Data Modeling là gì? Cách áp dụng mô hình hoá dữ liệu trong doanh nghiệp

Data Modeling là một kỹ năng quan trọng đối với các nhà khoa học dữ liệu và những người khác có liên quan đến phân tích dữ liệu. Một mô hình dữ liệu có thể trở thành cơ sở vững chắc để xây dựng một lược đồ dữ liệu chi tiết và hiệu quả hơn.

Ở cấp độ kinh doanh, một mô hình dữ liệu hoàn chỉnh có thể giúp tổ chức phản ứng nhanh hơn với sự thay đổi của thị trường, giảm rủi ro và tăng hiệu quả, cuối cùng là giảm chi phí. Ở cấp độ kỹ thuật Data Modeling giúp giảm lỗi trong phát triển phần mềm và cơ sở dữ liệu. Và để tìm hiểu rõ hơn về Data Modeling là gì cũng như Data Modeling có vai trò như thế nào đối với doanh nghiệp thì cùng theo dõi tiếp bài viết dưới đây để được 123job bật mí nhé!

I. Data Modeling là gì? Khái quát chung về Data Modeling

1. Khái niệm và mục đích của Data Modeling

Data Modeling hay còn được gọi là mô hình hóa dữ liệu là một quy trình được sử dụng để xác định và phân tích những yêu cầu dữ liệu cần thiết để hỗ trợ vào quy trình kinh doanh trong phạm vi của hệ thống thông tin ở các tổ chức. Trong công nghệ phần mềm thì Data Modeling là quá trình tạo ra một mô hình dữ liệu cho một hệ thống thông tin bằng cách áp dụng các kỹ thuật nhất định.

Data Modeling là gì?

Mục đích chính của data modeling là tạo ra phương pháp hiệu quả nhất để lưu trữ thông tin đồng thời cung cấp các quy trình truy cập và báo cáo hoàn chỉnh. Mô hình dữ liệu được xây dựng xung quanh nhu cầu kinh doanh. Các quy tắc và yêu cầu được xác định trước thông qua những phản hồi từ các bên liên quan trong kinh doanh để chúng có thể được đưa vào thiết kế của một hệ thống mới hoặc được điều chỉnh trong quá trình lặp lại hệ thống hiện có.

2. Vai trò của Data Modeling với doanh nghiệp

Mô hình hóa dữ liệu giúp các nhà phát triển, kiến ​​trúc sư dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh và các bên liên quan khác dễ dàng xem và hiểu mối quan hệ giữa các dữ liệu trong cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu. Ngoài ra, nó có thể:

• Giảm lỗi trong phát triển phần mềm và cơ sở dữ liệu.
• Tăng tính nhất quán trong tài liệu và thiết kế hệ thống trong toàn doanh nghiệp.
• Cải thiện hiệu suất ứng dụng và cơ sở dữ liệu.
• Dễ dàng lập bản đồ dữ liệu trong toàn bộ tổ chức.
• Cải thiện giao tiếp giữa các nhà phát triển và đội ngũ kinh doanh.
• Dễ dàng và tăng tốc quá trình thiết kế cơ sở dữ liệu ở cấp độ khái niệm, logic và vật lý.

II. Những lợi ích mà Data Modeling mang lại cho doanh nghiệp

1. Cắt giảm chi phí và thời gian đánh giá, phân tích dữ liệu

Khi thực hiện Data Modeling, bạn hoàn toàn có thể xác định được quy trình kinh doanh, những nguyên tắc kinh doanh cốt lõi của doanh nghiệp, từ đó có thể tiết kiệm được thời gian đánh giá và tránh trường hợp phải sửa đổi về sau. Ngoài ra do Data Modeling có khả năng phát hiện lỗi một cách nhanh chóng và chính xác nên theo thống kê, doanh nghiệp có thể tiết kiệm được khoảng 75% chi phí lập trình.

