Data Modeling là gì? Bạn đã thực sự hiểu rõ về Date Modeling chưa?

Data Modeling là một phần quan trọng trong quá trình thiết kế cơ sở dữ liệu, giúp hiểu rõ cấu trúc và tổ chức của dữ liệu để đáp ứng nhu cầu kinh doanh và quản lý thông tin một cách hiệu quả. Cùng Digizone tìm hiểu chi tiết khái niệm Data Modeling và tất tần tật những kiến thức liên quan đến nó qua các chia sẻ sau. 👇

Data Modeling là gì?

Data Modeling là quá trình tạo ra một mô hình dữ liệu để lưu trữ thông tin trong cơ sở dữ liệu của tổ chức. Mô hình này có khả năng trình bày và thể hiện các khái niệm của các đối tượng dữ liệu, đồng thời thể hiện mối liên quan giữa chúng dựa trên các quy tắc cụ thể.

Mô hình hóa dữ liệu giúp mô tả dữ liệu một cách trực quan và tuân theo các quy tắc kinh doanh, quy định và chính sách về dữ liệu của chính phủ. Bằng cách sử dụng mô hình hóa dữ liệu, ta đạt được sự nhất quán trong nhiều khía cạnh như quy ước đặt tên, ngữ nghĩa, giá trị mặc định, độ bảo mật và đảm bảo chất lượng dữ liệu. Quy trình này không chỉ tạo ra một phương pháp lưu trữ thông tin hiệu quả nhất mà còn cung cấp các quy trình cập nhật và báo cáo toàn diện.

>>> Xem thêm: Cookies là gì? Cách thức hoạt động của Cookies ít ai để ý

Thành phần của Data Modeling

Data Modeling bao gồm các thành phần sau:

• Thực thể: Đại diện cho các đối tượng trong thế giới thực mà chúng ta muốn theo dõi trong cơ sở dữ liệu, như khách hàng, sản phẩm, hay đơn đặt hàng.
• Thuộc tính: Các đặc điểm hoặc thông tin cụ thể liên quan đến mỗi thực thể, như tên khách hàng, giá sản phẩm, hoặc ngày đặt hàng.
• Mối quan hệ: Liên kết giữa các thực thể, đặc biệt là cách chúng tương tác và ảnh hưởng lẫn nhau, ví dụ như mối quan hệ giữa khách hàng và đơn đặt hàng.
• Quy tắc toàn vẹn: Các quy tắc và ràng buộc được áp dụng để đảm bảo tính chính xác và nhất quán trong dữ liệu, như quy tắc khóa ngoại hay ràng buộc duy nhất.
• Định nghĩa, khái niệm của đối tượng: Mô tả ý nghĩa và cách thức hoạt động của mỗi thực thể, giúp hiểu rõ về các khái niệm quan trọng trong mô hình dữ liệu.

Các yếu tố này cung cấp nền tảng cho việc bắt đầu thiết kế giao diện hoặc cơ sở dữ liệu, giúp xây dựng một hệ thống có cấu trúc và linh hoạt để lưu trữ và quản lý thông tin.

Các loại mô hình hóa dữ liệu

Mô hình dữ liệu khái niệm (Conceptual Data Model)

Conceptual Data Model (Mô hình dữ liệu khái niệm) là một khung chứa được sử dụng để định rõ và mô tả những gì hệ thống chứa. Thường được áp dụng trong các hoạt động kinh doanh của tổ chức hoặc doanh nghiệp, Mô hình Dữ liệu Khái niệm giúp tổ chức xác định phạm vi, khái niệm, quy tắc và quy trình kinh doanh. Khi tạo ra Mô hình Dữ liệu Khái niệm, có khả năng điều chỉnh và chuyển đổi nó thành Mô hình Dữ liệu Logic nếu cần thiết.

Mô hình dữ liệu logic (Logical Data Model)

Mô hình dữ liệu logic (Logical Data Model) là một khuôn khổ được sử dụng để mô tả và xác định cách triển khai của hệ thống, độc lập với bất kỳ hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu cụ thể nào.

Thường được áp dụng bởi các chuyên gia kiến trúc dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh, mô hình này nhằm phát triển một bản đồ kỹ thuật của cấu trúc dữ liệu và các quy tắc cụ thể. Nó cũng là mô hình cơ sở cho việc triển khai mô hình dữ liệu vật lý.

Mô hình dữ liệu vật lý (Physical Data Model)

Mô hình dữ liệu vật lý (Physical Data Model) là một khung chứa được sử dụng để mô tả cách hệ thống sẽ triển khai ứng dụng và cơ sở dữ liệu trong tương lai.

Mô hình này chi tiết hóa cách triển khai dựa trên một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu cụ thể. Để xây dựng và triển khai mô hình này trong thực tế, yêu cầu sự hợp tác giữa các chuyên gia quản trị dữ liệu và nhà phát triển có kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực cụ thể.

Lợi ích của Data Modeling đối với doanh nghiệp

Data Modeling là quá trình mô hình hóa dữ liệu, trong đó các dữ liệu của doanh nghiệp được tổ chức và quản lý một cách khoa học, logic. Data Modeling mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, bao gồm:

Cải thiện khả năng tìm kiếm, tiêu chuẩn hóa các dữ liệu

Data Modeling giúp doanh nghiệp tổ chức dữ liệu một cách khoa học, logic, giúp các dữ liệu được liên kết chặt chẽ với nhau. Điều này giúp doanh nghiệp dễ dàng tìm kiếm dữ liệu cần thiết, đồng thời giúp tiêu chuẩn hóa dữ liệu, tránh tình trạng dữ liệu bị trùng lặp, mâu thuẫn.

Thiết kế & áp dụng Databasa một cách hiệu quả

Data Modeling là nền tảng để thiết kế và áp dụng Databasa. Databasa là hệ thống lưu trữ dữ liệu quan trọng của doanh nghiệp. Data Modeling giúp doanh nghiệp hiểu rõ dữ liệu của mình, từ đó thiết kế và áp dụng Databasa một cách hiệu quả, đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp.

Quản lý doanh nghiệp hiệu quả

Data Modeling giúp doanh nghiệp quản lý dữ liệu một cách hiệu quả. Dữ liệu là nguồn tài nguyên quan trọng của doanh nghiệp. Data Modeling giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu một cách hiệu quả, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt, giúp doanh nghiệp phát triển bền vững.

Nâng cao tinh thần làm việc của nhân viên

Data Modeling giúp doanh nghiệp giảm thiểu thời gian và chi phí dành cho việc tìm kiếm, quản lý dữ liệu. Điều này giúp nhân viên có nhiều thời gian hơn để tập trung vào các công việc chuyên môn, từ đó nâng cao tinh thần làm việc của nhân viên.

Tăng khả năng tích hợp trong hệ thống

Data Modeling giúp doanh nghiệp tích hợp các hệ thống thông tin một cách dễ dàng. Điều này giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí, nâng cao hiệu quả hoạt động.

Các quy tắc để Data Modeling hiệu quả

Hiểu mục tiêu cuối cùng

Mục tiêu chính của Data Modeling là tạo lợi thế cạnh tranh và thúc đẩy KPI cho một doanh nghiệp. Để đạt được mục tiêu này, trước khi triển khai mô hình, việc xác định rõ nhu cầu của doanh nghiệp là quan trọng. Điều này bao gồm việc ưu tiên và xác định những nhu cầu cần và không cần thiết. Chỉ khi hiểu rõ những yếu tố này, bạn mới có thể tổ chức và sắp xếp dữ liệu một cách phù hợp.

Giữ cho cấu trúc đơn giản và dễ hiểu

Khi doanh nghiệp bắt đầu triển khai mô hình Data Modeling, dữ liệu và thuộc tính liên quan sẽ ngày càng tăng. Để đảm bảo tính chính xác, việc xây dựng mô hình ban đầu là quan trọng. Điều này giúp quá trình xây dựng và quản lý dữ liệu sau này diễn ra một cách nhanh chóng và không gặp lỗi.

Sắp xếp dữ liệu theo Fact, Dimensions, Filters, và Order

Việc sắp xếp dữ liệu dựa trên Fact, Dimensions, Filters, và Order giúp định rõ vị trí và tổ chức dữ liệu theo các yếu tố quan trọng. Ví dụ, trong trường hợp quản lý năm cuối cùng của 5 cửa hàng thương mại điện tử, bạn có thể tổ chức dữ liệu theo Fact (doanh số bán hàng trong 1 năm), Dimensions (vị trí cửa hàng), Filters (thời gian 12 tháng), và Order (số đơn hàng theo tháng theo thứ tự giảm dần).

Giữ những thứ cần thiết

Giữ lại chỉ những dữ liệu cần thiết giúp tránh chi phí lưu trữ không cần thiết. Quyết định giữ lại những thông tin quan trọng giúp tối ưu hóa tài nguyên lưu trữ.

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

Trong quá trình thiết kế và triển khai Data Modeling, kiểm tra cẩn thận là quan trọng, đặc biệt khi xử lý lượng dữ liệu lớn. Việc kiểm tra chéo đảm bảo tính chính xác và đúng đắn của mô hình trước khi chuyển sang bước tiếp theo.

Hãy để dữ liệu phát triển

Mọi mô hình dữ liệu cần phải thích ứng với sự phát triển về thuộc tính và khối lượng. Cập nhật định kỳ giúp mô hình luôn phản ánh đúng tình hình và quy mô phát triển của doanh nghiệp.

Quy trình mô hình hóa Data Modeling

Data Modeling là một yếu tố quan trọng trong quá trình triển khai chiến lược mô hình hóa mô hình kinh doanh và xây dựng cơ sở dữ liệu cho doanh nghiệp.

Cụ thể, quá trình này bao gồm việc tạo ra ba mô hình chính: Mô hình dữ liệu khái niệm, mô hình dữ liệu vật lý và mô hình dữ liệu logic. Sau khi ghi lại thiết kế cơ sở dữ liệu này, chúng sẽ được chuyển đổi bằng ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu (Data Definition Language – DDL) và trở thành cơ sở để tạo database cho doanh nghiệp.

Một Data Model chỉ có thể coi là đầy đủ khi bao gồm tất cả các thực thể dữ liệu và chi tiết về những thuộc tính mô tả chúng.

>>> Xem thêm: PaaS là gì? Tất tần tật những điều cần biết về PaaS

Kết luận

Theo dõi Digizone để cập nhật tin tức mới bạn nhá!

—