Business Intelligence

22 phút đọc

Data modeling là gì? Tầm quan trọng của mô hình hóa dữ liệu

Dưới bức tranh phức tạp của dữ liệu trong thế giới kỹ thuật số, khái niệm “Data Modeling là gì” giúp doanh nghiệp hiểu và tổ chức dữ liệu một cách có hệ thống. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ bật mí từng khía cạnh của Data Modeling cũng như những lợi ích mà quá trình này mang lại cho doanh nghiệp. Cùng MDA khám phá quy trình mô hình hóa dữ liệu và những bước cần thiết để đảm bảo mô hình dữ liệu hoạt động hiệu quả nhé!

Data Modeling là gì?

Tìm hiểu về Data Modeling

Data model (mô hình dữ liệu) không chỉ đơn thuần là một tương tác trừu tượng của thành phần dữ liệu, mà còn thể hiện sự tổ chức của chúng và mối quan hệ tương tác, bên cạnh những thuộc tính độc đáo của các đối tượng trong thực tế. Data Modeling, còn được gọi là việc mô hình hóa dữ liệu, là cách hiệu quả nhất để xây dựng hình ảnh về cách dữ liệu hoạt động trong các tổ chức dựa trên dữ liệu, giúp cung cấp cái nhìn rõ ràng và kế hoạch mạch lạc.

Trong việc xác định Data Modeling là gì, chúng ta đang bước vào việc tạo ra một tạo hình tư duy trừu tượng về dữ liệu và mạch nối giữa chúng trong hệ thống thông tin. Điều này hỗ trợ việc xác định cách mà dữ liệu được tổ chức, lưu trữ và thậm chí là cách truy xuất. Không thể phủ nhận rằng việc mô hình hóa dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong quá trình xây dựng các hệ thống và ứng dụng – từ những trang web thân thiện đến các hệ thống quản lý doanh nghiệp phức tạp.

Để minh họa, một ví dụ cụ thể về mô hình dữ liệu có thể được hình dung như sau: Nếu ta xem xét một mô hình dữ liệu liên quan đến ô tô, nó có thể đặc tả rằng một đối tượng dữ liệu đại diện cho một chiếc ô tô không chỉ bao gồm những thành phần cơ bản mà còn liên quan đến các yếu tố khác như màu sắc và kích thước của chiếc ô tô, đồng thời xác định người sở hữu.

╰┈➤ Tìm hiểu thêm: Tổng hợp 28+ thuật ngữ Data Analytics quan trọng dân Data nên biết

Các loại Data Modeling là gì?

Các loại Data Modeling phổ biến hiện nay

Để hiểu rõ hơn về Data Modeling là gì thì tiếp theo chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về các loại Data Modeling phổ biến hiện nay. Có ba dạng Data Modeling mà người ta thường áp dụng, bao gồm mô hình dữ liệu khái niệm, mô hình dữ liệu logic và mô hình dữ liệu vật lý. Mỗi loại Data Modeling đóng vai trò cụ thể và mang lại những giá trị khác nhau. Dưới đây là một số thông tin về ba loại mô hình Data Modeling mà bạn có thể tham khảo:

Mô hình dữ liệu khái niệm

Mô hình dữ liệu khái niệm, còn được gọi là Conceptual data models trong tiếng Anh, tập trung vào việc định nghĩa những gì hệ thống chứa. Đối tượng chính của mô hình này là các khía cạnh kinh doanh của một tổ chức hay doanh nghiệp. Mục đích của mô hình này là để tổ chức, xác định phạm vi và nhấn mạnh các khái niệm, quy tắc và quy trình kinh doanh. Sau khi mô hình dữ liệu khái niệm được xây dựng, nó có thể được điều chỉnh và chuyển đổi thành mô hình dữ liệu logic.

Mô hình dữ liệu logic

Mô hình dữ liệu logic, còn được gọi là Logical data models, xác định cách mà hệ thống sẽ được triển khai, bất kể hệ quản lý cơ sở dữ liệu nào được sử dụng. Thường do các kiến trúc sư dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh tạo ra, mô hình này tập trung vào việc phát triển một bản đồ kỹ thuật của cấu trúc dữ liệu và quy tắc kèm theo. Mô hình dữ liệu logic sẽ là nền tảng để xây dựng mô hình dữ liệu vật lý.

