Data warehouse

 1. Data warehouse là gì?

Data warehouse (kho dữ liệu) là một hệ thống lưu trữ dữ liệu dành cho mục đích phân tích và báo cáo. 

Các thành chính của data warehouse bao gồm:

(Nguồn: https://www.guru99.com/data-warehouse-architecture.html)

2. Phân biệt Data warehouse với data lake và data mart

Data warehouse, Data mart, và Data lake đều là các phương pháp lưu trữ và quản lý dữ liệu, nhưng mỗi loại lại có các đặc điểm và mục tiêu khác nhau:

Data Warehouse:

• Tổng quan: Data warehouse là một hệ thống lưu trữ dữ liệu tập trung, tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau trong tổ chức, được sử dụng cho mục đích phân tích và báo cáo.

• Mục tiêu: Được thiết kế để tổng hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để hỗ trợ quá trình ra quyết định và phân tích dữ liệu.

• Đặc điểm: Thường có cấu trúc dữ liệu được thiết kế trước, hỗ trợ cho việc truy vấn phức tạp và phân tích dữ liệu dựa trên mô hình dữ liệu chuẩn.

Data Mart:

• Tổng quan: Data mart cũng là một hệ thống lưu trữ dữ liệu, tuy nhiên, nó thường tập trung vào một phần của tổ chức hoặc một lĩnh vực cụ thể.

• Mục tiêu: Thường được xây dựng để đáp ứng nhu cầu phân tích và báo cáo của một phần nhỏ hoặc một nhóm người dùng cụ thể trong tổ chức.

• Đặc điểm: Data mart thường có dữ liệu tổng hợp từ data warehouse hoặc được xây dựng độc lập. Nó có thể được tối ưu hóa cho nhu cầu phân tích của một nhóm người dùng cụ thể.

Data Lake:

• Tổng quan: Data lake là một hệ thống lưu trữ dữ liệu linh hoạt và có khả năng chứa mọi loại dữ liệu, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và dữ liệu nguyên thủy.

• Mục tiêu: Mục tiêu chính của data lake là thu thập, lưu trữ dữ liệu từ mọi nguồn một cách linh hoạt và sau đó sử dụng để phân tích, khai phá dữ liệu hoặc xử lý dữ liệu.

• Đặc điểm: Data lake không yêu cầu cấu trúc dữ liệu trước, cho phép lưu trữ dữ liệu thô và có thể được sử dụng để thực hiện các công việc xử lý dữ liệu phức tạp như machine learning hoặc data mining.

Tóm lại, Data warehouse là hệ thống tổng hợp dữ liệu chủ yếu, Data mart là một phần của data warehouse hoặc có thể độc lập, cung cấp thông tin cho một phần nhỏ trong tổ chức, và Data lake là một hệ thống linh hoạt chứa mọi loại dữ liệu, không yêu cầu cấu trúc trước và được sử dụng cho các mục đích khám phá dữ liệu và phân tích.

3. Các kiểu thiết kế Data warehouse

Snowflake Schema:

• Mô tả: Snowflake schema là một mô hình dữ liệu có cấu trúc phân cấp, tương tự như Star schema, nhưng với mức độ phân cấp cao hơn. Trong Snowflake schema, các bảng chiều (dimension tables) được chia nhỏ thành các bảng con, tạo ra một mô hình dữ liệu có cấu trúc phức tạp hơn.

• Ưu điểm: Cho phép tổ chức dữ liệu chi tiết hơn, giúp quản lý dữ liệu một cách linh hoạt và hiệu quả hơn.

• Nhược điểm: Cấu trúc phức tạp có thể gây khó khăn trong việc thực hiện và hiểu cấu trúc dữ liệu. Cần nhiều bảng phụ hơn, có thể dẫn đến hiệu suất truy vấn không hiệu quả.

Star Schema:

• Mô tả: Star schema là một mô hình dữ liệu đơn giản và phổ biến trong thiết kế Data warehouse. Mô hình này bao gồm một bảng trung tâm (fact table) và các bảng chiều (dimension tables) xung quanh bảng trung tâm.

• Ưu điểm: Dễ hiểu, dễ triển khai và hiệu quả cho việc truy vấn và phân tích dữ liệu. Có thể cải thiện hiệu suất truy vấn.

• Nhược điểm: Không cung cấp mức độ chi tiết cao nhất về dữ liệu. Có thể không phù hợp cho các mô hình dữ liệu phức tạp.

(Nguồn: https://www.integrate.io/blog/snowflake-schemas-vs-star-schemas-what-are-they-and-how-are-they-different/)

Galaxy Schema:

• Mô tả: Galaxy schema là một biến thể của Star schema và Snowflake schema, kết hợp cả hai kiểu thiết kế để tận dụng ưu điểm của cả hai. Mô hình này có thể bao gồm cả cấu trúc phân cấp và không phân cấp.

• Ưu điểm: Kết hợp ưu điểm của cả Star và Snowflake schema, cung cấp sự linh hoạt và chi tiết cao hơn về dữ liệu.

• Nhược điểm: Cấu trúc phức tạp có thể gây khó khăn trong việc thực hiện. Yêu cầu kỹ năng cao hơn để thiết kế và triển khai.

(Nguồn: https://streamsets.com/blog/schemas-data-warehouses-star-galaxy-snowflake/)

4. Các phần mềm hỗ trợ xây dựng data ware house

Microsoft SQL Server:

SQL Server cung cấp nền tảng Data warehouse chuyên nghiệp với SQL Server Integration Services (SSIS) để ETL (Extract, Transform, Load) dữ liệu, SQL Server Analysis Services (SSAS) cho việc phân tích và SQL Server Reporting Services (SSRS) để tạo báo cáo.

Oracle Data Integrator (ODI):

ODI là một công cụ ETL và quản lý dữ liệu mạnh mẽ của Oracle, hỗ trợ tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào Data warehouse.

 IBM InfoSphere DataStage:

DataStage của IBM cung cấp các chức năng ETL mạnh mẽ, cho phép người dùng triển khai quá trình tích hợp dữ liệu phức tạp vào Data warehouse.

 Talend:

Talend là một nền tảng tích hợp dữ liệu toàn diện, cung cấp các công cụ ETL, quản lý dữ liệu, và tích hợp dữ liệu trong môi trường Cloud hoặc on-premises.

 Snowflake:

Snowflake không chỉ là một hệ thống lưu trữ Data warehouse dựa trên đám mây mà còn cung cấp các công cụ hỗ trợ ETL và quản lý dữ liệu.

 Amazon Redshift:

Redshift của Amazon cung cấp một Data warehouse chuyên nghiệp trên đám mây, hỗ trợ quá trình xây dựng, triển khai và quản lý Data warehouse.

Google BigQuery:

 

Tính năng: BigQuery là một dịch vụ Data warehouse trên đám mây của Google, cho phép truy vấn dữ liệu lớn và cung cấp các công cụ hỗ trợ xây dựng Data warehouse.

 Apache Spark:

 Spark không chỉ là một công cụ xử lý dữ liệu mà còn có thể được sử dụng trong quá trình xây dựng Data warehouse, đặc biệt trong việc xử lý lớn lượng dữ liệu và phân tích dữ liệu phức tạp.

Đây là một số công cụ phổ biến hỗ trợ xây dựng data warehouse. Các công cụ này cung cấp các tính năng khác nhau để hỗ trợ từng bước trong quá trình xây dựng Data warehouse như ETL, lưu trữ, quản lý và phân tích dữ liệu. 

Tài liệu tham khảo

•  
• https://www.javatpoint.com/data-warehouse-design
• https://www.integrate.io/blog/the-ultimate-guide-to-data-warehouse-design/
• https://www.g2.com/categories/data-warehouse
• https://www.trustradius.com/data-warehouse
• https://www.integrate.io/blog/snowflake-schemas-vs-star-schemas-what-are-they-and-how-are-they-different/