Operational Data Stores (ODS) là một kiến trúc dữ liệu động, được thiết kế để tổng hợp và giữ dữ liệu từ một hoặc nhiều nguồn hệ thống, nhằm mục đích cung cấp một cái nhìn toàn diện và cập nhật liên tục về hoạt động hàng ngày của tổ chức. Khác biệt với kho dữ liệu truyền thống, ODS tập trung vào việc cập nhật dữ liệu thời gian thực hoặc gần thời gian thực, hỗ trợ việc ra quyết định và quản lý hoạt động một cách nhanh chóng và chính xác.
Vai trò và tầm quan trọng của ODS trong tổ chức không thể phủ nhận. Thứ nhất, ODS phục vụ như một nguồn dữ liệu chính cho việc phân tích và báo cáo hoạt động kinh doanh, giúp các nhà quản lý và nhân viên có được thông tin cập nhật để hỗ trợ quyết định kinh doanh. Thứ hai, bằng cách cung cấp một cái nhìn tổng quan và chi tiết về dữ liệu hoạt động, ODS giúp cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu, qua đó nâng cao hiệu quả của quá trình phân tích và báo cáo. Cuối cùng, ODS đóng vai trò cầu nối giữa các hệ thống giao dịch và kho dữ liệu phân tích, giúp đảm bảo dữ liệu được tích hợp và cập nhật một cách liền mạch, từ đó hỗ trợ tốt nhất cho việc ra quyết định và quản lý hoạt động kinh doanh.
Giới thiệu về Operational Data Stores (ODS)
Operational Data Stores (ODS) là một hệ thống quản lý dữ liệu được thiết kế để hỗ trợ các nhu cầu xử lý dữ liệu hàng ngày và cung cấp dữ liệu cập nhật cho các hoạt động kinh doanh. Khác với Data Warehouse, ODS tập trung vào việc lưu trữ dữ liệu hiện tại và gần đây, hỗ trợ quyết định và hoạt động kinh doanh trong thời gian thực hoặc gần thực. ODS thường chứa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và được cập nhật thường xuyên, giúp đảm bảo dữ liệu có sẵn và chính xác cho các nhu cầu phân tích và báo cáo hàng ngày.
ODS là một tích hợp. Đó là, nó là một nhóm bản ghi hướng chủ đề từ nhiều hệ thống khác nhau để cung cấp một cái nhìn toàn doanh nghiệp về thông tin.
ODS là giá trị hiện tại. Tức là, ODS được cập nhật và tuân theo trạng thái hiện tại của dữ liệu. Một ODS không chứa thông tin lịch sử. Vì dữ liệu hệ thống OLTP luôn thay đổi nên dữ liệu từ các nguồn bên dưới sẽ làm mới ODS một cách tổng quát và thường xuyên nhất có thể.
ODS rất dễ bay hơi. Tức là, dữ liệu trong ODS thường xuyên thay đổi khi dữ liệu mới làm mới ODS.
ODS là một chi tiết. Tức là ODS đủ chi tiết để phục vụ nhu cầu của đội ngũ quản lý vận hành trong doanh nghiệp. Mức độ chi tiết của thông tin trong ODS không nhất thiết phải giống như trong hệ thống OLTP nguồn.
Cấu trúc của ODS
Cách thức hoạt động của Operational Data Stores (ODS) bao gồm cấu trúc và thiết kế đặc biệt nhằm xử lý và cập nhật dữ liệu liên tục. ODS thường có cấu trúc phẳng và tập trung, được thiết kế để dễ dàng truy cập và sử dụng. Trong quá trình thu thập và lưu trữ dữ liệu, ODS nhanh chóng tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, từ hệ thống ERP, CRM đến các cơ sở dữ liệu khác. Dữ liệu trong ODS được cập nhật thường xuyên, đảm bảo tính chính xác và hiện đại, phục vụ cho các quyết định và phân tích kinh doanh trong thời gian ngắn.
Thiết kế và triển khai ODS
Thiết kế và triển khai một Operational Data Store (ODS) yêu cầu quy trình kỹ lưỡng để đảm bảo hiệu quả và chất lượng dữ liệu. Trích xuất dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu nguồn thông qua quy trình ETL (Extract, Transform, Load) là bước quan trọng, cần thực hiện cẩn thận để duy trì chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu. Việc kiểm tra và phân tích dữ liệu sau mỗi lần làm mới là cần thiết để xác định và giải quyết bất kỳ vấn đề nào về chất lượng dữ liệu. ODS thường được sử dụng chỉ để đọc và không cho phép cập nhật trực tiếp từ người dùng, đảm bảo rằng dữ liệu được bảo toàn và không bị biến đổi bởi các hoạt động OLTP.
Flash Monitoring and Reporting Tools
Flash Monitoring and Reporting Tools trong quản lý dữ liệu là công cụ hỗ trợ quan trọng, hoạt động như bảng điều khiển để cung cấp thông tin nhanh và chính xác về tình trạng hoạt động của doanh nghiệp. Những công cụ này sử dụng dữ liệu từ Operational Data Stores (ODS) làm nguồn thông tin chính. Chúng cho phép người dùng doanh nghiệp theo dõi liên tục và liên tục các hoạt động trong toàn bộ doanh nghiệp mà không gây ra gián đoạn hoặc áp lực không cần thiết lên hệ thống xử lý giao dịch. Điều này giúp đảm bảo thông tin kinh doanh được cập nhật và có sẵn mọi lúc, mọi nơi.
Zero Latency Enterprise (ZLE)
Zero Latency Enterprise (ZLE) là một phương pháp tích hợp thông tin doanh nghiệp gần như theo thời gian thực, loại bỏ sự chậm trễ trong việc chia sẻ dữ liệu giữa các bộ phận và hệ thống. Ví dụ, Tập đoàn Gantner đã áp dụng ZLE để tạo ra một hệ thống thông tin liền mạch, nhanh chóng. Kho dữ liệu ZLE hoạt động tương tự như ODS nhưng được cải tiến để cung cấp thông tin doanh nghiệp cập nhật, giúp quản lý có cái nhìn toàn diện 360 độ. Đặc tính chính của ZLE bao gồm khả năng tổng hợp thông tin doanh nghiệp, độ khả dụng cao, dữ liệu được làm mới liên tục, và hỗ trợ nhiều người dùng đồng thời với thời gian phản hồi nhanh, đảm bảo hoạt động liên tục 24/7.
Xem thêm Các bước tiến hành Data Mining( khai phá dữ liệu)
So sánh Data Stores (ODS), Data Warehouse, và Databases
Dưới đây là đặc điểm so sánh thông thường:
- ODS thường chứa dữ liệu cập nhật và hiện tại, phục vụ cho các nhu cầu xử lý và báo cáo hàng ngày. Điều này khác biệt với Data Warehouse, nơi tập trung vào việc lưu trữ dữ liệu lịch sử, tổng hợp cho phân tích dài hạn.
- Trái ngược với Databases thông thường, ODS được thiết kế để xử lý các yêu cầu đọc và ghi nhanh chóng và thường xuyên, trong khi Databases thường tối ưu cho việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu ổn định.
- Ưu điểm của ODS so với các hệ thống khác là khả năng cung cấp dữ liệu cập nhật và nhanh chóng, nhưng chúng có thể không hiệu quả bằng Data Warehouse trong việc lưu trữ dữ liệu lớn và phức tạp cho phân tích sâu.
Chức năng cốt lõi của Operational Data Stores (ODS)
Chức năng cốt lõi của Operational Data Stores (ODS) bao gồm tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, làm sạch và xử lý dữ liệu thời gian thực, là những yếu tố quan trọng giúp hỗ trợ quyết định kinh doanh và quản lý hoạt động hàng ngày một cách hiệu quả. Tích hợp dữ liệu là quá trình thu thập và kết hợp dữ liệu từ các hệ thống khác nhau, làm cho dữ liệu đó có sẵn trong một định dạng thống nhất và dễ truy cập. Điều này giúp loại bỏ sự chồng chéo và mâu thuẫn giữa dữ liệu từ các nguồn khác nhau, tạo ra một cái nhìn đồng nhất về hoạt động của tổ chức.
Quá trình làm sạch dữ liệu đảm bảo rằng dữ liệu trong ODS là chính xác, đáng tin cậy và không có lỗi. Điều này bao gồm việc loại bỏ dữ liệu trùng lặp, sửa chữa lỗi và điền vào các khoảng trống trong dữ liệu. Việc làm sạch dữ liệu là cần thiết để đảm bảo rằng thông tin mà các nhà quản lý và nhân viên sử dụng để ra quyết định là chính xác và đầy đủ.
Xử lý dữ liệu thời gian thực là khả năng cập nhật dữ liệu trong ODS ngay khi nó được thu thập từ các nguồn, đảm bảo rằng dữ liệu phản ánh chính xác tình hình hiện tại của tổ chức. Điều này cho phép các nhà quản lý và nhân viên có thể phản ứng nhanh chóng với các vấn đề và cơ hội mới mẻ, nâng cao khả năng quản lý và điều chỉnh hoạt động kinh doanh một cách linh hoạt và kịp thời.
Bằng cách cung cấp dữ liệu đáng tin cậy, chính xác và cập nhật, ODS đóng một vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ quyết định kinh doanh hàng ngày và quản lý hoạt động. Các nhà quản lý có thể sử dụng thông tin từ ODS để đánh giá hiệu quả của các chiến lược hiện tại, phát hiện và giải quyết các vấn đề kịp thời, và tận dụng các cơ hội mới, giúp tổ chức duy trì sự cạnh tranh và phát triển bền vững.
Ứng dụng thực thế của ODS
Ứng dụng thực tế của Operational Data Stores (ODS) phổ biến trong nhiều ngành công nghiệp và doanh nghiệp. Ví dụ, trong ngành tài chính, ODS được sử dụng để quản lý thông tin giao dịch nhanh chóng và chính xác. Trong y tế, ODS hỗ trợ lưu trữ và truy xuất dữ liệu bệnh nhân, giúp cải thiện quản lý chăm sóc sức khỏe. Các doanh nghiệp bán lẻ sử dụng ODS để theo dõi hàng tồn kho và dữ liệu bán hàng, giúp quyết định về quản lý chuỗi cung ứng và chiến lược kinh doanh. Mỗi ngành sử dụng ODS theo cách riêng, tận dụng khả năng cung cấp dữ liệu nhanh chóng và cập nhật để đáp ứng nhu cầu quản lý dữ liệu hàng ngày.
