Tổng quan Data Modeling (Mô hình hóa dữ liệu) là gì?

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ thông tin, việc triển khai Data modeling ( Mô hình hóa dữ liệu) cực kỳ quan trọng đối với doanh nghiệp. Xây dựng Mô hình hóa dữ liệu đòi hỏi phải hiểu rõ các yêu cầu và mục đích của hệ thống cũng như các quy trình và luồng dữ liệu. Hơn nữa, Data Modeling còn hỗ trợ tạo ra cơ sở dữ liệu để lưu trữ và quản lý thông tin.

Data Modeling là gì?

1. Data Modeling (Mô hình hóa dữ liệu) là gì

Mô hình hóa dữ liệu là quá trình thiết kế và biểu diễn các đối tượng, quan hệ và thuộc tính của dữ liệu trong một hệ thống thông tin bằng các kỹ thuật và phương pháp đồ họa. Mô hình hóa dữ liệu giúp cho người thiết kế có thể hiểu rõ hơn về cấu trúc và tổ chức của dữ liệu, từ đó tạo ra được các cơ sở dữ liệu hiệu quả và dễ quản lý.

Mô hình hóa dữ liệu cũng là một phương tiện để truyền tải thông tin giữa các thành viên trong nhóm phát triển phần mềm, giúp cho tất cả mọi người có thể hiểu được dự án đang được phát triển.

2. Lợi ích Data Modeling đem lại cho doanh nghiệp

Ứng dụng Data Modeling giúp doanh nghiệp:

Tăng tính hiệu quả của vận hành hệ thống thông tin: Khi xây dựng mô hình dữ liệu chính xác, việc thiết kế, triển khai và vận hành các hệ thống thông tin của các nhà phát triển phần mềm trở nên dễ dàng hơn.
Giảm thiểu rủi ro về dữ liệu: Mô hình hóa dữ liệu giúp xác định các rủi ro về dữ liệu như mất, sửa đổi hay truy cập trái phép vào dữ liệu. Khi ấy, doanh nghiệp có thể thiết lập các biện pháp bảo mật phù hợp để giảm thiểu rủi ro này.

Lợi ích Data Modeling

Cải thiện quản lý dữ liệu: Mô hình dữ liệu giúp định danh và quản lý các dữ liệu/ nhóm dữ liệu quan trọng một cách rõ ràng để doanh nghiệp dễ dàng tìm kiếm và truy xuất thông tin.
Tăng khả năng tích hợp trong hệ thống doanh nghiệp: Doanh nghiệp có thể tích hợp chặt chẽ các hệ thống thông tin hiện có với các hệ thống mới được triển khai. Từ đó, giúp doanh nghiệp có được góc nhìn rộng hơn về tổng thể hoạt động kinh doanh.

3. Các quy tắc ứng dụng Data Modeling hiệu quả

3.1.Xác định rõ ràng mục tiêu cuối cùng

Mục tiêu chính của mô hình hóa dữ liệu là tạo lợi thế cạnh tranh cũng như thúc đẩy KPI của doanh nghiệp. Để lập được mô hình dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp phải xác định mục tiêu kinh doanh.

3.2. Xây dựng cấu trúc thật đơn giản và dễ hiểu trước khi phát triển

Mọi thứ sẽ vô cùng dễ dàng lúc ban đầu, nhưng khi doanh nghiệp bắt đầu phát triển thì các dữ liệu sẽ trở nên nhiều hơn và nhiều thuộc tính hơn.

Đây là lý do tại sao bạn nên bắt đầu với các mô hình dữ liệu thật đơn giản và dễ hiểu. Khi bạn chắc chắn về các mô hình ban đầu có độ chính xác cao, bạn có thể bắt đầu xây dựng và hệ thống nhiều bộ dữ liệu hơn.

3.3. Giữ những thứ cần thiết

Mặc dù bạn có thể giữ lại tất cả dữ liệu mình thu thập được từ Big Data, nhưng hiệu suất của việc lưu trữ như vậy sẽ khiến doanh nghiệp tốn thêm nhiều chi phí. Vì vậy, doanh nghiệp cần xác định rõ khối lượng bộ dữ liệu bạn muốn giữ. để tránh gây lãng phí mô hình dữ liệu.

