3 Loại Kiến Trúc Kho Dữ Liệu Phổ Biến Trong Doanh Nghiệp

Mục Lục

Về cơ bản thường có ba kiến trúc kho dữ liệu khác nhau, lần lượt là kiến trúc một tầng, hai tầng và ba tầng.

Kiến trúc một tầng (Single-Tier Architecture)

Kiến trúc một tầng không được sử dụng định kỳ trong thực tế. Mục đích là giảm thiểu lượng dữ liệu được lưu trữ để đạt được mục tiêu này; loại bỏ dư thừa dữ liệu. Trước tiên, dữ liệu được chuyển sang kiến trúc một tầng, nơi dữ liệu được chuyển đổi thành định dạng phù hợp để xử lý theo thời gian thực. Kiến trúc này được gọi là “đơn luồng”. Sau đó, dữ liệu được chuyển sang hệ thống thời gian thực. Kiến trúc một tầng hiện là cách được dùng nhiều nhất để xử lý dữ liệu vận hành. Điều quan trọng cần lưu ý là kiến trúc một tầng không được triển khai trong các hệ thống có tính thời gian thực.

Phần mềm trung gian lưu trữ và xử lý dữ liệu phải có khả năng xác định chất lượng của dữ liệu trước khi dữ liệu được công cụ phân tích chấp nhận và chuyển đổi thành thông tin liên quan. Nếu các bước này không được thực hiện thì phần mềm trung gian có thể bị mã độc hoặc mã bị lỗi xâm nhập. Ví dụ, hãy xem xét tính toán điểm tín dụng. Nếu một tin tặc độc hại kiểm soát phần mềm trung gian, thì tin tặc đó có thể sửa đổi điểm số và trích xuất dữ liệu có giá trị.

Kiến trúc hai tầng (Two-Tier Architecture)

Trong kho dữ liệu hai tầng, quy trình phân tích được tách biệt khỏi quy trình kinh doanh. Điều này cho phép mức độ kiểm soát và hiệu quả cao hơn. Một hệ thống hai tầng cũng giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu và cho phép đưa ra các quyết định sáng suốt hơn.

Kiến trúc hai lớp mô tả luồng dữ liệu bốn giai đoạn, trong đó các nguồn vật lý được tách biệt khỏi kho dữ liệu bằng kiến trúc hai lớp.

Nguồn dữ liệu rất quan trọng đối với tính toàn vẹn của kho dữ liệu. Tính toàn vẹn của dữ liệu được lưu trữ trong kho dữ liệu phải được đảm bảo. Tính toàn vẹn của dữ liệu là mức độ mà các giá trị dữ liệu trong bản ghi cơ sở dữ liệu là đúng hoặc chính xác. Kho dữ liệu là một hệ thống lưu trữ thông tin trong cơ sở dữ liệu để có thể tìm kiếm và phân tích
Data Staging là một quy trình quan trọng trong quy trình ETL và là quy trình có thể giảm đáng kể thời gian trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) một tập dữ liệu lớn. Các công cụ ETL có thể trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn lưu trữ khác nhau, chển đổi dữ liệu bằng các chức năng dành riêng cho công ty và tải dữ liệu vào kho dữ liệu. Các chức năng của kho dữ liệu như giám sát hệ thống, cung cấp dữ liệu mới và đưa ra quyết định trên cơ sở dữ liệu đều được thực hiện thông qua các chức năng của kho dữ liệu như ETL. Các chức năng kho dữ liệu như ETL có thể được thực hiện thông qua kho dữ liệu.
Meta-Data là một thành phần quan trọng của kho dữ liệu. Đó là thông tin giúp quản trị viên kho dữ liệu quyết định xóa dữ liệu nào, giữ lại dữ liệu nào và sử dụng dữ liệu nào trong các báo cáo trong tương lai. Nó cũng quan trọng để duy trì tính nhất quán của kho dữ liệu. Quản trị viên kho dữ liệu phải xác định dữ liệu nào sẽ được cập nhật hoặc xóa khi có dữ liệu mới và dữ liệu nào sẽ được giữ nguyên. Khi tính nhất quán của kho dữ liệu không được đảm bảo, các nhà phát triển ứng dụng và người dùng phải cẩn thận về các bảng và báo cáo mà họ tạo.
Data Configuration rất quan trọng đối với cấp độ này vì nó giúp xác nhận tính toàn vẹn của dữ liệu và các tiêu chuẩn trình bày. Nó cũng đi kèm với các phân tích nâng cao như báo cáo hàng loạt và theo thời gian thực, lập hồ sơ và trực quan hóa dữ liệu cũng như các chức năng xếp hạng. Điều quan trọng cần lưu ý là đây không chỉ là kho dữ liệu mà còn là nền tảng dữ liệu trực tiếp nhận và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ. Đây là lý do tại sao việc theo dõi các thay đổi dữ liệu, khả năng mở rộng và hiệu suất của hệ thống là rất quan trọng.

Kiến trúc ba tầng (Three-Tier Architecture)

Cấu trúc ba tầng được sử dụng trong lớp nguồn, lớp đối chiếu và lớp kho dữ liệu. Lớp đối chiếu nằm giữa dữ liệu nguồn và kho dữ liệu. Nhược điểm chính của lớp được đối chiếu là không thể bỏ qua hoàn toàn các vấn đề của dữ liệu trước khi nó được đối chiếu. Do đó, trọng tâm chính của kiến trúc này là tính toàn vẹn, chính xác và nhất quán của dữ liệu.

Ví dụ: Giả sử rằng kho dữ liệu chứa một tập hợp các phần tử dữ liệu của công ty được cập nhật thường xuyên, chẳng hạn như thông tin sổ đặt hàng. Trong trường hợp như vậy, cách tiếp cận tốt nhất là sử dụng công cụ làm mới kho dữ liệu dựa trên web, công cụ này trích xuất dữ liệu mới nhất từ kho dữ liệu và làm mới dữ liệu trong ứng dụng của công ty. Kiến trúc này phù hợp với các hệ thống có vòng đời dài. Bất cứ khi nào có thay đổi trong dữ liệu, một lớp xem xét và phân tích dữ liệu bổ sung sẽ được thực hiện để đảm bảo rằng không có dữ liệu sai nào được nhập vào. Kiến trúc này còn được gọi là kiến trúc hướng dữ liệu. Cấu trúc này chủ yếu được sử dụng cho các hệ thống quy mô lớn. Điều quan trọng cần lưu ý là các lớp xem xét và phân tích dữ liệu bổ sung do cấu trúc này tạo ra không tiêu tốn thêm bất kỳ dung lượng nào trong thiết bị lưu trữ.

Kết luận

Kiến trúc kho dữ liệu là một tập hợp các cơ sở dữ liệu được kết nối với nhau để lưu trữ, sắp xếp và phân tích dữ liệu. Kho dữ liệu là một tập hợp các cơ sở dữ liệu lưu trữ và sắp xếp dữ liệu một cách có hệ thống. Kiến trúc kho dữ liệu bao gồm ba thành phần chính: Kho dữ liệu, Khung phân tích và Lớp tích hợp. Kho dữ liệu là kho lưu trữ trung tâm cho tất cả dữ liệu. Khung phân tích là phần mềm xử lý dữ liệu và sắp xếp dữ liệu thành các bảng. Lớp tích hợp là phần mềm kết nối các cơ sở dữ liệu với nhau và giúp các ứng dụng khác có thể truy cập chúng. Kiến trúc kho dữ liệu là một phần quan trọng của bất kỳ cơ sở hạ tầng CNTT nào vì nó giúp tối ưu hóa hiệu suất của toàn bộ hệ thống. Bằng cách tổ chức và lưu trữ tất cả dữ liệu ở một nơi, một kho dữ liệu có thể giúp việc tìm kiếm, truy cập và phân tích nó dễ dàng hơn. Ngoài ra, kiến trúc kho dữ liệu được thiết kế tốt có thể giúp giảm chi phí bằng cách giảm lượng không gian lưu trữ dự phòng cần thiết. Ngoài ra, kiến trúc kho dữ liệu được thiết kế tốt có thể giúp giảm chi phí bằng cách giảm lượng không gian lưu trữ dự phòng cần thiết.

Xem thêm bài viết khác tại đây:

Mastering Data Analytics tự hào là đơn vị đào tạo Kỹ năng Phân tích Dữ liệu Kinh doanh hàng đầu Việt Nam. Các khóa học Phân tích Dữ liệu Kinh doanh được khai giảng định kỳ hàng tháng. Khóa học được giảng dạy ở cả 2 hình thức online và offline, tạo điều kiện cho bạn sắp xếp thời gian học của mình. Truy cập Khóa học Business Intelligence để biết lịch khai giảng gần nhất. Với mọi thắc mắc về khóa học bạn có thể inbox Fanpage Mastering Data Analytics hoặc liên hệ email sales@mastering-da.com để được giải đáp miễn phí!