Trong thời đại công nghệ ngày nay, dữ liệu không chỉ đơn thuần là số liệu mà còn là “vàng” giúp doanh nghiệp vận hành một cách thông minh và hiệu quả. Dù là doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs), việc thu thập, tổ chức và tận dụng dữ liệu có thể mang lại lợi ích lớn cho sự phát triển và cạnh tranh.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá sâu hơn về khái niệm “Data Warehouse” và tại sao nó là một công cụ mạnh mẽ mà các SMEs nên cân nhắc đầu tư.
Khái niệm và đặc điểm của Data Warehouse.
Data Warehouse là gì?
Data Warehouse (DWH), hay còn gọi là kho dữ liệu, là một cơ sở dữ liệu được thiết kế đặc biệt để hỗ trợ truy vấn và phân tích dữ liệu – dưới góc độ thống kê và phân tích kinh doanh. Nó thường được dùng để lưu trữ cả dữ liệu lịch sử và dữ liệu hiện tại của doanh nghiệp, mang lại khả năng truy vấn và thống kê dữ liệu theo nhiều cách khác nhau.
Kho dữ liệu cung cấp khả năng phân tích doanh số, tối ưu hóa quy trình và chiến lược kinh doanh, đồng thời giúp đưa ra các quyết định có căn cứ và tạo ra cơ hội tăng trưởng mới.
Dữ liệu trong kho dữ liệu được tổ chức và sắp xếp một cách rõ ràng, tạo điều kiện thuận lợi cho việc truy vấn và phân tích. Nó có thể tích hợp với các hệ thống khác trong doanh nghiệp để cập nhật dữ liệu và có thể sử dụng đồng thời bởi nhiều người. Tóm lại, đó là một công cụ hỗ trợ quan trọng trong quá trình ra quyết định kinh doanh.
Tìm hiểu thêm: Data Driven là gì? 8 bước triển khai dữ liệu cho doanh nghiệp
Đặc điểm chính của Data warehouse
Định hướng chủ đề (Subject-Oriented)
Data Warehouse cung cấp thông tin phục vụ cho một lĩnh vực cụ thể thay vì toàn bộ hoạt động của tổ chức. Điều này có thể liên quan đến các chủ đề như bán hàng, khuyến mãi, hoặc tồn kho.
Ví dụ, Giả sử một công ty bán lẻ muốn xây dựng một Data Warehouse để tối ưu hóa hoạt động bán hàng của mình. Họ sẽ tập trung vào chủ đề “Bán hàng” trong Data Warehouse của mình. Cơ sở dữ liệu này sẽ tập trung vào việc thu thập và tổ chức thông tin về các giao dịch bán hàng, thông tin khách hàng, sản phẩm, doanh số bán hàng, và các chỉ số liên quan khác.
Được tích hợp (Integrated)
Data warehouse được phát triển bằng cách tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thành một định dạng nhất quán. Dữ liệu phải được lưu trữ trong kho một cách nhất quán và được mọi người thống nhất về cách đặt tên, định dạng và mã hóa. Điều này tạo điều kiện cho việc phân tích dữ liệu hiệu quả.
Bất biến (Non-volatile)
Dữ liệu một khi được nhập vào kho dữ liệu phải không thay đổi. Tất cả dữ liệu ở chế độ chỉ đọc (read-only). Dữ liệu trước đó không bị xóa khi nhập dữ liệu hiện tại. Điều này giúp bạn phân tích những gì đã xảy ra và khi nào. Data warehouse tách biệt với cơ sở dữ liệu hoạt động, có nghĩa là bất kỳ thay đổi thường xuyên nào trong cơ sở dữ liệu hoạt động sẽ không được nhìn thấy trong kho dữ liệu.
Có gán nhãn thời gian (Time-Variant)
Dữ liệu được lưu trữ trong Data warehouse cung cấp thông tin từ một thời điểm lịch sử cụ thể; do đó, dữ liệu được phân loại với một khung thời gian cụ thể. Ví dụ về Time-Variant trong Data warehouse được hiển thị trong Primary Key có yếu tố thời gian như ngày, tuần hoặc tháng.
Các loại Datawarehouse
Kho dữ liệu doanh nghiệp (Enterprise Data Warehouse – EDW)
Kho dữ liệu doanh nghiệp là một kho tập trung cung cấp dịch vụ hỗ trợ quyết định trên toàn doanh nghiệp. Nó mang lại cách tiếp cận thống nhất cho tổ chức, phân loại dữ liệu theo chủ đề và cấp quyền truy cập theo từng vị trí, vai trò hoặc bộ phận, phòng ban.
Kho dữ liệu hoạt động (Operational Data Store – ODS)
Kho dữ liệu hoạt động là nguồn dữ liệu bổ sung cho kho dữ liệu doanh nghiệp. Nó được sử dụng để báo cáo, kiểm soát và hỗ trợ quyết định hoạt động.
Data Mart
Data mart là một tập hợp con của Data warehouse được xây dựng để duy trì một bộ phận, khu vực hoặc đơn vị kinh doanh cụ thể. Mỗi bộ phận của doanh nghiệp đều có một kho lưu trữ trung tâm hoặc trung tâm dữ liệu để lưu trữ dữ liệu. Dữ liệu từ data mart được lưu trữ định kỳ trong ODS. Sau đó, ODS sẽ gửi dữ liệu đến EDW, nơi nó được lưu trữ và sử dụng.
Tại sao doanh nghiệp cần Data Warehouse?
Data Warehouse có nhiều lợi ích đối với doanh nghiệp, bao gồm:
– Truy vấn và phân tích dữ liệu hiệu quả hơn: Kho dữ liệu có cấu trúc được sắp xếp và tổ chức rõ ràng, giúp cho việc truy vấn và phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng hơn.
– Cung cấp thông tin chính xác và đầy đủ: Kho dữ liệu lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và được cập nhật liên tục, giúp cung cấp thông tin chính xác và đầy đủ cho người dùng.
– Tiết kiệm thời gian và nguồn lực: Việc sử dụng kho dữ liệu giúp giảm thiểu việc tìm kiếm và truy vấn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực.
– Đưa ra quyết định điều hành hiệu quả hơn: Việc phân tích dữ liệu từ kho dữ liệu giúp doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định điều hành hiệu quả hơn dựa trên thông tin chính xác và đầy đủ.
– Hỗ trợ việc theo dõi và đánh giá hiệu quả kinh doanh: Kho dữ liệu cung cấp thông tin lịch sử và hiện tại về doanh số, hiệu quả kinh doanh và nhiều yếu tố khác, giúp doanh nghiệp có thể theo dõi và đánh giá hiệu quả kinh doanh một cách hiệu quả hơn.
– Tăng năng suất và hiệu quả công việc: Việc sử dụng kho dữ liệu giúp gia tăng năng suất và hiệu quả công việc bởi việc truy vấn và phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng hơn, giúp doanh nghiệp tận dụng thời gian và nguồn lực của mình tốt hơn.
Tìm hiểu thêm: Tầm quan trọng của Dữ liệu đối với Doanh nghiệp
7 bước triển khai Data Warehouse cho Doanh nghiệp
B1: Xác định cụ thể nhu cầu của doanh nghiệp (Mục tiêu, quy mô, yêu cầu)
– Xác định các mục tiêu kinh doanh cần đạt được thông qua dự án phát triển Data Warehouse. Nhận diện và ưu tiên hóa các mong đợi và nhu cầu của công ty, các phòng ban và đội ngũ kinh doanh.
– Quy mô dự án phụ thuộc vào nhu cầu doanh nghiệp cũng như mục tiêu dài hạn của doanh nghiệp.
– Bất kỳ dự án nào hiện nay cũng cần chuyên viên phân tích nghiệp vụ (BA) khơi gợi yêu cầu cụ thể về dự án, từ những vấn đề liên quan đến nghiệp vụ kinh doanh để đưa ra giải pháp công nghệ phù hợp, việc này cũng tương tự với giải pháp về data warehouse.
Ví dụ: Một doanh nghiệp kinh doanh thương mại và dịch vụ đang gặp vấn đề với hệ thống dữ liệu, doanh nghiệp đã đầu tư vào các hệ thống CNTT CRM, phần mềm kế toán,… nhưng dữ liệu về khách hàng, đơn hàng, mã đơn hàng, giá trị trung bình đơn hàng, doanh thu theo ngày, tháng, quý khi làm báo cáo chung còn ở nhiều file, tốn thời gian để tổng hợp. Doanh nghiệp muốn kết nối dữ liệu để tiến trình báo cáo nhanh chóng hơn.
B2: Phát triển và chọn lựa phương án xây dựng hệ thống
Có 2 phương án chính để triển khai Data Warehouse:
– On premise (giải pháp công nghệ hỗ trợ doanh nghiệp lưu trữ dữ liệu tại chỗ, được thiết lập dựa trên hệ thống máy chủ và hệ điều hành của doanh nghiệp)
– Cloud là mua dịch vụ của một bên thứ ba cung cấp lưu trữ dữ liệu trên đám mây.
Tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp, quy mô dự án, tính bảo mật,… nhà quản trị sẽ đưa ra quyết định phương án triển khai thích hợp nhất.
B3: Xác định các yêu cầu dữ liệu DWH và lộ trình dự án
Các hoạt động chính bao gồm:
– Xác định phạm vi dự án phát triển Data Warehouse, kế hoạch ngân sách, thời gian, v.v.
– Lập lịch hoạt động thiết kế, phát triển và kiểm thử Data Warehouse.
– Lập hồ sơ phạm vi dự án Data Warehouse, hồ sơ tầm nhìn kiến trúc giải pháp Data Warehouse, chiến lược triển khai Data Warehouse, chiến lược kiểm thử, lộ trình triển khai dự án.
– Phát triển kế hoạch quản lý rủi ro.
– Ước lượng nỗ lực cho dự án phát triển Data Warehouse, TCO (Tổng Chi phí Sở hữu) và ROI (Tỷ suất đầu tư).
B4: Phân tích hệ thống và thiết kế kiến trúc
– Trước khi triển khai Data Warehouse, cần tiến hành phân tích kỹ lưỡng từng nguồn dữ liệu. Điều này bao gồm xác định loại và cấu trúc dữ liệu, đo lường khối lượng dữ liệu hàng ngày, đánh giá mức độ ảnh hưởng của dữ liệu và áp dụng phương pháp truy cập, kiểm tra chất lượng dữ liệu và xác định khả năng làm sạch dữ liệu tại nguồn gốc.
– Ngoài ra, cần xác định tần suất cập nhật dữ liệu và mối quan hệ với các nguồn dữ liệu khác, từ đó thiết kế làm sạch dữ liệu và xây dựng các chính sách bảo mật dữ liệu, bao gồm các quy tắc truy cập, mã hóa, giám sát truy cập và tuân thủ dữ liệu.
– Xác định các đối tượng dữ liệu dưới dạng thực thể hoặc thuộc tính và các mối quan hệ giữa các thực thể.
B5: Phát triển và ổn định giải pháp
– Tùy chỉnh nền tảng Data Warehouse: Điều này đảm bảo rằng nền tảng được cấu hình đúng cách và phù hợp với nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp.
– Cấu hình phần mềm bảo mật dữ liệu: Đảm bảo rằng các chính sách bảo mật dữ liệu được triển khai đúng cách, bao gồm cách áp dụng chính sách bảo mật ở mức dòng, cột, v.v.
– Phát triển ETL/ELT (Extract – Trích xuất, Load – Tải lên và Transform – Chuyển đổi): Xây dựng các quy trình để trích xuất, biến đổi và tải dữ liệu. Sau đó, tiến hành kiểm thử để đảm bảo tính chính xác và hiệu suất.
Extract (Trích xuất): Việc trích xuất các dữ liệu là quá trình xác định và trích xuất các dữ liệu cần thiết, từ một hoặc nhiều nguồn khác nhau, như database, file, archives, ERP, CRM, v.v.
Load (Tải lên): Quy trình này sẽ bao gồm việc tải các dữ liệu được trích xuất sẽ được lên các database xác định.
Transform (Chuyển đổi): Chuyển đổi dữ liệu chính là quy trình chuyển đổi các dữ liệu từ hình thức cũ trên hệ thống nguồn sang hình thức mới, để phù hợp cho việc phân tích dữ liệu.
– Kiểm thử hiệu suất Data Warehouse: Đảm bảo rằng Data Warehouse hoạt động ổn định và có hiệu suất tốt trước khi triển khai.
Điều quan trọng là áp dụng phương pháp phát triển lặp đi lặp lại dựa trên DevOps để đảm bảo tốc độ và tần suất triển khai mà không ảnh hưởng đến chất lượng của giải pháp.
B6: Triển khai giải pháp
Triển khai giải pháp là quá trình thực hiện và triển khai một hệ thống hoặc công nghệ cụ thể vào môi trường sử dụng hoặc sản xuất. Quá trình này bao gồm các công việc như cài đặt, di dời dữ liệu, đánh giá chất lượng dữ liệu, tiến hành các bài kiểm tra chấp nhận của người dùng, tổ chức các phiên tập huấn luyện và hội thảo cho người dùng.
B7: Bảo trì kho dữ liệu
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.
