HƯỚNG DẪN CÁCH THIẾT KẾ MÔ HÌNH DỮ LIỆU HIỆU QUẢ CHO DOANH NGHIỆP

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu không chỉ đơn thuần là tài sản mà còn là nền tảng chiến lược để doanh nghiệp ra quyết định. Tuy nhiên, việc dữ liệu bị phân tán và khó khai thác là vấn đề mà nhiều doanh nghiệp SME đang gặp phải. Đây chính là lúc mô hình dữ liệu trở thành công cụ then chốt giúp tổ chức hệ thống dữ liệu một cách bài bản, logic và hiệu quả. Trong bài viết này, AI First sẽ cùng doanh nghiệp tìm hiểu sâu về khái niệm, các loại mô hình dữ liệu phổ biến, quy trình xây dựng cũng như những sai lầm cần tránh khi triển khai trong doanh nghiệp.

Những điểm đáng chú ý trong bài:

• Giải thích khái niệm mô hình dữ liệu.
• Lợi ích của mô hình dữ liệu đối với doanh nghiệp.
• 3 loại mô hình dữ liệu phổ biến: Mô hình dữ liệu khái niệm, mô hình dữ liệu logic, mô hình dữ liệu vật lý.
• Các yếu tố cơ bản của mô hình dữ liệu: Thực thể, thuộc tính, mối quan hệ, khoá chính và khóa phụ, ràng buộc.
• Quy trình mô hình hoá dữ liệu: Từ xác định mục tiêu dữ liệu, xác định thực thể, xác định các thuộc tính, xác định mối quan hệ, gán thuộc tính, gán khoá và chuẩn hóa dữ liệu đến hoàn thiện và kiểm tra.
• Những sai lầm thường gặp khi mô hình hoá dữ liệu.

1. Mô hình dữ liệu là gì?

Mô hình dữ liệu (Data Model) là bản thiết kế logic giúp mô tả cách dữ liệu được tổ chức, lưu trữ và kết nối với nhau trong một hệ thống thông tin. Nó định nghĩa các thực thể (entity), thuộc tính (attribute) và mối quan hệ (relationship) giữa các thành phần dữ liệu, từ đó giúp doanh nghiệp quản lý và khai thác dữ liệu một cách khoa học, nhất quán và hiệu quả.

Trong doanh nghiệp, mô hình dữ liệu đóng vai trò như “bản vẽ kiến trúc” của hệ thống dữ liệu, làm nền tảng cho việc xây dựng các phần mềm như CRM, ERP, POS, hệ thống phân tích báo cáo, hoặc ứng dụng AI.

2. Lợi ích của mô hình dữ liệu đối với doanh nghiệp

Một mô hình dữ liệu được thiết kế bài bản không chỉ giúp doanh nghiệp quản lý thông tin hiệu quả mà còn tạo nền tảng vững chắc để phát triển hệ thống công nghệ, mở rộng quy mô và ứng dụng AI. Dưới đây là những lợi ích quan trọng mà mô hình dữ liệu mang lại cho doanh nghiệp:

• Nâng cao khả năng chuẩn hóa và tài liệu hóa dữ liệu: Việc xây dựng mô hình dữ liệu giúp doanh nghiệp xác định rõ các định nghĩa, tiêu chuẩn và cấu trúc cho từng loại dữ liệu. Điều này giúp dữ liệu được nhập đúng, đồng bộ giữa các bộ phận, tránh trùng lặp hoặc sai lệch trong quá trình vận hành và phân tích.
• Tổ chức dữ liệu một cách hệ thống: Mô hình dữ liệu cho phép doanh nghiệp tổ chức dữ liệu theo cấu trúc logic, có thể dễ dàng truy xuất, liên kết và cập nhật. Nhờ đó, dữ liệu không còn bị phân tán trong nhiều file Excel, phần mềm rời rạc mà được tập trung thành hệ thống rõ ràng, dễ quản lý và khai thác.
• Tối ưu hoá quản lý doanh nghiệp: Khi dữ liệu được mô hình hóa khoa học, ban lãnh đạo có thể dễ dàng theo dõi hiệu suất kinh doanh, hành vi khách hàng, tồn kho hay dòng tiền trong thời gian thực. Việc ra quyết định từ đó trở nên nhanh hơn, chính xác hơn và không còn phụ thuộc vào báo cáo thủ công từ từng phòng ban.
• Tăng cường khả năng tích hợp hệ thống: Một mô hình dữ liệu được chuẩn hóa giúp các hệ thống như hệ thống CRM, ERP, POS, website hay phần mềm kế toán có thể tích hợp mượt mà với nhau. Nhờ đó không chỉ giúp đồng bộ dữ liệu giữa các bộ phận mà còn giảm thiểu lỗi kỹ thuật và tiết kiệm chi phí bảo trì vận hành.
• Hỗ trợ triển khai cơ sở dữ liệu hiệu quả: Mô hình dữ liệu chính là nền tảng để xây dựng cơ sở dữ liệu vững chắc, dễ dàng triển khai và mở rộng theo nhu cầu doanh nghiệp. Khi hệ thống dữ liệu được thiết kế bài bản từ đầu, việc ứng dụng các công nghệ mới như AI, Business Intelligence hay phân tích dữ liệu lớn sẽ trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.

3. 3 loại mô hình dữ liệu phổ biến hiện nay

Trong quá trình xây dựng và phát triển hệ thống cơ sở dữ liệu, việc lựa chọn mô hình dữ liệu phù hợp đóng vai trò vô cùng quan trọng. Mỗi loại mô hình sẽ đại diện cho cách thức tổ chức, quản lý và lưu trữ dữ liệu theo từng cấp độ khác nhau.

3 loại mô hình dữ liệu phổ biến hiện nay:

• Mô hình dữ liệu khái niệm: Là cấp độ trừu tượng cao nhất, mô tả các thực thể, thuộc tính và mối quan hệ giữa chúng theo ngôn ngữ nghiệp vụ, không phụ thuộc vào công nghệ..
• Mô hình dữ liệu logic: Mô tả cách dữ liệu được tổ chức trong hệ quản trị cơ sở dữ liệu (CSDL), gồm bảng, khóa, ràng buộc… Tập trung vào chuẩn hóa và liên kết dữ liệu, là cầu nối giữa nghiệp vụ và kỹ thuật.
• Mô hình dữ liệu vật lý: Là bản thiết kế chi tiết về cách dữ liệu được lưu trữ trên hạ tầng thật như server, ổ cứng, cloud. Tối ưu hiệu suất, bảo mật và khả năng mở rộng của hệ thống cơ sở dữ liệu.

3.1. Mô hình dữ liệu khái niệm

Mô hình dữ liệu khái niệm là cấp độ trừu tượng cao nhất trong quá trình thiết kế dữ liệu, giúp mô tả các thực thể, thuộc tính và mối quan hệ giữa chúng mà không phụ thuộc vào yếu tố kỹ thuật. Đây là bước đầu tiên và quan trọng để xây dựng một cơ sở dữ liệu phù hợp với nhu cầu thực tế của doanh nghiệp hoặc tổ chức. Mô hình này thường được sử dụng bởi các nhà phân tích nghiệp vụ để phác họa bức tranh tổng thể của hệ thống dữ liệu.

• Tập trung vào bản chất nghiệp vụ: Chỉ ra các thực thể (Entity), mối quan hệ (Relationship), và thuộc tính (Attribute) liên quan đến hoạt động kinh doanh.
• Không phụ thuộc nền tảng công nghệ: Không liên quan đến hệ quản trị cơ sở dữ liệu cụ thể hay cấu trúc vật lý.
• Dễ hiểu cho người không chuyên kỹ thuật: Là cầu nối giữa người dùng nghiệp vụ và kỹ sư dữ liệu.
• Sử dụng ngôn ngữ mô hình hóa phổ biến: Ví dụ như ERD (Entity-Relationship Diagram). 

