Với thế giới kinh doanh luôn trong trạng thái thay đổi liên tục, tính linh hoạt là quan trọng hơn bao giờ hết đối với các tổ chức của mọi lĩnh vực. Các tổ chức dựa trên dữ liệu đã hoạt động tốt nhất; những người có kiến trúc dữ liệu doanh nghiệp cho phép họ hiểu được sự thay đổi và thích ứng với sự biến động của thị trường hiện tại và những thay đổi về nguồn cung sẽ linh hoạt hơn so với các đối tác của họ.
Tuy nhiên, hầu hết các kỹ thuật lập mô hình dữ liệu theo chiều và dữ liệu chuẩn hóa không được thiết kế để đáp ứng với những thay đổi nhanh như thế này. Mặt khác, mô hình Data Vault giúp giải quyết vấn đề này – trang bị cho các tổ chức tốc độ và tính linh hoạt cao hơn cho nhu cầu phân tích của họ.
Mục lục
Nguồn gốc của mô hình Data Vault
Data Vault là phương pháp tiếp cận mô hình hóa dữ liệu hướng chi tiết được thiết kế để cung cấp tính linh hoạt và nhanh nhẹn khi khối lượng dữ liệu tăng lên và / hoặc khi chúng trở nên phân tán và phức tạp hơn. Các doanh nghiệp có thể giải quyết những thách thức này trong mô hình dữ liệu của họ, được đặt tốt hơn để đưa ra các quyết định kinh doanh nhanh hơn, sáng suốt hơn.
Cách tiếp cận Data Vault, được Dan Linstedt tạo ra vào những năm 1990, được thiết kế để giúp mọi người có thể tiếp cận những lợi ích này. Tiếp theo là Data Vault 2.0 vào năm 2013, cung cấp một bộ cải tiến tập trung vào NoSQL và Dữ liệu lớn cũng như giới thiệu tích hợp cho dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc.
Mục đích của Linstedt là cho phép các kiến trúc sư và kỹ sư dữ liệu xây dựng Kho dữ liệu nhanh hơn, tức là với khung thời gian triển khai ngắn hơn và theo cách giải quyết hiệu quả hơn nhu cầu của doanh nghiệp.
Lợi ích kinh doanh trong cách tiếp cận Data Vault là gì?
Lợi ích chính ở đây là hiển nhiên: chu kỳ thực hiện càng ngắn, càng tiết kiệm được nhiều thời gian và tiền bạc. Chu kỳ ngắn hơn cũng giúp các yêu cầu kinh doanh đối với Kho dữ liệu và các cải tiến đang diễn ra (ví dụ: thông qua việc giới thiệu các nguồn mới) duy trì hiệu lực cho đến khi hoàn thành, tránh thay đổi các mục tiêu có thể ảnh hưởng đến ngân sách.
Nhiều tổ chức cũng sẽ chọn cách tiếp cận Data Vault vì tính linh hoạt và khả năng mở rộng mà nó mang lại. Cách tiếp cận nhanh để quản lý dự án rất phổ biến và phù hợp chặt chẽ với các khái niệm làm nền tảng cho mô hình Data Vault. Kết hợp lại, cả hai có thể mang lại sự linh hoạt thực sự cho chiến lược dữ liệu của bất kỳ doanh nghiệp nào, loại bỏ các chi phí liên quan đến việc phải mở rộng khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu bằng cách mở rộng quy mô khi cần thiết.
Song song cũng là một điểm cần xem xét. Việc tải dữ liệu vào Kho dữ liệu có nghĩa là nó cần được đồng bộ hóa ở ít điểm hơn. Điều này có nghĩa là quy trình tải dữ liệu nhanh hơn, giúp giải quyết khối lượng dữ liệu lớn và chèn dữ liệu thời gian thực.
Việc theo dõi lịch sử dữ liệu vốn có trong phương pháp Data Vault cũng có nghĩa là các mô hình dữ liệu có thể được kiểm tra mà không có những phức tạp không cần thiết. Cấu trúc của Kho dữ liệu phức tạp có nghĩa là dữ liệu này có thể được kiểm tra dễ dàng và có thể cung cấp các cơ chế bảo mật tích hợp giúp việc tuân thủ các yêu cầu bảo mật dữ liệu trở nên đơn giản.
Những thách thức là gì?
Mặc dù những điểm mạnh này là một điểm thu hút chính, giống như các phương pháp tiếp cận mô hình dữ liệu khác, Data Vault cũng có một số hạn chế mà các tổ chức cần xem xét.
Rõ ràng nhất là số lượng đối tượng dữ liệu tuyệt đối so với các cách tiếp cận khác – ví dụ: bảng và cột. Điều này là do cách tiếp cận Data Vault phân tách các loại thông tin.
Do đó, nỗ lực lập mô hình phía trước có thể lớn hơn và có thể có số lượng lớn hơn các tác vụ thủ công hoặc máy móc liên quan để thiết lập mô hình dữ liệu linh hoạt và chi tiết với tất cả các thành phần của nó.
Những thách thức này cần được giải quyết cụ thể nếu các tổ chức muốn tránh lao động thủ công tốn thời gian trong quá trình lập mô hình. Chìa khóa của điều này là tự động hóa.
Tự động hóa có thể giải quyết chúng như thế nào?
Trong Data Vault, có các lớp dữ liệu:
- Hệ thống nguồn, nơi dữ liệu sẽ được tạo hoặc bắt nguồn;
- Một khu vực tổ chức nhận dữ liệu từ hệ thống nguồn và mô hình hóa nó theo cấu trúc ban đầu của nó;
- Một kho dữ liệu cốt lõi chứa kho tiền thô, một lớp cho phép dữ liệu được truy nguyên trở lại dữ liệu hệ thống nguồn ban đầu;
- Kho tiền kinh doanh, về cơ bản là một lớp ngữ nghĩa nơi các quy tắc nghiệp vụ được thực hiện;
- Marts dữ liệu, được cấu trúc theo yêu cầu của tổ chức. Ví dụ: siêu thị dữ liệu tài chính hoặc tiếp thị sẽ giữ dữ liệu có liên quan cho các mục đích phân tích cụ thể.
Khu vực dàn dựng và kho tiền thô là các lớp phù hợp nhất với tự động hóa. Việc triển khai tự động hóa ở đây có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian cho các kiến trúc sư dữ liệu và cải thiện hiệu quả tổng thể của cách tiếp cận Data Vault.
Làm thế nào để các doanh nghiệp xây dựng trên phương pháp Data Vault?
Dữ liệu không hiệu quả sẽ không còn kìm hãm các tổ chức nữa. Giờ đây, có thể xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu bền vững, tích hợp công nghệ và phần mềm, hỗ trợ chiến lược dữ liệu tổng thể trong nhiều năm. Các công cụ bổ sung cho kỹ thuật lập mô hình dữ liệu đã chọn có thể là chất xúc tác thực sự để cải thiện khi nói đến công việc của các nhóm phân tích và các chuyên gia cá nhân, những người phụ thuộc vào môi trường dữ liệu hiệu quả cho công việc hàng ngày của họ.
Mô hình Data Vault có thể chứng minh một phần không thể thiếu của môi trường đó. Với cách tiếp cận mạnh mẽ được thiết kế để tối đa hóa lợi ích mà cách tiếp cận Data Vault mang lại, những người ở mặt than sẽ được hưởng lợi từ hiệu suất được cải thiện đáng kể khi chạy các mô hình phân tích hoặc quy trình làm việc – cho phép các tổ chức tối ưu hóa giá trị dữ liệu của họ ở tốc độ cao. Các chuyên gia dữ liệu có thể yên tâm rằng dữ liệu của họ có thể được kiểm tra tại bất kỳ thời điểm nào, họ có thể tải khối lượng lớn dữ liệu mà không gặp bất kỳ sự cố nào và họ có thể tái tạo các truy vấn lịch sử khi cần. Điều này sẽ cho phép các tổ chức đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt dẫn đến kết quả tốt hơn cho doanh nghiệp và khách hàng mà tổ chức phục vụ.
Bài viết liên quan:
11 bước để Triển khai kho dữ liệu
Data Lake là gì? Lợi ích của Data Lake là gì?
TẦM QUAN TRỌNG CỦA QUẢN LÝ DỮ LIỆU (DATA MANAGEMENT) (P2)
TẦM QUAN TRỌNG CỦA QUẢN LÝ DỮ LIỆU (DATA MANAGEMENT) (P1)
Mô hình quan hệ – thực thể (Entity – Relationship Model)
Kiến trúc Lakehouse trên AWS (phần 1)
Powered by YARPP.