Chương 1: Tổng quan về tri thức kinh doanh BI. Chương này giới thiệu các khái niệm cơ bản về nền tảng BI, các ưu điểm của thệ thống BI, các thành phần chính của BI, các khái niệm về báo cáo tài chính nói chung và khái niệm về báo cáo động. - Chương 2: Đưa ra giải pháp tạo, sửa, xóa và làm mới 1 báo cáo động, các quy trình làm một báo cáo động. - Chương 3: Thực hiện xây dựng giải pháp báo cáo tài chính trên nguồn dữ liệu hệ thống ERP bằng công cụ Oracle BI Publisher cho Công ty sản xuất gạch ốp lát Prime Group, kết quả cài đặt thực tế và thực nghiệm.
- Chương 4: Kết luận chung, những kết quả đã đạt được. LÝ THUYẾT LIÊN QUAN 1. Tri thức kinh doanh BI 1. Khái niệm BI (Business Intelligence – Hệ thống khai thác dữ liệu thông minh) là một hệ thống dữ liệu cho phép tạo, phân tích, lưu trữ và thể hiện thông tin, giúp cho người quản lý và người sử dụng đưa ra các thông tin phù hợp, dữ liệu được phân tích đa chiều, nhiều tiêu chí, có các mô hình dự báo, phân tích giúp chúng ta dễ dàng có cái tổng thể về kết quả sản xuất kinh doanh và hoạch định được nguồn lực doanh nghiệp [1].
Từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh phù hợp. Các ưu điểm của BI Đưa ra các quyết định, tối ưu quy trình nghiệp vụ, tối ưu quá trình kinh doanh và nguồn lực doanh nghiệp. Đồng thời tăng tốc độ xử lý cao trong việc cải thiện để đưa ra báo cáo và phân tích chính xác. Đồng thời Oracle BI cũng có khả năng dự đoán thị trường tương lai dựa trên tài nguyên của Doanh nghiệp và nguồn dữ liệu cần xử lý.
Một số so sánh báo cáo động của các hãng [11] Hàng Ưu điểm Nhược điểm công nghệ - Khả năng tiếp cận nhanh chóng – Hệ thống chính sách cứng nhắc đối đối với các bộ phận tài chính với các đối tác phát triển thứ 3 và các thông qua tập các sản phẩm theo thỏa thuận dịch vụ. Đây là một điểm nghành dọc, cụ thể là các giải đáng cân nhắc đối với giải pháp của pháp của Siebel và Hyperion Oracle. – Hệ thống các ứng dụng được hỗ – Hệ thống lõi OBIEE không có nhiều Oracle trợ khả năng tích hợp chặt chẽ với cải tiến so với phiên bản cũ. nền tảng công nghệ của Oracle.
– Chi phí cao cho các dịch vụ bảo trì – Hệ thống mở, hỗ trợ khả năng và hỗ trợ. phát triển và mở rộng linh hoạt. – Thách thức cho việc phát triển các – Chiếm ưu thế trên thị trường dự án yêu cầu nhiều tùy biến, thay OLAP và DBMS. đổi; đặc biệt đối với các giải pháp 3 – Mua lại Siebel và Hyperion được đóng gói sẵn.
nhằm tận dụng tối đa các năng lực trên nền tảng công cụ và tri thức của giải pháp BI cho ngành/phân hệ tài chính. – Cản trở lớn nhất đối với các giải pháp của SAS chính là ngôn ngữ lập trình, các tính năng chuyên sâu của - Sức mạnh đối với các công cụ giải pháp SAS yêu cầu phải nắm vững phân tích nâng cao và là lựa chọn nền tảng ngôn ngữ lập trình của hãng hàng đầu đối với các chuyên gia khi sử dụng. phân tích nghiệp vụ. – Hầu hết các sản phẩm tập trung – Có tri thức phát triển các giải chính vào các kỹ thuật phân tích nâng SAS pháp phân tích chuyên sâu theo cao, do đó yêu cầu người dùng là các ngành dọc.
chuyên gia phân tích dữ liệu mới có – Có tầm nhìn mạnh mẽ và định thể tận dụng hết sức mạnh của công hướng phát triển sản phẩm, được cụ. hỗ trợ bởi sự đầu tư bài bản và – Hệ thống báo cáo và dashboard có mạnh cho các dự án nghiên cứu và độ tương tác đồ họa thấp, giao diện phát triển. không thu hút người dùng. – Khả năng tích hợp tốt với bộ – Sản phẩm IBM SPSS là đối thủ cạnh công cụ Microsoft Office tranh lớn nhất của SAS Cung cấp nền tảng tích hợp xuyên - Quá trình chuyển đổi hỗ trợ các sản suốt giữa các thành phần BI phẩm của IBM dường như khó khăn – Định hướng phát triển các sản hơn cho hệ thống người dùng hiện phẩm và giải pháp BI; hiện nay tại.– Cạnh tranh trực tiếp với các sản IBM đang phát triển mở rộng vào IBM phẩm của SAS.
lĩnh vực phân tích và các ngành – Không hỗ trợ tích hợp trực tiếp đối dọc. với các giải pháp ERP, CRM; khách – Hãng cung cấp giải pháp với cơ hàng phải chuyển đổi sang sử dụng chế vận hành ổn định cùng mạng các hãng cung cấp khác. lưới đối tác triển khai mạnh. – Chi phí bản quyền và hỗ trợ ở – Không tồn tại nền tảng Metadata 4 mức thấp.
hợp nhất, do đó phải tiến hành triển – Tính năng BI được tích hợp bên khai từng phần và tích hợp. Microsoft trong sản phẩm SharePoint – Phát triển hệ thống báo cáo và Server, nền tảng sản phẩm về dashboard phụ thuộc lớn vào bộ phận cộng tác và quản trị thông tin IT. chiến lược của Microsoft. – Thời gian triển khai dự án dài hơn – Tính năng xử lí thông tin bên so với các đối thủ khác về giải pháp trong bộ nhớ của SQL Server BI Analysis Services và Office 2010 – Cần có một chuyên gia về giải pháp – Mua lại DATAllegro để tận Microsoft tham gia vào dự án.
dụng các sức mạnh về Data – Không có tầm nhìn rõ ràng về định Warehouse. hướng tích hợp với các giải pháp BPM. Các thành phần chính của BI Hệ thống thông tin BI được chia thành nhiều thành phần, mỗi thành phần có chức năng và nhiệm vụ riêng.1: Các thành phần chính của BI. Data source (nguồn dữ liệu): Chứa dữ liệu tổng hợp của Doanh nghiệp, thường là cơ sở dữ liệu quan hệ gồm nhiều phần khác nhau như các dữ liệu về tài nguyên của doanh nghiệp, dữ liệu về con người, dữ liệu về khách hàng, phần mềm điện tử, thương mại Nguồn dữ liệu có thể là bất cứ các hệ quản trị cơ sở dữ liệu nào như SQL, Oracle, MSSQL.
Thông thường dữ liệu trong Data Warehouse có thể được thiết kế theo mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ nhưng cũng có thể là dữ liệu lớn, có thể là dữ liệu không quan hệ. Data Warehouse (kho dữ liệu) Là cơ sở dữ liệu được thiết kế khác với CSDL thông thường. Đó là cơ sở dữ liệu được xử lý truyền tải trực tuyến và được thiết kế dành cho việc đọc/ghi thường xuyên và là nơi lưu trữ dữ liệu lâu dài của tổ chức. Dữ liệu của Data Warehouse chỉ có thể đọc mà không được ghi hay cập nhật bới ứng dụng thông thường.
Điều này chỉ được thực hiện khi có công cụ chuyển đổi dữ liệu từ Data source vào Data Warehouse là Extract Transform Load. Kho dữ liệu là tuyển tập các cơ sở dữ liệu tích hợp, hướng chủ đề, được thiết kế để hỗ trợ cho chức năng trợ giúp quyết định. Công nghệ kho dữ liệu (Data Warehouse Technology) là tập các phương pháp, kỹ thuật và các công cụ có thể kết hợp, hỗ trợ nhau để cung cấp thông tin cho người sử dụng trên cơ sở tích hợp từ nhiều nguồn dữ liệu, nhiều môi trường khác nhau. [8] Kho dữ liệu thường rất lớn tới hàng trăm GB hay thậm chí hàng Terabyte.
Kho dữ liệu được xây dựng để tiện lợi cho việc truy cập theo nhiều nguồn, nhiều kiểu dữ liệu khác nhau sao cho có thể kết hợp được cả những ứng dụng của các công nghệ hiện đại và kế thừa được từ những hệ thống đã có sẵn từ trước. Mục tiêu chính của kho dữ liệu là nhằm đáp ứng các tiêu chuẩn cơ bản sau: 6 + Phải có khả năng đáp ứng mọi yêu cầu về thông tin của NSD + Hỗ trợ để các nhân viên của tổ chức thực hiện tốt, hiệu quả công việc của mình, như có những quyết định hợp lý, nhanh và bán được nhiều hàng hơn, năng suất cao hơn, thu được lợi nhuận cao hơn, v. + Giúp cho tổ chức, xác định, quản lý và điều hành các dự án, các nghiệp vụ một cách hiệu quả và chính xác. + Tích hợp dữ liệu và các siêu dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau Muốn đạt được những yêu cầu trên thì DW phải: + Nâng cao chất lượng dữ liệu bằng các phương pháp làm sạch và tinh lọc dữ liệu theo những hướng chủ đề nhất định + Tổng hợp và kết nối dữ liệu + Đồng bộ hoá các nguồn dữ liệu với DW + Phân định và đồng nhất các hệ quản trị cơ sở dữ liệu tác nghiệp như là các công cụ chuẩn để phục vụ cho DW.
+ Quản lí siêu dữ liệu Cung cấp thông tin được tích hợp, tóm tắt hoặc được liên kết, tổ chức theo các chủ đề Dùng trong các hệ thống hỗ trợ quyết định (Decision suport system - DSS), các hệ thống thông tin tác nghiệp hoặc hỗ trợ cho các truy vấn đặc biệt. Dịch vụ tích hợp (Intergating Service) Chịu trách nhiệm chuyển dữ liệu (Extract Transform Load) từ Data source vào Data Warehouse. Công cụ phân tích (Analysis Service) Chịu trách nhiêm thực thi các cube được thiết kế dựa trên các chiều dữ liệu và các nghiệp vụ. Cube chịu trách nhiệm nhận dữ liệu đầu vào từ Data Warehouse và thực thi nghiệp vụ theo định nghĩa và trả về kết quả.
Reporting service Thực thi các báo cáo (report) với output nhận được từ Analysis server. Đây là nơi quản trị tập trung các báo cáo trên nền web, và các báo cáo này có thể được gắn vào các ứng dụng cụ thể, hay trên web. Data mining (khai phá dữ liệu) Là quá trình trích xuất thông tin dữ liệu đã qua xử lý (phù hợp với yêu cầu riêng của doanh nghiệp) từ Data Warehouse rồi kết hợp với các thuật toán để đưa ra (hoặc dự đoán) các quyết định có lợi cho việc kinh doanh của doanh nghiệp. Đây là một quá trình quan trọng trong BI, thông thường một doanh nghiệp muốn sử dụng giái pháp BI thường kèm theo về Data Mining.
Khái niệm về báo cáo tài chính 1. Khái niệm Báo cáo tài tính thường là báo cáo theo dạng bảng, gồm các hàng và các cột thể hiện thông tin về tài khoản, dòng tiền theo tháng, quý năm, theo số dư, số phát sinh trong kỳ. Báo cáo tài chính gồm có nhiều loại như: báo cáo theo tài khoản như bảng cân đối kế toán, báo cáo theo giao dịch phát sinh trong kỳ, báo cáo theo sổ chi tiết tài khoản, sổ tổng hợp tài khoản, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh.