1. Data Warehouse là gì?

Data Warehouse là một hệ thống lưu trữ dữ liệu được thiết kế để hỗ trợ việc phân tích và báo cáo trong môi trường kinh doanh. Ví dụ như: phần mềm bán hàng, kế toán, nhân sự hay hệ thống lõi ngân hàng,… giúp tăng cường hiệu suất của các truy vấn cho báo cáo và phân tích.

Data Warehouse hoạt động chủ yếu theo From bao gồm:

  • Thu thập dữ liệu: Quá trình này có thể bao gồm các bước như trích xuất dữ liệu (ETL - Extract, Transform, Load), trong đó dữ liệu được rút trích từ nguồn, chuyển đổi để phù hợp với mô hình dữ liệu của Data Warehouse, và sau đó tải vào Data Warehouse
  • Lưu trữ dữ liệu: Dữ liệu sau khi được thu thập được lưu trữ trong Data Warehouse. Thông thường theo mô hình kim tự tháp.
  • Quản lý và duy trì dữ liệu: Dữ liệu trong Data Warehouse cần được duy trì để đảm bảo tính nhất quán và chính xác.
  • Phân tích và Báo cáo: Các công cụ phân tích và báo cáo được tích hợp với Data Warehouse để giúp người dùng tạo ra bảng điều khiển, biểu đồ, và báo cáo thông tin kinh doanh.
  • Hỗ trợ quyết định: 

2. Các mô hình Data Warehouse phổ biến?

 

- Mô hình Star Schema:

  • Fact table chứa thông tin kinh doanh cụ thể và các bảng chi tiết (dimension tables) liên kết với nó.
  • Fact table chứa các chỉ số (measures) như doanh số bán hàng, lợi nhuận, và các thông tin khác liên quan đến sự kiện kinh doanh.
  • Dimension tables chứa thông tin mô tả chiều ngang (dimensions) như thời gian, địa điểm, sản phẩm, v.v.

- Mô hình Snowflake Schema:

  • Tương tự như mô hình kim tự tháp, nhưng ở đây các bảng chi tiết có thể được phân rã thành các bảng con hơn.
  • Giảm dữ liệu trùng lặp và cải thiện hiệu suất lưu trữ.

- Mô hình Constellation Schema:

  • Kết hợp cả mô hình star schema và snowflake tạo ra một mô hình phức tạp hơn cho các hệ thống Data Warehouse lớn và phức tạp.

- Mô hình Data Mart:

  • Là một phiên bản nhỏ của Data Warehouse, đáp ứng nhu cầu phân tích của một phần cụ thể trong doanh nghiệp.
  • Data Mart có thể tập trung vào một chủ đề kinh doanh hoặc một bộ phận cụ thể của tổ chức.

- Mô hình Third Normal Form:

  • Sử dụng mô hình quan hệ với các bảng được tổ chức theo dạng bảng chuẩn hóa đến dạng thức bậc thứ ba (3NF).
  • Thường không được sử dụng rộng rãi cho các hệ thống Data Warehouse lớn do hiệu suất không cao.

- Mô hình Inmon và Kimball:

  •  Mô hình Inmon hướng đến việc xây dựng một Data Warehouse toàn diện và tích hợp, trong khi mô hình Kimball chú trọng vào việc xây dựng các Data Mart độc lập và linh hoạt.

3. Kết luận:

OK trên đây mình đã tổng hợp lại cho các bạn về Data Warehouse là gì? Các mô hình Data Warehouse phổ biến - chúc các bạn có các kiến thức bổ ích.