2. Hiểu rõ và cải tiến quy trình trong doanh nghiệp

Khi thực hiện Data Modeling đòi hỏi bạn phải hiểu rõ về doanh nghiệp và các quy trình kinh doanh của doanh nghiệp. Đây được xem là một công việc vô cùng quan trọng bởi lẽ nếu bạn không hiểu rõ cách doanh nghiệp vận hành thì sẽ thật khó để có thể xác định được đâu là dữ liệu mình cần và dữ liệu đó có ý nghĩa gì.

Những lợi ích mà Data Modeling mang lại cho doanh nghiệp

3. Giảm thiểu phức tạp và những rủi ro

Data Modeling có khả năng biến những yếu tố phức tạp, mang tính kỹ thuật của doanh nghiệp trở nên đơn giản và giúp mọi người dễ tiếp cận hơn. Ngoài ra Data Modeling còn cung cấp cho bạn một sơ đồ trực quan về các dữ liệu, giúp bạn thấy một cách đầy đủ cấu trúc dữ liệu của mình. Và một khi đã hiểu rất rõ về dữ liệu của mình, bạn sẽ tìm kiếm được những sai sót và từ đó hạn chế được rủi ro.

4. Nâng cao tinh thần hợp tác khi làm việc

Data Modeling sẽ giúp cho đội ngũ IT của công ty bạn có cơ hội được hợp tác với các nhân viên phi kỹ thuật khác. Nhờ việc sử dụng các Data Modeling khác nhau mà họ sẽ có nhiều thời gian để làm việc cùng nhau hơn, từ đó nâng cao tinh thần hợp tác trong khi làm việc.

III. Làm thế nào để mô hình dữ liệu mang lại hiệu quả cao?

• Xác định đúng và rõ ràng mục tiêu cuối cùng: Mục tiêu chính của mô hình hóa dữ liệu là trang bị và tạo ra lợi thế cạnh tranh, cũng như thúc đẩy KPI của doanh nghiệp. Để lập được mô hình dữ liệu hiệu quả thì điều quan trọng cần phải làm là bạn cần phải biết chính xác nhu cầu, quy trình kinh doanh của doanh nghiệp là gì.
• Hãy để dữ liệu phát triển: Mô hình dữ liệu không bao giờ đứng yên một chỗ mà nó luôn mở rộng ra về cả mặt khối lượng và thuộc tính. Chính vì vậy đòi hỏi doanh nghiệp cần phải tùy chỉnh mô hình dữ liệu của bạn sao cho phù hợp với quy mô của doanh nghiệp, đồng thời không ngừng cập nhật những dữ liệu mới.
• Luôn kiểm tra các mô hình trước khi tiếp tục các bước tiếp theo: Data Modeling là một dự án lớn, đặc biệt là khi bạn đang xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ của doanh nghiệp chính vì vậy trước khi thực hiện một bước nào đó thì bạn cần phải thận trọng để tránh những sai sót.
• Giữ những thứ cần thiết: Mặc dù có thể bạn luôn muốn giữ tất cả dữ liệu mình thu thập được từ big data, nhưng đây là một việc không hề tốt bởi lẽ việc duy trì nhiều hơn những gì thực sự cần thiết chỉ làm lãng phí mô hình dữ liệu của bạn và dẫn đến các vấn đề nghiêm trọng về hiệu suất.

IV. Quy trình mô hình hóa dữ liệu

Ngày nay doanh nghiệp đang triển khai các chiến lược mô hình hóa mô hình kinh doanh và tạo các cơ sở dữ liệu. Chính vì vậy trong giai đoạn này, việc áp dụng mô hình hóa dữ liệu là yếu tố bổ sung vô cùng quan trọng.

Quá trình thiết kế cơ sở dữ liệu liên quan đến việc tạo ra 3 loại lược đồ là mô hình dữ liệu khái niệm, logic và vật lý. Về mục đích của 3 loại mô hình này như thế nào thì ở phần dưới 123job cũng có chia sẻ một chút thông tin nên bạn đọc có thể tham khảo. Các thiết kế cơ sở dữ liệu này sau khi được ghi lại thì sẽ được chuyển đổi thông qua ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu và sau đó chúng sẽ được sử dụng để tạo ra các cơ sở dữ liệu. Một data model chỉ thực sự đầy đủ khi có đủ các thực thể dữ liệu và có các thuộc tính chi tiết để mô tả những thực thể.

