Trong môi trường kinh doanh biến đổi nhanh chóng, việc các tổ chức tận dụng Công nghệ để thu thập, báo cáo và phân tích dữ liệu đang là một xu hướng vô cùng hot trên toàn thế giới. Đó là lúc Data Warehouse trở thành một thành phần cốt lõi giúp các doanh nghiệp nâng cao hiệu suất của mình. Hiểu về Data Warehouse và tại sao nó đang phát triển trong thị trường toàn cầu là rất quan trọng.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về Data Warehouse: Định nghĩa, Đặc điểm - Kiến trúc, Lợi ích cho doanh nghiệp và Tương lai của Data Warehouse.

I  - DATA WAREHOUSE LÀ GÌ?

Data Warehouse là một loại hệ thống lưu trữ và quản lý dữ liệu tập trung, được thiết kế để kích hoạt và hỗ trợ các hoạt động Business Intelligence (BI) và Phân tích dữ liệu. 

Data Warehouse tập trung và hợp nhất một khối lượng dữ liệu lớn được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như Hệ thống giao dịch (Transactional System), CRM, ERP, Hệ thống quảng cáo - tiếp thị của doanh nghiệp, … Với dữ liệu thu thập được cùng khả năng phân tích chính xác đã được thiết lập sẵn, Data Warehouse sẽ tổ chức, lưu trữ dữ liệu để tạo thành một nguồn thông tin toàn diện và nhất quán cho các hoạt động Truy vấn, Phân tích dữ liệu & Báo cáo.

Đọc thêm về BI tại đây: Business Intelligence là gì? Quy trình và kinh nghiệm triển khai BI cho doanh nghiệp

II - KIẾN TRÚC CỦA DATA WAREHOUSE

Kiến trúc Data Warehouse bao gồm nhiều layer hoạt động cùng nhau để lưu trữ, tích hợp và trình bày dữ liệu một cách hiệu quả. Mỗi layer đóng vai trò quan trọng trong quá trình tổng thể. Hãy cùng tìm hiểu mô tả cho từng Layer (lớp):

Layer 1: Data Source (Nguồn dữ liệu)

Layer Data Source là nơi chứa các nguồn dữ liệu ban đầu, bao gồm cơ sở dữ liệu, hệ thống kế thừa, ứng dụng dựa trên đám mây và các nhà cung cấp dữ liệu bên ngoài. Nhiệm vụ chính của layer này là trích xuất dữ liệu từ các nguồn này và chuẩn bị cho quá trình xử lý tiếp theo.

Layer 2: ETL (Extract, Transform, Load - Trích xuất, Chuyển đổi, Tải)

Layer ETL có trách nhiệm trích xuất dữ liệu từ các nguồn dữ liệu và thực hiện các bước chuyển đổi và làm sạch dữ liệu để chuẩn hóa nó và phù hợp với cấu trúc Data Warehouse. Nhiệm vụ chính của layer này bao gồm:

• Trích xuất: Lấy dữ liệu từ các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm cả định dạng cấu trúc và không cấu trúc.
• Chuyển đổi: Áp dụng các quy tắc và quy trình để chuyển đổi dữ liệu thành định dạng thích hợp cho Data Warehouse, bao gồm việc làm sạch, định dạng lại, tính toán thêm, gom nhóm và tạo các liên kết giữa các bảng dữ liệu.
• Tải: Lưu trữ dữ liệu đã được chuyển đổi và chuẩn hóa vào Data Warehouse, bao gồm việc cập nhật dữ liệu mới và xử lý dữ liệu lớn.

Layer 3: Data Storage Layer (Layer lưu trữ)

Data Storage Layer là nơi lưu trữ và quản lý dữ liệu đã được chuyển đổi và tích hợp từ các nguồn dữ liệu khác nhau. Cấu trúc Data Storage Layer bao gồm 03 thành phần quan trọng: Metadata, Summary data, Raw data. Mỗi thành phần lại giữ những chức năng và nhiệm quan trọng khác nhau, cụ thể như sau: 

• Raw data: Dữ liệu được lưu trữ dưới dạng cấu trúc và tối ưu để hỗ trợ việc truy vấn và phân tích.
• Summary data: Summary data được sử dụng để cung cấp thông tin tổng quan, tổng kết hoặc phân tích của dữ liệu trong Data Warehouse. Nó giúp tăng tốc độ truy vấn và phân tích dữ liệu bằng cách cung cấp các bản tóm tắt đã được tính toán trước.
• Metadata: Metadata giúp quản lý, điều hướng và hiểu cấu trúc và ý nghĩa của dữ liệu. Nó cung cấp thông tin về các bảng, cột, quan hệ giữa các bảng, các quy tắc biến đổi và các thuộc tính khác của dữ liệu.

