Tập hợp dữ liệu là gì?

Các công ty sử dụng một số loại hệ thống kho lưu trữ dữ liệu khác nhau để quản lý và phân tích dữ liệu. Hãy tìm hiểu một số loại kho lưu trữ dữ liệu phổ biến để nắm bắt bối cảnh sử dụng tập hợp dữ liệu của các công ty.

Cơ sở dữ liệu

Cơ sở dữ liệu là kho 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 bảng gồm hàng và cột. Dữ liệu trong các bảng khác nhau được kết nối với nhau bằng một mã định danh duy nhất, gọi là khóa. Khóa là các giá trị không lặp lại trong các cột cụ thể.

Tập hợp dữ liệu so với cơ sở dữ liệu

Tập hợp dữ liệu đóng vai trò là yếu tố trực diện cho dữ liệu của một bộ phận.  Bạn có thể sử dụng tập hợp dữ liệu 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 truyền thông tin lưu trữ vào một tập hợp dữ liệu. 

Kho dữ liệu  

Kho dữ liệu là hệ thống cơ sở dữ liệu mở rộng, có vai trò lưu trữ thông tin cho cả một doanh nghiệp. Kho dữ liệu thu thập thông tin thô từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như phần mềm doanh nghiệp và bảng tin trên mạng xã hội, và xử lý thông tin thô thành dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ ở định dạng bảng. Các doanh nghiệp có thể kết nối kho dữ liệu của công ty với những công cụ kinh doanh thông minh để đưa ra quyết định sáng suốt hơn. 

Tập hợp dữ liệu so với kho dữ liệu

Tập hợp dữ liệu chia sẻ nhiều đặc tính của kho dữ liệu. Điểm khác biệt giữa chúng là kho dữ liệu chứa dữ liệu của toàn công ty về nhiều chủ đề khác nhau. Trong khi đó, tập hợp dữ liệu lưu trữ thông tin liên quan chặt chẽ với một chủ đề cụ thể. Ví dụ: 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, tập hợp dữ liệu chỉ có thể lưu trữ dữ liệu giao dịch liên quan đến một bộ phận duy nhất. Sức hấp dẫn của việc xây dựng tập hợp dữ liệu là các bộ phận quản lý tập hợp dữ liệu của mình có toàn quyền kiểm soát hoạt động tải cũng như quản lý dữ liệu của họ. 

Nhiều tổ chức đang sử dụng các công nghệ như chia sẻ dữ liệu để đưa tập hợp dữ liệu của họ lên kho dữ liệu trung tâm.  Bằng cách đó, các tổ chức có thể hoạt động linh hoạt hơn bằng cách phân phối quyền sở hữu và tách biệt khối lượng công việc.  Tương tự, chia sẻ dữ liệu cho phép các tập hợp dữ liệu theo bộ phận tiêu thụ dữ liệu từ một kho dữ liệu hoặc những tập hợp dữ liệu khác.

Hồ dữ liệu 

Hồ dữ liệu là kho lưu trữ dữ liệu, có vai trò lưu giữ thông tin thô và không có cấu trúc. Hồ dữ liệu không lưu trữ thông tin trong tệp và thư mục. Thay vào đó, thông tin chưa qua xử lý được lưu trữ tại một hệ thống cấp bậc phẳng trên một kho lưu trữ dung lượng lớn. Hồ dữ liệu lưu trữ các loại thông tin thô khác nhau, bao gồm tài liệu văn bản, hình ảnh, video và âm thanh. 

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: hồ dữ liệu có thể lưu trữ văn bản từ các đánh giá trên mạng xã hội mà doanh nghiệp có thể sử dụng để phân tích quan điểm. Các nhà phân tích dữ liệu có thể sử dụng kết quả phân tích quan điểm để phát hiện các xu hướng ý kiến tiêu cực cho công ty. 

Tập hợp dữ liệu so với hồ dữ liệu

Vì hồ dữ liệu lưu trữ dữ liệu chưa qua xử lý, một số thông tin có thể bị trùng lặp hoặc không có giá trị với công ty. Trong khi đó, tập hợp dữ liệu lưu trữ dữ liệu đã qua xử lý, đáp ứng một nhu cầu cụ thể. Hồ dữ liệu có thể là nguồn của tập hợp dữ liệu. Các doanh nghiệp xác định xu hướng dữ liệu bằng cách xem xét dữ liệu lịch sử trong tập hợp dữ liệu, tuy nhiên, họ sử dụng hồ dữ liệu để phân tích chuyên sâu thông tin được lưu trữ. 

OLAP

Xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) là phương thức biểu diễn dữ liệu theo nhiều thứ nguyên. Ví dụ: các nhà phân tích dữ liệu sử dụng khối lập phương OLAP để biểu thị đồng thời doanh thu bán hàng dựa trên tháng, thành phố và sản phẩm. Cấu trúc dữ liệu OLAP rất rộng, với các trường được phân loại là dữ kiện hoặc thứ nguyên và dẫn đến trùng lặp dữ liệu.  Điều này trái ngược với cơ sở dữ liệu quan hệ thông thường, vốn thiên về cấu trúc hẹp và ít trùng lặp dữ liệu.

Tập hợp dữ liệu so với khối lập phương OLAP

OLAP là chiến lược lưu trữ thông tin cụ thể, phi chuẩn hóa dữ liệu thành các bảng rộng. OLAP đơn giản hóa các biểu diễn phức tạp của dữ liệu nhiều thứ nguyên. Một số tập hợp dữ liệu có thể sử dụng OLAP để cấu trúc thông tin của chúng, tuy nhiên, những tập hợp dữ liệu khác sử dụng các cấu trúc được chuẩn hóa thông thường. Các nhà phân tích kinh doanh được hưởng lợi từ cấu trúc OLAP để trực quan hóa thông tin từ tập hợp dữ liệu. 

Kho dữ liệu hoạt động

Kho dữ liệu hoạt động (ODS) là kho lưu trữ thông tin, đóng vai trò 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 về dữ liệu giao dịch gần với thời gian thực. ODS hỗ trợ các truy vấn đơn giản và chỉ cung cấp một lượng thông tin hạn chế. Ví dụ: ODS chỉ có thể lưu trữ hồ sơ bán hàng trong 12 giờ qua. 

Tập hợp dữ liệu so với ODS 

Tập hợp dữ liệu trích xuất thông tin hướng chủ đề từ kho dữ liệu, tuy nhiên, ODS sẽ gửi thông tin vào kho dữ liệu để xử lý. Tập hợp dữ liệu 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 tập hợp dữ liệu để xác định kiểu bán hàng trong quý vừa qua nhưng nhận được các cập nhật số liệu bán hàng theo giờ từ ODS. 

Tập hợp dữ liệu biến thông tin thô thành nội dung có giá trị, có cấu trúc cho một bộ phận cụ thể của doanh nghiệp. Để thực hiện điều này, các kỹ sư dữ liệu thiết lập một tập hợp dữ liệu để tiếp nhận thông tin từ kho dữ liệu hoặc trực tiếp từ những nguồn dữ liệu bên ngoài. 

Khi được kết nối với một kho dữ liệu, tập hợp dữ liệu sẽ truy xuất một tuyển tập thông tin liên quan đến một đơn vị kinh doanh. Thông thường, thông tin chứa dữ liệu tóm tắt và loại trừ dữ liệu chi tiết hoặc không cần thiết. 

ETL 

Trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) là quá trình để tích hợp và truyền thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau vào một cơ sở dữ liệu vật lý duy nhất. Tập hợp dữ liệu sử dụng ETL để truy xuất thông tin từ những nguồn bên ngoài khi thông tin không đến từ kho dữ liệu. Quá trình đó liên quan đến những bước sau.

• Trích xuất: thu thập thông tin thô từ nhiều nguồn khác nhau
• Chuyển đổi: cấu trúc thông tin thành một định dạng phổ biến
• Tải: truyền dữ liệu đã qua xử lý tới cơ sở dữ liệu

Các công cụ ETL sao chép thông tin từ những nguồn bên ngoài như bảng tính, ứng dụng và tài liệu văn bản. Sau đó, tập hợp dữ liệu sẽ xử lý, tổ chức và lưu trữ thông tin ở dạng có cấu trúc. 

Phân tích

Các nhà phân tích kinh doanh sử dụng những công cụ phần mềm để truy xuất, phân tích và biểu diễn dữ liệu từ tập hợp dữ liệu. Ví dụ: họ sử dụng thông tin được lưu trữ trong các tập hợp dữ liệu để phục vụ phân tích kinh doanh thông minh, bảng điều khiển báo cáo và ứng dụng đám mây. 

Mỗi tập hợp dữ liệu sẽ phục vụ một số lượng người dùng nhỏ. Ví dụ: quản lý tiếp thị và các nhà tiếp thị cấp cao được quyền truy cập tập hợp dữ liệu, do đó, họ mất ít thời gian hơn để tạo báo cáo và đồ thị hoặc thực hiện phân tích dự đoán.

Tập hợp dữ liệu sử dụng những cấu trúc này để lưu trữ và biểu diễn thông tin. 

Hình sao

Cấu trúc hình sao có một bảng dữ kiện ở trung tâm và phân nhánh tới một số bảng thứ nguyên. Từ đó thu được một kết nối hình sao. Bảng dữ kiện là bảng dữ liệu chứa dữ liệu tóm tắt mà bạn có thể sử dụng để phục vụ mục đích phân tích. Trong khi đó, các bảng thứ nguyên chứa thông tin mô tả trong bảng dữ kiện. Mỗi bảng thứ nguyên liên kết với bảng dữ kiện bằng một khóa ngoại. Khóa ngoại là mã định danh duy nhất, chẳng hạn như ID sản phẩm hoặc ID nhà cung cấp. 

