Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, sự hiểu biết sâu sắc về các hệ thống lưu trữ dữ liệu như Database và Data Warehouse là cần thiết. Bài viết này sẽ khám phá các khái niệm quan trọng như Fact & Dimension, OLAP vs OLTP và cách đọc mô hình dữ liệu, cung cấp cho bạn cái nhìn rõ ràng và chi tiết về các công cụ quan trọng này.
Fact Table là một yếu tố quan trọng trong các hệ thống Data Warehouse, giúp lưu trữ các dữ liệu chính về hoạt động kinh doanh. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn về Fact Table và các khái niệm liên quan như Transaction Fact, Snapshot Fact và Accumulating Snapshot để nắm rõ vai trò và chức năng của chúng.
Mô hình dữ liệu là nền tảng quan trọng của mọi hệ thống kho dữ liệu, giúp cấu trúc, lưu trữ và truy xuất dữ liệu hiệu quả hơn. Bài viết này sẽ khám phá chi tiết hai mô hình phổ biến nhất trong kho dữ liệu: Star Schema và Snowflake Schema, cùng các thành phần cấu thành như Bảng Fact và Dimension. Cùng tìm hiểu sự khác biệt và ưu điểm của mỗi mô hình.
Trong thế giới ngày càng phát triển của Business Intelligence, Power BI nổi bật như một công cụ mạnh mẽ để phân tích và biểu diễn dữ liệu. Bài viết này tập trung vào việc tìm hiểu về mô hình dữ liệu Star Schema, sự khác biệt giữa Fact và Dimension, cùng cách tạo dựng mối quan hệ và xử lý các lỗi thường gặp trong Power BI.
Trong bối cảnh phát triển Machine Learning hiện nay, việc theo dõi và quản lý thí nghiệm trở thành yếu tố quan trọng khi xử lý các dự án có quy mô lớn và phức tạp. MLflow và Weights & Biases là hai trong số những công cụ mạnh mẽ nhất để giải quyết vấn đề này, giúp trong việc cấu hình, log tham số, so sánh runs và lựa chọn mô hình tốt nhất.