Tùy Chỉnh Chế Độ Xem
Cài đặt chỉ áp dụng cho trình duyệt này
Background
  • Light
  • Dark
  • System default

Master Data Và Transaction Data: Định Nghĩa Và Sự Khác Biệt

master-data-va-transaction-data-dinh-nghia-va-su-khac-biet


Master data là gì?

master-data-va-transaction-data-dinh-nghia-va-su-khac-biet-1


Có 3 định nghĩa phổ biến về master data

Định nghĩa theo Gartner

Master data là tập hợp các định danh thống nhất và các thuộc tính mở rộng. Nó mô tả các thực thể cốt lõi của doanh nghiệp bao gồm khách hàng, nhà cung cấp, đơn vị kinh doanh, sơ đồ tài khoản,…

Định nghĩa theo Philip Russom

Master data là các định nghĩa nhất quán trong toàn bộ doanh nghiệp, tổ chức (khách hàng, sản phẩm,…). Các dữ liệu về các thực thể này được quản lý trên một hệ thống công nghệ thông tin tổng thể của doanh nghiệp, thậm chí có thể vượt ngoài phạm vi doanh nghiệp.

Tham khảo các khóa học về Data tại đây.

Định nghĩa theo Technopedia

Một mô tả rõ ràng về master data gồm dữ liệu thông tin khách hàng, hàng hóa,… Loại dữ liệu này được coi là dữ liệu chính, khác với các dữ liệu của giao dịch.

Các dữ liệu chính được sử dụng liên tục và nhất quán trong các giao dịch liên quan trên toàn hệ thống. Và dựa vào các thông tin này để phân tích hành vi khách hàng, thiết lập danh bạ hoặc tiến hành nghiên cứu ở tầm cao.

Nói tóm lại, Master data là các danh mục giúp nhất quán các thông tin, đồng thời tập hợp các dữ liệu cốt lõi cần thiết để điều hành hoạt động trong một doanh nghiệp, công ty hoặc tổ chức.

Ví dụ: Tên sản phẩm, danh mục khách hàng, nguyên liệu thô được sử dụng sản xuất, vị trí kho,...

master-data-va-transaction-data-dinh-nghia-va-su-khac-biet-2


Nhìn chung, dữ liệu do các doanh nghiệp thu thập thuộc một trong ba loại sau:

  • Dữ liệu giao dịch: là dữ liệu được tạo bởi các ứng dụng khác nhau khi đang chạy hoặc hỗ trợ các quy trình kinh doanh hàng ngày.
  • Dữ liệu phân tích: như tên gọi, được hình thành thông qua các phép tính hoặc phân tích chạy trên dữ liệu giao dịch.
  • Dữ liệu chính: đại diện cho các đối tượng kinh doanh, quan trọng mà trên đó các giao dịch được cho biết được thực hiện, cũng tính đến các thông số mà phân tích dữ liệu được thực hiện.

Các thành phần của Master data

Chúng gồm các thành phần sau:

  • Các bên: gồm có cá nhân và tổ chức. Ngoài ra còn có người hướng dẫn, người mua, nhà cung cấp, khách hàng, nhà cung cấp và nhân viên.
  • Sản phẩm: hàng hóa mua bán giữa các bên.
  • Cấu trúc tài chính: tài sản, tài khoản, tài liệu,...
  • Vị trí: lãnh thổ bán hàng, chi nhánh, địa điểm văn phòng,...

Master data rất cần thiết bởi một số quy trình kinh doanh cũng như hệ thống CNTT của các doanh nghiệp. Vì vậy, việc chuẩn hóa các định dạng dữ liệu chủ, đồng bộ hóa các giá trị và quản lý dữ liệu đúng cách là cách để mang lại sự tích hợp thành công vào hệ thống doanh nghiệp.

Master data về bản chất không mang tính giao dịch. Chúng thường được nhóm thành tập dữ liệu bản ghi chính, có thể bao gồm “dữ liệu tham chiếu” được liên kết với nó.

Tham khảo các khóa học về Data tại đây.

Tuy nhiên, điều quan trọng là phải tách dữ liệu chính khỏi dữ liệu tham chiếu. Dữ liệu tham chiếu được liên kết giống như một đoạn dữ liệu được gắn thẻ, giống như mã zip trong địa chỉ chi nhánh văn phòng trong tập dữ liệu bản ghi chính của khách hàng.

Transaction data là gì?

Là thông tin được thu thập từ các giao dịch. Nó ghi lại thời gian của các giao dịch, địa điểm diễn ra, các mặt hàng đã mua, phương thức thanh toán, chiết khấu nếu có,... Dữ liệu giao dịch thường được thu thập tại điểm bán hàng.

Nói cách khác, dữ liệu giao dịch là dữ liệu được tạo ra bởi các ứng dụng khác nhau hỗ trợ các quy trình mua và bán hàng ngày của doanh nghiệp. Tồn tại một web lớn và phức tạp gồm các máy chủ điểm bán hàng, phần mềm bảo mật, ATM và cổng thanh toán, bắt nguồn từ mọi thiết bị có thể được sử dụng để hoàn tất giao dịch tài chính.

Ngoài ra, Transaction Data là dạng dữ liệu phụ thuộc vào Master Data. Không thể có bất kỳ Transaction Data nào nếu không có Master Data. Vậy nên, Transaction Data thường được đổi mới và thay thế.

Ví dụ: Khi bạn mua một món hàng, dữ liệu về giá cả, khuyến mãi, phương thức thanh toán là Transaction data bởi vì loại dữ liệu này thường xuyên thay đổi. Vì thế giá của mặt hàng A là $5 ngày hôm nay, nhưng có thể là $8 vào ngày mai.

Ví dụ: Khi bạn cần chứng từ điện tử, chứng từ sẽ có mã số riêng.

master-data-va-transaction-data-dinh-nghia-va-su-khac-biet-3


Với số lượng điểm tiếp xúc tuyệt đối, dữ liệu kết quả thường khó đọc hoặc chứa các phần bổ sung không cần thiết như chữ cái, ký hiệu hoặc số. Việc nắm bắt rõ ràng dữ liệu giao dịch sẽ hữu ích cho việc chạy phân tích, ngăn chặn các cuộc gọi hỗ trợ khách hàng tốn kém hoặc theo dõi các dữ kiện trong các khiếu nại gian lận.

Sự khác nhau giữa Master data và Transaction data

master-data-va-transaction-data-dinh-nghia-va-su-khac-biet-4


Cả Master Data và Transaction Data đều có thuộc tính duy nhất. Dữ liệu của Master là dữ liệu tĩnh trong khi dữ liệu giao dịch là dữ liệu động. Quản lý dữ liệu chủ và dữ liệu giao dịch rất quan trọng đối với các tổ chức hiện đại, phức tạp.

Sự khác biệt chủ yếu giữa Master data và Transaction data chính là: Master data là dữ liệu đại diện cho người, địa điểm hoặc những thứ có liên quan đến một tổ chức/ doanh nghiệp. Trong khi đó, Transaction data là dữ liệu được sử dụng bởi Master data. Cả Master data và Transaction data đều có thuộc tính riêng biệt. Master data là dữ liệu dạng tĩnh (static data), còn Transaction data là dữ liệu động (dynamic data). Sự khác biệt giữa hai loại dữ liệu này được  tóm gọn lại theo bảng bên dưới:

Một số bài viết liên quan:

1. Data Analyst Là Gì? Từng Bước Trở Thành Data Analyst Thành Công

2. Data Analyst - Những Kỹ Năng Quan Trọng Cho Người Mới

3. Tăng Cường Quyết Định Thông Qua Quy Trình Data Analysis 5 Bước

4. Data Analyst Interview Preparation: Các Yếu Tố Quan Trọng Cần Chuẩn Bị Trước Khi Phỏng Vấn

5. Khác Biệt Giữa Data Analytics Và Data Analysis: Định Nghĩa, Phạm Vi Và Ứng Dụng

6. Data Engineer: Khám Phá Vai Trò Và Sự Khác Biệt Giữa Data Engineer Và Data Analyst

7. Dữ Liệu Là Gì? Các Loại Dữ Liệu Và Phương Pháp Phân Tích Dữ Liệu

Đọc thêm
Đăng nhận xét