Data Modeling là gì? Cách thức hoạt động và lợi ích của mô hình hóa dữ liệu

Data modeling không chỉ là một thuật ngữ kỹ thuật đơn thuần mà còn là một yếu tố cốt lõi để doanh nghiệp xây dựng hệ thống dữ liệu tối ưu, dễ quản lý và hiệu quả hơn trong thời đại công nghệ số. Từ việc tổ chức thông tin một cách chặt chẽ cho đến nâng cao khả năng phân tích và đưa ra quyết định, mô hình hóa dữ liệu đóng vai trò như nền tảng để doanh nghiệp hiện đại hóa hoạt động vận hành. Trong bài viết này, VNPT AI sẽ giúp bạn khám phá khái niệm Data modeling là gì, các thành phần cơ bản và những lợi ích mà mô hình hóa dữ liệu mang lại, nhằm hỗ trợ doanh nghiệp phát triển bền vững.

Data modeling là gì?

Hiểu đơn giản, Data modeling (mô hình hóa dữ liệu) là quá trình xây dựng một mô hình trực quan để sắp xếp, lưu trữ và quản lý dữ liệu trong một hệ thống hoặc tổ chức. Mô hình này mô tả cách dữ liệu được cấu trúc, các mối quan hệ giữa các loại dữ liệu với nhau và định dạng của chúng. Ví dụ, trong một doanh nghiệp bán lẻ, mô hình dữ liệu có thể bao gồm thông tin sản phẩm - dịch vụ, khách hàng và các giao dịch mua bán, cùng với các mối quan hệ giữa chúng.

Mục tiêu chính của data modeling là tối ưu hóa cách lưu trữ và truy cập dữ liệu, đồng thời đảm bảo các yêu cầu kinh doanh được đáp ứng tốt nhất. Quy trình này thường bắt đầu bằng việc thu thập thông tin từ các bên liên quan, sau đó tiến hành xây dựng mô hình dựa trên các nguyên tắc chuẩn hóa.

Một mô hình dữ liệu tốt không chỉ hỗ trợ doanh nghiệp trong việc quản lý và phân tích thông tin hiệu quả mà còn tạo điều kiện  để doanh nghiệp thích nghi nhanh với các thay đổi trong nhu cầu kinh doanh. Đây là nền tảng quan trọng để xây dựng hệ thống dữ liệu mạnh mẽ, dễ hiểu, đảm bảo phù hợp với cả người dùng kỹ thuật lẫn không kỹ thuật.

>>> Xem thêm: Data visualization là gì? Các loại hình trực quan hóa dữ liệu phổ biến

Data modelling bao gồm những gì?

Tìm hiểu sâu hơn về khái niệm Data modeling là gì có thể thấy mô hình hóa dữ liệu là một quy trình phức hợp, bao gồm nhiều thành phần chính khác nhau. Điều này giúp đảm bảo việc tổ chức và quản lý dữ liệu được diễn ra hiệu quả nhất. Các thành phần cơ bản của data modeling bao gồm:

Thực thể - Entity

Thực thể là các đối tượng, khái niệm hoặc thực thể thực tế mà hệ thống cần tổ chức, quản lý. Mỗi thực thể đại diện cho một đối tượng cụ thể và duy nhất trong cơ sở dữ liệu, được sử dụng để lưu trữ thông tin. Các thực thể thường có thuộc tính riêng (Attribute) và mối quan hệ với các thực thể khác (Relationship).

Ví dụ: Trong một hệ thống quản lý thư viện, các thực thể có thể bao gồm Sách, Độc giả, và Nhân viên quản lý.

Thuộc tính - Attribute

Thuộc tính (Attribute) mô tả đặc điểm hoặc thông tin cụ thể của một thực thể (entity). Đây là các yếu tố giúp phân loại và xác định chi tiết của thực thể, đồng thời hỗ trợ quản lý và truy vấn dữ liệu khi cần. Các thuộc tính thường đóng vai trò làm khóa chính (Primary Key) hoặc khóa ngoại (Foreign Key) trong cơ sở dữ liệu (database).

Ví dụ: Thực thể Sách có thể bao gồm các thuộc tính như Tên sách, Tác giả, Năm xuất bản. Trong khi đó, thực thể Độc giả có các thuộc tính như Họ tên, Địa chỉ, Số thẻ thư viện.

Mối quan hệ - Relationship

Mối quan hệ (relationship) biểu thị cách các thực thể (entity) tương tác hoặc liên kết với nhau. Điều này giúp xác định cấu trúc logic giữa các thực thể, từ đó hỗ trợ tổ chức, tích hợp dữ liệu hiệu quả. Mối quan hệ thường này được phân loại thành các dạng: một-một, một-nhiều hoặc nhiều-nhiều.

Ví dụ: Một độc giả có thể mượn nhiều cuốn sách (mối quan hệ một-nhiều giữa Độc giả và Sách). Một cuốn sách có thể được quản lý bởi nhiều nhân viên (mối quan hệ nhiều-nhiều giữa Sách và Nhân viên quản lý).

Các quy tắc và ràng buộc

Ngoài các thành phần trên, mô hình hóa dữ liệu còn bao gồm việc định nghĩa các quy tắc và ràng buộc để duy trì tính toàn vẹn và nhất quán của dữ liệu. Các ràng buộc này được đưa ra nhằm đảm bảo rằng dữ liệu trong hệ thống luôn chính xác và phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

Phân loại mô hình hóa dữ liệu

Mô hình hóa dữ liệu là gì, thực tế không chỉ có 1 loại duy nhất. Quy trình này bao gồm ba loại mô hình chính, tương ứng với các mức độ trừu tượng khác nhau: 

Mô hình dữ liệu khái niệm (Conceptual data model)

Mô hình dữ liệu khái niệm là cấp độ trừu tượng cao nhất, tập trung vào việc xác định những gì hệ thống sẽ chứa. Mô hình này được sử dụng để phân tích và mô tả các khái niệm kinh doanh, các thực thể (entity), mối quan hệ (relationship) và các quy tắc quản lý dữ liệu.

Mô hình dữ liệu logic (Logical data model)

Mô hình dữ liệu logic là bước trung gian giữa mô hình khái niệm và mô hình vật lý. Mô hình logic cụ thể hóa cách hệ thống dữ liệu sẽ được thiết kế, bao gồm các thuộc tính của dữ liệu (loại dữ liệu, độ dài) và mối quan hệ chi tiết hơn. Điều đặc biệt là mô hình này không phụ thuộc vào bất kỳ hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu nào.

Mô hình dữ liệu vật lý (Physical data model)

Mô hình dữ liệu vật lý (physical data model) là mức độ cụ thể nhất, mô tả cách dữ liệu sẽ được triển khai thực tế trong một hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS). Nó bao gồm cấu trúc bảng, khóa chính (Primary Key), khóa ngoại (Foreign Key), và các thuộc tính tối ưu hóa hiệu suất hệ thống.

Các loại Data Modeling phổ biến

Để hiểu hơn Data Modeling là gì, bạn cần nắm rõ các loại mô hình hóa dữ liệu phổ biến để có hướng triển khai và áp dụng phù hợp nhất cho doanh nghiệp, đơn vị của mình. Dưới đây là các dạng Data Modeling thường gặp:

Mô hình phân cấp (Hierarchical model)

Mô hình phân cấp (Hierarchical model) lần đầu được triển khai trong IBM Information Management System (IMS) vào năm 1966 và nhanh chóng được ứng dụng rộng rãi trên nhiều lĩnh vực, đặc biệt trong ngành tài chính - ngân hàng. Dù không hiệu quả như các mô hình cơ sở dữ liệu hiện đại, mô hình này vẫn giữ vai trò quan trọng trong một số lĩnh vực như hệ thống Extensible Markup Language (XML) và hệ thống thông tin địa lý (GIS).

Hierarchical model tổ chức dữ liệu theo cấu trúc dạng cây, trong đó mỗi bản ghi (record) có một gốc duy nhất và có thể có nhiều rễ "con". Mô hình này tập trung thể hiện mối quan hệ một-nhiều giữa các đối tượng dữ liệu. Ví dụ: Một hệ thống quản lý nhân sự có cấu trúc: Công ty > Phòng ban > Nhân viên.

Mô hình quan hệ (Relation model)

Mô hình quan hệ được  giới thiệu bởi E.F. Codd vào năm 1970, biểu diễn dữ liệu dưới dạng các bảng (table), trong đó mỗi bảng chứa các bản ghi (row) và trường (column). Các bảng liên kết với nhau thông qua khóa chính (Primary Key) và khóa ngoại (Foreign Key). Mô hình này được đánh giá cao bởi có khả năng giảm độ phức tạp, tăng khả năng truy xuất và thường sử dụng ngôn ngữ SQL để quản lý dữ liệu.

Mô hình hướng đối tượng (Object-oriented model)

Mô hình hướng dối tượng tổ chức dữ liệu dưới dạng các đối tượng khác nhau, trong đó mỗi đối tượng có các thuộc tính (attributes) và phương thức (methods) riêng. Object-oriented model phù hợp với các hệ thống yêu cầu xử lý dữ liệu phức tạp như đa phương tiện hoặc siêu văn bản, sử dụng nhiều trong các hệ thống cơ sở dữ liệu hậu quan hệ.

Mô hình mối quan hệ thực thể (Entity relationship model)

Mô hình mối quan hệ thực thể (ER) biểu diễn dữ liệu thông qua các thực thể (entities) và mối quan hệ (relationships) giữa chúng. Đây là công cụ trực quan hóa hữu ích giúp thiết kế cơ sở dữ liệu rõ ràng và logic hơn.

Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa (Semantic data model)

Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa tập trung vào việc biểu diễn ý nghĩa (ngữ nghĩa) của dữ liệu thông qua các khái niệm cấp cao và cấu trúc chính thức. Mô hình này cho phép mô tả dữ liệu chi tiết hơn so với các mô hình truyền thống, giúp nắm bắt được bối cảnh ứng dụng thực tế.

Mô hình chiều dữ liệu (Dimensional Data Model)

Được phát triển bởi Ralph Kimball, mô hình chiều dữ liệu tập trung tối ưu hóa tốc độ truy xuất dữ liệu để phục vụ cho các mục đích phân tích. Nó thường được sử dụng trong hệ thống kho dữ liệu (Data Warehouse) và hệ thống OLAP. Hai dạng phổ biến của mô hình chiều dữ liệu là Star Schema (tổ chức dữ liệu dạng ngôi sao) và Snowflake Schema (dạng bông tuyết).

Quy trình mô hình hóa dữ liệu

Mô hình hóa dữ liệu là một quy trình chuyên sâu và phức tạp, yêu cầu sự tham gia của các bên liên quan để phân tích chi tiết cách thức xử lý và lưu trữ dữ liệu. Quy trình này thường tuân theo một chuỗi các bước lặp lại nhằm đảm bảo độ chính xác và “chuẩn hóa”. Các bước chính bao gồm:

• Xác định các thực thể (Entities): Quy trình bắt đầu bằng việc nhận diện các đối tượng, sự kiện, hoặc khái niệm được biểu diễn trong tập dữ liệu (các thực thể). Trong đó, mỗi thực thể phải mang tính độc lập và tách biệt về mặt logic. 
• Xác định các thuộc tính của từng thực thể: Mỗi thực thể được phân biệt nhờ các thuộc tính riêng biệt. Các thuộc tính này mô tả đặc điểm cụ thể của thực thể, ví dụ như: Thực thể Khách hàng có thể có các thuộc tính như họ tên, địa chỉ, số điện thoại và email, trong khi đó, thực thể Địa chỉ sẽ bao gồm số nhà, đường, thành phố và mã bưu điện.
• Xác định mối quan hệ giữa các thực thể: Dựa trên bối cảnh kinh doanh, mối quan hệ giữa các thực thể sẽ được xác định và mô tả một cách chi tiết nhất. Ví dụ: Một thực thể Khách hàng sẽ tồn tại 2 thực thể có mối quan hệ với nhau là "sinh sống tại" và Địa chỉ, hoặc "đặt" một thực thể Đơn hàng. Các mối quan hệ này thường được biểu diễn bằng các ký hiệu hoặc dạng sơ đồ như UML (Unified Modeling Language).
• Gán thuộc tính đầy đủ cho thực thể: Tất cả các thuộc tính phải được ánh xạ chính xác vào thực thể để đảm bảo mô hình dữ liệu phản ánh đúng cách dữ liệu được sử dụng trong doanh nghiệp. Việc này giúp đảm bảo tính toàn vẹn và sự liên kết giữa các yêu cầu kinh doanh với cấu trúc dữ liệu.
• Gán khóa và thực hiện chuẩn hóa dữ liệu: Khóa (key) được sử dụng để xác định duy nhất từng bản ghi trong thực thể và kết nối các thực thể với nhau. Còn, chuẩn hóa dữ liệu (normalization) được áp dụng để giảm thiểu sự dư thừa, tối ưu hóa không gian lưu trữ và duy trì tính toàn vẹn dữ liệu. Tuy nhiên, cần đảm bảo mức độ chuẩn hóa phải cân bằng với hiệu suất truy vấn. Ví dụ: Một khóa chính như "ID Khách hàng" có thể được sử dụng để liên kết thông tin khách hàng với lịch sử đơn hàng mà không cần lặp lại dữ liệu trong nhiều bảng.
• Hoàn thiện và kiểm tra mô hình dữ liệu: Quy trình mô hình hóa là một vòng lặp liên tục. Do đó, mô hình cần được kiểm tra và xác nhận để đảm bảo đáp ứng đầy đủ các yêu cầu. Nó cũng cần phải được cập nhật và tinh chỉnh định kỳ trong trường hợp nhu cầu kinh doanh thay đổi hoặc khi hệ thống phát triển.

Các lợi ích của Data Modeling đối với doanh nghiệp

Data Modeling là gì mà được nhiều doanh nghiệp, tổ chức lựa chọn để ứng dụng trong quy trình vận hành, điều phối của mình? Những lợi ích dưới đây sẽ cho bạn câu trả lời chuẩn xác nhất:

• Cải thiện khả năng tìm kiếm, tiêu chuẩn hóa và tài liệu hóa dữ liệu: Data Modeling đảm bảo các đối tượng dữ liệu được trình bày chính xác, hạn chế việc bỏ sót dữ liệu và giảm thiểu sai lệch trong báo cáo hoặc trong các kết quả phân tích.
• Thiết kế và triển khai cơ sở dữ liệu hiệu quả: Mô hình hóa dữ liệu cung cấp cái nhìn tổng thể về nền tảng dữ liệu, giúp doanh nghiệp xây dựng cơ sở dữ liệu một cách logic, chính xác và phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
• Quản lý doanh nghiệp hiệu quả hơn: Data Modeling hỗ trợ quản lý hiệu quả các nhóm mô hình dữ liệu: danh mục đầu tư, quy trình hoạt động, vòng đời khách hàng và các chiến lược tiếp thị, từ đó, tối ưu hóa hiệu suất quản trị doanh nghiệp.
• Nâng cao tinh thần và hiệu suất nhân viên: Áp dụng mô hình hóa dữ liệu tạo điều kiện truy cập dữ liệu minh bạch cho nhân viên, thúc đẩy động lực làm việc và tăng cường sự phối hợp giữa các phòng ban trong doanh nghiệp.
• Hỗ trợ nâng cấp Business Intelligence (BI): Data Modeling giúp tăng cường khả năng xử lý và lưu trữ dữ liệu, tạo điều kiện để tìm ra các cơ hội kinh doanh mới và cải thiện hiệu quả phân tích dữ liệu.
• Tăng khả năng tích hợp hệ thống: Data Modeling hỗ trợ kết nối chặt chẽ giữa các hệ thống thông tin cũ và mới, mang lại góc nhìn tổng quan về trạng thái hiện tại và khả năng phát triển của doanh nghiệp.

Một số lưu ý khi ứng dụng Data Modeling

Song song với việc khai thác và sử dụng mô hình hóa dữ liệu, bản thân nhà quản trị và các doanh nghiệp cũng cần tìm hiểu một số lưu ý để có thể ứng dụng hiệu quả Data Modeling là gì:

• Hiểu rõ mục tiêu cuối cùng: Xác định chính xác nhu cầu và mục tiêu của doanh nghiệp trước khi triển khai mô hình hóa dữ liệu. Đặc biệt cần tập trung vào các ưu tiên quan trọng để đảm bảo mô hình dữ liệu đáp ứng mục tiêu thúc đẩy KPI và tạo lợi thế cạnh tranh.
• Giữ cấu trúc đơn giản và dễ hiểu: Nên bắt đầu với một mô hình đơn giản, dễ quản lý. Khi hệ thống phát triển, các thuộc tính và dữ liệu sẽ dần tăng lên, vì vậy ứng dụng một nền tảng ban đầu chính xác giúp việc mở rộng trở nên dễ dàng hơn.
• Sắp xếp dữ liệu theo Fact, Dimensions, Filters, và Order: Lưu ý sử dụng cấu trúc dữ liệu hợp lý để tối ưu hóa việc truy vấn và phân tích.
• Chỉ giữ những dữ liệu cần thiết: Tránh lưu trữ dữ liệu không cần thiết để tiết kiệm chi phí và tăng hiệu suất quản lý.
• Kiểm tra chéo mô hình dữ liệu: Để đảm bảo độ chính xác của mô hình trước khi triển khai các bước tiếp theo nên lưu ý việc kiểm tra: khóa chính, khóa ngoại và tính nhất quán của dữ liệu để tránh sai sót trong quá trình xử lý.
• Cập nhật mô hình dữ liệu thường xuyên: Mô hình dữ liệu cần được điều chỉnh liên tục để phù hợp với quy mô và sự phát triển của doanh nghiệp. Cách tốt nhất là áp dụng cập nhật theo thời gian thực (real-time) để đảm bảo tính hiệu quả và kịp thời.

Xu hướng phát triển của Data Modeling trong tương lai

Trong tương lai, khái niệm Data Modeling là gì sẽ không chỉ dừng lại là mô hình xử lý dữ liệu đơn thuần. Data Modeling đang dần “tiến hóa” để đáp ứng nhu cầu ngày càng phức tạp của doanh nghiệp và công nghệ. Dưới đây là những xu hướng nổi bật dự kiến sẽ định hình lĩnh vực này:

• Tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML): AI/ML sẽ được áp dụng mạnh mẽ trong tương lai để tự động hóa việc xây dựng mô hình dữ liệu, từ phân tích dữ liệu hiện có đến việc tạo ra các mô hình mới. Điều này không chỉ giảm thiểu sự can thiệp của con người mà còn tăng tốc độ xử lý, đồng thời hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra các phân tích dự báo chính xác hơn.
• Chuyển đổi sang các mô hình dữ liệu linh hoạt: Trong trương lai, mô hình dữ liệu sẽ được phát triển thành nhiều dạng hơn để đảm bảo tính linh hoạt, ví dụ như: Mô hình dữ liệu động (Dynamic Data Models) - có khả năng tự thích ứng với dữ liệu mới mà không cần tái cấu trúc toàn bộ hệ thống, tăng tính linh hoạt và hiệu quả, Data Mesh - Tiếp cận phân tán, cho phép các nhóm quản lý dữ liệu theo từng domain riêng, cải thiện khả năng mở rộng và đáp ứng nhanh với thay đổi.
• Tăng cường tính bảo mật dữ liệu: Data Modeling trong tương lai sẽ tích hợp chặt chẽ các công cụ quản trị và quy trình bảo mật ngay từ giai đoạn thiết kế. Đặc biệt, việc tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu người dùng sẽ được chú trọng, đảm bảo an toàn ngay từ giai đoạn “sơ khai”.
• Mô hình hóa dữ liệu phi cấu trúc: Với sự gia tăng và phát triển không ngừng của dữ liệu phi cấu trúc từ các nguồn như mạng xã hội, IoT, hay logs, Data Modeling sẽ phải tích hợp các hệ thống NoSQL và Big Data. Điều này góp phần không nhỏ trong việc tối ưu hóa khả năng xử lý dữ liệu lớn và hỗ trợ doanh nghiệp khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu phi cấu trúc.

>>> Xem thêm: Machine learning là gì? Nguyên lý và ứng dụng thực tế của học máy

Kết luận

Trên đây là những thông tin trình bày cơ bản của VNPT AI về khái niệm data modeling là gì, lợi ích và xu hướng phát triển của lĩnh vực này trong tương lai. Có thể thấy, mô hình hóa dữ liệu không chỉ là bước quan trọng để tổ chức và lưu trữ thông tin mà còn là “đòn bẩy” mạnh mẽ giúp doanh nghiệp khai thác tối ưu các giá trị từ dữ liệu. Từ việc cải thiện khả năng truy xuất thông tin, hỗ trợ đưa ra “quyết sách” nhanh chóng đến việc nâng cao hiệu quả hoạt động, data modeling mang lại nhiều lợi ích thiết thực trong cả ngắn hạn và dài hạn. Hơn nữa, trong bối cảnh công nghệ không ngừng phát triển, việc áp dụng mô hình dữ liệu đúng cách sẽ giúp doanh nghiệp thích nghi nhanh với sự thay đổi của thị trường. Đây là công cụ không thể thiếu để các tổ chức xây dựng hệ thống dữ liệu vững chắc, là nền tảng để mở rộng và tích hợp với các xu hướng mới như trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn (Big Data) về sau.