Với CEO/Ban lãnh đạo. - Hệ thống Dashboard : Theo dõi tình hình sức khỏe chung của toàn doanh nghiệp (Nhân sự, Tài chính, Kế toán,…) - Hệ thống Báo cáo - Chuẩn hóa toàn bộ hệ thống vận hành doanh nghiệp (Quy trình, Sơ đồ tổ chức, Hệ thống) - Nắm bắt được dữ liệu bất Hoặc dùng để vượt qua tường lửa của các tổ chức hoặc quốc trong mô hình master/slave, dữ liệu giữa master-slave luôn luôn được đồng bộ, trong trường hợp master down thì slave sẽ lên thay master sau khi master vừa down sống dậy nó sẽ trở thành slave mà sẽ thực hiện Để mô hình hóa quy trình "5-WHY?" người ta áp dụng mô hình xương cá (Fishbone Diagram hay Ishikawa diagram ). Lịch sử - Biểu đồ xương cá ( fishbone diagram ) hay biểu đồ nguyên nhân - kết quả có tên gốc là phương pháp Ishikawa là 1 phương pháp nhằm nhận diện vấn đề và Mô hình hóa cấu trúc tổ chức theo nhóm và phòng ban. Phân tích khối lượng công việc, hỗ trợ quyết định điều phối, tuyển dụng nhân sự Lưu trữ tập trung toàn bộ dữ liệu nhân sự. Tích hợp dữ liệu của các sensor được gắn trên các thiết bị. Dữ liệu từ các sensor được gắn trên mỗi thiết bị dùng để kết nối các thiết bị với nhau và kết nối với hệ thống điều khiển có thể được tích hợp vào phần mềm và được theo dõi real-time trên hình ảnh 360 Trong phần tiếp theo chúng ta sẽ chỉnh sửa dữ liệu này để biến nó thành một dữ liệu cùa mình, hành động này được gọi là định hình dữ liệu (Shape data). 2. Định hình hay xử lý dữ liệu trên Power BI Desktop. Định hình dữ liệu hay nói một cách khác là thay đổi, chỉnh EUbCJI4. Là một bộ phận cốt lõi trong hệ thống kinh doanh thông minh BI-Business Intelligence, Data Warehouse được sử dụng để phân tích và hỗ trợ việc ra quyết định. Vậy một kho dữ liệu có đặc điểm, lợi ích gì? Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu về kho dữ liệu qua bài viết sau Warehouse hay kho dữ liệu là một cơ sở dữ liệu được thiết kế để hỗ trợ việc truy vấn và phân tích dữ liệu cho mục đích thống kê và phân tích kinh doanh. Kho dữ liệu thường được sử dụng để lưu trữ dữ liệu lịch sử và dữ liệu hiện tại của công ty, và cho phép người dùng truy vấn và thống kê dữ liệu theo nhiều cách khác nhau. Kho dữ liệu có thể được sử dụng để phân tích doanh số, hiệu quả kinh doanh, và nhiều yếu tố khác để giúp doanh nghiệp có quyết định điều hành tốt kho dữ liệu, dữ liệu được lưu trữ trong một cách được sắp xếp và tổ chức rõ ràng, giúp cho việc truy vấn và phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Nó cũng có thể được kết nối với các hệ thống khác trong doanh nghiệp để lấy dữ liệu vào kho dữ liệu, và có thể được sử dụng bởi nhiều người cùng trúc kho dữ liệuKiến trúc của một kho dữ liệu phụ thuộc vào nhu cầu của tổ chức xây dựng nên chúng. Nhìn chung, một kho dữ liệu sẽ có kiến trúc ba tầng. Cụ thểTầng dữ liệu đầu vào tầng dưới cùng bao gồm một máy chủ kho dữ liệu, thường là hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ, thu thập, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu thông qua một quy trình được gọi là “Trích xuất – Biến đổi -Tải”Extract-Transform-Load=ETL hoặc “Trích xuất – Tải – Biến đổi” Extract-Load-Transform = ELT.Tầng giữa bao gồm một máy chủ OLAP xử lý phân tích trực tuyến cho phép tốc độ truy vấn nhanh. Ba loại mô hình OLAP có thể được sử dụng trong tầng này, được gọi là ROLAP, MOLAP và phân tích dữ liệu Tầng trên cùng là giao diện dành cho người dùng cuối hoặc công cụ báo cáo, cho phép người dùng tiến hành phân tích dữ liệu đặc trúc phổ biến của kho dữ liệu gồm ba lược đồ trong Data WarehouseLược đồ Schema là những cách mà dữ liệu được tổ chức trong cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu. Có hai loại cấu trúc lược đồ chính, sẽ tác động đến việc thiết kế mô hình dữ liệuLược đồ sao bao gồm một bảng dữ kiện fact table có thể được nối với một số bảng thứ nguyên dimension table được chuẩn hóa. Khi được kết nối với nhau, bảng thứ nguyên sẽ giải thích cho bảng dữ kiện. Đây là loại lược đồ đơn giản nhất và phổ biến nhất, có tốc độ nhanh hơn trong khi truy ảnh mô tả lược đồ hình ngôi đồ bông tuyết tương đương với một lược đồ sao. Ở lược đồ này, bảng dữ kiện kết nối chuẩn hóa với các bảng thứ nguyên, đồng thời các bảng thứ nguyên đó lại có kết nối với các bảng con. Người dùng được hưởng lợi từ mức độ dư thừa dữ liệu thấp của nó, nhưng nó phải trả giá bằng hiệu suất truy ảnh mô tả lược đồ hình bông loại Data warehouseCloud data warehouseKho dữ liệu đám mây là một kho dữ liệu được xây dựng cụ thể để hoạt động lưu trữ điện toán đám mây và nó được cung cấp cho khách hàng như một dịch vụ được quản lý. Với kho dữ liệu đám mây, cơ sở hạ tầng kho dữ liệu vật lý được quản lý bởi công ty cung cấp dịch vụ lưu trữ đám warehouse softwareMột doanh nghiệp có thể mua giấy phép sử dụng kho dữ liệu và sau đó triển khai cơ sở hạ tầng tại trụ sở của họ. Đó là lựa chọn tốt hơn cho các tổ chức muốn kiểm soát dữ liệu hoặc cần tuân thủ các quy định bảo mật thông warehouse applianceMột thiết bị kho dữ liệu là một gói phần cứng và phần mềm tích hợp sẵn. Nó sử dụng hệ điều hành, phần mềm kho dữ liệu mà một doanh nghiệp có thể kết nối với mạng của nó và bắt đầu sử lợi ích của Data warehouseData Warehouse có nhiều lợi ích đối với doanh nghiệp, bao gồmTruy 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 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 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 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 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 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 người dùng tận dụng thời gian và nguồn lực của mình tốt khác biệt giữa Data warehouse và DatabaseData Warehouse là một cơ sở dữ liệu được thiết kế để hỗ trợ việc truy vấn và phân tích dữ liệu cho mục đích thống kê và phân tích kinh doanh. Trong kho dữ liệu, dữ liệu được lưu trữ trong một cách được sắp xếp và tổ chức rõ ràng, giúp cho việc truy vấn và phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng là một cơ sở dữ liệu được thiết kế để lưu trữ và quản lý dữ liệu cho mục đích sử dụng trong các ứng dụng công việc hoặc các hệ thống quản lý thông tin. Trong database, dữ liệu được lưu trữ trong bảng và các bảng có cấu trúc được sắp xếp và tổ chức rõ ràng, giúp cho việc truy vấn và quản lý dữ liệu trở nên dễ dàng sự khác biệt chính giữa data warehouse và database là mục đích sử dụng. Data warehouse được sử dụng để lưu trữ và phân tích dữ liệu cho mục đích thống kê và phân tích kinh doanh, trong khi database được sử dụng để lưu trữ và quản lý dữ liệu cho mục đích sử dụng trong các ứng dụng công việc hoặc hệ thống quản lý thông kết về Data warehouseData warehouse đang được sử dụng trong các ngành chăm sóc sức khỏe, bảo hiểm… cho phép người dùng truy cập dữ liệu phong phú hơn. Bài viết trên đây của chúng tôi phần nào đã giới thiệu cho các bạn sơ lược về kho dữ bạn có thắc mắc về Data warehouse, hãy để lại ở bên bình luận bên dưới, BKHOST sẽ trả lời bạn trong thời gian sớm trúc kho dữ liệudata warehouse là gìkho dữ liệu là gì 1. Data modeling là gì? Data model mô hình dữ liệu là sơ đồ về cách thức tổ chức, lưu trữ dữ liệu trong doanh nghiệp và các mối liên kết giữa các thông tin đó. Ví dụ mô hình dữ liệu của cửa hàng bán ô tô Ô tô Hãng, năm sản xuất, màu sắc và kích thước của chiếc ô tô Khách hàng họ tên, chứng minh thư, số điện thoại Mối quan hệ là Mua hàng ngày mua, số lượng, thành tiền… Data Modeling mô hình hóa dữ liệu là một quy trình phân tích các yêu cầu về lưu trữ dữ liệu và xác định các dữ liệu cần thiết trong quy trình kinh doanh, hoạt động của doanh nghiệp. Mục đích của data modeling là tạo ra phương pháp hiệu quả nhất để lưu trữ thông tin, đông thời vẫn vẫn cung cấp các quy trình truy cập và báo cáo hoàn chỉnh. Các data model mô hình dữ liệu thường mang tính kỹ thuật nhưng hầu hết cũng được thiết kế đơn giản và trực quan, giúp những người dùng am hiểu kỹ thuật và cả những người không am hiểu về kỹ thuật dễ dàng nắm bắt các thuật ngữ cơ bản nhất. Nhờ các data model, mọi người trong doanh nghiệp của bạn đều có thể hiểu và làm việc với dữ liệu của bạn một cách hiệu quả hơn. Các mô hình dữ liệu được xây dựng dựa trên nhu cầu của doanh nghiệp. Không có một mô hình dữ liệu cuối cùng, bởi chúng sẽ thay đổi tuỳ theo những biến động trong nhu cầu kinh doanh và quản lý vận hành. Các quy tắc và yêu cầu khi xây dựng mô hình sẽ được thống nhất thông qua phản hồi từ các bên liên quan, sau đó chuẩn hoá thành thước đo để thiết kế mô hình mới hoặc điều chỉnh mô hình sẵn có. >>> Đọc thêm KHÓA HỌC DATA WAREHOUSE TỔNG HỢP, CHUẨN HÓA VÀ XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU TRONG DOANH NGHIỆP KHÓA HỌC DATA MODEL – THIẾT KẾ MÔ HÌNH DỮ LIỆU TRONG DOANH NGHIỆP LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH DATA ENGINEER CHO NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU DATA ENGINEER LÀ GÌ? CÔNG VIỆC CHÍNH CỦA DE? CÁC KỸ NĂNG CẦN THIẾT 2. Data modelling bao gồm những gì? Các loại thực thể, thuộc tính Mối quan hệ Quy tắc toàn vẹn Định nghĩa của các đối tượng đó Sau đó, điều này được sử dụng làm điểm bắt đầu cho thiết kế giao diện database design hoặc cơ sở dữ liệu. 3. Các loại Data Modelling Chủ yếu có ba loại mô hình dữ liệu khác nhau 1. Mô hình dữ liệu khái niệm Conceptual data model Mô hình dữ liệu khái niệm hay trong tiếng Anh còn được gọi là Conceptual data models là mô hình xác định những gì hệ thống chứa. Đối tượng dự kiến ​​cho các mô hình dữ liệu khái niệm là phía kinh doanh của một tổ chức, doanh nghiệp. Mục đích của mô hình này là để tổ chức, phạm vi và xác định các khái niệm và quy tắc, quy trình kinh doanh. Khi mô hình dữ liệu khái niệm được tạo ra, nó có thể được điều chỉnh và chuyển thành mô hình dữ liệu logic. 2. Mô hình dữ liệu logic Logical data model Mô hình dữ liệu logic hay trong tiếng Anh còn được gọi là Logical data models. Mô hình này xác định cách hệ thống sẽ được triển khai bất kể hệ quản lý cơ sở dữ liệu. Mô hình dữ liệu logic thường được tạo bởi kiến trúc sư dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh. Mục đích chính của mô hình là phát triển bản đồ kỹ thuật của các quy tắc và cấu trúc dữ liệu. Mô hình dữ liệu logic sẽ làm cơ sở cho việc tạo ra một mô hình dữ liệu vật lý. 3. Mô hình dữ liệu vật lý Physical data model Mô hình dữ liệu vật lý hay trong tiếng Anh còn được gọi là Physical data models là mô hình dành riêng cho ứng dụng và cơ sở dữ liệu sẽ được triển khai. Mô hình này mô tả cách hệ thống sẽ được triển khai bằng cách sử dụng một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu cụ thể. Mô hình này thường được tạo ra bởi chuyên viên quản trị dữ liệu và các nhà phát triển với mục đích chính là triển khai thực tế cơ sở dữ liệu. 4. Các dạng mô hình hóa dữ liệu phổ biến Mô hình phân cấp – Hierarchical model Mô hình dữ liệu này sử dụng hệ thống phân cấp để cấu trúc dữ liệu theo định dạng giống như mô hình cây. Tuy nhiên, việc truy xuất và truy cập dữ liệu khá khó khăn trong cơ sở dữ liệu phân cấp. Đây là lý do tại sao nó hiếm khi được sử dụng ngày nay. Mô hình quan hệ – Relation model Được đề xuất như là một thay thế cho mô hình phân cấp bởi một nhà nghiên cứu của IBM. Ở đây dữ liệu được biểu diễn dưới dạng bảng. Nó làm giảm sự phức tạp và cung cấp một cái nhìn tổng quan rõ ràng về dữ liệu. Mô hình hướng đối tượng – Object-oriented model Data Modeliing này bao gồm một tập hợp các đối tượng, mỗi đối tượng có các tính năng và phương thức riêng. Kiểu mô hình cơ sở dữ liệu này còn được gọi là mô hình cơ sở dữ liệu hậu quan hệ. Mô hình mối quan hệ thực thể – Entity relationship model Mô hình mối quan hệ thực thể, còn được gọi là mô hình ER, đại diện cho các thực thể và các mối quan hệ của chúng ở định dạng đồ họa. Một thực thể có thể là bất cứ thứ gì – một khái niệm, một phần dữ liệu hoặc một đối tượng Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa – Semantic data model Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa SDM là mô tả cơ sở dữ liệu cấp cao dựa trên ngữ nghĩa và cấu trúc hình thức mô hình cơ sở dữ liệu cho cơ sở dữ liệu. Mô hình cơ sở dữ liệu này được thiết kế để nắm bắt nhiều ý nghĩa của môi trường ứng dụng hơn là khả năng có thể có với các mô hình cơ sở dữ liệu hiện đại. Dimensional data model Mô hình này được phát triển bởi Ralph Kimball và được thiết kế để tối ưu hóa tốc độ truy xuất dữ liệu cho các mục đích phân tích trong kho dữ liệu. Mô hình chiều dữ liệu Trong khi các mô hình quan hệ và ER nhấn mạnh đến khả năng lưu trữ hiệu quả, các mô hình chiều dữ liệu tăng khả năng dự phòng để giúp định vị thông tin nhằm mục đích báo cáo và truy xuất dễ dàng hơn. Mô hình này thường được sử dụng nhiều trên các hệ thống OLAP. 5. Lợi ích mà data modeling mang lại cho doanh nghiệp? 1. Cải thiện khả năng khám phá, tiêu chuẩn hóa và tài liệu hóa các nguồn dữ liệu. Đảm bảo các đối tượng dữ liệu dành cho các database được trình bày một cách chính xác. Việc bỏ sót các dữ liệu có thể dẫn đến sai lệch thông số trong các báo cáo vào tạo ra các kết quả sai lệch. 2. Giúp doanh nghiệp có thể thiết kế và áp dụng database một cách hiệu quả Khi doanh nghiệp có thể triển khai data modeling hiệu quả, thì các mô hình dữ liệu có thể giúp thiết kế các database chính xác hơn, hiệu quả hơn và logic hơn. Data modeling cung cấp cho doanh nghiệp một bức tranh tổng thể về nền tảng dữ liệu và là nguyên liệu để tạo ra các database. 3. Quản lý doanh nghiệp hiệu quả hơn Quản lý các nhóm mô hình dữ liệu, các quy trình, danh mục đầu tư và vòng đời của khách hàng, sản phẩm, hiệu quả Marketing giúp doanh nghiệp quản lý triệt để được các hoạt động trong công ty. **4. Hỗ trợ nâng cấp BI của doanh nghiệp ** Nâng cấp BI của doanh nghiệp và giúp doanh nghiệp xác định các cơ hội mới, bằng việc mở rộng khả năng xử lý và lưu trữ, khả năng nắm bắt và các trách nhiệm về các nguồn dữ liệu trong công ty. 5. Tăng khả năng tích hợp trong hệ thống doanh nghiệp Data modeling giúp hỗ trợ doanh nghiệp có thể tích hợp chặt chẽ hơn các hệ thống thông tin hiện có với các hệ thống mới được triển khai. Từ đó, giúp doanh nghiệp có được góc nhìn rộng hơn về trạng thái hiện tại của tổ chức. 6. Các quy tắc để ứng dụng data modeling hiệu quả 1. Hiểu đúng và rõ ràng mục tiêu cuối cùng Mục tiêu chính của mô hình hóa dữ liệu là trang bị và tạo lợi thế cạnh tranh, cũng như thúc đẩy KPI của doanh nghiệp. Để lập được mô hình dữ liệu hiệu quả, bạn cần phải biết chính xác nhu cầu của doanh nghiệp là gì. Bạn cũng cần hiểu về các nhu cầu của doanh nghiệp để biết nên ưu tiên những nhu cầu nào và những nhu cầu nào không cần thiết. Lời khuyên của INDA Hiểu rõ các yêu cầu của tổ chức và sắp xếp dữ liệu của bạn đúng cách. 2. Giữ cho các cấu trúc thật đơn giản và dễ hiểu khi doanh nghiệp phát triển Mọi thứ sẽ vô cùng dễ dàng lúc ban đầu ban đầu, nhưng khi doanh nghiệp bắt đầu phát triển thì các dữ liệu sẽ trở nên nhiều hơn và nhiều thuộc tính hơn. Đây là lý do tại sao bạn nên bắt đầu với các mô hình dữ liệu của bạn thật đơn giản và dễ hiểu. Khi bạn chắc chắn về các mô hình ban đầu của mình về độ chính xác, bạn có thể dần dần xây dựng và hệ thống nhiều bộ dữ liệu hơn. Lời khuyên của INDA Giữ mô hình dữ liệu của bạn đơn giản. Thực hành mô hình hóa dữ liệu tốt nhất ở đây là sử dụng một công cụ có thể bắt đầu nhỏ và có khả năng mở rộng quy mô khi cần thiết. 3. Sắp xếp dữ liệu của bạn dựa trên fact, dimensions, filters, and order Bạn có thể tìm thấy câu trả lời cho hầu hết các câu hỏi kinh doanh bằng cách sắp xếp dữ liệu của mình theo bốn yếu tố Fact Dimensions Filters Order. Ví dụ. Giả sử rằng bạn điều hành bốn cửa hàng thương mại điện tử ở bốn địa điểm khác nhau trên. Bây giờ là cuối năm, và bạn muốn phân tích cửa hàng thương mại điện tử nào có doanh số cao nhất. Trong trường hợp như vậy, bạn có thể tổ chức dữ liệu của mình trong năm qua. Fact sẽ cung cấp dữ liệu bán hàng tổng thể của 1 năm qua, dimensions sẽ là vị trí cửa hàng, filter sẽ kéo dài 12 tháng và đơn hàng sẽ là cửa hàng hàng đầu theo thứ tự giảm dần order. Bằng cách này, bạn có thể sắp xếp tất cả dữ liệu của mình đúng cách và định vị bản thân để trả lời một loạt các câu hỏi về chiến lược mà không phải đổ mồ hôi. Lời khuyên của INDA khuyến khích tổ chức dữ liệu của bạn đúng cách bằng cách sử dụng các bảng riêng lẻ cho các fact, dimensions để cho phép phân tích nhanh. 4. Giữ những thứ cần thiết Mặc dù bạn có thể muốn giữ tất cả dữ liệu mình thu thập được từ big data, nhưng đây là một việc không hề tốt! Mặc dù lưu trữ không phải là vấn đề trong thời đại kỹ thuật số, nhưng hiệu suất của việc lưu trữ khối lượng lớn như vậy sẽ khiến doanh nghiệp tốn thêm nhiều chi phí. Chỉ một phần nhỏ dữ liệu hữu ích là đủ để trả lời tất cả các câu hỏi liên quan đến kinh doanh. Lời khuyên của INDA Biết rõ khối lượng bộ dữ liệu bạn muốn giữ. Việc duy trì nhiều hơn những gì thực sự cần thiết làm lãng phí mô hình dữ liệu của bạn và dẫn đến các vấn đề về hiệu suất. 5. Luôn kiểm tra chéo các mô hình trước khi tiếp tục các bước tiếp theo Mô hình hóa dữ liệu là một dự án lớn, đặc biệt là khi bạn đang xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ của doanh nghiệp. Đó chính là lý do mà bạn phải, bạn cần phải thận trọng trong các công việc này.. Luôn luôn kiểm tra chéo kỹ càng các mô hình dữ liệu của bạn trước khi tiếp tục các bước tiếp theo. Ví dụ nếu bạn cần chọn khóa chính để xác định đúng từng bản ghi trong tập dữ liệu, hãy đảm bảo rằng bạn đang chọn đúng thuộc tính. ID sản phẩm có thể là một thuộc tính như vậy. Do đó, ngay cả khi hai số đếm khớp nhau, ID sản phẩm của họ có thể giúp bạn phân biệt từng bản ghi. Tiếp tục kiểm tra nếu bạn đang đi đúng hướng. ID sản phẩm có giống nhau không? Lời khuyên của INDA kiểm tra chéo là cách tốt nhất để duy trì các mối quan hệ 1-1 hoặc 1-n. Mối quan hệ n-n chỉ giới thiệu sự phức tạp trong hệ thống. 6. Hãy để dữ liệu phát triển Mô hình dữ liệu không bao giờ đứng yên, nó sẽ luôn mở rộng ra về cả mặt khối lượng và thuộc tính. Vậy nên, khi doanh nghiệp của bạn phát triển, bạn cần phải tùy chỉnh mô hình dữ liệu của bạn cho phù hợp với quy mô của doanh nghiệp. Vì vậy, điều quan trọng là bạn phải giữ cho các mô hình dữ liệu được cập nhật theo thời gian, tốt nhất là theo thời gian thực. Cách thực hành tốt nhất ở đây là lưu trữ các mô hình dữ liệu của bạn trong kho lưu trữ, để có thể dễ dàng quản lý và điều chỉnh dễ dàng khi cần thiết. Lời khuyên của INDA Các mô hình dữ liệu trở nên lỗi thời nhanh hơn bạn mong đợi. Bạn cần phải cập nhật chúng liên tục theo thời gian >>> Đọc thêm KHÓA HỌC DATA WAREHOUSE TỔNG HỢP, CHUẨN HÓA VÀ XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU TRONG DOANH NGHIỆP KHÓA HỌC DATA MODEL – THIẾT KẾ MÔ HÌNH DỮ LIỆU TRONG DOANH NGHIỆP LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH DATA ENGINEER CHO NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU DATA ENGINEER LÀ GÌ? CÔNG VIỆC CHÍNH CỦA DE? CÁC KỸ NĂNG CẦN THIẾT Multidimensional model xem dữ liệu ở dạng khối dữ liệu. Một khối dữ liệu cho phép dữ liệu được mô hình hóa và xem theo nhiều chiều. Nó được xác định bởi các kích thước và sự kiện. Các dimensions là các quan điểm hoặc thực thể liên quan đến việc một tổ chức lưu giữ hồ sơ. Ví dụ một cửa hàng có thể tạo kho dữ liệu bán hàng để lưu giữ hồ sơ về doanh số của cửa hàng cho dimensions, mặt hàng và địa điểm. Các dimensions này cho phép lưu theo dõi mọi thứ, ví dụ doanh số bán hàng tháng của các mặt hàng và vị trí mà các mặt hàng đã được bán. Mỗi chiều có một bảng liên quan đến nó, được gọi là bảng chiều, mô tả thêm về chiều. Ví dụ, một bảng chiều cho một mặt hàng có thể chứa các thuộc tính item_name, brand và type. Các bài viết liên quan Multi-Dimensional Data Model được tổ chức xung quanh chủ đề trung tâm, ví dụ bán hàng. Chủ đề này được thể hiện bằng một bảng dữ kiện. Dữ kiện là các thước đo bằng số. Bảng dữ kiện chứa tên của các dữ kiện hoặc số đo của các bảng dimensions có liên quan. Hãy xem xét dữ liệu của một cửa hàng về các mặt hàng được bán mỗi quý ở thành phố Delhi. Dữ liệu được hiển thị trong bảng. Trong biểu diễn 2D này, doanh số bán hàng cho Delhi được hiển thị cho dimensions thời gian được sắp xếp theo quý và dimensions mặt hàng được phân loại theo loại mặt hàng đã bán. Thực tế hoặc số đo được hiển thị bằng rupee_sold hàng nghìn. Bây giờ, nếu chúng ta muốn xem dữ liệu bán hàng với dimensions thứ ba, Ví dụ giả sử dữ liệu theo thời gian và mặt hàng, cũng như vị trí được xem xét cho các thành phố Chennai, Kolkata, Mumbai và Delhi. Các dữ liệu 3D này được hiển thị trong bảng. Dữ liệu 3D của bảng được biểu diễn dưới dạng một loạt các bảng 2D. Về mặt khái niệm, nó cũng có thể được biểu diễn bằng cùng một dữ liệu dưới dạng một khối dữ liệu 3D, như thể hiện trong hình Các đặc điểm và lợi ích của Multidimensional Data Model Các đặc điểm và lợi ích của Multidimensional Data Model bao gồm Đặc điểm của Multidimensional Data Model Đa chiều Multidimensional Dữ liệu được tổ chức theo nhiều chiều khác nhau, mỗi chiều đại diện cho một thuộc tính hoặc thông tin cụ thể. Độc lập với ngữ cảnh Mô hình đa chiều không phụ thuộc vào ngữ cảnh hoặc cấu trúc của dữ liệu, cho phép linh hoạt trong việc truy cập và hiển thị dữ liệu. Tính tổ chức cấu trúc Dữ liệu được tổ chức một cách cấu trúc và có thể thể hiện sự tương quan giữa các thuộc tính và giá trị của chúng. Lợi ích của Multidimensional Data Model Hiệu suất cao Mô hình đa chiều giúp tối ưu hóa việc truy vấn và phân tích dữ liệu, giúp tăng tốc độ xử lý và hiệu suất hệ thống. Dễ dàng phân tích và truy vấn dữ liệu Mô hình đa chiều cung cấp các phương pháp truy vấn và phân tích dữ liệu phù hợp, cho phép người dùng dễ dàng khám phá và hiểu thông tin từ dữ liệu. Tính tương tác và khả năng khám phá Mô hình đa chiều cho phép người dùng tương tác trực tiếp với dữ liệu, thực hiện các hoạt động như khoan cụm, tổng hợp, lọc dữ liệu theo nhiều chiều khác nhau. Hỗ trợ quyết định và dự đoán Multidimensional Data Model cung cấp một cách tiếp cận phân tích mạnh mẽ, giúp trong quá trình ra quyết định và dự đoán xu hướng dữ liệu. Tóm lại, Multidimensional Data Model có các đặc điểm và lợi ích quan trọng, giúp tổ chức, truy vấn và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và linh hoạt trong các hệ thống phân tích và quản lý dữ liệu phân tích. Xem thêm box model trong css là gì ? Ví dụ về Multidimensional Data Model Dưới đây là một ví dụ về Multidimensional Data Model Giả sử chúng ta có một hệ thống bán hàng trực tuyến và muốn phân tích dữ liệu doanh thu theo các chiều khác nhau như thời gian, địa điểm và danh mục sản phẩm. Ta có thể sử dụng Multidimensional Data Model để tổ chức và biểu diễn dữ liệu như sau Chiều Thời gian Đại diện cho các mốc thời gian như ngày, tuần, tháng, quý hoặc năm. Chiều Địa điểm Đại diện cho các địa điểm như quốc gia, thành phố, khu vực, hoặc chi nhánh cửa hàng. Chiều Danh mục sản phẩm Đại diện cho các danh mục sản phẩm khác nhau như quần áo, giày dép, đồ điện tử, đồ gia dụng, vv. Các độ đo measures có thể bao gồm doanh thu, số lượng đơn hàng, số lượng sản phẩm bán được, vv. Sau khi dữ liệu được tổ chức theo các chiều và độ đo, chúng ta có thể thực hiện các phép truy vấn và phân tích dữ liệu như Tổng doanh thu trong một khoảng thời gian cụ thể ví dụ tháng này, quý này. So sánh doanh thu giữa các địa điểm khác nhau ví dụ doanh thu theo quốc gia, thành phố. Xem doanh thu theo danh mục sản phẩm ví dụ doanh thu từ quần áo, giày dép. Thực hiện các hoạt động drill-down phân cấp để xem chi tiết doanh thu từng ngày hoặc từng sản phẩm cụ thể. Multidimensional Data Model giúp chúng ta hiểu rõ hơn về dữ liệu doanh thu và tạo ra các báo cáo và đồ thị phân tích dữ liệu một cách dễ dàng và linh hoạt. Xem thêm Training cho Perceptron Model trong Pytorch So sánh Multidimensional Data Model với Relational Data Model Multidimensional Data Model và Relational Data Model là hai mô hình dữ liệu phổ biến trong lĩnh vực quản lý cơ sở dữ liệu. Dưới đây là sự so sánh giữa hai mô hình này Multidimensional Data Model Đặc điểm Tập trung vào tổ chức dữ liệu theo các chiều đa chiều, phù hợp cho việc phân tích và truy xuất dữ liệu phân tích. Cấu trúc Dữ liệu được tổ chức thành các “cuboid” hoặc “data cube” có các chiều và các giá trị được biểu diễn bằng các đại lượng đo measures. Quan hệ giữa các đối tượng Các đối tượng trong Multidimensional Data Model không được xác định bởi các quan hệ relationships như trong Relational Data Model, mà thường được mô tả bằng cách xác định các chiều và độ đo. Relational Data Model Đặc điểm Tập trung vào tổ chức dữ liệu thành các bảng và quan hệ giữa các bảng, phù hợp cho việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu theo các quan hệ. Cấu trúc Dữ liệu được tổ chức thành các bảng table gồm các cột column và hàng row, mỗi bảng đại diện cho một thực thể hoặc quan hệ. Quan hệ giữa các đối tượng Quan hệ giữa các đối tượng trong Relational Data Model được xác định bằng khóa ngoại foreign key hoặc liên kết các bảng thông qua các quan hệ. So sánh Tính chất Multidimensional Data Model tập trung vào phân tích và truy xuất dữ liệu phân tích, trong khi Relational Data Model tập trung vào lưu trữ và quản lý dữ liệu dựa trên quan hệ giữa các bảng. Tổ chức dữ liệu Multidimensional Data Model tổ chức dữ liệu theo các chiều đa chiều và độ đo, trong khi Relational Data Model tổ chức dữ liệu thành các bảng và quan hệ giữa chúng. Truy vấn dữ liệu Multidimensional Data Model cung cấp phương pháp truy vấn và phân tích dữ liệu phù hợp với nhu cầu phân tích, trong khi Relational Data Model cung cấp ngôn ngữ truy vấn SQL để truy xuất và xử lý dữ liệu. Hiệu suất Multidimensional Data Model thường có hiệu suất tốt hơn khi xử lý các phép toán phân tích dữ liệu, trong khi Relational Data Model có hiệu suất tốt hơn trong việc thao tác dữ liệu truyền thống. Tùy thuộc vào mục đích và yêu cầu cụ thể của dự án, việc chọn sử dụng Multidimensional Data Model hay Relational Data Model sẽ phụ thuộc vào khả năng phân tích và quản lý dữ liệu cần thiết. Xem thêm Perceptron Model – Các bước thiết lập Perceptron Model Tổ Chức Dữ Liệu Theo Mô Hình Real, Tổ Chức Dữ Iệu Theo Mô Hình Real, Tổ Chức Dự Trữ Theo Môn Hình Real, Dự Trữ Theo Mô Hình Real, Hình Thức Thừa Kế Theo Di Chúc Theo Quy Định Của Bộ Luật Dân Sự 2015, Dữ Liệu Real, Mô Hình Real, Luận Văn Về Mô Hình Real, Công Ty Cơ Cấu Theo Mô Hình Chức Năng, Tài Liệu Tham Khảo Về Kế Thừa Theo Di Chúc, Trình Bày Các Bước Vẽ Lưu Đồ, Mô Hình Real, Các Bước Xây Dựng Mô Hình Real, Tổ Chức Chính Quyền Địa Phương Theo Mô Hình Xô Viết, Hình Thức Di Chúc Theo Quy Định Của Bộ Luật Dân Sự Năm 2015, Chuyên Dề Mô Hình Tổ Chức Hd Giá Dục Theo Hướng Trải Nghiệm Cho Trẻ Mn, - Học Liệu Số Trong Dạy Học Là Sách Giáo Khoa,tài Liệu Tham Khảo Điện Tử,trình Chiếu, Hình ảnh,video,âm Thanh,bài Giảng Điện Tử, Thí Nghiệm ảo. - Chức Năng +, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp, Bien Phap To Chuc Day Hoc Nhom Theo Mo Hinh Truong Hoc Moi Viet Nam, Phân Loại Khách Du Lịch Theo Hình Thức Tổ Chức, Mô Hình Real Cho Chu Trình Bán Hàng Thu Tiền Ngay, Luận Văn Vẽ Mô Hình Real Cho Chu Trình Bán Hàng Thu Tiền, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Giang3 Viên Hạng Iii, Lựa Chọn Sưe Dụng Hình Thức, Phương Pháp Tổ Chức HĐtn, Hn Theo Chủ Đề ở Cấp Thcs, Lựa Chọn Sử Dụng Hình Thức Phương Pháp Tổ Chức HĐtn Hn Theo Chủ Đề ở Thcs, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên, Lựa Chọn, Sử Dụng Hình Thức, Phương Pháp Tổ Chức HĐtn, Hn Theo Chủ Đề ở Thcs - Hướng Dẫn Làm Bài, Thiết Kế Tiến Trình Dạy Học Theo Mô Hình Lớp Học Đảo Ngược Chương Chất Khí - Vật Lí 10 Loại Tài Liệu, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên Mầm Non - Hạng Ii, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên Mầm Non Hạng 2, ài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giảng Viên Chính, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giảng Viên Chính, Tai Liệu Bồi Dưỡng Theo Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên Thpt Hạng 2, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Gvmn Hạng Ii Năm 2017, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên Mầm Non Hạng Iii, Nguyễn Tuấn Anh 2011, Hoàn Thiện Tổ Chức Công Tác Kế Toán ở Các TĐkt Việt Nam Theo Mô Hình Ctm - C, Tài Liệu Đề án Kinh Doanh Của Be Fresh– Chuỗi Cửa Hàng Eat Clean Theo Hình Thức ăn Nhanh, Thực Trạng Về Qui Định Của Pháp Luật Về Hình Thức Thừa Kế Theo Di Chúc Theo Quy Định Bộ Luật Dân Sự 2015, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên Thpt Hạng Iii,

tổ chức dữ liệu theo mô hình real