Mô hình hóa dữ liệu là gì? Lợi ích và thách thức của mô hình hóa dữ liệu

• Nữ biên dịch học phân tích dữ liệu để chuyển hướng sự nghiệp
• Khai thác dữ liệu trong kế toán như thế nào đạt hiệu quả cao?
• Rủi ro phân tích dữ liệu với kế toán và tầm quan trọng của dữ liệu lớn
• Phân tích dữ liệu với kế toán quan trọng như thế nào?
• Những thách thức khi triển khai phân tích dữ liệu đối với kế toán

Mô hình hóa dữ liệu là quá trình tạo sơ đồ đơn giản hóa của hệ thống phần mềm và các thành phần dữ liệu chứa trong đó, sử dụng văn bản và ký hiệu để biểu diễn dữ liệu và cách thức dữ liệu lưu chuyển. Theo dõi chi tiết trong bài viết này cùng FUNiX ngay hôm nay:

1. Mô hình hóa dữ liệu là gì?

Mô hình hóa dữ liệu là quá trình tạo sơ đồ đơn giản hóa của hệ thống phần mềm và các thành phần dữ liệu chứa trong đó, sử dụng văn bản và ký hiệu để biểu diễn dữ liệu và cách thức dữ liệu lưu chuyển. Các mô hình dữ liệu cung cấp một kế hoạch chi tiết để thiết kế một cơ sở dữ liệu mới hoặc tái cấu trúc một ứng dụng cũ. Nhìn chung, mô hình hóa dữ liệu giúp một tổ chức sử dụng dữ liệu của mình một cách hiệu quả để đáp ứng nhu cầu kinh doanh về thông tin.

Một mô hình dữ liệu có thể được coi là một lưu đồ minh họa các thực thể dữ liệu, các thuộc tính của chúng và các mối quan hệ giữa các thực thể. Nó cho phép các nhóm phân tích và quản lý dữ liệu ghi lại các yêu cầu dữ liệu cho ứng dụng và xác định lỗi trong kế hoạch phát triển trước khi viết bất kỳ mã nào.

Ngoài ra, các mô hình dữ liệu có thể được tạo thông qua các nỗ lực kỹ thuật đảo ngược để trích xuất chúng từ các hệ thống hiện có. Điều đó được thực hiện để ghi lại cấu trúc của cơ sở dữ liệu quan hệ được xây dựng trên cơ sở đặc biệt mà không cần lập mô hình dữ liệu trả trước và để xác định lược đồ cho các bộ dữ liệu thô được lưu trữ trong hồ dữ liệu hoặc cơ sở dữ liệu NoSQL để hỗ trợ các ứng dụng phân tích cụ thể.

2. Tại sao cần mô hình hóa dữ liệu

Mô hình hóa dữ liệu là một nguyên tắc quản lý dữ liệu cốt lõi. Bằng cách cung cấp biểu diễn trực quan của các tập dữ liệu và bối cảnh kinh doanh của chúng, nó giúp xác định chính xác nhu cầu thông tin cho các quy trình kinh doanh khác nhau. Sau đó, nó chỉ định các đặc điểm của các thành phần dữ liệu sẽ được đưa vào ứng dụng và trong cơ sở dữ liệu hoặc cấu trúc hệ thống tệp được sử dụng để xử lý, lưu trữ và quản lý dữ liệu.

Mô hình hóa dữ liệu cũng có thể giúp thiết lập các định nghĩa dữ liệu chung và tiêu chuẩn dữ liệu nội bộ, thường liên quan đến các chương trình quản trị dữ liệu . Ngoài ra, nó đóng một vai trò lớn trong các quy trình kiến ​​trúc dữ liệu ghi lại nội dung dữ liệu, ánh xạ cách dữ liệu di chuyển qua các hệ thống CNTT và tạo khung quản lý dữ liệu khái niệm. Mô hình dữ liệu là một thành phần kiến ​​trúc dữ liệu chính, cùng với sơ đồ luồng dữ liệu , bản thiết kế kiến ​​trúc, từ vựng dữ liệu thống nhất và các tạo phẩm khác.

Theo truyền thống, các mô hình dữ liệu đã được xây dựng bởi các nhà lập mô hình dữ liệu, kiến ​​trúc sư dữ liệu và các chuyên gia quản lý dữ liệu khác với đầu vào từ các nhà phân tích kinh doanh, giám đốc điều hành và người dùng. Nhưng mô hình hóa dữ liệu hiện cũng là một kỹ năng quan trọng đối với các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu tham gia phát triển các ứng dụng kinh doanh thông minh cũng như các ứng dụng phân tích nâng cao và khoa học dữ liệu phức tạp hơn .

>>> Đọc thêm: Công nghệ AI là gì? Những ứng dụng của công nghệ AI

3. Các loại mô hình dữ liệu khác nhau là gì?

Người lập mô hình dữ liệu sử dụng ba loại mô hình để trình bày riêng biệt các khái niệm kinh doanh và quy trình công việc, các thực thể dữ liệu có liên quan cũng như các thuộc tính và mối quan hệ của chúng cũng như các cấu trúc kỹ thuật để quản lý dữ liệu. Các mô hình thường được tạo theo tiến trình khi các tổ chức lên kế hoạch cho các ứng dụng và cơ sở dữ liệu mới. Đây là các loại mô hình dữ liệu khác nhau và những gì chúng bao gồm:

• Mô hình dữ liệu khái niệm . Đây là hình ảnh trực quan cấp cao về quy trình kinh doanh hoặc phân tích mà một hệ thống sẽ hỗ trợ. Nó vạch ra các loại dữ liệu cần thiết, cách các thực thể kinh doanh khác nhau liên quan đến nhau và các quy tắc kinh doanh liên quan. Các giám đốc điều hành doanh nghiệp là đối tượng chính của các mô hình dữ liệu khái niệm, để giúp họ thấy cách một hệ thống sẽ hoạt động và đảm bảo rằng nó đáp ứng nhu cầu kinh doanh. Các mô hình khái niệm không bị ràng buộc với các công nghệ ứng dụng hoặc cơ sở dữ liệu cụ thể.
• Mô hình dữ liệu logic. Khi một mô hình dữ liệu khái niệm kết thúc, nó có thể được sử dụng để tạo một mô hình logic ít trừu tượng hơn. Các mô hình dữ liệu logic cho thấy các thực thể dữ liệu có liên quan như thế nào và mô tả dữ liệu từ góc độ kỹ thuật. Ví dụ: chúng xác định cấu trúc dữ liệu và cung cấp chi tiết về thuộc tính, khóa, kiểu dữ liệu và các đặc điểm khác. Phía kỹ thuật của một tổ chức sử dụng các mô hình logic để giúp hiểu các thiết kế cơ sở dữ liệu và ứng dụng cần thiết. Nhưng giống như các mô hình ý tưởng, chúng không được kết nối với một nền tảng công nghệ cụ thể.
• Mô hình dữ liệu vật lý. Một mô hình logic làm cơ sở cho việc tạo ra một mô hình dữ liệu vật lý . Các mô hình vật lý dành riêng cho hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS) hoặc phần mềm ứng dụng sẽ được triển khai. Chúng xác định cấu trúc mà cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống tệp sẽ sử dụng để lưu trữ và quản lý dữ liệu. Điều đó bao gồm các bảng, cột, trường, chỉ mục, ràng buộc, trình kích hoạt và các phần tử DBMS khác. Các nhà thiết kế cơ sở dữ liệu sử dụng các mô hình dữ liệu vật lý để tạo các thiết kế và tạo lược đồ cho cơ sở dữ liệu.

4. Lợi ích và thách thức của mô hình hóa dữ liệu

Các mô hình dữ liệu được thiết kế tốt giúp một tổ chức phát triển và triển khai chiến lược dữ liệu để tận dụng tối đa dữ liệu của mình. Mô hình hóa dữ liệu hiệu quả cũng giúp đảm bảo rằng các cơ sở dữ liệu và ứng dụng riêng lẻ bao gồm dữ liệu phù hợp và được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu kinh doanh về quản lý và xử lý dữ liệu.

Các lợi ích khác mà mô hình hóa dữ liệu cung cấp bao gồm:

• Thỏa thuận nội bộ về định nghĩa và tiêu chuẩn dữ liệu. Mô hình hóa dữ liệu hỗ trợ các nỗ lực chuẩn hóa các định nghĩa, thuật ngữ, khái niệm và định dạng dữ liệu trên toàn doanh nghiệp.
• Tăng cường sự tham gia của người dùng doanh nghiệp trong việc quản lý dữ liệu. Vì mô hình hóa dữ liệu yêu cầu đầu vào kinh doanh nên nó khuyến khích sự hợp tác giữa các nhóm quản lý dữ liệu và các bên liên quan trong kinh doanh, điều này lý tưởng mang lại hệ thống tốt hơn.
• Thiết kế cơ sở dữ liệu hiệu quả hơn với chi phí thấp hơn. Bằng cách cung cấp cho các nhà thiết kế cơ sở dữ liệu một bản thiết kế chi tiết để làm việc, mô hình hóa dữ liệu hợp lý hóa công việc của họ và giảm nguy cơ mắc các lỗi thiết kế cần sửa đổi sau này trong quy trình.
• Sử dụng tốt hơn các tài sản dữ liệu có sẵn. Cuối cùng, mô hình hóa dữ liệu tốt cho phép các tổ chức sử dụng dữ liệu của họ hiệu quả hơn, điều này có thể dẫn đến hiệu quả kinh doanh tốt hơn, cơ hội kinh doanh mới và lợi thế cạnh tranh so với các công ty đối thủ.

>>> Xem thêm chuỗi bài viết liên quan:

Công nghệ AI là gì? Những ứng dụng của công nghệ AI

Tương lai trí tuệ nhân tạo AI trong kỷ nguyên số

Ngôn ngữ lập trình nên học khi học lập trình trí tuệ nhân tạo

Những phẩm chất cần thiết để phát triển trí tuệ nhân tạo

Tìm hiểu các loại trí tuệ nhân tạo AI có thể bạn chưa biết

Nguyễn Cúc