Start Schema Model

2 ông tổ của DAX là Alberto Ferrari and Marco Russo nói rằng thiết kế một model thích hợp có 3 lợi ích:

- 𝑄𝑢𝑒𝑟𝑦 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑛ℎ𝑎𝑛ℎ ℎ𝑜̛𝑛 - Đ𝑜̛𝑛 𝑔𝑖𝑎̉𝑛 ℎ𝑜́𝑎 𝑐𝑎́𝑐 𝑐𝑜̂𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑢̛́𝑐 𝐷𝐴𝑋 - 𝐷𝑒̂̃ 𝑑𝑎̀𝑛𝑔 ℎ𝑜̛𝑛 𝑡𝑟𝑜𝑛𝑔 𝑣𝑖𝑒̣̂𝑐 𝑚𝑎𝑖𝑛𝑡𝑒𝑛𝑎𝑛𝑐𝑒

Thực tế công việc Ad thấy nhận đính đó luôn luôn đúng và một người phân tích trước khi làm các mọi thứ các bước phải suy nghĩ mình sẽ tổ chức model của mình cho hợp lý với các phân tích và business của mình. Một cách ví von, một cái bệnh viện vận hành tốt ko đơn giản là mình có quy trình, con người, thiết bị vận hành tốt là được mà cơ bản ban đầu nó phải dựa vào thiết kế xây dựng bố trí các phòng chức năng sao cho phù hợp… Vậy nếu chúng ta là các beginers làm sao chúng ta biết được đâu là data modeling phù hợp cho công ty của mình? Rất may 2 ông tổ trên nói rằng rằng 99,9% Data model thích hợp đều là Star schema, tất các quan điểm cho rằng business của tôi đặc biệt và cần một model khác với Star schema chỉ nằm trong 0.1% còn lại. Như vậy, vấn đề còn lại là chúng ta cần hiểu cho đúng mô hình Star schema là gì và transform dữ liệu như thế nào vào model Star schema để phục vụ việc phân tích là 2 vấn đề chính. Hiện tại có hai hướng xử lý chính khi transform dữ liệu để fit với model là dùng Power Query và DAX. Và mỗi cách đều có mặt lợi và bất lợi và chung quy lý thuyết nó liên quan đến độ lớn của dữ liệu, độ phức tạp của công thức DAX/M và phần cứng máy tính để chúng ta đưa ra lựa chọn thích hợp. Thực tế nếu dữ liệu của mình không quá nhiều thì chúng ta chỉ còn 2 lựa chọn còn lại mà thôi. Trước khi Ad viết tiếp chủ đề một số kiểu data model phổ biến và cách thức để chuyển nó về dạng Star Schema thì bạn nào đang gặp khó khăn trong việc định hình dữ liệu business của mình về Star Schema có thể liên lạc với Ad để Ad hỗ trợ cho nhé.