Layer 4: Presentation Layer (Layer Trình bày)

Layer Presentation là giao diện cuối cùng giữa người dùng và Data Warehouse. Nó cung cấp các công cụ và giao diện cho phép người dùng tương tác với dữ liệu và truy xuất thông tin một cách dễ dàng. Chức năng chính của layer này bao gồm:

• Truy vấn dữ liệu: Cung cấp giao diện để người dùng thực hiện truy vấn và lấy dữ liệu từ Data Warehouse.
• Báo cáo và trực quan hóa: Cung cấp công cụ để tạo và tùy chỉnh các báo cáo, biểu đồ, và đồ thị trực quan để hiển thị thông tin từ Data Warehouse.
• Tạo bảng điều khiển: Xây dựng các bảng điều khiển tùy chỉnh cho phép người dùng theo dõi và theo dõi các chỉ số và mục tiêu kinh doanh quan trọng.
• Khai phá dữ liệu: Cung cấp khả năng khám phá dữ liệu để người dùng khám phá, khai thác và khám phá thông tin mới từ Data Warehouse.

III - CÁCH TỔ CHỨC DỮ LIỆU TRONG DATA WAREHOUSE

Data Warehouse có thể bao gồm nhiều cơ sở dữ liệu. Mỗi cơ sở dữ liệu có thể chứa nhiều bảng (tables). Trong mỗi bảng, dữ liệu được tổ chức thành các cột (columns) và hàng (rows). Các cột đại diện cho các thuộc tính hoặc thông tin cụ thể, trong khi các hàng chứa các bản ghi hoặc mục dữ liệu.

Trong mỗi cột của bảng, bạn có thể xác định mô tả cho dữ liệu, ví dụ như kiểu dữ liệu (integer, date, string) và các thuộc tính khác như độ dài, định dạng và ràng buộc dữ liệu. Thông tin này giúp xác định cách dữ liệu nên được lưu trữ và xử lý.

Các bảng có thể được tổ chức trong các schema. Schema có thể được xem như các thư mục hoặc khối chứa logic của bảng. Nó giúp nhóm các bảng có liên quan vào cùng một vùng lưu trữ và quản lý.

Trong quá trình nhập dữ liệu, dữ liệu được chuyển đổi và tải vào các bảng và cột tương ứng theo cấu trúc schema. Quá trình này có thể bao gồm việc trích xuất dữ liệu từ các hệ thống khác, chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp và tải dữ liệu vào Data Warehouse.

Data Warehouse cung cấp các công cụ truy vấn cho phép người dùng truy xuất và phân tích dữ liệu. Khi sử dụng các công cụ truy vấn, người dùng xác định schema và các bảng dữ liệu mà họ muốn truy vấn. Các công cụ truy vấn sử dụng thông tin từ schema để xác định các bảng dữ liệu cần truy cập và phân tích. 

IV - NHỮNG ĐẶC ĐIỂM ĐỘC ĐÁO CỦA DATA WAREHOUSE

Nhà Khoa học máy tính, William Inmon - người được cho là cha đẻ của Data Warehouse - đã từng chia sẻ 04 đặc điểm độc đáo của Data Warehouse, điều đã làm nên những lợi ích đáng nể của Data Warehouse. Cụ thể như sau:

• Hướng đối tượng (Subject Oriented): Data Warehouse có thể phân tích về một đối tượng hoặc một lĩnh vực chức năng cụ thể (Ví dụ: Bán hàng, Nhân sự, …)
• Tích hợp (Integrated): Data warehouse tạo ra tính nhất quán giữa các loại dữ liệu khác nhau từ các nguồn không đồng nhất.
• Bất biến (Nonvolatile): Một khi dữ liệu đã nằm trong Data Warehouse, nó là ổn định và không thay đổi.
• Biến thiên theo thời gian (Time-variant): Sự phân tích của Data Warehouse sẽ chú trọng vào sự biến đổi theo thời gian, quan trọng đối với các bài toán tối ưu, dự đoán.

