Click aici >> 🎇 Tổ Chức Dữ Liệu Theo Mô Hình Real

Cung cấp khả năng quan sát real-time và kiểm soát tất cả các quy trình giúp nhanh chóng nhận diện ra các cơ hội và giảm thiểu tắc nghẽn. Quản lý công việc - Task Management Cung cấp Danh sách việc cần xử lý (To-do list), tập hợp các nhiệm vụ từ các quy trình khác nhau vào một nơi duy nhất, giúp người dùng dễ dàng nhận và xử lý công việc. 1. Nhập dữ liệu 2. Làm sạch dữ liệu 3. Thao tác khung dữ liệu 4. Tóm tắt dữ liệu 5. Xây dựng mô hình hồi quy máy học 6. Xây dựng đường ống dữ liệu Link khóa học: Tại đây. Introduction to Data Analysis Using Excel. Tổng quát Việc sử dụng Excel là phổ biến trong nhiều ngành Mô hình mạng vừa miêu tả ở trên được thể hiện ở hình 5 dưới đây. Hình 5: Kiến trúc mạng viễn thông. Nhìn về kiến trúc mạng, ta có thể dễ dàng phân biệt 2 mạng: mạng truy cập (access network) và mạng lõi (core network/ transport network). Sự phân chia này khá rõ ràng trong Giải thích việc sử dụng dữ liệu của bạn. Mô tả những gì bạn sẽ làm với dữ liệu một khi bạn thu thập nó. Ví dụ: cho biết liệu bạn sẽ sử dụng nó cho các mục đích tiếp thị hoặc bán cho các bên thứ ba hay không. Giải thích việc sử dụng cookie của bạn. Tổ chức dữ liệu thống nhất theo kiến trúc này cho tất cả các thực thể dẫn đến nhiều lợi ích: Mọi ứng dụng liên quan đến thực thể đều dễ dàng "hiểu nhau" vì cùng sử dụng chung các dữ liệu thuộc tính lõi và việc chia sẻ dữ liệu giữa các ứng dụng trở nên dễ dàng vì chúng được tổ chức theo cùng một kiến trúc dữ liệu. cash. 1. Ngữ cảnhNgữ cảnh của ứng dụng dựa trên hoạt động của một trang thương mại điện tử. Khi khách hàng thực hiện thanh toán dữ liệu hóa đơn sẽ được lưu trữ tại database Mysql của webapp. Hệ thống sẽ thu thập và xử lý dữ liệu các hóa đơn một cách realtime. Dữ liệu phân tích sẽ được lưu vào 2 nơiData Warehouse Postgres Cung cấp các dữ liệu đã được xử lý phù hợp cho các đội kinh doanh hoặc Business Inteligent xem báo cáo cũng như làm các phân tích đơn Lake Delta Lake Lưu trữ dữ liệu để phục vụ cho đội phân tích dữ liệu của công ty DS, DA, DE phát triển các model Machine Learning, Deep Learning... phục vụ cho doanh Lợi ích mang lạiGiúp đội các đội không có kiến thức nhiều về IT Marketing, Sale... có thể tiếp cận được với dữ liệu của công ty. Từ đó có thể tự xây dụng được các báo cáo hoặc làm các phân tích sâu hơn về dữ liệu của công tyĐảm bảo dữ liệu phân tích realtime nhưng không chiếm tài nguyên của DBLưu trữ và quản lý dữ liệu để hỗ trợ cho nhu cầu phát triển các ứng dụng có sử dụng đến dữ liệu lớnCó thể xử lý dữ liệu với dung lượng lớn nhờ tính scalable của Spark và Dữ liệu đầu vàoDữ liệu đầu vào với cấu trúc như sauOrderspurchaser chứa ID của khách hàng mua sản phẩmquantity Số lượng hàng đặtproduct_id ID của sản phẩm bánorder_number ID của orderTa sẽ sử dụng vòng lặp để mô phỏng dữ liệu trong thực thế được insert vào DB liên tụcCustomerid ID của khách hàngfirst_name Họ của khách hànglast_name Têm khách hàngemail địa chỉ email liên lạcProductsid ID của sản phẩmname tên sản phẩmdescription mô tả sản phẩmweight cân nặng của sản phẩmunit_price đơn giá của sản phẩm 2 Table Products và Customer sẽ được sử dụng để join với table Orders trong bước xử lý bằng Spark để trích xuất các dữ liệu cần Mục tiêuCó thể trả lời được các câu hỏi cơ bản nhưLiệt Kê 10 user chi nhiều nhấtTỉ lệ tiền thu được của các sản phẩm đang kinh doanh chiếm bao nhiêu %Liệt kê số sản phẩm được bán nhiều nhấtSự biến động về giá theo ngàyĐội DE, DS, DA có thể sử dụng jupyter notebook để đọc dữ liệu streaming và thực hiện phân Triển Đọc dữ liệu Kafka, Kafka Connect và Kafka ConnectorKafka Kafka là một công nghệ truyền dữ liệu phân tán distributed messaging system theo mô hình truyền thông public-subscribe, bên truyền dữ liệu được gọi là producer bên subscribe nhận dữ liệu theo các topic được gọi là consumer. Kafka có khả năng truyền một lượng lớn dữ liệu tuy nhiên trong trường hợp khi consumer chưa nhận, dữ liệu vẫn được lưu trữ sao lưu trên queue và cả trên ổ đĩa bảo đảm an Connect Kafka Connect là một thành phần của Kafka, dùng để kết nối Kafka với các hệ thống khác như các database, file system, key-value store... Kafka Connect Cluster sẽ tách biệt với Kafka cluster với mục đích để có thể scale các connector bên trong Connector Kafka Connector được thiết kế để chạy trong Kafka Connect Cluster, thành phần này sẽ được sử dụng để đọc dữ liệu từ các nguồn khác vào kafka topic hoặc đọc dữ liệu từ kafka topic gửi đến các nguồn DebeziumDebezium là một source connector của Kafka Connect có chức năng ghi nhận các sự thay đổi của database Change Data Capture CDC. Với MySQL database, Debezium sẽ đọc được các sự thay đổi này thông qua binlog từ đó giảm thiểu tải lên ngữ cảnh này Debezium sẽ được cài đặt để nhận được các thông tin thay đổi từ bảng orders của database inventory nên để có thể check dữ liệu json nhận được từ consumer ta có thể dùng cách sauPhần dữ liệu thay đổi nhận được từ Debezium sẽ được đặt nằm trong mục “payload" của chuỗi json trả về và nhiệm vụ của ta là xử lý chuỗi dữ liệu này bằng Spark StrimziStrimzi Thay vì cài đặt Kafka trực tiếp qua helm chart và ta sẽ phải tự quản lý về mặt tài nguyên cho từng kafka cluster cũng như kafka-connect ngoài ra cũng như sẽ gặp nhiều khó khăn khi cài đặt các gói library cho kafka-connect. Strimzi là một Custom Operator của Kubernetes sẽ hỗ trợ ta có thể tạo các component của kafka một cách đơn giản bằng các file yaml đồng thời cung cấp cho ta có thể download các library cho connector mà không cần phải build lại kind KafkaConnect metadata name debezium-mysql-connect labels app mysql-debezium-strimzi annotations "true" spec replicas 1 bootstrapServers "simple-connect-kafka-kafka-bootstrap9092" config debezium debezium-mysql-offsets debezium-mysql-configs debezium-mysql-status 2 2 2 true true externalConfiguration volumes - name connect-config secret secretName debezium-mysql-credentials build output type docker image *****/debezium-kafka-connect pushSecret docker-registry-credential plugins - name debezium-connector-mysql artifacts - type tgz url template pod imagePullSecrets - name docker-registry-credential - apiVersion " kind "KafkaConnector" metadata name "inventory-connector" labels app mysql-debe-strim debezium-mysql-connect spec class tasksMax 1 config " "3306" "root" "debezium" "184054" "dbserver1" "inventory" "simple-connect-kafka-kafka-bootstrap9092" " "true" Xử lý dữ liệu với Spark Structure Tổng quan về Spark Structure StreamingApache Spark là một framework mã nguồn mở tính toán cụm. Tốc độ xử lý của Spark có được do việc tính toán được thực hiện cùng lúc trên nhiều máy khác nhau. Đồng thời việc tính toán được thực hiện ở bộ nhớ trong in-memories hay thực hiện hoàn toàn trên bản chất Spark sẽ không xử lý dữ liệu streaming như hình thức của Apache Flink, mà spark sẽ xử lý dữ liệu theo từng micro batch và ta có thể config interval của từng batch sao cho phù hợp. Với việc mỗi micro-batch có thời gian rất nhỏ nên việc spark xử lý dữ dữ liệu gần như streamingNhư hình trên ta có thể thấy dữ liệu streaming sẽ thêm vào một bảng không giới hạn và thời gian của mỗi micro-batch ta có thể tùy chỉnh được. Lấy ví dụ khi thời gian của mỗi micro-batch là 1s ta có thể hiểu spark streaming vận hành theo cách sauSau khi đã có được kết quả của query thì Spark sẽ cần lưu trữ kết quả này vào một nơi lưu trữ nào đó theo 1 trong 3 chế độ sauComplete Spark sẽ lưu lại toàn bộ kết quả xử lý được tính tới thời điểm gần nhấtUpdate Spark sẽ chỉ lưu lại các dữ liệu mới tính tại thời điểm gần nhất. Trong trường hợp không thể thay đổi được dữ liệu ở nơi lưu trữ thì các dữ liệu này sẽ được thêm vào như là một dữ liệu mớiAppend Spark sẽ chỉ lưu lại các dữ liệu mới vào nơi lưu trữ, tính tại thời điểm gần Xử lý dữ liệu orders với SparkNhư đã đề cập tại phần trên, sau khi dữ liệu được debezium lưu vào Kafka. Gói thông tin sẽ nằm trong phần “payload” nên ta sẽ tìm cách trích xuất dữ liệu này{"schema"{"type""struct","fields"[{"type""int32","optional"false,"field""purchaser"},{"type""int32","optional"false,"field""quantity"},{"type""int32","optional"false,"field""product_id"},{"type""string","optional"true,"name"" Để có thể đọc được gói dữ liệu này với Spark thì đầu tiên ta cần khai báo về cấu trúc của gói thông tinorders_schema = StructType[ StructField"purchaser", IntegerType, True, StructField"quantity", IntegerType, True, StructField"product_id", IntegerType, True, StructField"order_time", TimestampType, True, StructField"order_number", StringType, True ] schema = StructType[ StructField'schema', StringType, StructField'payload', orders_schema ] df = \\ .format"kafka" \\ .option" "simp \\ .option"subscribe", " \\ .option"startingOffsets", "latest" \\ .load \\ .select schema.alias"parsed_value" \\ Sau khi có dữ liệu đầu vào ta bắt đầu thực hiện các xử lý cơ bản như join các bảng để lâ với nhau và groupBydef processingdf, batchID ... Thực hiện join 2 bảng Customer và Product với bản Orders và lấy ra các trường thông tin cần thiết joinDF = == "inner" \ .joinproduct_table, == "inner" \ .selectExpr"order_number", "order_time", "email", "purchaser", "name as product_name", "quantity", "unit_price" Tính tổng số tiền của một order calDF = "total_price", * Nhóm email của người dùng với số tiền mà user này đã chi total_spent_DF = \ .aggsum"total_price".alias"total_spent" \ Nhóm tên các sản phẩm theo tổng số lượng đã bán và tổng số tiền nhận được product_DF = \ .aggsum"quantity".alias"products_selled", \ sum"total_price".alias"total_price" Nhóm thời gian và tên sản phẩm theo trung bình đơn giá của sản phẩm product_price = \ .aggavg"unit_price".alias"ave_unit_price" Cuối cùng, sau khi đã hoàn thành các công đoạn xử lý dữ liệu Spark sẽ lưu lại kết quả xử lý vào một nơi lưu trữ khác Postgres và Delta Lake... Lưu lại dữ liệu vào Postgres Database \\ .option"url", "jdbcpostgresql// \\ .option"driver", " \\ .option"dbtable", "ave_product_price" \\ .option"user", "postgres" \\ .option"password", "postgres" \\ .save Lưu dữ liệu vào Delta Lake \\ .option"mergeSchema", "true" \\ .save"s3a//delta-lake/customer-invoice" ... Hiển thị, truy xuất dữ liệuSau khi đã dữ liệu đã được xử lý và được lưu trữ tại Data warehouse và Data Lake thì các đội kinh doanh có thể truy xuất và phân tích dữ liệu realtime qua các tool BI như Tableu, PowerBI hoặc SupersetĐối với các nhóm làm việc với dữ liệu ngoài sử dụng các tool BI thì còn có thể sử dụng Jupyter Notebook để truy xuất dữ liệu trực tiếp từ Delta Lake để tìm hiểu sâu vào dữ liệu3. Referrences LOGOChương 2 Cơ Sở Dữ LiệuLớp viênLOGONội dung1Những vấn đề chung về CSDL2Thiết kế CSDL trong hệ thống TTKTLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL1. Khái niệmCơ sở dữ liệu là một tập hợp có cấu trúccủa các dữ liệu được lưu trữ có thể thỏamãn đồng thời nhiều người sử Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLThựcthểCá thểThuật ngữQuanhệThuộctìnhTextLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLa Thực thể EntityLà lớp các đối tượng có cùng đặc tính chung mà người tamuốn quản lí thông tin về nóTrong thực tế có nhiều thực thể khác nhau+ Thực thể xác định+ Thực thể chức năng+ Thực thể sự kiện+ Thực thể quan hệLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLb Cá thể InstanceLà một đối tượng cụ thể trong cá thểVD Lớp KT8A1 là một cá thể của thực thể TrườngĐHKTKTCN, bút là một cá thể của thực thể đồdùng học tập...LOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLc Thuộc tính AttributeLà đặc trưng riêng của tất cả các đối tượng trong thực thểCác loại thuộc tính phổ biến+ Thuộc tính định danh+ Thuộc tính mô tả+ Thuộc tính quan hệ+ Thuộc tính lặp+ Thuộc tính thứ sinhLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLd Quan hệ Relation- Quan hệ một – mộtVD 1 ổ khóa – 1 chìa khóa- Quan hệ một – nhiềuVD 1 khách hàng – Nhiều mặt hàngQuan hệ nhiều – nhiềuVD sinh viên và môn họcLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLd Quan hệ RelationBậc của quan hệ Chỉ số lượng thực thể tham gia vào quanhệ đó+ Quan hệ bậc 1 là quan hệ của một cá thể với các cá thểkhác cùng một thực thể+ Quan hệ bậc 2 là quan hệ giữa hai thực thể. Đây là quanhệ thường gặp trong thực thể.+ Quan hệ bậc 3 trở lên được gọi là quan hệ bậc cao. Mọiquan hệ bậc cao đều được biến đổi về quan hệ bậc 2LOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLd Quan hệ RelationMô hình thực hiện+ Mô hình cơ sở dữ liệu thứ bậc Mô hình chính đầu tiêncó tính thương mại dành cho CSDL lớn LOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLd Quan hệ Relation+ Mô hình cơ sở dữ liệu mạng Các báo cáo có thể thiếtlập từ nhiều nguồnLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLd Quan hệ Relation+ Mô hình cở sở dữ liệu quan hệ Có thêm chức năng chủkhác ~> Dễ hiểu và dễ thực hiện hơnLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL3. Tổ chức dữ liệu theo mô hình REALa Cấu trúc mô hình RealGồm các thực thể cần lưu trữ trong mô hình, thuộc tính củathực thể, và mối liên kết giữa các thực thể này. Cấu trúcnày được mô tả về mặt lý luận dựa trên hình thức cấu trúccủa mô hình ER- Thực thể lưu trữ- Sự kiện events- Nguồn lực resources- Tác nhân agents- Vị trí locationsLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL3. Tổ chức dữ liệu theo mô hình REALb Mô tả mô hình RealCác kí hiệu cơ bảnTên thực thểTên thuộc tính củathưc thểThuộc tính khóaLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL3. Tổ chức dữ liệu theo mô hình REALb Mô tả mô hình RealNguyên tắc chung mô tả mô hình REAL + Nguyên tắc 1 Mỗi thực thể sự kiện phải liên kết ít nhấtmột thể nguồn lực kinh tế+ Nguyên tắc 2 Mỗi thực thể sự kiện phải liên kết ít nhấtmột thể sự kiện khác+ Nguyên tắc 3 Mỗi thực thể sự kiện phải liên kết ít nhấttới hai tác nhân tham giaLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL3. Tổ chức dữ liệu theo mô hình REALc Các bước phân tích và xây dựng mô hình REAL- Bước 1 tìm hiểu hoạt động kinh doanh của đơnvị; cácchiến lược, chính sách, và kế hoạch phát triển cùng cácnhu cầu thông tin liên quan hoạt động kinh doanh để cómọi cái nhìn tổng quan về doanh Bước 2 Xem xét quy trình xử lý kinh doanh và xác địnhcác sự kiện quan trọng cần thu thập và lưu trữ thông tinvà trình tự của nó trong quá Bước 3 Phân tích mỗi một sự kiện đã nhận diện ở bước2 để xác minh nguồn lực sự kiện, tác nhân tham gia vàcác vị trí liên quan trong sựkiệnLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL3. Tổ chức dữ liệu theo mô hình REALc Các bước phân tích và xây dựng mô hình REAL- Bước 4 Xác định các nhu cầu thông tin cần thu thập và lưutrữ về các nội dung đã được xác nhận ở bước 3. Xác định cácđặc điểm, chính sách liên quan tới các thực thể đã nhận diện ởbước 3 để làm căn cứ xác định các thuộc tính của thực thể vàmối liên kết giữa các thực Bước 5 Vẽ mô hình REAL theo đúng nguyên tắc mô tảLOGOII. Thiết kế CSDL trong HTTTKT1. Yêu cầu của hệ thống thông tin kế toána Yêu cầu cơ bản về thông tin kế toán- Một số yêu cầu cơ bản của thông tin kế toán hiện nay cóthể liệt kê đó là+ Trung thực+ Khách quan+ Đầy đủ+ Kịp thời+ Dễ hiểu+ Có thể so sánhLOGOII. Thiết kế CSDL trong HTTTKT1. Yêu cầu của hệ thống thông tin kế toánb Cơ sở hình thành thông tin kế toán- Thu thập thông tin kế toán ghi nhận ban đầu cácNVKTTC phát sinh thông qua các PP chứng từ kế Xử lý thông tin kế toán Phân loại , sắp xếp, xử lý, hệthống hóa thông tin những thông tin ban đầu qua cácphương pháp kế toán nhằm có được những thông tinphù hợp để ghi nhận vào các loại sổ kế toán, báo cáoliên Phân tích và cung cấp thông tin Phân tích những TTKTđược ghi nhận để có được những số liệu, những thôngtin đáp ứng được yêu cầu của các đối tượng liên Thiết kế CSDL trong HTTTKT1. Yêu cầu của hệ thống thông tin kế toánc Hình thức biểu hiện của thông tin kế toán- Sử dụng các thước đo giá trị, thước đo hiện vật, thướcđo thời gian. Tuy nhiên chủ yếu vẫn là thước đo giá Thiết kế CSDL trong HTTTKT1. Yêu cầu của hệ thống thông tin kế toánd Đánh giá chất lượng của thông tin kế toán- Tùy theo từng nhu cầu và mục tiêu nhất định, cũng nhưcăn cứ vào các Báo cáo kế toán khác nhau mới đánh giáđược chất lượng thông tin kế Tùy từng quy mô, lĩnh vực hoạt động mà yêu cầu cungcấp thông tin cũng khác Để đưa ra quyết định kinh tế phục vụ công tác quản lý,điều hành doanh nhiệp cần thiết và tiên quyết phải dựavào các thông tin kế toán, thông tin thuế của doanhnghiệp => hoạch định việc thu nhận – xử lý và phân tích ,cung cấp thông tin kế toán đáp ứng được vai trò đối vớitừng doanh Thiết kế CSDL trong HTTTKT2. Các bước thiết kế cơ sở dữ liệu trong hệ thống thông tinkế toán- Bước 1 Xác định nhu cầu thông tin- Bước 2 Xác định các thực thể và thuộc tính tương ứng- Bước 3 Xác định mối quan hệ giữa các thực thể- Bước 4 Tạo sơ đồ mối liên hệ thực thể- Bước 5 Chuẩn hóa mối quan hệLOGOCâu hỏi thảo luậnCâu 1 Trình bày khái niệm về CSDLCơ sở dữ liệu là một tập hợp có cấu trúc của các dữ liệuđược lưu trữ có thể thỏa mãn đồng thời nhiều người sửdụng- Với hệ thống thông tin kế toán thông thường xử lý thủcông, dữ liệu được lưu trữ trên giấy và cấu trúc của dữliệu chính là các mẫu chứng từ, sổ sách- Với các hệ thống kế toán dùng máy tính, dữ liệu đượclưu giữ dưới dạng các tệp tin và cấu trúc của dữ liệuchính là cấu trúc của các tập tin cơ sở dữ liệuLOGOCâu hỏi thảo luậnCâu 2 Khái niệm tệp và hệ thống tệp dữ liệu- Bit 1 hoặc 0- Byte- 8 bits số, kýtự , tínhiệu - Trường/ thuộc tính- Nhóm các ký tự được tổ chức nhằm mục đích lưu trữ vàxử lý- Biểu ghi / Thực thể- Nhóm các trường có liên quan tới nhau- Tập DL / Tập thực thể- Một nhóm các biểu ghi có cấu trúc giống nhau- Cơ sở dữ liệu CSDL- Một nhóm các tập dữ liệu có liên quan Đang tải.... xem toàn văn Thông tin tài liệu Ngày đăng 22/03/2022, 0936 KẾT CẤU NỘI DUNG Ths Trần Thanh Thúy Chương Các mơ hình tổ chức xử lý liệu Mơ hình REAL Mã hóa liệu CÁC MƠ HÌNH TỔ CHỨC & XỬ LÝ DỮ LIỆU MƠ HÌNH KẾ TỐN THỦ CƠNG - Thu thập liệu, phân tích nghiệp vụ Mơ hình kế tốn thủ công - Ghi nhật ký, chuyển sổ chi tiết, sổ Mơ hình tổ chức theo tập tin - Điều chỉnh, khóa sổ Mơ hình tổ chức theo hệ quản trị sở liệu KẾ TỐN TRONG MƠI TRƯỜNG THỦ CÔNG Sổ nhật ký chung Sổ chi tiết SỔ CÁI Bảng tổng hợp chi tiết - Lập bảng cân đối tài khoản báo cáo tài KẾ TỐN TRONG MƠI TRƯỜNG THỦ CƠNG - Bỏ sót / trùng lắp - Sai sót cá nhân - Khơng kịp thời - Ppháp thu thập - Ghi kép - Không đầy đủ truyền miệng/ - Số dư, số phát sinh - Khơng thống - Dữ liệu tài theo đối tượng kế tốn - Thơng tin tài BCĐSPS BÁO CÁO TÀI CHÍNH Phân tán Khó chia sẻ Thiếu thống MƠ HÌNH KẾ TỐN XỬ LÝ BẰNG MÁY TÍNH Cơ sở liệu ? Chương trình ứng dụng TỔ CHỨC THEO CSDL Hệ quản trị sở liệu CSDL Chương trình ứng dụng Người sử dụng Chương trình ứng dụng - Là tập hợp chương trình liệu - Cho phép người sử dụng tạo mới, cập nhật, truy xuất thông tin TỔ CHỨC DL THEO KIỂU TẬP TIN … nơi lưu trữ toàn liệu DN, phục vụ nhiều đối tượng AIS TRONG MÔI TRƯỜNG MÁY TÍNH - Truyền miệng/ghi nhớ trực tiếp - In giấy/ máy - Chứng từ giấy/điện tử - Hthức đa dạng, chi tiết - Từ hthống khác/tự động - Thơng tin tài + phi TC XỬ LÝ THEO LÔ – THỜI GIAN THỰC BATCH XỬ LÝ THEO PROCESSING LÔ ONLINE BATCH PROCESSING ONLINE REAL – TIME PROCESSING - Theo lô theo thời gian thực - Thêm, cập nhật, thay đổi, xóa liệu SGK tr 41-48 - Ảnh hưởng cập nhật cao - Một số chức tự động cài đặt tính kiểm sốt XỬ LÝ THEO LƠ VÀ THỜI GIAN THỰC - Dễ dàng chuyển từ hình thức kế tốn tay sang hình thức kế tốn máy - Chi phí thấp hệ thống xử lý THEO LÔ MÔ HÌNH REAL - Cung cấp thơng tin kịp thời - Người sử dụng dễ dàng tạo báo cáo đặc biệt từ CSDL R E A L Nguồn lực Sự kiện Tác nhân Vị trí THEO THỜI GIAN THỰC a Thực thể lưu trữ - Các thông tin thường không kịp thời - Xử lý thường không linh hoạt + Khơng cung cấp báo cáo đặc biệt + Người sử dụng tham vấn thông tin nằm tập tin b Thuộc tính thực thể - Hệ thống xử lý phức tạp - Chi phí sử dụng HT cao c Mối liên kết thực thể d Mô tả mô hình REAL a Thực thể lưu trữ b Thuộc tính thực thể … đối tượng giới thực cần lưu trữ Ký tự Vùng DL Mẩu tin Tập tin Thuộc tính CSDL Thực thể khách hàng tính chất đặc trưng thực thể cần lưu trữ Mô tả thông tin mô tả chi tiết cho thực thể Khóa thuộc tính để phân biệt bảng Khóa ngoại thuộc tính bảng, để liên kết bảng, - Tập tin - Tập tin nghiệp vụ khóa bảng khác - Dữ liệu tham chiếu - Dữ liệu tổng hợp Ví dụ Khách hàng Mã KH, Tên KH, Địa chỉ, MST… c Mối liên kết thực thể d Mơ tả mơ hình REAL Tác nhân Một – Một 1 1 Nguồn lực Sự kiện Tác nhân Sự kiện NGUYÊN TẮC Một – Nhiều 1 N Nhiều – Nhiều N N Mỗi thực thể kiện phải liên kết thực thể nguồn lực kinh tế Mỗi thực thể kiện phải liên kết thực thể kiện khác Mỗi thực thể kiện phải liên kết hai thực thể tác nhân tham gia d Mơ tả mơ hình REAL MÃ HĨA DỮ LIỆU Các bước phân tích xây dựng mơ hình REAL Tìm hiểu doanh nghiệp Xác định nhu cầu thông tin Xác định kiện Xác định nguồn lực, tác nhân, vị trí Xác định thuộc tính, mối liên kêt Vẽ mơ hình REAL theo nguyên tắc TIẾP CẬN THEO CHU TRÌNH Mã trình tự 001 nhân viên thứ 002 nhân viên thứ … Mã khối 001 – 099 phòng kinh doanh 100 – 199 phòng kế toán Mã gợi nhớ F - 123 F nhân viên nữ M nhân viên nam Mã nhóm F - 123 Nhân viên nữ A phịng kế tốn ... Một số chức tự động cài đặt tính kiểm sốt XỬ LÝ THEO LÔ VÀ THỜI GIAN THỰC - Dễ dàng chuyển từ hình thức kế tốn tay sang hình thức kế tốn máy - Chi phí thấp hệ thống xử lý THEO LƠ MƠ HÌNH REAL -... phi TC XỬ LÝ THEO LƠ – THỜI GIAN THỰC BATCH XỬ LÝ THEO PROCESSING LÔ ONLINE BATCH PROCESSING ONLINE REAL – TIME PROCESSING - Theo lô theo thời gian thực - Thêm, cập nhật, thay đổi, xóa liệu SGK...MƠ HÌNH KẾ TỐN XỬ LÝ BẰNG MÁY TÍNH Cơ sở liệu ? Chương trình ứng dụng TỔ CHỨC THEO CSDL Hệ quản trị sở liệu CSDL Chương trình ứng dụng Người sử dụng - Xem thêm -Xem thêm Tổ chức và xử lý dữ liệu theo mô hình Real, Từ khóa liên quan quá trình thu thập và xử lý dữ liệu của mô hình to chuc va quan ly du lieu tổ chức dữ liệu theo mô hình real bước 3 tổ chức thu thập và xử lý dữ liệu phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu sơ cấp theo phương pháp phỏng vấn chuyên gia quá trình thu thập và xử lý dữ liệu chuyên viên phân tích và xử lý dữ liệu thống kê và xử lý dữ liệu môi trường các phương pháp tổ chức và truy nhập dữ liệu kết quả phân tích và xử lý dữ liệu kết quả phân tích và xử lý dữ liệu sơ cấp quản lý và xử lý dữ liệu căn bản quản lý và xử lý dữ liệu căn bản 1 phương pháp phân tích và xử lý dữ liệu thống kê phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu xác định thời lượng học về mặt lí thuyết và thực tế tiến hành xây dựng chương trình đào tạo dành cho đối tượng không chuyên ngữ tại việt nam điều tra với đối tượng sinh viên học tiếng nhật không chuyên ngữ1 phát huy những thành tựu công nghệ mới nhất được áp dụng vào công tác dạy và học ngoại ngữ mở máy động cơ lồng sóc hệ số công suất cosp fi p2 đặc tuyến mômen quay m fi p2 thông tin liên lạc và các dịch vụ phần 3 giới thiệu nguyên liệu chỉ tiêu chất lượng 9 tr 25 Multidimensional model xem dữ liệu ở dạng khối dữ liệu. Một khối dữ liệu cho phép dữ liệu được mô hình hóa và xem theo nhiều chiều. Nó được xác định bởi các kích thước và sự kiện. Các dimensions là các quan điểm hoặc thực thể liên quan đến việc một tổ chức lưu giữ hồ sơ. Ví dụ một cửa hàng có thể tạo kho dữ liệu bán hàng để lưu giữ hồ sơ về doanh số của cửa hàng cho dimensions, mặt hàng và địa điểm. Các dimensions này cho phép lưu theo dõi mọi thứ, ví dụ doanh số bán hàng tháng của các mặt hàng và vị trí mà các mặt hàng đã được bán. Mỗi chiều có một bảng liên quan đến nó, được gọi là bảng chiều, mô tả thêm về chiều. Ví dụ, một bảng chiều cho một mặt hàng có thể chứa các thuộc tính item_name, brand và type. Các bài viết liên quan Multi-Dimensional Data Model được tổ chức xung quanh chủ đề trung tâm, ví dụ bán hàng. Chủ đề này được thể hiện bằng một bảng dữ kiện. Dữ kiện là các thước đo bằng số. Bảng dữ kiện chứa tên của các dữ kiện hoặc số đo của các bảng dimensions có liên quan. Hãy xem xét dữ liệu của một cửa hàng về các mặt hàng được bán mỗi quý ở thành phố Delhi. Dữ liệu được hiển thị trong bảng. Trong biểu diễn 2D này, doanh số bán hàng cho Delhi được hiển thị cho dimensions thời gian được sắp xếp theo quý và dimensions mặt hàng được phân loại theo loại mặt hàng đã bán. Thực tế hoặc số đo được hiển thị bằng rupee_sold hàng nghìn. Bây giờ, nếu chúng ta muốn xem dữ liệu bán hàng với dimensions thứ ba, Ví dụ giả sử dữ liệu theo thời gian và mặt hàng, cũng như vị trí được xem xét cho các thành phố Chennai, Kolkata, Mumbai và Delhi. Các dữ liệu 3D này được hiển thị trong bảng. Dữ liệu 3D của bảng được biểu diễn dưới dạng một loạt các bảng 2D. Về mặt khái niệm, nó cũng có thể được biểu diễn bằng cùng một dữ liệu dưới dạng một khối dữ liệu 3D, như thể hiện trong hình Các đặc điểm và lợi ích của Multidimensional Data Model Các đặc điểm và lợi ích của Multidimensional Data Model bao gồm Đặc điểm của Multidimensional Data Model Đa chiều Multidimensional Dữ liệu được tổ chức theo nhiều chiều khác nhau, mỗi chiều đại diện cho một thuộc tính hoặc thông tin cụ thể. Độc lập với ngữ cảnh Mô hình đa chiều không phụ thuộc vào ngữ cảnh hoặc cấu trúc của dữ liệu, cho phép linh hoạt trong việc truy cập và hiển thị dữ liệu. Tính tổ chức cấu trúc Dữ liệu được tổ chức một cách cấu trúc và có thể thể hiện sự tương quan giữa các thuộc tính và giá trị của chúng. Lợi ích của Multidimensional Data Model Hiệu suất cao Mô hình đa chiều giúp tối ưu hóa việc truy vấn và phân tích dữ liệu, giúp tăng tốc độ xử lý và hiệu suất hệ thống. Dễ dàng phân tích và truy vấn dữ liệu Mô hình đa chiều cung cấp các phương pháp truy vấn và phân tích dữ liệu phù hợp, cho phép người dùng dễ dàng khám phá và hiểu thông tin từ dữ liệu. Tính tương tác và khả năng khám phá Mô hình đa chiều cho phép người dùng tương tác trực tiếp với dữ liệu, thực hiện các hoạt động như khoan cụm, tổng hợp, lọc dữ liệu theo nhiều chiều khác nhau. Hỗ trợ quyết định và dự đoán Multidimensional Data Model cung cấp một cách tiếp cận phân tích mạnh mẽ, giúp trong quá trình ra quyết định và dự đoán xu hướng dữ liệu. Tóm lại, Multidimensional Data Model có các đặc điểm và lợi ích quan trọng, giúp tổ chức, truy vấn và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và linh hoạt trong các hệ thống phân tích và quản lý dữ liệu phân tích. Xem thêm box model trong css là gì ? Ví dụ về Multidimensional Data Model Dưới đây là một ví dụ về Multidimensional Data Model Giả sử chúng ta có một hệ thống bán hàng trực tuyến và muốn phân tích dữ liệu doanh thu theo các chiều khác nhau như thời gian, địa điểm và danh mục sản phẩm. Ta có thể sử dụng Multidimensional Data Model để tổ chức và biểu diễn dữ liệu như sau Chiều Thời gian Đại diện cho các mốc thời gian như ngày, tuần, tháng, quý hoặc năm. Chiều Địa điểm Đại diện cho các địa điểm như quốc gia, thành phố, khu vực, hoặc chi nhánh cửa hàng. Chiều Danh mục sản phẩm Đại diện cho các danh mục sản phẩm khác nhau như quần áo, giày dép, đồ điện tử, đồ gia dụng, vv. Các độ đo measures có thể bao gồm doanh thu, số lượng đơn hàng, số lượng sản phẩm bán được, vv. Sau khi dữ liệu được tổ chức theo các chiều và độ đo, chúng ta có thể thực hiện các phép truy vấn và phân tích dữ liệu như Tổng doanh thu trong một khoảng thời gian cụ thể ví dụ tháng này, quý này. So sánh doanh thu giữa các địa điểm khác nhau ví dụ doanh thu theo quốc gia, thành phố. Xem doanh thu theo danh mục sản phẩm ví dụ doanh thu từ quần áo, giày dép. Thực hiện các hoạt động drill-down phân cấp để xem chi tiết doanh thu từng ngày hoặc từng sản phẩm cụ thể. Multidimensional Data Model giúp chúng ta hiểu rõ hơn về dữ liệu doanh thu và tạo ra các báo cáo và đồ thị phân tích dữ liệu một cách dễ dàng và linh hoạt. Xem thêm Training cho Perceptron Model trong Pytorch So sánh Multidimensional Data Model với Relational Data Model Multidimensional Data Model và Relational Data Model là hai mô hình dữ liệu phổ biến trong lĩnh vực quản lý cơ sở dữ liệu. Dưới đây là sự so sánh giữa hai mô hình này Multidimensional Data Model Đặc điểm Tập trung vào tổ chức dữ liệu theo các chiều đa chiều, phù hợp cho việc phân tích và truy xuất dữ liệu phân tích. Cấu trúc Dữ liệu được tổ chức thành các “cuboid” hoặc “data cube” có các chiều và các giá trị được biểu diễn bằng các đại lượng đo measures. Quan hệ giữa các đối tượng Các đối tượng trong Multidimensional Data Model không được xác định bởi các quan hệ relationships như trong Relational Data Model, mà thường được mô tả bằng cách xác định các chiều và độ đo. Relational Data Model Đặc điểm Tập trung vào tổ chức dữ liệu thành các bảng và quan hệ giữa các bảng, phù hợp cho việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu theo các quan hệ. Cấu trúc Dữ liệu được tổ chức thành các bảng table gồm các cột column và hàng row, mỗi bảng đại diện cho một thực thể hoặc quan hệ. Quan hệ giữa các đối tượng Quan hệ giữa các đối tượng trong Relational Data Model được xác định bằng khóa ngoại foreign key hoặc liên kết các bảng thông qua các quan hệ. So sánh Tính chất Multidimensional Data Model tập trung vào phân tích và truy xuất dữ liệu phân tích, trong khi Relational Data Model tập trung vào lưu trữ và quản lý dữ liệu dựa trên quan hệ giữa các bảng. Tổ chức dữ liệu Multidimensional Data Model tổ chức dữ liệu theo các chiều đa chiều và độ đo, trong khi Relational Data Model tổ chức dữ liệu thành các bảng và quan hệ giữa chúng. Truy vấn dữ liệu Multidimensional Data Model cung cấp phương pháp truy vấn và phân tích dữ liệu phù hợp với nhu cầu phân tích, trong khi Relational Data Model cung cấp ngôn ngữ truy vấn SQL để truy xuất và xử lý dữ liệu. Hiệu suất Multidimensional Data Model thường có hiệu suất tốt hơn khi xử lý các phép toán phân tích dữ liệu, trong khi Relational Data Model có hiệu suất tốt hơn trong việc thao tác dữ liệu truyền thống. Tùy thuộc vào mục đích và yêu cầu cụ thể của dự án, việc chọn sử dụng Multidimensional Data Model hay Relational Data Model sẽ phụ thuộc vào khả năng phân tích và quản lý dữ liệu cần thiết. Xem thêm Perceptron Model – Các bước thiết lập Perceptron Model Là một bộ phận cốt lõi trong hệ thống kinh doanh thông minh BI-Business Intelligence, Data Warehouse được sử dụng để phân tích và hỗ trợ việc ra quyết định. Vậy một kho dữ liệu có đặc điểm, lợi ích gì? Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu về kho dữ liệu qua bài viết sau Warehouse hay kho dữ liệu là một cơ sở dữ liệu được thiết kế để hỗ trợ việc truy vấn và phân tích dữ liệu cho mục đích thống kê và phân tích kinh doanh. Kho dữ liệu thường được sử dụng để lưu trữ dữ liệu lịch sử và dữ liệu hiện tại của công ty, và cho phép người dùng truy vấn và thống kê dữ liệu theo nhiều cách khác nhau. Kho dữ liệu có thể được sử dụng để phân tích doanh số, hiệu quả kinh doanh, và nhiều yếu tố khác để giúp doanh nghiệp có quyết định điều hành tốt kho dữ liệu, dữ liệu được lưu trữ trong một cách được sắp xếp và tổ chức rõ ràng, giúp cho việc truy vấn và phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Nó cũng có thể được kết nối với các hệ thống khác trong doanh nghiệp để lấy dữ liệu vào kho dữ liệu, và có thể được sử dụng bởi nhiều người cùng trúc kho dữ liệuKiến trúc của một kho dữ liệu phụ thuộc vào nhu cầu của tổ chức xây dựng nên chúng. Nhìn chung, một kho dữ liệu sẽ có kiến trúc ba tầng. Cụ thểTầng dữ liệu đầu vào tầng dưới cùng bao gồm một máy chủ kho dữ liệu, thường là hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ, thu thập, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu thông qua một quy trình được gọi là “Trích xuất – Biến đổi -Tải”Extract-Transform-Load=ETL hoặc “Trích xuất – Tải – Biến đổi” Extract-Load-Transform = ELT.Tầng giữa bao gồm một máy chủ OLAP xử lý phân tích trực tuyến cho phép tốc độ truy vấn nhanh. Ba loại mô hình OLAP có thể được sử dụng trong tầng này, được gọi là ROLAP, MOLAP và phân tích dữ liệu Tầng trên cùng là giao diện dành cho người dùng cuối hoặc công cụ báo cáo, cho phép người dùng tiến hành phân tích dữ liệu đặc trúc phổ biến của kho dữ liệu gồm ba lược đồ trong Data WarehouseLược đồ Schema là những cách mà dữ liệu được tổ chức trong cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu. Có hai loại cấu trúc lược đồ chính, sẽ tác động đến việc thiết kế mô hình dữ liệuLược đồ sao bao gồm một bảng dữ kiện fact table có thể được nối với một số bảng thứ nguyên dimension table được chuẩn hóa. Khi được kết nối với nhau, bảng thứ nguyên sẽ giải thích cho bảng dữ kiện. Đây là loại lược đồ đơn giản nhất và phổ biến nhất, có tốc độ nhanh hơn trong khi truy ảnh mô tả lược đồ hình ngôi đồ bông tuyết tương đương với một lược đồ sao. Ở lược đồ này, bảng dữ kiện kết nối chuẩn hóa với các bảng thứ nguyên, đồng thời các bảng thứ nguyên đó lại có kết nối với các bảng con. Người dùng được hưởng lợi từ mức độ dư thừa dữ liệu thấp của nó, nhưng nó phải trả giá bằng hiệu suất truy ảnh mô tả lược đồ hình bông loại Data warehouseCloud data warehouseKho dữ liệu đám mây là một kho dữ liệu được xây dựng cụ thể để hoạt động lưu trữ điện toán đám mây và nó được cung cấp cho khách hàng như một dịch vụ được quản lý. Với kho dữ liệu đám mây, cơ sở hạ tầng kho dữ liệu vật lý được quản lý bởi công ty cung cấp dịch vụ lưu trữ đám warehouse softwareMột doanh nghiệp có thể mua giấy phép sử dụng kho dữ liệu và sau đó triển khai cơ sở hạ tầng tại trụ sở của họ. Đó là lựa chọn tốt hơn cho các tổ chức muốn kiểm soát dữ liệu hoặc cần tuân thủ các quy định bảo mật thông warehouse applianceMột thiết bị kho dữ liệu là một gói phần cứng và phần mềm tích hợp sẵn. Nó sử dụng hệ điều hành, phần mềm kho dữ liệu mà một doanh nghiệp có thể kết nối với mạng của nó và bắt đầu sử lợi ích của Data warehouseData Warehouse có nhiều lợi ích đối với doanh nghiệp, bao gồmTruy vấn và phân tích dữ liệu hiệu quả hơn Kho dữ liệu có cấu trúc được sắp xếp và tổ chức rõ ràng, giúp cho việc truy vấn và phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng cấp thông tin chính xác và đầy đủ Kho dữ liệu lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và được cập nhật liên tục, giúp cung cấp thông tin chính xác và đầy đủ cho người kiệm thời gian và nguồn lực Việc sử dụng kho dữ liệu giúp giảm thiểu việc tìm kiếm và truy vấn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giúp tiết kiệm thời gian và nguồn ra quyết định điều hành hiệu quả hơn Việc phân tích dữ liệu từ kho dữ liệu giúp doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định điều hành hiệu quả hơn dựa trên thông tin chính xác và đầy trợ việc theo dõi và đánh giá hiệu quả kinh doanh Kho dữ liệu cung cấp thông tin lịch sử và hiện tại về doanh số, hiệu quả kinh doanh và nhiều yếu tố khác, giúp doanh nghiệp có thể theo dõi và đánh giá hiệu quả kinh doanh một cách hiệu quả năng suất và hiệu quả công việc Việc sử dụng kho dữ liệu giúp gia tăng năng suất và hiệu quả công việc bởi việc truy vấn và phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng hơn, giúp người dùng tận dụng thời gian và nguồn lực của mình tốt khác biệt giữa Data warehouse và DatabaseData Warehouse là một cơ sở dữ liệu được thiết kế để hỗ trợ việc truy vấn và phân tích dữ liệu cho mục đích thống kê và phân tích kinh doanh. Trong kho dữ liệu, dữ liệu được lưu trữ trong một cách được sắp xếp và tổ chức rõ ràng, giúp cho việc truy vấn và phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng là một cơ sở dữ liệu được thiết kế để lưu trữ và quản lý dữ liệu cho mục đích sử dụng trong các ứng dụng công việc hoặc các hệ thống quản lý thông tin. Trong database, dữ liệu được lưu trữ trong bảng và các bảng có cấu trúc được sắp xếp và tổ chức rõ ràng, giúp cho việc truy vấn và quản lý dữ liệu trở nên dễ dàng sự khác biệt chính giữa data warehouse và database là mục đích sử dụng. Data warehouse được sử dụng để lưu trữ và phân tích dữ liệu cho mục đích thống kê và phân tích kinh doanh, trong khi database được sử dụng để lưu trữ và quản lý dữ liệu cho mục đích sử dụng trong các ứng dụng công việc hoặc hệ thống quản lý thông kết về Data warehouseData warehouse đang được sử dụng trong các ngành chăm sóc sức khỏe, bảo hiểm… cho phép người dùng truy cập dữ liệu phong phú hơn. Bài viết trên đây của chúng tôi phần nào đã giới thiệu cho các bạn sơ lược về kho dữ bạn có thắc mắc về Data warehouse, hãy để lại ở bên bình luận bên dưới, BKHOST sẽ trả lời bạn trong thời gian sớm trúc kho dữ liệudata warehouse là gìkho dữ liệu là gì

tổ chức dữ liệu theo mô hình real