết nhất về các cấu trúc dữ liệu. Từ đó giúp cho việc phát triển và triển khai các hệ thống thông tin mới đạt được hiệu quả tối đa, đồng thời cũng giúp đảm bảo rằng các hệ thống này có thể tích hợp và hoạt động một cách mượt mà nhất có thể.
Xu hướng phát triển của Data Modeling là gì?
Hiện tại Data Modeling đang phát triển rất mạnh mẽ để giúp đáp ứng tốt cho những nhu cầu sử dụng của doanh nghiệp. Và trong tương lai, sẽ ngày càng phát triển với những xu hướng như sau:
Tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML)
Việc sử dụng Data Modeling kết hợp với AI và học máy sẽ giúp người dùng có thể tự động hóa những tác vụ tạo ra các mô hình dữ liệu dựa trên những dữ liệu hiện có, đồng thời giúp giảm thiểu được sự can thiệp thủ công của con người và tăng tốc độ triển khai. Điều này sẽ cung cấp những phân tích dự báo để giúp cho doanh nghiệp có thể dự đoán được các xu hướng có thể xảy ra và đưa ra các quyết định một cách đơn giản và hiệu quả hơn.
Những lợi ích mà doanh nghiệp có thể nhận được khi sử dụng kết hợp giữa Data Modeling với AI và học máy bao gồm:
- Có thể chuyển đổi sang các mô hình dữ liệu linh hoạt hơn.
- Xây dựng các mô hình dữ liệu động (Dynamic Data Models) và có khả năng thay đổi, thích ứng với những dữ liệu mới mà không cần cấu trúc lại hệ thống.
- Cho phép các nhóm trong doanh nghiệp có thể tự quản lý dữ liệu của mình theo các domain cụ thể, từ đó có thể cải thiện khả năng mở rộng.
- Tăng cường mức độ bảo mật cho các dữ liệu.
Công nghệ trí tuệ nhân tạo và học máy đang có xu hướng ngày càng phát triển và đòi hỏi người dùng cần phải thích ứng trong tương lai. Vì thế, việc tích hợp AI và học máy ML vào Data Modeling sẽ giúp doanh nghiệp có thể đứng vững và phát triển hơn trong bối cảnh này.
Mô hình dữ liệu phi cấu trúc
Với sự gia tăng của các kiểu dữ liệu phi cấu trúc từ những nguồn mạng xã hội, cảm biến IoT và logs, Data Modeling sẽ phải được tích hợp và tối ưu hóa để hoạt động tốt cho các hệ thống NoSQL và Big Data của doanh nghiệp. Từ đó, giúp Data Modeling có thể thích nghi được với những kho dữ liệu phi cấu trúc để giúp cho doanh nghiệp có thể quản lý và phân tích các kho dữ liệu lớn một cách hiệu quả.
Với việc áp dụng các xu hướng kể trên sẽ không chỉ giúp doanh nghiệp bạn có thể tối ưu hóa quy trình quản lý và sử dụng dữ liệu, mà còn có thể tạo ra cơ hội mới cho doanh nghiệp của mình khai thác và tận dụng dữ liệu một cách triệt để để đảm bảo lợi thế cạnh tranh.
Một số quy tắc khi ứng dụng Data Modeling
Dưới đây là một số quy tắc quan trọng mà doanh nghiệp bạn cần lưu ý khi ứng dụng Data Modeling:
- Xác định rõ mục tiêu và yêu cầu của dự án trước khi bắt đầu mô hình hóa dữ liệu, điều này sẽ giúp đảm bảo rằng mô hình dữ liệu đó có thể đáp ứng đúng nhu cầu của doanh nghiệp bạn.
- Tránh tạo ra các cấu trúc phức tạp không cần thiết. Bởi vì một mô hình dữ liệu đơn giản và dễ hiểu sẽ giúp doanh nghiệp bạn có thể dễ dàng quản lý và bảo trì hơn khi có sự phát triển liên tục.
- Hãy tổ chức dữ liệu theo các yếu tố chính như facts (dữ liệu thực tế), dimensions (kích thước), filters (bộ lọc) và order (thứ tự), điều này sẽ giúp dữ liệu của doanh nghiệp bạn có thể dễ dàng truy xuất và phân tích.