V - LỢI ÍCH CỦA DATA WAREHOUSE VỚI DOANH NGHIỆP

• Tổ chức và Quản lý dữ liệu hiệu quả: Data Warehouse liên tục tự động thu thập và tổ chức dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thành một cấu trúc logic, nhất quán giúp dễ dàng tìm kiếm và truy vấn. Ngoài ra, Data Warehouse giảm thiểu việc trùng lặp dữ liệu bằng cách lưu trữ dữ liệu một lần duy nhất. Điều này giúp giảm không gian lưu trữ và tăng hiệu suất khi truy xuất dữ liệu.
• Nâng cao hiệu quả Business Intelligence (BI): Chất lượng dữ liệu chính là một trong những yếu tố quan trọng nhất quyết định hiệu quả của BI. Với các nguồn dữ liệu được lấy từ hệ thống của doanh nghiệp cũng như bên ngoài, dữ liệu sẽ đảm bảo được tính thực tế và tin cậy. Ngoài ra, Data Warehouse thường được thiết kế với các quy trình kiểm tra và xử lý lỗi. Các quy trình này giúp phát hiện và sửa chữa các lỗi dữ liệu như thiếu dữ liệu, không chính xác hoặc không đầy đủ. Kiểm tra và xử lý các lỗi định kỳ giúp duy trì chất lượng cao của dữ liệu trong Data Warehouse, từ đó cũng nâng cao hiệu quả của BI.
• Tiện lợi, tiết kiệm thời gian cho người dùng doanh nghiệp: Thay vì mất thời đi tìm kiếm dữ liệu ở nhiều hệ thống khác nhau, với Data Warehouse, người dùng doanh nghiệp có thể nhanh chóng tìm kiếm, truy vấn dữ liệu từ một nguồn tập trung duy nhất và nguồn dữ liệu đó cũng đã được tổ chức, sắp xếp hiệu quả, có cấu trúc, tiện lợi cho việc khai thác. 

• Hỗ trợ cho việc phân tích dự đoán và xu hướng: Kho dữ liệu cung cấp dữ liệu lịch sử và hiện tại cho việc phân tích dự đoán và xác định xu hướng trong tương lai. Bằng cách sử dụng các thuật toán Phân tích dữ liệu và ML, doanh nghiệp có thể dự đoán hướng đi của thị trường, dự báo nhu cầu sản phẩm, và tìm ra cơ hội kinh doanh mới. Điều này giúp tăng cường sự cạnh tranh và thích ứng với môi trường kinh doanh thay đổi.

VI  - TƯƠNG LAI CỦA DATA WAREHOUSE

Trong tương lai, Data Warehouse sẽ tiếp tục phát triển và thích ứng với những xu hướng mới trong Công nghệ nói chung và Phân tích dữ liệu nói riêng. Big Data, AI và Machine Learning (ML) sẽ được tích hợp để cung cấp phân tích thông minh và dự đoán chính xác. Data Warehouse sẽ mở rộng khả năng tích hợp dữ liệu thời gian thực từ các nguồn IoT và cung cấp cái nhìn real-time về hoạt động kinh doanh. Tương lai của Data Warehouse là một hệ thống linh hoạt, thông minh và tương tác, đóng góp quan trọng vào sự phát triển và thành công của doanh nghiệp.

Đầu tư xây dựng Data Warehouse là một khoản đầu tư xứng đáng cho công tác tổng hợp và quản lý dữ liệu, tạo tiền đề cho việc phân tích, tìm kiếm insight hữu ích cho doanh nghiệp. 

Liên hệ ngay Versatica - Giải pháp toàn diện về dữ liệu để được nghe tư vấn và hợp tác xây dựng Data Warehouse phù hợp nhất với doanh nghiệp bạn.

Versatica đã có kinh nghiệm triển khai các hệ thống BI và DMP (Data Mining Platform) cho các doanh nghiệp ở đa dạng ngành nghề như Y tế - dược, Du lịch, Tài chính, Giáo dục, … Với những ưu điểm về tốc độ xử lý, bảo mật dữ liệu cao, sẵn sàng customize theo yêu cầu khách hàng cùng với đội ngũ chuyên viên được đào tạo bài bản về kỹ thuật cũng như kiến thức ngành, Versatica tự tin mang đến Quý doanh nghiệp những giải pháp tốt nhất về Dữ liệu.