Cách chuẩn hoá dữ liệu cho hệ thống BI nhanh chóng và chính xác

Dữ liệu là một phần quan trọng trong hệ thống Business Intelligence (BI) nhưng không phải lúc nào nó cũng sẵn có để tiến hành phân tích hoặc tạo báo cáo hiệu quả. Để hệ thống BI hoạt động hiệu quả, việc chuẩn bị dữ liệu là một bước quan trọng. Dưới đây là cách chuẩn hóa dữ liệu cho hệ thống BI cho hệ thống BI.

Mục lục:

I. Chuẩn hóa dữ liệu cho hệ thống BI

1. Tại sao cần chuẩn hoá dữ liệu?

2. Các dạng dữ liệu cần chuẩn bị

II. Cách chuẩn hóa dữ liệu cho hệ thống BI hiệu quả

I. Chuẩn hóa dữ liệu cho hệ thống BI

1. Tại sao cần chuẩn hoá dữ liệu?

Chuẩn hóa dữ liệu cho hệ thống BI là quá trình biến đổi loại bỏ dữ liệu thừa (lặp lại), đảm bảo dữ liệu được lưu trữ có cấu trúc, đồng nhất và có chất lượng để sử dụng trong hệ thống BI. Có 4 dạng chuẩn hóa dữ liệu: 1NF, 2NF, 3NF, 4NF, và dạng BCNF (Boyce Codd Normal Form) .

Mục đích chuẩn hóa dữ  liệu trong hệ thống BI nhằm:

• Tăng tính nhất quán và đáng tin cậy: Khi dữ liệu được chuẩn hóa, người dùng có thể tin tưởng vào tính nhất quán của thông tin. Điều này giúp tránh sai sót và quyết định dựa trên thông tin sai lệch.

• Tối ưu hóa hiệu suất hệ thống: Dữ liệu được chuẩn hóa giúp tăng hiệu suất của hệ thống BI. Các truy vấn và báo cáo được thực hiện nhanh hơn và hiệu quả hơn vì dữ liệu đã được xử lý trước.

•  Hỗ trợ quyết định dựa trên dữ liệu: Dữ liệu chuẩn hóa tạo điều kiện thuận lợi cho quyết định dựa trên dữ liệu chính xác. Những người sử dụng hệ thống BI có thể dễ dàng truy xuất thông tin và phân tích nó để đưa ra quyết định thông minh.

• Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn: Trong doanh nghiệp, dữ liệu thường được lưu trữ ở nhiều nơi khác nhau. Chuẩn hóa giúp dễ dàng kết hợp và sử dụng dữ liệu từ các nguồn này mà không gặp khó khăn.

• Minh bạch và đo lường hiệu suất: Dữ liệu chuẩn hóa giúp tạo ra các báo cáo và dashboard trong hệ thống BI mà nhóm quản lý và nhân viên có thể sử dụng để theo dõi hiệu suất doanh nghiệp và đưa ra quyết định chiến lược.

2. Các dạng dữ liệu cần chuẩn bị

Dữ liệu gốc có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, nhưng một số dạng dữ liệu chính cần chuẩn bị trước khi chuẩn hóa bao gồm:

Dữ liệu số (Numerical Data): Đây là các dạng dữ liệu số học như số nguyên (integer) hoặc số thực (float). Đảm bảo rằng các giá trị số đã được thu thập một cách chính xác và đúng đắn. Nếu cần, xử lý các giá trị bị thiếu (missing values) hoặc ngoại lệ (outliers).

Dữ liệu văn bản (Text Data): Dữ liệu văn bản có thể đòi hỏi một loạt các bước tiền xử lý trước khi chuẩn hóa. Các bước này bao gồm loại bỏ các ký tự đặc biệt, chuyển đổi văn bản thành dạng chữ thường (lowercase), tách từ (tokenization), loại bỏ stop words (các từ không quan trọng như "và," "là,"...) và thực hiện stemming hoặc lemmatization để chuyển từ về dạng gốc.

Dữ liệu hạng mục (Categorical Data): Đối với dữ liệu hạng mục, bạn cần chuyển chúng thành dạng số học, thường được gọi là mã hóa hạng mục (categorical encoding). Các phương pháp phổ biến bao gồm mã hóa one-hot (one-hot encoding) hoặc mã hóa nhãn (label encoding).

Dữ liệu thời gian (Time Series Data): Dữ liệu thời gian cần được xác định đúng đắn về định dạng thời gian (timestamp) và thứ tự thời gian trước khi thực hiện chuẩn hóa. Bạn cũng có thể cần xử lý các giá trị thiếu trong dữ liệu thời gian.

Dữ liệu hỗn hợp (Mixed Data): Trong một số trường hợp, bạn có thể sử dụng cả dữ liệu số, văn bản, và hạng mục trong một mô hình. Trong trường hợp này, bạn cần tiến hành tiền xử lý riêng cho từng loại dữ liệu trước khi kết hợp chúng hoặc sử dụng mô hình phù hợp.

Dữ liệu không thường (Unstructured Data): Nếu bạn làm việc với dữ liệu không cấu trúc như hình ảnh, âm thanh hoặc video, bạn cần sử dụng các kỹ thuật tiền xử lý riêng biệt để rút trích đặc trưng (feature extraction) hoặc biểu diễn dữ liệu theo dạng thích hợp trước khi chuẩn hóa.

Lưu ý quá trình chuẩn bị dữ liệu có thể thay đổi tùy thuộc vào bài toán cụ thể và loại dữ liệu bạn đang làm việc. Điều quan trọng là đảm bảo dữ liệu đã được chuẩn bị đúng cách để có thể áp dụng các phương pháp chuẩn hóa phù hợp sau đó.

II. Cách chuẩn hóa dữ liệu cho hệ thống BI hiệu quả

1. Thu thập và tải dữ liệu

Bước đầu tiên là thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Điều này có thể bao gồm dữ liệu từ cơ sở dữ liệu nội bộ, dữ liệu từ các nguồn bên ngoài như các dịch vụ web, tệp Excel, CSV, hoặc bất kỳ nguồn nào chứa thông tin cần thiết cho BI. Để thực hiện việc này, bạn có thể sử dụng các công cụ ETL (Extract, Transform, Load) để tự động hóa quá trình thu thập dữ liệu và chuyển đổi nó thành định dạng phù hợp cho hệ thống BI của bạn.

2. Làm sạch Dữ liệu (Data Cleaning)

Dữ liệu thường có các vấn đề như giá trị bị thiếu, giá trị trùng lặp, sai sót, hoặc dữ liệu không chuẩn. Bước này đòi hỏi bạn phải làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ giá trị trống, điền giá trị bị thiếu, gộp các bản ghi trùng lặp, kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu, và sửa các lỗi dữ liệu.

3. Tạo Bảng và Khung Dữ liệu (Data Tables and Frameworks)

Sau khi làm sạch dữ liệu, bạn cần tạo bảng và khung dữ liệu để lưu trữ dữ liệu trong hệ thống BI. Điều này có thể bao gồm việc tạo các bảng cơ sở dữ liệu, các bảng kết hợp (đối với dữ liệu từ nhiều nguồn), và định nghĩa các quan hệ giữa chúng. Điều này giúp tạo ra một cơ sở dữ liệu thích hợp cho việc truy xuất và phân tích dữ liệu.

4. Biểu đồ hóa Dữ liệu (Data Visualization)

Việc biểu đồ hóa dữ liệu là quan trọng để hiểu dữ liệu và trình bày thông tin một cách dễ hiểu và hấp dẫn. Bạn có thể sử dụng các công cụ BI như Tableau, Power BI, hoặc Python và R để tạo biểu đồ, đồ thị, báo cáo và trực quan hóa dữ liệu. Điều này giúp người dùng cuối có thể dễ dàng hiểu và sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh.

5. Xây dựng Cơ sở Dữ liệu (Data Warehousing)

Xây dựng một cơ sở dữ liệu (data warehouse) là bước quan trọng để lưu trữ dữ liệu dưới dạng có cấu trúc và dễ truy cập. Data warehouse giúp tối ưu hóa hiệu suất hệ thống BI bằng cách lưu trữ dữ liệu ở dạng được tối ưu hóa cho việc truy xuất và phân tích. Data warehouse cũng giúp kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra một nguồn dữ liệu chung cho BI.

6. Tối ưu hóa Dữ liệu (Data Optimization)

Dữ liệu cần được tối ưu hóa để đảm bảo rằng quá trình truy xuất và phân tích diễn ra nhanh chóng và hiệu quả. Điều này bao gồm việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật tối ưu hóa cơ sở dữ liệu như chỉ mục hoá (indexing), nén dữ liệu, và sử dụng các giải pháp lưu trữ phân tán (distributed storage) để tăng hiệu suất.

 - Chỉ mục hoá:

Chỉ mục hoá là việc tạo các chỉ mục trên các trường dữ liệu quan trọng trong cơ sở dữ liệu. Điều này giúp tăng tốc quá trình truy xuất dữ liệu bằng cách cho phép hệ thống nhanh chóng định vị và truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu.

- Tổ chức dữ liệu:

Sắp xếp và tổ chức dữ liệu một cách hợp lý cũng là một phần quan trọng trong tối ưu hóa. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng các phương pháp sắp xếp dữ liệu (sorting) và phân loại dữ liệu (clustering) để giảm thời gian truy xuất.

7. Kiểm tra và Xác thực Dữ liệu (Data Testing and Validation)

Cuối cùng, trước khi triển khai hệ thống BI, bạn cần phải kiểm tra và xác thực dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy. Điều này bao gồm việc thực hiện kiểm tra kiểm soát chất lượng dữ liệu, kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu, và xác thực các quy tắc và ràng buộc dữ liệu. Nếu dữ liệu không đáng tin cậy, thì sẽ ảnh hưởng đến sự tin cậy của hệ thống BI và các quyết định kinh doanh được đưa ra dựa trên nó.

Trên đây là cách chuẩn hóa dữ liệu cho hệ thống BI (Business Intelligence) nhanh chóng và chính xác. Nếu bạn cần tư vấn về hệ thống báo cáo thông minh BI hãy liên hệ với IZISolution đề được chuyên gia tư vấn chi tiết nhất nhé!