3 posts tagged with "Power BI"

Phân tích chi tiết về Pivot và Unpivot trong Power BI​

Trong Power BI, Pivot và Unpivot là hai kỹ thuật cơ bản và hữu ích để xử lý, biến đổi dữ liệu nhằm chuẩn bị cho mô hình hóa và phân tích. Dữ liệu dạng Pivot thường trực quan nhưng gây khó khăn cho việc xây dựng một mô hình dữ liệu hiệu quả. Dạng Unpivot (chuẩn hóa) lại dễ dàng hơn để thực hiện các phân tích phức tạp và tương thích tốt với các yêu cầu về Data Modeling.

Dưới đây là phân tích và hướng dẫn chi tiết, áp dụng các ví dụ đã nêu.

1. Power BI và Dữ liệu dạng Pivot​

Pivot là gì trong Power BI?​

Pivot trong Power BI là quá trình tổ chức dữ liệu bằng cách biến các giá trị từ một cột thành các cột riêng biệt. Dữ liệu dạng Pivot giúp trực quan hóa dữ liệu tốt và thường được sử dụng trong các báo cáo, bảng tổng hợp hoặc Excel như đã trình bày trong ví dụ.

Ví dụ:​

Dữ liệu ban đầu dạng Pivot khi tải lên Power BI:

• Trực quan: Các sản phẩm (Bikes, Components, Clothing) được tổ chức thành cột riêng biệt. Doanh số của từng sản phẩm nằm trong các cột, rất dễ nhìn khi đọc trực tiếp trong bảng này.
• Khó khăn trong Data Modeling:
  • Các sản phẩm là các cột, thay vì các dòng. Điều này gây khó khăn khi cần phân tích doanh thu theo sản phẩm hoặc xử lý dữ liệu tổng quát.
  • Nếu có sản phẩm mới (ví dụ: Accessories), bạn cần thêm một cột mới, làm phức tạp bảng dữ liệu và khó mở rộng mô hình.

2. Power BI và Dữ liệu dạng Unpivot​

Unpivot là gì trong Power BI?​

Unpivot là kỹ thuật ngược lại Pivot. Unpivot chuyển các cột thành dòng, giảm số lượng cột xuống chỉ còn các thành phần chính như Ngày, Tên sản phẩm, và Doanh số. Đây là cách tổ chức dữ liệu chuẩn hóa, rất hữu ích trong Power BI để xây dựng mô hình dữ liệu linh hoạt.

Ví dụ chuyển Pivot sang Unpivot:​

Dữ liệu sau khi Unpivot:

Lợi ích trong Power BI:​

1. Phù hợp với Data Modeling:
   • Dạng Unpivot tổ chức danh mục sản phẩm (Bikes, Components, Clothing) thành một cột duy nhất (cột Sản phẩm), giúp dễ dàng thực hiện mô hình hóa dữ liệu trong Power BI.
   • Mô hình hóa các mối quan hệ trở nên dễ dàng hơn khi chỉ cần một số ít bảng và cột.
2. Xử lý dữ liệu:
   • Tính tổng doanh số (SUM(Doanh số)) hoặc nhóm doanh thu theo sản phẩm (GROUP BY Sản phẩm) cực kỳ đơn giản bằng DAX.

3. Pivot và Unpivot trong Power Query (Power BI)​

Power BI tích hợp Power Query, công cụ mạnh mẽ để xử lý hình dạng dữ liệu. Trong Power Query, bạn có thể áp dụng chức năng Pivot hoặc Unpivot chỉ với vài bước.

Unpivot Data:​

Thực hiện trong Power Query:​

1. Tải dữ liệu lên Power BI và vào Power Query Editor.
2. Chọn các cột dạng giá trị (Bikes, Components, Clothing) trong bảng Pivot.
3. Nhấp chuột phải và chọn Unpivot Columns. Lúc này, các cột được chuyển thành dòng.
4. Power Query sẽ tạo thêm hai cột mới:
   • Một cột Attribute: Hiển thị tên sản phẩm (Bikes, Components, Clothing).
   • Một cột Value: Hiển thị doanh số tương ứng (10, 14, 35,...).

Kết quả:​

• Bạn có thể đổi tên cột Attribute thành Sản phẩm và Value thành Doanh số, phù hợp với mục tiêu phân tích.

Ứng dụng Pivot:​

Ngược lại, nếu bạn cần chuyển dữ liệu Unpivot trở lại dạng Pivot, bạn có thể thực hiện các bước sau:

Thực hiện trong Power Query:​

1. Chọn cột cần giữ nguyên như Ngày.
2. Nhấp vào Pivot Columns và chọn cột Sản phẩm làm nhãn cho các cột mới.
3. Tập hợp giá trị cho các cột Pivot từ Doanh số.

Kết quả:​

4. Tác động đến Data Modeling trong Power BI​

Dữ liệu Pivot:​

• Không thích hợp để làm mô hình hóa dữ liệu:
  • Không thể thực hiện các mối quan hệ dễ dàng.
  • Cần xử lý phức tạp khi viết công thức DAX.
  • Không tương thích tốt với các nguyên tắc chuẩn hóa.

Dữ liệu Unpivot:​

• Phù hợp hơn cho Data Modeling:
  • Linh hoạt, dễ mở rộng.
  • Tích hợp tốt với các bảng khác trong mô hình quan hệ.
  • Phân tích dễ dàng và trực tiếp với DAX như SUM, COUNT, CALCULATE.

5. Kết luận​

• Pivot: Dữ liệu dạng Pivot phù hợp để trình bày báo cáo, nhưng nó không phù hợp để xây dựng mô hình dữ liệu trong Power BI.
• Unpivot: Dữ liệu dạng Unpivot được tối ưu hóa cho việc thiết kế bảng mô hình hóa dữ liệu, truy vấn linh hoạt và thích hợp với nguyên tắc chuẩn hóa.

Khi làm việc với Power BI, nếu đặt mục tiêu phân tích dữ liệu hoặc xây dựng mô hình, hãy luôn chuyển dữ liệu về dạng Unpivot để đảm bảo xử lý thuận tiện và hiệu quả hơn.

1. Database Normalization​

Normalization (Chuẩn hóa dữ liệu) là quá trình tổ chức các bảng và cột trong cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational Database) nhằm giảm thiểu dữ liệu dư thừa và giữ vững tính toàn vẹn của dữ liệu. Chuẩn hóa thường được sử dụng để:

1. Loại bỏ dữ liệu dư thừa (Eliminate redundant data):
   • Giảm kích thước bảng, tối ưu dung lượng lưu trữ, và cải thiện tốc độ xử lý.
2. Giảm thiểu sai sót và bất thường (Minimize errors and anomalies):
   • Hạn chế các lỗi phát sinh khi thực hiện các thao tác dữ liệu như:
     • Thêm dữ liệu (Insert).
     • Sửa dữ liệu (Update).
     • Xóa dữ liệu (Delete).
3. Đơn giản hóa truy vấn (Simplify queries) và cấu trúc cơ sở dữ liệu (Structure the database):
   • Tối ưu hóa cách tổ chức dữ liệu để dễ dàng phân tích và truy vấn ý nghĩa từ dữ liệu.

Ý tưởng chính (💡):

• Trong một cơ sở dữ liệu được chuẩn hóa, mỗi bảng chỉ nên phục vụ một mục đích cụ thể duy nhất. Ví dụ:
  • Bảng Thông tin sản phẩm lưu các thông tin về sản phẩm.
  • Bảng Giao dịch bán hàng lưu các thông tin liên quan đến giao dịch.
  • Bảng Thông tin khách hàng chứa thuộc tính khách hàng.
  • Bảng Chi tiết cửa hàng lưu thông tin cửa hàng.

Giải thích về ví dụ (Phân tích bảng dữ liệu):​

Dữ liệu ban đầu (chưa chuẩn hóa) được hiển thị như sau:

Phân tích vấn đề trong dữ liệu chưa chuẩn hóa:​

1. Dữ liệu dư thừa (Redundant Data):
   • Thông tin sản phẩm như product_brand, product_name, product_sku, và product_weight bị lặp đi lặp lại cho mỗi giao dịch. Ví dụ:
     • Nationeel Grape Fruit Roll xuất hiện hai lần cho hai ngày khác nhau (1/1/1997 và 1/7/1997).
   • Việc lưu trữ thông tin lặp vừa làm tốn dung lượng lưu trữ vừa dễ gây lỗi sai trong dữ liệu.
2. Thiếu sự tách biệt giữa mục đích của bảng:
   • Bảng hiện tại gộp chung nhiều thông tin (giao dịch, sản phẩm) vào một bảng duy nhất. Điều này làm cho bảng trở nên khó cập nhật và truy vấn:
     • Nếu thông tin sản phẩm thay đổi (ví dụ: trọng lượng product_weight đổi từ 17 thành 15), ta phải tìm và cập nhật cho tất cả hàng liên quan đến sản phẩm này, dẫn đến rủi ro sai sót.
3. Vấn đề ở quy mô lớn:
   • Với quy mô nhỏ (chỉ vài dòng dữ liệu), vấn đề lặp dường như không đáng kể. Nhưng khi cơ sở dữ liệu mở rộng đến hàng triệu dòng, các vấn đề dư thừa và lỗi sẽ trở nên rất khó kiểm soát.