Ví dụ: bảng dữ kiện về các giao dịch bán hàng gồm những cột sau:

• ID bán hàng
• ID sản phẩm
• ID nhà cung cấp
• Doanh số bán hàng

Bảng thứ nguyên dành cho sản phẩm lưu trữ những thông tin sau:

• ID sản phẩm
• Tên sản phẩm
• Chi phí sản phẩm

Bảng thứ nguyên của nhà cung cấp gồm những cột sau:

• ID nhà cung cấp
• Tên nhà cung cấp
• Thành phố

Lợi ích

Trong cấu trúc hình sao, bảng thứ nguyên được phi chuẩn hóa để không mở rộng thêm bảng. Tức là bảng thứ nguyên có thể chứa dữ liệu dư thừa nhưng cải thiện tốc độ tìm kiếm và truy xuất. Việc lưu trữ bảng thứ nguyên cũng tốn ít không gian hơn.

Các nhà phân tích kinh doanh có thể sử dụng tập hợp dữ liệu có cấu trúc hình sao để thực hiện những truy vấn phức tạp một cách đơn giản. Khi họ tìm kiếm một hồ sơ bán hàng cụ thể, hệ thống quản lý dữ liệu sẽ tìm kiếm thông qua bảng dữ kiện. Khi tìm thấy hồ sơ chính xác, hệ thống tập hợp dữ liệu sẽ sử dụng ID sản phẩm và ID nhà cung cấp để truy vấn dữ liệu từ các bảng thứ nguyên tương ứng. 

Phi chuẩn hóa

Cấu trúc được phi chuẩn hóa lưu trữ mọi dữ liệu liên quan trong một bảng duy nhất. Cấu trúc được phi chuẩn hóa không có các điểm liên kết phức tạp giữa những bảng dữ kiện và bảng thứ nguyên. Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng tập hợp dữ liệu được phi chuẩn hóa vì khả năng cải thiện tốc độ truy vấn của nó. Ví dụ: một lượt tìm kiếm hồ sơ bán hàng diễn ra trong một bảng được phi chuẩn hóa duy nhất như sau:

• ID bán hàng
• Sản phẩm 
• Tên sản phẩm
• Chi phí sản phẩm
• Tên mô hình
• Trọng lượng 
• Kích cỡ
• Nhà cung cấp 
• Tên nhà cung cấp
• Thành phố
• Doanh số bán hàng

Tập hợp dữ liệu được phi chuẩn hóa rất phù hợp để báo cáo theo thời gian thực vì cách tiếp cận một bảng duy nhất của nó. Tuy nhiên, việc phi chuẩn hóa tập hợp dữ liệu dẫn tới dư thừa dữ liệu. Ví dụ: cùng một tên sản phẩm có thể xuất hiện ở nhiều hồ sơ. Việc này dẫn tới phát sinh thêm không gian lưu trữ và chi phí triển khai tốn kém.

Các công ty cần xử lý lượng dữ liệu ngày càng tăng, khiến việc lưu trữ tập hợp dữ liệu thông thường bị đẩy tới giới hạn. Khó mà điều chỉnh quy mô các tập hợp dữ liệu được cài đặt trên các máy chủ tại chỗ. Kiến trúc đám mây cung cấp một cách thức tích hợp cấp doanh nghiệp ít tốn kém hơn, quy mô linh hoạt hơn và dễ quản lý hơn cho các tập hợp dữ liệu.

Amazon Redshift là giải pháp kho dữ liệu mà bạn có thể sử dụng để triển khai tập hợp dữ liệu trên đám mây. Bạn có thể nhận được thông tin chuyên sâu tích hợp bằng cách chạy phân tích dự đoán và theo thời gian thực về dữ liệu phức tạp, được chia theo tỷ lệ trong cơ sở dữ liệu hoạt động, hồ dữ liệu, kho dữ liệu của bạn cũng như hàng nghìn tập dữ liệu của bên thứ ba. Bạn có thể tự động tạo, đào tạo và triển khai các mô hình máy học (ML) một cách dễ dàng. Bạn có thể tạo các tập hợp dữ liệu trên Amazon Redshift và sử dụng chúng để đưa ra quyết định sáng suốt hơn. 

Amazon Redshift có một số tính năng chính để trở thành giải pháp tuyệt vời cho tập hợp dữ liệu của bạn:

• Với Amazon Redshift Serverless, việc cân nhắc kích cỡ và quy mô của cụm sẽ được xử lý thay cho bạn. 
• Nhờ chia sẻ dữ liệu nguyên bản, dữ liệu trong tập hợp dữ liệu của bạn có thể tiếp cận dữ liệu trong kho dữ liệu của bạn hoặc có thể được chia sẻ cho kho dữ liệu của bạn.

Bắt đầu sử dụng tập hợp dữ liệu bằng cách tạo tài khoản AWS ngay hôm nay.