Nhà kho dữ liệu (Data Warehouse)

o. CÊu tróc cña BIWs ®­îc tèi ­u cho viÖc thùc hiÖn c¸c c©u hái trùc tuyÕn hoÆc c¸c truy vÊn ®Þnh nghÜa tr­íc hoÆc kh«ng dù tÝnh tr­íc. - BIW ®­îc sinh ra hoÆc trùc tiÕp tõ BDW hoÆc qua mét BIW kh¸c. ViÖc sinh ra BIW trùc tiÕp tõ BDW th× dùa trªn quan hÖ gi÷a d÷ liÖu kÕt nhËp vµ d÷ liÖu ®iÒu hoµ ®· ®Þnh nghÜa kiÕn tróc kh¸i niÖm sù cÇn thiÕt tíi nguån BIWs lµ t­¬ng tù vÒ néi dung vµ do vËy viÖc kÕt nhËp mçi BIW trùc tiÕp tõ BDW kh«ng ph¶i lµ c¸ch sö dông tèt nhÊt cña c¸c tµi nguyªn tÝnh to¸n, tuy nhiªn lîi Ých cña nguån BIWs tõ c¸c BIWs kh¸c cÇn ph¶i c©n nh¾c víi sù rñi ro cña c«ng viÖc t¹o ra hiÖn t­îng Daisy chain cña d÷ liÖu. §iÒu nµy dÉn tíi hai kiÓu BIW: Staying BIWs(c¸c BIW t¹m thêi) nã ®­îc cho phÐp nh­ nguån cña c¸c BIW kh¸c vµ user BIWs (BIWs ng­êi sö dông) nã kh«ng cho phÐp nh­ Staying BIWs. Víi BIWs t¹m thêi th× yªu cÇu ph¶i cã sù qu¶n lý ®Æc biÖt ®Ó b¶o ®¶m tÝnh nhÊt qu¸n vµ tÝnh toµn vÑn cña d÷ liÖu ®­îc l­u tr÷. 2.3.2 Siªu d÷ liÖu trong Nhµ kho d÷ liÖu - Trong c¶ 3 líp cña kiÕn tróc ®Òu cÇn siªu d÷ liÖu. Tuy nhiªn kh«ng ph¶i tÊt c¶ mäi líp ®Òu cÇn tÊt c¸c siªu d÷ liÖu. Gi¶ sö 3 líp thµnh phÇn cña siªu d÷ liÖu ( ®· m« t¶ ë môc trªn) sÏ thÓ hiÖn møc ®é quan träng kh¸c nhau trong c¸c líp cña d÷ liÖu nghiÖp vô. - KiÕn tróc yªu cÇu mét c¬ së chung cña siªu d÷ liÖu ban ®Çu, chøa ®ùng c¸c ®Þnh nghÜa cña c¶ 3 líp ®Ó cã thÓ biÓu diÔn ®­îc c¸c quan hÖ gi÷a chóng. -Còng nh­ siªu d÷ liÖu ban ®Çu, c¸c siªu d÷ liÖu ®iÒu khiÓn vµ siªu d÷ liÖu c¸ch sö dông còng yªu cÇu trong c¶ 3 líp, nh­ng néi dung thùc cña c¸c siªu d÷ liÖu nµy l­u tr÷ kh¸c nhau tuú theo nhu cÇu cña c¸c líp nµy 2.3.3 Chøc n¨ng qu¶n lý Nhµ kho d÷ liÖu Xem xÐt mét cÊu tróc cña kiÕn tróc 3 líp cho d÷ liÖu nghiÖp vô, cã bao gåm c¶ siªu d÷ liÖu¸c chøc n¨ng qu¶n lý Nhµ kho d÷ liÖu bao gåm: Truy cËp d÷ liÖu liªn quan ®Õn khu«n d¹ng vËt lý vµ vÞ trÝ l­u tr÷ cña d÷ liÖu Qu¶n lý qu¸ tr×nh bao gåm qu¸ tr×nh t¹o ra, lµm t­¬I d÷ liÖu, ®ång bé d÷ liÖu gi÷a c¸c líp Di chuyÓn d÷ liÖu vËt lý tõ ngoµI vµo vµ bªn trong Nhµ kho d÷ liÖu. B¶o mËt nhµ kho d÷ liÖu bao gåm quyÒn truy cËp vµ sö dông néi dông d÷ liÖu. Qu¶n trÞ c¬ së d÷ liÖu do c¸c Nhµ kho d÷ liÖu ®­îc l­u vËt lý trong c¸c c¬ së d÷ liÖu. 3. C¸c khÝa c¹nh triÓn khai 3.1 C¸c trë ng¹i triÓn khai §Ó x©y dùng mét Nhµ kho d÷ liÖu th­êng gÆp ph¶i rÊt nhiÒu trë ng¹i mµ kh«ng gièng víi bÊt cø mét dù ¸n IS th«ng th­êng. MÆc dï vËy, mét sè trë ng¹i gÆp ph¶i th× gièng nh­ ®· gÆp ë mét vµi dù ¸n ph¸t triÓn øng dông kh¸c. Tuy nhiªn, vÉn cã c¸c trë ng¹i chØ gÆp ph¶i trong x©y dùng Nhµ kho d÷ liÖu thùc vµ nh÷ng trë ng¹i th­êng gÆp trong dù ¸n ¸n Nhµ kho d÷ liÖu ®ã ®­îc v­ît qua kÌm theo mét sè rµng buéc nhÊt ®Þnh. Môc ®Ých cña môc nµy lµ giíi thiÖu nh÷ng vÊn ®Ò chÝnh sau: KÝch th­íc vµ ph¹m vi cña Nhµ kho d÷ liÖu. §iÒu chØnh ®Çu t­ trong Nhµ kho d÷ liÖu C¸c vÊn ®Ò vÒ tæ chøc S¾p xÕp Nhµ kho d÷ liÖu nghiÖp vô (BDW) vµ Nhµ kho th«ng tin nghiÖp vô (BIWs) Qu¶n lý diÔn biÕn Nh÷ng môc sau ®ã chØ ra c¸ch kh¾c phôc trë ng¹i nh­ thÕ nµo. 3.1.1 KÝch th­íc vµ ph¹m vi Nhµ kho d÷ liÖu Mét Nhµ kho d÷ liÖu thùc th­êng ®­îc x©y dùng ë c¸c tæ chøc hoÆc h·ng lín. Vµ ®iÒu nµy cã rÊt nhiÒu lý do kh¸c nhau. Nh÷ng vÊn ®Ò kh¸c liªn quan ®Õn yªu cÇu nghiÖp vô Nhµ kho d÷ liÖu thÝch hîp ®­îc nãi ®Õn ë phÇn sau. Ph¶i lµ c¸c tæ chøc vµ h·ng lín th× khu«n khæ cña Nhµ kho d÷ liÖu míi ®¸p øng ®­îc nh÷ng yªu cÇu ®ã. H¬n n÷a, mét Nhµ kho d÷ liÖu râ rµng lµ cã dÝnh lÝu ®Õn lÞch sö. Ngµy nay, viÖc kiÓm tra hç trî vµ c¸c øng dông c«ng nghÖ qu¶n lý, ng­êi dïng th­êng yªu cÇu d÷ liÖu cô thÓ trong kho¶ng 5 ®Õn 10 n¨m. B¶n chÊt lÞch sö cña Nhµ kho d÷ liÖu kÕt hîp víi ph¹m vi réng lín cña xÝ nghiÖp sÏ x¸c ®Þnh kÝch th­íc cña Nhµ kho d÷ liÖu. Nã lín, rÊt lín. Nh÷ng ng­êi qu¶n lý dù ¸n nhËn biÕt ®­îc tõ nh÷ng kinh nghiÖm r»ng sù kÕt hîp c¸c yÕu tè trªn th× rÊt nguy hiÓm. Nh÷ng yÕu tè nµy g©y hËu qu¶ qu¸ t¶I vµ v­ît qu¸ c¶ kinh phÝ lÉn kÕ ho¹ch. §«i khi chóng kÕt thóc ®Ò ¸n b»ng c¸ch huû bá h¬n lµ hoµn thiÖn. D­êng nh­c¸c yÕu tè nµy kh«ng ®Çy ®ñ ®èi víi Nhµ kho d÷ liÖu – gièng nh­ ®Ò ¸n vÒ ph©n tÝch th«ng tin ®èi mÆt víi tÝnh mê vÓ yªu cÇu cña ng­êi sö dông vÒ c¶ d÷ liÖu lÉn chøc n¨ng. X¸c ®Þnh c¸c ­u tiªn trong tr­êng hîp nµy th× v« cïng khã kh¨n. Vµ v× thÕ mµ c¸c dù ¸n vÒ Nhµ kho d÷ liÖu th­êng cã cÊu tróc ®Ñp, nh­ng thÊt b¹i vÒ triÓn khai. MÆc dï vËy, th«ng th­êng th× 1 kÕ ho¹ch ®Ò ¸n sÏ ®­îc ®Æt ra c¸ch ®èi phã víi c¸c vÊn ®Ò trªn. C¸ch tiÕp cËn nãi ®Õn ë ®©y ®­îc rót ra tõ nhiÒu kinh nghiÖm vÒ nh÷ng ®Ò ¸n x©y dùng Nhµ kho d÷ liÖu - mét vµi ®Ò ¸n thµnh c«ng, mét vµi c¸i kh«ng thµnh c«ng - tõ nh÷ng n¨m qua. TÊt nhiªn, mét lý do kh¸c trong viÖc ph©n chia toµn bé thao t¸c trong mçi ®o¹n ch­¬ng tr×nh thùc hiÖn trong 1 qui tr×nh xö lý. Môc kh¸c m« t¶ c¸ch tiÕp cËn dùa vµo viÖc thùc hiÖn ®Çy ®ñ kh¶ n¨ng nghiÖp vô vµ kÕ ho¹ch x©y dùng Nhµ kho d÷ liÖu c¬ së h¹ tÇng. KÕt qu¶ lµ 1 qui tr×nh thùc hiÖn trong mét vµi n¨m vµ bá qua gi¸ trÞ kinh doanh trong vßng tõ 6 ®Õn 12 th¸ng, song song víi tiÕn tr×nh nµy lµ s¾p xÕp viÖc thùc hiÖn cÊu tróc Nhµ kho d÷ liÖu. 3.1.2 §iÒu chØnh ®Çu t­ trong Nhµ kho d÷ liÖu MÆc dï liªn kÕt b»ng nhiÒu c¸ch kh¸c nhau víi c¸c vÊn ®Ò kÝch th­íc vµ ph¹m vi ®· ®Ò cËp ë trªn, ®IÒu chØnh Nhµ kho d÷ liÖu lµ mét vÊn ®Ò lín. RÊt cÇn ®Ó nhËn thÊy ph¹m vi vµ kÝch th­íc cña Nhµ kho d÷ liÖu vµ qu¸ tr×nh thùc hiÖn kÐo dµi 1 vµi n¨m ®ßi hái ®Çu t­ ®¸ng kÓ. C¸c nhµ cung cÊp dÞch vô IS dÔ dµng tÝnh ®­îc dung l­îng d÷ liÖu vµ ­íc tÝnh ®­îc yªu cÇu cña CPU ®Ó tho¶ m·n hiÖu n¨ng. Sù cè g¾ng cÇn thiÕt ®ßi hái ph¶i hiÓu ®­îc kho d÷ liÖu kÕ thõa vµ c¸c c¸ch lÊy d÷ liÖu tõ ®ã cã thÓ rót ra ®­îc kinh nghiÖm. Chi phÝ liªn quan ®Õn bæ sung thªm phÇn cøng, phÇn mÒm vµ chi phÝ ph¸t triÓn ®èi víi 1 c«ng ty lín cã thÓ lªn tíi hµng triÖu USD hay hµng tr¨m ngµn USD cho mét c«ng ty nhá h¬n. §¸ng tiÕc lµ nh÷ng mÆt lîi cña c©n b»ng cßn khã hiÓu. Ta thÊyc¸ch tiÕp cËn truyÒn thèng tÝnh to¸n tiÕt kiÖm chi phÝ th­êng kh«ng ®ñ ®Ó bï vµo chi phÝ triÓn khai. MÆt kh¸c, quan träng h¬n vÉn lµ bao hµm ®­îc tÊt c¶ c¸c lo¹i chi phÝ. Tuy nhiªn, nh÷ng lîi Ých th­êng khã ®o¸n tr­íc khi thùc thi Nhµ kho d÷ liÖu. C¸c vÊn ®Ò vÒ tæ chøc Chóng ta kh«ng mong muèn Nhµ kho d÷ liÖu trë thµnh trung lËp vÒ mÆt tæ chøc. Tõ qu¸ tr×nh quyÕt ®Þnh ®Ó x©y dùng mét Nhµ kho d÷ liÖu, qua ®ã thiÕt kÕ vµ triÓn khai, sö dông trªn toµn xÝ nghiÖp, 1 Nhµ kho d÷ liÖu ®ßi hái mét møc hîp t¸c míi. Vµ kÕt qu¶ cña nã gåm c¶ nh÷ng c¬ héi kinh doanh míi vµ thay ®æi c¸ch lµm viÖc. TÊt c¶ c¸c ®iÒu nµy ®ßi hái c¸c tæ chøc ph¶i thÝch nghi víi hoµn c¶nh míi. ë c¸c phÇn trªn ®· ®Ò cËp ®Õn vÊn ®Ò ®Çu tiªn ®Ó h­íng tíi: nhu cÇu t¹o niÒm tin trong suèt qu¸ tr×nh ®IÒu chØnh ®ßi hái møc ®é tin cËy ®¸ng kÓ gi÷a qu¶n lý nghiÖp vô vµ bé phËn IS. X©y dùng ®é tin cËy cho kho truy cËp míi chñ yÕu lµ b¶o ®¶m cho ®Ò ¸n ®Çu tiªn ®­îc khëi ®Çu tèt ®Ñp. Trong kÕ ho¹ch vµ giai ®o¹n thiÕt kÕ x©y dùng Nhµ kho d÷ liÖu, tÝnh ch©n thËt vµ sù gióp ®ì lµ rÊt quan träng. Bé phËn kinh doanh mµ tr­íc ®©y th­êng c¹nh tranh víi bé phËn hç trî IS th× b©y giê ph¶i kÕt hîp víi nhau. Ph¸t triÓn IS cña c¸c hÖ thèng kh¸c còng ph¶i kÕt hîp víi d÷ liÖu ®­îc cung cÊp bëi 1 bé phËn kh¸c. ë 1 vµi c¬ quan, viÖc ph¸t triÓn hiÖu qu¶ vµ øng dông c«ng nghÖ th«ng tin th× ph¶i n¾m ®­îc sù trî gióp b»ng mäi c¸ch mµ chóng kh«ng ®­îc thö nghiÖm tr­íc. HÇu hÕt c¸c ho¹t ®éng nµy ®Òu ®ßi hái sù tù nguyÖn nh­êng quyÒn lùc vµ kiÓm so¸t c«ng nghÖ th«ng tin. X©y dùng Nhµ kho d÷ liÖu ph¶i thuyÕt phôc c¸c chñ quyÕt ®Þnh hÖ thèng hç trî quyÕt ®Þnh (DSS) mµ sÏ cã hiÖu qu¶ h¬n ®èi víi nh÷ng c«ng ty ®· tån t¹i DSS. Gi¸ nh­îng l¹i nã thuéc vÒ b¶n quyÒn c«ng nghÖ th«ng tin cña h·ng mµ ®­îc kÕt hîp víi nh÷ng d÷ liÖu phï hîp. Gi¸ c¶ gi¶m bít tÝnh riªng biÖt hay ph©n chia quyÒn ®iÒu khiÓn. Trong khi tiÕn hµnh x©y dùng Nhµ kho d÷ liÖu, tr¸ch nhiÖm gi¶i quyÕt lµm thay ®æi trong 1 tæ chøc. V× tr­íc ®ã Nhµ kho d÷ liÖu rçng do ®ã nã cã thÓ lµ mét trong nh÷ng c«ng cô m¹nh cã kh¶ n¨ng cho phÐp cung cÊp vµ t¹o m«i tr­êng nÒn. Tuy nhiªn, kÕt qu¶ nµy kh«ng ph¶i do líp qu¶n lý gi÷a. 3.1.4 S¾p xÕp Nhµ kho d÷ liÖu nghiÖp vô (BDW) vµ Nhµ kho th«ng tin nghiÖp vô (BIWs) trong xÝ nghiÖp CÊu tróc logic m« t¶ tõ phÇn 2.3 ®· nãi râ vai trß vµ quan hÖ cña Nhµ kho d÷ liÖu nghiÖp vô (BDW) vµ Nhµ kho th«ng tin nghiÖp vô (BIWs) mét c¸ch chung nhÊt. Sù m« t¶ nµy nh÷ng quan hÖ râ rµng, nãi râ nh÷ng d¹ng kh¸c nhau cña d÷ liÖu mµ tån t¹i víi c¸c chøc n¨ng kh¸c nhau cÇn ph¶i biÕn ®æi tõ d÷ liÖu th« sang th«ng tin cã Ých. Tuy nhiªn, cã mét giai ®o¹n thiÕt kÕ kh¸c yªu cÇu ph¶i ®­îc thùc hiÖn tr­íc - ®«i lóc cßn gäi lµ cÊu tróc vËt lý. ë Nhµ kho d÷ liÖu, giai ®o¹n nµy chñ yÕu ®Ò cËp ®Õn viÖc s¾p xÕp vËt lý (vÞ trÝ) cña BDW vµ BIWs. VÊn ®Ò chÝnh ®­îc xem xÐt lµ liÖu cã thùc thi tËp trung hoÆc phi tËp trung ®èi víi: - CÊu tróc tæ chøc cña c«ng ty - CÊu tróc ®Þa lý cña c«ng ty - C«ng ty sö dông c¸c nÒn t¶ng phÇn cøng vËt lý nµo Giai ®o¹n nµy phô thuéc rÊt nhiÒu vµo nÒn (hÖ ®iÒu hµnh) cña h·ng nªn chóng t«i kh«ng thÓ dïng nã réng r·i. Tuy nhiªn, bëi nã lµ c¸c h·ng lín nªn ch­¬ng 18 ®Ò cËp ®Õn nÒn ®Ó x¸c ®Þnh cÊu tróc vËt lý. 3.1.5 Qu¶n lý diÔn biÕn Nhãm vÊn ®Ò cuèi cÇn ph¶i gi¶i quyÕt ®Çu tiªn lµ viÖc ®­a Nhµ kho d÷ liÖuvµo ho¹t ®éng ®ßi hái qu¶n lý diÔn biÕn. Tuy nhiªn, phÇn 3.2 kh«ng thÓ nãi kü vÒ qu¶n trÞ. Nh÷ng chñ ®Ò nµy ®Òu phæ biÕn cho hÇu hÕt viÖc truy cËp d÷ liÖu vµ x©y dùng c¬ së d÷ liÖu riªng biÖt. V× chñ ®Ò nµy ®­îc nãi rÊt cô thÓ trong c¸c cuèn tµi liÖu kh¸c. VÊn ®Ò thÊy râ nhÊt lµ n»m trong phÇn setup vµ qu¶n trÞ nh©n b¶n d÷ liÖu gi÷a c¸c líp hay c¸c cÊu tróc. Tuy nhiªn, ngµy nµy c¸c c«ng cô chØ ®¸p øng mét phÇn nh÷ng yªu cÇu nµy. PhÇn 3.2 nãi ®Õn c¸ch thùc hiÖn vµ qu¶n lý ¸nh x¹ nh­ thÕ nµo trong t×nh huèng nµy. Nh÷ng chñ ®Ò kh¸c bao gåm c¸c chøc n¨ng ­u tiªn c¸c thµnh phÇn Nhµ kho d÷ liÖu chÝnh. Chøc n¨ng nµy - bao hµm qu¶n lý truy cËp vµ tryÒn d÷ liÖu - th× ®Òu phæ biÕn cho c¶ Nhµ kho d÷ liÖu vµ c¸c øng dông kh¸c. 3.1.6 KÕt luËn MÆc dï cã mét vµi th¸ch thøc ®Ó thùc thi Nhµ kho d÷ liÖu, nh­ng nªn nhí lµ ph¶I tÝnh ®Õn nã tr­íc khi thùc hiÖn. Víi c¸c tæ chøc IS phï hîp, hç trî tõ gi¸m ®èc nghiÖp vô vµ lÊy ý kiÕn tõ nh÷ng ng­êi t­ vÊn hay lµ tõ nh÷ng chuyªn gia riªng, th× sù thµnh c«ng míi cã thÓ ®­îc ®¶m b¶o. C¸c chñ ®Ò xoay quanh nh÷ng môc cßn l¹i th× chñ yÕu nãi ®Õn c¸c vÊn ®Ò chÝnh mµ viÖc triÓn khai ch­a xÐt ®Õn. 3.2 Qu¶n lý Nhµ kho d÷ liÖu Môc nµy giíi thiÖu c¸c khÝa c¹nh trong viÖc qu¶n lý vµ c¸c thao t¸c bªn trong Nhµ kho d÷ liÖu. Môc ®Ých lµ tËp trung vµo c¸c khÝa c¹nh chØ cã ®èi víi Nhµ kho d÷ liÖu, h¬n lµ cung cÊp mét ph¹m vi hoµn thiÖn cña tÊt c¶ c¸c khÝa c¹nh nãi chung mµ hÖ thèng qu¶n lý yªu cÇu. Trong tÊt c¶ c¸c thµnh phÇn cña qu¶n trÞ Nhµ kho, cã mét c¸i ®Æc biÖt quan träng ®ã chÝnh lµ Qu¶n trÞ nh©n b¶n. Nã ®­îc sö dông ®Ó x¸c ®Þnh xem c¸c hµm ¸nh x¹ d÷ liÖu thao t¸c nh­ thÕ nµo. Thµnh phÇn nµy h­íng ®Õn 2 nhãm ng­êi dïng kh¸c nhau: Trî gióp phßng IS trong viÖc di tró d÷ liÖu BDW Trî gióp ng­êi dïng vµ c¸c nh©n viªn IS trong viÖc di tró d÷ liÖu BIW C¸c nhãm ng­êi dïng kh¸c nhau vµ c¸c kü n¨ng riªng cña hä t¹o nªn nh÷ng th¸ch thøc ®Æc tr­ng cho c¸c thµnh phµn nµy. Cã 2 thµnh phÇn ®­îc sö dông trong viÖc trî gióp c¸c ho¹t ®éng chÝnh cña viÖc t¹o lËp, l­u tr÷ vµ sö dông Nhµ kho : Qu¶n trÞ tiÕn tr×nh lµ thµnh phÇn chÞu tr¸ch nhiÖm phèi hîp c¸c hµm mµ thùc hiÖn trong vïng vµ nh÷ng hµnh ®éng x¶y ra theo mét tr×nh tù ®Æc biÖt ChuyÓn giao d÷ liÖu lµ tr¸ch nhiÖm ®èi víi viÖc dÞch chuyÓn d÷ liÖu t¹i tÊt c¶ c¸c líp, tõ mét b¶n ghi ®¬n lÎ tíi mét file hoµn chØnh, gi÷a c¸c hÖ thèng vËt lý riªng rÏ. Cuèi cïng viÖc thùc hiÖn bÊt cø mét hÖ thèng phÇn mÒm nµo, cung cÊp mét ph­¬ng ph¸p ®Ó qu¶n trÞ vµ qu¶n trÞ c¸ch dïng vµ b¶o mËt CSDL lµ mét yªu cÇu quan träng. Nhµ kho d÷ liÖu kh«ng ph¶I lµ mét lo¹i trõ. Tuy nhiªn, c¸c yªu cÇu ë ®©y kh«ng ph¶i lµ tèi thiÓu, nã cã thÓ tõ c¸c hÖ thèng CSDL kh¸c. môc nµy kÕt thóc víi viÖc ttáng kÕt vÒ c¸c yªu cÇu. 3.2.1 Qu¶n lý nh©n b¶n Trong môc 2.2 ®· giíi thiÖu kh¸i niÖm vÒ ¸nh x¹ theo m« h×nh, nh­ ph­¬ng tiÖn cña viÖc nèi kh¸i niÖm vÒ ¸nh x¹ vµ tËp hîp c¸c b¶n ghi d÷ liÖu tíi c¸c ý nghÜa nghiÖp vô ch×m bªn d­íi cña d÷ liÖu. Dùa trªn chøc n¨ng ®· ®­îc m« t¶, chóng ta cã thÓ suy luËn ra c¸c yªu cÇu ®èi víi viÖc qu¶n lý m«i tr­êng nµy. Nh­ m« t¶ trong h×nh 3.2.1, sù qu¶n lý c¸c ¸nh x¹ tËp trung vµo viÖc qu¶n lý viÖc x¸c ®Þnh nguån gèc vµ ®Ých cña d÷ liÖu vµ c¸c ¸nh x¹ gi÷a chóng. administration Target data Target metadata data Apply Transformation Capture data Target data definitions Source/target mappings Source data definitions Source data Source metadata H×nh 3.2.1:Tæng qu¸t vÒ qu¶n trÞ MÆc dï viÖc qu¶n lý phÇn hîp thµnh cã thÓ ch¹y duy nhÊt 1 lÇn cho hµng tr¨m c¸c dÉn chøng c¸c phÇn hîp thµnh thùc hiÖn (runtime), ®iÒu nµy kh«ng nãi lªn r»ng viÖc qu¶n trÞ lµ Ýt quan träng h¬n. Trong thùc tÕ, tÝnh s½n sµng cña viÖc x¸c ®Þnh chÊt l­îng cao lµ ®iÒu ®­îc yªu cÇu tr­íc tiªn ®èi víi bÊt kú mét sù sö dông c¸c phÇn hîp thµnh thùc hiÖn nµo. V× vËy, nh÷ng khÝa c¹nh thùc hiÖn cña sù qu¶n trÞ lµ Ýt hiÖu qu¶. Tuy nhiªn, tÝnh kh¶ dông vµ tÝnh bÒn chÆt cña nã, kh¶ n¨ng truy nhËp vµ sö dông mét tËp hîp ®a d¹ng c¸c th«ng tin x¸c ®Þnh hiÖn cã lµ tÊt c¶ sù quan träng ®Ó thùc hiÖn cña m«i tr­êng ¸nh x¹ d÷ liÖu chÊt l­îng cao. TÝnh kh¶ dông cña hµm qu¶n lý lµ mét sù c©n nh¾c quan träng ®Æc biÖt trong di tró d÷ liÖu BIW, bëi v× sù mong ®îi cña nh÷ng ng­êi dïng ®ã, h¬n lµ c¸c IS personnel, sÏ t¨ng lªn trong viÖc x¸c ®Þnh vµ qu¶n lý c¸c BIW. ViÖc qu¶n lý c¸c trî gióp thµnh phÇn ®Þnh nghÜa vµ b¶o tr× th«ng tin (hoÆc siªu th«ng tin) trong 5 miÒn chÝnh sau: x¸c ®Þnh d÷ liÖu nguån x¸c ®Þnh d÷ liÖu ®Ých ¸nh x¹ gi÷a d÷ liÖu nguån vµ ®Ých sù ph©n chia c¸c ph­¬ng thøc ¸nh x¹ sù ph©n chia danh môc ¸nh x¹ Trong phÇn tiÕp theo sÏ m« t¶ c¸c vïng nµy trong cÊu tróc vµ audience cña viÖc qu¶n lý ¸nh x¹. X¸c ®Þnh d÷ liÖu nguån Trong hÇu hÕt c¸c øng dông ph¸t triÓn, x¸c ®Þnh cÊu tróc vµ néi dung cña c¸c nguån d÷ liÖu lµ mét b­íc thiÕt kÕ c¬ b¶n. ¸nh x¹ d÷ liÖu, nãi theo mét c¸ch kh¸c, b¾t ®Çu tõ tiÒn ®Ò mµ d÷ liÖu ®ã tån t¹i. Do ®ã, cÊu tróc vµ néi dung cña nã lµ ®­îc x¸c ®Þnh. Do ®ã, chøc n¨ng cña viÖc qu¶n trÞ trong miÒn nµy, lµ kh«ng nh»m môc ®Ých t¹o sù x¸c ®Þnh nguån gèc, nh­ng ®¹t ®­îc c¸c yªu cÇu ®Ò ra tõ c¸c Nhµ kho siªu d÷ liÖu ®· cã. C¸c sù x¸c ®Þnh nµy bao gåm c¶ ý nghÜa liªn quan ®Õn th­¬ng m¹i vµ logic cña d÷ liÖu vµ sù ®Þnh nghÜa vµ cÊu tróc vËt lý. §iÒu lý t­ëng lµ c¸c sù x¸c ®Þnh nµy ph¶i b¾t nguån tõ mét mÉu nguån chung cho c¶ nguån vµ ®Ých. Tuy nhiªn viÖc qu¶n trÞ còng cÇn gi¶i quyÕt mét thùc tÕ hiÖn hµnh lµ mét m« h×nh hoµn chØnh hiÕm khi tån t¹i. V× nh÷ng hÖ thèng thao t¸c nh­ mét nguån d÷ liÖu trong tËp hîp ®Æc tÝnh chóng BDW víi c¸c thuéc tÝnh kh¸c nhau tõ BDW nh­ mét nguån d÷ liÖu cho di tró d÷ liÖu BIW, chóng ta sÏ qu¶n lý c¶ 2 miÒn nµy mét c¸ch riªng rÏ. §Þnh nghÜa d÷ liÖu nguån cho di tró d÷ liÖu BDW Trong tr­êng hîp lý t­ëng hÖ thèng thao t¸c lµ mét hÖ thèng hiÖn ®¹i, ®­îc ph¸t triÓn b»ng c¸ch sö dông c«ng cô c«ng nghÖ phÇn mÒm nhê m¸y tÝnh (CASE), vµ dùa trªn mét mÉu d÷ liÖu mµ ®­îc ®Þnh râ tõ c¸c nhu cÇu nghiÖp vô logic ®Õn c¸c thiÕt kÕ CSDL vËt lý. Trong tr­êng hîp nµy, nguån cña viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu nªn lµ Nhµ kho cña c«ng cô CASE. Nguån nµy cung cÊp th«ng tin vÒ cÊu tróc d÷ liÖu vËt lý vµ nghiÖp vô cña d÷ liÖu. C¸c hÖ thèng cò - nh÷ng hÖ thèng mµ ph¸t triÓn kh«ng sö dông c«ng nghÖ CASE - ®ßi hái mét sè c¸c c¸ch tiÕp cËn, mét vµi c¸i tiÕp tôc ho¹t ®éng song song, vµi c¸i kh¸c ho¹t ®éng riªng lÎ: Khi d÷ liÖu nguån tån t¹i trong mét CSDL, mét nguån dÔ thÊy nhÊt cña th«ng tin definition lµ mét danh s¸ch c¸c CSDL cña nã. Trong tr­êng hîp nµy, qu¶n trÞ ¸nh x¹ cÇn ph¶i truy cËp vµ trÝch ra tõ néi dung cña danh s¸ch ®ã vµ t¹o ra gi¸ trÞ ®èi víi ng­êi dïng. Khi d÷ liÖu nguån lµ file gèc bao gåm c¸c viÖc x¸c ®Þnh th«ng tin ®em l¹i nhiÒu th¸ch thøc. Mét tiÕp cËn ®i th¼ng tíi phÇn x¸c ®Þn d÷ liÖu trong m· nguån cña c¸c øng dông mµ khëi t¹o vµ l­u gi÷ c¸c file d÷ liÖu quan t©m. Nãi chung, ®iÒu nµy g©y ra nhiÒu khã kh¨n h¬n trong viÖc ®¹t ®­îc siªu d÷ liÖu mong muèn, vµ chÊt l­îng cña siªu d÷ liÖu kÕt qu¶ lµ thÊp h¬n c¸i tr­íc ®ã. C¸c c«ng cô CASE ph©n tÝch ch­¬ng tr×nh, file vµ CSDL vµ truy håi kü thuËt mét mÉu d÷ liÖu tõ c¸c cÊu tróc ®· tån t¹i cña nã lµ cã Ých trong viÖc qu¶n trÞ ¸nh x¹. §Çu ra cña c¸c c«ng cô nµy, ®­îc l­u gi÷ trong cïng mét Nhµ kho nh­ mÉu møc nghiÖp vô, nã th­êng cã Ých h¬n c¸c m« t¶ hoÆc c¸c danh s¸ch ®· ®Ò cËp ë trªn. Tuy nhiªn, mét ph­¬ng ph¸p cÇn thiÕt ®Ó ch¾c ch¾n r»ng khã còng ¸nh x¹ l¹i c¸c b¶o tr× cña hÖ thèng thao t¸c. Trong tÊt c¶ c¸c tr­êng hîp, kÕt nèi ng­îc tíi ý nghÜa nghiÖp vô cña d÷ liÖu ph¶i lµ t¹o lËp thñ c«ng. C¸c tõ ®iÓn d÷ liÖu cña c¸c hÖ thèng thao t¸c cung cÊp c¸c th«ng tin nµy, nh­ng nã lµ kh«ng dÔ ®Ó tin vµo. ViÖc chøng minh c¸c th«ng tin nµy cã thÓ sÏ yªu cÇu mét ®èi t­îng râ rµng, liªn quan ®Õn c¸c nhµ thiÕt kÕ vµ c¸c ng­êi dïng cña c¸c hÖ thèng kÕ thõa. V× viÖc di tró d÷ liÖu hoÆc BDW cÇn ph¶i sö dông rÊt nhiÒu nguån d÷ liÖu t¹i c¸c vÞ trÝ kh¸c nhau vµ trªn c¸c phÇn cøng phÇn mÒm kh¸c nhau, nã lµ ph­¬ng ph¸p tèt nhÊt ®Ó truyÒn t¶i c¸c diÔn t¶ siªu d÷ liÖu c¸c nguån nµy vµ l­u tr÷ nã trong mét ®Þnh d¹ng th«ng th­êng. C¸ch tiÕp cËn nµy c¶i tiÕn kÕ ho¹ch vµ môc ®Ých cña c¸c thµnh phÇn qu¶n trÞ, b»ng viÖc cung cÊp: c¶i tiÕn sù thùc hiÖn - bëi v× siªu d÷ liÖu ®­îc l­u gi÷ côc bé cã gi¸ trÞ tèt h¬n - bëi v× thµnh phÇn qu¶n trÞ lµ ®éc lËp gi÷a c¸c kÕt nèi real-time víi c¸c nguån siªu d÷ liÖu. trî gióp tèt h¬n cho viÖc duy tr× tiÕp tôc cña c¸c source definition tõ c¸c ng­êi dïng cña c¸c thµnh phÇn qu¶n trÞ - bëi v× siªu d÷ liÖu ®­îc sö dông cho viÖc qu¶n trÞ ¸nh x¹ ®­îc c¸ch ly ®èi víi bÊt kú thay ®æi nµo phÝa bªn d­íi siªu d÷ liÖu nguån. Mét vÊn ®Ò cuèi cïng m« t¶ viÖc duy tr× cÇn thiÕt cho viÖc ¸nh x¹ d÷ liÖu - ®ã lµ nh÷ng yªu cÇu míi cho d÷ liÖu bªn trong Nhµ kho BDW, c¸c nhµ thiÕt kÕ chän c¸c d÷ liÖu kh¸c nhau tõ c¸c hÖ thèng thao t¸c. Tuy nhiªn, cã mét sù thay ®æi cïng lóc kh¸c ®ã lµ viÖc duy tr× siªu d÷ liÖu cña hÖ thèng thao t¸c. §iÒu nµy ph¶n ¸nh d÷ liÖu cÇn thiÕt cña c¸c ng­êi dïng cña c¸c hÖ thèng thao t¸c cña chÝnh nã. Trong khi cã mét vµi c¸c thay ®æi kh«ng t¸c ®éng m¹nh ®Õn c¸c ®Þnh nghÜa nnguån ¸ng x¹ d÷ liÖu ®· tån t¹i, c¸c c¸i kh¸c hoÆc thay ®æi hoÆc xo¸ ®i c¸c cÊu tróc ®· tån t¹i. §Þnh nghÜa d÷ liÖu nguån cho di tró d÷ liÖu BIW Tr¸i ng­îc víi viÖc ®Þnh nghÜa cho viÖc di tró d÷ liÖu BDW, viÖc ®Þnh nghÜa c¸c nguån d÷ liÖu cho di tró d÷ liÖu BIW ®¬n gi¶n h¬n nhiÒu. Nguån trong tr­êng hîp nµy lµ BDW. C¸c BDW ®­îc m« h×nh ho¸, c¸c ®Þnh nghÜa ®èi víi c¶ ý nghÜa nghiÖp vô vµ c¸c thùc hiÖn vËt lý ®­îc l­u tr÷ trong cïng mét Nhµ kho cña CASE hoÆc m« h×nh c«ng cô sö dông. Th«ng tin nµy còng ®­îc copy vµo trong DWC, c¸c thuéc tÝnh vËt lý cña nã còng ®­îc l­u tr÷ trong cïng mét m«i tr­êng nh­ BDW. Trong tr­êng hîp nµy, viÖc qu¶n trÞ cã thÓ cã 2 nguån vÒ c¸c th«ng tin yªu cÇu ®Ó x¸c ®Þnh c¸c nguån d÷ liÖu cho viÖc ¸nh x¹: DWC, khi nã ®­îc l­u gi÷ trong cïng mét m«i tr­êng nh­ BDW, ®ã chÝnh lµ sù lùa chän râ rµng nh­ nguån cña th«ng tin nµy. Siªu d÷ liÖu build-time cho viÖc x¸c ®Þnh vµ l­u tr÷ cña BDW, khi nã lµ nguån s¬ khai cña th«ng tin nµy, th× nã còng cã thÓ lµ mét nguån cÇn quan t©m. X©y dùng ®Þnh nghÜa d÷ liÖu nguån Siªu d÷ liÖu c¬ së m« t¶ cÊu tróc vµ c¸c néi dung cña d÷ liÖu nguån, vai trß cña viÖc qu¶n trÞ lµ ®­a nã tíi c¸c ng­êi dïng trong c¸c ®Þnh d¹ng vµ b¶n ghi cã thÓ hiÓu ®­îc mµ c¸c d÷ liÖu trong ®ã ®­îc chän ®Ó ¸nh x¹. Th«ng tin ®­îc ghi chÐp l¹i trong ®ã bao gåm: vÞ trÝ ®Þnh d¹ng ph­¬ng ph¸p truy cËp c¸c tr­êng kho¸ c¸c tr­êng kh¸c Siªu d÷ liÖu møc nghiÖp vô lµ rÊt dÔ nhËn thÊy bëi sù v¾ng mÆt cña nã tõ sù ®Þnh râ d÷ liÖu nguån. §iÒu nµy lµ do vai trß cña viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu nguån lµ giíi thiÖu vÒ c¸c thµnh phÇn thùc hiÖn ¸nh x¹ d÷ liÖu mµ d÷ liÖu n¾m b¾t. Chøc n¨ng cña siªu d÷ liÖu møc nghiÖp vô trong tiÕn tr×nh nµy lµ cho phÐp ng­êi dïng hiÓu d÷ liÖu nguån trong ng÷ c¶nh nghiÖp vô. Khi viÖc qu¶n trÞ ¸nh x¹ cã sù trî gióp ®Çy ®ñ cho viÖc ¸nh x¹ model-driven, ng­êi dïng cã thÓ chän d÷ liÖu t¹i møc nghiÖp vô vµ cho phÐp c¸c thµnh phÇn qu¶n trÞ ®Ó chÞu tr¸ch nhiÖm vÒ c¸c vÞ trÝ, ®Þnh d¹ng vËt lý. §iÒu nµy vÉn ®­îc c¸c c«ng cô ¸nh x¹ ngµy nay ¸p dông. Sù linh ho¹t nµy rÊt quan träng trong di tró d÷ liÖu BIW,n¬i mµ ng­êi dïng cña c«ng cô qu¶n trÞ g¾n bã mËt thiÕt víi c¸c ng­êi dïng h¬n lµ di tró d÷ liÖu BDW n¬i c¸c ng­êi dïng lµ nh©n viªn IS. C¸c ®Þnh nghÜa d÷ liÖu ®Ých Cã rÊt nhiÒu c¸c sù c©n nh¾c vÒ viÖc m« t¶ c¸c viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu nguån øng dông ngang nhau trong viÖc t¹o dùng vµ l­u gi÷ sù x¸c ®Þnh d÷ liÖu ®Ých. Tuy nhiªn, cã c¸c sù ®¸p l¹i kh¸c nhau gi÷a di tró d÷ liÖu BDW vµ BIW. §Þnh nghÜa d÷ liÖu ®Ých cho di tró d÷ liÖu BDW N¬i BDW lµ ®Ých, x¸c ®Þnh mÉu t¹i møc logic tån t¹i tr­íc khi bÊt kú mét sù thùc hiÖn nµo ®Ó dÞch chuyÓn chóng. Nã còng cho r»ng mét sù x¸c ®Þnh vËt lý ban ®Çu cña c¸c cÊu tróc CSDL BDW sÏ tån t¹i. ThiÕt kÕ vËt lý ban ®Çu liªn quan ®Õn møc trùc tiÕp cña sù tho¶ hiÖp bëi v× hiÖu lùc d÷ liÖu nguån vµ n¨ng lùc cña c¸c c«ng cô ¸nh x¹ d÷ liÖu ®Ó di tró c¸c cÊu tróc yªu cÇu. KÕt qu¶ lµ viÖc ®Þnh nghÜa d÷ liÖu ®Ých ban ®Çu ®èi víi di tró d÷ liÖu BDW lµ mét tiÕn tr×nh t­¬ng t¸c cao, mµ ®­îc ®­a ra ®Ó thùc hiÖn trong c¸c c«ng cô mÉu ®­îc sö dông ®Ó thiÕt kÕ BDW, vµ ®Æc biÖt trong c«ng cô qu¶n trÞ ¸nh x¹. §©y lµ mét m«i tr­êng ®èi t­îng phøc t¹p, nh­ng mét c«ng cô ®¬n lÎ cã thÓ trî gióp cho c¶ 2 tiÕn tr×nh nµy, ®ã lµ mét sù lùa chän nh­ng ®Ó grin hay bear nã. C¸c c«ng cô qu¶n trÞ ¸nh x¹ ngµy nay kh«ng më réng cho tÊt c¶ c¸c ph­¬ng ph¸p tíi mÉu d÷ liÖu enterprise, nã kh«ng lµ mét mÉu tèt cho qu¶n trÞ ¸nh x¹. Tuy nhiªn, theo nhËn thøc râ rµng lµ mÉu d÷ liÖu cña BDW lµ nguån sau cïng cña c¸c sù x¸c ®Þnh d÷ liÖu ®Ých trong di tró d÷ liÖu BDW. Do ®ã nã kÐo theo sù x¸c ®Þnh d÷ liÖu ®Ých ®èi víi BDW liªn quan ®Õn viÖc lùa chän c¸c tr­êng ®· tån t¹i h¬n lµ x¸c ®Þnh mét c¸i míi. §Þnh nghÜa d÷ liÖu ®Ých cho di tró d÷ liÖu BIW ViÖc ®Þnh nghÜa d÷ liÖu ®Ých cho c¸c BIW lµ rÊt phøc t¹p bëi c¸c d¹ng kh¸c nhau cña c¸c BIW ®· cã. Bëi vËy mét sè tuú chän tån t¹i: ViÖc tr×nh bµy c¸c BIW - c¸c BIW ®­îc sö dông réng r·i - vµ c¸c BIW ®­îc yªu cÇu cho c¸c giai ®o¹n thiÕt kÕ mµ kÐo theo viÖc sö dông c¸c c«ng cô CASE tíi c¸c mÉu d÷ liÖu tõ møc logic ®Õn møc vËt lý. Trong c¸c tr­êng hîp nµy, mÉu nµy lµ nguån cña viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu ®Ých. C¸c BIW ng­êi dïng vµ c¸c BIW ®¬n gi¶n lµ ®­îc thiÕt kÕ gièng nhau trong cïng mét b­íc x¸c ®Þnh c¸ch tiÕp cËn di tró d÷ liÖu yªu cÇu. KÕt qu¶ lµ viÖc x¸c ®Þnh cÊu tróc vµ néi dung cña CSDL ®Ých tiÒm tµng dÉn ®Õn tõ c¸c thµnh phÇn qu¶n trÞ ¸nh x¹. §iÒu nµy cã thÓ ®­îc ®¬n gi¶n ho¸ nhiÖm vô cña c¸c thµnh phÇn qu¶n trÞ trong vïng nµy, nÕu nã ®­îc ®¶m b¶o c¬ chÕ ®éc lËp nµo ®ã sau nµy sÏ kh«ng thay ®æi cÊu tróc c¬ së d÷ liÖu ®Ých. C¸c d¹ng nhÊt ®Þnh cña BIW ®­îc ®Þnh nghÜa th«ng qua mét tiÕn tr×nh ®éc lËp mµ kh«ng liªn quan tíi mÉu hoÆc ¸nh x¹ d÷ liÖu b»ng con ®­êng trùc tiÕp. Mét vÝ dô lµ mét ch­¬ng tr×nh b¶ng tÝnh n¬i b¶n thiÕt kÕ th­êng ®­îc dÉn ®Õn th«ng qua prototyping. Trong c¸c tr­êng hîp nµy, siªu d÷ liÖu kh«ng hiÓn nhiªn cã ®Ó cung cÊp cho viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu®Ých ®èi víi c¸c thµnh phÇn qu¶n trÞ, ng­êi dïng buéc ph¶i nhËp l¹i c¸c th«ng tin nµy. Nh­ mét sù phøc t¹p bæ sung, c¸c c«ng cô ng­êi dïng cuèi nh­ c¸c b¶ng biÓu vµ c¸c c«ng cô OLAP th­êng cung cÊp c¸c m¸y läc cña chóng mµ ®éc lËp víi bÊt kú mét m«i tr­êng ¸nh x¹ d÷ liÖu lín h¬n nµo. Nh­ mét kÕt qu¶, ng­êi dïng ®Þnh nghÜa d÷ liÖu ®Ých kh«ng gièng nh­ viÖc truy cËp tíi c¸c x¸c ®Þnh nghiÖp vô ®Ó gióp mäi ng­êi cã thÓ hiÓu c¸ch sö dông d÷ liÖu. X©y dùng ®Þnh nghÜa d÷ liÖu ®Ých Tõ quan ®iÓm cña ng­êi dung yªu cÇu viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu ®Ých ph¶i râ rµng. NÕu cÊu tróc c¬ së d÷ liÖu ®Ých ®· tån t¹i, viÖc qu¶n trÞ ¸nh x¹ cÇn ph¶i giíi thiÖu nã tíi ng­êi dïng. Ng­êi dïng sÏ ®¬n gi¶n lo¹i trõ c¸c tr­êng mµ nã kh«ng bÞ lµm ®Çy hoÆc thay ®æi trong qu¸ tr×nh ¸nh x¹ (TÊt nhiªn mét vµi qu¸ tr×nh ¸nh x¹ kh¸c sÏ b¶o tr× c¸c tr­êng nµy). NÕu viÖc x¸c ®Þnh CSDL ®Ých kh«ng tån t¹i ng­êi dïng ph¶i cã giíi thiÖu c¸c c«ng cô xc¸ ®Þnh nã. §iÒu hiÓn nhiªn vµ c¬ b¶n lµ ph­¬ng ph¸p tiÕp cËn trong tr­êng hîp nµy lµ ®¬n gi¶n ®Ó giíi thiÖu mét c¸ch x¸c ®Þnh mÆc ®Þnh b»ng c¸c tËp con cña d÷ liÖu nguån mµ ng­êi dïng tr­íc ®ã lùa chän. Th«ng tin ®­îc ghi trong c¸c ®Þnh nghÜa d÷ liÖu ®Ých t­¬ng tù nh­ trong viÖc ®Þnh nghÜa d÷ lieÑu nguån, nã bao gåm: vÞ trÝ ®Þnh d¹ng ph­¬ng ph¸p truy cËp c¸c tr­êng kho¸ c¸c tr­êng kh¸c Nh­ trong viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu nguån, kh«ng sö dông siªu d÷ kiÖn møc nghiÖp vô. §iÒu nµy lµ do vai trß cña viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu ®Ých lµ chØ ra c¸c thµnh phÇn thùc hiÖn ¸nh x¹ d÷ liÖu n¬i øng dông d÷ liÖu. Mét lÇn n÷a, vai trß cña siªu d÷ kiÖn nghiÖp vô trong tiÕn tr×nh nµy cho phÐp ng­êi dïng hiÓu ®­îc d÷ liÖu ®Ých trong ng÷ c¶nh nghiÖp vô. Nh÷ng sù liªn quan nhÊt qu¸n tíi viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu nguån ®· ®­îc m« t¶ tr­íc ®©y. TÊt c¶ c¸c th«ng tin c¬ b¶n cÇn thiÕtcho b­íc tiÕp theo - ¸nh x¹ nguån/®Ých - ®· s½n cã, vµ sÏ ®­îc m« t¶ trong phÇn tiÕp theo. C¸c ¸nh x¹ nguån/®Ých B­íc ¸nh x¹ nguån/®Ých x¸c ®Þnh mèi quan hÖ tån