Data Warehouse: Hệ Thống Lưu Trữ Dữ Liệu Kinh Doanh 4.0
Có thể bạn quan tâm
Tối ưu dữ liệu
Các nhà quản lý thường muốn có thật nhiều góc nhìn khác nhau về một vấn đề nào đó trước khi đưa ra quyết định, các góc nhìn này cần số liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Data warehouse tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau tập trung về một nơi, giúp cho data luôn luôn sẵn sàng cho nhà quản trị với chất lượng cao nhất, thời gian tìm kiếm thấp nhất, và đầy đủ nhất.
Hà Jacy Growth Marketing Team
Tải ngay
Tải ngay
Tải ngay
Tải ngay
Tải ngay
Tải ngay
Tải ngay
Tải ngay
Tải ngay
Tải ngay
Tải ngay
Tải ngay
Dược phẩm phân phốiMy RetailTrải nghiệm khách hàng
Wendy Trịnh 6 min read
Bán lẻMy RetailWebinar
Wendy Trịnh 4 min read
Marketing AutomationOnline 2 OfflineUse Case
Minh Tuấn Nguyễn 5 min read
Customer ExperienceMarketing AutomationUse Case
Minh Tuấn Nguyễn 6 min read
CohortCustomer RetentionUse Case
Minh Tuấn Nguyễn 6 min read
Customer RetentionTương tác đa kênhUse Case
Minh Tuấn Nguyễn 6 min read
Tải ngay
Tải ngay
Tải ngay
Tải ngay
Tải ngay
Dược phẩm phân phốiMy RetailTrải nghiệm khách hàng
Wendy Trịnh 6 min read
Bán lẻMy RetailWebinar
Wendy Trịnh 4 min read
Marketing AutomationOnline 2 OfflineUse Case
Minh Tuấn Nguyễn 5 min read
Customer ExperienceMarketing AutomationUse Case
Minh Tuấn Nguyễn 6 min read
CohortCustomer RetentionUse Case
Minh Tuấn Nguyễn 6 min read
Customer RetentionTương tác đa kênhUse Case
Minh Tuấn Nguyễn 6 min read
Chuyển đổi số
Ebooks
Gắn kết thành viên
Kinh doanh trực tuyến
Quản trị nguồn nhân lực
Tối ưu dựa trên dữ liệu
Webinar
































































74556 Views
Data warehouse: hệ thống lưu trữ dữ liệu kinh doanh 4.0
12/08/2021
Các nhà quản lý thường muốn có thật nhiều góc nhìn khác nhau về một vấn đề nào đó trước khi đưa ra quyết định, các góc nhìn này cần số liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Data warehouse tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau tập trung về một nơi, giúp cho data luôn luôn sẵn sàng cho nhà quản trị với chất lượng cao nhất, thời gian tìm kiếm thấp nhất, và đầy đủ nhất. Data warehouse là gì?
Data Warehouse hay kho dữ liệu doanh nghiệp là một hệ thống được sử dụng để báo cáo và phân tích dữ liệu, được coi là một thành phần cốt lõi của trí tuệ doanh nghiệp, thu thập dữ liệu tích hợp từ nhiều nguồn khác nhau. Các dữ liệu được lưu trữ đôi khi phải trải qua quá trình trích xuất, chuyển đổi và xử lý qua quy trình ETL (quy trình trích xuất) trước khi nhập vào kho lưu trữ.Sự khác biệt giữa Data Warehouse và Data Lake?

1. Các loại dữ liệu
Data warehouse gồm các dữ liệu được trích từ hệ thống giao dịch và các số liệu định lượng để hỗ trợ quá trình phân tích hiệu suất và tình trạng kinh doanh. Data warehouse cần một mô hình dữ liệu có cấu trúc rõ ràng giúp xác định các dữ liệu được lưu vào cũng như loại bỏ các dữ liệu không cần thiết. Trong Data lake, tất cả các loại dữ liệu từ các nguồn của hệ thống đều được lưu trữ. Bao gồm các nguồn dữ liệu có thể bị từ chối lưu trữ trong Data warehouse, chẳng hạn như nhật ký web server, dữ liệu cảm biến, hoạt động trên mạng xã hội, văn bản và hình ảnh,… Data lake thậm chí có thể lưu trữ các dữ liệu hiện không được sử dụng nhưng lại có thể cần thiết trong tương lai.2. Hình thức Schema
Data warehouse áp dụng phương pháp “Schema on Write”, nghĩa là mô hình được thiết kế cho mục đích chính là cung cấp báo cáo. Quá trình này đòi hỏi đầu tư thời gian đáng kể để phân tích các nguồn dữ liệu, thấu hiểu các quy trình nghiệp vụ, phân loại dữ liệu, và hình thành một hệ thống xác định để lưu trữ dữ liệu. Data lake giữ dữ liệu ở trạng thái nguyên bản; khi có nhu cầu sử dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh, chỉ có những dữ liệu liên quan được chọn lọc và phân tích để đưa ra đáp án. Cách tiếp cận này được gọi là “Schema on Read”, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí cho doanh nghiệp.3. Tính linh hoạt
Vì một Data warehouse là một kho dữ liệu có cấu trúc chặt chẽ nên việc thay đổi cấu trúc theo nhu cầu của công ty rất tốn kém. Quá trình thay đổi đòi hỏi nhiều quy trình phức tạp, mất thời gian và tốn kém. Mặt khác, Data lake lại tận dụng tính linh hoạt của dữ liệu, bởi vì dữ liệu được lưu trữ ở dạng thô và luôn dễ dàng để truy cập, cho phép tái cấu trúc mà không có trở ngại nào.4. Người dùng
Data Warehouse vốn quen thuộc với các doanh nghiệp và người dùng, dễ dàng đáp ứng nhu cầu như lập báo cáo hiệu suất, số liệu, cũng như các thống kê dữ liệu. Với cấu trúc chặt chẽ, dễ sử dụng và chủ yếu dùng để trả lời các truy vấn của người dùng, Data warehouse đáp ứng tốt nhu cầu trong quá trình hoạt động của doanh nghiệp. Data lake phù hợp hơn với những người dùng thực hiện phân tích chuyên sâu như các data scientists. Với nhiều loại dữ liệu đa dạng trong Data Lake, họ có khả năng kết hợp nhiều loại dữ liệu khác nhau và đưa ra các câu hỏi hoàn toàn mới cần được giải đáp. Data warehouse dường như là sự lựa chọn tốt hơn cho các doanh nghiệp muốn tận dụng dữ liệu. Trong khi đó, Data Lake cho phép người dùng khai thác tối đa các khả năng mà dữ liệu có thể mang lại, tuy nhiên, đây có thể là một nhiệm vụ khó khăn cho các người dùng thông thường với kỹ năng không đủ chuyên sâu.Lợi ích chính của Data Warehouse trong Marketing và phân tích

-
Tạo ra nguồn dữ liệu tập trung
-
Dễ sử dụng dữ liệu
-
Khả năng phân tích
-
Toàn quyền sở hữu lịch sử Data
-
Không mất nhiều chi phí bảo trì mà vẫn đảm bảo độ linh hoạt thông tin
Những bất lợi có thể với Data Warehouse trong Marketing và phân tích?
-
Bất lợi với team marketing
-
Bất lợi với team phân tích
Khi nào nên bắt đầu chuyển từ dữ liệu Marketing vào một Warehouse?
1. Khi doanh nghiệp đang tăng quy mô hoặc phức tạp trong vận hành
Khi những nền tảng cũ không còn phù hợp, bởi mô hình kinh doanh mới vượt quá khả năng lưu trữ dữ liệu theo cách hiện tại, thì việc chuyển sang Data warehouse sẽ giúp giảm bớt khó khăn trong việc:- Tải chậm, gặp sự cố, không đủ công cụ phân tích
- Thay đổi về mô hình kinh doanh (ví dụ: từ bán giao dịch sang kinh doanh theo hình thức đăng ký)
- Nhiều bên cần truy cập vào kho dữ liệu
- Ngân sách quảng cáo ngày càng tăng, đòi hỏi hiểu rõ hơn về lợi nhuận sinh ra từ quảng cáo (ROAS)
- Tăng trưởng trong kinh doanh kéo theo mở rộng lượng data vì vậy cần chăm sóc khách hàng chuyên nghiệp hơn.
2. Cần hiểu rõ hơn về ROI, ROAS và tiếp thị phân bổ
Một trong những lý do phổ biến khác để bắt đầu DWH là để đánh giá hiệu quả của các chiến dịch marketing, khi có sự thay đổi như:- Thay đổi trong đường lối lãnh đạo doanh nghiệp (kỹ năng quản trị nhân sự)
- Tăng kỳ vọng từ giám đốc hoặc chủ đầu tư
- Suy thoái kinh tế, hay thay đổi trong thị trường
- Cần cắt giảm chi
- Cần hiểu rõ hơn về ROI
Làm thế nào để lựa chọn một data warehouse phù hợp với doanh nghiệp của bạn?
Một số giải pháp data warehouse phổ biến cho tiếp thị bao gồm:
- Google BigQuery: với tích hợp các nền tảng của Google như Google Analytics, Google Ads, BigQuery có lẽ là giải pháp data warehouse phổ biến nhất cho mục đích tiếp thị
- Amazon Redshift: chạy trên AWS, cực kỳ phổ biến cho các nhà tiếp thị nhờ tích hợp thuận tiện với công cụ BI như Tableau, Yellowfin, Power BI
- Snowflake: cung cấp kho dữ liệu trực quan và có độ phủ rộng. Với cấu hình đơn giản, không cần bảo trì thêm, có thể chạy trên nền tảng đám mây hiện có.
Làm thế nào để bắt đầu với marketing data warehousing?

1. Xây dựng kho dữ liệu tiếp thị
- Bước 1: Xác định nguồn dữ liệu muốn lấy thông tin: nền tảng quảng cáo số (Facebook, Google, Linkedin, Tik tok,…), công cụ phân tích web (Adobe Analytics, Google Analytics…), hệ thống CRM (Salesforce, Hubspot), dữ liệu khách hàng (Segment, Expona), nền tảng tự động hóa tiếp thị (Hubspot, Mailchimp, Klaviyo), nền tảng thương mại điện tử và thanh toán (Shopify, Stripe, Paypal), nền tảng mạng xã hội (Instagram, Twitter, Linkedin, Facebook)
- Bước 2: Chọn giải pháp Data warehouse phù hợp
- Bước 3: Chọn lớp phân tích và báo cáo
2. Mô hình hóa dữ liệu và thiết lập đường truyền dữ liệu
Cần xác định rõ bạn muốn tự tạo hệ thống data riêng, hay thuê nhà cung cấp bên ngoài xây dựng nó, hay dùng hệ thống dữ liệu được quản lý hoàn toàn. Sau đó, cần mô hình hóa dữ liệu, bằng việc xác định data bạn muốn chuyển sang DWH và lược đồ tương ứng. Ngoài ra cần có khung thời gian cho quá trình chuyển đổi, đảm bảo thông tin trong DWH sẽ sạch, nhất quán, dễ sử dụng nhất có thể. Tiếp đến, dù bạn tự xây dựng hay thuê ngoài kết nối API, có thể mất vài tháng tuỳ vào điều kiện thực tế.3. Phân tích và báo cáo
Khi đã có kho dữ liệu trong Data Warehouse, cần tạo dashboard, và báo cáo để kết nối data với team marketing, để nâng cao hiệu suất của team phân tích. Có thể thấy Data Warehouse đóng vai trò then chốt trong việc tập hợp và xử lý dữ liệu thô trong doanh nghiệp, giúp hỗ trợ đắc lực trong việc đưa ra quyết định tiếp thị hiệu quả. Cập nhật các bài viết kiến thức về marketing và dữ liệu khách hàng tại đâybài viết liên quan
- Tối Ưu Chuyển Đổi Với Popup Form – Thu Lead Tự Động Trên Website
- Customer Master Data: Biến Dữ Liệu Khách Hàng Thành Sức Mạnh Tăng Trưởng
- HUB-JS: Cùng Marcom-AI Platform Và Liên Minh D.A Alliance Kiến Tạo Tương Lai Kinh Tế Số
TỐI ƯU DỮ LIỆU TĂNG TRƯỞNG DOANH SỐ CÙNG HUB-JS
Tên của bạn Số điện thoại Email của bạn Đặt lịch tư vấn
Hà Jacy Growth Marketing Team TẢI EBOOKS MIỄN PHÍ
Tải ngay Kịch bản tăng trưởng doanh số cho doanh nghiệp Bán lẻ
Tải ngay 116 Use Cases của CDP
Tải ngay Khai thác Customer Data tối ưu doanh số bán lẻ
Tải ngay Search + Social: Cẩm nang triển khai Cross-Channel thành công
Tải ngay Gia tăng điểm chạm trong lĩnh vực giáo dục trực tuyến
Tải ngay Chiến thuật để lựa chọn phần mềm CDP phù hợp
Tải ngay CRM – Tích hợp tự động vận hành MKT – Sales – Service
Tải ngay DMP – Hỗ trợ digital manager vận hành chiến dịch của tháng
Tải ngay HRM – Vận hành nhân sự trực tuyến ngành Dược
Tải ngay Hành trình khách hàng trực tuyến Multichannel, omni-channel
Tải ngay CRM trong vận hành Dược phẩm bán lẻ D2C – Omnichannel
Tải ngay HRM – Quản trị nguồn nhân lực với sổ tay nhân sự 4.0
bài viết liên quan
Xem tất cả
Dược phẩm phân phốiMy RetailTrải nghiệm khách hàng My Retail đồng hành cùng “Đồng tâm vượt bão 2025” – Kiến tạo sức mạnh Loyalty kép cho doanh nghiệp Dược phân phối cùng cộng đồng Tâm sự Marketing Y Dược
Wendy Trịnh 6 min read
Bán lẻMy RetailWebinar Webinar My Retail: X2 khách hàng quay lại với ngành thời trang bán lẻ O2O – Sử dụng dữ liệu hành vi & marketing tự động
Wendy Trịnh 4 min read
Marketing AutomationOnline 2 OfflineUse Case Chương trình khai trương điểm bán: Tăng cường hiệu quả chuyển đổi từ online đến offline
Minh Tuấn Nguyễn 5 min read
Customer ExperienceMarketing AutomationUse Case Tăng gắn kết và cải thiện trải nghiệm khách hàng với ưu đãi sinh nhật & dịp đặc biệt
Minh Tuấn Nguyễn 6 min read
CohortCustomer RetentionUse Case Tự động tăng số lần mua của khách hàng cũ bằng ưu đãi phù hợp
Minh Tuấn Nguyễn 6 min read
Customer RetentionTương tác đa kênhUse Case Chăm sóc khách hàng cũ: Kịch bản tự động giúp tăng chuyển đổi và giảm chi phí
Minh Tuấn Nguyễn 6 min read TẢI EBOOKS MIỄN PHÍ
Tải ngay DMP Thu Thập Và Phân Tích Dữ Liệu Khách Hàng Không Định Danh
Tải ngay CDP - Nền Tảng Thu Thập Dữ Liệu Khách Hàng Đa Kênh
Tải ngay CRM trong vận hành Dược phẩm bán lẻ D2C - Omnichannel
Tải ngay HRM - Vận hành nhân sự trực tuyến ngành Dược
Tải ngay DMP - Hỗ trợ digital manager vận hành chiến dịch của tháng
bài viết liên quan
Xem tất cả
Dược phẩm phân phốiMy RetailTrải nghiệm khách hàng My Retail đồng hành cùng “Đồng tâm vượt bão 2025” – Kiến tạo sức mạnh Loyalty kép cho doanh nghiệp Dược phân phối cùng cộng đồng Tâm sự Marketing Y Dược
Wendy Trịnh 6 min read
Bán lẻMy RetailWebinar Webinar My Retail: X2 khách hàng quay lại với ngành thời trang bán lẻ O2O – Sử dụng dữ liệu hành vi & marketing tự động
Wendy Trịnh 4 min read
Marketing AutomationOnline 2 OfflineUse Case Chương trình khai trương điểm bán: Tăng cường hiệu quả chuyển đổi từ online đến offline
Minh Tuấn Nguyễn 5 min read
Customer ExperienceMarketing AutomationUse Case Tăng gắn kết và cải thiện trải nghiệm khách hàng với ưu đãi sinh nhật & dịp đặc biệt
Minh Tuấn Nguyễn 6 min read
CohortCustomer RetentionUse Case Tự động tăng số lần mua của khách hàng cũ bằng ưu đãi phù hợp
Minh Tuấn Nguyễn 6 min read
Customer RetentionTương tác đa kênhUse Case Chăm sóc khách hàng cũ: Kịch bản tự động giúp tăng chuyển đổi và giảm chi phí
Minh Tuấn Nguyễn 6 min read bộ sưu tập theo chủ đề
Xem tất cả Case studies| Đây là các tình huống thực tế mà Hub-JS đã triển khai cho khách hàng. Cùng với đó là kết quả mà khách hàng đã đạt được sau khi ứng dụng giải pháp của Hub-JS. |
| Xem ngay |
| Chuyển đổi số (Digital Transformation) giúp doanh nghiệp tăng hiệu quả hợp tác, tối ưu hiệu suất làm việc và mang lại giá trị cho khách hàng. |
| Xem ngay |
| Nơi cung cấp những kiến thức về quản trị vận hành và kinh doanh, cùng việc ứng dụng giải pháp của Hub-JS vào thu thập, phân tích, đo lường và xử lý dữ liệu. |
| Xem ngay |
| Cung cấp kỹ năng thiết lập quan hệ với đồng nghiệp; Hoà giải những vấn đề giữa các phòng ban, cung cấp những gợi ý để kết nối nhân viên chặt chẽ hơn. |
| Xem ngay |
| Áp dụng kiến thức về Marketing - Sales - Service để tối ưu hiệu quả bán hàng, và ứng dụng các sản phẩm công nghệ để tăng lợi nhuận, giảm nhân lực. |
| Xem ngay |
| Đề cập đến những vấn đề trong việc quản lý nhân sự, đưa ra những giải pháp thích hợp để quản trị nguồn nhân lực một cách hiệu quả. |
| Xem ngay |
| Tự động hoá và đồng bộ hoá dữ liệu thông qua các công cụ, giúp marketers triển khai, phân tích và xây dựng thành công chiến lược kinh doanh. |
| Xem ngay |
| Sự kiện hàng tháng với các chủ đề khác nhau, liên quan đến quản trị doanh nghiệp và giải pháp dành cho phòng Sale, Marketing & Service. |
| Xem ngay |
Đăng kí nhận tin mỗi ngày
Chào ngày mới đầy hứng KHỞI
với bài viết từ Hub-JS
50+ đối tác uy tín và khách hàng của chúng tôi
































































74556 Views Từ khóa » Các Bước Xây Dựng Data Warehouse
-
Những Bước Cơ Bản để Xây Dựng Lên Mô Hình Dữ Liệu (Data Model) »
-
Quy Trình Triển Khai Data Warehouse Từ A-Z »
-
5 Các Bước để Xây Dựng Nhà Kho Dữ Liệu - Tài Liệu Text - 123doc
-
[PDF] Thiết Kế Và Triển Khai Kho Dữ Liệu Khách Hàng Sử Dụng Dịch Vụ Viễn
-
Data Warehousing Là Gì? Các Kiểu (types) , định Nghĩa Và Ví Dụ - Viblo
-
QUY TRÌNH TRIỂN KHAI DATA WAREHOUSE
-
Data Warehouse Là Gì? Kiến Thức Cơ Bản Về Kho Dữ Liệu - Bizfly Cloud
-
Mô Hình Data Warehouse: Sơ đồ Ngôi Sao - TEDU
-
Xây Dựng Data Warehouse Bằng Hadoop Ecosystem
-
[Nhập Môn Data Warehouse] Tổng Quan DW - FadiTek
-
DỊCH VỤ TRIỂN KHAI DATA WAREHOUSE - TSG Việt Nam
-
Giải Pháp Data Warehouse - JProTech
-
Đề Tài Xây Dựng Data Warehouse - Tài Liệu, Ebook, Giáo Trình
-
Phương Pháp Tiếp Cận, Kế Hoạch, Và Chi Phí Xây Dựng Kho Dữ Liệu ...