Data Mart: Từ cơ sở dữ liệu đến kho dữ liệu

Data Mart là gì và tại sao nó lại quan trọng trong quản lý dữ liệu và phân tích kinh doanh? Bài viết này Bizfly Cloud sẽ giải thích chi tiết về Data Mart, so sánh nó với các hệ thống lưu trữ dữ liệu khác, và làm rõ vai trò của nó trong việc hỗ trợ ra quyết định thông minh.

Cơ sở dữ liệu

Data Mart là nơi lưu trữ có tổ chức mà các hệ thống máy tính sử dụng để lưu trữ, tìm kiếm, truy xuất và phân tích thông tin. Có nhiều loại cơ sở dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu quan hệ. Cơ sở dữ liệu quan hệ lưu trữ thông tin trong các bảng gồm các hàng và cột. Dữ liệu trong các bảng khác nhau được kết nối bằng một mã định danh duy nhất được gọi là khóa. Khóa là các giá trị không lặp lại trong các cột cụ thể.

Data mart vs. cơ sở dữ liệu

Data mart đóng vai trò là yếu tố giao tiếp trực tiếp với dữ liệu của một bộ phận. Bạn có thể sử dụng data mart để truy xuất và phân tích thông tin. Trong khi đó, cơ sở dữ liệu thu thập, quản lý và lưu trữ thông tin. Sau đó, bạn có thể sử dụng các công cụ để xử lý, định dạng và chuyển thông tin được lưu trữ sang data mart.

Kho dữ liệu

Kho dữ liệu là một hệ thống cơ sở dữ liệu mở rộng lưu trữ thông tin cho toàn bộ doanh nghiệp. Nó thu thập thông tin thô từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như phần mềm kinh doanh và nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội, và xử lý chúng thành dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ ở định dạng bảng. Các doanh nghiệp có thể kết nối kho dữ liệu doanh nghiệp với các công cụ kinh doanh thông minh để đưa ra quyết định thông minh hơn.

Data mart vs. kho dữ liệu

Data mart chia sẻ nhiều đặc điểm của kho dữ liệu. Điểm khác biệt là kho dữ liệu chứa dữ liệu toàn doanh nghiệp về nhiều chủ đề khác nhau. Trong khi đó, data mart lưu trữ thông tin liên quan chặt chẽ đến một chủ đề cụ thể. Ví dụ, một kho dữ liệu có thể lưu trữ thông tin cho các bộ phận tiếp thị, nhân sự, mua sắm và hỗ trợ khách hàng. Tuy nhiên, một data mart có thể chỉ lưu trữ dữ liệu giao dịch có liên quan đến một bộ phận duy nhất. Sức hấp dẫn của việc xây dựng data mart là các bộ phận quản lý data mart của họ có toàn quyền kiểm soát việc tải và quản lý dữ liệu của họ.

Nhiều tổ chức đang sử dụng các công nghệ như chia sẻ dữ liệu để xuất bản data mart của họ lên một kho dữ liệu trung tâm. Bằng cách đó, họ có thể linh hoạt hơn bằng cách phân phối quyền sở hữu và cô lập khối lượng công việc. Tương tự, chia sẻ dữ liệu cho phép các data mart của bộ phận sử dụng dữ liệu được chia sẻ từ kho dữ liệu hoặc các data mart khác.

Hồ dữ liệu

Hồ dữ liệu là nơi lưu trữ dữ liệu chứa thông tin thô và không có cấu trúc. Nó không lưu trữ thông tin trong các tệp và thư mục. Thay vào đó, nó lưu trữ thông tin chưa được xử lý trong một hệ thống phân cấp phẳng trên bộ lưu trữ khổng lồ. Hồ dữ liệu lưu trữ các loại thông tin thô khác nhau, bao gồm tài liệu văn bản, hình ảnh, video và âm thanh.

Data mart vs. hồ dữ liệu

Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng hồ dữ liệu để tiến hành phân tích dự đoán từ dữ liệu không có cấu trúc. Ví dụ, một hồ dữ liệu có thể lưu trữ văn bản từ các bài đánh giá trên mạng xã hội mà doanh nghiệp có thể sử dụng để phân tích tình cảm. Các nhà phân tích dữ liệu có thể sử dụng phân tích tình cảm để phát hiện các xu hướng ý kiến tiêu cực đối với một công ty.

Vì hồ dữ liệu lưu trữ dữ liệu chưa được xử lý nên một số thông tin có thể bị trùng lặp hoặc có thể không có ý nghĩa đối với công ty. Trong khi đó, data mart lưu trữ dữ liệu đã được xử lý đáp ứng một nhu cầu cụ thể. Hồ dữ liệu có thể là nguồn của một data mart. Các doanh nghiệp xác định xu hướng dữ liệu bằng cách xem xét dữ liệu lịch sử trong data mart, nhưng họ sử dụng hồ dữ liệu để phân tích sâu thông tin được lưu trữ.

OLAP

OLAP (Online Analytical Processing) là một phương pháp để biểu diễn dữ liệu ở nhiều chiều. Ví dụ: các nhà phân tích dữ liệu sử dụng khối OLAP để đồng thời hiển thị doanh thu bán hàng theo tháng, thành phố và sản phẩm. Cấu trúc dữ liệu OLAP rất rộng, với các trường được phân loại là sự kiện hoặc chiều và dẫn đến dữ liệu trùng lặp. Điều này trái ngược với cơ sở dữ liệu quan hệ thông thường, vốn ưu tiên cấu trúc hẹp và ít trùng lặp dữ liệu.

Data mart vs. khối OLAP

OLAP là một chiến lược lưu trữ thông tin cụ thể, phi chuẩn hóa dữ liệu thành các bảng rộng. OLAP đơn giản hóa việc biểu diễn phức tạp của dữ liệu đa chiều. Một số data mart có thể sử dụng OLAP để cấu trúc thông tin của họ, nhưng những data mart khác sử dụng cấu trúc chuẩn hóa thông thường. Các nhà phân tích kinh doanh được hưởng lợi từ cấu trúc OLAP để hình dung thông tin từ data mart.

Kho dữ liệu vận hành

Kho dữ liệu vận hành (ODS) là nơi lưu trữ thông tin hoạt động như trung gian giữa các nguồn dữ liệu và kho dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng ODS để cung cấp báo cáo gần thời gian thực về dữ liệu giao dịch. ODS hỗ trợ các truy vấn đơn giản và chỉ cung cấp một lượng thông tin hạn chế. Ví dụ: ODS có thể chỉ lưu trữ hồ sơ bán hàng trong 12 giờ qua.

Data mart vs. ODS

Data mart trích xuất thông tin theo chủ đề từ kho dữ liệu, nhưng ODS gửi thông tin vào kho dữ liệu để xử lý. Data mart cung cấp thông tin lịch sử mà bạn có thể phân tích, nhưng ODS cung cấp chế độ xem cập nhật về các hoạt động hiện tại. Ví dụ: bạn có thể sử dụng data mart để xác định các mẫu bán hàng trong quý trước nhưng nhận được cập nhật số liệu bán hàng hàng giờ từ ODS.