3.2. Mô hình dữ liệu logic

Mô hình dữ liệu logic đi sâu hơn một cấp so với mô hình khái niệm, mô tả rõ cách dữ liệu được cấu trúc và tổ chức trong một hệ quản trị cơ sở dữ liệu cụ thể (RDBMS, NoSQL…). Nó tập trung vào cách dữ liệu sẽ được lưu trữ và liên kết một cách hợp lý nhưng vẫn chưa liên quan đến phần cứng hay chi tiết vật lý. Đây là mô hình nền tảng để các lập trình viên và kỹ sư dữ liệu phát triển hệ thống cơ sở dữ liệu.

• Mô tả chi tiết cấu trúc bảng và mối quan hệ: Gồm bảng (table), khóa chính (primary key), khóa ngoại (foreign key) và các ràng buộc dữ liệu (constraints).
• Phụ thuộc vào loại CSDL nhưng chưa gắn với hạ tầng cụ thể: Ví dụ: CSDL quan hệ, phi quan hệ, đồ thị,...
• Chuẩn hóa dữ liệu: Đảm bảo tính toàn vẹn và giảm thiểu dư thừa thông tin thông qua các hình thức chuẩn hóa.
• Được các kỹ sư dữ liệu sử dụng để triển khai kỹ thuật: Là cầu nối giữa phân tích nghiệp vụ và kỹ thuật triển khai.

3.3. Mô hình dữ liệu vật lý 

Mô hình dữ liệu vật lý là bản thiết kế chi tiết cuối cùng, phản ánh chính xác cách dữ liệu được lưu trữ trên phần cứng như ổ cứng, hệ thống lưu trữ hoặc cloud. Mô hình này liên quan trực tiếp đến hiệu suất, bảo mật và tính khả dụng của hệ thống cơ sở dữ liệu trong môi trường thực tế. Đây là mô hình mà các DBA (Database Administrator) thường xuyên làm việc để tối ưu hóa hệ thống.

• Chi tiết hóa về hạ tầng và cấu trúc lưu trữ: Gồm cấu trúc bảng vật lý, phân vùng, chỉ mục (index), trigger, procedure,...
• Tối ưu hóa hiệu suất truy xuất dữ liệu: Dựa trên khối lượng dữ liệu, tần suất truy vấn và đặc điểm hệ thống.
• Liên quan đến hệ điều hành và phần cứng cụ thể: Như cấu hình server, bộ nhớ, cơ chế backup và recovery.
• Đảm bảo an toàn và tính sẵn sàng dữ liệu: Thông qua các giải pháp bảo mật và sao lưu dữ liệu phù hợp.

4. Các yếu tố cơ bản của một mô hình dữ liệu 

Một mô hình dữ liệu hiệu quả không chỉ là sự sắp xếp dữ liệu có tổ chức mà còn phản ánh được chính xác mối quan hệ giữa các thành phần trong hệ thống. Để đảm bảo dữ liệu được quản lý tốt, logic và có khả năng mở rộng, mô hình dữ liệu cần dựa trên những yếu tố cốt lõi như: thực thể, thuộc tính, mối quan hệ, khoá và ràng buộc. 

Các yếu tố cơ bản của một mô hình dữ liệu:

• Thực thể (Entity): Là đại diện cho các đối tượng thực tế như khách hàng, sản phẩm, nhân viên,... Mỗi thực thể thường tương ứng với một bảng trong cơ sở dữ liệu và chứa các thông tin mô tả cụ thể.
• Thuộc tính (Attribute): Là các đặc điểm mô tả cho thực thể, ví dụ: tên, địa chỉ, ngày sinh,... Mỗi thuộc tính là một cột trong bảng và có thể là thuộc tính đơn, phức hợp hoặc dẫn xuất.
• Mối quan hệ (Relationship): Thể hiện sự liên kết giữa các thực thể, có thể là 1-1, 1-nhiều hoặc nhiều-nhiều, giúp xây dựng logic và quy trình dữ liệu.
• Khóa chính và khóa phụ: Khóa chính dùng để định danh duy nhất mỗi bản ghi, còn khóa phụ tạo liên kết giữa các bảng. Cả hai giúp đảm bảo tính toàn vẹn và logic trong dữ liệu.
• Ràng buộc (Constraints): Là các quy tắc kiểm soát dữ liệu như: giá trị không được rỗng, định dạng đúng, đúng quan hệ giữa các bảng,... Giúp hệ thống hoạt động ổn định, chính xác và tránh lỗi dữ liệu.

4.1. Thực thể (Entity)

Thực thể là đại diện cho một đối tượng cụ thể hoặc khái niệm có thật trong thực tế, có thể là con người, sự vật, sự kiện, hoặc địa điểm, được mô hình hóa trong hệ thống cơ sở dữ liệu. Thực thể là yếu tố trung tâm của mô hình dữ liệu khái niệm, nơi các thông tin xoay quanh sẽ được xác định và liên kết.

• Là đại diện cho đối tượng thực tế có thể định danh: Ví dụ như “Khách hàng”, “Sản phẩm”, “Nhân viên”,…
• Mỗi thực thể thường được biểu diễn thành một bảng trong cơ sở dữ liệu: Trong đó mỗi bản ghi (record) là một cá thể cụ thể của thực thể đó.
• Có các thuộc tính mô tả: Thực thể không tồn tại độc lập mà luôn đi kèm với các thuộc tính như tên, ngày sinh, địa chỉ,...
• Chia làm hai loại chính: Thực thể mạnh (có khóa chính riêng) và thực thể yếu (phụ thuộc vào thực thể khác).

4.2. Thuộc tính (Attribute)

Thuộc tính là các đặc điểm hoặc thông tin mô tả của một thực thể, dùng để phân biệt giữa các cá thể khác nhau trong cùng một nhóm thực thể. Việc xác định đúng thuộc tính sẽ giúp mô hình dữ liệu trở nên rõ ràng, dễ hiểu và thuận tiện cho việc truy vấn và xử lý.

• Là cột trong bảng dữ liệu tương ứng với mỗi thực thể: Ví dụ, bảng “Khách hàng” có các thuộc tính như: Họ tên, Số điện thoại, Email,…
• Phân loại thuộc tính: Gồm thuộc tính đơn (single-valued), phức hợp (composite), đa trị (multi-valued), và dẫn xuất (derived).
• Góp phần định danh dữ liệu: Một số thuộc tính như mã số hoặc ID còn có vai trò định danh duy nhất cho mỗi cá thể.
• Có thể là bắt buộc hoặc tùy chọn: Tuỳ vào yêu cầu của hệ thống và tính chất dữ liệu.

4.3. Mối quan hệ (Relationship)

Mối quan hệ biểu thị cách các thực thể tương tác, liên kết với nhau trong hệ thống dữ liệu. Đây là yếu tố quan trọng giúp mô hình hóa các tương tác trong quy trình kinh doanh và xây dựng mối liên kết chặt chẽ giữa các bảng dữ liệu.

• Thể hiện sự kết nối giữa hai hoặc nhiều thực thể: Ví dụ, “Khách hàng” đặt “Đơn hàng”, “Nhân viên” quản lý “Dự án”.
• Có thể mang thuộc tính riêng: Một số mối quan hệ cần bổ sung thông tin riêng như ngày đặt hàng, số lượng,...
• Phân loại theo cấp độ liên kết: Gồm 1-1 (one-to-one), 1-nhiều (one-to-many), và nhiều-nhiều (many-to-many).
• Mối quan hệ mạnh và yếu: Dựa vào việc có hay không sử dụng khóa chính của thực thể tham gia.

4.4. Khóa chính và khoá phụ

Khóa trong mô hình dữ liệu là yếu tố kiểm soát và đảm bảo tính duy nhất, toàn vẹn dữ liệu. Khóa chính xác định mỗi bản ghi là duy nhất trong một bảng, trong khi khóa phụ giúp thiết lập mối quan hệ giữa các bảng khác nhau.