Các quy tắc khi ứng dụng Data Modeling

3.4. Luôn kiểm tra chéo các mô hình trước khi tiếp tục các bước tiếp theo

Mô hình hóa dữ liệu là một dự án lớn, đặc biệt là khi bạn đang xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ của doanh nghiệp. Đó chính là lý do mà bạn phải, bạn cần phải thận trọng trong các công việc này. Đặc biệt, các chuyên viên kỹ thuật phải luôn luôn kiểm tra chéo kỹ càng các mô hình dữ liệu trước khi tiếp tục các bước tiếp theo.

3.5. Đảm bảo dữ liệu được phát triển

Mô hình dữ liệu không bao giờ đứng yên, nó sẽ luôn mở rộng ra về cả mặt khối lượng và thuộc tính. Vậy nên, khi doanh nghiệp của bạn phát triển, bạn cần phải tùy chỉnh mô hình dữ liệu của bạn cho phù hợp với quy mô của doanh nghiệp. Vì vậy, điều quan trọng là bạn phải giữ cho các mô hình dữ liệu được cập nhật theo thời gian, tốt nhất là theo thời gian thực. Cách thực hành tốt nhất ở đây là lưu trữ các mô hình dữ liệu của bạn trong kho lưu trữ, để có thể dễ dàng quản lý và điều chỉnh dễ dàng khi cần thiết.

4. Top các công cụ trong Data Modeling

4.1. ER/Studio

Đây là một công cụ lập mô hình dữ liệu mạnh mẽ từ Idera cho phép bạn lập danh mục hiệu quả các nguồn dữ liệu hiện tại trên nhiều nền tảng khác nhau. ER/Studio còn cho phép xây dựng và chia sẻ các mô hình dữ liệu, cũng như theo dõi dòng dữ liệu end-to-end. Nhờ đó, các doanh nghiệp có thể nhanh chóng hiểu được sự tương tác giữa dữ liệu, quy trình và nhân sự.

Các tính năng của ER/Studio:

Phù hợp với tất cả mô hình hóa dữ liệu
Đảm bảo rằng các mô hình và cơ sở dữ liệu được nhất quán
Cho phép viết kịch bản và tự động hóa
Chạy phân tích tác động cho các sửa đổi mới ở cấp cơ sở dữ liệu
Tất cả các định dạng HTML, PNG, JPEG, RTF, XML, Schema và DTD đều được hỗ trợ

Các công cụ Data Modeling

4.2. Erwin Data Modeler

Erwin được đánh giá là một trong những công cụ tốt nhất hiện giúp doanh nghiệp tạo cơ sở dữ liệu thực tế từ mô hình dữ liệu. Ngoài ra, công cụ này còn cung cấp các giải pháp kinh doanh chi phí thấp nhưng mạnh mẽ.

Các tính năng chính của Erwin Data Modeler:

Cho phép người dùng doanh nghiệp và kỹ thuật cộng tác, duy trì và mô phỏng các mô hình từ vị trí trung tâm
Tự động so sánh mô hình và cơ sở dữ liệu
Cho phép bạn lấy dữ liệu từ CRM, ERP và các nguồn khác để tạo mô hình hiệu quả
Đồng bộ hóa quá trình thiết kế chuyển tiếp và đảo ngược của mã định nghĩa dữ liệu
giao diện đồ họa dễ sử dụng

4.3. DbSchema Pro

Đây là công cụ thiết kế cơ sở dữ liệu và giao diện người dùng đồ họa mạnh mẽ cho phép bạn chia sẻ và triển khai các lược đồ trên cơ sở dữ liệu quan hệ và NoSQL.

Các tính năng chính của DbSchema Pro:

Độc lập với các thiết kế khái niệm và logic
Cho phép bạn tạo các truy vấn với nhiều thứ tự, nhóm, bộ lọc và liên kết
Tạo dữ liệu thử nghiệm bằng cách sử dụng biểu thức chính quy đảo ngược và các mẫu được chỉ định
Cho phép bạn xem và thay đổi dữ liệu từ nhiều bảng khác nhau bằng cách sử dụng khóa ngoại

4.4. SQL Database Modeler

SQL Database Modeler cho phép bạn xây dựng cơ sở dữ liệu SQL thông qua nhập và xây dựng các tập lệnh SQL. Công cụ còn hỗ trợ cả MS SQL Server và MySQL. Ưu điểm chính là giao diện thân thiện, người dùng dễ dàng tạo và thay đổi bảng.

Các tính năng chính của SQL Database Modeler: