Với nhiều khách hàng SMEs mà Elton Data đã có làm việc qua, hầu hết đều đang gặp phải nhiều vấn đề về chuẩn hoá lại quy trình trước khi cố gắng đẩy dữ liệu lên hệ thống, kho dữ liệu tập trung
Việc mất phương hướng giữa một rừng thông tin, dữ liệu trong doanh nghiệp là dễ hiểu vì đó giờ, dữ liệu đã bị phân tán trong các thói quen làm việc rời rạc, chưa có quy chuẩn chung để kết nối. Cũng vì lý do đó, bạn sẽ khó hình dung được dữ liệu từ API sẽ đi đâu, về đâu và sẽ được biến đổi như thế nào. Chính vì vậy, trước khi bắt đâu sử dụng các công cụ kĩ thuật phức tạp hơn, doanh nghiệp cần một Data Flow Diagram để đình hình lại toàn bộ dòng chảy của dữ liệu trong doanh nghiệp mình.
Data Flow Diagram (DFD) là gì và tại sao SMEs cần nó?
Biểu đồ luồng dữ liệu - Data Flow Diagram (DFD) có thể hiểu đơn giản là một "tấm bản đồ đường đi của dữ liệu". Thay vì mô tả các quy trình phức tạp bằng văn bản dài dòng, DFD sử dụng các biểu tượng đồ họa để mô tả cách thức thông tin di chuyển, biến đổi và lưu trữ trong doanh nghiệp của bạn — từ lúc dữ liệu bắt đầu được tạo ra (ví dụ: một đơn hàng trên website) cho đến khi nó nằm gọn trong báo cáo cuối cùng.
Đối với các doanh nghiệp SMEs, DFD đóng vai trò là bước đệm cho quá trình chuyển đổi số hiệu quả:
- Xóa bỏ "điểm mù" dữ liệu: Nhiều chủ doanh nghiệp SMEs không biết dữ liệu của mình đang nằm ở đâu hoặc bị biến đổi như thế nào trong quá trình nhập liệu. DFD phơi bày toàn bộ "hành trình" này một cách minh bạch.
- Ngôn ngữ chung cho mọi phòng ban: DFD giúp cả đội ngũ kỹ thuật (IT, Data) và đội ngũ kinh doanh (Business) cùng nhìn vào một bản vẽ và hiểu như nhau về cách hệ thống đang vận hành, từ đó giảm thiểu hiểu lầm trong quá trình triển khai dự án.
- Phân tách giai đoạn: Chuyển đổi số không thể diễn ra sau một đêm. DFD cung cấp cái nhìn tổng thể để SME chia nhỏ lộ trình, kiên nhẫn xử lý từng module dữ liệu mà không sợ làm rối loạn hệ thống hiện có.
Nói cách khác, DFD biến sự hỗn loạn của dữ liệu thành một dòng chảy có trật tự. Nó đóng vai trò là 'bản đồ dẫn đường' để SME tự tin tập hợp mọi nguồn tin rời rạc từ Excel, API về một Kho dữ liệu tập trung (Data Warehouse) duy nhất, giúp các quyết định kinh doanh dựa trên con số cập nhập real-time và đồng nhất.
Trong Biểu đồ luồng dữ liệu (DFD) có gì?
1. External Entities (Thực thể ngoài) – Điểm khởi đầu và kết thúc
Đây là những "điểm chạm" đầu tiên hoặc cuối cùng của dòng chảy dữ liệu. Trong DFD, chúng thường nằm ở rìa sơ đồ để đại diện cho nguồn cung cấp thông tin vào hoặc nơi tiếp nhận kết quả đầu ra của toàn bộ hệ thống.
Ví dụ: Trong quy trình mua hàng, khách hàng chính là một External Entity – họ đưa thông tin đơn hàng vào và nhận lại hóa đơn điện tử.
2. Processes (Quá trình xử lý) – Trạm biến đổi dữ liệu
Dữ liệu không bao giờ đứng yên; chúng cần được nhào nặn để trở nên có ích. Processes chính là các hoạt động làm thay đổi hoặc chuyển hóa dữ liệu từ dạng này sang dạng khác.
Ví dụ: Khi bạn thanh toán bằng thẻ, quá trình "Xác thực thẻ tín dụng" là một Process quan trọng diễn ra bên trong hệ thống để đảm bảo giao dịch hợp lệ trước khi đi tiếp.
3. Data Stores (Kho lưu trữ) – Nơi tập trung dữ liệu
Trong hành trình di chuyển, dữ liệu cần những trạm dừng để lưu trữ và tái sử dụng cho các bước sau. Trước khi được xử lý, dữ liệu sẽ được đổ vào Data Warehouse.
Ví dụ: Trong quy trình hoàn tất đơn hàng, các Data Stores có thể bao gồm: Cơ sở dữ liệu địa chỉ khách hàng, Kho kiểm tồn sản phẩm và Bảng tính lịch trình giao hàng.
4. Data Flows (Luồng dữ liệu) – Lộ trình di chuyển
Nếu 3 thành phần trên là các điểm dừng, thì Data Flows chính là những con đường kết nối chúng lại với nhau. Nó mô tả cách thức và hướng đi của thông tin khi di chuyển giữa thực thể, quá trình và kho lưu trữ và giúp ta hình dung rõ ràng sự kết nối của hệ thống.
Ví dụ: Trong thương mại điện tử, lộ trình nối từ bước "Người dùng nhập thông tin đăng nhập" đến "Cổng xác thực tài khoản" chính là một Data Flow.
Quy tắc thiết kế DFD để đảm bảo tính kỹ thuật
Để DFD có thể chuyển đổi trực tiếp thành tài liệu đặc tả hệ thống, cần tuân thủ:
- Labeling (Đặt tên): Luồng dữ liệu phải là danh từ; Quá trình xử lý phải là động từ chỉ rõ hành động tác động lên dữ liệu.
- Input/Output: Mọi Process phải có ít nhất một luồng dữ liệu vào và một luồng dữ liệu ra. Dữ liệu không thể tự sinh ra hoặc biến mất trong một Process.
- Connectivity (Tính kết nối): Các Thực thể ngoài (External Entities) không được phép kết nối trực tiếp với Kho lưu trữ (Data Stores) mà phải thông qua một Quá trình xử lý (Process) để đảm bảo tính kiểm soát (Control).
- Visualization: Các đường luồng dữ liệu không được cắt chéo nhau để duy trì sự mạch lạc trong logic hệ thống.
