Gitiho Learning 3
0 thảo luận
1 vỗ tay
227 lượt xem

Data Model là gì ? Chuẩn hóa Database trong PowerBI

Gitiho Learning 3
May 12 2021

Ở bài viết trước, chúng ta đã tìm hiểu về cách làm sạch, xử lý Data trước khi sử dụng. Sau khi hoàn thành xong bước làm sạch Data thì trong quy trình làm việc với PowerBI, chúng ta sẽ đến với bước tiếp theo là tạo ra Data Model. Vậy thì làm thế nào để tạo ra một Data Model cũng như các công việc liên quan đến Data Model thì sẽ gồm các tác vụ nào thì trong bài viết này chúng ta sẽ tìm hiểu

PBIG01 - Thành thạo Microsoft PowerBI để Trực quan hóa và Phân tích dữ liệu

Data Model là gì?

Cách hiểu sai Data Model

Trong ví dụ này ta có 3 bảng độc lập gồm bảng Product, Sale và Return. Nếu 3 bảng này nằm hoàn toàn độc lập với nhau thì nó sẽ không có bất kỳ kết nối hay  mối quan hệ nào, thì đây chắc chắn KHÔNG PHẢI Data Model


Xem thêm: Những lưu ý khi kết nối nhiều bảng trong Data Model với PowerBI

Data Model chuẩn

Vậy thì một Data Model chuẩn sẽ có thể kết nối với nhau qua các mối quan hệ (Relationship) hay cụ thể là các trường dữ liệu chung là Product Key. Như vậy, để có Data Model, chúng ta phải thỏa mãn được 2 điều kiện

  • Giữa các bảng phải có trường dữ liệu chung
  • Tạo các Relationship từ các trường dữ liệu chung


Thiết lập Data Model trong PowerBI

Tạo Data Model không thông qua Relationship

Để thực hành, Gitiho đã có sẵn ba bảng dữ liệu gồm Product, Sale Data và Return. Như các bạn thấy, ba bảng này đang đứng hoàn toàn độc lập với nhau mặc dù đã mang trường chung như Product Key nhưng không hề có Relationship, bởi vậy đây chưa phải là một Data Model


Vậy nếu chưa thành Data Model thì vấn đề mà người dùng sẽ gặp phải là khi sử dụng đến công cụ trực quan hóa Visualization Data. Ví dụ cụ thể thì chúng ta sẽ lấy một bảng gồm số lượng bán được (từ Sale Data), hàng bị trả lại (Return Data) đồng thời là thông tin của các sản phẩm


Như chúng ta thấy thì tất cả các sản phẩm đã được liệt kê từ Product Name trong bảng Product. Tuy nhiên, ở bảng Order Quantity và Return Quantity thì không được tách ra theo từng mã sản phẩm một mà nó chỉ thể hiện tổng (Total) sản phẩm. Như vậy thì rõ ràng quá trình xử lý của chúng ta đã bị sai và không thể trực quan hóa dữ liệu được

Xem thêm: Hướng dẫn sử dụng tính tương tác khi Trực quan hóa dữ liệu (Phần 1: Giới thiệu về khả năng tương tác)


Như vậy, khi không tạo được ra Data Model thì dữ liệu của chúng ta vẫn chưa thể sử dụng được trong Excel

Tạo Data Model thông qua Relationship

Như vậy, bắt buộc chúng ta phải có Relationship thì Data Model mới hoạt động hiệu quả, vì vậy, ví dụ này Gitiho sẽ dùng đến công cụ Relationship.

Như dưới đây chúng ta đã có Relationship cho ba bảng hiển thị trên màn hình PBI. Khi đã tạo được Relationship thì tự động chúng ta đã đạt được hai điều kiện cần và đủ: Có các trường chung và các trường chung phải được kết nối với nhau


Sau khi đã tạo ra được Data Model rồi thì lúc này mới sử dụng được chính xác Visualization Data. Vẫn là bài toán trên, chúng ta sẽ xem tổng lượng bán sản phẩm và tổng lượng trả lại cho từng mã sản phẩm một. Như vậy vẫn phải cần mục Order Quantity trong bảng Sale Data; Return Quantity trong bảg Return và phần Product.

Lúc này thì Order Quantity và Return Quantity đã được tách chi tiết theo từng sản phẩm một, lúc này thì Data Model mới chính thức hoạt động. Bởi vậy mà chúng ta cần phải tạo Data Model trong PowerBI. Cùng với đó, bước tạo Relationship và Data Model là bắt buộc ở trong PBI nếu muốn sử dụng dữ liệu từ nhiều bảng dữ liệu khác nhau. Còn đương nhiên, nếu chỉ cần một bảng dữ liệu duy nhất thì không cần quá trình tạo ra Data Model bởi dữ liệu chỉ dùng trong một bảng. Tuy nhiên trong PowerBI thì không nên để toàn bộ dữ liệu nằm trong một bảng 


Chuẩn hóa Database cho Data Model

Trước khi sử dụng dữ liệu thì chúng ta cần phải chuẩn hóa Database, vậy chuẩn hóa Database là gì?


Chuẩn hóa Database là toàn bộ quá trình tổ chức dữ liệu tại cột-bảng trong một mối quan hệ dữ liệu, để giảm sự dư thừa và đảm bảo tính nguyên cho dữ liệu.

Chuẩn hóa Database sẽ có quy tắc như sau

  • Loại bỏ dữ liệu thừa để giảm kích thước bảng và cải thiện tốc độ & kết quả xử lý
  • Giảm thiểu các lỗi và sự bất thường từ sửa đổi dữ liệu (chèn, cập nhật hoặc xóa)
  • Đơn giản hóa các queries và cấu trúc Database có ý nghĩa phân tích

Trên đây là ba quy tắc về chuẩn hóa Database trước khi sử dụng Database đó trong Data Model khi trực quan hóa dữ liệu

* Lưu ý: Trong quá trình chuẩn hóa Database, các bảng nên đảm bảo mục đích riêng biệt và cụ thể 

Ví dụ như dưới đây là một bảng chưa được chuẩn hóa. Trên bảng này có rất nhiều trường thông tin, thậm chí một số thông tin bị trùng lặp và không sử dụng tới. Lúc này thì ta chưa thấy được sự ảnh hưởng đến Data Model của chúng ta, tuy nhiên vấn đề sẽ xảy ra khi Data Model ngày càng lớn lên thì Data Model không được tối ưu về hiệu quả xử lý và tốc độ xử lý. Bởi vậy chúng ta nên tách ra mỗi bảng sẽ có một nghiệm vụ riêng biệt và cụ thể

Xem thêm: Hướng dẫn cách sử dụng hiệu quả Grouping Data trong PowerBI


Quay lại với PowerBI, rõ ràng người dùng hoàn toàn gộp Sale Data, Product và Return thành một bảng, nhưng tuyệt đối không được làm như vậy mà phải tách ra làm ba bảng và tạo Relationship với nhau. Một bảng chuyên thông tin sản phẩm, một bảng bán hàng và một bảng liên quan đến hàng bị trả lại.


Đây là một lưu ý cực kỳ quan trọng trong quá trình chuẩn hóa Data, bởi vậy các bạn nên lưu ý quy tắc chuẩn hóa Data và luôn đảm bảo thực hiện ba quy tắc này cho Data của chúng ta trước khi tạo Data Model,  trực quan hóa dữ liệu.

Trên đây Gitiho đã giới thiệu cho các bạn Data Model là gì, cách chuẩn hóa Database để tạo Data Model. Hy vọng bạn đọc sẽ áp dụng hiệu quả những kiến thức này khi làm việc với PowerBI

Đọc thêm

Tải miễn phí Ebook: Kể chuyện qua dữ liệu

HƯỚNG DẪN CÁCH SỬ DỤNG HÀM MROUND TRONG POWER BI DAX

DÂN VĂN PHÒNG LÀM POWER BI, GOOGLE DATA STUDIO CÓ THỂ LẤY DỮ LIỆU TỪ MỌI NGUỒN DATABASE (CSDL) MÀ KHÔNG CẦN IT

Cách sử dụng trang tính Google làm nguồn dữ liệu cho Power BI

11 Công cụ trực quan hóa dữ liệu tốt nhất hiện nay (Cập nhật 2021)

Tài liệu kèm theo bài viết

Gitiho.com Nền tảng học online dành cho người đi làm duy nhất tại Việt Nam cam kết hỗ trợ học viên 24/7

Với sứ mệnh: “Mang cơ hội phát triển kỹ năng, phát triển nghề nghiệp tới hàng triệu người”, đội ngũ phát triển Gitiho.com đã và đang làm việc với những học viện, trung tâm đào tạo, các chuyên gia đầu ngành để nghiên cứu và xây dựng lên các chương trình đào tạo từ cơ bản đến chuyên sâu xung quanh các lĩnh vực: Tin học văn phòng, Phân tích dữ liệu, Thiết kế, Công nghệ thông tin, Kinh doanh, Marketing, Quản lý dự án...
Gitiho tự hào khi được đồng hành cùng:
  • 50+ khách hàng doanh nghiệp lớn trong nhiều lĩnh vực như: Vietinbank, Vietcombank, BIDV, VP Bank, TH True Milk, VNPT, FPT Software, Samsung SDIV, Ajinomoto Việt Nam, Messer,…
  • 100.000+ học viên trên khắp Việt Nam

Nếu bạn quan tâm đến các kiến thức về phân tích dữ liệu, hãy truy cập ngay TẠI ĐÂY và tìm cho mình khóa học phù hợp nhé!



0 câu trả lời
227 lượt xem
1 vỗ tay

0 Bình luận

@ 2020 - Bản quyền của Công ty TNHH Công Nghệ Giáo Dục Gitiho Việt Nam
Giấy chứng nhận Đăng ký doanh nghiệp số: 0109077145, cấp bởi Sở kế hoạch và đầu tư TP. Hà Nội