Data modeling là gì? Cách lựa chọn công cụ Data modeling cho doanh nghiệp

Vậy Data modeling là gì?

Data Modeling hay còn được gọi là mô hình hóa dữ liệu, được đánh giá là một phương pháp hay nhất về việc thiết lập mô hình dữ liệu cho các đơn vị tổ chức dựa trên dữ liệu thực tiễn.

Mô hình hóa dữ liệu (data modelling) là quá trình xây dựng, thiết lập tạo nên một mô hình dữ liệu hoàn chỉnh để các dữ liệu có thể được lưu trữ ở trong cơ sở dữ liệu.

Mô hình dữ liệu này là một loại hình biểu diễn khái niệm của những đối tượng dữ liệu, có sự liên kết tương quan chặt chẽ giữa các đối tượng dữ liệu khác nhau và đi kèm theo những quy tắc cụ thể.

Mô hình hóa dữ liệu có thể giúp thể hiện một cách cụ thể, trực quan dữ liệu và thực thi triển khai các quy tắc kinh doanh, tuân thủ đầy đủ những quy định và những chính sách của cơ quan chính phủ về mặt thông tin dữ liệu. Mô hình dữ liệu cần phải đảm bảo được tính đồng bộ, nhất quán trong quy ước về việc đặt tên, các giá trị mặc định, ngữ nghĩa, đảm bảo tính bảo mật đồng thời cũng đảm bảo tuyệt đối về chất lượng của dữ liệu.

Mục đích của data modeling là tạo nên những phương pháp hiệu quả, tối ưu nhất để thực hiện việc lưu trữ thông tin, đồng thời vẫn tiếp tục cung cấp các quy trình về việc truy cập dữ liệu và báo cáo hoàn chỉnh.

Vì sao Data Modeling lại đóng vai trò quan trọng

Bằng cách xây dựng, thiết lập mô hình dữ liệu hoàn chỉnh, người dùng sẽ ghi lại những dữ liệu sẵn có, cách mà người dùng sử dụng những dữ liệu đó và những yêu cầu cụ thể của người dùng xung quanh việc khai thác sử dụng, bảo vệ và quản trị dữ liệu. Thông qua Data Modeling, các đơn vị doanh nghiệp có thể:

• Tạo ra một cấu trúc hoàn chỉnh để phối hợp, cộng tác giữa nhóm nhân viên Công nghệ thông tin (CNTT) và các nhóm nhân viên kinh doanh.
• Mở ra cơ hội để doanh nghiệp có thể cải thiện, tối ưu quy trình vận hành, kinh doanh bằng cách xác định chính xác, đầy đủ các nhu cầu và khai thác, sử dụng các dữ liệu.
• Tiết kiệm tối đa thời gian và tiền bạc cho khối ngành Công nghệ thông tin và có thể nhanh chóng xử lý được các khoản đầu tư thông qua việc triển khai lập kế hoạch hiệu quả, phù hợp từ trước đó.
• Giảm thiểu tối đa tình trạng xảy ra lỗi (việc nhập các dữ liệu dư thừa có thể dễ xảy ra các lỗi), đồng thời cũng cải thiện được tính toàn vẹn của dữ liệu.
• Tăng tốc độ và hiệu suất của việc tìm kiếm, truy xuất và phân tích các thông tin, dữ liệu bằng cách triển khai xây dựng, thiết lập kế hoạch cho công suất và tốc độ tăng trưởng.

Vì vậy, đây sẽ không chỉ là những gì mà doanh nghiệp có thể nhận được với mô hình dữ liệu mà còn là cách mà doanh nghiệp có được nó. Quá trình này tự bản thân chúng sẽ cung cấp rất nhiều những lợi ích có giá trị đáng kể.

Các loại Data Modeling mô hình hóa dữ liệu phổ biến 

Hiện nay chủ yếu có ba loại Data Modeling mô hình dữ liệu khác nhau: mô hình về dữ liệu khái niệm (conceptual data models), mô hình dữ liệu vật lý (physical data models) và cuối cùng là mô hình dữ liệu logic (logical data models). Mỗi loại mô hình nói trên đều sẽ có một loại mục đích cụ thể riêng biệt khác nhau.

