1️⃣ Hiểu Đúng Về Data Modeling 📐

Data Modeling là quá trình thiết kế cấu trúc dữ liệu → đảm bảo:

• Dễ truy vấn (đặc biệt với BI tools & SQL)

• Chính xác & nhất quán (1 nguồn dữ liệu = 1 “single source of truth”)

• Dễ mở rộng & bảo trì

🔸 3 cấp độ cơ bản:

• Conceptual Model: xác định thực thể (entity) & mối quan hệ (relationship) ở mức business.

• Logical Model: xác định bảng, cột, khóa chính/ngoại, quan hệ 1–n/n–n.

• Physical Model: mapping ra schema thực trên database/warehouse (Snowflake, BigQuery, SQL Server…).

📌 Ví dụ: Trong hệ thống bán hàng → bạn có các entity: Customers, Orders, Products, Date. Fact table: Sales. Dimension: Customer, Product, Date.

2️⃣ Star Schema – “Bí Kíp” Dashboard Mượt ⚡

Hầu hết các BI tool (Power BI, Tableau…) đều hoạt động tốt nhất với Star Schema 🌟

• 1 bảng Fact chứa số liệu chính (Sales, Revenue, Transactions…).

• Nhiều bảng Dimension chứa thông tin mô tả (Product, Customer, Date, Region…).

• Quan hệ 1 – n từ Dimension → Fact, chiều filter Single (1 chiều).

• Tránh Snowflake trừ khi thực sự cần.

📌 Lợi ích:

• Tốc độ query nhanh hơn gấp nhiều lần

• DAX / Measures đơn giản hơn

• Tránh vòng lặp filter gây lỗi context

3️⃣ Tối Ưu Quan Hệ & Indexing 🧰

Khi dataset lớn, thiết kế đúng quan hệ là chưa đủ — bạn cần tối ưu:

• Indexing đúng cột: đặc biệt là khóa join, filter thường dùng.

• Partitioning: chia bảng fact theo thời gian (vd: theo tháng/năm) để query nhanh.

• Surrogate Key: dùng ID thay vì string dài để join → giảm dung lượng & tăng tốc độ.

📌 Case: Bảng fact Sales 200 triệu dòng → partition theo order_date, join bằng surrogate key → dashboard load từ 30s xuống còn 4s 🚀

4️⃣ Data Architecture – Tư Duy Thiết Kế Hệ Thống 🧠

Data Architecture = bức tranh tổng thể từ thu thập → xử lý → lưu trữ → phục vụ truy vấn:

• Data Lake: Lưu dữ liệu thô (CSV, JSON, API dump) → S3, GCS, Azure Data Lake.

• Data Warehouse: BigQuery, Snowflake, Redshift → nơi tổ chức schema, model chuẩn.

• Transformation Layer: dbt / Spark → chuẩn hóa & làm sạch dữ liệu.

• Serving Layer: Power BI, Tableau, ML API → nơi người dùng cuối truy cập.

📌 Flow chuẩn:
Raw Data → Staging → Model (Star Schema) → BI/ML

5️⃣ Data Modeling + AI = Cặp Đôi “Bá Chủ” 👑

Nhiều người nghĩ AI là viết model thôi, nhưng data model tốt quyết định 80% hiệu quả AI:

• Feature rõ ràng, ít missing → model học nhanh, chính xác.

• Schema chuẩn giúp retraining pipeline đơn giản.

• Kết hợp semantic layer (dbt metrics / Power BI semantic model) → AI có thể tự sinh query chuẩn 🧠

6️⃣ Lộ Trình Học 6 Tháng Data Modeling

• Tháng 1–2: nắm khái niệm Entity–Relationship, Logical vs Physical Model, thực hành vẽ ERD.

• Tháng 3–4: học Star Schema, build mô hình dữ liệu cho 1 dashboard thực tế.

• Tháng 5–6: học partitioning, indexing, dbt modeling nâng cao, practice trên BigQuery / Snowflake.

🎓 Khóa Data Power BI và SQL tại MCI Academy

Học cách thiết kế hệ thống dữ liệu “chuẩn doanh nghiệp” như các công ty lớn 🚀

• Nắm vững Star Schema, Indexing, Data Flow từ Raw → Serving

• Thực hành xây dựng model chuẩn cho dashboard doanh thu & marketing

• Ứng dụng dbt + Power BI để triển khai full pipeline modeling

📞 Hotline: 0352.433.233
🌐 Website: mcivietnam.com
📺 YouTube: youtube.com/@HocVienMCI
👥 Community: facebook.com/groups/dataaivn