Trong các bài viết trước, MH Digital đã giúp các doanh nghiệp hiểu được tầm quan trọng của Data Warehouse trong quản lý và lưu trữ thông tin doanh nghiệp. Tuy nhiên, trước khi xây dựng, các doanh nghiệp cũng cần nắm được quy trình thiết kế và, dựng Data Warehouse để có thể chủ động hơn trong việc đảm bảo đầu ra là một Data Warehouse thật sự hiệu quả.

Ở bài viết này, MH Digital sẽ đưa ra một quy trình thiết kế Data Warehouse cho doanh nghiệp chi tiết từng bước. Tuy nhiên, trước khi đi vào quy trình chi tiết, hãy cùng MH Digital nhìn một cách tổng quản ngắn gọn về quy trình này nhé.

Bằng cách làm theo các bước này, doanh nghiệp có thể tạo và triển khai Data Warehouse đáp ứng nhu cầu kinh doanh cụ thể và giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt hơn dựa trên thông tin chuyên sâu thu được từ dữ liệu của họ.

Chúng ta hãy đi vào chi tiết của từng bước thiết kế một Data Warehouse

BƯỚC 1: XÁC ĐỊNH CÁC YÊU CẦU NGHIỆP VỤ

Bước đầu tiên trong việc thiết kế một Data Warehouse là: Xác định các yêu cầu nghiệp vụ. Điều này bao gồm việc hiểu rõ các mục tiêu và đối tượng sử dụng, và xác định các nhu cầu về nghiệp vụ cần phải tích hợp vào Data Warehouse. Bằng việc nhận thức chính xác về dữ liệu doanh nghiệp và các yêu cầu của họ, Data Warehouse được xây dựng sẽ cung cấp được các thông tin cần thiết để thúc đẩy quyết định chính xác hơn.

Vậy câu hỏi đặt ra: Làm sao để xác định được các yêu cầu nghiệp một cách chính xác nhất?

Dưới đây là một số tips giúp doanh nghiệp có thể đảm bảo được các yêu cầu nghiệp vụ được xác định đúng.

Yêu cầu các stakeholder chính tham gia chia sẻ ý kiến:Việc yêu cầu các stakeholder, bao gồm người dùng, bộ phận kỹ thuật IT và Data Engineer, tham gia chia sẻ ý kiến trong việc xác định các yêu cầu nghiệp vụ là vô cùng cần thiết. Điều này giúp đảm bảo rằng Data Warehouse đáp ứng được tính khả thu, đúng nhu cầu gắn liền với mục tiêu của doanh nghiệp.

Tập trung vào mục tiêu của doanh nghiệp: Các yêu cầu nghiệp vụ nên tập trung vào việc đạt được mục tiêu của doanh nghiệp thông qua việc xác định các loại dữ liệu cần thiết để hỗ trợ các quyết định quan trọng. Ví dụ như quyết định kinh doanh thì rất cần dữ liệu về doanh số bán hàng, khách hàng và tài chính.

Xem xét về chất lượng dữ liệu: Chất lượng dữ liệu là rất quan trọng trong một Data Warehouse. Các yêu cầu nghiệp vụ nên xem xét cách đảm bảo chất lượng dữ liệu, bao gồm quá trình làm sạch và xác thực dữ liệu.

Suy nghĩ về khả năng sẽ mở rộng: Khi doanh nghiệp phát triển, Data Warehouse cần có khả năng mở rộng. Các yêu cầu kinh doanh nên xem xét cách Data Warehouse sẽ xử lý khối lượng dữ liệu tăng lên và nhu cầu của người dùng gia tăng.

BƯỚC 2: XÁC ĐỊNH CÁC NGUỒN DỮ LIỆU

Bước tiếp theo trong việc thiết kế một Data Warehouse là Xác định nguồn dữ liệu cần được tích hợp. Điều này bao gồm việc xác định các loại dữ liệu từ Data mart cần thiết để hỗ trợ các yêu cầu nghiệp vụ đã được xác định ở bước trước. Sự hiểu rõ rõ ràng về nguồn dữ liệu sẽ giúp Data Warehouse có đủ thông tin cần thiết cho hoạt động của doanh nghiệp. 