Dữ liệu chuẩn hóa:​

Các thông tin được chuẩn hóa thành nhiều bảng như sau:

Bảng 1: Thông tin sản phẩm​

• Lưu trữ thông tin cố định của sản phẩm, không bị lặp lại.

Bảng 2: Giao dịch bán hàng​

• Lưu trữ các thông tin thay đổi theo từng giao dịch.

Lợi ích của dữ liệu chuẩn hóa:​

1. Loại bỏ dư thừa:
   • Thông tin sản phẩm chỉ được lưu một lần duy nhất trong bảng sản phẩm. Việc chỉnh sửa thông tin sản phẩm trở nên dễ dàng.
2. Giảm lỗi và bất thường:
   • Khi có thay đổi về một giá trị (như product_weight), ta chỉ cần sửa một dòng trong bảng sản phẩm. Điều này giảm thiểu khả năng sai sót khi phải sửa nhiều dòng.
3. Tăng hiệu suất và giảm chi phí:
   • Cấu trúc chuẩn hóa giúp giảm số lượng dữ liệu lặp, từ đó giảm dung lượng lưu trữ và tăng tốc độ truy vấn.
4. Dễ dàng mở rộng:
   • Với hệ thống chuẩn hóa, việc thêm thông tin mới (như store details) chỉ yêu cầu thêm một bảng mới, không cần thay đổi cấu trúc bảng hiện tại.

2. Các loại chuẩn hóa và giải thích​

2.1. First Normal Form (1NF) - Chuẩn hóa bậc 1:​

Định nghĩa:​

Một bảng đạt chuẩn 1NF khi mỗi ô dữ liệu trong bảng chỉ chứa một giá trị duy nhất, và các giá trị trong cột đều có cùng loại dữ liệu.

Ví dụ:​

Bảng chưa đạt chuẩn 1NF:

• Vấn đề:
  • Một ô dữ liệu có nhiều giá trị (ô Số điện thoại của khách hàng Minh chứa 2 số).
  • Gây khó cho việc truy vấn và sửa đổi thông tin.

Chuyển sang dạng 1NF:​

• Lợi ích:
  • Mỗi ô chỉ chứa một dữ liệu duy nhất.
  • Bảng được tổ chức hợp lý, dễ truy vấn.

2.2. Second Normal Form (2NF) - Chuẩn hóa bậc 2:​

Định nghĩa:​

Một bảng đạt chuẩn 2NF nếu:

1. Bảng đã đạt chuẩn 1NF.
2. Mỗi cột không khóa phụ thuộc hoàn toàn vào khóa chính (Primary Key), không tồn tại phụ thuộc từng phần.

Ví dụ:​

Bảng chưa đạt chuẩn 2NF:

• Vấn đề:
  • Tên khách hàng và Địa chỉ phụ thuộc vào ID khách hàng, không phải Mã đơn hàng. Đây là phụ thuộc từng phần, làm dữ liệu dư thừa.
  • Nếu khách hàng Minh thay đổi địa chỉ, ta phải chỉnh sửa nhiều dòng có liên quan.

Chuyển sang dạng 2NF:​

Tách bảng thành 2 bảng:

Bảng 1: Khách hàng​

Bảng 2: Đơn hàng​

• Lợi ích:
  • Không còn dư thừa thông tin Tên khách hàng và Địa chỉ.
  • Dễ dàng cập nhật dữ liệu khách hàng mà không ảnh hưởng đến dữ liệu đơn hàng.

2.3. Third Normal Form (3NF) - Chuẩn hóa bậc 3:​

Định nghĩa:​

Một bảng đạt chuẩn 3NF nếu:

1. Bảng đã đạt chuẩn 2NF.
2. Không có cột phụ thuộc gián tiếp vào khóa chính.

Ví dụ:​

Bảng chưa đạt chuẩn 3NF:

• Vấn đề:
  • Tên phòng ban phụ thuộc vào Mã phòng ban, không phải ID Nhân viên (khóa chính). Đây là phụ thuộc gián tiếp, dẫn đến dư thừa dữ liệu.
  • Nếu phòng ban Kế toán đổi tên, phải sửa nhiều dòng tương ứng.

Chuyển sang dạng 3NF:​

Tách bảng thành 2 bảng:

Bảng 1: Nhân viên​

Bảng 2: Phòng ban​

• Lợi ích:
  • Xóa bỏ phụ thuộc gián tiếp.
  • Thay đổi thông tin phòng ban chỉ cần cập nhật tại bảng Phòng ban.

3. Hệ quả chuẩn hóa - Ưu điểm và nhược điểm​

Ưu điểm của chuẩn hóa:​

1. Loại bỏ dư thừa dữ liệu:
   • Dữ liệu được tránh việc lặp đi lặp lại trong nhiều dòng, giảm kích thước cơ sở dữ liệu.
2. Cập nhật dễ dàng:
   • Khi chỉnh sửa thông tin, chỉ cần thay đổi tại một nơi duy nhất.
3. Bảo đảm toàn vẹn dữ liệu:
   • Dữ liệu không bị sai lệch do dư thừa.
4. Dễ truy vấn và mở rộng:
   • Các bảng có mục đích rõ ràng giúp dễ dàng lọc, tìm kiếm, và thêm dữ liệu.

Nhược điểm của chuẩn hóa:​

1. Yêu cầu nhiều bảng hơn:
   • Khi chuẩn hóa, dữ liệu bị chia thành nhiều bảng nhỏ hơn, làm các truy vấn phức tạp hơn.
2. Hiệu suất giảm trong một số trường hợp:
   • Truy vấn yêu cầu kết nối bảng (Joins) thường phức tạp và tốn nhiều tài nguyên nếu cơ sở dữ liệu lớn.

4. Kết luận​

• Chuẩn hóa (Normalization) là bắt buộc trong thiết kế cơ sở dữ liệu, đặc biệt với các hệ thống lớn để giảm dư thừa, bảo toàn tính chính xác, và đảm bảo dữ liệu dễ quản lý.
• Tuy nhiên, tùy vào mục tiêu sử dụng, đôi khi các hệ thống phi chuẩn hóa (Denormalization) lại được áp dụng (ví dụ: khi tối ưu hóa hiệu suất trong báo cáo).

Các cấp độ từ 1NF đến 3NF thường là mức chuẩn hóa được sử dụng phổ biến nhất trong thực tế. Hy vọng giải thích trên cung cấp cái nhìn rõ ràng và dễ hiểu về chuẩn hóa cơ sở dữ liệu! 😊

Phân biệt OLTP và OLAP: Data Modeling có khác nhau không?​

1. Phân biệt OLTP và OLAP​

OLTP (Online Transaction Processing):​

OLTP là hệ thống xử lý giao dịch trực tuyến, tập trung vào việc lưu trữ và thực hiện các giao dịch nhanh chóng, nhất quán. Đây là các hệ thống hệ điều hành/máy chủ cơ sở dữ liệu hỗ trợ công việc hàng ngày.

Đặc điểm:​

• Chức năng chính: Lưu trữ và quản lý giao dịch (thêm, sửa, xóa dữ liệu).
• Dữ liệu: Chi tiết, động (real-time), thường liên quan đến giao dịch trong doanh nghiệp (ví dụ: đơn hàng, thanh toán, nhập/xuất hàng).
• Thời gian truy vấn: Cần tốc độ cao cho các thao tác cơ bản.
• Mục tiêu chính: Đảm bảo tính toàn vẹn và nhất quán của mỗi giao dịch.
• Cấu trúc dữ liệu: Dữ liệu thường được chuẩn hóa (Normalization) để giảm dư thừa và duy trì toàn vẹn.

Ví dụ:​

• Hệ thống quản lý bán hàng, hệ thống ERP (Enterprise Resource Planning), hệ thống CRM (Customer Relationship Management).

OLAP (Online Analytical Processing):​

OLAP là hệ thống hỗ trợ phân tích dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả, đặc biệt dành cho báo cáo, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu lịch sử. Đây là nền tảng của hệ thống Business Intelligence.

Đặc điểm:​

• Chức năng chính: Phân tích, trực quan hóa, và báo cáo dữ liệu.
• Dữ liệu: Tích hợp từ nhiều nguồn, lịch sử (historical data), thường là dữ liệu tóm tắt (aggregate data).
• Thời gian truy vấn: Có thể chậm hơn (phân tích dữ liệu lớn đa chiều cần nhiều thời gian).
• Mục tiêu chính: Cung cấp góc nhìn toàn diện để hỗ trợ ra quyết định.
• Cấu trúc dữ liệu: Dữ liệu thường được phi chuẩn hóa (Denormalization) hoặc tổ chức theo multi-dimensional schemas (star schema hoặc snowflake schema).

Ví dụ:​

• Power BI, Tableau, hoặc kho dữ liệu DW (Data Warehouse) cho phân tích doanh thu, xu hướng thị trường, hiệu quả kinh doanh.

2. Điểm khác biệt giữa Data Modeling cho OLTP và OLAP​

3. Data Modeling khác nhau hay giống nhau giữa hai loại dự án?​

Dự án OLTP (Quản lý giao dịch):​

Data Modeling trong dự án quản lý giao dịch chủ yếu dựa trên chuẩn hóa dữ liệu để:

1. Tối ưu hóa lưu trữ:
   • Loại bỏ dư thừa (giảm kích thước dữ liệu).
   • Duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu.
2. Đảm bảo tính toàn vẹn tham chiếu (Referential Integrity):
   • Mối quan hệ giữa các bảng phải rõ ràng (ví dụ: One-to-Many).
   • Cấu trúc dữ liệu thường theo mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational Data Model).
3. Truy vấn nhanh chóng cho giao dịch:
   • Chỉ tập trung vào các thao tác CRUD (Thêm, Sửa, Xóa, và Xem chi tiết dữ liệu).

Ví dụ:​

• Mô hình OLTP: Một hệ thống quản lý bán hàng có thể gồm các bảng chuẩn hóa:
  • Sales: Lưu đơn hàng (Sale_ID, Sale_Date).
  • Customers: Lưu thông tin khách hàng.
  • Products: Lưu danh mục sản phẩm.
  • Sale_Product: Lưu chi tiết sản phẩm trong mỗi giao dịch.

Kết quả:​

• Dữ liệu chi tiết từng giao dịch.
• Mô hình chuẩn hóa (Normalization) giúp tăng hiệu suất lưu trữ và xử lý CRUD.

Dự án OLAP (Phân tích dữ liệu):​

Data Modeling trong dự án phân tích tập trung vào việc phi chuẩn hóa dữ liệu và schema đa chiều để:

1. Tăng tốc độ truy vấn cho phân tích:
   • Dữ liệu phi chuẩn hóa giúp giảm số lượng Logic Join trong truy vấn.
2. Hỗ trợ phân tích đa chiều:
   • Sử dụng Star Schema hoặc Snowflake Schema để mô hình hóa dữ liệu.
   • Các bảng fact và dimensions được tổ chức để truy vấn dữ liệu dựa vào các thông tin tổng hợp (aggregations).
3. Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn:
   • Đối với OLAP, dữ liệu thường được lấy từ nhiều nguồn (ERP, CRM, hệ thống giao dịch).
   • Dữ liệu chuyển đổi qua ETL (Extract Transform Load) để tạo các bảng chính phục vụ báo cáo.

Ví dụ:​

• Mô hình OLAP: Một hệ thống phân tích doanh số:
  • Fact Table:
    • Sales_Fact: Lưu các giá trị tổng hợp (Sale_ID, Product_ID, Revenue, Total Quantity, Sale_Date).
  • Dimension Tables:
    • Customers_Dimension: Giải thích về thông tin khách hàng.
    • Products_Dimension: Giải thích về danh mục sản phẩm.
    • Time_Dimension: Giải thích về thời gian.

Kết quả:​

• Dữ liệu tổng quan và lịch sử.
• Mô hình phi chuẩn hóa (Denormalization) giúp tối ưu cho báo cáo và phân tích.

4. Tóm tắt sự khác biệt trong Data Modeling​

5. Kết luận​

• Data Modeling giữa OLTP và OLAP hoàn toàn khác nhau. Mục đích sử dụng và loại dữ liệu được quản lý (chi tiết vs tổng quan) dẫn đến sự khác biệt lớn trong cách tổ chức dữ liệu.
• Dự án quản lý: Dữ liệu thường được chuẩn hóa để tối ưu hóa lưu trữ và giao dịch, phục vụ các thao tác nhanh chóng, đảm bảo toàn vẹn dữ liệu.
• Dự án phân tích: Dữ liệu được phi chuẩn hóa, tập trung hỗ trợ phân tích và báo cáo đa chiều, tối ưu cho tốc độ truy vấn các tập dữ liệu lớn.

Hiểu rõ sự khác biệt này sẽ giúp bạn chọn data modeling phù hợp nhất cho từng loại dự án! 😊