• Khóa chính (Primary Key): Là thuộc tính hoặc tập hợp thuộc tính có giá trị duy nhất, không rỗng, để phân biệt từng bản ghi trong bảng.
• Khóa phụ (Foreign Key): Là thuộc tính tham chiếu đến khóa chính của bảng khác, dùng để tạo mối liên kết giữa các bảng.
• Đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu: Tránh trùng lặp hoặc mâu thuẫn dữ liệu giữa các bảng.
• Tạo điều kiện cho việc JOIN bảng hiệu quả: Đặc biệt trong các truy vấn phức tạp hoặc báo cáo tổng hợp.

4.5. Ràng buộc (Constraints)

Ràng buộc là các quy tắc được áp dụng trên dữ liệu để đảm bảo tính chính xác, hợp lệ và nhất quán trong toàn bộ hệ thống. Việc thiết lập ràng buộc giúp hệ thống tránh được sai sót trong quá trình nhập, cập nhật và xoá dữ liệu.

• Ràng buộc khóa (Key Constraints): Đảm bảo khóa chính là duy nhất và không được để trống.
• Ràng buộc toàn vẹn tham chiếu (Referential Integrity): Đảm bảo rằng khóa phụ phải tồn tại trong bảng được tham chiếu.
• Ràng buộc miền giá trị (Domain Constraints): Quy định kiểu dữ liệu và giá trị hợp lệ cho một thuộc tính cụ thể.
• Ràng buộc kiểm tra (Check Constraints): Áp dụng điều kiện cụ thể như tuổi phải lớn hơn 18, số lượng không âm,...
• Hạn chế thao tác sai lệch: Ngăn ngừa người dùng hoặc hệ thống ghi đè thông tin không hợp lệ vào cơ sở dữ liệu.

5. Quy trình mô hình hoá dữ liệu cho doanh nghiệp 

Mô hình hóa dữ liệu là một trong những bước quan trọng giúp doanh nghiệp chuẩn hóa thông tin, đảm bảo dữ liệu được tổ chức khoa học, dễ quản lý và phục vụ tốt cho các hoạt động phân tích, vận hành và ra quyết định.

Các bước mô hình hoá dữ liệu cho doanh nghiệp:

1. Bước 1: Xác định mục tiêu và yêu cầu dữ liệu
2. Bước 2: Xác định các thực thể (Entities)
3. Bước 3: Xác định các thuộc tính của từng thực thể
4. Bước 4: Xác định mối quan hệ giữa các thực thể
5. Bước 5: Gán thuộc tính đầy đủ cho thực thể
6. Bước 6: Gán khóa và thực hiện chuẩn hóa dữ liệu
7. Bước 7: Hoàn thiện và kiểm tra mô hình dữ liệu

Bước 1: Xác định mục tiêu và yêu cầu dữ liệu

Trước khi bắt đầu mô hình hóa, doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu mà mô hình dữ liệu hướng tới – ví dụ như quản lý khách hàng, phân tích bán hàng hay tối ưu quy trình vận hành. Việc hiểu đúng mục tiêu sẽ giúp định hình đúng hướng đi và lựa chọn các thành phần dữ liệu phù hợp.

• Làm rõ mục đích sử dụng dữ liệu: Phục vụ vận hành nội bộ, phân tích, báo cáo, marketing, hay quản trị khách hàng.
• Xác định đối tượng sử dụng dữ liệu: Ai sẽ truy cập, sử dụng và cập nhật dữ liệu này? (CEO, marketing, vận hành,…).
• Thu thập yêu cầu từ các phòng ban: Mỗi bộ phận sẽ có góc nhìn và nhu cầu sử dụng dữ liệu khác nhau.
• Đặt ưu tiên cho loại dữ liệu quan trọng: Lựa chọn dữ liệu cốt lõi cần tập trung mô hình hóa trước.

Bước 2: Xác định các thực thể (Entities)

Sau khi xác định được mục tiêu, doanh nghiệp cần liệt kê và phân loại các đối tượng thực tế liên quan đến hoạt động kinh doanh, được gọi là thực thể. Đây chính là những thành phần chính trong mô hình dữ liệu sẽ được xây dựng.

• Liệt kê các đối tượng chính trong nghiệp vụ: Ví dụ như Khách hàng, Đơn hàng, Sản phẩm, Nhân viên,...
• Phân loại thực thể theo từng chức năng: Ví dụ, nhóm khách hàng, nhóm nội bộ, nhóm đối tác.
• Xác định thực thể mạnh và yếu: Thực thể mạnh có thể tồn tại độc lập, còn thực thể yếu phụ thuộc vào thực thể khác.
• Đảm bảo không bỏ sót thực thể quan trọng: Dựa trên hành trình dữ liệu trong doanh nghiệp để rà soát đầy đủ.

Bước 3: Xác định các thuộc tính của từng thực thể

Ở bước này, doanh nghiệp cần mô tả chi tiết các thông tin liên quan đến mỗi thực thể. Đây là bước giúp làm rõ dữ liệu nào sẽ được lưu trữ, dưới định dạng nào và phục vụ cho mục đích gì.

• Ghi rõ từng thuộc tính mô tả cho thực thể: Ví dụ, thực thể “Khách hàng” có các thuộc tính: Họ tên, SĐT, Email, Ngày đăng ký,...
• Phân loại thuộc tính bắt buộc và tùy chọn: Thuộc tính nào bắt buộc nhập, thuộc tính nào có thể để trống.
• Xác định kiểu dữ liệu cho từng thuộc tính: Dạng số, văn bản, ngày tháng, boolean,...
• Xem xét thuộc tính dẫn xuất hoặc tính toán: Ví dụ như “Tuổi” có thể tính từ “Ngày sinh”.

Bước 4: Xác định mối quan hệ giữa các thực thể

Một hệ thống dữ liệu chỉ hiệu quả khi các thực thể được kết nối đúng logic. Bước này giúp doanh nghiệp hiểu rõ cách các đối tượng tương tác với nhau, từ đó mô hình hóa đúng nghiệp vụ.

• Lập sơ đồ mối quan hệ giữa các thực thể: Dùng sơ đồ ERD (Entity Relationship Diagram) để trực quan hóa.
• Xác định loại mối quan hệ: Một – một (1:1), Một – nhiều (1: N), Nhiều – nhiều (N:N).
• Xác định chiều và điều kiện của mối quan hệ: Ví dụ, một khách hàng có thể đặt nhiều đơn hàng, nhưng mỗi đơn hàng chỉ thuộc về một khách hàng.
• Đảm bảo dữ liệu liên kết chặt chẽ, không bị rời rạc: Giúp hệ thống truy vấn nhanh và logic hơn.

Bước 5: Gán thuộc tính đầy đủ cho thực thể

Sau khi xác định mối quan hệ, cần quay lại bổ sung và hoàn thiện các thuộc tính còn thiếu cho từng thực thể. Việc này giúp đảm bảo không có thông tin nào bị bỏ sót hoặc trùng lặp không cần thiết.

• Rà soát lại toàn bộ thuộc tính của từng thực thể: Đảm bảo đầy đủ và đúng mục tiêu sử dụng dữ liệu.
• Bổ sung các thuộc tính phát sinh từ mối quan hệ: Ví dụ, thêm “Ngày mua hàng” vào mối quan hệ giữa Khách hàng – Đơn hàng.
• Loại bỏ các thuộc tính dư thừa hoặc trùng lặp: Giảm thiểu xung đột và tối ưu cơ sở dữ liệu.
• Gắn các mô tả chi tiết (metadata) cho từng thuộc tính: Giúp dễ hiểu và dễ dùng về sau.

Bước 6: Gán khoá và thực hiện chuẩn hóa dữ liệu

Khóa giúp xác định và liên kết các thực thể một cách duy nhất, trong khi chuẩn hóa giúp loại bỏ dư thừa, đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu. Đây là bước then chốt để tối ưu hóa thiết kế cơ sở dữ liệu.