- Chỉ giữ lại những dữ liệu cần thiết và loại bỏ các dữ liệu không cần thiết, điều này sẽ giúp cho mô hình dữ liệu của doanh nghiệp bạn trở nên tinh gọn và hiệu quả hơn.
- Trước khi tiếp tục với các bước triển khai khác, hãy luôn kiểm tra và xác nhận tính chính xác của mô hình dữ liệu, điều này giúp tránh các lỗi phát sinh trong quá trình phát triển.
- Đảm bảo rằng mô hình dữ liệu có thể mở rộng và phát triển theo thời gian để đảm bảo cho mô hình dữ liệu được linh hoạt và có thể dễ dàng thích ứng với các thay đổi hay những yêu cầu mới của doanh nghiệp bạn.
Bằng cách nắm rõ được những quy tắc phía trên, doanh nghiệp bạn sẽ có thể đạt được hiệu quả tốt nhất khi tạo và sử dụng Data Modeling đó. Để biết được cách xây dựng Data Modelling in Power BI như thế nào, bạn hãy theo dõi nội dung được chúng tôi cung cấp trong mục tiếp theo nhé.
Cách xây dựng Data Modelling in Power BI
Để xây dựng Data Modelling in Power BI, bạn cần phải hiểu rõ được những khái niệm sau đây:
Tables & Columns
Đầu tiên, bạn cần tạo ra các bảng dữ liệu. Trong đó, mỗi bảng nên đại diện cho một thực thể chính trong hệ thống của bạn, ví dụ như Customers, Orders và Products.
Sau khi đã tạo ra các bảng dữ liệu xong, bạn cần phải xác định và thêm các cột vào mỗi bảng. Trong đó mỗi cột nên đại diện cho một thuộc tính của thực thể đó, ví dụ như CustomerID, OrderDate và ProductName.
Relationships
Tiếp theo, hãy các định các mối quan hệ giữa các bảng, điều này sẽ giúp Power BI có thể hiểu được cách dữ liệu trong các bảng liên kết với nhau. Ví dụ, bạn có thể tạo mối quan hệ giữa bảng Customers và bảng Orders thông qua cột CustomerID.
Bên cạnh đó, hãy sử dụng công cụ quản lý mối quan hệ của Power BI để xem và chỉnh sửa các mối quan hệ này.
Schema
Tiếp theo, hãy thiết kế sơ đồ dữ liệu của bạn. Sơ đồ dữ liệu của bạn nên bao gồm tất cả các bảng và mối quan hệ giữa chúng, đồng thời hãy biểu diễn cấu trúc dữ liệu của bạn một cách rõ ràng và nhất quán. Hãy sử dụng các sơ đồ ER (Entity-Relationship) hoặc các công cụ thiết kế sơ đồ khác để tạo và biểu diễn sơ đồ.
Hierarchies
Cuối cùng, hãy xác định và tạo các cấp bậc trong dữ liệu của bạn. Ví dụ, bạn có thể tạo một hệ thống cấp bậc cho các dữ liệu địa lý, bao gồm Country, State và City. Hãy sử dụng các hệ thống cấp bậc này trong các báo cáo và biểu đồ của bạn để cung cấp một cách nhìn tổng quan và chi tiết hơn về dữ liệu.
Trên đây là hướng dẫn tổng quan của chúng tôi về cách xây dựng Data Modelling in Power BI, bạn hãy áp dụng theo hướng dẫn này của chúng tôi để tạo ra các Data Modelling in Power BI một cách nhanh chóng và hiệu quả nhất nhé.
Lời kết
Trong nội dung bài viết về Data Modeling của MSO phía trên đây, chúng tôi đã cung cấp cho bạn thông tin chi tiết để giúp bạn hiểu rõ được Data Modeling là gì, những lợi ích có thể nhận được và cách xây dựng Data Modeling in Power BI như thế nào. Nếu có bất cứ điều gì liên quan để chủ đề này mà bạn cần chúng tôi giải đáp, bạn có thể liên hệ ngay đến những thông tin dưới đây để được hỗ trợ nhanh chóng nhất nhé.
———————————————————
Fanpage: MSO.vn – Microsoft 365 Việt Nam
Hotline: 024.9999.7777
