Data Warehouse (DW), Operational Reporting System (ORS), và Operational Data Store (ODS) đều là các hệ thống quản lý và xử lý dữ liệu, nhưng chúng phục vụ các mục đích và yêu cầu khác nhau.
DW: Tập trung vào phân tích dài hạn, dữ liệu lịch sử.
ORS: Phục vụ báo cáo hoạt động hàng ngày hoặc thời gian thực.
ODS: Hệ thống trung gian, xử lý dữ liệu gần thời gian thực để phục vụ hoạt động ngắn hạn hoặc hỗ trợ các hệ thống khác.
1. Data Warehouse (DW)
Mục đích:
• Lưu trữ và phân tích dữ liệu lịch sử để hỗ trợ ra quyết định chiến lược.
Đặc điểm:
• Dữ liệu lịch sử: Chứa dữ liệu từ nhiều năm, tích hợp từ các nguồn khác nhau.
• Dữ liệu định kỳ: Được làm mới định kỳ (hàng ngày, hàng tuần, hàng tháng).
• Cấu trúc dữ liệu tối ưu: Được thiết kế theo mô hình Star Schema hoặc Snowflake Schema, tối ưu cho phân tích và truy vấn phức tạp.
• Công cụ BI (Business Intelligence): Sử dụng các công cụ như Tableau, Power BI để phân tích và báo cáo.
• Sử dụng: Phân tích xu hướng, dự báo, và hỗ trợ quyết định quản trị.
Ví dụ:
• Một ngân hàng dùng Data Warehouse để phân tích hiệu suất bán hàng theo năm hoặc hành vi khách hàng trong 5 năm qua.
2. Operational Reporting System (ORS)
Mục đích:
• Hỗ trợ báo cáo hoạt động hàng ngày hoặc thời gian thực (real-time).
Đặc điểm:
• Dữ liệu thời gian thực: Dữ liệu cập nhật liên tục từ hệ thống giao dịch (Core Banking, CRM, ERP).
• Hướng tới hoạt động hàng ngày: Tập trung vào các báo cáo vận hành để hỗ trợ công việc thường nhật.
• Báo cáo nhanh chóng: Phục vụ các câu hỏi trực tiếp từ quản lý hoặc vận hành, như “Có bao nhiêu giao dịch được thực hiện hôm nay?”.
• Không tập trung vào dữ liệu lịch sử sâu: Chủ yếu sử dụng dữ liệu hiện tại hoặc gần đây.
Ví dụ:
• Quản lý chi nhánh ngân hàng muốn biết tổng số giao dịch tiền gửi và rút tiền trong ngày.
3. Operational Data Store (ODS)
Mục đích:
• Là kho dữ liệu tạm thời, trung gian để hỗ trợ các hệ thống hoạt động hoặc phục vụ báo cáo gần thời gian thực.
Đặc điểm:
• Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn: Thu thập dữ liệu từ các hệ thống vận hành khác nhau (Core Banking, thẻ tín dụng, thanh toán…).
• Làm sạch và xử lý nhanh: Dữ liệu được xử lý, chuẩn hóa và làm sạch để sử dụng tạm thời.
• Hỗ trợ hoạt động ngắn hạn: ODS không lưu trữ dữ liệu lịch sử dài hạn như DW.
• Thời gian gần thực (near-real-time): Hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng nhưng không phải real-time hoàn toàn như ORS.
• Chuyển giao dữ liệu: Có thể là nguồn dữ liệu để tải vào Data Warehouse.
Ví dụ:
• Dữ liệu giao dịch của khách hàng từ hệ thống Core Banking được đẩy vào ODS để xử lý và sử dụng ngay trong ngày.
4. So sánh
| Đặc điểm | Data Warehouse (DW) | Operational Reporting System (ORS) | Operational Data Store (ODS) |
| Mục tiêu | Hỗ trợ phân tích chiến lược, dài hạn | Hỗ trợ báo cáo vận hành hàng ngày | Lưu trữ dữ liệu tạm thời, tích hợp dữ liệu |
| Loại dữ liệu | Lịch sử (lâu dài) | Hiện tại hoặc thời gian thực | Gần thời gian thực |
| Cập nhật dữ liệu | Định kỳ (hàng ngày, tuần, tháng) | Liên tục, real-time | Near real-time |
| Thời gian lưu trữ | Dài hạn (nhiều năm) | Ngắn hạn (hiện tại hoặc vài ngày) | Ngắn hạn (gần đây) |
| Thiết kế | Tối ưu cho phân tích (Star/Snowflake) | Không tối ưu, tập trung vào báo cáo nhanh | Cấu trúc đơn giản, hỗ trợ xử lý tạm thời |
| Ứng dụng chính | Dự báo, phân tích xu hướng | Báo cáo vận hành hàng ngày | Làm sạch, xử lý dữ liệu, phục vụ vận hành |
| Ví dụ | Báo cáo hiệu suất bán hàng theo năm | Tổng giao dịch trong ngày tại chi nhánh | Tổng hợp dữ liệu khách hàng từ các hệ thống |