BƯỚC 3: CHỌN THIẾT KẾ KIẾN TRÚC DATA WAREHOUSE PHÙ HỢP

Kiến trúc của Data Warehouse đề cập đến thiết kế tổng thể và cấu trúc của kho dữ liệu. Có các phương pháp kiến trúc và các yếu tố thiết kế khác nhau trong Data Warehouse và mỗi phương pháp đều có lợi ích và hạn chế riêng. Ba phương pháp kiến trúc để thiết kế một Data Warehouse là:

• Single-tier architecture (Kiến trúc một tầng) là kiến trúc Data Warehouse truyền thống nhất. Data Warehouse sẽ bao gồm một máy chủ duy nhất cùng với tất cả các thành phần của Data Warehouse. Phương pháp này phù hợp cho các tổ chức nhỏ với lượng dữ liệu hạn chế.

• Two-tier architecture (Kiến trúc hai tầng) chia Data Warehouse thành hai cấp: một máy chủ Back-end chứa dữ liệu và một máy chủ Front-end cung cấp giao diện người dùng. Phương pháp này thích hợp cho các tổ chức lớn với lượng dữ liệu đáng kể.

• Three-tier architecture (Kiến trúc ba tầng) chia Data Warehouse thành ba môi trường/cấp độ: một máy chủ Back-end chứa dữ liệu, một máy chủ Middle-tier thực hiện phân tích và xử lý dữ liệu, và một máy chủ Front-end cung cấp giao diện người dùng. Phương pháp này phù hợp cho các tổ chức có yêu cầu dữ liệu phức tạp.

• Virtual Data Warehouse (Kho dữ liệu ảo) liên quan đến việc tạo ra một cái nhìn ảo về kho dữ liệu mà không cần môi trường vật lý hoặc lưu trữ dữ liệu một cách vật lý tại một vị trí tập trung. Phương pháp này phù hợp cho các tổ chức có nguồn dữ liệu phân tán.

Mặc dù có vẻ đơn giản, bước này có thể tạo ra hoặc sẽ phá vỡ quy trình thiết kế. Vậy làm sao để chọn được thiết kế kiến trúc phù hợp nhất với doanh nghiệp bạn? Khi đó, hãy xem xét các yếu tố sau:

Quy mô và Khối lượng Dữ liệu: Đầu tiên, bạn cần đánh giá quy mô của doanh nghiệp và khối lượng dữ liệu mà bạn dự định sẽ lưu trữ và xử lý trong Data Warehouse. Nếu bạn là một tổ chức nhỏ với lượng dữ liệu hạn chế, Single-tier architecture có thể là lựa chọn thích hợp. Trong khi đó, các tổ chức lớn với dữ liệu đáng kể có thể cần xem xét Two-tier architecture hoặc Three-tier architecture để đảm bảo hiệu suất và quản lý dữ liệu tốt.

Phân tích và xử lý dữ liệu: Nếu doanh nghiệp của bạn có yêu cầu phức tạp về phân tích và xử lý dữ liệu, Three-tier architecture có thể là lựa chọn tốt. Một máy chủ Middle-tier riêng biệt sẽ giúp thực hiện các tác vụ phân tích và xử lý dữ liệu một cách hiệu quả hơn, từ đó hỗ trợ đưa ra quyết định chính xác.

Hiệu suất truy vấn: Nếu việc truy vấn dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả là ưu tiên hàng đầu, bạn cần chọn một kiến trúc mà có khả năng tối ưu hóa truy vấn. Two-tier architecture và Three-tier architecture thường hỗ trợ việc này bằng cách phân tải công việc truy vấn và sử dụng các công cụ phân tích mạnh mẽ.

Tích hợp dữ liệu: Nếu doanh nghiệp của bạn có nhiều nguồn dữ liệu phân tán, cân nhắc sử dụng kiến trúc Virtual Data Warehouse. Điều này cho phép bạn tạo một cái nhìn tổng thể về dữ liệu mà không cần phải tập trung tất cả dữ liệu vào một nơi duy nhất.

Khả năng mở rộng: Hãy xem xét khả năng mở rộng của kiến trúc. Doanh nghiệp bạn có dự định phát triển và mở rộng trong tương lai hay không? Kiến trúc linh hoạt sẽ giúp bạn dễ dàng thích nghi với sự thay đổi và mở rộng hệ thống theo thời gian.

Ngân sách và Tài chính: Cuối cùng, hãy xem xét nguồn lực tài chính mà doanh nghiệp có thể dành cho việc triển khai và quản lý kiến trúc Data Warehouse. Kiến trúc phải phù hợp với ngân sách của bạn trong cả quá trình triển khai và duy trì.

