Data Warehouse là gì?
Data Warehouse (Kho dữ liệu) là một hệ thống quản lý dữ liệu được thiết kế để hỗ trợ các hoạt động Business Intelligence (BI), đặc biệt là phân tích dữ liệu. Kho dữ liệu không phải được sử dụng để xử lý giao dịch hàng ngày mà nhằm mục đích thực hiện các truy vấn và phân tích dữ liệu, thường chứa một lượng lớn dữ liệu lịch sử. Dữ liệu trong kho thường được lấy từ nhiều nguồn khác nhau như các file log ứng dụng và các hệ thống giao dịch.
Kho dữ liệu đóng vai trò tập trung và hợp nhất lượng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn. Khả năng phân tích của nó cho phép doanh nghiệp khai thác những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu, giúp cải thiện quá trình ra quyết định.
Theo thời gian, nó xây dựng được một bản ghi lịch sử quý giá cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh. Nhờ vào những tính năng này, kho dữ liệu thường được coi là “nguồn thông tin chính thống” của doanh nghiệp.
Một kho dữ liệu điển hình thường bao gồm các thành phần sau:
- Cơ sở dữ liệu quan hệ để lưu trữ và quản lý dữ liệu.
- Giải pháp trích xuất, tải và chuyển đổi dữ liệu (ELT) để chuẩn bị dữ liệu cho việc phân tích.
- Khả năng phân tích thống kê, báo cáo và khai phá dữ liệu.
- Công cụ phân tích cho người dùng cuối, giúp trực quan hóa và trình bày dữ liệu cho các người dùng kinh doanh.
- Ứng dụng phân tích nâng cao, sử dụng khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI), hoặc các tính năng phân tích không gian và đồ thị để thực hiện phân tích quy mô lớn.
Các tổ chức cũng có thể chọn giải pháp kết hợp xử lý giao dịch, phân tích thời gian thực trên Data Warehouse và Data Lake, cùng với Machine Learning trong một dịch vụ cơ sở dữ liệu MySQL duy nhất – loại bỏ sự phức tạp, độ trễ, chi phí và rủi ro của việc trùng lặp quá trình ETL.
Lợi Ích của Data Warehouse
Data warehouse mang lại lợi ích vượt trội, cho phép các tổ chức phân tích lượng dữ liệu lớn và đa dạng, từ đó trích xuất giá trị đáng kể và duy trì hồ sơ lịch sử.
Bốn đặc điểm độc đáo (được mô tả bởi nhà khoa học máy tính William Inmon, cha đẻ của kho dữ liệu) giúp data warehouse cung cấp lợi ích vượt trội này. Theo định nghĩa này, data warehouse có các đặc điểm:
– Hướng đối tượng (Subject-oriented): Data warehouse có thể phân tích dữ liệu về một chủ đề hoặc khu vực chức năng cụ thể (ví dụ như doanh số bán hàng).
– Tích hợp (Integrated): Data warehouse tạo sự đồng nhất giữa các loại dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
– Ổn định (Nonvolatile): Dữ liệu sau khi được lưu trữ trong kho dữ liệu sẽ ổn định và không thay đổi.
– Thay đổi theo thời gian (Time-variant): Phân tích trong kho dữ liệu xem xét sự thay đổi theo thời gian.
Một kho dữ liệu được thiết kế tốt sẽ thực hiện các truy vấn rất nhanh, cung cấp băng thông dữ liệu cao và đủ linh hoạt để người dùng cuối có thể phân tích hoặc giảm khối lượng dữ liệu để kiểm tra chi tiết theo nhu cầu cụ thể, dù ở mức cao hay chi tiết.
Kho dữ liệu đóng vai trò nền tảng chức năng cho các môi trường BI, cung cấp báo cáo, bảng điều khiển và các giao diện khác cho người dùng cuối.
Data warehouse mang lại lợi ích vượt trội, cho phép các tổ chức phân tích lượng dữ liệu lớn và đa dạng, từ đó trích xuất giá trị đáng kể và duy trì hồ sơ lịch sử.
🔗 Tìm hiểu thêm: 6 lợi ích của Data Warehouse (Kho Dữ Liệu)
Kiến Trúc của Data Warehouse
Kiến trúc của kho dữ liệu được xác định theo nhu cầu cụ thể của tổ chức. Các kiến trúc phổ biến bao gồm:
– Đơn giản (Simple): Tất cả kho dữ liệu đều có thiết kế cơ bản, trong đó siêu dữ liệu, dữ liệu tóm tắt và dữ liệu thô được lưu trữ trong kho trung tâm. Kho dữ liệu nhận dữ liệu từ các nguồn và cung cấp cho người dùng cuối để phân tích, báo cáo và khai thác.
– Đơn giản với khu vực chuẩn bị (Simple with a staging area): Dữ liệu vận hành cần được làm sạch và xử lý trước khi đưa vào kho. Nhiều kho dữ liệu bổ sung khu vực chuẩn bị dữ liệu để đơn giản hóa quy trình.
– Hub and Spoke: Thêm các data mart giữa kho trung tâm và người dùng cuối giúp tổ chức tùy chỉnh kho dữ liệu để phục vụ các dòng kinh doanh khác nhau. Khi dữ liệu sẵn sàng, nó sẽ được di chuyển đến các data mart tương ứng.
– Sandbox: Sandbox là các khu vực an toàn cho phép tổ chức khám phá nhanh các bộ dữ liệu mới hoặc phương pháp phân tích mà không phải tuân thủ các quy tắc chính thức của kho dữ liệu.
Sự Phát Triển của Data Warehouse
Khi kho dữ liệu lần đầu xuất hiện vào cuối thập niên 1980, mục tiêu chính là hỗ trợ dòng chảy dữ liệu từ các hệ thống vận hành sang các hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS). Những kho dữ liệu đầu tiên này đòi hỏi rất nhiều sự trùng lặp.
Hầu hết các tổ chức đều có nhiều môi trường DSS phục vụ nhiều nhóm người dùng khác nhau, và mặc dù các môi trường DSS này sử dụng nhiều dữ liệu giống nhau, quá trình thu thập, làm sạch và tích hợp dữ liệu thường bị lặp lại ở mỗi môi trường.
Khi các kho dữ liệu trở nên hiệu quả hơn, chúng đã phát triển từ những kho thông tin hỗ trợ các nền tảng BI truyền thống thành các cơ sở hạ tầng phân tích rộng lớn, hỗ trợ nhiều ứng dụng khác nhau, như phân tích vận hành và quản lý hiệu suất.
Các phiên bản kho dữ liệu đã tiến hóa qua thời gian để mang lại giá trị gia tăng cho doanh nghiệp với khái niệm Enterprise Data Warehouse (EDW).
| Bước | Khả Năng | Giá Trị Kinh Doanh |
|---|---|---|
| 1 | Báo cáo giao dịch | Cung cấp thông tin quan hệ để tạo ảnh chụp nhanh về hiệu suất kinh doanh |
| 2 | Phân tích slice-and-dice, truy vấn ngẫu nhiên, công cụ BI | Mở rộng khả năng để có cái nhìn sâu sắc hơn và phân tích mạnh mẽ hơn |
| 3 | Dự đoán hiệu suất tương lai (khai thác dữ liệu) | Phát triển hình ảnh hóa và dự đoán thông tin kinh doanh |
| 4 | Phân tích chiến thuật (không gian, thống kê) | Cung cấp các kịch bản “what-if” để hỗ trợ quyết định dựa trên phân tích toàn diện |
| 5 | Lưu trữ dữ liệu nhiều tháng hoặc năm | Trước đây chỉ lưu trữ dữ liệu vài tuần hoặc tháng |
Việc hỗ trợ các bước này đòi hỏi ngày càng nhiều loại dữ liệu khác nhau. Đặc biệt, ba bước cuối cùng yêu cầu một dải rộng hơn về dữ liệu và khả năng phân tích.
Ngày nay, AI và Machine Learning đang biến đổi hầu hết mọi ngành công nghiệp và tài sản của doanh nghiệp, và kho dữ liệu cũng không phải là ngoại lệ. Sự mở rộng của big data và việc ứng dụng các công nghệ số mới đang thúc đẩy thay đổi trong yêu cầu và khả năng của kho dữ liệu.
Kho dữ liệu tự động là bước tiến mới nhất trong quá trình phát triển này, mang lại cho các doanh nghiệp khả năng khai thác giá trị lớn hơn từ dữ liệu trong khi giảm chi phí và nâng cao độ tin cậy cũng như hiệu suất của kho dữ liệu.
Data Warehouses, Data Marts, và Operation Data Stores (ODS)
Mặc dù có vai trò tương tự, nhưng data warehouses khác biệt so với data marts và operation data stores (ODSs).
– Data Mart thực hiện các chức năng giống như data warehouse nhưng với phạm vi hẹp hơn, thường chỉ giới hạn trong một phòng ban hoặc một bộ phận kinh doanh. Điều này làm cho data marts dễ thiết lập hơn so với data warehouses. Tuy nhiên, chúng dễ gây ra sự không nhất quán do khó quản lý và kiểm soát dữ liệu đồng nhất qua nhiều data mart khác nhau.
– Operation Data Stores (ODSs) chỉ hỗ trợ các hoạt động hàng ngày, vì vậy khả năng xem dữ liệu lịch sử của chúng rất hạn chế. Mặc dù ODS hoạt động tốt như các nguồn dữ liệu hiện tại và thường được data warehouses sử dụng cho mục đích này, chúng không hỗ trợ các truy vấn liên quan đến dữ liệu lịch sử sâu rộng.
Kho Dữ Liệu Hiện Đại là gì?
Dù là thành viên của các nhóm IT, kỹ thuật dữ liệu, phân tích kinh doanh, hay khoa học dữ liệu, các người dùng khác nhau trong tổ chức đều có nhu cầu khác nhau đối với kho dữ liệu.
Kiến trúc dữ liệu hiện đại giải quyết những nhu cầu khác nhau đó bằng cách cung cấp cách quản lý tất cả các loại dữ liệu, khối lượng công việc và phân tích. Nó bao gồm các mẫu kiến trúc với các thành phần cần thiết được tích hợp để hoạt động cùng nhau theo các phương pháp tốt nhất trong ngành. Kho dữ liệu hiện đại bao gồm:
– Cơ sở dữ liệu tích hợp: Đơn giản hóa việc quản lý tất cả các loại dữ liệu và cung cấp các cách sử dụng dữ liệu khác nhau.
– Dịch vụ tiếp nhận và chuyển đổi dữ liệu tự phục vụ: Cung cấp khả năng tự động hóa trong việc nạp và chuyển đổi dữ liệu.
– Hỗ trợ SQL, học máy, đồ thị và xử lý không gian: Cho phép xử lý và phân tích dữ liệu bằng nhiều công nghệ khác nhau.
– Nhiều tùy chọn phân tích: Giúp sử dụng dữ liệu dễ dàng mà không cần di chuyển nó.
– Quản lý tự động: Đơn giản hóa việc cung cấp, mở rộng và quản trị.
Kho dữ liệu hiện đại có thể tinh gọn quy trình làm việc với dữ liệu một cách hiệu quả hơn những kho dữ liệu khác.
Điều này có nghĩa là mọi người, từ các nhà phân tích và kỹ sư dữ liệu đến các nhà khoa học dữ liệu và các nhóm IT, có thể thực hiện công việc của họ hiệu quả hơn và theo đuổi những công việc đổi mới giúp tổ chức tiến lên, mà không gặp phải sự chậm trễ và phức tạp không cần thiết.
Kiến trúc dữ liệu hiện đại giải quyết những nhu cầu khác nhau đó bằng cách cung cấp cách quản lý tất cả các loại dữ liệu, khối lượng công việc và phân tích
Thiết Kế Kho Dữ Liệu
Khi một tổ chức bắt đầu thiết kế kho dữ liệu, trước tiên cần xác định các yêu cầu kinh doanh cụ thể, thống nhất phạm vi, và soạn thảo thiết kế khái niệm. Tổ chức có thể sau đó tạo ra cả thiết kế logic và thiết kế vật lý cho kho dữ liệu. Thiết kế logic liên quan đến các mối quan hệ giữa các đối tượng, trong khi thiết kế vật lý liên quan đến cách lưu trữ và truy xuất các đối tượng. Thiết kế vật lý cũng bao gồm các quy trình vận chuyển, sao lưu, và phục hồi.
Bất kỳ thiết kế kho dữ liệu nào cũng phải giải quyết các vấn đề sau:
- Nội dung dữ liệu cụ thể: Xác định loại dữ liệu và thông tin cần lưu trữ.
- Mối quan hệ trong và giữa các nhóm dữ liệu: Xác định cách dữ liệu liên kết và tương tác với nhau.
- Môi trường hệ thống hỗ trợ kho dữ liệu: Xem xét hệ thống phần cứng và phần mềm cần thiết.
- Các loại chuyển đổi dữ liệu yêu cầu: Xác định các quy trình chuyển đổi dữ liệu cần thiết.
- Tần suất làm mới dữ liệu: Quy định thời gian cập nhật dữ liệu.
Yếu tố chính trong thiết kế là nhu cầu của người dùng cuối. Hầu hết người dùng cuối quan tâm đến việc thực hiện phân tích và xem xét dữ liệu theo tổng hợp, thay vì các giao dịch riêng lẻ. Tuy nhiên, thường thì người dùng cuối không biết chính xác những gì họ muốn cho đến khi nhu cầu cụ thể phát sinh. Do đó, quá trình lập kế hoạch nên bao gồm đủ khám phá để dự đoán nhu cầu.
Cuối cùng, thiết kế kho dữ liệu nên để lại không gian cho sự mở rộng và phát triển để theo kịp nhu cầu ngày càng thay đổi của người dùng cuối.
Bạn Có Cần Data Lake Không?
Các tổ chức thường sử dụng cả data lakes và data warehouses để quản lý khối lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Quyết định sử dụng cái nào phụ thuộc vào mục đích của việc sử dụng dữ liệu:
Data Lakes
Data lakes lưu trữ một lượng lớn dữ liệu không được lọc và khác biệt để sử dụng cho các mục đích cụ thể sau này. Dữ liệu từ các ứng dụng kinh doanh, ứng dụng di động, mạng xã hội, thiết bị IoT, và nhiều nguồn khác được lưu trữ dưới dạng dữ liệu thô trong data lake.
Cấu trúc, tính toàn vẹn, lựa chọn và định dạng của các tập dữ liệu sẽ được xác định khi phân tích. Khi các tổ chức cần lưu trữ dữ liệu không được định dạng và không có cấu trúc từ nhiều nguồn với chi phí thấp, mà dự định sử dụng cho các mục đích trong tương lai, một data lake có thể là lựa chọn phù hợp.
Data Warehouses
Data warehouses được thiết kế đặc biệt để phân tích dữ liệu. Quá trình phân tích trong data warehouse được thực hiện trên dữ liệu đã được chuẩn bị cho phân tích – được thu thập, bối cảnh hóa và chuyển đổi – với mục đích tạo ra những thông tin dựa trên phân tích. Data warehouses cũng rất giỏi trong việc xử lý lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn.
Khi các tổ chức cần phân tích dữ liệu nâng cao hoặc phân tích dựa trên dữ liệu lịch sử từ nhiều nguồn trong toàn bộ doanh nghiệp, một data warehouse thường là lựa chọn tốt hơn.