Mô hình dữ liệu vật lý

Mô hình dữ liệu vật lý, còn được gọi là Physical data models, tập trung vào việc mô tả cách hệ thống sẽ được triển khai bằng cách sử dụng một hệ quản lý cơ sở dữ liệu cụ thể. Thường được tạo ra bởi các chuyên gia quản lý dữ liệu và các nhà phát triển, mô hình này nhằm mục đích triển khai thực tế cơ sở dữ liệu vào ứng dụng.

Các dạng mô hình dữ liệu

Sau khi đã hiểu rõ về Data modeling là gì cũng như các loại mô hình hóa dữ liệu thì tiếp đến chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về các dạng Data modeling phổ biến hiện nay. Sau đây là các dạng mô hình hóa dữ liệu quan trọng:

Dạng mô hình phân cấp (Hierarchical model)

Mô hình dữ liệu phân cấp

Mô hình phân cấp tổ chức dữ liệu dưới dạng một cấu trúc cây, với mỗi nút đại diện cho một thực thể và mối quan hệ cha-con được xác định rõ ràng. Mô hình dữ liệu này sử dụng hệ thống phân cấp để sắp xếp dữ liệu theo một định dạng giống như mô hình cây. Tuy nhiên, việc truy xuất và quản lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu phân cấp thường gặp khó khăn. Điều này là nguyên nhân khiến mô hình này hiếm được áp dụng trong thực tế, đặc biệt là trong các ứng dụng và hệ thống hiện đại.

Dạng mô hình quan hệ (Relation model)

Mô hình quan hệ là một phương pháp sử dụng các bảng để diễn tả dữ liệu và mối quan hệ giữa chúng. Đây là mô hình được sử dụng rộng rãi trong các hệ quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ. Nó đã được đề xuất như một lựa chọn thay thế cho mô hình phân cấp, do một nhà nghiên cứu của IBM đề xuất. Trong mô hình quan hệ, dữ liệu được biểu diễn dưới dạng các bảng, giúp giảm bớt sự phức tạp và cung cấp cái nhìn tổng quan rõ ràng về cách dữ liệu tương tác.

Dạng mô hình mạng (Network model)

Dạng mô hình mạng (Network model)

Mô hình mạng mở rộng ý tưởng từ mô hình phân cấp bằng cách cho phép mỗi thực thể có khả năng kết nối với nhiều thực thể khác. Sự khởi nguồn của mô hình mạng xuất phát từ mô hình phân cấp. Tuy nhiên, điểm độc đáo của mô hình này nằm ở khả năng truyền tải các mối quan hệ phức tạp một cách dễ dàng hơn. Điều này đến từ việc mỗi bản ghi có khả năng liên kết với nhiều bản ghi khác nhau, tạo điều kiện thuận lợi hơn cho việc biểu thị các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu.

Dạng mô hình hướng đối tượng (Object-oriented model)

Mô hình hướng đối tượng quan sát dữ liệu từ góc độ của các đối tượng, mỗi đối tượng có các thuộc tính và hành vi riêng. Trong mô hình cơ sở dữ liệu này, có một tập hợp các đối tượng, và mỗi đối tượng đều có những đặc điểm và phương thức độc đáo. Loại mô hình cơ sở dữ liệu này còn được biết đến như là mô hình cơ sở dữ liệu hướng đối tượng.

Dạng mô hình mối quan hệ thực thể (Entity relationship model)

Mô hình mối quan hệ thực thể tập trung vào việc xác định các thực thể và mối quan hệ giữa chúng trong cơ sở dữ liệu. Mô hình này, thường được gọi là mô hình ER (Entity-Relationship), biểu diễn các thực thể và mối quan hệ của chúng dưới dạng biểu đồ. Mỗi thực thể có thể là một khái niệm, một phần dữ liệu hoặc một đối tượng cụ thể.

Dạng mô hình dữ liệu ngữ nghĩa (Semantic data modeling)

Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa tập trung vào việc định nghĩa ý nghĩa của dữ liệu và cách chúng tương tác trong bối cảnh. Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa (SDM) là một cách tiếp cận mô tả cơ sở dữ liệu ở mức độ cao, dựa trên ngữ nghĩa và cấu trúc hình thức (mô hình cơ sở dữ liệu) cho cơ sở dữ liệu. Mục đích của mô hình cơ sở dữ liệu này là thể hiện rõ nhiều khía cạnh ý nghĩa của môi trường ứng dụng hơn là khả năng mà các mô hình cơ sở dữ liệu hiện đại có thể đáp ứng.

╰┈➤ Xem ngay: Thiết Kế Mô Hình Dữ Liệu Trong Power BI Desktop

Những lợi ích thực tiễn mà Data Modeling có thể mang lại cho doanh nghiệp

Tầm quan trọng của Data Modeling đối với doanh nghiệp

Vậy lợi ích của Data modeling là gì? Mô hình hóa dữ liệu là bước khởi đầu để đảm bảo rằng thông tin quan trọng được sử dụng và hiểu rõ trong mỗi phòng ban của doanh nghiệp. Dưới đây là 6 lợi ích dễ dàng thấy rõ nhất của mô hình hóa dữ liệu:

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

Trong quá trình thực hiện Data Modeling, bạn hoàn toàn có thể xác định quy trình kinh doanh, những nguyên tắc cốt lõi của doanh nghiệp. Từ đó, bạn có khả năng tiết kiệm thời gian đánh giá và tránh cần phải thực hiện sửa đổi sau này. Hơn nữa, Data Modeling giúp phát hiện lỗi một cách nhanh chóng và chính xác, dẫn đến việc theo thống kê, doanh nghiệp có thể tiết kiệm tới 75% chi phí lập trình.

Giúp hiểu rõ hơn và cải tiến quy trình trong doanh nghiệp

Khi tiến hành Data Modeling, bạn cần phải có sự hiểu biết sâu rộng về doanh nghiệp và các quy trình kinh doanh của nó. Điều này thực sự quan trọng, vì nếu bạn không thấu hiểu cách doanh nghiệp hoạt động, việc xác định dữ liệu cần thiết và ý nghĩa của nó sẽ trở nên khó khăn.

Giảm thiểu sự phức tạp và những rủi ro không đáng có

Bằng cách định nghĩa rõ ràng cấu trúc dữ liệu và mối quan hệ, mô hình hóa dữ liệu giúp giảm thiểu sự phức tạp và rủi ro trong việc quản lý thông tin. Data Modeling có khả năng biến những thành phần phức tạp, mang tính kỹ thuật của doanh nghiệp, trở nên đơn giản và giúp mọi người tiếp cận dễ dàng hơn. Hơn nữa, Data Modeling cung cấp một sơ đồ hình dung về dữ liệu, giúp bạn thấy cấu trúc dữ liệu của mình một cách tổng thể. Nhờ hiểu rõ về dữ liệu của mình, bạn có thể phát hiện các sai sót và từ đó giảm thiểu rủi ro.

Giúp nâng cao tinh thần hợp tác hiệu quả khi làm việc

Data Modeling sẽ giúp đội ngũ công nghệ thông tin của công ty bạn có cơ hội tương tác một cách hiệu quả với các đồng nghiệp không chuyên về kỹ thuật. Sử dụng các mô hình dữ liệu khác nhau sẽ tạo ra môi trường để họ có thời gian làm việc cùng nhau, từ đó thúc đẩy tinh thần hợp tác trong quá trình làm việc.

Quy trình mô hình hóa dữ liệu

Các bước Data Modeling là gì?

Trong thời đại hiện nay, các doanh nghiệp đang thực hiện triển khai các chiến lược mô hình hóa kinh doanh và xây dựng các cơ sở dữ liệu. Chính vì vậy, trong giai đoạn này, việc áp dụng mô hình hóa dữ liệu trở thành một yếu tố bổ sung cực kỳ quan trọng.

Quá trình thiết kế cơ sở dữ liệu liên quan đến việc tạo ra ba loại sơ đồ: mô hình dữ liệu khái niệm, logic và vật lý. Những thiết kế này, sau khi được ghi lại, sẽ được dịch thông qua ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu và sau đó áp dụng để tạo ra các cơ sở dữ liệu. Một mô hình dữ liệu chỉ thực sự hoàn chỉnh khi nó bao gồm đầy đủ các thực thể dữ liệu và các thuộc tính chi tiết để mô tả những thực thể đó.

Làm thế nào để mô hình dữ liệu phát huy hiệu quả tối đa?

Cần xác định chính xác và rõ ràng mục tiêu cuối cùng của doanh nghiệp

Xác định chính xác mục tiêu cuối cùng của doanh nghiệp

Mục đích chính của việc mô hình hóa dữ liệu là trang bị và tạo ra lợi thế cạnh tranh, đồng thời thúc đẩy các chỉ số hiệu suất chung của doanh nghiệp. Để xây dựng một mô hình dữ liệu có hiệu quả, điều quan trọng là bạn cần phải thấu hiểu rõ ràng về những yêu cầu thực sự của doanh nghiệp. Việc nắm vững những yêu cầu cụ thể của doanh nghiệp giúp bạn đánh giá được sự ưu tiên của từng yêu cầu, từ đó quyết định cái nào nên được ưu tiên hàng đầu và cái nào có thể bị loại bỏ vì không cần thiết.

Hãy để dữ liệu phát triển

Mô hình dữ liệu không bao giờ đứng im, nó liên tục mở rộng cả về khối lượng và các thuộc tính. Do đó, khi doanh nghiệp của bạn phát triển, điều quan trọng là bạn cần điều chỉnh mô hình dữ liệu một cách hợp lý, sao cho phù hợp với quy mô của doanh nghiệp. Vì vậy, việc duy trì sự cập nhật của các mô hình dữ liệu là điều không thể thiếu, đặc biệt là theo thời gian thực để phản ánh sự phát triển của doanh nghiệp. Một phương pháp tốt là lưu trữ các mô hình dữ liệu trong kho lưu trữ, điều này giúp bạn dễ dàng quản lý và điều chỉnh chúng khi cần thiết.

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

Kiểm tra lại các mô hình kỹ càng

Việc mô hình hóa dữ liệu thực sự là một dự án đáng kể, đặc biệt khi bạn đối mặt với một lượng dữ liệu khổng lồ từ hoạt động kinh doanh. Điều này tạo ra một nhiệm vụ quan trọng, đòi hỏi bạn phải thực hiện cẩn trọng và sự tỉ mỉ trong quá trình này.

Hãy luôn thực hiện kiểm tra kỹ lưỡng các mô hình dữ liệu của bạn trước khi tiến xa vào các giai đoạn tiếp theo. Chẳng hạn, nếu bạn cần lựa chọn một khóa chính để định danh chính xác từng bản ghi trong tập dữ liệu, đảm bảo bạn đã chọn thuộc tính đúng đắn. Ví dụ, “ID sản phẩm” có thể là một trong những thuộc tính đáng xem xét. Vì vậy, ngay cả khi hai con số trùng khớp, “ID sản phẩm” có khả năng phân biệt rõ ràng giữa các bản ghi. Đồng thời, hãy tiếp tục kiểm tra để đảm bảo bạn đang tiến đúng hướng. Liệu các “ID sản phẩm” có khớp nhau không?

Giữ những thứ cần thiết

Mặc dù có thể bạn mong muốn bảo quản toàn bộ dữ liệu mà bạn thu thập từ nguồn big data, thực tế là điều này không phải lúc nào cũng là ý hay. Mặc dù việc lưu trữ không phải là vấn đề khó khăn trong thời đại số hóa, nhưng hiệu suất của việc lưu trữ một lượng dữ liệu lớn như vậy có thể tạo thêm chi phí đáng kể cho doanh nghiệp. Chỉ một phần nhỏ của dữ liệu mang tính hữu ích đủ để trả lời tất cả các câu hỏi liên quan đến hoạt động kinh doanh.

Tổng kết lại, Data modeling hay việc áp dụng mô hình hóa dữ liệu trong doanh nghiệp đang trở thành một yếu tố không thể thiếu để đạt được sự hiệu quả và tối ưu hóa hoạt động. Qua việc xây dựng các mô hình dữ liệu khái niệm, logic và vật lý, doanh nghiệp có khả năng xác định rõ ràng cấu trúc dữ liệu và mối quan hệ giữa chúng, từ đó tạo ra một bức tranh toàn diện về hệ thống thông tin của mình. Điều này giúp giảm thiểu sự phức tạp, tạo điều kiện thuận lợi cho việc hợp tác giữa các phòng ban, đồng thời giúp phát hiện và khắc phục lỗi một cách nhanh chóng và hiệu quả. Việc hiểu rõ nhu cầu thực sự của doanh nghiệp và biết cách ứng dụng Data modeling là gì một cách hiệu quả sẽ tạo nên sự khác biệt và thành công bền vững trong môi trường kinh doanh ngày nay. Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về Kỹ năng Phân tích Dữ liệu Kinh doanh thì có thể tham khảo Khóa học Data Analyst của chúng tôi!

Chia sẻ bài viết