Top 10 khái niệm kỹ thuật Dữ liệu

Top 10 Khái Niệm Kỹ Thuật Dữ Liệu – Đơn Giản & Cần Biết 💡

Xin chào các bạn! 👋 Nếu bạn đang khám phá kỹ thuật dữ liệu hoặc muốn hiểu cách quản lý dữ liệu trong các hệ thống lớn, đây là 10 khái niệm cốt lõi, được giải thích chi tiết và dễ hiểu để bạn tự tin hơn trên hành trình dữ liệu:

1. Đường ống dữ liệu (Data Pipeline)

Đường ống dữ liệu là quá trình lập bản đồ luồng dữ liệu từ thu thập đến phân tích, giúp tổ chức khai thác thông tin hiệu quả. Nó lấy dữ liệu từ nguồn, xử lý, và chuyển đến nơi cần thiết để phân tích. Một đường ống dữ liệu gồm ba giai đoạn chính:

Thu thập (Source): Lấy dữ liệu từ các nguồn như API, cơ sở dữ liệu, hoặc cảm biến IoT. Ví dụ: Thu thập dữ liệu giao dịch từ hệ thống thanh toán.
Xử lý (Process): Làm sạch, chuyển đổi, hoặc tổng hợp dữ liệu. Ví dụ: Chuyển đổi định dạng ngày tháng hoặc loại bỏ bản ghi trùng lặp.
Phân phối (Deliver): Chuyển dữ liệu đến kho dữ liệu, hồ dữ liệu, hoặc công cụ phân tích. Ví dụ: Nạp dữ liệu vào Snowflake để chạy báo cáo.
Công cụ như Apache Airflow hoặc dbt thường được dùng để tự động hóa và quản lý đường ống dữ liệu, đảm bảo luồng dữ liệu mượt mà.

2. Cơ sở dữ liệu vs Lược đồ vs Bảng

Đây là ba cấp độ tổ chức dữ liệu trong hệ thống lưu trữ:

Cơ sở dữ liệu (Database): Bộ sưu tập dữ liệu có tổ chức, như một tủ hồ sơ chứa toàn bộ thông tin. Ví dụ: Một cơ sở dữ liệu bán hàng chứa thông tin khách hàng, đơn hàng, và sản phẩm.
Lược đồ (Schema): Bản thiết kế xác định cách tổ chức dữ liệu trong cơ sở dữ liệu, bao gồm các bảng và mối quan hệ. Ví dụ: Lược đồ xác định bảng “Khách hàng” có các cột như tên, email, và số điện thoại.
Bảng (Table): Cấu trúc dạng lưới trong lược đồ, lưu trữ dữ liệu theo hàng và cột, giống bảng tính Excel. Ví dụ: Bảng “Đơn hàng” lưu thông tin về mã đơn, ngày đặt, và tổng tiền.
Hệ thống như PostgreSQL hoặc MySQL sử dụng cơ chế này để quản lý dữ liệu hiệu quả, giúp truy vấn nhanh và chính xác.

3. ETL vs ELT

ETL và ELT là hai cách tiếp cận để xử lý và nạp dữ liệu vào hệ thống lưu trữ:

ETL (Extract, Transform, Load): Trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn, chuyển đổi (làm sạch, định dạng) để phù hợp với hệ thống đích, rồi nạp vào. Ví dụ: Lấy dữ liệu từ API, chuyển đổi định dạng JSON thành bảng SQL, rồi nạp vào kho dữ liệu Oracle. Phù hợp cho hệ thống truyền thống với tài nguyên hạn chế.
ELT (Extract, Load, Transform): Trích xuất và nạp dữ liệu thô vào hệ thống đích trước, sau đó chuyển đổi bên trong. Ví dụ: Nạp dữ liệu thô vào Google BigQuery, rồi dùng SQL để tổng hợp dữ liệu. Phù hợp với kho dữ liệu hiện đại có khả năng xử lý mạnh.
Sự khác biệt nằm ở thời điểm chuyển đổi dữ liệu, với ELT tận dụng sức mạnh tính toán của các nền tảng đám mây.

4. Hồ dữ liệu vs Kho dữ liệu vs Mart dữ liệu

Đây là ba loại hệ thống lưu trữ dữ liệu với mục đích khác nhau:

Hồ dữ liệu (Data Lake): Kho lưu trữ dữ liệu thô, đa dạng (cấu trúc, bán cấu trúc, phi cấu trúc), giữ nguyên định dạng gốc. Lý tưởng cho phân tích dự đoán và máy học. Ví dụ: Lưu trữ video, log hệ thống, và bảng dữ liệu trên AWS S3.
Kho dữ liệu (Data Warehouse): Lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, tập trung, được tối ưu cho báo cáo và phân tích vận hành. Ví dụ: Dữ liệu bán hàng được tổ chức trong Snowflake để chạy báo cáo doanh thu.
Mart dữ liệu (Data Mart): Phần nhỏ của kho dữ liệu, tùy chỉnh cho nhu cầu báo cáo hoặc phân tích của một bộ phận. Ví dụ: Data Mart cho đội marketing chứa dữ liệu chiến dịch quảng cáo và hành vi khách hàng.
Hồ dữ liệu linh hoạt nhưng phức tạp, kho dữ liệu nhanh nhưng tốn kém, còn mart dữ liệu tập trung và dễ dùng.

5. Xử lý theo lô vs Xử lý luồng

Đây là hai phương pháp xử lý dữ liệu dựa trên thời gian:

Xử lý theo lô (Batch Processing): Xử lý khối lượng dữ liệu lớn theo lịch trình, phù hợp cho tác vụ phức tạp như báo cáo hoặc tổng hợp lịch sử. Ví dụ: Tính tổng doanh thu tháng bằng Apache Spark vào cuối mỗi tháng.
Xử lý luồng (Stream Processing): Xử lý dữ liệu theo thời gian thực ngay khi dữ liệu đến, lý tưởng cho ứng dụng cần phản hồi nhanh. Ví dụ: Dùng Apache Kafka để phát hiện giao dịch gian lận trong ngân hàng ngay lập tức.
Xử lý theo lô tiết kiệm tài nguyên nhưng chậm, còn xử lý luồng nhanh nhưng đòi hỏi hệ thống mạnh.

6. Chất lượng dữ liệu (Data Quality)

Chất lượng dữ liệu đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ và đáng tin cậy để hỗ trợ ra quyết định. Nó đòi hỏi duy trì tính nhất quán, phù hợp và kịp thời thông qua quản trị, quản lý và làm sạch dữ liệu. Có sáu yếu tố chính:

Độ chính xác (Accuracy): Dữ liệu phản ánh đúng thực tế. Ví dụ, địa chỉ khách hàng phải khớp với thông tin thực.
Tính đầy đủ (Completeness): Dữ liệu không thiếu thông tin cần thiết. Ví dụ, hồ sơ khách hàng phải có tên, email và số điện thoại nếu yêu cầu.
Tính nhất quán (Consistency): Dữ liệu đồng bộ giữa các hệ thống. Ví dụ, tên khách hàng phải giống nhau trong cơ sở dữ liệu bán hàng và hỗ trợ khách hàng.
Tính mới mẻ (Freshness): Dữ liệu được cập nhật kịp thời. Ví dụ, số dư tài khoản ngân hàng phải phản ánh giao dịch mới nhất.
Tính hợp lệ (Validity): Dữ liệu tuân theo định dạng và quy tắc. Ví dụ, trường email phải có định dạng như “ten@domain.com“.
Tính duy nhất (Uniqueness): Không có bản ghi trùng lặp. Ví dụ, một khách hàng chỉ xuất hiện một lần trong cơ sở dữ liệu.
Công cụ như Great Expectations giúp kiểm tra và đảm bảo chất lượng dữ liệu.

7. Mô hình hóa dữ liệu (Data Modeling)

Là quá trình thiết kế cấu trúc và mối quan hệ của dữ liệu để lưu trữ, truy xuất và phân tích hiệu quả, thường được biểu diễn qua sơ đồ hoặc lược đồ. Có ba loại mô hình chính:

Mô hình dữ liệu khái niệm (Conceptual Data Model – CDM): Mô tả tổng quan về dữ liệu và mối quan hệ giữa các thực thể (như khách hàng, đơn hàng) mà không đi vào chi tiết kỹ thuật. Dễ hiểu cho cả người không chuyên, như bản phác thảo ý tưởng.
Mô hình dữ liệu logic (Logical Data Model – LDM): Chi tiết hơn, xác định cấu trúc dữ liệu (như thuộc tính, khóa chính) và mối quan hệ, nhưng không phụ thuộc vào công nghệ cụ thể. Giống như bản thiết kế chi tiết trước khi xây nhà.
Mô hình dữ liệu vật lý (Physical Data Model – PDM): Mô tả cách dữ liệu được lưu trữ thực tế trong cơ sở dữ liệu (như loại dữ liệu, chỉ mục, bảng). Đây là bản kế hoạch cuối cùng, phù hợp với hệ thống cụ thể như PostgreSQL hay SQL Server.
Công cụ như ERD (Entity-Relationship Diagram) thường được dùng để trực quan hóa mô hình.

8. Điều phối dữ liệu (Data Orchestration)

Là việc phối hợp và tự động hóa luồng dữ liệu qua các hệ thống, quy trình và môi trường, đảm bảo dữ liệu được tích hợp, chuyển đổi và phân phối mượt mà. Điều phối bao gồm ba yếu tố chính:

Lập lịch (Scheduling): Quy định thời điểm chạy các tác vụ dữ liệu. Ví dụ: Chạy ETL hàng đêm lúc 2 giờ sáng.
Quản lý phụ thuộc (Dependency Management): Đảm bảo các tác vụ chạy đúng thứ tự. Ví dụ: Phải làm sạch dữ liệu trước khi tổng hợp báo cáo.
Giám sát (Monitoring): Theo dõi và xử lý lỗi trong luồng dữ liệu. Ví dụ: Nhận cảnh báo nếu đường ống dữ liệu bị gián đoạn.
Công cụ như Apache Airflow hoặc Prefect giúp tự động hóa và giám sát quy trình điều phối.

9. Nguồn gốc dữ liệu (Data Lineage)

Là quá trình theo dõi hành trình của dữ liệu từ nguồn đến đích, bao gồm các thay đổi và xử lý. Nó giúp hiểu rõ dữ liệu đã được tạo, chuyển đổi và lưu trữ như thế nào. Có ba khía cạnh chính:

Nguồn gốc (Origin): Xác định dữ liệu đến từ đâu. Ví dụ: Dữ liệu bán hàng từ cơ sở dữ liệu Oracle.
Chuyển đổi (Transformation): Theo dõi các thay đổi dữ liệu. Ví dụ: Dữ liệu thô được tổng hợp thành báo cáo doanh thu hàng tuần.
Điểm đến (Destination): Xác định dữ liệu được lưu trữ hoặc sử dụng ở đâu. Ví dụ: Báo cáo được lưu trong kho dữ liệu Snowflake.
Công cụ như DataHub hoặc Apache Atlas giúp trực quan hóa và quản lý nguồn gốc dữ liệu.

10. Git

Git là hệ thống kiểm soát phiên bản để theo dõi thay đổi trong mã nguồn, hỗ trợ làm việc nhóm và quản lý dự án. Nó có ba thành phần chính:

Commit: Ghi lại một thay đổi cụ thể trong mã, như một bản snapshot. Ví dụ: Thêm tính năng mới vào script ETL.
Nhánh (Branch): Tạo phiên bản riêng để phát triển tính năng mà không ảnh hưởng mã chính. Ví dụ: Tạo nhánh để thử nghiệm pipeline mới.
Hợp nhất (Merge): Kết hợp các thay đổi từ nhánh vào mã chính. Ví dụ: Hợp nhất nhánh thử nghiệm vào pipeline chính sau khi kiểm tra.
Nền tảng như GitHub hoặc GitLab giúp đội nhóm cộng tác hiệu quả với Git.

Call BSD 0918 339 689 để tìm hiểu thêm về nền tảng dữ liệu, Microsoft Fabric, Tableau hoặc Power BI. Tìm kiếm phương án tiếp cận và triển khai nền tảng dữ liệu vào cho doanh nghiệp của bạn