V. Các loại mô hình dữ liệu

Hiện nay có ba loại Data Modeling được sử dụng phổ biến là mô hình dữ liệu khái niệm, mô hình dữ liệu logic và mô hình dữ liệu vật lý. Mỗi loại Data Modeling sẽ có một mục đích cụ thể khác nhau. Dưới đây là một số thông tin về 3 loại mô hình Data Modeling mà 123job muốn chia sẻ tới bạn đọc:

Các loại mô hình dữ liệu

1. Mô hình dữ liệu khái niệm

Mô hình dữ liệu khái niệm hay trong tiếng Anh còn được gọi là Conceptual data models là mô hình xác định những gì hệ thống chứa. Đối tượng dự kiến ​​cho các mô hình dữ liệu khái niệm là phía kinh doanh của một tổ chức, doanh nghiệp. Mục đích của mô hình này là để tổ chức, phạm vi và xác định các khái niệm và quy tắc, quy trình kinh doanh. Khi mô hình dữ liệu khái niệm được tạo ra, nó có thể được điều chỉnh và chuyển thành mô hình dữ liệu logic.

2. Mô hình dữ liệu logic

Mô hình dữ liệu logic hay trong tiếng Anh còn được gọi là Logical data models. Mô hình này xác định cách hệ thống sẽ được triển khai bất kể hệ quản lý cơ sở dữ liệu. Mô hình dữ liệu logic thường được tạo bởi kiến trúc sư dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh. Mục đích chính của mô hình là phát triển bản đồ kỹ thuật của các quy tắc và cấu trúc dữ liệu. Mô hình dữ liệu logic sẽ làm cơ sở cho việc tạo ra một mô hình dữ liệu vật lý.

3. Mô hình dữ liệu vật lý

Mô hình dữ liệu vật lý hay trong tiếng Anh còn được gọi là Physical data models là mô hình dành riêng cho ứng dụng và cơ sở dữ liệu sẽ được triển khai. Mô hình 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 ra bởi chuyên viên quản trị dữ liệu và các nhà phát triển với mục đích chính là triển khai thực tế cơ sở dữ liệu.

VI. Ứng dụng của Data Modeling vào trong Power BI

Power BI là một công cụ đến từ Microsoft và được ứng dụng khá nhiều trong doanh nghiệp hiện nay. Power BI giúp nâng tầm các công cụ như Excel Pivot Table và Excel lên một tầm cao mới. Trong Power BI, bạn có thể ứng dụng Data Modeling vào theo các bước như sau:

• Bước 1: Tạo mối quan hệ giữa các nguồn cơ sở dữ liệu.
• Bước 2: Tạo một trường mới với các cột cần được tính toán.
• Bước 3: Tối ưu hóa cơ sở dữ liệu bằng cách là ẩn bớt đi những trường thông tin cần thiết và sắp xếp lại cơ sở dữ liệu một cách khoa học.
• Bước 4: Tạo ra một tiêu chuẩn nhất định để thực hiện quá trình tính toán dữ liệu.
• Bước 5: Sử dụng bảng được tính toán để từ đó tạo mối quan hệ giữa 2 bảng.
• Bước 6: Định dạng dữ liệu dựa trên thời gian để có thể theo dõi một cách dễ dàng.

Ứng dụng của Data Modeling vào trong Power BI

VII. Kết luận

Trên đây là toàn bộ thông tin về Data Modeling là gì, vai trò của Data Modeling đối với doanh nghiệp và những lợi ích mà Data Modeling mang lại mà 123job muốn chia sẻ tới bạn đọc. Hy vọng qua những thông tin ở bài viết mang tới cho bạn đọc nhiều thông tin bổ ích về Data Modeling là gì. 123job cảm ơn bạn đọc đã theo dõi bài viết và hẹn gặp lại bạn ở những bài viết tiếp theo trong thời gian gần nhất nhé!