Mô hình hóa dữ liệu so với kiến ​​trúc dữ liệu có gì khác biệt?

• Nữ biên dịch học phân tích dữ liệu để chuyển hướng sự nghiệp
• Khai thác dữ liệu trong kế toán như thế nào đạt hiệu quả cao?
• Rủi ro phân tích dữ liệu với kế toán và tầm quan trọng của dữ liệu lớn
• Phân tích dữ liệu với kế toán quan trọng như thế nào?
• Những thách thức khi triển khai phân tích dữ liệu đối với kế toán

Người lập mô hình hóa dữ liệu và kiến ​​trúc sư dữ liệu có các vai trò khác nhau rõ ràng, nhưng họ làm việc theo kiểu bổ sung để giúp doanh nghiệp mở khóa và tận dụng giá trị kinh doanh của dữ liệu. Mô hình hóa dữ liệu so với kiến ​​trúc dữ liệu có gì khác biệt? Theo dõi ngay trong bài viết Mô hình hóa dữ liệu so với kiến ​​trúc dữ liệu dưới đây.

1. Khái niệm cơ bản về mô hình hóa dữ liệu

Mô hình dữ liệu là một biểu diễn trừu tượng của các thực thể trong thế giới thực tương tác với nhau trong môi trường kinh doanh của một tổ chức . Nó đại diện cho các thực thể dữ liệu, các thuộc tính của chúng và cách các thực thể đó liên quan với nhau. Có ba loại mô hình dữ liệu: khái niệm, logic và vật lý.

Các loại mô hình hóa dữ liệu:

• Mô hình dữ liệu khái niệm. Mô hình này hiển thị chế độ xem cấp cao về dữ liệu mà doanh nghiệp sử dụng để hỗ trợ các quy trình kinh doanh. Mặc dù mô hình này đại diện cho các đối tượng khái niệm được tổ chức sử dụng, nhưng nó thường không được liên kết với một ứng dụng cụ thể hoặc hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu. Thay vào đó, nó nhằm mục đích nắm bắt các yêu cầu thông tin tổng thể của doanh nghiệp. Mô hình dữ liệu khái niệm được sử dụng để giao tiếp với doanh nghiệp nhằm đảm bảo rằng các nhu cầu xử lý thông tin sẽ được đáp ứng ví dụ: định nghĩa về các thực thể khái niệm như khách hàng , sản phẩm và địa điểm và mối quan hệ giữa các thực thể đó: “Một khách hàng sống tại một địa điểm mua sản phẩm.”
• Mô hình dữ liệu logic. Mô hình này nắm bắt chi tiết về các đặc điểm, thuộc tính và mối quan hệ giữa các thực thể khác nhau. Nó cung cấp viễn cảnh kỹ thuật của các đối tượng dữ liệu được mô tả trong mô hình khái niệm với định nghĩa về các thuộc tính cụ thể của từng thực thể ví dụ: liên kết các thuộc tính của khách hàng, chẳng hạn như họ, tên và mã số khách hàng, cũng như liên kết một khách hàng đến một địa điểm dân cư cụ thể bao gồm các thuộc tính đường phố, thành phố, tiểu bang và mã ZIP.
• Mô hình dữ liệu vật lý. Mô hình này dành riêng cho ứng dụng và khung lưu trữ được sử dụng cho dữ liệu đó. Đối với mỗi thực thể được mô hình hóa, mô hình dữ liệu vật lý liệt kê các thành phần dữ liệu, kiểu dữ liệu, độ dài và các đặc điểm khác liên quan đến hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu cơ bản hoặc môi trường lưu trữ thay thế.

2. Vai trò của người lập mô hình dữ liệu

Các mô hình dữ liệu được phát triển và tinh chỉnh bởi các nhà lập mô hình dữ liệu, những người thu hút người dùng dữ liệu kinh doanh và thu hút các yêu cầu của họ như một khúc dạo đầu để tinh chỉnh lặp đi lặp lại các mô hình dữ liệu vật lý, logic và khái niệm. Người lập mô hình dữ liệu làm việc với các nhà phát triển ứng dụng để hiểu các quy trình kinh doanh được thực hiện bởi ứng dụng đã phát triển và xác định cách thể hiện tốt nhất cho dữ liệu hỗ trợ ứng dụng đó. Nhiệm vụ của người lập mô hình dữ liệu bao gồm:

• Thu hút người dùng doanh nghiệp để đánh giá nhu cầu thông tin của họ.
• Làm việc với các nhà phát triển ứng dụng để hiểu các quy trình kinh doanh đã triển khai.
• Xem xét quy trình kinh doanh và khái niệm hóa các thực thể tương tác với nhau trong quy trình kinh doanh.
• Xác định cách các thực thể khác nhau có liên quan và phát triển các sơ đồ mối quan hệ thực thể biểu thị các kết nối giữa các thực thể.
• Xác định các đặc điểm và thuộc tính của từng thực thể và đảm bảo rằng các thực thể có thể được phân biệt trong mô hình.
• Phát triển một mô hình dữ liệu logic và xác thực mô hình để đảm bảo rằng nó phục vụ nhu cầu của ứng dụng kinh doanh và người tiêu dùng.
• Chuyển đổi biểu diễn logic của mô hình thành biểu diễn vật lý và làm việc với quản trị viên cơ sở dữ liệu để khởi tạo và quản lý dữ liệu.
• Tối ưu hóa mô hình để đảm bảo hiệu suất có thể dự đoán được

3. Khái niệm cơ bản về kiến ​​trúc dữ liệu

Theo Hướng dẫn về Cơ quan quản lý dữ liệu của DAMA International, kiến ​​trúc dữ liệu “bao gồm các thông số kỹ thuật được sử dụng để mô tả trạng thái hiện tại, xác định các yêu cầu dữ liệu, hướng dẫn tích hợp dữ liệu và kiểm soát nội dung dữ liệu như được đưa ra trong chiến lược dữ liệu.” Về bản chất, kiến ​​trúc dữ liệu bao gồm các chiến lược và chiến thuật sau để quản lý vòng đời dữ liệu từ đầu đến cuối của một tổ chức nhằm cung cấp thông tin và thúc đẩy các quy trình kinh doanh vận hành và ra quyết định phân tích:

• Lựa chọn dữ liệu tập trung vào tập dữ liệu nào được tạo trong tổ chức và tập dữ liệu nào được lấy từ bên ngoài doanh nghiệp.
• Cơ sở hạ tầng dữ liệu bao gồm việc đánh giá và lựa chọn nền tảng dữ liệu cũng như các dịch vụ và công cụ quản lý dữ liệu liên quan, triển khai các hệ thống trong trung tâm dữ liệu tại chỗ và trên đám mây cũng như cấu hình mạng.
• Tích hợp và tích hợp dữ liệu là về việc nhập dữ liệu từ các nguồn bên ngoài, xác thực dữ liệu đó dựa trên các tiêu chí chất lượng dữ liệu đã xác định, chuyển đổi dữ liệu đó thành các định dạng có thể sử dụng được và tích hợp dữ liệu đó với dữ liệu từ các ứng dụng kinh doanh nội bộ .
• Lưu trữ dữ liệu bao gồm việc sử dụng các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMSes) cho dữ liệu có cấu trúc, tệp văn bản và giá trị được phân tách bằng dấu phẩy, dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc được quản lý trong cơ sở dữ liệu NoSQL, khung dữ liệu lớn và dịch vụ lưu trữ đối tượng đám mây.
• Việc sử dụng dữ liệu xác định các cộng đồng người tiêu dùng dữ liệu khác nhau, đánh giá các yêu cầu của họ và hỗ trợ các kịch bản sử dụng của họ.
• Truy cập dữ liệu tập trung vào các phương pháp truy cập như truy vấn trực tiếp, trích xuất và dịch vụ dữ liệu.
• Phân tích và trình bày dữ liệu bao gồm các phương pháp tổ chức dữ liệu cho các mục đích báo cáo và phân tích, chẳng hạn như việc sử dụng kho dữ liệu và các công cụ trực quan của người dùng cuối.
• Bảo vệ dữ liệu bao gồm các biện pháp phòng ngừa bảo mật vành đai, phương pháp mã hóa và kiểm soát truy cập dựa trên vai trò và thuộc tính.
• Quản trị và quản lý dữ liệu giám sát việc tuân thủ các mô hình, quy tắc và chính sách đã xác định chi phối việc thu thập, quản lý và sử dụng dữ liệu của tổ chức.

4. Kiến trúc sư dữ liệu làm gì?

Mô hình hóa dữ liệu so với kiến ​​trúc dữ liệu có gì khác biệt? Vai trò của kiến ​​trúc sư dữ liệu rộng hơn nhiều so với vai trò của người lập mô hình dữ liệu. Công việc bao gồm một loạt các trách nhiệm liên quan đến phạm vi chiến lược dữ liệu của doanh nghiệp , bao gồm sự kết hợp giữa các nền tảng tại chỗ, dữ liệu đám mây và dịch vụ ứng dụng. Nhiệm vụ của kiến ​​trúc sư dữ liệu bao gồm:

• Phác thảo các tiêu chuẩn dữ liệu và nguyên tắc chi phối việc quản lý dữ liệu trên các môi trường dữ liệu, bao gồm cả kết hợp tại chỗ và nhiều đám mây.
• Phạm vi các loại khung quản lý dữ liệu sẽ được sử dụng, bao gồm các RDBMS để xử lý giao dịch và vận hành; kho dữ liệu, siêu thị dữ liệu và hồ dữ liệu để xử lý phân tích; và các công cụ trực quan hóa và truy vấn dữ liệu của người dùng cuối.
• Xem xét nhu cầu vận hành và kỳ vọng về hiệu suất cũng như chi phí và đưa ra chiến lược quản lý dữ liệu và ứng dụng, ngày càng nhiều trên đám mây.
• Triển khai danh mục dữ liệu để liệt kê các tài sản dữ liệu của doanh nghiệp cùng với các đặc điểm của chúng, vị trí của các tài sản đó, kiểm soát truy cập và phân loại mức độ nhạy cảm của dữ liệu.
• Giám sát việc sử dụng các công cụ và công nghệ lập mô hình dữ liệu, hướng dẫn các nhà lập mô hình dữ liệu phát triển các mô hình của họ, giám sát các quy trình lập mô hình dữ liệu và duy trì kho lưu trữ siêu dữ liệu để thu thập “thông tin dữ liệu” về bối cảnh dữ liệu của công ty.
• Giám sát việc lựa chọn và triển khai các công cụ quản lý dữ liệu phù hợp với các quy trình và phương pháp phát triển .
• Phát triển và duy trì kiến ​​trúc tham chiếu bao gồm đặc điểm kỹ thuật của các miền dữ liệu được sử dụng trên các ứng dụng kinh doanh và ngành nghề kinh doanh khác nhau của tổ chức. Khung này góp phần phát triển chiến lược quản lý dữ liệu tổng thể của doanh nghiệp để thống nhất các biểu diễn miền và giảm sao chép dữ liệu không cần thiết.
• Ghi lại cách dữ liệu chảy từ các điểm bắt đầu và thu thập trên các hệ thống và ứng dụng, đồng thời giám sát quá trình phát triển, quản lý và giám sát các đường ống dẫn dữ liệu.
• Phác thảo các kỹ thuật và quy trình tích hợp dữ liệu và chọn các công cụ để thực hiện và giám sát các nỗ lực tích hợp.
• Chỉ định các phương pháp truy cập dữ liệu và kiến ​​trúc các dịch vụ dữ liệu để hỗ trợ khả năng truy cập tự phục vụ xuôi dòng cho các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu.
• Ghi lại các quy tắc và kỳ vọng về chất lượng dữ liệu, đồng thời lựa chọn và triển khai các công cụ để quản lý và báo cáo việc tuân thủ các yêu cầu về chất lượng dữ liệu.
• Xác định chính sách bảo vệ dữ liệu và chọn công nghệ phù hợp để thực hiện chính sách.
• Theo dõi, kiểm tra và báo cáo việc tuân thủ các tiêu chuẩn dữ liệu nội bộ, các quy định và chính sách được xác định bên ngoài cũng như các kỳ vọng về hiệu suất.

>>> Đọc thêm: Data analyst là gì? Tất cả những gì cần biết về nghề phân tích dữ liệu Data analyst

5. Mô hình hóa dữ liệu và kiến ​​trúc dữ liệu: Khác nhau nhưng bổ sung cho nhau

Rõ ràng là có sự khác biệt giữa mô hình hóa dữ liệu so với kiến ​​trúc dữ liệu, về cơ bản phản ánh quan điểm “vi mô” (mô hình hóa) so với quan điểm “vĩ mô” (kiến trúc).

Mô hình hóa dữ liệu tập trung vào các chi tiết, nội dung và cấu trúc của tất cả các tài sản dữ liệu của công ty. Mục đích là để biểu diễn các khái niệm kinh doanh, các mối quan hệ của chúng và các miền giá trị có thể đưa vào các thuộc tính của mỗi thực thể.

Kiến trúc dữ liệu tập trung vào cấp độ toàn cầu của các nền tảng và công cụ dữ liệu cũng như các tiêu chuẩn và nguyên tắc cho các chính sách, quy trình và giám sát quản lý dữ liệu doanh nghiệp. Mục tiêu là thiết lập một khuôn khổ vững chắc để xử lý, tổ chức và sử dụng dữ liệu của công ty.

Trong quá trình này, mô hình hóa dữ liệu và kiến ​​trúc dữ liệu bổ sung cho nhau. Các mô hình dữ liệu được xác định rõ ràng không chỉ cung cấp cơ sở để đưa ra các chính sách lưu trữ, truy cập và bảo vệ dữ liệu doanh nghiệp mà còn cung cấp thông tin cho các lựa chọn nền tảng, công cụ và công nghệ của kiến ​​trúc sư dữ liệu. Kiến trúc dữ liệu được thiết lập sẽ đơn giản hóa công việc của người lập mô hình dữ liệu, đặc biệt là khi các công cụ tốt và phương pháp hay nhất được cung cấp để định hình cách xác định và gán các khái niệm dữ liệu doanh nghiệp.

Một cách tiếp cận tích hợp để Mô hình hóa dữ liệu so với kiến ​​trúc dữ liệu chỉ ra rằng một doanh nghiệp đã đạt được mức độ trưởng thành cao về quản lý dữ liệu.

Nếu bạn đang có nhu cầu tìm hiểu khóa học lập trình phân tích dữ liệu kinh doanh, mời bạn tham khảo ngay khóa học tại FUNiX:

>> Xem thêm bài viết liên quan:

Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu

5 công cụ phần mềm phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu kinh doanh là làm gì năm 2023

Data analyst là gì? Tất cả những gì cần biết về nghề phân tích dữ liệu Data analyst

Nguyễn Cúc