• Gán khóa chính (Primary Key) cho mỗi thực thể: Chọn thuộc tính có giá trị duy nhất để định danh.
• Gán khóa ngoại (Foreign Key) để tạo liên kết giữa các bảng: Đảm bảo mối quan hệ rõ ràng, dễ JOIN dữ liệu.
• Thực hiện các cấp độ chuẩn hóa (1NF, 2NF, 3NF...): Nhằm loại bỏ trùng lặp, phân chia bảng hợp lý.
• Đảm bảo hệ thống dễ mở rộng và dễ bảo trì: Nhờ vào mô hình dữ liệu gọn gàng, logic.

Bước 7: Hoàn thiện và kiểm tra mô hình dữ liệu

Sau khi hoàn tất các bước trên, mô hình cần được kiểm tra kỹ để đảm bảo hoạt động chính xác, phục vụ đúng nhu cầu và dễ dàng triển khai trong thực tế. Việc kiểm tra giúp doanh nghiệp phát hiện sớm các lỗi và tối ưu trước khi áp dụng.

• Trình bày mô hình đầy đủ bằng sơ đồ hoặc tài liệu kỹ thuật: Giúp đội ngũ hiểu và triển khai đồng nhất.
• Thực hiện kiểm thử với dữ liệu mẫu: Đảm bảo mối quan hệ, truy vấn và logic dữ liệu hoạt động đúng.
• Thu thập phản hồi từ các bên liên quan: Điều chỉnh mô hình theo góc nhìn nghiệp vụ hoặc kỹ thuật.
• Chốt phiên bản chính thức của mô hình dữ liệu: Làm nền tảng cho xây dựng hệ thống hoặc ứng dụng AI.

6. Những sai lầm thường gặp khi mô hình hoá dữ liệu

Mô hình hóa dữ liệu là bước nền tảng trong quá trình xây dựng hệ thống quản trị và khai thác dữ liệu cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, không ít doanh nghiệp đặc biệt là các SME mắc phải những sai lầm cơ bản khiến mô hình trở nên thiếu hiệu quả, gây lãng phí tài nguyên và cản trở chiến lược chuyển đổi số.

Những sai lầm thường gặp khi mô hình hoá dữ liệu:

• Không thu thập đầy đủ yêu cầu từ các phòng ban: Chỉ lấy yêu cầu từ một vài bộ phận, bỏ sót nhu cầu sử dụng dữ liệu thực tế của các phòng ban khác, dẫn đến mô hình thiếu tính toàn diện.
• Không hiểu rõ mục tiêu kinh doanh khi thiết kế mô hình: Thiết kế mô hình không gắn với chiến lược, KPI hay nhu cầu phân tích, khiến dữ liệu không phục vụ được việc ra quyết định.
• Thiết kế mô hình quá phức tạp ngay từ đầu: Tạo mô hình cồng kềnh, khó triển khai và bảo trì, không phù hợp với nguồn lực kỹ thuật hiện tại của doanh nghiệp.
• Không chuẩn hóa dữ liệu: Dữ liệu trùng lặp, thiếu logic, gây khó khăn trong truy vấn, phân tích và dẫn đến sai sót trong báo cáo.
• Chọn sai cấu trúc mô hình dữ liệu: Sử dụng sai loại cơ sở dữ liệu hoặc mô hình hóa không phù hợp với loại dữ liệu và mục đích sử dụng, làm giảm hiệu quả hệ thống.
• Tạo quá nhiều hoặc các bảng dữ liệu quá phức tạp: Thiết kế hệ thống với quá nhiều bảng hoặc bảng quá chi tiết khiến dữ liệu bị phân mảnh, khó dùng và khó mở rộng.

1 - Không thu thập đầy đủ yêu cầu từ các phòng ban

Một sai lầm lớn khi xây dựng mô hình dữ liệu là chỉ dựa vào góc nhìn của bộ phận IT mà không tham khảo đầy đủ nhu cầu từ các phòng ban liên quan. Việc này dễ dẫn đến tình trạng thiếu dữ liệu cần thiết cho hoạt động vận hành hoặc báo cáo thực tế.

• Chỉ lấy yêu cầu từ 1–2 bộ phận cốt lõi như kế toán hoặc IT mà bỏ qua marketing, vận hành, sales...
• Thiếu thông tin về hành trình dữ liệu nội bộ dẫn đến sai sót trong xác định thực thể và mối quan hệ.
• Không tổ chức workshop hoặc phỏng vấn đa phòng ban để thu thập insight và nhu cầu thực tế.
• Mô hình được thiết kế không sát với nhu cầu sử dụng, khiến phải sửa lại hoặc xây mới sau này.

2 - Không hiểu rõ mục tiêu kinh doanh khi thiết kế mô hình

Nếu không gắn kết việc thiết kế mô hình dữ liệu với mục tiêu kinh doanh cụ thể, doanh nghiệp rất dễ xây dựng một hệ thống dữ liệu không phục vụ thực tiễn, gây lãng phí tài nguyên và chậm trễ trong việc ra quyết định. 

3 - Thiết kế mô hình quá phức tạp ngay từ đầu

 Một mô hình dữ liệu quá phức tạp sẽ khiến việc triển khai, quản lý và bảo trì trở nên khó khăn, đặc biệt với doanh nghiệp chưa có đội ngũ dữ liệu chuyên nghiệp. Sự cầu toàn quá mức khiến hệ thống nặng nề và thiếu linh hoạt.

4 - Không chuẩn hóa dữ liệu 

Việc bỏ qua bước chuẩn hóa khiến dữ liệu bị trùng lặp, khó truy vấn và dễ dẫn đến lỗi trong báo cáo, phân tích. Đây là lỗi nghiêm trọng ảnh hưởng trực tiếp đến tính toàn vẹn của dữ liệu.

• Lưu cùng một dữ liệu ở nhiều bảng khác nhau gây trùng lặp và sai lệch.
• Không phân chia dữ liệu hợp lý theo cấp độ (thực thể – thuộc tính – quan hệ).
• Thiếu khóa chính, khóa ngoại rõ ràng, khiến việc liên kết bảng không logic.
• Tăng chi phí lưu trữ và xử lý dữ liệu do hệ thống rối và không tối ưu.

5 - Chọn sai cấu trúc mô hình dữ liệu 

Chọn sai loại mô hình (quan hệ, phi quan hệ, bán cấu trúc…) hoặc xây dựng mô hình không phù hợp với đặc thù ngành khiến việc lưu trữ và khai thác dữ liệu không đạt hiệu quả như kỳ vọng.

6 - Tạo quá nhiều hoặc các bảng dữ liệu quá phức tạp

Một hệ thống có quá nhiều bảng không cần thiết hoặc mỗi bảng chứa quá nhiều trường dữ liệu khiến hệ thống trở nên cồng kềnh, khó bảo trì và khó đào tạo nhân sự mới tiếp cận sử dụng.

• Tạo bảng riêng cho từng trường hợp nhỏ lẻ, gây phân mảnh dữ liệu.
• Không gom nhóm dữ liệu cùng loại vào một bảng chung, dẫn đến dư thừa logic.
• Dữ liệu bị phân tán, khó truy vấn, mất thời gian khi cần thống kê hoặc phân tích.
• Khó mở rộng khi doanh nghiệp phát triển, do hệ thống không có cấu trúc rõ ràng.

Việc xây dựng một mô hình dữ liệu hiệu quả không chỉ giúp doanh nghiệp quản lý thông tin tốt hơn mà còn tạo nền tảng vững chắc cho quá trình ứng dụng công nghệ, đặc biệt là AI, trong vận hành và ra quyết định. Qua bài viết trên, AI First mong rằng sẽ giúp các doanh nghiệp nắm vững các bước mô hình hóa, giúp tiết kiệm chi phí, nâng cao hiệu suất và tránh được những rủi ro thường gặp.