Feb 19, 2022

Power BI Data Model là gì?

Nếu bạn không biết Data Model trong Power BI là gì thì đây chính xác là bài viết dành cho bạn. Khi nhắc đến thuật ngữ “data model” không ít bạn cảm thấy phân vân, điều này cũng dễ hiểu vì nó là một từ tương đối xa lạ với những ai không chuyên về IT.

1. Data Model là gì?

Có thể nói một cách ngắn gọn, data model là tập hợp của:

Các bảng dữ liệu đã tải.
- Với một hoặc nhiều cột đã được tải vì một lý do (không tải bất kỳ cột nào từ nguồn vào mô hình của bạn trừ khi có lý do).
- Với một hoặc nhiều dòng dữ liệu đã được tải vì một lý do (không tải các dòng từ nguồn của bạn vào mô hình nếu không có lý do).
Mối quan hệ giữa các bản đã được tải lên.
Các measures (công thức) được viết áp dụng các quy tắc kinh doanh cho dữ liệu thô để trích xuất thông tin chi tiết về doanh nghiệp (ví dụ: giá bán trừ giá vốn và lợi nhuận), bao gồm:
- Chính các công thức.
- Định dạng được áp dụng cho công thức.
- Những cái tên được đặt cho công thức.

Tất cả những điều trên tạo nên cái gọi là “data model” (mô hình dữ liệu) trong Power BI (cũng dành cho Analysis Services Tabular, Power Pivot cho Excel và chắc chắn là vô số công cụ BI khác).

2. Vì sao cần có một Model?

Power BI là một mô hình dữ liệu dựa trên công cụ báo cáo BI, không phải tất cả công cụ BI đều dựa trên mô hình dữ liệu. Một ví dụ không phải công cụ BI dựa trên mô hình dữ liệu là SQL Server Reporting Services (SSRS). SSRS là một công cụ BI không dựa trên mô hình dữ liệu. Các công cụ báo cáo BI không dựa trên mô hình dữ liệu cần người viết báo cáo tạo một truy vấn trước tiên để tìm nạp dữ liệu từ cơ sở dữ liệu (thường là SQL Server) và trả lại kết quả của truy vấn đó cho SSRS để kết quả có thể được hiển thị trong một báo cáo.

Nhiều công cụ báo cáo không dựa trên mô hình dữ liệu có giao diện người dùng giúp tạo truy vấn (nếu bạn muốn sử dụng) hoặc bạn cũng có thể dùng ngôn ngữ kịch bản như T-SQL để tìm nạp dữ liệu bạn cần vào mỗi báo cáo.

Ví dụ thứ hai là Excel, Excel truyền thống cũng là một công cụ BI không dựa trên mô hình dữ liệu. Theo Excel truyền thống, Excel là công cụ bảng tính không có phần bổ trợ BI hiện đại của Power Query và Power Pivot. Trong trường hợp của Excel truyền thống, người dùng tải dữ liệu vào bảng tính sau đó liên hệ và tổng hợp dữ liệu một cách logic bằng công thức Excel và xây dựng một báo cáo (thường là trên trang tính mới) để tổng hợp và trình bày kết quả.

Bây giờ, đừng nhầm lẫn giữa “một công cụ” và “một công cụ dựa trên mô hình dữ liệu”. Excel chắc chắn là một công cụ, nó là một công cụ linh hoạt cho phép bạn tạo bất kỳ báo cáo nào mà không cần phải là một lập trình viên. Trên thực tế, Excel có lẽ là công cụ BI tốt nhất từng được phát minh. Nhưng nó không phải là công cụ dựa trên mô hình dữ liệu, vì nó không có mô hình dữ liệu.

Không có gì sai với việc sử dụng công cụ BI không dựa trên mô hình dữ liệu, nó chỉ là một cách tiếp cận khác. Vấn đề lớn với các công cụ báo cáo không dựa trên mô hình dữ liệu là mỗi khi bạn cần một báo cáo mới, bạn phải bắt đầu lại. Mỗi báo cáo có một mục đích duy nhất và ít khả năng tái sử dụng hay mở rộng.