BƯỚC 4: THIẾT KẾ DATA MODEL

Thiết kế Data Model là quá trình biểu diễn cụ thể cấu trúc của dữ liệu mà Data Warehouse sẽ sử dụng để lưu trữ, quản lý và truy vấn thông tin. Nó là bước quan trọng trong quá trình xây dựng một Data Warehouse hiệu quả và hỗ trợ quyết định. Data Model xác định cách dữ liệu sẽ được tổ chức thành các bảng, cột và mối quan hệ. Nó định nghĩa cụ thể các thực thể (entities), thuộc tính (attributes), và mối quan hệ (relationships) giữa chúng. Mô hình dữ liệu không chỉ mô tả cấu trúc của dữ liệu mà còn cho phép hiểu rõ cách mà dữ liệu tương tác và phụ thuộc lẫn nhau.

Các nhiệm vụ trong bước Thiết kế Data Model bao gồm:

• Xác định các thực thể, các thuộc tính chính của từng thực thể, mối quan hệ giữa các thực thể.
• Ánh xạ các thuộc tính cho các thực thể, xác định khóa chính, khóa ngoại, và các ràng buộc dữ liệu liên quan. 
• Chuyển đổi mô hình dữ liệu khái niệm, mô hình dữ liệu logic thành mô hình dữ liệu vật lý; ở đây là các bảng, cột, chỉ mục, khóa của cơ sở dữ liệu. 
• Xác thực các mô hình dữ liệu.

Thường các doanh nghiệp hay lựa chọn các Data Model như: Star Schema – Trung tâm của ngôi sao là một bảng thực tế được bao quanh bởi một số bảng thứ nguyên liên quan, 

Snowflake Schema – Bản mở rộng của Star schema (mỗi bảng thứ nguyên được bao quanh bởi các bảng thứ nguyên bổ sung), và Galaxy Schema – chứa hai bảng thực tế chia sẻ các bảng thứ nguyên giữa chúng. 

BƯỚC 5: LẬP KẾ HOẠCH ETL

ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải) là một thành phần quan trọng của Data Warehouse. Quá trình này yêu cầu bạn trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn, chuyển đổi dữ liệu thành định dạng nhất quán và tải dữ liệu vào Data Warehouse. Mặc dù quy trình này rất đơn giản nhưng việc lập kế hoạch cho ETL là rất quan trọng để đảm bảo nó hiệu quả, chính xác và đáng tin cậy. Những điều cần lưu ý khi:

Xác định các loại dữ liệu: Xác định các loại dữ liệu sẽ được trích xuất, bao gồm xác định cấu trúc dữ liệu, định dạng tệp và phương thức truy cập của từng nguồn.

Xác định quy tắc chuyển đổi: Xác định quy tắc để chuyển đổi dữ liệu sang định dạng nhất quán, chẳng hạn như mapping data (ánh xạ dữ liệu), áp dụng kiểm tra chất lượng dữ liệu, tính toàn vẹn của dữ liệu cũng như xử lý lỗi và mất dữ liệu.

Lập kế hoạch tải dữ liệu: Lập kế hoạch quá trình tải để đảm bảo dữ liệu được tải vào Data Warehouse kịp thời và chính xác. Điều này bao gồm xác định trình tự tải, xử lý các bản cập nhật gia tăng và tối ưu hóa luồng dữ liệu cũng như hiệu suất tải.

Và doanh nghiệp có thể cần chọn giữa các quy trình ETL bên dưới:

• Batch processing (Xử lý hàng loạt): Quy trình ETL tiêu chuẩn này bao gồm trích xuất dữ liệu thô từ nhiều nguồn, chuyển đổi dữ liệu đó và tải dữ liệu vào Data Warehouse theo lô.
• Real-time processing (Xử lý thời gian thực): Quy trình ETL phức tạp hơn này bao gồm trích xuất dữ liệu từ các luồng dữ liệu thời gian thực, chuyển đổi và tải dữ liệu vào kho dữ liệu theo thời gian thực.

BƯỚC 6: XÁC ĐỊNH METADATA

Xác định Metadata là quá trình xác định và mô tả thông tin về dữ liệu trong hệ thống lưu trữ dữ liệu. Bước này đóng vai trò quan trọng để tạo ra sự hiểu biết và kiểm soát về dữ liệu trong Data Warehouse. Cụ thể, bước Xác định Metadata bao gồm các hoạt động sau:

Xác định mô tả dữ liệu (Data Definitions): Đây là quá trình định nghĩa và mô tả rõ ràng ý nghĩa và cấu trúc của các dữ liệu trong Data Warehouse. Việc này giúp đảm bảo mọi người sử dụng dữ liệu hiểu rõ về nội dung và ý nghĩa của từng trường dữ liệu.

