Data Modeling là gì?

Data Modeling là quá trình thiết kế cấu trúc dữ liệu: xác định các bảng, quan hệ (relationship) và quy tắc để đảm bảo dữ liệu nhất quán, dễ mở rộng và tối ưu cho phân tích.

Ví dụ: thay vì lưu dữ liệu khách hàng và đơn hàng chung một bảng, bạn sẽ tách thành Customer – Orders – OrderDetails và liên kết bằng foreign key.

Lợi ích của Data Modeling

🔑 Một số lợi ích nổi bật:

• Tăng tốc độ truy vấn: Các schema được tối ưu giúp query chạy nhanh hơn.
• Giảm trùng lặp dữ liệu: Chuẩn hóa (Normalization) loại bỏ dữ liệu thừa.
• Dễ mở rộng: Khi thêm dữ liệu mới, mô hình vẫn nhất quán.
• Hỗ trợ BI & AI: Dữ liệu sạch, đúng chuẩn giúp Power BI, Tableau, ML model hoạt động hiệu quả.

Các mô hình dữ liệu phổ biến

1. Star Schema: Một bảng fact ở trung tâm, bao quanh là các bảng dimension (phù hợp BI).
2. Snowflake Schema: Chuẩn hóa cao hơn, giảm dữ liệu lặp, tối ưu lưu trữ.
3. Data Vault: Dùng trong hệ thống phức tạp, giúp tracking thay đổi theo thời gian.

Best Practices cho Data Engineer

• Bắt đầu từ Use Case: Thiết kế schema dựa trên nhu cầu phân tích thực tế.
• Đặt tên chuẩn: Dùng naming convention rõ ràng (snake_case hoặc camelCase).
• Document đầy đủ: Lưu mô tả bảng, cột, mối quan hệ để team dễ hiểu.
• Kiểm thử dữ liệu: Đảm bảo schema hoạt động đúng bằng test (dbt tests).

🎯 Gợi ý từ MCI Academy

Khóa Data Analyst giúp bạn:

• Học Data Modeling từ cơ bản đến nâng cao.
• Thực hành thiết kế Star Schema và triển khai trên Cloud.
• Làm project thực tế: xây dựng Data Warehouse + dashboard BI.