Data Mart là gì? Vai trò và cách triển khai Data Mart trong doanh nghiệp 

Trong kỷ nguyên dữ liệu hiện đại, việc phân tích thông tin nhanh chóng và chính xác là yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định đúng đắn. Một trong những công cụ hỗ trợ điều đó chính là data mart – một thành phần quan trọng trong hệ thống lưu trữ dữ liệu doanh nghiệp. Vậy data mart là gì? Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ khái niệm, vai trò và quy trình triển khai hiệu quả nhất. 

Data Mart là gì? 

Data mart là một phân vùng nhỏ hơn trong kho dữ liệu doanh nghiệp (data warehouse), được thiết kế để phục vụ nhu cầu phân tích dữ liệu cho một phòng ban hoặc nhóm người dùng cụ thể, chẳng hạn như bộ phận tài chính, marketing, hay bán hàng 

Data mart là gì ?

Khác với kho dữ liệu tổng thể thường xử lý dữ liệu quy mô lớn, data mart tập trung vào một chủ đề hoặc lĩnh vực kinh doanh cụ thể, giúp truy vấn nhanh, giảm độ phức tạp và tiết kiệm chi phí. 

Tại sao chúng ta cần Data Mart? 

• Tối ưu hóa hiệu suất phân tích: Một trong những lý do chính để sử dụng data mart là nhằm tối ưu hóa tốc độ truy vấn và xử lý dữ liệu cho các nhu cầu cụ thể. Vì chỉ chứa dữ liệu liên quan đến một lĩnh vực nhất định, giúp truy vấn nhanh hơn so với toàn bộ kho dữ liệu lớn.
• Phân quyền và bảo mật: Dữ liệu nhạy cảm thuộc các phòng ban như nhân sự, tài chính… có thể được cô lập và cấp quyền truy cập riêng trong từng data mart, tăng tính bảo mật và kiểm soát.
• Triển khai nhanh và linh hoạt: So với việc xây dựng toàn bộ hệ thống data warehouse, triển khai datamart nhanh chóng và ít tốn kém hơn, đặc biệt hữu ích với doanh nghiệp vừa và nhỏ.
• Hỗ trợ ra quyết định nhanh: Khi dữ liệu được phân loại theo lĩnh vực cụ thể, người dùng dễ dàng phân tích, trực quan hóa và đưa ra quyết định mà không phải xử lý lượng lớn thông tin không liên quan.
• Tăng khả năng tùy chỉnh: Do phục vụ cho từng bộ phận cụ thể, datamart có thể được thiết kế linh hoạt hơn để đáp ứng nhu cầu riêng của từng nhóm người dùng. 

Các kiểu Data Mart 

Tùy theo cách triển khai và mục đích sử dụng mà có thể được chia thành ba loại chính:

Dependent Data Mart (DataMart phụ thuộc)

Được trích xuất từ một hệ thống data warehouse trung tâm. Dữ liệu trong loại này đã được xử lý, làm sạch và chuẩn hóa từ trước. Đây là mô hình phổ biến trong các tổ chức có hệ thống kho dữ liệu phức tạp. 

Ưu điểm: 

• Dữ liệu đồng nhất, đáng tin cận 

• Dễ quản lý và bảo trì 

 Nhược điểm: 

• Phụ thuộc hoàn toàn vào data warehouse 

• Độ linh hoạt thấp hơn

Independent Data Mart (DataMart độc lập)

Là hệ thống độc lập, được xây dựng trực tiếp từ các nguồn dữ liệu thô như file Excel, cơ sở dữ liệu giao dịch hoặc ứng dụng phần mềm. 

Ưu điểm: 

• Triển khai nhanh chóng 

• Linh hoạt trong cấu trúc dữ liệu 

Nhược điểm: 

• Thiếu sự đồng nhất nếu nhiều bộ phận sử dụng data mart riêng biệt 

• Khó tích hợp với hệ thống tổng thể 

Hybrid Data Mart (DataMart kết hợp)

Kết hợp cả hai mô hình trên – vừa trích xuất dữ liệu từ data warehouse, vừa lấy từ các nguồn dữ liệu riêng. Đây là mô hình phổ biến trong các tổ chức cần sự linh hoạt nhưng vẫn đảm bảo tính thống nhất dữ liệu. 

Ưu điểm: 

• Tận dụng điểm mạnh của cả hai mô hình 

• Phù hợp với doanh nghiệp đang mở rộng quy mô dữ liệu 

Các bước triển khai Data Mart 

Các bước triển khai data mart

Để triển khai hiệu quả, doanh nghiệp cần đi qua các bước sau: 

• Bước 1: Xác định yêu cầu kinh doanh 

Xác định rõ nhu cầu phân tích của phòng ban nào 

Xác định loại dữ liệu cần thiết (doanh số, hành vi khách hàng, KPI,…) 

• Bước 2: Thiết kế kiến trúc  

Chọn loại data mart phù hợp (phụ thuộc, độc lập, kết hợp) 

Thiết kế sơ đồ dữ liệu (schema) theo mô hình sao (star schema) hoặc bông tuyết (snowflake schema) 

• Bước 3: Thu thập và xử lý dữ liệu 

Trích xuất dữ liệu từ các hệ thống liên quan 

Làm sạch, chuẩn hóa và chuyển đổi dữ liệu 

• Bước 4: Tải dữ liệu

Sử dụng công cụ ETL để tải dữ liệu vào kho lưu trữ 

Đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ 

• Bước 5: Thiết lập công cụ truy vấn và báo cáo 

Tích hợp với các công cụ BI như Tableau, Power BI, Looker… 

Tạo dashboard và báo cáo tùy biến theo yêu cầu của người dùng 

• Bước 6: Đảm bảo bảo mật và phân quyền 

Xác định quyền truy cập theo vai trò người dùng 

Mã hóa dữ liệu nhạy cảm nếu cần 

• Bước 7: Kiểm thử và vận hành 

Kiểm thử chức năng và hiệu suất hệ thống 

Giám sát hoạt động và xử lý sự cố nếu có 

Một số lưu ý khi triển khai Data Mart 

• Không nên xây dựng data mart chồng chéo với các hệ thống khác nếu chưa xác định rõ yêu cầu phân tích.
• Luôn duy trì tính toàn vẹn dữ liệu giữa các data mart nếu doanh nghiệp triển khai nhiều hệ thống cùng lúc.
• Tối ưu hóa mô hình dữ liệu để đảm bảo truy vấn nhanh và hiệu quả.
• Lựa chọn công cụ ETL và BI phù hợp với quy mô, ngân sách và kỹ năng đội ngũ. 

Kết luận 

Trong một thế giới nơi dữ liệu đóng vai trò quyết định thành công của doanh nghiệp, data mart chính là giải pháp lý tưởng để phân tích và ra quyết định nhanh chóng ở cấp độ phòng ban. Từ việc hỗ trợ bộ phận tài chính đánh giá hiệu quả chi tiêu, đến giúp bộ phận marketing hiểu rõ hành vi khách hàng – data mart là nền tảng không thể thiếu để khai thác giá trị dữ liệu theo chiều sâu. 

Nếu bạn đang muốn bắt đầu hành trình xây dựng hệ thống phân tích hiệu quả, hãy cân nhắc triển khai data mart or datamart cho từng bộ phận và tăng tốc khả năng ra quyết định của tổ chức ngay hôm nay! 

ĐỌC THÊM:

Data Lake là gì? Điểm khác biệt với Data Warehouse

Power BI và Microsoft Planner – Tăng cường quản lý dự án

BHK Hợp Tác với Bệnh Viện Ung Bướu TP. Cần Thơ

Data Governance là gì? Tầm quan trọng của quản trị dữ liệu