Xác định nguồn gốc và lịch sử dữ liệu (Data Lineage): Bước này liên quan đến việc theo dõi nguồn gốc của dữ liệu và lịch sử các biến đổi dữ liệu từ nguồn đến Data Warehouse. Thông tin về dòng dữ liệu giúp đảm bảo tính nhất quán và tin cậy của dữ liệu trong hệ thống.

Xác định quyền truy cập (Access Control): Metadata cũng được sử dụng để quản lý quyền truy cập đối với các phần dữ liệu khác nhau trong Data Warehouse. Điều này đảm bảo rằng chỉ những người có quyền được truy cập có thể truy xuất và sử dụng dữ liệu.

Quản lý chuẩn mô tả (Metadata Standards): Bước này liên quan đến việc xác định các chuẩn mô tả cụ thể cho việc ghi chép và quản lý metadata. Điều này giúp duy trì tính nhất quán và dễ dàng quản lý metadata trong toàn hệ thống.

Quản lý thay đổi (Change Management): Metadata cũng được sử dụng để theo dõi và quản lý các thay đổi về cấu trúc và nội dung của dữ liệu trong Data Warehouse. Điều này giúp đảm bảo rằng các thay đổi được thực hiện một cách kiểm soát và có ảnh hưởng tối thiểu đến tính nhất quán của hệ thống.

BƯỚC 7: XÁC ĐỊNH BẢO MẬT VÀ QUYỀN TRUY CẬP

Không có quy trình thiết kế nào là hoàn chỉnh mà thiếu sự kiểm soát về an ninh và truy cập. Việc xác định sự kiểm soát này là rất quan trọng để duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu, đảm bảo Data Warehouse an toàn.

Doanh nghiệp có thể đảm bảo an ninh và kiểm soát truy cập trong Data Warehouse doanh nghiệp bằng cách sau:

• Xác thực người dùng bằng tên đăng nhập và mật khẩu để truy cập vào Data Warehouse.
• Kiểm soát truy cập dựa bằng việc gán người dùng vào các vai trò khác nhau với mức truy cập dữ liệu khác nhau

BƯỚC 8: KIỂM THỬ VÀ XÁC THỰC 

Bước này đảm bảo rằng Data Warehouse hoạt động như mong đợi. Nó cũng giúp xác định và giải quyết bất kỳ vấn đề nào trước khi Data Warehouse được triển khai, giảm thiểu nguy cơ không chính xác và lỗi dữ liệu.

Kiểm thử đơn vị, Kiểm thử tích hợp, Kiểm thử hiệu suất và Xác minh dữ liệu là một số kiểm thử thường ứng dụng khi thiết kế Data Warehouse.

Kiểm thử đơn vị liên quan đến việc kiểm thử các thành phần riêng lẻ trong Data Warehouse, trong khi Kiểm thử tích hợp liên quan đến việc kiểm thử cách các thành phần này hoạt động cùng nhau. Kiểm thử hiệu suất kiểm tra tốc độ và hiệu quả của Data Warehouse, trong khi Xác minh dữ liệu kiểm thử tính chính xác và độ hoàn thiện của dữ liệu.

BƯỚC 9: TRIỂN KHAI VÀ BẢO TRÌ

Việc triển khai bao gồm việc thực hiện Data Warehouse trong môi trường sản xuất từ khu vực lưu trữ tạm thời, trong khi việc bảo trì liên quan đến việc quản lý dữ liệu liên tục và tối ưu hóa Data Warehouse.

Doanh nghiệp cũng nên tham gia thiết lập quy trình, thủ tục triển khai Data Warehouse. Điều này đảm bảo doanh nghiệp sẽ xác định rõ vai trò, trách nhiệm của Đội kỹ thuật IT, và nắm được quy trình giám sát - báo cáo sao cho phù hợp với tiến độ.

Khi Data Warehouse đã được triển khai, việc thiết lập một kế hoạch bảo trì là điều cần thiết để đảm bảo rằng nó tiếp tục hoạt động trơn tru và mang lại giá trị cho doanh nghiệp. Các nhiệm vụ bảo trì có thể bao gồm giám sát hiệu suất, cập nhật phần mềm và phần cứng, tối ưu hóa truy vấn và đảm bảo chất lượng dữ liệu. Quan trọng là thường xuyên kiểm tra và điều chỉnh thiết kế Data Warehouse để đảm bảo rằng nó đáp ứng những thay đổi trong nhu cầu của doanh nghiệp.