Ngày nay, các Doanh nghiệp đang tìm cách khai thác và tận dụng dữ liệu của từng lĩnh vực để có được thông tin chi tiết hơn trong hoạt động của mình. Để đạt được điều này các Doanh nghiệp sẽ triển khai một kho dữ liệu hợp nhất (DW – Data Warehouse) để tập trung thông tin từ các hệ thống cốt lõi (ERP, DMS, CRM, Excel, Text… mở rộng sang dữ liệu thị trường, dữ liệu nhân khẩu học, phân tích tiếp thị, truyền thông xã hội, ứng dụng di động và các hệ thống khác trong tương lai) và tích hợp khả năng trực quan hóa cung cấp một tầm nhìn bao quát để phân tích dự đoán và tự động hóa (BI)

Có nhiều cách triển khai khác nhau trong Data Warehouse như sau:

Triển khai Data Warehouse

1. Requirements analysis và capacity planning: Quy trình đầu tiên trong Data Warehouse bao gồm việc xác định nhu cầu của doanh nghiệp, xác định kiến ​​trúc, thực hiện lập kế hoạch năng lực và lựa chọn các công cụ phần cứng và phần mềm. Bước này sẽ bao gồm việc tham khảo ý kiến ​​của quản lý cấp cao cũng như các bên liên quan khác nhau.
2. Hardware integration: Khi phần cứng và phần mềm đã được chọn, chúng yêu cầu được đưa vào bằng cách tích hợp các máy chủ, các phương pháp lưu trữ và các công cụ phần mềm người dùng.
3. Modeling: Mô hình hóa là một giai đoạn quan trọng liên quan đến việc thiết kế lược đồ kho và các khung nhìn. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng một công cụ mô hình hóa nếu các Data Warehouse phức tạp.
4. Physical modeling: Để các Data Warehouse hoạt động hiệu quả, mô hình vật lý là cần thiết. Điều này bao gồm việc thiết kế tổ chức Data Warehouse vật lý, vị trí dữ liệu, phân vùng dữ liệu, quyết định các kỹ thuật truy cập và lập chỉ mục.
5. Sources: Thông tin cho Data Warehouse có thể đến từ một số nguồn dữ liệu. Bước này bao gồm việc xác định và kết nối các nguồn bằng cổng, ổ ODBC hoặc một trình bao bọc khác.
6. ETL: Dữ liệu từ hệ thống nguồn sẽ yêu cầu trải qua một giai đoạn ETL. Quá trình thiết kế và thực hiện giai đoạn ETL có thể bao gồm việc xác định một nhà cung cấp công cụ ETL phù hợp và mua và triển khai các công cụ. Điều này có thể bao gồm tùy chỉnh công cụ cho phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp.
7. Populate the data warehouses: Một khi các công cụ ETL đã được thống nhất, việc kiểm tra các công cụ sẽ là cần thiết, có thể là sử dụng một khu vực dàn dựng. Một khi mọi thứ hoạt động bình thường, các công cụ ETL có thể được sử dụng để điền các kho hàng được cung cấp bởi lược đồ và định nghĩa chế độ xem.
8. User applications: Để các Data Warehouse trở nên hữu ích, cần phải có các ứng dụng dành cho người dùng cuối. Bước này bao gồm thiết kế và triển khai các ứng dụng theo yêu cầu của người dùng cuối.
9. Roll-out the warehouses và applications: Sau khi Data Warehouse đã được điền và các ứng dụng khách cuối được thử nghiệm, hệ thống kho và các hoạt động có thể được triển khai cho cộng đồng người dùng sử dụng.

Hướng dẫn thực hiện

1. Xây dựng tăng dần: Data Warehouse phải được xây dựng tăng dần. Nói chung, chúng tôi khuyến nghị rằng một data mart có thể được tạo ra với một dự án cụ thể và một khi nó được triển khai, một số bộ phận khác của doanh nghiệp cũng có thể muốn triển khai các hệ thống tương tự. Sau đó, một Data Warehouse doanh nghiệp có thể được triển khai theo cách lặp đi lặp lại cho phép tất cả các Data Warehouse trích xuất thông tin từ Data Warehouse.
2. Cần một nhà vô địch: Một dự án Data Warehouse phải có một nhà vô địch tích cực để thực hiện các nghiên cứu đáng kể về giá cả và lợi ích dự kiến ​​của dự án. Các dự án lưu trữ dữ liệu yêu cầu đầu vào từ nhiều đơn vị trong một doanh nghiệp và do đó cần được điều khiển bởi một người cần thiết để tương tác với mọi người trong doanh nghiệp và có thể tích cực thuyết phục đồng nghiệp.
3. Hỗ trợ quản lý cấp cao: Một dự án Data Warehouse phải được hỗ trợ đầy đủ bởi quản lý cấp cao. Với đặc điểm sử dụng nhiều tài nguyên của dự án như vậy và thời gian họ có thể thực hiện, một dự án kho báo hiệu cho một cam kết bền vững từ quản lý cấp cao.
4. Đảm bảo chất lượng: Hồ sơ duy nhất đã được làm sạch và có chất lượng được các tổ chức ngầm định nên được tải vào Data Warehouse.
5. Chiến lược công ty: Một dự án Data Warehouse phải phù hợp với chiến lược và mục tiêu kinh doanh của công ty. Mục đích của dự án phải được xác định trước khi bắt đầu các dự án.
6. Kế hoạch kinh doanh: Chi phí tài chính (phần cứng, phần mềm và phần mềm con người), lợi thế dự kiến ​​và kế hoạch dự án cho một dự án Data Warehouse phải được vạch ra rõ ràng và được tất cả các bên liên quan hiểu rõ. Nếu không có sự hiểu biết như vậy, những tin đồn về chi tiêu và lợi ích có thể trở thành nguồn dữ liệu duy nhất, lật đổ các dự án.
7. Đào tạo: Các dự án Data Warehouse không được bỏ qua các yêu cầu đào tạo về Data Warehouse. Để một dự án Data Warehouse thành công, khách hàng phải được đào tạo để sử dụng các kho và hiểu rõ khả năng của nó.
8. Khả năng thích ứng: Dự án nên xây dựng tính linh hoạt để có thể thực hiện các thay đổi đối với Data Warehouse nếu và khi được yêu cầu. Giống như bất kỳ hệ thống nào, Data Warehouse sẽ yêu cầu thay đổi khi nhu cầu của doanh nghiệp thay đổi.
9. Quản lý chung: Dự án phải được xử lý bởi cả các chuyên gia CNTT và kinh doanh trong doanh nghiệp. Để đảm bảo giao tiếp thích hợp với các bên liên quan và dự án là mục tiêu hỗ trợ hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, chuyên gia kinh doanh phải tham gia vào dự án cùng với các chuyên gia kỹ thuật.

Nguồn: Internet

Chúng tôi chuyên cung cấp các dịch vụ về Xây dựng Kho dữ liệu Data Warehouse/ Xây dựng Báo cáo Power BI cho các doanh nghiệp lớn như: Nakagawa, Mutoshi, Tinh Vân Group,….. đăng ký ngay để được Demo và tư vấn miễn phí dành riêng cho doanh nghiệp của bạn.