Sơ đồ ERD là gì? 7 bước thiết kế ERD hiệu quả và 3 mô hình phổ biến

Sơ đồ ERD (Entity Relationship Diagram) là một loại sơ đồ trực quan dùng để biểu diễn mối quan hệ giữa các đối tượng trong một hệ thống dữ liệu. Nói cách khác, ERD diagram giống như bản thiết kế trước khi xây dựng một cơ sở dữ liệu – nó giúp bạn hình dung được những gì cần lưu trữ, mỗi loại dữ liệu kết nối với nhau ra sao, và đâu là điểm cốt lõi trong cấu trúc đó.

I. Tại sao làm việc với dữ liệu cần hiểu sơ đồ ERD?

Hãy tưởng tượng bạn bước vào một kho dữ liệu khổng lồ, nơi có hàng trăm bảng thông tin, từ khách hàng, đơn hàng, sản phẩm, nhà cung cấp, nhân viên, đến tồn kho. Nếu không có bản đồ, bạn sẽ rất dễ bị lạc. Sơ đồ ERD (Entity Relationship Diagram) chính là bản đồ ấy.

Dù bạn là người mới học phân tích dữ liệu hay đang làm việc với cơ sở dữ liệu trong môi trường doanh nghiệp, việc hiểu và sử dụng sơ đồ ERD sẽ giúp bạn:

• Nhìn được bức tranh tổng thể về cấu trúc hệ thống dữ liệu,
• Xác định đúng thực thể quan trọng, mối quan hệ giữa chúng,
• Và đặc biệt: viết truy vấn SQL chính xác, tránh lỗi logic, chuẩn hóa dữ liệu ngay từ đầu.

Trong thời đại mà dữ liệu là xương sống của mọi quyết định, biết đọc và thiết kế sơ đồ ERD là kỹ năng nền tảng mà bất kỳ ai làm việc với dữ liệu, hệ thống hay nghiệp vụ vận hành đều nên nắm rõ.

Ở bài viết này, bạn sẽ được:

• Hiểu rõ sơ đồ ERD là gì và tại sao nó quan trọng.
• Biết cách phân biệt các thành phần chính như thực thể, thuộc tính, khóa chính – khóa ngoại.
• Và quan trọng nhất: nắm được 7 bước thiết kế sơ đồ ERD hiệu quả theo đúng chuẩn logic trong doanh nghiệp thực tế.

II. Sơ đồ ERD là gì?

ERD (Entity Relationship Diagram) là một loại sơ đồ trực quan dùng để biểu diễn mối quan hệ giữa các đối tượng trong một hệ thống dữ liệu. Nói cách khác, ERD diagram giống như bản thiết kế trước khi xây dựng một cơ sở dữ liệu – nó giúp bạn hình dung được những gì cần lưu trữ, mỗi loại dữ liệu kết nối với nhau ra sao, và đâu là điểm cốt lõi trong cấu trúc đó.

Trong sơ đồ ERD, bạn sẽ thường bắt gặp 3 yếu tố chính:

• Entity (Thực thể): là những đối tượng cần quản lý – ví dụ: Khách hàng, Sản phẩm, Nhân viên…
• Attribute (Thuộc tính): là các thông tin mô tả cho thực thể – ví dụ: Họ tên, Mã sản phẩm, Ngày sinh,…
• Relationship (Mối quan hệ): thể hiện cách các thực thể kết nối với nhau – ví dụ: Mỗi đơn hàng sẽ gắn với một khách hàng.

1. Sơ đồ ERD không chỉ dành cho dân IT

Đừng nhầm lẫn rằng ERD chỉ dành cho developer hay data engineer. Thực tế, ai làm việc với dữ liệu – từ người phân tích, vận hành, đến quản lý sản phẩm – đều cần nắm được sơ đồ ERD ở mức cơ bản để:

• Hiểu luồng dữ liệu trong hệ thống,
• Xây dựng bảng biểu đúng logic,
• Và làm việc hiệu quả hơn với đội kỹ thuật.

2. ERD khác gì với một bảng Excel?

Trong Excel, bạn có thể có nhiều bảng (sheet), nhưng các bảng đó thường không liên kết logic với nhau.

Trong khi đó, một sơ đồ ERD sẽ cho thấy rõ: bảng nào là trung tâm, bảng nào là phụ thuộc, mối liên kết là 1-1, 1-n hay n-n, và đâu là khoá chính – khoá ngoại để đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu.

Entity Relationship Diagram (ERD) là một dạng flowchart (lưu đồ) minh hoạ mối quan hệ của các thực thể/đối tượng (entity) trong một hệ thống. ERD chủ yếu được phát triển trong thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ (relational database) nhằm trực quan hóa các khái niệm và thiết kế mối quan hệ của các đối tượng trong cơ sở dữ liệu.

Nếu bạn muốn quản lý dữ liệu một cách hệ thống, chuẩn hóa cấu trúc bảng ngay từ đầu, hoặc làm việc trong các dự án có nhiều bảng dữ liệu liên kết với nhau – thì biết đọc và vẽ sơ đồ ERD là kỹ năng bắt buộc phải có.

III. Khi nào cần dùng sơ đồ ERD?

Bạn có thể không cần biết code, nhưng nếu đang làm việc với dữ liệu – đặc biệt là các bảng dữ liệu có mối liên kết – thì sơ đồ ERD (Entity Relationship Diagram) là công cụ bạn nên nắm chắc từ đầu.

Dưới đây là 3 tình huống phổ biến mà bạn nên sử dụng ERD diagram:

1. Khi thiết kế hệ thống hoặc cơ sở dữ liệu mới

Trước khi xây dựng một hệ thống quản lý khách hàng, bán hàng, đơn hàng hay nhân sự… bạn cần xác định:

• Có những thực thể (entity) nào cần lưu trữ?
• Mỗi thực thể có những thuộc tính gì?
• Các thực thể có mối quan hệ như thế nào?

ERD chính là bản thiết kế gốc – giống như kiến trúc sư vẽ sơ đồ nhà trước khi xây dựng. Nếu bỏ qua bước này, bạn có thể dễ dàng tạo ra một cơ sở dữ liệu chồng chéo, dư thừa hoặc thiếu logic.

2. Khi cần phân tích lỗi dữ liệu hoặc truy vấn dữ liệu phức tạp

Hãy hình dung bạn đang xử lý hệ thống có hàng chục bảng – làm sao biết bảng nào liên quan đến bảng nào? Liệu lỗi bạn gặp ở bảng A có bắt nguồn từ bảng B?

Lúc này, ERD đóng vai trò như sơ đồ tư duy: giúp bạn nhìn rõ các kết nối, nhanh chóng viết được truy vấn SQL chính xác, và phát hiện sớm lỗi do sai khóa chính, trùng dữ liệu, hoặc mối quan hệ không hợp lệ.

Ví dụ thực tế: Một công ty thương mại điện tử phát hiện lỗi sai giá đơn hàng trong báo cáo. Nhìn vào ERD, họ nhận ra bảng Order đang liên kết sai với bảng Discount Rule, gây nhầm lẫn khi truy vấn dữ liệu.

3. Khi muốn chuẩn hóa hệ thống vận hành – đặc biệt là dữ liệu liên bảng

Trong doanh nghiệp, dữ liệu không tồn tại một cách độc lập. Mỗi bộ phận – sales, marketing, vận hành – đều liên quan đến cùng một khách hàng, cùng một sản phẩm, cùng một dòng dữ liệu.

Việc xây dựng sơ đồ ERD giúp chuẩn hóa ngôn ngữ dữ liệu toàn tổ chức. Ai cũng có thể hiểu: Khách hàng là một thực thể, có ID riêng, được gắn với nhiều đơn hàng, và mỗi đơn hàng chỉ thuộc về một khách hàng.

Ví dụ từ Vinamilk: Trong quá trình mở rộng chuỗi phân phối, Vinamilk thiết kế một ERD diagram toàn hệ thống – giúp kết nối dữ liệu từ nhà máy đến cửa hàng. Nhờ đó, việc kiểm soát hàng tồn kho, tối ưu vận chuyển, và truy vết sản phẩm trở nên minh bạch và hiệu quả hơn.

Bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về sơ đồ ERD nói riêng, và Power BI, Sql nói chung? Tham khảo ngay khóa học Decision Analytics with Power BI tại ACE Academy để dễ dàng làm chủ mọi tác vụ Power BI chỉ sau 6 buổi

IV. Thành phần trong sơ đồ ERD gồm những gì?

Một ERD diagram (sơ đồ thực thể – quan hệ) có thể trông như một tấm bản đồ kỹ thuật số, nhưng thực chất nó được xây dựng từ những thành phần rất dễ hiểu. Khi bạn nắm được từng thành phần, việc đọc – vẽ – và vận hành hệ thống dữ liệu sẽ trở nên mạch lạc hơn rất nhiều.

Dưới đây là 5 thành phần cốt lõi tạo nên một sơ đồ ERD:

1. Entity – Thực thể

Entity là những “đối tượng chính” mà hệ thống cần lưu trữ thông tin. Trong một hệ thống bán hàng, các thực thể thường gặp bao gồm:

• Customer (Khách hàng)
• Order (Đơn hàng)
• Product (Sản phẩm)
• Employee (Nhân viên)

Mỗi entity trong ERD thường tương ứng với một bảng dữ liệu trong cơ sở dữ liệu. Trong sơ đồ ERD, thực thể được biểu diễn bằng hình chữ nhật, có tên ở phía trên (ví dụ: “CUSTOMER”) và được liên kết với các thuộc tính bên dưới.

2. Attribute – Thuộc tính

Trong sơ đồ ERD, attributes là những đặc điểm mô tả chi tiết cho từng thực thể (entity). Nếu một thực thể là một bảng dữ liệu, thì các thuộc tính chính là các cột dữ liệu bên trong bảng đó.

Trong hệ thống quản lý khách hàng, giả sử bạn có thực thể Customer. Các thuộc tính (attributes) của Customer có thể bao gồm: First_Name, Last_Name, Address, …

Mỗi thuộc tính đều đi kèm với kiểu dữ liệu (data type) cụ thể để hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) hiểu cách lưu trữ và xử lý thông tin:

• varchar: chuỗi ký tự có độ dài thay đổi (thường dùng cho tên, địa chỉ, email…)
• integer: số nguyên (thường dùng cho ID, số điện thoại…)
• char(1): ký tự cố định 1 ký tự (thường dùng cho các giá trị dạng lựa chọn: Y/N, M/F)
• date: định dạng ngày tháng

Mỗi attribute đại diện cho một đặc tính của thực thể – giúp mô tả thông tin một cách đầy đủ và có cấu trúc. Trong sơ đồ ERD diagram, các thuộc tính thường được liệt kê bên trong khung chữ nhật của thực thể, hoặc được vẽ rẽ nhánh ra từ thực thể.

3. Primary Key – Khóa chính

Trong sơ đồ ERD, Primary Key là một thuộc tính dùng để định danh duy nhất mỗi bản ghi (record) trong một bảng dữ liệu. Điều này có nghĩa là không được có hai dòng dữ liệu nào có cùng giá trị ở cột Primary Key.

Quy tắc bắt buộc khi thiết kế Primary Key:

• Mỗi bảng chỉ có một khóa chính.
• Giá trị khóa chính không được phép trùng lặp.
• Không được để trống (NOT NULL).

Giả sử bạn có một bảng Product với hai cột:

• ID: Mã sản phẩm – dùng làm Primary Key
• Name: Tên sản phẩm

Trong bảng trên, ID là primary key, nghĩa là mỗi sản phẩm phải có một mã ID duy nhất để hệ thống có thể phân biệt và truy xuất chính xác.

Tuy nhiên, bạn có thể thấy record thứ ba đang trùng ID với record thứ hai (cùng là PDT-0002). Điều này vi phạm nguyên tắc của primary key, dẫn đến lỗi trong truy vấn, thống kê hoặc khi thiết lập liên kết với các bảng khác. Đây là lỗi rất phổ biến khi dữ liệu không được kiểm soát chặt, và sơ đồ ERD sẽ giúp bạn phát hiện – sửa lỗi ngay từ giai đoạn thiết kế.

4. Foreign Key – Khóa ngoại

Foreign key là một cột trong bảng dữ liệu có nhiệm vụ liên kết đến một bảng khác thông qua primary key (khóa chính). Nói cách khác:

• Primary Key xác định duy nhất từng dòng dữ liệu trong bảng gốc.
• Foreign Key trỏ đến Primary Key ở bảng khác để tạo kết nối giữa hai bảng.

Đây chính là cơ chế tạo nên các mối quan hệ dữ liệu trong sơ đồ ERD (ERD diagram).

Giả sử bạn đang thiết kế cơ sở dữ liệu cho hệ thống bán lẻ. Bạn có 2 bảng:

Mỗi nhà sản xuất sẽ được gán cho một ID riêng biệt. Mỗi nhà sản xuất có thể cho ra nhiều sản phẩm khác nhau, nhưng một sản phẩm không thể được sản xuất bởi nhiều nhà sản xuất khác nhau. Trong khi đó, các sản phẩm khác nhau cũng có thể trùng nhà sản xuất và có cùng giá trị manufacturerID.

Như vậy, bảng Sản phẩm sẽ chứa foreign key là manufacturerID và trùng khóa với primary key của bảng Nhà sản xuất, trong khi bảng Nhà sản xuất sẽ không có foreign key nào liên kết đến bảng Sản phẩm.

5. Relationship – Mối quan hệ trong sơ đồ ERD

Trong sơ đồ ERD (Entity Relationship Diagram), relationship là thành phần giúp mô tả cách các thực thể (entity) kết nối với nhau trong cơ sở dữ liệu. Việc xác định đúng mối quan hệ giữa các bảng là bước thiết yếu để đảm bảo tính logic và chuẩn hóa hệ thống dữ liệu.

Các mối quan hệ trong ERD thường được thể hiện bằng đường kẻ có ký hiệu đặc biệt ở hai đầu, thể hiện rõ kiểu kết nối giữa các thực thể.

Có 3 dạng quan hệ phổ biến trong thiết kế cơ sở dữ liệu và sơ đồ ERD:

• One-to-One (1–1) – Một đối một
• One-to-Many (1–n) – Một đối nhiều
• Many-to-Many (n–n) – Nhiều đối nhiều

a. One-to-One (1–1) – Mối quan hệ một – một

One-to-One là mối quan hệ giữa hai thực thể, trong đó mỗi bản ghi (record) ở bảng A chỉ liên kết với một record duy nhất ở bảng B, và ngược lại.

Khi nào dùng One-to-One?

• Khi muốn tách thông tin chi tiết ra khỏi bảng chính để giảm độ phức tạp hoặc bảo mật tốt hơn.
• Khi một entity phụ thuộc 100% vào entity chính theo tỷ lệ 1:1.

Ví dụ: Ta có bảng User và User Profile có mối quan hệ 1–1:

• Mỗi người dùng (User) chỉ có một hồ sơ người dùng (User Profile).
• Trường UserEmail trong bảng UserProfile là foreign key liên kết với trường Email (Primary Key) của bảng User.

b. One-to-Many (1–n hoặc n–1) – Mối quan hệ một – nhiều

One-to-Many là kiểu relationship phổ biến nhất trong hệ thống dữ liệu, trong đó:

• Một bản ghi ở bảng A có thể liên kết với nhiều bản ghi ở bảng B.
• Nhưng mỗi bản ghi ở bảng B chỉ liên kết với một bản ghi duy nhất ở bảng A.

Ví dụ: Bảng Department và Student có quan hệ 1–n:

• Một phòng ban có thể có nhiều sinh viên trực thuộc.
• Nhưng mỗi sinh viên chỉ thuộc về một phòng ban duy nhất.

Trường DepartmentID là foreign key nằm trong bảng Student, liên kết với ID của bảng Department.

c. Many-to-Many (n–n) – Mối quan hệ nhiều – nhiều

Many-to-Many (n-n) mô tả tình huống khi:

• Một thực thể ở bảng A có thể liên kết với nhiều thực thể ở bảng B,
• Và ngược lại, một thực thể ở bảng B cũng có thể liên kết với nhiều thực thể ở bảng A.

Trong ERD, để biểu diễn mối quan hệ n-n, ta cần sử dụng bảng trung gian.

Ví dụ: Mối quan hệ giữa bảng Student và Course:

• Một sinh viên có thể đăng ký nhiều khóa học.
• Một khóa học có thể được nhiều sinh viên đăng ký.

Bảng Student_Course là bảng trung gian, chứa hai foreign key:

• StudentID → trỏ đến bảng Student
• CourseID → trỏ đến bảng Course

V. Ba loại mô hình sơ đồ ERD: Conceptual – Logical – Physical

Khi xây dựng sơ đồ ERD (Entity Relationship Diagram) cho một hệ thống cơ sở dữ liệu, bạn không thể chỉ dừng lại ở việc “vẽ bảng và nối mối quan hệ”. Thay vào đó, bạn cần phân biệt rõ 3 cấp độ mô hình ERD để đảm bảo dữ liệu được thiết kế từ tổng thể đến chi tiết, từ tư duy đến triển khai.

1. Conceptual Data Model – Mô hình dữ liệu khái niệm

Mô hình khái niệm (Conceptual ERD) là bước đầu tiên để hình dung tổng thể hệ thống dữ liệu, trước cả khi bắt tay vào kỹ thuật. Conceptual ERD giống như bản thiết kế sơ bộ của kiến trúc sư trước khi dựng nhà. Mục tiêu của mô hình khái niệm là:

• Xác định các thực thể (entity) chính trong hệ thống.
• Vẽ các mối quan hệ giữa thực thể, chưa cần đi sâu vào chi tiết bảng.

Đặc điểm của mô hình khái niệm:

• Không chứa thuộc tính cụ thể hay kiểu dữ liệu.
• Không có khoá chính (Primary Key) hay khoá ngoại (Foreign Key).
• Thường được sử dụng để giao tiếp giữa người phân tích nghiệp vụ và kỹ thuật viên.

Ví dụ: Trong hệ thống bán hàng, bạn chỉ cần xác định có các thực thể: Customer, Product, Order và chúng liên kết với nhau ra sao.

2. Logical Data Model – Mô hình dữ liệu logic

Logical ERD đi một bước sâu hơn: Bạn bắt đầu chuyển hóa ý tưởng khái niệm thành cấu trúc logic, nhưng chưa cần bận tâm đến công nghệ triển khai (MySQL, Oracle, PostgreSQL,…). Mô hìnhLogical ERD là bản dựng chi tiết logic – đủ để đội kỹ thuật code hệ thống đúng luồng.

Mục tiêu của Logical Data Model:

• Xác định thuộc tính (attribute) cụ thể cho mỗi thực thể.
• Bổ sung Primary Key, Foreign Key, kiểu dữ liệu (int, varchar, date,…).

Đặc điểm của Logical Data Model:

• Chuẩn hóa dữ liệu: loại bỏ dư thừa, xác định bảng trung gian (nếu cần).
• Mô hình hóa toàn bộ logic dữ liệu – đủ để developer bắt đầu làm việc.

Ví dụ: Bạn biết bảng Customer có các trường: Customer_ID, Name, Email, Phone. Bảng Order có Order_ID, OrderDate, Customer_ID (FK).

3. Physical Data Model – Mô hình dữ liệu vật lý

Physical ERD là phiên bản chi tiết cuối cùng trước khi triển khai. Mô hình này chuyển toàn bộ logic thành các bảng cụ thể phù hợp với hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) mà bạn chọn. Physical ERD là bản triển khai thực tế – dùng để tạo bảng SQL và cấu trúc dữ liệu thật.

Mục tiêu của Physical Data Model:

• Chuẩn bị cú pháp, ràng buộc, tên cột đúng với nền tảng cơ sở dữ liệu thật.
• Đảm bảo tính khả thi kỹ thuật và hiệu suất cao.

Đặc điểm của Physical Data Model:

• Bao gồm độ dài, kiểu dữ liệu chuẩn hóa, null/not null, ràng buộc UNIQUE, CHECK,…
• Phù hợp với từng hệ thống như MySQL, SQL Server, PostgreSQL,…

Ví dụ: Bạn định nghĩa rõ Customer_ID int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT, Email varchar(50) UNIQUE, Created_Date datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP.

Vậy tóm tắt sự khác biệt giữa 3 loại sơ đồ ERD:

VI. 7 bước thiết kế sơ đồ ERD hiệu quả – Tư duy chuẩn bài bản từ đầu

Dưới đây là 7 bước vẽ sơ đồ ERD hiệu quả mà bất kỳ ai làm việc với dữ liệu cũng nên nắm chắc:

Bước 1: Xác định phạm vi và mục tiêu phân tích dữ liệu

Trước khi vẽ ERD, hãy trả lời câu hỏi:

“Hệ thống này dùng để làm gì? Cần quản lý những loại dữ liệu nào?”

Bạn có thể đang thiết kế hệ thống quản lý học sinh, bán hàng, tồn kho, hay CRM. Việc xác định phạm vi rõ ràng giúp bạn chỉ tập trung vào những thực thể và mối quan hệ cần thiết, tránh vẽ lan man.

Bước 2: Xác định các thực thể chính (Entities)

Thực thể là những “đối tượng” chính trong hệ thống – có thể là Customer, Order, Product, Student, Department… Mỗi thực thể sẽ tương ứng với một bảng dữ liệu khi triển khai.

Tips: Hãy dùng danh từ số ít (Student, Product) để đặt tên bảng trong ERD.

Bước 3: Xác định thuộc tính (Attributes) cho từng thực thể

Mỗi thực thể sẽ có nhiều thuộc tính mô tả, như:

• Customer → Customer_ID, Name, Email, Phone
• Product → Product_ID, Name, Category, Price

Đừng quên xác định kiểu dữ liệu (int, varchar, date,…) cho từng thuộc tính. Hãy phân biệt rõ:

• Primary Key: khóa chính định danh duy nhất 1 bản ghi.
• Foreign Key: khóa ngoại kết nối tới bảng khác.

Bước 4: Xác định các mối quan hệ (Relationships)

Ở bước này, bạn sẽ nối các thực thể lại với nhau bằng các đường liên kết. Hãy xác định:

• Mối quan hệ là 1-1, 1-N hay N-N?
• Nếu là N-N, cần tạo bảng trung gian (bridge table) để chuẩn hóa.

Ví dụ:

• Một Customer có thể có nhiều Order → 1:N
• Một Student có thể học nhiều Course, và một Course có thể có nhiều Student → N:N → cần bảng Student_Course.

Bước 5: Ánh xạ khóa chính – khóa ngoại (PK – FK)

Đây là phần kỹ thuật quan trọng trong sơ đồ ERD:

• Mỗi bảng phải có một Primary Key.
• Các bảng liên kết phải có Foreign Key trỏ về bảng cha.

Ví dụ: Order.Customer_ID là FK trỏ về Customer.Customer_ID

Cần đảm bảo ràng buộc giữa các bảng chặt chẽ – vừa đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu, vừa giúp viết truy vấn dễ hơn.

Bước 6: Rà soát & chuẩn hóa (Normalization)

Sau khi thiết kế xong, hãy rà lại sơ đồ để đảm bảo:

• Không có thuộc tính bị dư thừa hoặc trùng lặp.
• Các bảng được tách logic, dễ mở rộng.
• Mối quan hệ rõ ràng, không mập mờ.

Nếu cần, bạn có thể áp dụng các cấp độ chuẩn hóa (1NF → 3NF) để tối ưu cơ sở dữ liệu.

Bước 7: Triển khai & kiểm thử với dữ liệu mẫu

Cuối cùng, hãy thử tạo một vài dòng dữ liệu mẫu cho mỗi bảng để kiểm thử:

• Dữ liệu có trùng không?
• Mối quan hệ có đúng như thiết kế không?
• Có thể viết câu truy vấn SQL dễ hiểu không?

Đây là cách để kiểm tra ERD trước khi đưa vào hệ thống thật.

VII. Tạm kết

Sơ đồ ERD không chỉ là một công cụ vẽ kỹ thuật – mà là tư duy nền tảng giúp bạn làm việc chuyên nghiệp với dữ liệu. Khi bạn hiểu cách xác định thực thể, mối quan hệ và thiết kế bảng chuẩn hóa, bạn sẽ viết truy vấn SQL chính xác hơn, phân tích dữ liệu mạch lạc hơn và xây dựng mô hình dữ liệu hiệu quả hơn trong Power BI.

Nếu bạn từng gặp lỗi khi nối bảng, kết quả sai trong dashboard, hoặc thấy Power BI “khó hiểu”, thì rất có thể bạn đang thiếu nền tảng về tư duy mô hình dữ liệu – mà ERD chính là bước đầu tiên.

Trong khoá học Decision Analytics in Power BI tại ACE, bạn sẽ không chỉ học cách kéo bảng – mà còn được hướng dẫn xây dựng mô hình dữ liệu chuẩn từ ERD, xử lý mối quan hệ 1-N, N-N, và trực tiếp phân tích case thực tế như một data analyst doanh nghiệp.

Khóa học Data Analytics in Power BI tại ACE sẽ giúp bạn đi từ giai đoạn làm quen cho tới thành thạo với công cụ, đào tạo cho bạn mọi kỹ năng Power Bl từ cơ bản đến nâng cao, cùng bạn rèn luyện mọi case study thực chiến. Hoàn thành khóa học, bạn sẽ tự tin giải quyết mọi bài toán kinh doanh, dễ dàng xử lí công việc bằng kĩ năng chuyên nghiệp của một nhà phân tích dữ liệu thực thụ trên công cụ Power BI. Bắt đầu hành trình của bạn ngay hôm nay với các khóa học của ACE Academy!

VIII. Câu hỏi thường gặp về sơ đồ ERD

About the author

Alice Mai

Founder & Lead Instructor of ACE Academy

Cô Alice là founder tại ACE Academy – nền tảng đào tạo kỹ năng phân tích dữ liệu và tư duy kinh doanh thực chiến. Cô đồng thời là chuyên gia tư vấn tại ACE Partners Consulting & 180 Systems Canada, tập trung vào chiến lược, digital marketing và chuyển đổi số cho các doanh nghiệp. Với hơn 15 năm kinh nghiệm tại các tập đoàn đa quốc gia như TikTok, Lazada và ACFC, Alice kết hợp giữa tư duy lãnh đạo và công nghệ để kiến tạo giải pháp giáo dục phù hợp cho thế hệ trẻ trong thời đại AI.

Linkedin Threads Facebook