Những lợi ích của một công cụ dựa trên mô hình dữ liệu như Power BI là:

Tác giả của mô hình dữ liệu xây dựng một khả năng có thể tái sử dụng, được dùng để giải quyết các yêu cầu báo cáo hiện tại cũng như các yêu cầu trong tương lai mà không cần quay lại và viết thêm các truy vấn để lấy một tập hợp con mới của dữ liệu.
Tác giả có thể là một người dùng doanh nghiệp (thường có kỹ năng Excel tốt), họ không cần phải là một người quản trị cơ sở dữ liệu được huấn luyện chuyên nghiệp hay chuyên gia SQL.
Model (mô hình) là một thuật ngữ tự nhiên, được hỗ trợ một giao diện người dùng thân thiện để bạn xây dựng mô hình hợp lý với ít dòng mã nhất có thể. Lưu ý, bạn vẫn cần một vài mã (viết công thức) cho một mô hình tốt nhưng khi đã có kỹ năng nó sẽ dễ hơn so với Excel.

3. Model View trong Power BI Desktop

Trong Power BI Desktop, bạn sẽ thấy model view. Ảnh dưới đây cho thấy cấu trúc các bảng của cơ sở dữ liệu Adventure Works.

Các bảng.
Các cột trong bảng.
Mối quan hệ giữa các bảng (nếu có).
Kiểu mối quan hệ (như ảnh trên là “1 to many”).
Hướng của bộ lọc giữa các bảng bằng cách sử dụng các mối quan hệ.

Điều bạn không thể thấy trong model view là các measures (những công thức tạo các thuật ngữ doanh nghiệp từ dữ liệu thô).

4. Các measures là một phần của model

Các measure là một phần của data model. Những measures là tập hợp của các hướng dẫn tiêu chuẩn cho Power BI biết cách trích xuất các khái niệm kinh doanh và những khái niệm này tạo thành một phần của mô hình dữ liệu của bạn.

Ví dụ, xét cột ExtendedAmount từ bảng bán hàng trong ảnh dưới:

Đây là một cột số được lưu trữ trong bảng bán hàng trong mô hình dữ liệu. Các con số đại diện cho tổng giá trị của một mục hàng bán hàng (một dòng trong bảng là một mục hàng). Giả sử, bạn muốn mua hai sản phẩm với giá 5$ mỗi sản phẩm thì ExtendedAmount sẽ là $10. Do đó, nó sẽ theo sau:

Nếu bạn thêm một cột, cột này sẽ cho biết tổng giá trị bán hàng của tất cả các giao dịch.
Nếu bạn đếm các giá trị trong cột, nó sẽ cho biết có bao nhiêu mục hàng bán hàng trên tất cả các lần bán.
Nếu bạn tính trung bình các giá trị trong cột, nó sẽ cho biết giá trị trung bình mà khách hàng đã chi tiêu trên tất cả các mặt hàng sản phẩm.
Nếu bạn tìm thấy giá trị lớn nhất trong cột, nó sẽ cho biết giá trị đơn hàng lớn nhất đã xảy ra.

Power BI thừa khả năng thực hiện tất cả những điều trên mà không cần phải viết bất kỳ công thức nào. Nhưng Power BI không có khái niệm về ý nghĩa của mỗi công thức trên trong bối cảnh doanh nghiệp. Nó có thể thực hiện các phép tính nhưng không thể cung cấp cho bạn một tên doanh nghiệp hay kết quả, cũng như không chọn định dạng số thích hợp nhất cho kết quả. Bạn cần phải mở rộng mô hình dữ liệu để thêm measures (công thức) đáp ứng nhu cầu.

Total Sales Value = SUM(Sales[ExtendedAmount]) format as Currency, 0 decimals

Total Line Items = COUNT(Sales[ExtendedAmount]) format as whole number, comma separated

Average Line Item Value = AVERAGE(Sales[ExtendedAmount]) format as Currency, 2 decimals

Maximum Line Item Value = MAX(Sales[ExtendedAmount]) format as Currency, 2 decimals

Đây chỉ là những ví dụ đơn giản hoạt động trên một cột dữ liệu. Tất cả những điều này có thể được tính toán bằng Power BI mà không cần học bất kỳ ngôn ngữ công thức DAX nào. Nhưng nếu bạn muốn thứ gì đó phức tạp hay hữu ích hơn thì bạn chắc chắn cần DAX để tận dụng tối đa Power BI.

5. Model của bạn là một tài sản

Mô hình dữ liệu của bạn là một tài sản, một thứ mà bạn xây dựng và cải thiện theo thời gian. Bạn càng nỗ lực thì mô hình càng giá trị. Đến lúc bạn tạo báo cáo mới trên dữ liệu của mình, bạn không bắt đầu lại. Thay vào đó, bạn lấy tài sản của mình và tái sử dụng. Nếu may mắn thì bạn không cần thay đổi gì và có thể tạo một báo cáo mới trên tài sản hiện có. Đôi khi bạn cần nâng cấp tài sản một chút để đáp ứng yêu cầu mới. Trong trường hợp này, trước tiên bạn xây dựng dựa trên nội dung đã tạo trước đó và sau đó xây dựng các báo cáo mới trên đầu.

Hy vọng qua bài viết này bạn đọc đã hiểu được khái niệm data model. Vẫn còn rất nhiều thông tin thú vị và hữu ích sẽ được cập nhật thường xuyên, các bạn đừng quên đón đọc tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:

https://exceleratorbi.com.au/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

Tham khảo chương trình đào tạo:

Các bài viết liên quan Power BI:

Các bài viết liên quan:

TABLEAU - Giải pháp BUSINESS INTELLIGENCE (BI) - click vào đây
Hướng dẫn cài đặt và Sử dụng TABLEAU - click vào đây
Tính năng mới trên tableau - verion 2019.1 - click vào đây

BAC - Biên soạn và tổng hợp nội dung

Click để đọc tiếp

Hướng dẫn cách dùng ChatGPT như một trợ lý ảo

Trợ lý ảo cá nhân là khái niệm đã có từ khá lâu nhưng lại trở nên phổ biến thời gian gần đây. Với sự xuất hiện của Trí tuệ nhân tạo mà cụ thể là ChatGPT, giờ đây, việc sở hữu một trợ lý ảo cá nhân đã không trở nên đơn giản hơn rất nhiều.
Hướng dẫn cách dùng ChatGPT để viết Content (Blog, Quảng Cáo, Email)

Việc sử dụng ChatGPT để tạo ra các nội dung như blog, quảng cáo hay email ngày càng phổ biến. Hãy cùng BAC tìm hiểu cách viết Prompt hiệu quả để sáng tạo nội dung trong ChatGPT nhé.
NotebookLM - Công cụ AI hỗ trợ nghiên cứu và ghi chú của Google

NotebookLM là một công cụ AI do Google phát triển. Với NotebookLM, bạn có thể tiết kiệm hàng giờ đồng hồ để lưu trữ, ghi chú, nghiên cứu và tổng hợp dữ liệu. Bài viết này sẽ giúp bạn tìm hiểu và biết cách ứng dụng NotebookLM.
10 trực quan hàng đầu tại Iron Viz 2025

Trực quan hóa dữ liệu là một lĩnh vực hấp dẫn và mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Cuộc thi trực quan dữ liệu Iron Viz 2025 đã đi đến hồi kết với những tác phẩm ấn tượng. Hãy cùng BAC điểm qua 10 trực quan tốt nhất và xem cách họ đã thực hiện điều đó.

Bình luận

Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +