Data Model trong Power BI là gì? Tại sao nó quan trọng?

Trong thế giới của phân tích dữ liệu, đặc biệt là với công cụ mạnh mẽ như Power BI, việc biến dữ liệu thô thành những báo cáo trực quan, sắc nét không chỉ đơn thuần là việc kéo thả các trường thông tin. Bí mật đằng sau những báo cáo ấy nằm ở một khái niệm nền tảng đó là Data Model.

Một Data Model được xây dựng tốt là chìa khóa để khai thác tối đa sức mạnh của dữ liệu, giúp bạn đưa ra những quyết định kinh doanh sáng suốt và nhanh chóng. Bài viết này, Trainocate Vietnam sẽ giúp bạn có cái nhìn cơ bản về Data Model trong Power BI là gì, tại sao nó lại quan trọng trong phân tích dữ liệu đến vậy.

1. Data Model trong Power BI là gì?

Về bản chất, Data Modeling (mô hình hóa dữ liệu) là quá trình xác định cấu trúc dữ liệu, các thuộc tính và mối quan hệ trong một mô hình dữ liệu.

Data Model trong Power BI là quá trình bạn sắp xếp, kết nối và định nghĩa cách dữ liệu liên kết với nhau trong Power BI. Nói cách khác, bạn đang xây dựng một bộ khung logic để Power BI hiểu dữ liệu của bạn là gì và các phần đó có liên quan với nhau như thế nào.

Data Model trong Power BI là tập hợp gồm:

• Các bảng dữ liệu: có thể lấy từ Excel, cơ sở dữ liệu SQL, file CSV, hay dịch vụ đám mây.

• Các mối quan hệ giữa các bảng: ví dụ bảng "Đơn hàng" liên kết với bảng "Khách hàng" qua cột "Mã khách hàng".

• Các phép tính (gọi là measures): ví dụ dùng để tính tổng doanh thu, lợi nhuận, số đơn hàng,...

Bạn có thể tưởng tượng nó giống như một bản đồ dữ liệu – Power BI sẽ dựa vào bản đồ này để biết phải lấy dữ liệu ở đâu, liên kết như thế nào và từ đó tạo ra báo cáo và biểu đồ chính xác.

Ví dụ minh họa:

Giả sử bạn có 3 bảng:

• Khách hàng (chứa tên, mã khách hàng, địa chỉ)

• Sản phẩm (chứa mã sản phẩm, tên, giá)

• Đơn hàng (chứa mã đơn hàng, mã khách hàng, mã sản phẩm, số lượng, ngày bán)

Các bảng này riêng lẻ thì chỉ là dữ liệu rời rạc. Nhưng khi bạn kết nối chúng lại đúng cách, Power BI có thể giúp bạn trả lời được các câu hỏi như:

• Khách hàng nào mua nhiều nhất?

• Sản phẩm nào bán chạy nhất?

• Doanh thu tháng này là bao nhiêu?

→ Đó chính là sức mạnh của Data Model

2. Tại sao Data Model lại quan trọng trong Power BI

Giúp Power BI hiểu dữ liệu của bạn

Power BI không tự hiểu dữ liệu bạn đưa vào có ý nghĩa gì. Khi bạn nhập nhiều bảng dữ liệu, Power BI cần biết bảng nào liên kết với bảng nào, thông qua cột nào. Data Model chính là nơi bạn định nghĩa những mối quan hệ đó. Nhờ vậy, Power BI mới có thể đọc đúng dữ liệu, hiểu được mối liên kết và trả về kết quả chính xác trong báo cáo và biểu đồ.

Tạo báo cáo chính xác và phân tích sâu

Một mô hình dữ liệu đúng giúp bạn lọc và phân tích thông tin dễ dàng hơn. Ví dụ, bạn có thể lọc doanh thu theo khách hàng, theo sản phẩm hoặc theo thời gian mà không bị sai số. Nếu mối quan hệ giữa các bảng không rõ ràng hoặc sai, thì các số liệu tổng hợp như doanh thu, lợi nhuận có thể bị trùng lặp hoặc thiếu chính xác.

Cải thiện hiệu suất và tốc độ báo cáo

Khi mô hình dữ liệu được xây dựng hợp lý (ví dụ: theo mô hình sao – star schema), Power BI sẽ xử lý dữ liệu nhanh hơn. Điều này đặc biệt quan trọng với những báo cáo lớn hoặc khi dữ liệu được cập nhật thường xuyên. Một mô hình gọn nhẹ, rõ ràng sẽ giúp giảm thời gian tải báo cáo và tối ưu tài nguyên hệ thống.

Dễ bảo trì và mở rộng

Một mô hình dữ liệu được tổ chức tốt sẽ giúp bạn dễ dàng thêm, bớt hoặc cập nhật bảng dữ liệu khi cần mà không phải sửa lại toàn bộ báo cáo. Điều này giúp tiết kiệm thời gian, giảm rủi ro và giúp nhóm làm báo cáo cộng tác hiệu quả hơn. Khi dự án phát triển, bạn có thể mở rộng mô hình mà không cần làm lại từ đầu.

Hỗ trợ phân tích nâng cao với DAX

Mô hình dữ liệu là nền tảng để viết các công thức tính toán (DAX). Nếu mô hình rõ ràng và đúng hướng, bạn sẽ dễ dàng tạo ra các phép tính động như tổng doanh thu theo quý, tăng trưởng theo năm, hoặc tỷ lệ lợi nhuận. Ngược lại, nếu mô hình sai hoặc thiếu mối quan hệ, thì DAX sẽ trả về kết quả sai hoặc không hoạt động như mong muốn.

Việc xây dựng một Data Model chất lượng cao ngay từ đầu có thể tốn thời gian và công sức, nhưng lợi ích mà nó mang lại về lâu dài là vô cùng lớn. Nó không chỉ giúp bạn tạo ra những báo cáo đẹp mắt mà còn đảm bảo rằng những báo cáo đó được xây dựng trên một nền tảng vững chắc, đáng tin cậy và có khả năng mở rộng.

3. Các thành phần chính của một Data Model

Các Bảng (Tables)

Đây là nền tảng của mọi Data Model. Mỗi bảng chứa một tập hợp các cột và hàng, đại diện cho một loại thực thể hoặc thông tin cụ thể. Ví dụ, bạn có:

• Bảng Khách hàng (Customers): Chứa thông tin về khách hàng (ID khách hàng, Tên, Địa chỉ, Khu vực).
• Bảng Sản phẩm (Products): Chứa thông tin về sản phẩm (ID sản phẩm, Tên sản phẩm, Giá, Danh mục).
• Bảng Đơn hàng (Sales/Orders): Chứa thông tin về các giao dịch bán hàng (ID đơn hàng, ID khách hàng, ID sản phẩm, Ngày bán, Số lượng, Doanh số).
• Bảng Ngày tháng (Dates): Chứa thông tin về ngày, tháng, quý, năm, giúp phân tích theo thời gian.

Mỗi bảng trong Data Model nên chứa dữ liệu về một chủ đề cụ thể và duy nhất để đảm bảo tính gọn gàng và hiệu quả.

Các Mối quan hệ (Relationships)

Đây là trái tim của bất kỳ Data Model nào. Các mối quan hệ cho Power BI biết cách các bảng khác nhau được liên kết với nhau. Ví dụ, bảng "Đơn hàng" và bảng "Khách hàng" sẽ được liên kết thông qua cột "ID Khách hàng". Khi bạn lọc dữ liệu theo một khách hàng cụ thể từ bảng "Khách hàng", Power BI sẽ tự động hiển thị các đơn hàng tương ứng của khách hàng đó từ bảng "Đơn hàng" nhờ vào mối quan hệ này.

Các loại mối quan hệ phổ biến trong Data Model bao gồm:

• Một-Nhiều (One-to-Many / 1:N): Phổ biến nhất. Ví dụ, một khách hàng có thể có nhiều đơn hàng, nhưng mỗi đơn hàng chỉ thuộc về một khách hàng.
• Một-Một (One-to-One / 1:1): Ít phổ biến hơn, thường dùng khi thông tin có thể tách thành hai bảng nhưng vẫn có mối liên hệ duy nhất.
• Nhiều-Nhiều (Many-to-Many / N:N): Phức tạp hơn và cần được xử lý cẩn thận, thường thông qua một bảng trung gian.

Việc thiết lập đúng các mối quan hệ là cực kỳ quan trọng đối với tính chính xác của báo cáo. Mối quan hệ sai có thể dẫn đến kết quả tính toán không chính xác hoặc dữ liệu bị thiếu. Ngoài ra, bạn cũng cần chú ý đến hướng lọc (filter direction) của mối quan hệ, nó quyết định luồng dữ liệu khi bạn áp dụng bộ lọc.

Các Phép tính (Measures)

Đây là nơi bạn định nghĩa các chỉ số kinh doanh quan trọng bằng cách sử dụng ngôn ngữ biểu thức DAX (Data Analysis Expressions). Không giống như các cột tính toán (calculated columns) lưu trữ kết quả trong Data Model, measures được tính toán theo thời gian thực khi bạn tương tác với báo cáo. Điều này giúp chúng rất linh hoạt và hiệu quả về bộ nhớ.

Ví dụ về Measures:

• Tổng Doanh thu: SUM(Sales[SalesAmount])
• Số lượng đơn hàng: COUNTROWS(Sales)
• Lợi nhuận: SUM(Sales[SalesAmount]) - SUM(Sales[Cost])
• Tỷ lệ Lợi nhuận: DIVIDE([Lợi nhuận], [Tổng Doanh thu])

Measures là cốt lõi để tạo ra các phân tích động và sâu sắc, cho phép bạn trả lời các câu hỏi kinh doanh phức tạp mà không cần thay đổi cấu trúc dữ liệu gốc. Một Data Model mạnh mẽ không thể thiếu các measures được định nghĩa cẩn thận.

Các Cột tính toán (Calculated Columns)

Mặc dù Measures được ưu tiên hơn trong nhiều trường hợp, Calculated Columns vẫn có vai trò nhất định trong Data Model. Đây là các cột mới được thêm vào bảng, với giá trị được tính toán dựa trên các cột hiện có. Kết quả của Calculated Column được lưu trữ trong Data Model, giống như một cột dữ liệu thông thường.

Ví dụ:

• Tên đầy đủ khách hàng: [FirstName] & " " & [LastName]
• Năm bán hàng: YEAR(Sales[OrderDate])

Sử dụng Calculated Columns khi bạn cần một cột có giá trị cố định cho mỗi hàng, không thay đổi theo ngữ cảnh lọc. Tuy nhiên, việc lạm dụng chúng có thể làm tăng kích thước của Data Model và giảm hiệu suất.

Phân cấp (Hierarchies)

Phân cấp cho phép bạn tổ chức các cột liên quan thành một cấu trúc phân cấp, giúp người dùng dễ dàng duyệt và phân tích dữ liệu ở các cấp độ khác nhau. Ví dụ, một phân cấp thời gian có thể bao gồm Năm > Quý > Tháng > Ngày. Khi người dùng kéo phân cấp này vào báo cáo, họ có thể dễ dàng "drill down" (đi sâu vào) hoặc "drill up" (đi lên) các cấp độ khác nhau.

Tạm kết

Data Model trong Power BI không chỉ là một thuật ngữ kỹ thuật, nó là trái tim của mọi hoạt động phân tích dữ liệu hiệu quả. Hy vọng bài viết trên đã cung cấp cho bạn cái nhìn cơ bản về Data Model trong Power BI là gì và các thành phần cơ bản của Data Model trong Power BI.