Đồ án HTTTQL UEH: Tìm hiểu về hệ thống Kinh Doanh Thông Minh (Business Intelligence)

Đồ án cuối kì HTTTQL UEH về Business Intelligence. Tham khảo bài làm mẫu, phân tích chuyên sâu và kinh nghiệm thực hiện đồ án đạt điểm cao.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Báo cáo đồ án môn học
70
6
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

BẢNG ĐÁNH GIÁ THÁI ĐỘ

BẢNG PHÂN CÔNG

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH ẢNH

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

LỜI MỞ ĐẦU

1.1. Lý do chọn đề tài

1.2. Mục tiêu đề tài

1.3. Bố cục và tóm tắt nội dung từng chương

1.4. Mối liên hệ giữa MIS (Management Information System) và BI (Business Intelligence)

1.4.1. Định nghĩa về MIS

1.4.2. Mối liên hệ giữa MIS và BI

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BUSINESS INTELLIGENCE

1.1. Khái niệm Business Intelligence (Kinh doanh thông minh hay trí tuệ kinh doanh)

1.2. Vai trò của Business Intelligence

1.3. Business Intelligence giúp hỗ trợ doanh nghiệp trong việc kinh doanh

1.4. Trực quan hóa các dữ liệu (Data visualization)

1.5. Giúp cải thiện tầm nhìn chiến lược của doanh nghiệp

1.6. Một số ứng dụng khác của BI trong doanh nghiệp

1.7. Thành phần chính và cách thức hoạt động của BI

1.7.1. Thành phần chính

1.7.1.1. Data Sources - Nguồn dữ liệu
1.7.1.2. Data Warehouse (DW) - Kho dữ liệu

1.7.2. Cách thức hoạt động của BI

1.8. Người dùng BI (BI Users):

1.9. Sự khác biệt giữa BI và DA (Data Analytics), BA (Business Analysis)

1.10. Sự khác biệt giữa BI và DA (Data Analytics):

1.11. Sự khác biệt giữa BI và BA (Business Analysis):

1.12. Các phần mềm và hệ thống của BI

1.13. Phần mềm Tableau:

1.14. Phần mềm Power BI:

1.15. Phần mềm QlikView:

2. CHƯƠNG 2: MỐI QUAN HỆ GIỮA BI VÀ HỆ THỐNG THÔNG TIN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH DSS

2.1. Khái niệm và vai trò của DSS - Decision Support System:

2.1.1. Khái niệm của DSS:

2.1.2. Vai trò của DSS:

2.2. Mối quan hệ giữa BI và DSS:

3. CHƯƠNG 3: BI GẮN LIỀN VỚI VIỆC XỬ LÝ DỮ LIỆU CỦA HỆ QUẢN TRỊ CƠ SỞ DỮ LIỆU MYSQL

3.1. Khái niệm DBMS - Database Management System (HQTCSDL)

3.2. Giới thiệu về hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL

3.3. Bốn chìa khóa chính về MySQL

3.3.1. MySQL là hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu mã nguồn mở

3.3.2. MySQL có khả năng tương thích rộng rãi

3.3.3. Dễ dàng sử dụng

3.4. Kết hợp Business Intelligence với hệ quản trị CSDL MySQL

3.5. Một vài nhà cung cấp sản phẩm BI trong đó sử dụng hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL

3.6. Ưu thế của các công cụ BI sử dụng hệ quản trị CSDL MySQL

3.6.1. Quyền truy cập dữ liệu cho mọi người

3.6.2. Kết nối dễ dàng với cơ sở dữ liệu

3.6.3. Giao diện trực quan

3.6.4. Môi trường tự phục vụ

4. CHƯƠNG 4: ỨNG DỤNG BI HIỆU QUẢ TRONG DOANH NGHIỆP

4.1. Những khó khăn trong quyết định quản trị

4.2. Ưu và nhược điểm

4.3. Xu hướng trong phân tích và BI

4.3.1. Ứng dụng SaaS và điện toán đám mây

4.3.2. Trí tuệ nhân tạo (AI)

4.3.3. Data Storytelling và Data Visualization

4.3.4. Công cụ phân tích dự đoán và phân tích đề xuất

4.3.5. Quản trị dữ liệu

4.3.6. Bảo mật dữ liệu

4.3.7. Self-service BI

4.4. Lựa chọn giải pháp BI cho doanh nghiệp

4.5. Công cụ BI nào phù hợp với nhu cầu của từng doanh nghiệp

4.6. Các loại giải pháp BI và loại hình doanh nghiệp phù hợp

4.7. Dashboard khác gì các bản báo cáo?

4.8. Phân loại Dashboard

4.8.1. Dashboard dành cho nhà điều phối doanh nghiệp:

4.8.2. Dashboard dành cho nhà phân tích:

4.8.3. Dashboard dành cho chiến lược

4.8.4. Cách lựa chọn Dashboard phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp

4.8.5. Một vài nguyên tắc xây dựng Dashboard

5. CHƯƠNG 5 PHÂN TÍCH HỆ THỐNG BI TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG

5.1. BI trong hoạt động ngân hàng

5.1.1. BI giải quyết vấn đề trong quản trị rủi ro:

5.1.2. BI trong thấu hiểu quan hệ khách hàng và đối tác:

5.1.3. BI với quản trị hiệu quả kinh doanh

5.1.4. BI trong khai thác tài sản và quản lý nợ (nghiệp vụ ALM)

5.2. Những khó khăn, thách thức trong việc ứng dụng BI đối với hoạt động kinh doanh ngân hàng

5.2.1. Công cụ BI dựa trên Điện toán đám mây:

5.2.2. Trí tuệ nhân tạo (AI) là cốt lõi của công cụ BI:

5.3. Quy trình triển khai Business Intelligence trong ngành ngân hàng

5.3.1. Xác định loại hình dữ liệu

5.3.2. Thu thập dữ liệu

5.3.3. Phân tích dữ liệu

5.3.4. Lữu trữ và sử dụng dữ liệu

5.4. Ứng dụng của EDW-BI vào ngân hàng VietinBank

5.4.1. Khái niệm EDW-BI

5.4.2. EDW-BI đã mang đến nhiều bước tiến cho ngân hàng VietinBank

6. CHƯƠNG 6: HÀNH TRANG BƯỚC VÀO NGÀNH BI

6.1. Hiểu được ngành Business Intelligence

6.2. Tốt nghiệp với bằng đại học liên quan đến ngành Business Intelligence

6.3. Luyện tập tư duy phân tích và critical thinking:

6.4. Phát triển kỹ năng giao tiếp và kỹ năng xã hội:

6.5. Khả năng đưa ra quyết định:

6.6. Ngôn ngữ lập trình và kỹ năng công nghệ

6.7. Thành thạo các công cụ thiết kế Dashboard và báo cáo:

6.8. Có tinh thần tự học cao, sẵn sàng học hỏi công nghệ mới:

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Đồ Án Cuối Kì HTTTQL UEH Business Intelligence

Đồ án cuối kì môn HTTTQL (Hệ thống thông tin quản lý) tại UEH (Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh) thường tập trung vào việc ứng dụng Business Intelligence (BI) để giải quyết các bài toán thực tế trong doanh nghiệp. Đồ án cuối kì này không chỉ đánh giá kiến thức lý thuyết mà còn khả năng vận dụng các công cụ BI như Power BI, Tableau, SQL để phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu. Sinh viên cần hiểu rõ quy trình ETL, cách xây dựng kho dữ liệu (data warehouse), và các kỹ thuật data mining, OLAP, OLTP để tạo ra các reportingdashboard hiệu quả. Thành công của đồ án này phụ thuộc vào việc hiểu sâu sắc lý thuyết và khả năng thực hành BI trên các bộ dữ liệu thực tế, cũng như khả năng thuyết trình đồ án một cách rõ ràng và thuyết phục. Đồ án môn học cũng đòi hỏi tinh thần tự học, sẵn sàng học hỏi công nghệ mới và kỹ năng làm việc nhóm. Nhiều sinh viên tìm kiếm mẫu đồ án HTTTQL để tham khảo, nhưng điều quan trọng là phải hiểu rõ bản chất và tự tay thực hiện phân tích dữ liệutrực quan hóa.

1.1. Giới Thiệu Tổng Quan Môn HTTTQL và Vai Trò Của BI

Môn HTTTQL cung cấp kiến thức nền tảng về hệ thống thông tin trong tổ chức, bao gồm các quy trình, công nghệ, và con người. BI đóng vai trò then chốt trong việc chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích, hỗ trợ quá trình ra quyết định. Một đồ án cuối kì tốt cần thể hiện được sự hiểu biết về cả hai khía cạnh này. Sinh viên cần chứng minh khả năng kết nối giữa các khái niệm lý thuyết trong HTTTQL và ứng dụng thực tế của BI trong việc giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệutrực quan hóa dữ liệu, reporting, dashboard.

1.2. Yêu Cầu Chung Của Đồ Án Cuối Kì Môn HTTTQL UEH

Thông thường, đồ án cuối kì môn HTTTQL tại UEH yêu cầu sinh viên thực hiện một dự án BI cụ thể, bao gồm các bước: xác định vấn đề, thu thập và xử lý dữ liệu, xây dựng kho dữ liệu, phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, và đưa ra các khuyến nghị dựa trên kết quả phân tích. Sinh viên cần sử dụng các công cụ BI phổ biến như Power BI, Tableau, hoặc SQL để thực hiện các bước này. Báo cáo đồ án cần trình bày rõ ràng quy trình thực hiện, kết quả phân tích, và các khuyến nghị. Ngoài ra, sinh viên cần chuẩn bị cho phần thuyết trình đồ án, trả lời các câu hỏi từ giảng viên và hội đồng bảo vệ.

II. Các Thách Thức Thường Gặp Khi Làm Đồ Án BI HTTTQL UEH

Nhiều sinh viên gặp khó khăn khi làm đồ án cuối kì HTTTQL UEH liên quan đến BI. Một trong những thách thức lớn nhất là việc tìm kiếm và xử lý dữ liệu phù hợp. Dữ liệu cần phải đủ lớn, đủ đa dạng, và đủ chất lượng để có thể thực hiện phân tích có ý nghĩa. Một vấn đề khác là việc lựa chọn công cụ BI phù hợp. Power BITableau là hai lựa chọn phổ biến, nhưng mỗi công cụ có những ưu và nhược điểm riêng. Sinh viên cần phải hiểu rõ yêu cầu của đồ án và lựa chọn công cụ phù hợp. Ngoài ra, việc xây dựng kho dữ liệu, thực hiện các phép phân tích phức tạp, và trình bày kết quả một cách rõ ràng và thuyết phục cũng là những thách thức không nhỏ. Nhiều bạn gặp khó khăn trong việc sử dụng SQL hoặc các ngôn ngữ lập trình khác để ETL dữ liệu. Vì vậy, hãy rèn luyện kinh nghiệm làm đồ án BI bằng việc thực hành thường xuyên.

2.1. Vấn Đề Dữ Liệu Tìm Kiếm Thu Thập Xử Lý Cho Đồ Án BI

Nguồn dữ liệu chất lượng là yếu tố then chốt cho một đồ án BI thành công. Sinh viên có thể tìm kiếm dữ liệu từ các nguồn công khai, các tổ chức phi lợi nhuận, hoặc các doanh nghiệp. Tuy nhiên, dữ liệu thường không ở dạng sẵn sàng để sử dụng. Sinh viên cần phải làm sạch dữ liệu, loại bỏ các giá trị sai lệch, và chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp. Quá trình này đòi hỏi kỹ năng SQL, ETL, và kiến thức về kho dữ liệu (data warehouse).

2.2. Khó Khăn Trong Lựa Chọn và Sử Dụng Công Cụ Power BI Tableau

Power BITableau là hai công cụ BI phổ biến nhất hiện nay. Power BI mạnh về tích hợp với các sản phẩm của Microsoft, trong khi Tableau nổi tiếng với khả năng trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ. Sinh viên cần phải tìm hiểu kỹ về hai công cụ này và lựa chọn công cụ phù hợp với yêu cầu của đồ án. Quan trọng hơn, cần phải thành thạo các tính năng cơ bản và nâng cao của công cụ đã chọn.

III. Phương Pháp Phân Tích Dữ Liệu Hiệu Quả Cho Đồ Án BI UEH

Việc lựa chọn phương pháp phân tích dữ liệu phù hợp là rất quan trọng để đạt được kết quả có ý nghĩa trong đồ án BI UEH. Các phương pháp phân tích phổ biến bao gồm phân tích mô tả, phân tích khám phá, phân tích dự đoán, và phân tích quy tắc kết hợp. Sinh viên cần phải hiểu rõ mục tiêu của đồ án và lựa chọn phương pháp phân tích phù hợp. Ngoài ra, cần phải áp dụng các kỹ thuật data mining, OLAP, và các thuật toán thống kê để trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu. Ví dụ: Sử dụng SQL để truy vấn dữ liệu, sử dụng Power BI hoặc Tableau để tạo dashboard tương tác, sử dụng các thuật toán data mining để tìm kiếm các mẫu và xu hướng trong dữ liệu.

3.1. Lựa Chọn Phương Pháp Phân Tích Phù Hợp Với Mục Tiêu Đồ Án

Xác định rõ mục tiêu của đồ án là bước đầu tiên để lựa chọn phương pháp phân tích dữ liệu. Nếu mục tiêu là mô tả tình hình hiện tại của doanh nghiệp, phân tích mô tả là phù hợp. Nếu mục tiêu là khám phá các mẫu và xu hướng trong dữ liệu, phân tích khám phá là lựa chọn tốt hơn. Nếu mục tiêu là dự đoán các sự kiện trong tương lai, phân tích dự đoán là phù hợp nhất.

3.2. Ứng Dụng Kỹ Thuật Data Mining OLAP Thống Kê Trong Phân Tích

Data mining là quá trình khám phá các mẫu và xu hướng ẩn trong dữ liệu. OLAP là kỹ thuật cho phép phân tích dữ liệu đa chiều. Các thuật toán thống kê như hồi quy, phân cụm, và phân loại cũng rất hữu ích trong phân tích dữ liệu. Sinh viên cần phải hiểu rõ các kỹ thuật này và áp dụng chúng một cách phù hợp để đạt được kết quả tốt nhất.

3.3. Sử Dụng SQL Truy Vấn Dữ Liệu Xây Dựng Mô Hình Báo Cáo

SQL là ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu, có vai trò quan trọng trong trích xuất dữ liệu từ các kho dữ liệu khác nhau. Các câu lệnh SQL như SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN giúp bạn trích xuất thông tin cần thiết. Sau khi đã có dữ liệu, bạn có thể xây dựng các mô hình báo cáo sử dụng các công cụ BI để biểu diễn thông tin một cách trực quan và dễ hiểu.

IV. Hướng Dẫn Xây Dựng Dashboard Hiệu Quả Cho Đồ Án BI UEH

Một dashboard hiệu quả là công cụ quan trọng để trình bày kết quả phân tích dữ liệu một cách rõ ràng và thuyết phục trong đồ án BI UEH. Dashboard cần phải trực quan, dễ hiểu, và tập trung vào các thông tin quan trọng nhất. Sinh viên cần phải lựa chọn các loại biểu đồ phù hợp, sắp xếp các thành phần trên dashboard một cách hợp lý, và sử dụng màu sắc và hình ảnh một cách hiệu quả. Ngoài ra, dashboard cần phải tương tác, cho phép người dùng khám phá dữ liệu một cách linh hoạt. Một dashboard tương tác được thiết kế tốt có thể giúp nhà quản lý đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác.

4.1. Nguyên Tắc Thiết Kế Dashboard Trực Quan Dễ Hiểu

Khi thiết kế dashboard, cần tuân thủ các nguyên tắc về trực quan hóa dữ liệu. Sử dụng các loại biểu đồ phù hợp với loại dữ liệu cần trình bày. Ví dụ, biểu đồ cột phù hợp để so sánh các giá trị, biểu đồ đường phù hợp để thể hiện xu hướng theo thời gian, và biểu đồ tròn phù hợp để thể hiện tỷ lệ phần trăm. Sắp xếp các thành phần trên dashboard một cách hợp lý, đặt các thông tin quan trọng nhất ở vị trí dễ thấy nhất.

4.2. Lựa Chọn Biểu Đồ Phù Hợp Và Sắp Xếp Các Thành Phần

Mỗi loại biểu đồ có ưu điểm và nhược điểm riêng. Biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ tròn, biểu đồ phân tán, biểu đồ hộp, và bản đồ nhiệt là một số loại biểu đồ phổ biến. Sinh viên cần phải hiểu rõ đặc điểm của từng loại biểu đồ và lựa chọn loại phù hợp với dữ liệu cần trình bày. Ngoài ra, cần phải sắp xếp các thành phần trên dashboard một cách logic, theo một trình tự nhất định.

4.3. Tạo Bảng Điều Khiển Với Power BI và Tableau

Power BITableau cung cấp nhiều tính năng để tạo dashboard tương tác. Bạn có thể tạo các bộ lọc, các tham số, và các hành động để cho phép người dùng khám phá dữ liệu một cách linh hoạt.Ví dụ, trong Power BI, bạn có thể sử dụng slicer để lọc dữ liệu, sử dụng bookmark để tạo các khung nhìn khác nhau, và sử dụng drill-down để xem chi tiết dữ liệu. Trong Tableau, bạn có thể sử dụng filter, parameter, và action để tạo các tương tác tương tự.

V. Case Study Ứng Dụng BI Trong Ngành Ngân Hàng Đồ Án HTTTQL

Để hiểu rõ hơn về ứng dụng thực tế của BI, sinh viên có thể nghiên cứu các case study về các doanh nghiệp đã ứng dụng BI thành công. Ngành ngân hàng là một trong những ngành ứng dụng BI rộng rãi nhất. Các ngân hàng sử dụng BI để quản lý rủi ro, phát hiện gian lận, cải thiện dịch vụ khách hàng, và tăng doanh thu. Nghiên cứu một case study cụ thể có thể giúp sinh viên hiểu rõ hơn về quy trình triển khai BI, các công cụ BI được sử dụng, và kết quả đạt được. Chú ý đến các ví dụ đồ án BI có sẵn và áp dụng vào tình huống cụ thể của bạn.

5.1. Phân Tích Vai Trò Của BI Trong Quản Trị Rủi Ro Ngân Hàng

BI đóng vai trò quan trọng trong việc quản trị rủi ro tại ngân hàng. Các ngân hàng sử dụng BI để theo dõi các chỉ số rủi ro, phát hiện các giao dịch đáng ngờ, và dự đoán các sự kiện rủi ro trong tương lai. Ví dụ, BI có thể giúp ngân hàng phát hiện các khách hàng có nguy cơ vỡ nợ cao, từ đó có thể đưa ra các biện pháp phòng ngừa.

5.2. Thấu Hiểu Quan Hệ Khách Hàng Tối Ưu Dịch Vụ Thông Qua BI

Ngân hàng có thể sử dụng BI để hiểu rõ hơn về khách hàng của mình, từ đó có thể cung cấp các dịch vụ phù hợp hơn. Ví dụ, BI có thể giúp ngân hàng xác định các khách hàng tiềm năng cho các sản phẩm mới, hoặc có thể giúp ngân hàng cá nhân hóa các chương trình khuyến mãi cho từng khách hàng.

VI. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Của BI Trong HTTTQL UEH

BI ngày càng trở nên quan trọng trong HTTTQL. Các doanh nghiệp cần phải ứng dụng BI để cạnh tranh trong môi trường kinh doanh ngày càng khốc liệt. Sinh viên UEH cần phải trang bị cho mình kiến thức và kỹ năng về BI để đáp ứng yêu cầu của thị trường lao động. Trong tương lai, BI sẽ phát triển theo hướng tự động hóa, trí tuệ nhân tạo, và phân tích thời gian thực. Điều quan trọng là thường xuyên cập nhật kinh nghiệm làm đồ án BI và kiến thức chuyên môn.

6.1. Tầm Quan Trọng Của Kỹ Năng BI Đối Với Sinh Viên UEH

Kiến thức và kỹ năng về BI là rất quan trọng đối với sinh viên UEH khi ra trường. Các nhà tuyển dụng ngày càng tìm kiếm các ứng viên có khả năng phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu. Sinh viên cần phải chủ động học hỏi và rèn luyện các kỹ năng này.

6.2. Xu Hướng Phát Triển Của BI Tự Động Hóa AI Phân Tích Thời Gian Thực

Trong tương lai, BI sẽ phát triển theo hướng tự động hóa, trí tuệ nhân tạo, và phân tích thời gian thực. Tự động hóa sẽ giúp giảm thiểu công sức và thời gian cần thiết để phân tích dữ liệu. Trí tuệ nhân tạo sẽ giúp phát hiện các mẫu và xu hướng ẩn trong dữ liệu. Phân tích thời gian thực sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định nhanh chóng và chính xác.

22/09/2025
Đồ án cuối kì môn htttql ueh business intelligence

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BUSINESS INTELLIGENCE 1. Khái niệm Business Intelligence (Kinh doanh thông minh hay trí tuệ kinh doanh) - BI là một tập hợp các quy trình, kiến trúc, kỹ năng, công nghệ chuyển đổi dữ thiệu thô thành những thông tin hữu ích hỗ trợ việc ra quyết định của doanh nghiệp một cách tốt hơn và nhanh hơn. Công nghệ BI (BI Technology) cung cấp một góc nhìn toàn cảnh hoạt động của doanh nghiệp từ quá khứ, hiện tại và các dự đoán tương lai. Các dữ liệu sau khi thông qua quá trình chuyển đổi sẽ là nền tảng cho nhà quản trị tìm ra các giải pháp hiệu quả nhất để thúc đẩy kinh doanh tăng lợi nhuận.

Vai trò của Business Intelligence Trên thực tế, để doanh nghiệp có thể kinh doanh một cách khôn ngoan thì đòi hỏi họ phải có cái nhìn toàn diện về dữ liệu của tổ chức mình, hiểu và tận dụng nó để thúc đẩy sự phát triển của doanh nghiệp, loại bỏ sự kém hiệu quả cũng như thích ứng với những thay đổi liên tục của thị trường. 14 Báo cáo đồ án môn học, đề tài: “Tìm hiểu về hệ thống kinh doanh thông minh – BI” 2.1 Business Intelligence giúp hỗ trợ doanh nghiệp trong việc kinh doanh Thông qua các dữ liệu thực tế, BI có thể phân tích và đo lường về mức độ hoạt động của doanh nghiệp.Các nhà phân tích có thể tận dụng BI để biết được các xu thế hiện có ở trên thị trường từ đó giúp doanh nghiệp xác định được hướng đi trong tương lai một cách chuẩn xác nhất. Song song với đó, BI cũng giúp phát hiện ra các vấn đề cần giải quyết của doanh nghiệp. Tất cả các điều này sẽ giúp các nhà quản lý cải thiện rất nhiều chất lượng kinh doanh của tổ chức.2 Trực quan hóa các dữ liệu (Data visualization) BI sẽ giúp xử lý các dữ liệu thô thành các dữ liệu đầu ra mang tính chọn lọc (dễ quan sát, dễ hiểu, dễ truyền đạt) và chuyên nghiệp giúp mang đến nhiều thông tin hữu ích hơn.

Cụ thể, dữ liệu đó sẽ được thể hiện sinh động thông qua các đồ thị, biểu đồ hay sử dụng các phương pháp công cụ khác nhau để bằng cách nào đó khiến dữ liệu được trực quan hóa và minh họa tốt nhất.3 Giúp cải thiện tầm nhìn chiến lược của doanh nghiệp Một doanh nghiệp dù có quy mô như thế nào (lớn, nhỏ, …) thì vẫn cần một hệ thống BI để có thể có một tầm nhìn bao quát từ quá khứ đến tương lai (dựa trên dữ liệu thực tế) mà thông qua đó, doanh nghiệp sẽ có được kế hoạch kinh doanh tốt nhất.4 Một số ứng dụng khác của BI trong doanh nghiệp - Hỗ trợ doanh nghiệp ứng dụng thông tin hiệu quả và linh hoạt trong trường hợp môi trường kinh doanh thay đổi đột ngột. - Hỗ trợ doanh nghiệp nắm rõ hành vi của khách hàng để từ đó đưa ra chiến lược marketing phù hợp. - Hỗ trợ doanh nghiệp trong việc so sánh dữ liệu với các đối thủ cạnh tranh để vạch ra chiến lược phù hợp. Trong thực tế, BI mang lại nhiều lợi ích rõ nét cho các doanh nghiệp kinh doanh mặt hàng tiêu dùng, nước giải khát, thực phẩm,… khi mà yếu tố về thời gian được quan tâm hàng đầu.

Trên thế giới, BI đã trở thành công cụ quản trị quen thuộc của nhiều tên tuổi lớn như: 15 Báo cáo đồ án môn học, đề tài: “Tìm hiểu về hệ thống kinh doanh thông minh – BI” - Coca-Cola (Sản phẩm nước cam ép có tép): Khi doanh số bán các sản phẩm đồ uống có đường, có ga bắt đầu giảm trong những năm gần đây, Coca-Cola đã phụ thuộc vào BI để giúp sản xuất và tiếp thị các lựa chọn lành mạnh hơn như nước cam. Công ty cũng đang phân tích dữ liệu thời tiết, hình ảnh vệ tinh, thông tin về năng suất cây trồng, các yếu tố giá cả, xếp hạng độ chua và ngọt, sử dụng BI để đảm bảo rằng cây cam được trồng theo cách tốt nhất và duy trì hương vị đồng nhất. - Unilever: Trên EDW*, Unilever đang xây dựng thêm hai lớp nữa. Đầu tiên là kho tài liệu chứa các báo cáo tiêu chuẩn, mà nhân viên có thể truy cập thông qua giao diện người dùng SharePoint của Microsoft.

Thứ hai là lớp thông minh kinh doanh, được xây dựng bằng cơ sở hạ tầng BI của Microsoft và phần mềm trực quan hóa dữ liệu từ Tableau. Điều này cho phép nhân viên tìm câu trả lời cho các câu hỏi của họ khi chúng phát sinh. Còn tại Việt Nam, một số công ty lớn đã và đang triển khai BI và coi đó như một lợi thế của mình. EDW*:Kho dữ liệu là kho lưu trữ dữ liệu lưu trữ bằng thiết bị điện tử của một tổ chức.

Các kho dữ liệu được thiết kế để hỗ trợ việc phân tích dữ liệu và lập báo cáo. Thành phần chính và cách thức hoạt động của BI 3.1 Thành phần chính 3.1 Data Sources - Nguồn dữ liệu Là cơ sở dữ liệu thô (thường là cơ sở dữ liệu quan hệ*) đến từ nhiều nguồn khác nhau như:  Phần mềm bán hàng, website thương mại điện tử…  Các ứng dụng như HRM (Human Resource Management), CRM (Customer relationship management),.  Dữ liệu từ các nền tảng quảng cáo (Facebook, Google, Ad networks), Google Analytics, ERP, payment gateway… Có thể là bất cứ hệ quản trị cơ sở dữ liệu nào như MySQL, Oracle, MSSQL, … 16 Báo cáo đồ án môn học, đề tài: “Tìm hiểu về hệ thống kinh doanh thông minh – BI” *Cơ sở dữ liệu quan hệ:“Cơ sở dữ liệu quan hệ tổ chức dữ liệu theo các bảng và có quan hệ với nhau để giảm thiểu sự dư thừa dữ liệu đồng thời vẫn đảm bảo sự hiệu quả trong lưu trữ và truy xuất dữ liệu ” - Theo Wikipedia.2 Data Warehouse (DW) - Kho dữ liệu Là nơi lưu trữ dữ liệu lâu dài của doanh nghiệp nhằm mục đích phục vụ các yêu cầu về sau này. Thông thường dữ liệu trong đây sẽ được phân tích theo từng đối tượng cụ thể (khách hàng, sản phẩm,.

Có thiết kế khác với mô hình CSDL OLTP (Online Transaction Processings)*. *OLTP (Online Transaction Processings): Được sử dụng để quản lý Dữ liệu động trong thời gian thực. Cơ sở dữ liệu hoạt động cho phép bạn chỉnh sửa các Dữ liệu (thêm, thay đổi hoặc xóa dữ liệu), làm nó trong thời gian thực.2) Dữ liệu trong DW chỉ có thể đọc, không được sử dụng để ghi hay cập nhật bởi ứng dụng thông thường, mà điều đó phải được thực hiện bởi công cụ ETL* (Extract Transform Load)* - công cụ chuyển đổi dữ liệu từ Data Sources đến DW. Khi dữ liệu từ nhiều nguồn được đưa đến DW thì chúng sẽ được chuẩn hóa theo thiết kế riêng của DW thông qua ETL, tạo thành một nguồn dữ liệu thống nhất.

Dữ liệu trong DW sẽ được lưu trữ theo một thời gian rất dài, không biến mất theo thời gian. Dù cho đã được thay đổi thông qua ETL thì dữ liệu cũ vẫn được giữ lại.3 Integrating Server: Chịu trách nhiệm trung gian vận hành gói ETL để chuyển đổi dữ liệu từ Data Sources vào DW. Analysis Server Chịu trách nhiệm thực thi các Cube* được thiết kế dựa trên các Dimension* dữ liệu. Cube sẽ nhận dữ liệu đầu vào từ DW và thực thi theo nghiệp vụ đã được định nghĩa trước để trả về đầu ra.

*Cube và Dimension : Dữ liệu trong kho dữ liệu được thể hiện dưới dạng đa chiều (Multi Dimension) gọi là khối (cube). Mỗi chiều mô tả một đặc trưng nào đó của dữ liệu.4) - Theo Website Faditek 17 Báo cáo đồ án môn học, đề tài: “Tìm hiểu về hệ thống kinh doanh thông minh – BI” 3.5 Reporting Server Thực thi các báo cáo với đầu ra nhận được từ Analysis Server. Nơi quản trị tập trung các báo cáo, các báo cáo này có thể được đính kèm vào trang Website hoặc các ứng dụng.6 Data Mining Là quá trình trích xuất dữ liệu đã qua xử lý (tùy thuộc vào yêu cầu riêng của các doanh nghiệp) từ DW rồi kết hợp với các thuật toán để đưa ra (hoặc dự đoán) các quyết định kinh doanh sao cho hiệu quả nhất. Đây là một quá trình quan trọng trong BI, thông thường một doanh nghiệp muốn sử dụng giải pháp BI thường kèm theo về Data Mining.7 Data Presentation Sau quá trình Data Mining, Data Presentation sẽ đưa ra các báo cáo hay biểu đồ,… phục vụ cho mục đích của người dùng.2 Cách thức hoạt động của BI Quy trình thực hiện Business Intelligence được thể hiện qua bốn bước sau: Bước 1: Thu thập dữ liệu nguồn Phòng ban đảm nhiệm Business Intelligence sẽ thu thập các dữ liệu thô qua các hệ thống của công ty.

Một số ví dụ về các hệ thống như sau: SCM; ERP; CRM,… Bước 2: Ứng dụng tiến trình ETL (Extract, Transform, Load) Tiến trình ETL có nhiệm vụ thu thập những dữ liệu từ nhiều nguồn trước đó và chỉnh sửa, định dạng lại dữ liệu và lưu trữ để sẵn sàng cho việc sử dụng. Cụ thể:  Bước Extract (trích xuất): sẽ sao chép thông tin dữ lệu từ các hệ thống nguồn. Tùy thuộc vào cách cấu trúc và định dạng dữ liệu khác nhau của mỗi hệ thống thì bước Extract sẽ chỉ trích xuất những dữ liệu cần thiết.  Bước Transform (Biến đổi): sau khi trích xuất, hệ thống sẽ biến đổi các dữ liệu thành dạng ngôn ngữ, thông tin có thể sử dụng và lưu trữ.

 Bước Load (Nhập): các dữ liệu sau khi biến đổi sẽ được đưa vào DW và chờ các bước tiếp theo. Bước 3: Lưu trữ dữ liệu 18 Báo cáo đồ án môn học, đề tài: “Tìm hiểu về hệ thống kinh doanh thông minh – BI” Sau khi được xử lý, hệ thống sẽ tích hợp dữ liệu và lưu trữ chúng trong kho dữ liệu của doanh nghiệp, đảm bảo chúng có thể được sử dụng ngay khi cần. Bước 4: Trích xuất và phân tích Dữ liệu sẽ được lấy từ kho lưu trừ khi doanh nghiệp cần để phân tích và đánh giá. Từ đó, có thể đưa ra các giải pháp, quyết định kinh doanh hiệu quả để cải thiện và tối ưu hóa hoạt động của tổ chức.

Người dùng BI (BI Users): Ngày nay, giải pháp BI đã giúp doanh nghiệp rất nhiều trong việc tổ chức, quản lý thông qua các sự kiện và dữ liệu. Tuy nhiên không phải ai cũng có cách thức sử dụng giống nhau, tùy vào từng mục đích sử dụng mà chúng ta có thể phân loại 4 kiểu người dùng khác nhau như sau: ● Nhà phân tích dữ liệu: Loại người dùng này xử lý một lượng lớn thông tin, liên tục thu thập, xử lý, phân tích và trình bày dữ liệu. Nhà phân tích dữ liệu cần xem xét các số liệu thống kê và lập luận logic nhằm đưa ra các quyết định tối ưu.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