Những mô hình dữ liệu nói trên sẽ được sử dụng để đại diện cho các dữ liệu khác nhau và cách chúng được lưu trữ ở trong hệ cơ sở dữ liệu và để từ đó triển khai, thiết lập các mối quan hệ, liên kết giữa những mục dữ liệu.

• Conceptual data models – Mô hình Dữ liệu Khái niệm: Đây là loại mô hình dữ liệu sử dụng để xác định những gì mà hệ thống đang chứa. Mô hình này sẽ thường được thiết lập tạo dựng bởi những bên liên quan của các đơn vị doanh nghiệp và hệ Kiến trúc sư dữ liệu. Mục đích chính là để triển khai tổ chức, khoanh vùng phạm vi và xác định chính xác những khái niệm và các bộ quy tắc kinh doanh.
• Logical data models – Mô hình dữ liệu logic: Xác định những cách hệ thống sẽ được xây dựng, triển khai bất kể các hệ quản lý các cơ sở dữ liệu. Mô hình này thường được thiết lập nên bởi các kiến trúc sư dữ liệu và những nhà phân tích kinh doanh. Mục đích chính của mô hình là phát triển nên bản đồ kỹ thuật của những quy tắc riêng và cấu trúc dữ liệu.
• Physical data models – Mô hình Dữ liệu Vật lý: Mô hình dữ liệu này có chức năng mô tả cách mà hệ thống sẽ được thực thi, triển khai bằng cách là áp dụng một hệ thống quản lý các cơ sở dữ liệu thông tin cụ thể. Mô hình này thường sẽ được xây dựng bởi đội ngũ chuyên viên quản trị dữ liệu và những nhà phát triển. Mục đích là để có thể triển khai thực tế các cơ sở dữ liệu.

Các dạng mô hình dữ liệu phổ biến nhất hiện nay

Các loại mô hình dữ liệu phổ biến nhất nhiều nhất bao gồm:

Mô hình phân cấp – Hierarchical model

Mô hình dữ liệu này ứng dụng hệ thống phân cấp để hệ thống cấu trúc dữ liệu theo định dạng giống như là mô hình cây.  Tuy nhiên, việc thực hiện truy xuất và truy cập vào hệ thống dữ liệu lại khá khó khăn trong cơ sở các dữ liệu phân cấp.  Đây là lý do vì sao mô hình này không còn được ưa chuộng sử dụng.

Mô hình quan hệ – Relation model

Đây là mô hình được đề xuất như là một sự thay thế hoàn chỉnh thay cho mô hình phân cấp bởi một nhà nghiên cứu đến từ IBM. Ở đây các thông tin dữ liệu sẽ được biểu diễn dưới ở dưới dạng bảng biểu. Điều này giảm bớt tối đa sự phức tạp của hệ thống và cung cấp cho người sử dụng một cái nhìn tổng quan bao quát rõ ràng về các dữ liệu.

Mô hình mạng – Network model

Mô hình mạng được lấy cảm hứng phát triển từ mô hình phân cấp. Tuy nhiên, khác với mô hình phân cấp, mô hình này giúp truyền đạt những mối quan hệ phức tạp một cách nhanh chóng, đơn giản và dễ dàng hơn vì mỗi bản ghi đều có thể nhanh chóng, dễ dàng liên kết với nhiều những bản ghi khác nhau.

Mô hình hướng đối tượng (Object-oriented model)

Mô hình cơ sở dữ liệu này bao gồm tập hợp của nhiều đối tượng khác nhau, mỗi đối tượng đều có những tính năng đặc trưng và những phương thức hoạt động riêng. Kiểu mô hình hệ thống cơ sở dữ liệu này còn được gọi là với cái tên 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 một cách đơn giản là mô hình ER, đây là đại diện cho những thực thể và những mối quan hệ tương quan của chúng ở trong định dạng đồ họa. Một thực thể có thể là bất cứ điều gì, có thể là một khái niệm, hoặc cũng có thể là một phần dữ liệu hoặc cũng có thể là một đối tượng cụ thể.

Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa – Semantic data modeling

Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa (SDM) là hệ thống cơ sở dữ liệu cao cấp được dựa trên ngữ nghĩa và cấu trúc của hình thức (mô hình cơ sở dữ liệu) cho các cơ sở dữ liệu. Mô hình cơ sở dữ liệu này được triển khai thiết kế để nắm bắt được nhiều tầng ý nghĩa của môi trường ứng dụng hơn là chỉ tập trung vào khả năng có thể có với những mô hình cơ sở dữ liệu ở hiện đại.

Lợi ích mà của data modeling đem lại cho các doanh nghiệp

Data modeling chính là bước đầu tiên trong việc đảm bảo cho các thông tin quan trọng của doanh nghiệp được khai thác sử dụng, được nắm rõ một cách hiệu quả chính xác, xuyên suốt ở trong các đơn vị, phòng ban của đơn vị doanh nghiệp. Dưới đây là 6 lợi ích có thể dễ dàng nhìn thấy nhất của công cụ Data modeling:

Cải thiện hiệu quả khả năng khám phá, tiêu chuẩn hóa, tài liệu hóa dữ liệu.

Đảm bảo về những đối tượng dữ liệu dành cho các nguồn dữ liệu database được trình bày cụ thể, chính xác. Việc bỏ sót các thông tin, dữ liệu trong quá trình nghiên cứu, phân tích có thể dẫn đến sự sai lệch, thiếu chính xác của các thông số ở trong các tài liệu báo cáo, từ đó tạo nên những kết quả sai lệch, có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng.

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

Khi các đơn vị doanh nghiệp có thể triển khai mô hình một cách hiệu quả, thì những mô hình dữ liệu này có thể hỗ trợ, giúp thiết kế các nguồn database hiệu quả hơn, chính xác hơn, hợp lý và logic hơn.

Data modeling cung cấp cho các đơn vị tổ chức, doanh nghiệp một bức tranh toàn cảnh tổng thể về nền tảng tập trung dữ liệu và là nguyên liệu chính để tạo ra các nguồn database chất lượng.

Quản lý các doanh nghiệp một cách hiệu quả hơn

Quản lý các nhóm mô hình dữ liệu, những quy trình vận hành, các danh mục đầu tư và vòng đời của các khách hàng, các sản phẩm, dịch vụ một cách hiệu quả. Xây dựng chiến lược hiệu quả giúp cho các đơn vị doanh nghiệp quản lý triệt những hoạt động trong công ty.

Nâng cao tinh thần của đội ngũ nhân viên

Trao thêm quyền hạn cho đội ngũ nhân viên thông qua việc cho phép họ có thể tự mình truy cập vào những nguồn dữ liệu khác nhau (được quản lý) của công ty và thúc đẩy nhanh chóng hơn sự cộng tác, liên kết trong các đơn vị doanh nghiệp bằng cách cải thiện tối đa sự liên kết giữa các đơn vị, phòng ban (CNTT và kinh doanh).

Hỗ trợ nâng cấp BI của các doanh nghiệp 

Nâng cấp BI của doanh nghiệp và giúp cho các đơn vị doanh nghiệp có thể xác định nắm bắt các cơ hội mới, bằng việc triển khai mở rộng khả năng xử lý và tiếp nhận, lưu trữ, khả năng nắm bắt và những trách nhiệm liên quan về các nguồn dữ liệu có ở trong công ty.

Tăng khả năng tích hợp có trong hệ thống của các doanh nghiệp

Data modeling giúp hỗ trợ cho các đơn vị doanh nghiệp có thể tích hợp một cách chặt chẽ hơn những hệ thống thông tin đang hiện có với những hệ thống mới đang được triển khai. Từ đó, giúp cho các doanh nghiệp có được một góc nhìn toàn cảnh rộng hơn về trạng thái hiện tại của đơn vị, tổ chức.

Để đạt được những hiểu biết và mục tiêu kinh doanh đa dạng,các doanh nghiệp nên áp dụng mô hình hóa dữ liệu của một cách đúng đắn, chính xác. Đồng thời doanh nghiệp cũng nên sử dụng các công cụ phù hợp để đảm bảo tính đơn giản của hệ thống.