Data modeling là gì – Ứng dụng mô hình hóa dữ liệu vào doanh nghiệp

Thoạt đầu, bạn hoàn toàn có thể nghĩ Data modeling hay còn gọi là mô hình hóa dữ liệu, là một thuật ngữ thiên về công nghệ thông tin và kỹ thuật. Tuy nhiên, thuật ngữ này lại có mối quan hệ vô cùng mật thiết đến những hoạt động giải trí kinh doanh thương mại của doanh nghiệp. Nói cách khác, nó có tương quan trực tiếp đến những nguồn dữ liệu trong doanh nghiệp .
Vậy data modeling là gì ? Làm sao mà nó mang lại quyền lợi cho doanh nghiệp và làm cách nào để vận dụng nó vào doanh nghiệp hiệu suất cao nhất ? Tất cả những câu hỏi này đều sẽ được vấn đáp trong bài viết dưới đây .

Data modeling là gì?

Data Mã Sản Phẩm ( mô hình dữ liệu ) là một mô hình trừu tượng tổ chức triển khai những thành phần của dữ liệu và chuẩn hóa cách chúng tương quan với nhau và với những thuộc tính của những thực thể trong quốc tế thực .

Ví dụ: mô hình dữ liệu có thể chỉ định rằng phần tử dữ liệu đại diện cho một chiếc ô tô bao gồm một số phần tử khác, đến lượt nó, đại diện cho màu sắc và kích thước của chiếc ô tô và xác định chủ sở hữu của nó.

Data Modeling hay được gọi là mô hình hóa dữ liệu, là chiêu thức hay nhất về lập mô hình dữ liệu cho những tổ chức triển khai dựa trên dữ liệu

Mô hình hóa dữ liệu (data modelling) là quá trình tạo ra một mô hình dữ liệu để dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Mô hình dữ liệu này là một biểu diễn khái niệm của các đối tượng dữ liệu, sự liên kết giữa các đối tượng dữ liệu khác nhau và các quy tắc.

Mô hình hóa dữ liệu giúp bộc lộ trực quan dữ liệu và thực thi những quy tắc kinh doanh thương mại, tuân thủ pháp luật và chủ trương của chính phủ nước nhà về dữ liệu. Mô hình dữ liệu bảo vệ tính đồng điệu trong quy ước đặt tên, giá trị mặc định, ngữ nghĩa, bảo mật thông tin đồng thời bảo vệ chất lượng của dữ liệu .
Mục đích của data modeling là tạo ra chiêu thức hiệu suất cao nhất để tàng trữ thông tin, đông thời vẫn vẫn cung ứng những quy trình tiến độ truy vấn và báo cáo giải trình hoàn hảo .

Datamodel bao gồm những gì?

• các loại thực thể, thuộc tính
• mối quan hệ
• quy tắc toàn vẹn
• định nghĩa của các đối tượng đó

Sau đó, điều này được sử dụng làm điểm mở màn cho phong cách thiết kế giao diện ( database design ) hoặc cơ sở dữ liệu .

Các loại mô hình hóa dữ liệu

Chủ yếu có ba loại mô hình dữ liệu khác nhau : mô hình dữ liệu khái niệm ( conceptual data models ), mô hình dữ liệu logic ( logical data models ) và mô hình dữ liệu vật lý, ( physical data models ). Mỗi loại sẽ có một mục tiêu đơn cử khác nhau. Các mô hình dữ liệu được sử dụng để đại diện thay mặt cho dữ liệu và cách nó được tàng trữ trong cơ sở dữ liệu và để thiết lập mối quan hệ giữa những mục dữ liệu .

1. Conceptual data models – Mô hình Dữ liệu Khái niệm: Mô hình dữ liệu này xác định những gì hệ thống chứa. Mô hình này thường được tạo bởi các bên liên quan của doanh nghiệp và Kiến trúc sư dữ liệu. Mục đích là để tổ chức, phạm vi và xác định các khái niệm và quy tắc kinh doanh.
2. Logical data models – Mô hình dữ liệu logic: Xác định cách hệ thống sẽ được triển khai bất kể hệ quản lý cơ sở dữ liệu. Mô hình này thường được tạo bởi kiến trúc sư dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh. Mục đích là phát triển bản đồ kỹ thuật của các quy tắc và cấu trúc dữ liệu.
3. Physical data models – Mô hình Dữ liệu Vật lý: Mô hình dữ liệu 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 bởi chuyên viên quản trị dữ liệu và các nhà phát triển. Mục đích là triển khai thực tế cơ sở dữ liệu.

Các dạng mô hình dữ liệu phổ biến

Mô hình phân cấp – Hierarchical model

Mô hình dữ liệu này sử dụng mạng lưới hệ thống phân cấp để cấu trúc dữ liệu theo định dạng giống như mô hình cây. Tuy nhiên, việc truy xuất và truy vấn dữ liệu khá khó khăn vất vả trong cơ sở dữ liệu phân cấp. Đây là nguyên do tại sao nó hiếm khi được sử dụng ngày này .

Mô hình quan hệ – Relation model

Được đề xuất kiến nghị như thể một thay thế sửa chữa cho mô hình phân cấp bởi một nhà điều tra và nghiên cứu của IBM.
Ở đây dữ liệu được màn biểu diễn dưới dạng bảng. Nó làm giảm sự phức tạp và cung ứng một cái nhìn tổng quan rõ ràng về dữ liệu .

Mô hình mạng – Network model

Mô hình mạng được lấy cảm hứng từ mô hình phân cấp. Tuy nhiên, không giống như mô hình phân cấp, mô hình này giúp truyền đạt những mối quan hệ phức tạp thuận tiện hơn vì mỗi bản ghi hoàn toàn có thể được link với nhiều bản ghi khác nhau .

Mô hình hướng đối tượng – Object-oriented model

Mô hình cơ sở dữ liệu này gồm có một tập hợp những đối tượng người dùng, mỗi đối tượng người dùng có những tính năng và phương pháp riêng .
Kiểu mô hình cơ sở dữ liệu này còn được gọi là mô hình cơ sở dữ liệu hậu quan hệ .

Mô hình mối quan hệ thực thể – Entity relationship model

Mô hình mối quan hệ thực thể, còn được gọi là mô hình ER, đại diện thay mặt cho những thực thể và những mối quan hệ của chúng ở định dạng đồ họa .
Một thực thể hoàn toàn có thể là bất kỳ thứ gì – một khái niệm, một phần dữ liệu hoặc một đối tượng người tiêu dùng .

Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa – Semantic data modeling

Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa ( SDM ) là diễn đạt cơ sở dữ liệu cấp cao dựa trên ngữ nghĩa và cấu trúc hình thức ( mô hình cơ sở dữ liệu ) cho cơ sở dữ liệu. Mô hình cơ sở dữ liệu này được phong cách thiết kế để chớp lấy nhiều ý nghĩa của thiên nhiên và môi trường ứng dụng hơn là năng lực hoàn toàn có thể có với những mô hình cơ sở dữ liệu tân tiến .
Ví dụ mô hình dữ liệu ngữ nghĩa

Lợi ích mà data modeling mang lại cho doanh nghiệp

Để hoàn toàn có thể thực sự hiểu rõ được ý nghĩa và tầm quan trọng của data modeling trong doanh nghiệp, bạn cần phải biết được những quyền lợi tuyệt vời mà nó mang lại cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, những quyền lợi này chỉ đến khi những doanh nghiệp hoàn toàn có thể tiến hành những data Model một cách hiệu suất cao .
Data modeling là bước tiên phong trong việc bảo vệ những thông tin quan trọng được sử dụng, được nắm rõ trong xuyên suốt những phòng ban của doanh nghiệp. Dưới đây là 6 quyền lợi dễ nhìn thấy nhất của Data modeling :

#1: Cải thiện khả năng khám phá, tiêu chuẩn hóa và tài liệu hóa các nguồn dữ liệu.

Đảm bảo những đối tượng người tiêu dùng dữ liệu dành cho những database được trình diễn một cách đúng mực. Việc bỏ sót những dữ liệu hoàn toàn có thể dẫn đến xô lệch thông số kỹ thuật trong những báo cáo giải trình vào tạo ra những tác dụng rơi lệch .

#2: Giúp doanh nghiệp có thể thiết kế và áp dụng database một cách hiệu quả

Khi doanh nghiệp hoàn toàn có thể tiến hành data modeling hiệu suất cao, thì những mô hình dữ liệu hoàn toàn có thể giúp phong cách thiết kế những database đúng chuẩn hơn, hiệu suất cao hơn và logic hơn .
Data modeling cung ứng cho doanh nghiệp một bức tranh tổng thể và toàn diện về nền tảng dữ liệu và là nguyên vật liệu để tạo ra những database .

#3: Quản lý doanh nghiệp hiệu quả hơn

Quản lý những nhóm mô hình dữ liệu, những quá trình, hạng mục góp vốn đầu tư và vòng đời của người mua, mẫu sản phẩm, hiệu suất cao Marketing giúp doanh nghiệp quản trị triệt để được những hoạt động giải trí trong công ty .

#4: Nâng cao tinh thần của các nhân viên

Trao thêm quyền cho nhân viên cấp dưới trải qua việc được cho phép họ tự mình truy vấn vào những những nguồn dữ liệu ( được quản trị ) của công ty và thôi thúc sự cộng tác trong doanh nghiệp bằng cách cải thiện sự link giữa những phòng ban ( CNTT và kinh doanh thương mại ) .

#5: Hỗ trợ nâng cấp BI của doanh nghiệp 

Nâng cấp BI của doanh nghiệp và giúp doanh nghiệp xác lập những thời cơ mới, bằng việc lan rộng ra năng lực giải quyết và xử lý và tàng trữ, năng lực chớp lấy và những nghĩa vụ và trách nhiệm về những nguồn dữ liệu trong công ty .

#6 Tăng khả năng tích hợp trong hệ thống doanh nghiệp

Data modeling giúp tương hỗ doanh nghiệp hoàn toàn có thể tích hợp ngặt nghèo hơn những mạng lưới hệ thống thông tin hiện có với những mạng lưới hệ thống mới được tiến hành. Từ đó, giúp doanh nghiệp có được góc nhìn rộng hơn về trạng thái hiện tại của tổ chức triển khai .

Các quy tắc để ứng dụng data modeling hiệu quả

Hiểu đúng và rõ ràng mục tiêu cuối cùng

Mục tiêu chính của mô hình hóa dữ liệu là trang bị và tạo lợi thế cạnh tranh đối đầu, cũng như thôi thúc KPI của doanh nghiệp. Để lập được mô hình dữ liệu hiệu suất cao, bạn cần phải biết đúng chuẩn nhu yếu của doanh nghiệp là gì .
Bạn cũng cần hiểu về những nhu yếu của doanh nghiệp để biết nên ưu tiên những nhu yếu nào và những nhu yếu nào không thiết yếu .

Key: Hiểu rõ các yêu cầu của tổ chức và sắp xếp dữ liệu của bạn đúng cách.

Giữ cho các cấu trúc thật đơn giản và dễ hiểu khi doanh nghiệp phát triển

Mọi thứ sẽ vô cùng thuận tiện lúc bắt đầu bắt đầu, nhưng khi doanh nghiệp khởi đầu tăng trưởng thì những dữ liệu sẽ trở nên nhiều hơn và nhiều thuộc tính hơn .
Đây là nguyên do tại sao bạn nên khởi đầu với những mô hình dữ liệu của bạn thật đơn thuần và dễ hiểu. Khi bạn chắc như đinh về những mô hình khởi đầu của mình về độ đúng mực, bạn hoàn toàn có thể từ từ thiết kế xây dựng và mạng lưới hệ thống nhiều bộ dữ liệu hơn .
Key : Giữ mô hình dữ liệu của bạn đơn thuần. Thực hành mô hình hóa dữ liệu tốt nhất ở đây là sử dụng một công cụ hoàn toàn có thể khởi đầu nhỏ và có năng lực lan rộng ra quy mô khi thiết yếu .

Sắp xếp dữ liệu của bạn dựa trên fact, dimensions, filters, and order

Bạn hoàn toàn có thể tìm thấy câu vấn đáp cho hầu hết những câu hỏi kinh doanh thương mại bằng cách sắp xếp dữ liệu của mình theo bốn yếu tố – fact, dimensions, filters, and order .
Ví dụ. Giả sử rằng bạn điều hành quản lý bốn shop thương mại điện tử ở bốn khu vực khác nhau trên. Bây giờ là cuối năm, và bạn muốn nghiên cứu và phân tích shop thương mại điện tử nào có doanh thu cao nhất. Trong trường hợp như vậy, bạn hoàn toàn có thể tổ chức triển khai dữ liệu của mình trong năm qua. Fact sẽ cung ứng dữ liệu bán hàng toàn diện và tổng thể của 1 năm qua, dimensions sẽ là vị trí shop, filter sẽ lê dài 12 tháng và đơn hàng sẽ là shop số 1 theo thứ tự giảm dần order .
Bằng cách này, bạn hoàn toàn có thể sắp xếp toàn bộ dữ liệu của mình đúng cách và xác định bản thân để vấn đáp một loạt những câu hỏi về kế hoạch mà không phải đổ mồ hôi .
Key : A1 khuyến khích tổ chức triển khai dữ liệu của bạn đúng cách bằng cách sử dụng những bảng riêng không liên quan gì đến nhau cho những fact, dimensions để cho phép nghiên cứu và phân tích nhanh .

Giữ những thứ cần thiết

Mặc dù bạn hoàn toàn có thể muốn giữ tổng thể dữ liệu mình tích lũy được từ big data, nhưng đây là một việc không hề tốt !
Mặc dù tàng trữ không phải là yếu tố trong thời đại kỹ thuật số, nhưng hiệu suất của việc tàng trữ khối lượng lớn như vậy sẽ khiến doanh nghiệp tốn thêm nhiều ngân sách .
Chỉ một phần nhỏ dữ liệu hữu dụng là đủ để vấn đáp tổng thể những câu hỏi tương quan đến kinh doanh thương mại .
Key : Biết rõ khối lượng bộ dữ liệu bạn muốn giữ. Việc duy trì nhiều hơn những gì thực sự thiết yếu làm tiêu tốn lãng phí mô hình dữ liệu của bạn và dẫn đến những yếu tố về hiệu suất .

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

Mô hình hóa dữ liệu là một dự án Bất Động Sản lớn, đặc biệt quan trọng là khi bạn đang giải quyết và xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ của doanh nghiệp. Đó chính là nguyên do mà bạn phải, bạn cần phải thận trọng trong những việc làm này ..
Luôn luôn kiểm tra chéo kỹ càng những mô hình dữ liệu của bạn trước khi liên tục những bước tiếp theo .
Ví dụ : nếu bạn cần chọn khóa chính để xác lập đúng từng bản ghi trong tập dữ liệu, hãy bảo vệ rằng bạn đang chọn đúng thuộc tính. ID mẫu sản phẩm hoàn toàn có thể là một thuộc tính như vậy. Do đó, ngay cả khi hai số đếm khớp nhau, ID mẫu sản phẩm của họ hoàn toàn có thể giúp bạn phân biệt từng bản ghi. Tiếp tục kiểm tra nếu bạn đang đi đúng hướng. ID mẫu sản phẩm có giống nhau không ?
Key : kiểm tra chéo là cách tốt nhất để duy trì những mối quan hệ 1-1 hoặc 1 – n. Mối quan hệ n-n chỉ trình làng sự phức tạp trong mạng lưới hệ thống .

Hãy để dữ liệu phát triển

Mô hình dữ liệu không khi nào đứng yên, nó sẽ luôn lan rộng ra ra về cả mặt khối lượng và thuộc tính. Vậy nên, khi doanh nghiệp của bạn tăng trưởng, bạn cần phải tùy chỉnh mô hình dữ liệu của bạn cho tương thích với quy mô của doanh nghiệp .
Vì vậy, điều quan trọng là bạn phải giữ cho những mô hình dữ liệu được update theo thời hạn, tốt nhất là theo thời hạn thực .
Cách thực hành thực tế tốt nhất ở đây là tàng trữ những mô hình dữ liệu của bạn trong kho tàng trữ, để hoàn toàn có thể thuận tiện quản trị và kiểm soát và điều chỉnh thuận tiện khi thiết yếu .
Key : Các mô hình dữ liệu trở nên lỗi thời nhanh hơn bạn mong đợi. Bạn cần phải update chúng liên tục theo thời hạn .

5 công cụ BI cho doanh nghiệp ứng dụng data modeling 

Dưới đây là 5 công cụ BI dựa trên data modeling tương hỗ doanh nghiệp hiển thị và nghiên cứu và phân tích dữ liệu, giúp doanh nghiệp tò mò những thử thách và thời cơ mới trên thị trường :

#1: Tableau

Tableau là công cụ trực quan dữ liệu có giao diện thân thiện với người dùng, thuận tiện sử dụng những tính năng cơ bản. Hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu : Relational database, NoSQL database, Multi-dimensional database, Big Data Platform, File data sources ( Excel, csv, txt, Json, pdf, mdb, Tableau )
Khả năng trực quan dữ liệu can đảm và mạnh mẽ .

#2 FineReport

Với giao diện gần giống Excel và năng lực kéo thả những đối tượng người dùng. FineReport là công cụ rất tương thích cho những người mới mở màn. Bất kì ai đã từng dùng Excel đều hoàn toàn có thể nhanh gọn sử dụng ứng dụng này .

#3 Power BI

Đây là một công cụ đến từ Microsoft và được ứng dụng khá nhiều trong doanh nghiệp. Power BI giúp nâng tầm của những công cụ như Excel Pivot Table và Excel lên một tầm cao mới. Bạn hoàn toàn có thể sử dụng phiên bản không lấy phí nhưng sẽ bị số lượng giới hạn những dữ liệu hoàn toàn có thể giải quyết và xử lý .

#4 Qlikview

QlikView là một công cụ tự Giao hàng hoạt động giải trí với công nghệ tiên tiến link của riêng mình và công nghệ tiên tiến bộ nhớ trong. Giao diện trực quan, dễ sử dụng, đi kèm tính năng tìm kiếm mưu trí, không cần thiết kế xây dựng khối, tương thích cho nghiên cứu và phân tích ad học hơn là những nghiên cứu và phân tích hằng ngày .

#5 Sisense

Sisense có giao diện trực quan, quản lý và vận hành theo chính sách kéo thả. Cộng đồng trực tuyến phần đông, dù không quá đông như Tableau nhưng tài nguyên ở đây đủ để người mới hoàn toàn có thể làm quen và sử dụng .

Quy trình mô hình hóa dữ liệu

Ngày nay những doanh nghiệp đang thôi thúc tiến hành những kế hoạch mô hình hóa mô hình kinh doanh thương mại và tạo những cơ sở dữ liệu, thì việc mô hình hóa dữ liệu chính là yếu tố bổ trợ để những quan trọng cho những tiến trình này .

Quá trình thiết kế cơ sở dữ liệu liên quan đến việc tạo ra 3 loại lược đồ là: khái niệm, logic và vật lý. Các thiết kế cơ sở dữ liệu này sau khi được ghi lại sẽ được chuyển đổi thông qua Ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu, sau đó sẽ được sử dụng để tạo ra các cơ sở dữ liệu. 

Một data Model chỉ khá đầy đủ khi có đủ những thực thể dữ liệu và có những thuộc tính cụ thể để diễn đạt những thực thể .

Kết luận

• Data modeling là gì? Nó là quy trình phát triển các mô hình dữ liệu cho các dữ liệu được lưu trữ trong Database. Nó đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của các doanh nghiệp, đặc biệt là khi bạn tổ chức dựa trên các quyết định từ yếu tố dữ liệu.  
• Các cấu trúc Data model giúp xác định các bảng tương quan, các khóa chính và khóa ngoại, cũng như các quy trình được lưu trữ.
• Có 5 loại data modeling là:
  • Mô hình phân cấp
  • Mô hình quan hệ
  • Mô hình mạng
  • Mô hình hướng đối tượng
  • Mô hình mối quan hệ thực thể

Để đạt được những hiểu biết và tiềm năng kinh doanh thương mại phong phú, bạn nên mô hình hóa dữ liệu của mình một cách đúng mực và sử dụng những công cụ tương thích để bảo vệ tính đơn thuần của mạng lưới hệ thống .

Reference : erwin.com, visual-paradigm.com, guru99.com

Source: https://thomaygiat.com
Category : Kỹ Thuật Số