Kho dữ liệu (Data warehouse) là gì? Chi tiết về kho dữ liệu

Kho dữ liệu (data warehouse) là một hệ thống lưu trữ dữ liệu có/phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau của một doanh nghiệp/tổ chức. Data warehouse có thể coi là một phần không thể thiếu trong bức tranh chuyển đổi số của mọi doanh nghiệp. Tuy nhiên, không ai cũng biết và hiểu rõ về . Dưới đây, FPT IS sẽ giúp doanh nghiệp có thêm kiến thức về Data warehouse chi tiết nhất.

Xem thêm: Hệ quản trị cơ sở dữ liệu là gì? 13 hệ quản trị CSDL phổ biến

1. Kho dữ liệu là gì?

Kho dữ liệu (Data warehouse) là một hệ thống có nhiệm vụ thống kê, lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (như phần mềm bán hàng, kế toán, nhân sự,…). Đây cũng là nền tảng thống nhất để lưu trữ, quản lý và phân tích dữ liệu, nhằm hỗ trợ quá trình phân tích và đưa ra quyết định của doanh nghiệp.

Dữ liệu đi vào kho dữ liệu từ hệ thống giao dịch và các cơ sở dữ liệu quan hệ và các nguồn dữ liệu khác. Sau đó, dữ liệu này sẽ được xử lý, chuyển đổi để người dùng truy cập dễ dàng hơn thông qua một số công cụ như BI tools, SQL clients, các ứng dụng phân tích dữ liệu khác… 

Một Data warehouse sẽ có những thành phần chính sau:

• Cơ sở dữ liệu trung tâm: Là nơi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau được lưu trữ sau khi đã qua xử lý và chuẩn hóa. 

• ETL (Extract, Transform, Load): Các quy trình ETL liên quan đến việc trích xuất dữ liệu từ nhiều hệ thống nguồn khác nhau, chuyển đổi chúng thành định dạng dữ liệu nhất quán và tải dữ liệu đó vào Data Warehouse. Các công cụ ETL được dùng để tự động hóa các quy trình này, giúp đảm bảo tính chính xác và toàn vẹn của dữ liệu.

• Metadata (siêu dữ liệu): Metadata là “dữ liệu về dữ liệu”, chúng mô tả nguồn, định dạng, ngữ nghĩa và thông tin cấu trúc cho dữ liệu trong kho. Siêu dữ liệu có nhiệm vụ quản lý kho dữ liệu, hỗ trợ người dùng khi truy xuất và phân tích thông tin.

• Công cụ cập kho dữ liệu: Công cụ truy cập cho phép người dùng tương tác với dữ liệu trong kho dữ liệu.

Tham khảo: CDP là gì? Vai trò, quy trình thiết lập CDP cho doanh nghiệp

2. Đặc tính của kho dữ liệu

Data warehouse thường sở hữu 4 đặc tính, bao gồm hướng chủ đề (subject-oriented), được tích hợp (integrated), có gắn nhãn thời gian (time variant) và tính chất bất biến (non-volatile):

2.1 Hướng chủ đề – Subject-oriented

Thông tin trong kho dữ liệu được tổ chức, sắp xếp theo một chủ đề nhất định, tập trung và các vấn đề kinh doanh cụ thể của doanh nghiệp. Ví dụ: Một kho dữ liệu có thể tập trung vào các chủ đề như bán hàng, tài chính, sản phẩm, khách hàng. 

Đặc tính này giúp cho việc phân tích dữ liệu trở nên tiện lợi, dễ dàng hơn, người dùng có thể nắm bắt được hông tin về một chủ đề cụ thể một cách nhanh chóng.

2.2 Được tích hợp – Integrated

Dữ liệu cần phân tích nằm rải rác tại nhiều phòng ban khác nhau và cần được tích hợp, “làm sạch” trước khi người dùng lấy thông tin để đảm bảo tính nhất quán. 

Việc tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn vào một kho duy nhất cho phép người dùng có thể xem đồng thời nhiều nhóm chỉ tiêu khác nhau, bao gồm việc hợp nhất các định dạng dữ liệu, đơn vị đo lường, mã hóa, loại bỏ thông tin mâu thuẫn và trùng lặp. 

2.3 Có gắn nhãn thời gian – Time variant

Dữ liệu trong doanh nghiệp thường thay đổi liên tục theo thời gian, do đó chúng cần được gán nhãn thời gian tương ứng tại thời điểm nhập liệu. Việc gắn thời gian cho dữ liệu còn giúp người dùng dễ so sánh dữ liệu với nhau, phân biệt những thay đổi theo mặt tích cực hoặc tiêu cực. 

Ví dụ: Thông qua đặc tính có gắn nhãn thời gian, ban quản lý có thể so sánh doanh số bán hàng từ quý này với quý trước hoặc cùng kỳ năm trước.

2.4 Tính chất bất biến – Non-volatile

Tính bất biến trong kho dữ liệu tức là một khi dữ liệu đã được tải vào kho thì chúng không thể chỉnh sửa, thay đổi hay xóa bỏ. Nó chỉ có thể được thêm vào, truy cập (đọc) dữ liệu từ kho để phân tích. Nhờ đó, dữ liệu được đảm bảo tính toàn vẹn, ổn định, quá trình phân tích chính xác, đáng tin cậy hơn.

Tham khảo: Customer 360 là gì? Lợi ích và thách thức khi triển khai

3. Kho dữ liệu dùng để làm gì?

Kho dữ liệu được sử dụng trong doanh nghiệp, tổ chức cho nhiều hoạt động khác nhau với mục đích chính là cải thiện quá trình đưa ra quyết định thông qua việc phân tích dữ liệu, cụ thể như sau:

Đưa ra quyết định theo thời gian thực

Nhà phân tích có thể phân tích dữ liệu từ kho theo thời gian thực. Dữ liệu đã được tích hợp, làm sạch và sắp xếp cẩn thận từ nhiều nguồn khác nhau, từ đó, người dùng có thể chủ động giải quyết các thách thức, xác định cơ hội, mức độ đạt hiệu quả, giảm chi phí và chủ động ứng phó với các khó khăn.

Hợp nhất những dữ liệu riêng biệt

Kho dữ liệu nhanh chóng lấy dữ liệu từ nhiều nguồn, chẳng hạn như dữ liệu từ hệ thống điểm bán hàng, website, email,… rồi tập hợp dữ liệu vào một khu vực.

Kích hoạt báo cáo kinh doanh và phân tích đặc biệt

Kho dữ liệu cung cấp một nền tảng phù hợp cho việc tạo báo cáo, thống kê tổng hợp. Quá trình này bao gồm báo cáo tài chính, báo cáo hiệu suất, các báo cáo khác cần thiết cho việc quản trị và điều hành.

Xem thêm: Customer Churn là gì? Cách quản lý và giảm thiểu Customer Churn

4. 3 loại kiến trúc kho dữ liệu phổ biến hiện nay

Hiện nay, có 3 loại kiến trúc kho dữ liệu chính, bao gồm kiến trúc 1 tầng, kiến trúc 2 tầng và kiến trúc 3 tầng:

Kiến trúc 1 tầng (Single-Tier Architecture)

Kiến trúc này không được sử dụng định kỳ, mục đích chính là giảm số lượng dữ liệu được lưu trữ, loại bỏ dữ liệu dư thừa. Kiến trúc 1 tầng hiện là cách dùng nhiều nhất khi doanh nghiệp cần xử lý dữ liệu trước khi vận hành.

Kiến trúc 2 tầng (Two-Tier Architecture)

Đối với kho dữ liệu 2 tầng, quy trình phân tích được tách biệt khỏi quy trình kinh doanh, từ đó mức độ kiểm soát và hiệu quả của dữ liệu cao hơn. Một hệ thống 2 tầng cũng giúp người dùng hiểu rõ hơn về dữ liệu và đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. 

Thông thường, kiến trúc 2 tầng mô tả luồng dữ liệu theo 4 giai đoạn, gồm: Nguồn dữ liệu, Data Staging, Meta-Data, Data Configuration.

Kiến trúc 3 tầng (Three-Tier Architecture)

Kiến trúc 3 tầng được dùng trong lớp nguồn, lớp đối chiếu và lớp kho dữ liệu. Lớp đối chiếu nằm giữa lớp nguồn và kho dữ liệu và không thể bỏ qua hoàn toàn các vấn đề từ dữ liệu trước khi được đối chiếu. Do đó, trọng tâm chính của kiến trúc 3 tầng là tính toàn vẹn, chính xác, nhất quán của dữ liệu.

Xem thêm: Khai phá dữ liệu (data mining) là gì? Ứng dụng trong các lĩnh vực

5. Lợi ích và thách thức khi doanh nghiệp sử dụng kho dữ liệu

Lợi ích

Nhìn chung, kho dữ liệu cho phép doanh nghiệp đưa ra quyết định kinh doanh, nội bộ nhanh hơn, hiệu quả hơn nhờ vào:

Chất lượng dữ liệu tốt hơn

Dữ liệu từ kho đã được làm sạch, loại bỏ thông tin trùng lặp và được chuẩn hóa. Kể cả khi người dùng sử dụng quy trình ETL truyền thống hay ETL hiện đại thì dữ liệu trong kho vẫn rất cụ thể, nhất quán, cung cấp thông tin sâu sắc, giúp doanh nghiệp phân tích và đưa ra quyết định nhanh chóng.

Cung cấp “bức tranh” hoàn chỉnh hơn về doanh nghiệp

Data warehouse tổng hợp và làm sạch dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như từ cơ sở dữ liệu vận hành, hệ thống giao dịch,… Qua đó, người dùng có thể hình dung rõ hơn về “bức tranh” hoàn chỉnh của doanh nghiệp. Từ đó, cho phép nhà phân tích tận dụng các hoạt động khai thác dữ liệu, phân tích tăng cường,… nhanh hơn.

Thách thức

Tuy nhiên, việc ứng dụng kho dữ liệu cũng gây không ít thách thức, điển hình như:

Chi phí cao

Việc thiết lập, duy trì kho dữ liệu cần đầu tư khá lớn về tài chính, công nghệ và nhân sự, kể cả khi sử dụng giải pháp điện toán đám mây để tiết kiệm chi phí nhưng vẫn cần chi mức phí lớn ban đầu.

Quản lý và bảo trì

Quá trình quản lý và bảo trì kho dữ liệu đòi hỏi phải có kỹ năng, chuyên môn cao, bao gồm đảm bảo dữ liệu được cập nhật, bảo mật và sẵn có cho người dùng.

Cần đảm bảo khả năng mở rộng

Khi dữ liệu tăng lên, cần đảm bảo kho lưu trữ có thể mở rộng để đáp ứng nhu cầu.

Tham khảo: Quản lý dữ liệu là gì? Phương pháp quản lý dữ liệu hiệu quả

6. Ứng dụng của kho dữ liệu trong các lĩnh vực

Ngày nay, khái niệm kho dữ liệu không còn mấy xa lạ đối với nhiều doanh nghiệp. Data warehouse được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như:

Đầu tư và bảo hiểm

Đối với lĩnh vực đầu tư và bảo hiểm, Data warehouse có nhiệm vụ phân tích xu hướng của khách hàng, theo dõi sự thay đổi của thị trường. Dữ liệu được chia sẻ trong các lĩnh vực này thường trên thị trường ngoại hối, chứng khoán và tập trung truyền dữ liệu thời gian thực.

Lĩnh vực bán lẻ

Kho dữ liệu được dùng để quản lý mặt hàng ở khâu nhập hàng – bán hàng, quản lý chuỗi phân phối, xác định mô hình mua hàng để theo dõi mặt hàng,… Các chuỗi bán lẻ thường kết hợp EDW (Enterprise Data Warehouse) cho nhu cầu dự báo và BI.

Lĩnh vực y tế

Data warehouse giúp quản lý thông tin bệnh nhân, phác đồ điều trị, đơn thuốc, thời gian điều trị,… đồng thời có thể chia sẻ dữ liệu này với đơn vị cung cấp bảo hiểm, phòng nghiên cứu hoặc các đơn vị y tế khác.

7. FPT IS – Đồng hành cùng doanh nghiệp làm chủ và khai phá tiềm năng dữ liệu 

Theo Vietnam Briefing, thị trường dữ liệu Việt Nam năm 2020 được định giá 858 triệu USD và dự kiến đạt 1,82 tỷ USD vào năm 2023. Thông qua chỉ số này, có thể thấy mức độ tiềm năng của thị trường dữ liệu tại Việt Nam và khối lượng dữ liệu lớn cần được xử lý trong doanh nghiệp.

Hiểu được nhu cầu cấp thiết của doanh nghiệp, nhất là trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ, FPT IS mang đến dịch vụ và giải pháp Data & AI toàn diện. Với nền tảng phương pháp luận FPT Data Driven Kazien, kinh nghiệm thực tiễn đúc kết, FPT IS sẽ đồng hành cùng doanh nghiệp đào sâu, đánh giá cụ thể mức độ khả thi nguồn dữ liệu dựa trên quá trình chuyển đổi số trước đó của doanh nghiệp, sẵn sàng thiết lập chiến lược khai thác hiệu quả.

FPT IS  đề xuất phương pháp luận FPT Data driven Kaizen với tiến trình xử lý và khai thác dữ liệu gồm 3 giai đoạn: 

• Bước 1: ERP – Then chốt của lộ trình khai thác dữ liệu, doanh nghiệp cần khởi động triển khai quản trị tập trung toàn tổ chức với hệ thống ERP
• Bước 2: Digitalize – Tiến hành số hoá từng phân hệ, bộ phận dựa trên nền tảng quản trị tập trung trước đó để làm giàu nguồn dữ liệu nội tại. Dữ liệu của các bộ phận sẽ được tiến hành thu thập.
• Bước 3: Data driven – Đánh giá chất lượng và mức độ khả thi nguồn dữ liệu để tiến hành khai thác

FPT IS cung cấp linh hoạt các dịch vụ dữ liệu cho doanh nghiệp, bao gồm:

• Hiện đại hóa dữ liệu: Sử dụng nền tảng đám mây mới nhất, Data Engineering, DataOps, MLOps, Quản lý dữ liệu lớn
• Nền tảng dữ liệu: Cung cấp và triển khai các nền tảng tích hợp, quản lý và khai thác dữ liệu của các hãng lớn trên thế giới (Dataiku, Palantir, Snowflake) và của chính FPT (dPlat)
• Phân tích dữ liệu: Phân tích, bóc tách dữ liệu để nhanh chóng đưa ra lời giải cho các bài toán  kinh doanh mà doanh nghiệp gặp phải
• Nghiên cứu và phát triển AI: Khai thác trí tuệ nhân tạo (AI) để xây dựng các giải pháp diễn giải dữ liệu phức tạp để tạo ra thông tin chuyên sâu hữu ích, hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra các quyết định và hành động sáng suốt
• Chuyển đổi số dữ liệu: Khảo sát và nghiên cứu nhu cầu doanh nghiệp để đưa ra những tư vấn chuyên sâu, đồng hành cùng doanh nghiệp từ quá trình lên chiến lược dữ liệu cho đến hoàn tất triển khai.

Bên cạnh cung cấp các giải pháp về dữ liệu, FPT giúp doanh nghiệp đi sâu giải quyết gốc rễ vấn đề bằng các chương trình đào tạo, củng cố năng lực phân tích và xử lý dữ liệu cho cán bộ nhân viên.

Chúng tôi tự hào là đối tác chiến lược của các nhà cung cấp ứng dụng công nghệ Data Driven hàng đầu thế giới như Dataiku, Palantir, Snowflake, AWS,… Nhờ vậy, FPT IS luôn cập nhật những công nghệ mới nhất và mang đến cho khách hàng những giải pháp về dữ liệu tiên tiến, hiệu quả. 

Các bài viết liên quan:

• Học máy (Machine Learning) là gì? Cách hoạt động và ứng dụng
• Master Data Management là gì? Chi tiết về Quản lý dữ liệu chủ

Tóm lại, kho dữ liệu là một phần trong giải pháp chuyển đổi số, giúp doanh nghiệp xây dựng một hệ thống dữ liệu nhanh chóng, mang nhiều lợi ích trong hoạt động nội bộ và sản xuất kinh doanh. Nếu khách hàng đang có nhu cầu tìm hiểu thêm về Data warehouse, vui lòng để lại thông tin để được đội ngũ FPT IS hỗ trợ và tư vấn sớm nhất.