Nếu bạn muốn hiểu về Business Intelligence (BI), bạn nhất định phải biết về Data warehouse bởi đây là yếu tố đóng vai trò then chốt trong mảng Business Intelligence, quyế định thành bại trong công cuộc tối ưu hiệu suất hoạt động. Cụ thể như thế nào, hãy cùng SOM tìm hiểu sơ bộ qua khái niệm, ứng dụng và phân loại Data warehouse qua bài viết sau!
Data warehouse là gì?
Data warehouse (kho dữ liệu) là một nền tảng thống nhất để lưu trữ, quản lý và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Nền tảng này được thiết kế nhằm hỗ trợ quá trình ra quyết định, cũng như tập trung vào việc lưu trữ và phân tích dữ liệu của doanh nghiệp.
Thông thường, dữ liệu trong Data Warehouse được lấy từ tiếp thị, bán hàng, tài chính… và các hệ thống đối tác bên ngoài. Kho dữ liệu này sau đó sẽ lọc thông tin, thay đổi và đưa vào kho dữ liệu theo một cấu trúc tổ chức đặc biệt, giúp việc truy vấn và phân tích dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Bên cạnh đó kho dữ liệu này cũng cung cấp cho người dùng khả năng truy xuất dữ liệu theo các tiêu chí phân tích và tạo ra các báo cáo, đồ thị cùng biểu đồ để hỗ trợ quá trình ra quyết định.
Ví dụ về data warehouse
Ví dụ trong ứng dụng data warehouse của Amazon:
- Thách thức: Amazon có hàng triệu sản phẩm và hàng tỷ giao dịch hàng ngày. Họ cần một cách hiệu quả để theo dõi, phân tích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu lớn này.
- Giải pháp: Amazon sử dụng data warehouse để tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm thông tin về đơn hàng, thanh toán, đánh giá khách hàng, và nhiều hơn nữa. Việc này giúp họ hiểu rõ hơn về hành vi mua sắm của khách hàng, dự đoán nhu cầu và quản lý tồn kho.
Ví dụ trong ứng dụng data warehouse của Netflix:
- Thách thức: Netflix cần hiểu rõ hành vi xem phim của người dùng để đề xuất nội dung phù hợp và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.
- Giải pháp: Netflix sử dụng data warehouse để thu thập dữ liệu về thời gian xem, nội dung được xem, và phản hồi của người dùng. Dữ liệu này được sử dụng để xây dựng mô hình dự đoán hành vi người dùng và đề xuất nội dung cá nhân hóa.
Ví dụ trong ứng dụng data warehouse của Airbnb:
- Thách thức: Airbnb có hàng triệu ngôi nhà và phòng cho thuê trên toàn cầu. Họ cần theo dõi và quản lý thông tin về đặt phòng, đánh giá khách hàng, và chiến lược giá.
- Giải pháp: Airbnb sử dụng data warehouse để tổng hợp dữ liệu từ các giao dịch đặt phòng, phản hồi của khách hàng, và thông tin về vị trí. Điều này giúp họ tối ưu hóa chiến lược giá, cải thiện trải nghiệm đặt phòng và phản hồi từ khách hàng.
Phân loại Data warehouse
Có nhiều cách để phân loại nền tảng dữ liệu này, bao gồm phân loại theo dạng dữ liệu, theo cách tổ chức dữ liệu, và theo thời gian.
Phân loại theo dạng dữ liệu
Thông thường, nền tảng dữ liệu này được phân loại dựa trên dạng dữ liệu như sau:
Kho dữ liệu doanh nghiệp (EDW – Enterprise Data Warehouse)
Kho dữ liệu doanh nghiệp đóng vai trò là cơ sở dữ liệu chính hoặc trung tâm tạo điều kiện thuận lợi cho việc ra quyết định trong toàn doanh nghiệp. Các lợi ích chính của việc có EDW bao gồm quyền truy cập vào thông tin liên tổ chức, khả năng chạy các truy vấn phức tạp và hỗ trợ các thông tin chi tiết phong phú, có tầm nhìn xa để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu và đánh giá rủi ro sớm.
Kho dữ liệu hoạt động (ODS – Operational Data Store)
Trong ODS, Data warehouse làm mới theo thời gian thực. Do đó, các tổ chức thường sử dụng nó cho các hoạt động doanh nghiệp thông thường, chẳng hạn như lưu trữ hồ sơ của nhân viên. Các quy trình nghiệp vụ cũng sử dụng ODS làm nguồn cung cấp dữ liệu cho EDW.
Data mart
Data mart là một tập hợp con của Data warehouse được xây dựng để duy trì một bộ phận, khu vực hoặc đơn vị kinh doanh cụ thể. Mỗi bộ phận của doanh nghiệp đều có một kho lưu trữ trung tâm hoặc trung tâm dữ liệu để lưu trữ dữ liệu. Dữ liệu từ data mart được lưu trữ định kỳ trong ODS. Sau đó, ODS sẽ gửi dữ liệu đến EDW, nơi nó được lưu trữ và sử dụng.
Phân loại theo cách tổ chức dữ liệu
Kimball Approach
Phương pháp Kimball tập trung vào việc xây dựng Data Warehouse từ việc kết hợp các Data Marts. Điều này giúp nhanh chóng triển khai các giải pháp phân tích cho các đội ngũ làm việc cụ thể.
Inmon Approach
Phương pháp Inmon tạo ra một Enterprise Data Warehouse chung trước khi tạo các Data Mart. Điều này giúp đảm bảo tính nhất quán và đồng nhất của dữ liệu trong toàn bộ tổ chức.
Phân loại theo thời gian
Real-time Data Warehouse
Đây là nền tảng cung cấp dữ liệu liên tục và ngay lập tức. Điều này quan trọng trong các ngành nghề yêu cầu phản ứng nhanh như tài chính và dịch vụ khách hàng.
Historical Data Warehouse
Đay là nền tảng lưu trữ dữ liệu theo thời gian, giúp theo dõi sự thay đổi của dữ liệu qua thời gian. Điều này hữu ích trong việc phân tích xu hướng dài hạn và dự báo.
Ứng dụng của Data warehouse
Với sự bùng nổ của dữ liệu trong thời đại số hóa, việc sử dụng Data Warehouse là rất cần thiết để giúp doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan và sâu hơn về hoạt động kinh doanh của mình. Ứng dụng của Data warehouse là vô cùng đa dạng, dưới đây là một số ví dụ cụ thể:
Phân tích kinh doanh (Business Analysis):
Data warehouse cho phép tổ chức dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra một bức tranh toàn diện về hoạt động kinh doanh. Những thông tin này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về mô hình kinh doanh, xu hướng thị trường, và sự ảnh hưởng của các quyết định kinh doanh.
Báo cáo và Thống kê (Reporting and Analytics):
Data warehouse cung cấp một cơ sở dữ liệu tối ưu cho việc tạo báo cáo và thống kê. Đây là những công cụ giúp người dùng dễ dàng truy cập thông tin, xây dựng báo cáo tùy chỉnh và thực hiện phân tích sâu sắc để đưa ra những quyết định chiến lược.
Dự đoán và Mô hình hóa (Predictive Modeling):
Dữ liệu được lưu trữ trong data warehouse có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán và phân tích xu hướng tương lai. Điều này giúp doanh nghiệp đưa ra các dự đoán về sự phát triển thị trường, đối thủ cạnh tranh, và nhu cầu khách hàng.
Hỗ trợ quyết định (Decision Support):
Data warehouse là công cụ hữu ích cho quá trình ra quyết định do cung cấp thông tin chi tiết và phân tích đầy đủ. Nhờ vậy, các nhà quản lý có thể dựa vào dữ liệu trong data warehouse để đưa ra những quyết định chiến lược, tối ưu hóa hiệu suất doanh nghiệp.
Thu thập và tổ chức dữ liệu (Data Organization):
Data warehouse giúp tổ chức dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thành một cơ sở dữ liệu đồng nhất và có tổ chức. Điều này giúp dễ dàng truy xuất thông tin và giảm thời gian tìm kiếm dữ liệu. Cũng nhờ Data warehouse, doanh nghiệp thu thập được nhiều dữ liệu hơn, tăng cường khối dữ liệu cần lưu trữ, xử lý lên đáng kể.
Quản lý hiệu suất (Performance Management):
Data warehouse hỗ trợ theo dõi hiệu suất kinh doanh thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu liên quan đến các chỉ số hiệu suất quan trọng. Điều này giúp doanh nghiệp đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất của mình.
Nhìn chung, Data warehouse đã được ứng dụng và đem lại lợi ích lớn cho doanh nghiệp nhiều lĩnh vực, từ thương mại điện tử, đầu tư bảo hiểm đến hàng không, giáo dục…Hầu như mọi doanh nghiệp kinh doanh bất kể dịch vụ, sản phẩm nào cũng đều có điều kiện để vượt trội hơn đối thủ nếu có một đội ngũ Data Warehouse chuyên nghiệp.
Vì thế, việc tìm ra giải pháp Data warehouse phù hợp với nhu cầu kinh doanh là một trong những công tác cần lưu tâm cho quản lý doanh nghiệp ngay thời điểm này.
Tại SOM, Data warehouse là một học phần trong khóa học ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Để tìm hiểu sâu hơn về chương trình học, xem thêm tại:
