Xin chào mọi người,

Hôm nay, mình muốn chia sẻ về một khái niệm quan trọng trong Power BI và các hệ thống phân tích dữ liệu hiện đại – Semantic Model. Đây là nền tảng giúp tối ưu hóa việc quản lý dữ liệu, cải thiện hiệu suất báo cáo và mang lại trải nghiệm trực quan hóa tốt hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu Semantic Model là gì, tại sao nó trở thành lựa chọn hàng đầu của các nhà phân tích dữ liệu và cách áp dụng mô hình này một cách hiệu quả trong Power BI.

Bài viết sẽ bao gồm các nội dung sau:

  1. Giới thiệu về Semantic Model
  2. Lợi ích thực tiễn của Semantic Model
  3. Các thành phần của Semantic Model

Khám Phá Semantic Model: Cốt Lõi Của Phân Tích Dữ Liệu Trong Power BI

Trong thế giới phân tích dữ liệu ngày nay, việc quản lý và trực quan hóa dữ liệu sao cho hiệu quả là yếu tố sống còn đối với mọi tổ chức. Một công cụ mạnh mẽ và đầy tiềm năng để hỗ trợ điều này chính là Semantic Model trong Power BI. Nhưng Semantic Model thực sự là gì, và nó có vai trò như thế nào? Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về khái niệm này, cùng những ứng dụng thiết thực của nó.

Semantic Model Là Gì?

Semantic Model là một lớp trung gian giữa dữ liệu thô và giao diện phân tích trong Power BI, đồng thời là thuật ngữ mới mà Microsoft sử dụng để thay thế cho “Dataset”. Nó giúp chuyển đổi các tập dữ liệu phức tạp thành một mô hình trực quan, logic và dễ sử dụng hơn. Thay vì làm việc trực tiếp với các bảng dữ liệu dài dòng, người dùng có thể tương tác với các trường được định nghĩa sẵn, giúp tối ưu hóa quy trình phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

Lợi Ích Thực Tiễn Của Semantic Model

Semantic Model không chỉ giúp tổ chức dữ liệu một cách khoa học mà còn mang lại nhiều lợi ích thực tiễn trong hoạt động kinh doanh và phân tích dữ liệu. Dưới đây là một số lợi ích quan trọng mà Semantic Model mang lại cho doanh nghiệp.

1. Tăng Tốc Độ Ra Quyết Định

Dữ liệu được tổ chức chặt chẽ và hiển thị một cách trực quan giúp người dùng nhanh chóng hiểu và phân tích thông tin.

  • Báo cáo được cập nhật theo thời gian thực, giảm thời gian chờ đợi.
  • Trực quan hóa dữ liệu giúp người dùng dễ dàng nắm bắt xu hướng.
  • Không cần truy vấn nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, đảm bảo tính đồng nhất khi đưa ra quyết định.

2. Hỗ Trợ Phân Tích Sâu

Semantic Model cung cấp các công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp đào sâu vào chi tiết dữ liệu và khám phá các yếu tố ảnh hưởng.

  • Phân cấp dữ liệu (Hierarchies): Cho phép phân tích dữ liệu từ tổng quan đến chi tiết, ví dụ từ cấp năm → tháng → tuần.
  • Measures và Calculation Groups: Giúp tạo ra các chỉ số đo lường quan trọng như doanh thu, lợi nhuận, tỷ lệ tăng trưởng.
  • Các bộ lọc động (Dynamic Filters): Giúp tùy chỉnh báo cáo theo nhu cầu của từng người dùng.

3. Tiết Kiệm Thời Gian Và Nguồn Lực

Tự động hóa các phép tính và tối ưu hóa cấu trúc dữ liệu giúp doanh nghiệp giảm bớt công việc thủ công và tiết kiệm thời gian.

  • Không cần nhập lại dữ liệu nhiều lần: Một mô hình dữ liệu duy nhất có thể sử dụng cho nhiều báo cáo khác nhau.
  • DAX (Data Analysis Expressions): Giúp tự động hóa các phép tính phức tạp.
  • Tránh trùng lặp dữ liệu: Dữ liệu được lưu trữ và cập nhật tập trung, hạn chế lỗi do nhập liệu thủ công.

4. Dễ Dàng Tích Hợp Và Mở Rộng

Semantic Model có khả năng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, giúp doanh nghiệp mở rộng khả năng phân tích mà không cần thay đổi hệ thống hiện tại.

  • Hỗ trợ nhiều loại nguồn dữ liệu: SQL Server, Azure, Google BigQuery, Excel, …
  • Kết hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống: Có thể kết nối với cả dữ liệu cũ và dữ liệu mới để đưa ra cái nhìn tổng thể.

5. Cải Thiện Hiệu Suất Hệ Thống

Việc sử dụng Semantic Model giúp tối ưu hiệu suất xử lý dữ liệu, đặc biệt với các tập dữ liệu lớn.

  • Import Mode: Giúp truy vấn nhanh hơn do dữ liệu đã được nén và tối ưu trong bộ nhớ.
  • DirectQuery: Giúp đảm bảo dữ liệu luôn mới nhất, tránh việc phải tải lại toàn bộ dữ liệu.
  • Composite Model: Kết hợp cả hai phương pháp, giúp cân bằng giữa hiệu suất và tính chính xác.

6. Đảm Bảo Bảo Mật Và Quản Lý Dữ Liệu Hiệu Quả

Semantic Model giúp doanh nghiệp kiểm soát quyền truy cập dữ liệu một cách linh hoạt, đảm bảo thông tin nhạy cảm không bị lộ ra ngoài.

  • Row-Level Security (RLS): Giúp kiểm soát quyền truy cập dữ liệu dựa trên vai trò người dùng.
  • Object-Level Security (OLS): Cho phép ẩn toàn bộ bảng hoặc cột dữ liệu cho những người dùng không có quyền.
  • Perspectives: Tạo chế độ xem dữ liệu riêng cho từng phòng ban mà không ảnh hưởng đến mô hình tổng thể.

7. Tăng Khả Năng Cộng Tác Và Chia Sẻ Dữ Liệu

Semantic Model giúp nhiều nhóm trong doanh nghiệp làm việc trên cùng một mô hình dữ liệu mà không cần sao chép hay trùng lặp dữ liệu.

  • Cho phép nhiều người dùng cùng truy cập và sử dụng dữ liệu một cách đồng bộ.
  • Tích hợp với Microsoft Teams, SharePoint, Power Apps để dễ dàng chia sẻ dữ liệu trong nội bộ doanh nghiệp.
  • Thiết lập quyền truy cập linh hoạt giúp đảm bảo từng người chỉ có thể chỉnh sửa hoặc xem phần dữ liệu phù hợp với công việc của họ.

Cấu Trúc Của Semantic Model

Semantic Model trong Power BI được xây dựng trên 7 thành phần chính. Bằng cách vào trang Model View và mở trang Data, ta có thể thấy được các thành phần này.

A screenshot of a computer AI-generated content may be incorrect.

1. Tables

Bảng dữ liệu là nền tảng của Semantic Model, nơi lưu trữ thông tin dưới dạng các dòng và cột.

1.1. Các loại bảng dữ liệu

  • Fact Table (Bảng dữ kiện): Chứa dữ liệu giao dịch, số liệu kinh doanh như doanh thu, số lượng bán, chi phí, lợi nhuận.
  • Dimension Table (Bảng định danh): Chứa thông tin mô tả như sản phẩm, khách hàng, ngày tháng, khu vực.

1.2. Các chế độ lưu trữ dữ liệu

  • Import Mode: Dữ liệu được tải vào bộ nhớ Power BI, giúp truy vấn nhanh hơn.
  • DirectQuery: Truy vấn trực tiếp từ nguồn dữ liệu, giúp dữ liệu luôn cập nhật.
  • Composite Model: Kết hợp Import và DirectQuery, tối ưu giữa hiệu suất và độ mới của dữ liệu.

2. Relationships

Mối quan hệ giúp kết nối dữ liệu từ nhiều bảng khác nhau, tạo ra một mô hình dữ liệu hoàn chỉnh.

A screenshot of a computer AI-generated content may be incorrect.

2.1. Các loại quan hệ (Cardinality)

  • One-to-Many (1:N): Một dòng ở bảng chính liên kết với nhiều dòng ở bảng con.
  • Many-to-Many (N:N): Cả hai bảng có nhiều giá trị trùng nhau, cần một bảng trung gian.
  • One-to-One (1:1): Mỗi dòng trong bảng A chỉ liên kết với một dòng trong bảng B.
  • Many-to-One (N:1): Nhiều giá trí trong bảng chính liên kết với một dòng trong bảng con.

2.2. Hướng lọc (Cross-Filter Direction)

  • Single: Bảng cha có thể lọc bảng con, nhưng ngược lại thì không.
  • Both: Cả hai bảng có thể lọc lẫn nhau, phù hợp cho quan hệ Many-to-Many.

2.3. Active & Inactive Relationship

  • Active Relationship: Là mối quan hệ mặc định giữa hai bảng và được Power BI sử dụng tự động trong các phép tính.
    • Chỉ có một Active Relationship giữa hai bảng tại một thời điểm.
    • Power BI sử dụng Active Relationship khi bạn tạo báo cáo mà không cần hàm DAX đặc biệt.
  • Inactive Relationship: Là mối quan hệ không được Power BI sử dụng mặc định, nhưng có thể được kích hoạt trong các công thức DAX.
    • Một bảng có thể có nhiều Inactive Relationship với bảng khác.
    • Để sử dụng, cần sử dụng hàm USERELATIONSHIP() trong DAX.

A screenshot of a computer AI-generated content may be incorrect.

Trong Model View, Active Relationship được thể hiện bằng đường kẻ liền nét, trong khi đó Inactive Relatioship được thể hiện bằng đường có nét đứt.

Active Relationship nên được sử dụng cho các mối quan hệ mặc định, phổ biến nhất. Inactive Relationship giúp giữ mô hình đơn giản, linh hoạt, và chỉ kích hoạt khi cần. Kết hợp cả hai giúp tối ưu hiệu suất, cải thiện khả năng phân tích và dễ dàng mở rộng mô hình dữ liệu trong Power BI.

3. Calculation Group

Calculation Group giúp tổ chức và tối ưu các Measures, giảm số lượng cột tính toán cần tạo, từ đó cải thiện hiệu suất mô hình dữ liệu.

Lợi ích của Calculation Group:

  • Giảm số lượng Measures cần tạo: Thay vì tạo nhiều Measures riêng lẻ, Calculation Group có thể thay thế bằng một tập hợp quy tắc chung.
  • Dễ bảo trì: Khi thay đổi logic tính toán, chỉ cần cập nhật một nơi thay vì chỉnh sửa nhiều Measures khác nhau.
  • Tăng hiệu suất: Giúp mô hình dữ liệu hoạt động nhanh hơn do giảm bớt số lượng công thức tính toán.

Ví dụ sử dụng Calculation Group trong việc giảm số lượng Measures và tối ưu hiệu suất tính toán:

A computer code with text AI-generated content may be incorrect.

  • Khi không sử dụng Calculation Group, ta sẽ phải viết lần lượt các Measures ra như trên. Điều này khiến ta phải tạo nhiều Measures cho từng kiểu tính toán, gây rối và làm nặng thêm mô hình dữ liệu.

A close-up of text AI-generated content may be incorrect.

  • Khi sử dụng Calculation Group, thay vì phải tạo nhiều Measures cho từng kiểu tính toán, ta có thể nhóm các phép tính lại vào một biếu thức chung được gọi là Calculation Item. Điều này giúp chúng ta giảm thiểu số lượng Measures, và khi tạo bảng hoặc biểu đồ, Power BI sẽ tự động áp dụng phép tính tương ứng cho bất kỳ Measures nào bạn lựa chọn sử dụng hàm SELECTEDMEASURE().
  • Ví dụ, thay vì viết hai Measures riêng biệt để tính doanh thu tháng trước và số khách hàng tháng trước, ta chỉ cần một Calculation Item duy nhất là “Tháng Trước”, và Power BI sẽ tự động áp dụng công thức này cho cả doanh thu và số khách hàng. Điều này không chỉ giúp đơn giản hóa việc quản lý Measures, mà còn cải thiện hiệu suất báo cáo.

4. Cultures

Cultures giúp hỗ trợ đa ngôn ngữ và tùy chỉnh định dạng dữ liệu theo từng quốc gia.

4.1. Hỗ trợ đa ngôn ngữ

Semantic Model có thể hiển thị dữ liệu bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau ví dụ như tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Đức.

A white and grey background AI-generated content may be incorrect.

4.2. Định dạng số & ngày tháng theo từng khu vực

  • Ngày tháng có thể được định dạng theo kiểu MM/DD/YYYY (Mỹ) hoặc DD/MM/YYYY (Châu Âu).
  • Số có thể hiển thị theo dấu phẩy hoặc dấu chấm phân cách phần thập phân (1,000.50 hoặc 1.000,50)

5. Measures

Measures là công thức động, tính toán khi cần, giúp tối ưu hiệu suất.

5.1. Tính toán tổng hợp
 Tạo measure tính tổng doanh thu:

5.2. Tính toán nâng cao
 Tính tỷ lệ tăng trưởng doanh thu so với cùng kỳ năm ngoái:

5.3. KPI

Semantic Model hỗ trợ tạo KPI để theo dõi hiệu suất kinh doanh.

Tạo KPI cho doanh thu hàng tháng với ngưỡng mục tiêu:

Việc sử dụng Measures giúp mô hình dữ liệu linh hoạt và mạnh mẽ hơn trong phân tích kinh doanh.

6. Perspectives

Perspectives giúp tùy chỉnh chế độ xem dữ liệu, cho phép từng nhóm người dùng chỉ thấy những phần liên quan đến công việc của họ.

6.1. Lợi ích của Perspectives

  • Tăng trải nghiệm người dùng: Người dùng chỉ thấy dữ liệu họ cần, tránh bị quá tải thông tin.
  • Cải thiện hiệu suất: Giảm bớt dữ liệu không cần thiết trong chế độ xem.
  • Dễ dàng bảo trì: Mô hình dữ liệu lớn có thể được chia nhỏ theo từng chức năng mà không cần sao chép dữ liệu.

6.2. Ví dụ về Perspectives

Giả sử công ty có nhiều bộ phận, có thể tạo các Perspectives như:

  • Finance Perspective: Chỉ hiển thị doanh thu, lợi nhuận, chi phí.
  • Sales Perspective: Chỉ hiển thị số lượng bán, doanh thu, hiệu suất bán hàng.
  • HR Perspective: Chỉ hiển thị dữ liệu nhân sự như số lượng nhân viên, hiệu suất làm việc.

7. Roles

Roles giúp kiểm soát quyền truy cập dữ liệu dựa trên nhóm người dùng, đảm bảo bảo mật thông tin.

7.1. Cách hoạt động của Roles

  • Row-Level Security (RLS): Giới hạn dữ liệu mà người dùng có thể xem bằng cách áp dụng bộ lọc lên các hàng trong mô hình dữ liệu.
  • Object-Level Security (OLS): Kiểm soát quyền truy cập ở cấp độ bảng hoặc cột, giúp ẩn hoàn toàn một số đối tượng khỏi người dùng.

Row_Level Security có 2 cách triển khai:

  • Static RLS: Các quy tắc bảo mật được thiết lập cố định, chỉ định rõ dữ liệu nào thuộc về nhóm người dùng nào.
  • Dynamic RLS: Quyền truy cập được xác định dựa trên thông tin đăng nhập của từng người dùng, cho phép kiểm soát linh hoạt hơn.

7.2. Cách Dynamic RLS hoạt động

Dynamic RLS sử dụng thông tin đăng nhập của người dùng để lọc dữ liệu, đảm bảo mỗi người chỉ thấy được dữ liệu liên quan đến họ.

Hàm USERPRINCIPALNAME() trong Power BI Service trả về địa chỉ email hoặc ID đăng nhập của người dùng hiện tại. Khi kết hợp với một bảng chứa thông tin quyền truy cập, Power BI có thể xác định dữ liệu nào sẽ hiển thị cho từng người.

Quy trình hoạt động:

  1. Power BI kiểm tra thông tin đăng nhập của người dùng.
  2. Dựa trên địa chỉ email hoặc ID đăng nhập, hệ thống xác định quyền truy cập của người đó.
  3. Các bộ lọc dữ liệu được áp dụng tự động, hiển thị thông tin phù hợp với vai trò của người dùng.

Lời Kết

Semantic Model chính là trái tim của Power BI, giúp chuyển đổi dữ liệu thô thành những phân tích có giá trị. Hiểu và tối ưu hóa Semantic Model không chỉ giúp bạn xây dựng các báo cáo mạnh mẽ mà còn nâng cao khả năng ra quyết định chiến lược của tổ chức.