Data modeling là gì? Những lợi ích của data modeling đối với doanh nghiệp

loi-ich-cua-data-modeling
marketing foundation

Tomorrow Marketers – Để xây dựng một báo cáo, thông thường bạn sẽ cần tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Data modeling chính là giải pháp giúp bạn khai thác tối đa giá trị của các nguồn dữ liệu và giúp doanh nghiệp phát triển. Vậy bạn đã hiểu đúng về data modeling và những lợi ích của data modeling trong phân tích dữ liệu? Hãy cùng Tomorrow Marketers tìm hiểu trong bài viết sau đây.

Data Modeling là gì?

Data modeling (mô hình hóa dữ liệu) là quá trình mô tả doanh nghiệp của bạn một cách trực quan nhờ nắm rõ các yêu cầu về dữ liệu và cách mà những dữ liệu này có thể củng cố các quy trình kinh doanh. Mục đích của việc này là chỉ ra những loại dữ liệu nào đang được lưu trữ trong hệ thống thông tin, mối liên hệ giữa chúng, cách thức phân nhóm và tổ chức dữ liệu, cũng như chỉ ra định dạng và thuộc tính của chúng.

Các data model (mô hình dữ liệu) thường mang tính kỹ thuật nhưng (hầu hết) cũng được thiết kế đơn giản và trực quan, giúp những người dùng am hiểu kỹ thuật và cả những người không am hiểu về kỹ thuật dễ dàng nắm bắt các thuật ngữ cơ bản nhất. Nhờ các data model, mọi người trong doanh nghiệp của bạn đều có thể hiểu và làm việc với dữ liệu của bạn một cách hiệu quả hơn.

Các mô hình dữ liệu được xây dựng dựa trên nhu cầu của doanh nghiệp. Không có một mô hình dữ liệu cuối cùng, bởi chúng sẽ thay đổi tuỳ theo những biến động trong nhu cầu kinh doanh và quản lý vận hành. Các quy tắc và yêu cầu khi xây dựng mô hình sẽ được thống nhất thông qua phản hồi từ các bên liên quan, sau đó chuẩn hoá thành thước đo để thiết kế mô hình mới hoặc điều chỉnh mô hình sẵn có.

Đọc thêm: Data không phải đặc quyền của các công ty công nghệ

Một số hình thức data modeling

Hierarchical model

Hierarchical model biểu diễn mối quan hệ giữa các dữ liệu theo dạng cây. Trong cơ sở dữ liệu phân cấp, việc truy xuất và truy cập khá khó khăn nên thường hiếm khi được áp dụng trong doanh nghiệp.

Một số hình thức data modeling - Hierarchical model
Một số hình thức data modeling – Hierarchical model

Relational data model

Năm 1970, mô hình quan hệ được đề xuất lần đầu tiên bởi chuyên viên nghiên cứu tại IBM. Và ngày nay, nó vẫn được áp dụng trong các cơ sở dữ liệu quan hệ (relational databases) khác nhau, phổ biến nhất trong lĩnh vực điện toán doanh nghiệp. Ở mô hình này, dữ liệu được biểu diễn dưới dạng bảng, làm giảm sự phức tạp và cung cấp một bức tranh dữ liệu tổng quan, rõ ràng cho doanh nghiệp.

Một số hình thức data modeling - Relational data model
Một số hình thức data modeling – Relational data model

Object-oriented data model

Mô hình này bao gồm một tập hợp đối tượng, mối đối tượng là một thực thể (hiện hữu trong doanh nghiệp và được số hoá thành dữ liệu). Các đối tượng này được phân cấp và đều có đặc tính riêng. Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng (object-oriented database) có thể kết hợp các bảng, nhưng cũng có thể hỗ trợ các mối quan hệ dữ liệu phức tạp hơn.

Một số hình thức data modeling - Object-oriented model
Một số hình thức data modeling – Object-oriented model

Entity-relationship Model

Đây là một mô hình được sử dụng rộng rãi trong các bản thiết kế cơ sở dữ liệu ở mức khái niệm, được xây dựng dựa trên việc nhận thức thế giới thực thông qua tập các đối tượng được gọi là các thực thể và các mối quan hệ giữa các đối tượng này. Ví dụ, một nhân viên kinh doanh và một trưởng phòng kinh doanh, thì mối quan hệ giữa 2 người này lần lượt là người dưới quyền quản lý và người quản lý. Mục tiêu của mô hình Entity-relationship trong quá trình thiết kế cơ sở dữ liệu đó là phân tích dữ liệu, xác định các đơn vị thông tin cơ bản cần thiết của tổ chức, mô tả cấu trúc và mối liên hệ giữa chúng.

Dimensional data models

Dimensional data modeling là một kỹ thuật thiết kế logic nhằm tìm cách trình bày dữ liệu trong một khuôn khổ tiêu chuẩn, trực quan cho phép truy cập hiệu suất cao, khác với mô hình entity – relationship khi cố gắng loại bỏ phần dư thừa trong kho lưu trữ dữ liệu.

Data modeling mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp?

Để hiểu rõ ý nghĩa của data modeling, bạn cần nhìn kỹ vào những lợi ích cụ thể mà nó mang lại. Thông thường, bạn chỉ có thể đạt được những lợi ích này khi triển khai các data model một cách hiệu quả, ngoài ra đội ngũ kinh doanh và đội ngũ IT phải phối hợp ăn ý với nhau. Một số lợi ích của data modeling có thể kể đến như sau.

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

Khi thực hiện data modeling, bạn có thể trực tiếp xác định các nguyên tắc kinh doanh cốt lõi trong doanh nghiệp của mình, tránh mất thêm thời gian sửa đổi về sau. Tích hợp các yêu cầu công việc và tiến độ công việc trong quá trình data modeling cũng giúp cải thiện kết quả làm việc theo thời gian. Điều này sẽ giúp bạn có khả năng tung ra các dự án và sản phẩm mới cho thị trường nhanh chóng hơn. CloverDX – một đơn vị cung cấp giải pháp xây dựng, quản lý data pipelines đã từng ứng dụng thành công phương pháp data modeling, giúp 1 khách hàng giảm thời gian sản xuất của họ từ 9 tháng xuống còn 3 tháng.

Bên cạnh đó, với data modeling, bạn cũng sẽ tiết kiệm được chi phí lập trình lên đến 75% do quy trình này có khả năng phát hiện lỗi nhanh chóng. Điều này có nghĩa là bạn sẽ hạn chế được rủi ro gửi đi các dự án công việc có lỗi cho cấp trên hoặc khách hàng của mình. 

Tuy data modeling có thể là một quy trình phức tạp và đòi hỏi nhiều thủ tục, giấy tờ (đối với bộ phận IT và cả doanh nghiệp), nhưng nó vẫn một trong những cách tốt nhất để kiểm soát dữ liệu cho doanh nghiệp của bạn, giúp doanh nghiệp cắt giảm chi phí và phát triển nhanh chóng hơn.

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

Bạn buộc bạn phải hiểu rõ về doanh nghiệp và các quy trình hoạt động của doanh nghiệp mình khi thực hiện data modeling, đồng thời thực hiện data modeling một cách phù hợp để những người khác có thể tương tác được với dữ liệu. Nếu không hiểu cách doanh nghiệp vận hành, bạn sẽ không xác định được đâu là dữ liệu mình cần và dữ liệu đó có ý nghĩa gì. 

Ví dụ, để xây dựng cơ sở dữ liệu về khách hàng, bạn cần hiểu dữ liệu về khách hàng hiện có trong doanh nghiệp của mình và cách sử dụng dữ liệu đó. Tóm lại, quá trình data modeling sẽ giúp bạn phát hiện ra các dữ liệu cần thiết trong từng trường hợp cụ thể và mối quan hệ giữa các dữ liệu đó, đồng thời cung cấp một nền tảng vững chắc giúp bạn hiểu hơn về quy trình kinh doanh trong công ty và cách cải thiện chúng.

3. Giảm thiểu sự phức tạp và rủi ro 

Để xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ của doanh nghiệp, bạn cần đảm bảo dữ liệu được đơn giản hóa và có ít rủi ro. Càng có nhiều dữ liệu, bạn càng cần “thuần hóa” nó sớm. Và để tuân thủ đúng các quy định nghiêm ngặt về dữ liệu, bạn cần thực hiện việc này đúng cách. Hãy ghi chép và kết nối mọi thứ với những dữ liệu luôn thay đổi (ever-changing data). 

Data modeling cũng cung cấp sơ đồ trực quan về các quy trình dữ liệu của bạn, do đó, bạn có thể thấy được đầy đủ cấu trúc dữ liệu của mình. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro khi làm việc với dữ liệu bởi bạn đã hiểu rõ về tất cả dữ liệu của mình – tránh rơi vào khủng hoảng với các biến đổi (transformation), siêu dữ liệu (metadata) hoặc tình trạng các bộ lọc bị ẩn đi và phân tán. Doanh nghiệp của bạn dễ dàng tìm được insight sát với sự thật hơn bao giờ hết.

Ngoài ra, data modeling còn có thể biến các yếu tố phức tạp, mang tính kỹ thuật cao của doanh nghiệp trở nên đơn giản và dễ tiếp cận hơn đối với tất cả mọi người, từ Ban lãnh đạo công ty cho đến những nhân viên bình thường không rành về kỹ thuật. 

Đọc thêm: Giải mã “silo dữ liệu” – vấn đề của không ít doanh nghiệp khi làm việc với dữ liệu

4. Nâng cao tinh thần hợp tác trong công việc 

Data modeling sẽ giúp đội ngũ IT của công ty bạn cộng tác dễ dàng hơn với các nhân viên phi kỹ thuật (non-technical staff) khác. Nhờ sử dụng các data model khác nhau, họ có thể giao tiếp theo cách trung lập về công nghệ, nhưng vẫn chứa đủ thông tin chi tiết để tạo các cấu trúc dữ liệu vật lý (physical data structures) khi cần thiết.

Data modeling cũng khiến việc tích hợp các quy trình kinh doanh cấp cao (high-level business processes) với các quy tắc về dữ liệu, cấu trúc dữ liệu và các điều chỉnh về kỹ thuật cho dữ liệu vật lý của bạn một cách dễ dàng. Các data model sẽ cung cấp nguồn sức mạnh tổng hợp giúp doanh nghiệp của bạn hoạt động hiệu quả, đồng thời giúp mọi người hiểu, tiếp cận và sử dụng dữ liệu của doanh nghiệp một cách tối ưu. 

Đọc thêm: Doanh nghiệp SME xây dựng hệ thống dữ liệu nội bộ như thế nào?

Ứng dụng của data modeling trong Power BI 

Thông thường, bạn sẽ phải sử dụng nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để tạo một báo cáo. Tất cả những dữ liệu mà bạn sử dụng cần phải có tính liên kết với nhau, và data modeling chính là quy trình đưa những dữ liệu được kết nối của bạn vào báo cáo một cách hoàn thiện nhất.

Trong Power BI, bạn có thể thực hiện data modeling theo các bước sau:

  • Bước 1: Tạo mối quan hệ giữa các nguồn dữ liệu của bạn
  • Bước 2: Tạo một trường mới với các cột được tính toán (calculated columns)
  • Bước 3: Tối ưu hóa dữ liệu bằng cách ẩn bớt các trường thông tin không cần thiết và sắp xếp lại dữ liệu một cách trực quan
  • Bước 4: Tạo ra một tiêu chuẩn để thực hiện tính toán với dữ liệu của bạn
  • Bước 5: Sử dụng bảng được tính toán (calculated table) để tạo mối quan hệ giữa 2 bảng
  • Bước 6: Định dạng dữ liệu dựa trên thời gian (time-based data) để theo dõi một cách chi tiết hơn

Một trong những điểm mạnh của Power BI là bạn không cần phải dồn các dữ liệu của mình vào một bảng duy nhất. Thay vào đó, bạn có thể sử dụng nhiều bảng từ nhiều nguồn và thiết lập mối quan hệ giữa chúng. Bạn cũng có thể tạo các tính toán (calculation) tùy chỉnh của riêng mình và chọn ra các metric mới để theo dõi chi tiết các phân đoạn cụ thể của dữ liệu. 

Đọc thêm: Ứng dụng Power BI trong phân tích dữ liệu

Tạm kết

Data modeling chính là bước quan trọng giúp bạn tổ chức, sắp xếp và làm việc với dữ liệu một cách hiệu quả và nhanh chóng hơn. Nếu như data modeling là cách thức để bạn xử lý các nhóm dữ liệu, thì tư duy sẽ là kim chỉ nam định hướng bạn chọn mô hình, phương pháp khai thác và công cụ phù hợp. Nếu bạn muốn trang bị một tư duy khai thác dữ liệu bài bản, từ bước xác định bài toán doanh nghiệp, hiểu logic nội tại của từng công cụ trong xây dựng hệ thống dữ liệu, đến khai thác dữ liệu ra sao để không bỏ lỡ những insight đắt giá, hãy tham khảo khoá học Data System của Tomorrow Marketers!

Tagged: