Data Model là gì? Những lợi ích kinh doanh lớn của mô hình này

1. Data Model là gì? Khái quát chung về Data Model 

1.1. Khái niệm và mục đích của Data Model 

Data model là một thuật ngữ tiếng Anh trong lĩnh vực công nghệ thông tin, dịch tiếng anh chuyên ngành CNTT có nghĩa là Mô hình hóa dữ liệu. Trong công nghệ phần mềm, nó là quá trình tạo ra một mô hình dữ liệu cho một hệ thống thông tin bằng cách áp dụng các kỹ thuật chính thức nhất định. Mô hình hóa dữ liệu là một quy trình được sử dụng để xác định và phân tích các yêu cầu dữ liệu cần thiết để hỗ trợ các quy trình kinh doanh trong phạm vi của các hệ thống thông tin tương ứng trong các tổ chức. Do đó, quá trình mô hình hóa dữ liệu liên quan đến các nhà lập mô hình dữ liệu chuyên nghiệp làm việc chặt chẽ với các bên liên quan kinh doanh, cũng như người dùng tiềm năng của hệ thống thông tin. 

Các kỹ thuật và phương pháp mô hình hóa dữ liệu được sử dụng để mô hình hóa dữ liệu theo cách chuẩn, nhất quán, có thể dự đoán được để quản lý nó dưới dạng tài nguyên. Việc sử dụng các tiêu chuẩn Data model được khuyến nghị mạnh mẽ cho tất cả các dự án yêu cầu một phương tiện tiêu chuẩn để xác định và phân tích dữ liệu trong một tổ chức, ví dụ: sử dụng mô hình hóa dữ liệu:

• Để hỗ trợ các nhà phân tích kinh doanh, lập trình viên developer/programmer, người kiểm thử, người viết thủ công, người chọn gói CNTT, kỹ sư software engineer, nhà quản lý, tổ chức và khách hàng liên quan để hiểu và sử dụng mô hình bán chính thức đã thống nhất các khái niệm của tổ chức và cách họ liên quan với nhau
• Để quản lý dữ liệu dưới dạng tài nguyên
• Để tích hợp hệ thống thông tin
• Để thiết kế cơ sở dữ liệu database / kho dữ liệu (còn gọi là kho dữ liệu)

Việc làm it phần mềm tại Hà Nội

1.2. Vai trò của Data Model với doanh nghiệp

Mô hình hóa dữ liệu có thể được thực hiện trong các loại dự án khác nhau và trong nhiều giai đoạn của dự án. Mô hình dữ liệu là tiến bộ; không có thứ gọi là mô hình dữ liệu cuối cùng cho một doanh nghiệp hoặc ứng dụng. Thay vào đó, một mô hình dữ liệu nên được coi là một tài liệu sống sẽ thay đổi để đáp ứng với một doanh nghiệp thay đổi. Các mô hình dữ liệu lý tưởng nên được lưu trữ trong một kho lưu trữ để chúng có thể được truy xuất, mở rộng và chỉnh sửa theo thời gian. 

Data Model chiến lược: Đây là một phần của việc tạo ra một chiến lược hệ thống thông tin, xác định một tầm nhìn và kiến ​​trúc tổng thể cho các hệ thống thông tin. Kỹ thuật công nghệ thông tin là một phương pháp áp dụng phương pháp này.

Data Model trong quá trình phân tích hệ thống: Trong phân tích hệ thống, các mô hình dữ liệu logic được tạo ra như là một phần của sự phát triển cơ sở dữ liệu mới.

Mô hình hóa dữ liệu cũng được sử dụng như một kỹ thuật để chi tiết các yêu cầu nghiệp vụ cho các cơ sở dữ liệu cụ thể. Đôi khi nó được gọi là mô hình hóa cơ sở dữ liệu vì một mô hình dữ liệu cuối cùng được thực hiện trong cơ sở dữ liệu. 

Xem thêm: Data engineer là gì? Tất cả những thông tin mà bạn cần biết

2. Làm thế nào mô hình dữ liệu mang lại lợi ích

Các mô hình dữ liệu cung cấp một khung cho dữ liệu được sử dụng trong các hệ thống thông tin bằng cách cung cấp định nghĩa và định dạng cụ thể. Nếu một mô hình dữ liệu được sử dụng nhất quán trên các hệ thống thì khả năng tương thích của dữ liệu có thể đạt được. Nếu các cấu trúc dữ liệu giống nhau được sử dụng để lưu trữ và truy cập dữ liệu thì các ứng dụng khác nhau có thể chia sẻ dữ liệu liền mạch. Kết quả của điều này được chỉ ra trong sơ đồ. Tuy nhiên, các hệ thống và giao diện thường tốn kém để xây dựng, vận hành và bảo trì. Họ cũng có thể hạn chế kinh doanh hơn là hỗ trợ nó. Điều này có thể xảy ra khi chất lượng của các mô hình dữ liệu được triển khai trong các hệ thống và giao diện kém. 

Một số vấn đề phổ biến được tìm thấy trong các mô hình dữ liệu là:

Các quy tắc kinh doanh, cụ thể về cách mọi thứ được thực hiện ở một nơi cụ thể, thường được cố định trong cấu trúc của một mô hình dữ liệu. Điều này có nghĩa là những thay đổi nhỏ trong cách thức kinh doanh được tiến hành dẫn đến những thay đổi lớn trong hệ thống và giao diện máy tính. Vì vậy, các quy tắc kinh doanh cần được thực hiện một cách linh hoạt, không dẫn đến sự phụ thuộc phức tạp, thay vào đó mô hình dữ liệu phải đủ linh hoạt để các thay đổi trong doanh nghiệp có thể được thực hiện trong mô hình dữ liệu một cách tương đối nhanh chóng và hiệu quả.

Các loại thực thể thường không được xác định, hoặc được xác định không chính xác. Điều này có thể dẫn đến việc sao chép dữ liệu, cấu trúc dữ liệu và chức năng, cùng với chi phí tiếp viên của sự trùng lặp đó trong phát triển và bảo trì. Do đó, định nghĩa dữ liệu nên được thực hiện rõ ràng và dễ hiểu nhất có thể để giảm thiểu việc giải thích sai và sao chép.

Mô hình dữ liệu cho các hệ thống khác nhau là tùy ý khác nhau. Kết quả của điều này là các giao diện phức tạp được yêu cầu giữa các hệ thống chia sẻ dữ liệu. Các giao diện cần thiết phải được xem xét vốn có trong khi thiết kế một mô hình dữ liệu, vì một mô hình dữ liệu tự nó sẽ không thể sử dụng được nếu không có các giao diện trong các hệ thống khác nhau.

Dữ liệu không thể được chia sẻ điện tử với khách hàng và nhà cung cấp, vì cấu trúc và ý nghĩa của dữ liệu chưa được chuẩn hóa. Để có được giá trị tối ưu từ một mô hình dữ liệu đã triển khai, điều rất quan trọng là xác định các tiêu chuẩn sẽ đảm bảo rằng các mô hình dữ liệu sẽ đáp ứng cả nhu cầu kinh doanh và nhất quán. 

Xem thêm: Data analyst là gì? Cơ hội hấp dẫn nhất cho ngành khoa học dữ liệu

Việc làm quản trị cơ sở dữ liệu

3. Quy trình mô hình hóa dữ liệu

Trong bối cảnh tích hợp quy trình kinh doanh (xem hình), mô hình hóa dữ liệu bổ sung cho mô hình hóa quy trình kinh doanh và cuối cùng dẫn đến việc tạo cơ sở dữ liệu. Quá trình thiết kế cơ sở dữ liệu liên quan đến việc tạo ra ba loại lược đồ được mô tả trước đây - khái niệm, logic và vật lý. Thiết kế cơ sở dữ liệu được ghi lại trong các lược đồ này được chuyển đổi thông qua Ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu, sau đó có thể được sử dụng để tạo cơ sở dữ liệu. Một mô hình dữ liệu được quy cho đầy đủ chứa các thuộc tính chi tiết (mô tả) cho mọi thực thể trong nó.

Thuật ngữ "thiết kế cơ sở dữ liệu" có thể mô tả nhiều phần khác nhau của thiết kế hệ thống cơ sở dữ liệu tổng thể. Về cơ bản, và chính xác nhất, nó có thể được coi là thiết kế logic của các cấu trúc dữ liệu cơ sở được sử dụng để lưu trữ dữ liệu. Trong mô hình quan hệ, đây là các bảng và khung nhìn. Trong cơ sở dữ liệu đối tượng, các thực thể và các mối quan hệ ánh xạ trực tiếp đến các lớp đối tượng và các mối quan hệ được đặt tên. Tuy nhiên, thuật ngữ "thiết kế cơ sở dữ liệu" cũng có thể được sử dụng để áp dụng cho quá trình thiết kế tổng thể, không chỉ các cấu trúc dữ liệu cơ sở, mà cả các biểu mẫu và truy vấn được sử dụng như một phần của ứng dụng cơ sở dữ liệu tổng thể trong Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu.

Trong quá trình này, các giao diện hệ thống chiếm từ 25% đến 70% chi phí phát triển và hỗ trợ của các hệ thống hiện tại. Lý do chính cho chi phí này là các hệ thống này không chia sẻ một mô hình dữ liệu chung. Nếu các mô hình dữ liệu được phát triển trên một hệ thống dựa trên cơ sở hệ thống, thì không chỉ phân tích tương tự được lặp lại trong các khu vực chồng chéo, mà còn phải thực hiện phân tích sâu hơn để tạo ra các giao diện giữa chúng. Hầu hết các hệ thống trong một tổ chức đều chứa cùng một dữ liệu cơ bản, được phát triển lại cho một mục đích cụ thể. Do đó, một mô hình dữ liệu cơ bản được thiết kế hiệu quả có thể giảm thiểu việc làm lại với các sửa đổi tối thiểu cho các mục đích của các hệ thống khác nhau trong tổ chức.

4. Các loại mô hình dữ liệu 

Các mô hình này đang được sử dụng trong giai đoạn đầu tiên của thiết kế hệ thống thông tin trong quá trình phân tích yêu cầu để mô tả nhu cầu thông tin hoặc loại thông tin sẽ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu có thể được sử dụng để mô tả bất kỳ bản thể luận nào (tức là tổng quan và phân loại các thuật ngữ được sử dụng và các mối quan hệ của chúng) cho một vũ trụ diễn ngôn nhất định, tức là lĩnh vực quan tâm.

4.1. Mô hình dữ liệu chung

Mô hình dữ liệu chung là khái quát của mô hình dữ liệu thông thường. Chúng định nghĩa các loại quan hệ chung được tiêu chuẩn hóa, cùng với các loại điều có thể liên quan bởi một loại quan hệ như vậy. Định nghĩa của mô hình dữ liệu chung tương tự như định nghĩa của ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ: mô hình dữ liệu chung có thể xác định các loại quan hệ, chẳng hạn như 'quan hệ phân loại', là mối quan hệ nhị phân giữa một vật riêng lẻ và một loại vật (một lớp) và 'quan hệ toàn bộ', là mối quan hệ nhị phân giữa hai điều, một với vai trò của một phần, hai là vai trò của toàn bộ, bất kể những thứ có liên quan.

Đưa ra một danh sách các lớp có thể mở rộng, điều này cho phép phân loại bất kỳ thứ riêng lẻ nào và chỉ định các quan hệ toàn bộ cho bất kỳ đối tượng riêng lẻ nào. Bằng cách tiêu chuẩn hóa danh sách các loại quan hệ có thể mở rộng, mô hình dữ liệu chung cho phép biểu thị số lượng sự kiện không giới hạn và sẽ tiếp cận các khả năng của ngôn ngữ tự nhiên. Mặt khác, các mô hình dữ liệu thông thường có phạm vi miền cố định và giới hạn, bởi vì việc khởi tạo (sử dụng) của một mô hình như vậy chỉ cho phép biểu thị các loại sự kiện được xác định trước trong mô hình.

Việc làm nhân viên xử lý dữ liệu

4.2. Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa

Cấu trúc dữ liệu logic của Hệ quản trị cơ sở dữ liệu, cho dù là phân cấp, mạng hoặc quan hệ, hoàn toàn không thể đáp ứng các yêu cầu cho định nghĩa khái niệm của dữ liệu vì nó bị giới hạn về phạm vi và thiên về chiến lược triển khai được sử dụng bởi Hệ quản trị cơ sở dữ liệu. Đó là trừ khi mô hình dữ liệu ngữ nghĩa được triển khai trong cơ sở dữ liệu nhằm mục đích, một sự lựa chọn có thể ảnh hưởng một chút đến hiệu suất nhưng nhìn chung cải thiện rất nhiều năng suất.

Do đó, nhu cầu xác định dữ liệu từ quan điểm khái niệm đã dẫn đến sự phát triển của các kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu ngữ nghĩa. Đó là, các kỹ thuật để xác định ý nghĩa của dữ liệu trong bối cảnh mối tương quan của nó với dữ liệu khác. Như được minh họa trong hình thế giới thực, về mặt tài nguyên, ý tưởng, sự kiện, v.v., được xác định một cách tượng trưng trong các kho dữ liệu vật lý. Một mô hình dữ liệu ngữ nghĩa là một sự trừu tượng xác định cách các biểu tượng được lưu trữ liên quan đến thế giới thực. Do đó, mô hình phải là một đại diện thực sự của thế giới thực. 

Một mô hình dữ liệu ngữ nghĩa có thể được sử dụng để phục vụ nhiều mục đích, chẳng hạn như: 

• Lập kế hoạch tài nguyên dữ liệu
• Xây dựng cơ sở dữ liệu có thể chia sẻ
• Đánh giá phần mềm nhà cung cấp
• Tích hợp cơ sở dữ liệu hiện có

Mục tiêu tổng thể của các mô hình dữ liệu ngữ nghĩa là nắm bắt nhiều ý nghĩa hơn của dữ liệu bằng cách tích hợp các khái niệm quan hệ với các khái niệm trừu tượng mạnh hơn được biết đến từ trường Trí tuệ nhân tạo. Ý tưởng là cung cấp các nguyên thủy mô hình hóa mức cao như một phần không thể thiếu của mô hình dữ liệu để tạo thuận lợi cho việc thể hiện các tình huống trong thế giới thực. 

Trên đây là những thông tin cơ bản nhất về Data Model. Vậy bạn đã hiểu thế nào là Data Model là gì chưa? Nếu bạn là một người làm trong lĩnh vực công nghệ thông tin và cả kinh doanh, chắc chắn không thể bỏ qua những thông tin này. Đây sẽ là hành trang quan trọng giúp it việc, kinh doanh trong sự nghiệp của bạn phát triển. Cùng với timviec365.vn là một website tìm việc trực tuyến, các bạn sẽ sớm tìm được một công việc như ý và áp dụng những kiến thức mình đã tìm hiểu được để giúp ích cho công việc của mình.

Bài viết tham khảo: Data scientist là gì và cơ hội cho ngành “quyến rũ” nhất thế kỷ XXI

Tìm việc làm