Xây Dựng Hệ Thống Quản Lý Đơn Hàng Cho Công Ty Sản Xuất Xe Đạp

Hệ thống quản lý đơn hàng là một phần quan trọng trong quy trình sản xuất và phân phối xe đạp. 103 trang · Đại học Bách Khoa Hà Nội · 2023.

• Tác giả: Lê Thị Kiều Trang
• Người hướng dẫn: TS. Phạm Huyền Linh
• Trường học: Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Ngành Toán Tin
• Đề tài: Xây Dựng Hệ Thống Quản Lý Đơn Hàng Cho Công Ty Sản Xuất Xe Đạp
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Vấn đề thực tế và lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu và nội dung nghiên cứu
• 1.3. Một số khái niệm cơ bản
• 1.3.1. Tổng quan về Web
• 1.3.2. Kinh doanh thông minh (Bussiness Intelligence)
• 1.3.3. Kiến trúc kho dữ liệu
• 1.3.3.1. Khái niệm kho dữ liệu
• 1.3.3.2. Mô hình dữ liệu đa chiều
• 1.3.4. Các công nghệ sử dụng
• 1.3.4.1. Mô hình MVC
• 1.3.4.2. Công cụ trực quan hóa dữ liệu Power BI
• 2. CHƯƠNG 2: KHẢO SÁT
• 2.1. Hệ thống hiện tại doanh nghiệp sử dụng
• 2.2. Khảo sát nghiệp vụ
• 2.2.1. Quy trình nghiệp vụ thực tế
• 2.2.2. Quy mô bộ dữ liệu
• 2.2.3. Luồng dữ liệu
• 2.2.4. Trạng thái đơn hàng
• 2.3. Yêu cầu của hệ thống mới
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Phân tích và thiết kế hệ thống quản lí đơn hàng
• 3.1.1. Sơ đồ phân cấp chức năng
• 3.1.2. Sơ đồ luồng dữ liệu
• 3.1.3. Sơ đồ thực thể liên kết
• 3.1.4. Kiến trúc hệ thống Quản lý đơn hàng
• 3.1.5. Mô hình dữ liệu quan hệ
• 3.1.6. Thiết kế giao diện hệ thống (Mockup)
• 3.2. Phân tích và thiết kế phân hệ Phân tích dữ liệu và Báo cáo
• 3.2.1. Kiến trúc hệ thống Phân tích dữ liệu
• 3.2.2. Khám phá dữ liệu
• 3.2.3. Phân tích các chiều, chủ điểm phân tích
• 3.2.4. Kiến trúc hệ thống phân tích dữ liệu
• 3.2.5. Thiết kế cơ sở dữ liệu hệ thống OLAP
• 4. CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG HỆ THỐNG
• 4.1. Xây dựng hệ thống quản lý đơn hàng
• 4.2. Xây dựng các báo cáo dashboard
• TỔNG KẾT

Tóm tắt

I. Tổng quan về Hệ Thống Quản Lý Đơn Hàng Cho Công Ty Sản Xuất Xe Đạp

Hệ thống quản lý đơn hàng là một phần quan trọng trong quy trình sản xuất và phân phối xe đạp. Hệ thống này giúp theo dõi và quản lý tất cả các đơn hàng từ khi nhận đến khi giao hàng. Việc áp dụng công nghệ vào quản lý đơn hàng không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Hệ thống này cần phải tích hợp với các phần mềm khác như quản lý kho và quản lý khách hàng để đảm bảo tính đồng bộ và chính xác trong quy trình.

1.1. Khái niệm về Hệ Thống Quản Lý Đơn Hàng

Hệ thống quản lý đơn hàng là phần mềm giúp doanh nghiệp theo dõi và quản lý đơn hàng một cách hiệu quả. Nó bao gồm các chức năng như nhận đơn hàng, xử lý đơn hàng, và theo dõi trạng thái đơn hàng. Hệ thống này giúp giảm thiểu sai sót và tăng cường khả năng phục vụ khách hàng.

1.2. Lợi ích của Hệ Thống Quản Lý Đơn Hàng

Việc áp dụng hệ thống quản lý đơn hàng mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp. Nó giúp tăng cường khả năng theo dõi đơn hàng, cải thiện quy trình giao hàng, và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Hệ thống cũng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình sản xuất và giảm thiểu chi phí.

II. Vấn đề và Thách thức trong Quản Lý Đơn Hàng

Mặc dù hệ thống quản lý đơn hàng mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức trong quá trình triển khai và vận hành. Các vấn đề như thiếu thông tin, sai sót trong nhập liệu, và khó khăn trong việc theo dõi đơn hàng có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của hệ thống. Do đó, việc nhận diện và giải quyết các vấn đề này là rất quan trọng.

2.1. Thiếu thông tin và sai sót trong nhập liệu

Một trong những thách thức lớn nhất trong quản lý đơn hàng là việc thiếu thông tin chính xác. Sai sót trong nhập liệu có thể dẫn đến việc xử lý đơn hàng không chính xác, ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.

2.2. Khó khăn trong việc theo dõi đơn hàng

Việc theo dõi trạng thái đơn hàng có thể gặp khó khăn nếu hệ thống không được tích hợp tốt với các phần mềm khác. Điều này có thể dẫn đến việc không cập nhật kịp thời thông tin cho khách hàng.

III. Phương Pháp Tối Ưu Hóa Quy Trình Quản Lý Đơn Hàng

Để tối ưu hóa quy trình quản lý đơn hàng, doanh nghiệp cần áp dụng các phương pháp và công nghệ hiện đại. Việc tích hợp hệ thống ERP và các phần mềm quản lý khác sẽ giúp cải thiện hiệu quả hoạt động. Ngoài ra, việc đào tạo nhân viên cũng là một yếu tố quan trọng để đảm bảo hệ thống hoạt động trơn tru.

3.1. Tích hợp Hệ Thống ERP

Hệ thống ERP giúp tích hợp tất cả các quy trình kinh doanh trong một nền tảng duy nhất. Việc này giúp cải thiện khả năng theo dõi và quản lý đơn hàng, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.

3.2. Đào tạo Nhân Viên

Đào tạo nhân viên về cách sử dụng hệ thống quản lý đơn hàng là rất quan trọng. Nhân viên cần nắm rõ các quy trình và công nghệ để có thể xử lý đơn hàng một cách hiệu quả nhất.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Hệ Thống Quản Lý Đơn Hàng

Hệ thống quản lý đơn hàng đã được nhiều công ty sản xuất xe đạp áp dụng thành công. Các doanh nghiệp này đã ghi nhận sự cải thiện rõ rệt trong quy trình sản xuất và phân phối. Việc sử dụng phần mềm quản lý đơn hàng giúp họ theo dõi đơn hàng một cách chính xác và nhanh chóng, từ đó nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

4.1. Câu Chuyện Thành Công từ Doanh Nghiệp

Nhiều doanh nghiệp sản xuất xe đạp đã áp dụng hệ thống quản lý đơn hàng và ghi nhận sự tăng trưởng doanh thu. Họ đã cải thiện quy trình giao hàng và giảm thiểu thời gian xử lý đơn hàng.

4.2. Kết Quả Nghiên Cứu về Hiệu Quả Hệ Thống

Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng hệ thống quản lý đơn hàng giúp giảm thiểu sai sót và tăng cường khả năng phục vụ khách hàng. Doanh nghiệp có thể theo dõi đơn hàng một cách hiệu quả hơn, từ đó nâng cao lợi thế cạnh tranh.

V. Kết Luận và Tương Lai của Hệ Thống Quản Lý Đơn Hàng

Hệ thống quản lý đơn hàng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp sản xuất xe đạp. Tương lai của hệ thống này sẽ tiếp tục phát triển với sự hỗ trợ của công nghệ mới. Doanh nghiệp cần không ngừng cải tiến và áp dụng các giải pháp mới để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thị trường.

5.1. Xu Hướng Công Nghệ trong Quản Lý Đơn Hàng

Công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ tiếp tục được áp dụng trong quản lý đơn hàng. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa quy trình sản xuất.

5.2. Tương Lai của Hệ Thống Quản Lý Đơn Hàng

Hệ thống quản lý đơn hàng sẽ ngày càng trở nên thông minh hơn với sự phát triển của công nghệ. Doanh nghiệp cần chuẩn bị để thích ứng với những thay đổi này nhằm duy trì lợi thế cạnh tranh.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh nền kinh tế số và thị trường thương mại không ngừng mở rộng, khối lượng dữ liệu phát sinh từ hoạt động sản xuất và kinh doanh ngày càng lớn. Việc phân tích dữ liệu trở thành yếu tố then chốt hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác và nâng cao lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, các hệ thống cơ sở dữ liệu xử lý giao dịch trực tuyến (OLTP - Online Transaction Processing) truyền thống chỉ đáp ứng được các nghiệp vụ vận hành hàng ngày, bảo đảm tính toàn vẹn dữ liệu và xử lý truy cập đồng thời, chứ không được thiết kế tối ưu cho các tác vụ phân tích tổng hợp phức tạp, đa chiều.

Tại doanh nghiệp sản xuất và phân phối xe đạp được khảo sát, công tác quản lý đơn hàng và phân tích kinh doanh đang phụ thuộc vào công cụ Google Sheets. Thực trạng này bộc lộ nhiều điểm nghẽn nghiêm trọng:

• Cơ chế bảo mật và phân quyền bị hạn chế: Google Sheets không hỗ trợ phân quyền chi tiết theo từng chức năng hoặc từng nhóm dữ liệu cho từng nhân viên, dẫn đến nguy cơ nhân viên sửa đổi hoặc xóa nhầm dữ liệu của nhau, gây khó khăn và tốn thời gian truy vết lịch sử chỉnh sửa.
• Tổ chức lưu trữ tệp tin chưa khoa học: Việc tìm kiếm, truy xuất thông tin khi cần thiết mất nhiều thời gian.
• Báo cáo quản trị đơn điệu: Dữ liệu chỉ dừng lại ở các bảng thống kê thô, thiếu các biểu đồ trực quan hóa, khiến nhà quản lý không có được cái nhìn tổng thể và tức thời về bức tranh kinh doanh.

Từ các vấn đề thực tiễn trên, đề tài "Xây dựng hệ thống quản lý đơn hàng cho công ty sản xuất xe đạp" được thực hiện nhằm giải quyết bài toán quản lý tác nghiệp kết hợp phân tích kinh doanh thông minh.

Mục tiêu nghiên cứu của đồ án được xác định cụ thể gồm:

1. Nắm vững và hệ thống hóa các khái niệm cơ bản về Phân tích dữ liệu (Data Analysis), Trí tuệ kinh doanh (Business Intelligence - BI) và Phân tích kinh doanh (Business Data Analysis) gắn với mô phỏng quy trình thực tế.
2. Làm rõ sự khác biệt giữa hai mô hình kiến trúc dữ liệu OLTP và OLAP, đồng thời minh họa trực tiếp trên bộ dữ liệu bán hàng thực tế.
3. Ứng dụng các nguyên lý trên vào việc triển khai hệ thống quản lý tác nghiệp và kho dữ liệu thực tiễn.
4. Làm chủ công cụ trực quan hóa dữ liệu Power BI để thiết kế hệ thống báo cáo phục vụ quản trị.
5. So sánh, phân biệt ưu nhược điểm của các hệ quản trị cơ sở dữ liệu và công cụ Power BI nhằm lựa chọn giải pháp công nghệ phù hợp trong thực tế.
6. Hoàn thiện kỹ năng phân tích, thiết kế hệ thống và xây dựng ứng dụng web quản trị hoàn chỉnh.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Quy trình xử lý đơn hàng, quy trình kinh doanh thông minh và hệ thống quản lý bán hàng của doanh nghiệp sản xuất, phân phối xe đạp.
• Phạm vi không gian: Chuỗi phân phối gồm 6 cửa hàng tại gần 200 thành phố thuộc 3 bang tại thị trường Mỹ.
• Phạm vi thời gian: Bộ dữ liệu ghi nhận lịch sử kinh doanh trong 24 tháng (từ tháng 01/2016 đến tháng 12/2018).

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng nền tảng nghiên cứu dựa trên sự giao thoa giữa kỹ thuật phát triển phần mềm ứng dụng web và kỹ thuật kinh doanh thông minh (BI).

Khung lý thuyết và công nghệ nền tảng

• Kiến trúc ứng dụng Web: Khảo sát 4 mô hình kiến trúc web chính bao gồm Client-Server, Single-Page Application (SPA), Microservices và Serverless; cấu trúc phân lớp ứng dụng gồm 4 tầng: Lớp trình bày (Presentation Layer), Lớp logic nghiệp vụ (Logic Layer), Lớp dữ liệu (Data Layer) và Lớp tích hợp (Integration Layer).
• Quy trình Kinh doanh thông minh (Business Intelligence): Hệ thống hóa chu trình khai thác dữ liệu qua các giai đoạn nối tiếp: Nguồn dữ liệu (Data Source) $\rightarrow$ Kho dữ liệu và Khối dữ liệu (Data Warehouse & Data Cube) $\rightarrow$ Khám phá dữ liệu (Data exploration) $\rightarrow$ Khai phá dữ liệu (Data mining) $\rightarrow$ Tối ưu hóa (Optimization) $\rightarrow$ Ra quyết định (Decisions).
• Mô hình hóa dữ liệu đa chiều (OLAP): Nghiên cứu hai cấu trúc lược đồ kho dữ liệu kinh điển là Lược đồ ngôi sao (Star Schema - gồm một bảng Fact trung tâm liên kết trực tiếp với các bảng Dimension) và Lược đồ bông tuyết (Snowflake Schema - các bảng Dimension được chuẩn hóa và phân nhánh qua các chiều phụ).

Tiêu chí	Hệ thống giao dịch (OLTP)	Kho dữ liệu phân tích (OLAP)
Mục đích chính	Xử lý giao dịch tác nghiệp hàng ngày	Phân tích dữ liệu tổng hợp, hỗ trợ ra quyết định
Bản chất thao tác	Đọc, ghi, sửa, xóa liên tục (CRUD)	Chủ yếu là truy vấn đọc (Read-only), nạp qua ETL
Cấu trúc dữ liệu	Chuẩn hóa cao (3NF) để tránh trùng lặp	Mô hình đa chiều (Star Schema, Snowflake Schema)
Mức độ chi tiết	Dữ liệu giao dịch chi tiết tức thời	Dữ liệu lịch sử tổng hợp theo nhiều chiều phân tích

Phương pháp nghiên cứu và kỹ thuật thực hiện

• Phương pháp khảo sát và phân tích nghiệp vụ: Khảo sát quy trình bán hàng thực tế qua nhiều kênh (bán lẻ, bán hàng trực tiếp, B2B, bán hàng qua điện thoại, trực tuyến), theo dõi vòng đời đơn hàng qua 3 giai đoạn: Nhận đơn $\rightarrow$ Quản lý thực hiện đơn $\rightarrow$ Quản lý trải nghiệm sau bán hàng.
• Phương pháp phân tích và thiết kế có cấu trúc: Xây dựng sơ đồ phân cấp chức năng (BFD), sơ đồ luồng dữ liệu (DFD mức ngữ cảnh và DFD phân rã), sơ đồ thực thể liên kết (ERD) cho hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ.
• Phương pháp chuyển đổi và trực quan hóa dữ liệu: Sử dụng các công cụ trong hệ sinh thái Power BI (Power Query để tiền xử lý/làm sạch, Power Pivot và biểu thức DAX để mô hình hóa dữ liệu, Power View để thiết kế bảng điều khiển dashboard).

Nguồn dữ liệu nghiên cứu

Bộ dữ liệu bán hàng thực tế của công ty sản xuất xe đạp được cấu trúc thành 10 bảng dữ liệu quan hệ kèm hệ thống chỉ mục, ràng buộc khóa chính (PK) và khóa ngoại (FK), bao gồm:

• Quy mô đối tượng: Gần 5.000 khách hàng; 6 cửa hàng bán lẻ; 10 nhân viên bán hàng; hơn 300 sản phẩm; 9 thương hiệu sản xuất; 7 phân loại/danh mục sản phẩm; gần 200 thành phố thuộc 3 bang tại Mỹ.

---

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được thiết kế thành hai phân hệ độc lập nhưng đồng bộ về mặt dữ liệu: Phân hệ Quản lý đơn hàng (hệ thống tác nghiệp OLTP) và Phân hệ Phân tích dữ liệu & Báo cáo (hệ thống OLAP).

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                           KIẾN TRÚC TỔNG THỂ HỆ THỐNG                            |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| [1] PHÂN HỆ TÁC NGHIỆP (OLTP WEB APP)                                             |
|     - Kiến trúc: MVC (Model - View - Controller)                                  |
|     - Frontend: HTML5, CSS3, JavaScript, Bootstrap (Hệ thống lưới 12 cột)          |
|     - Backend: PHP Laravel Framework (Routing, Eloquent ORM, Migration)           |
|     - Cơ sở dữ liệu: Microsoft SQL Server (Operational Database)                 |
|                                                                                   |
|                                                                                   |
| [2] PHÂN HỆ KHO DỮ LIỆU & BÁO CÁO (OLAP & BI)                                     |
|     - Mô hình dữ liệu: Lược đồ hình sao (Star Schema / Fact - Dimension)          |
|     - Công cụ xử lý & mô hình hóa: Power Query, Power Pivot (Hàm DAX)             |
|     - Trực quan hóa & Dashboard: Microsoft Power BI Desktop / Power BI Service    |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Công nghệ sử dụng trong triển khai

1. Phần mềm quản lý tác nghiệp (Web Application):

   • Kiến trúc: Mô hình MVC (Model - View - Controller) phân tách độc lập giữa tầng dữ liệu, giao diện người dùng và tầng điều khiển.
   • Giao diện (Frontend): HTML, CSS, JavaScript và framework Bootstrap hỗ trợ thiết kế giao diện đáp ứng (responsive), tối ưu hiển thị đa thiết bị dựa trên hệ thống lưới 12 cột.
   • Xử lý nghiệp vụ (Backend): Framework PHP Laravel với các thành phần cốt lõi: hệ thống Routing điều hướng luồng yêu cầu, Eloquent ORM ánh xạ đối tượng quan hệ, công cụ Migration quản lý phiên bản cơ sở dữ liệu và hệ thống Middleware kiểm soát xác thực, phân quyền truy cập.
   • Hệ quản trị CSDL: Microsoft SQL Server sử dụng Database Engine để lưu trữ bảng dữ liệu quan hệ, tích hợp các dịch vụ hỗ trợ như Integration Services, Reporting Services, Analysis Services.

2. Phân hệ Phân tích dữ liệu và Báo cáo (Business Intelligence):

   • Xây dựng mô hình dữ liệu đa chiều theo Lược đồ hình sao (Star Schema) với bảng dữ kiện (Fact table) lưu trữ các chỉ số đo lường bán hàng và các bảng thứ nguyên (Dimension tables) lưu trữ các chiều phân tích: Thời gian (Time), Khách hàng (Customer), Sản phẩm (Product), Cửa hàng (Store), Nhân viên (Staff).
   • Sử dụng bộ công cụ Power BI: Power Query để làm sạch và chuyển đổi kiểu dữ liệu thô; Power Pivot để thiết lập liên kết quan hệ và tính toán các thước đo bằng ngôn ngữ DAX; Power View để cấu hình các bảng điều khiển trực quan tương tác hai chiều qua các bộ lọc slicer.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Mở đầu

Chương 1 thiết lập khung lý luận và cơ sở kỹ thuật của toàn bộ đề tài. Nội dung tập trung phân tích bối cảnh dữ liệu số, sự chuyển dịch từ lưu trữ tác nghiệp thuần túy sang ứng dụng Trí tuệ kinh doanh (BI) nhằm tối ưu hóa quy trình ra quyết định. Tác giả trình bày hệ thống khái niệm về Web (các mô hình Client-Server, SPA, Microservices, Serverless và cấu trúc phân tầng ứng dụng), các giai đoạn trong quy trình BI từ tầng nguồn dữ liệu, kho dữ liệu, khai phá dữ liệu đến lớp ứng dụng tối ưu.

Đồng thời, chương này đi sâu vào nguyên lý kho dữ liệu và xử lý phân tích trực tuyến (OLAP), so sánh bản chất kiến trúc giữa Lược đồ ngôi sao (Star Schema) và Lược đồ bông tuyết (Snowflake Schema). Phần cuối chương giới thiệu chi tiết các công nghệ được lựa chọn thực thi: mô hình MVC, HTML, CSS, JavaScript, framework Bootstrap, PHP Laravel, hệ quản trị cơ sở dữ liệu Microsoft SQL Server (7 thành phần dịch vụ cốt lõi) và hệ sinh thái công cụ phân tích Microsoft Power BI.

Chương 2: Khảo sát

Chương 2 trình bày kết quả khảo sát hiện trạng và phân tích yêu cầu nghiệp vụ thực tế của doanh nghiệp:

• Khảo sát hệ thống cũ: Chỉ rõ các nhược điểm của công cụ Google Sheets trong quản lý bán hàng (bảo mật yếu, thiếu phân quyền chi tiết giữa các nhóm nhân viên, cấu trúc lưu trữ phân tán, báo cáo tĩnh thiếu trực quan).
• Khảo sát quy trình nghiệp vụ: Hệ thống hóa 8 hình thức bán hàng phổ biến và mô hình hóa chi tiết quy trình xử lý đơn hàng gồm 3 bước chính: tiếp nhận dữ liệu từ Marketing $\rightarrow$ nhân viên bán hàng tư vấn và chốt đơn $\rightarrow$ bàn giao bộ phận điều phối giao vận chuyển hàng và cập nhật trạng thái vận đơn ("Đã nhận hàng" hoặc "Hủy đơn" thu hồi về kho).
• Quy mô bộ dữ liệu: Khảo sát chi tiết bộ dữ liệu gồm 10 bảng quan hệ, bao gồm gần 5.000 khách hàng, 6 cửa hàng, 10 nhân viên kinh doanh, hơn 300 dòng sản phẩm xe đạp thuộc 9 thương hiệu và 7 phân loại danh mục, hoạt động tại gần 200 thành phố thuộc 3 bang tại Mỹ trong khung thời gian 24 tháng (01/2016 – 12/2018).
• Xác định yêu cầu hệ thống mới: Đặt ra yêu cầu chức năng cho 2 nhóm đối tượng người dùng chính:
  • Nhân viên Quản lý (Admin): Có toàn quyền kiểm soát hệ thống, quản lý tài khoản và phân quyền, thêm/sửa/xóa danh mục, sản phẩm, cửa hàng, nhân viên, hiệu chỉnh đơn hàng sau khi xác thực và truy cập toàn bộ phân hệ báo cáo phân tích.
  • Nhân viên Bán hàng: Thực hiện đăng nhập, đổi mật khẩu, thêm mới khách hàng, tạo đơn hàng, cập nhật dữ liệu (không có quyền sửa/xóa danh mục gốc và tài khoản) và theo dõi các báo cáo dashboard được cấp phép.
  • Yêu cầu phân tích dữ liệu: Hệ thống BI phải vận hành độc lập với CSDL tác nghiệp, chuẩn hóa dữ liệu để xuất các báo cáo đa chiều về doanh thu, doanh số, tồn kho, chân dung khách hàng và các chỉ số tài chính bán hàng (ARPO, ARPU, ARPE).

Chương 3: Phân tích và thiết kế hệ thống

Chương 3 cụ thể hóa các yêu cầu thành mô hình kiến trúc kỹ thuật chi tiết qua hai hợp phần:

1. Thiết kế hệ thống Quản lý đơn hàng (OLTP):
   • Xây dựng Sơ đồ phân cấp chức năng (BFD) chia thành 6 phân hệ lớn: Quản trị hệ thống, Quản lý khách hàng, Quản lý danh mục, Quản lý đơn hàng, Quản lý nhân viên, Phân tích dữ liệu và báo cáo.
   • Xây dựng Sơ đồ luồng dữ liệu (DFD) từ mức ngữ cảnh đến các mức chi tiết mô tả sự tương tác giữa Nhân viên bán hàng, Quản lý và bên Vận chuyển với hệ thống.
   • Thiết kế Sơ đồ thực thể liên kết (ERD) và mô hình dữ liệu quan hệ cho CSDL tác nghiệp đảm bảo ràng buộc toàn vẹn khóa chính - khóa ngoại.
   • Thiết kế giao diện khung (Mockup) cho các màn hình: Đăng nhập, Đăng ký, Quản lý đơn hàng, Phân hệ phân tích báo cáo.
2. Thiết kế phân hệ Phân tích dữ liệu và Báo cáo (OLAP):
   • Khám phá dữ liệu và xác định các chủ điểm phân tích theo chiều: tuổi, giới tính khách hàng, thương hiệu, chủng loại xe đạp, phương thức thanh toán, hiệu suất nhân viên và biến động thời gian.
   • Thiết kế kiến trúc trích xuất và biến đổi dữ liệu sang mô hình kho dữ liệu OLAP.
   • Xây dựng mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ cho hệ thống OLAP theo Lược đồ hình sao (Star Schema).

Chương 4: Xây dựng hệ thống

Chương 4 mô tả kết quả lập trình và đóng gói sản phẩm hoàn chỉnh:

• Xây dựng ứng dụng web quản lý tác nghiệp: Hiện thực hóa các giao diện chức năng sử dụng PHP Laravel và Bootstrap: Giao diện Đăng nhập, Đăng ký tài khoản; Quản lý sản phẩm; Quản lý đơn hàng; Quản lý khách hàng; Quản lý kho hàng; Quản lý cửa hàng; Quản lý danh mục sản phẩm; Quản lý nhãn hàng; Quản lý nhân viên; Giao diện phân quyền nhóm nghiệp vụ và Quản trị tài khoản người dùng.
• Xây dựng hệ thống báo cáo Dashboard trực quan trên Power BI: Triển khai hoàn chỉnh hệ thống các bảng điều khiển phân tích chuyên sâu được mã hóa theo danh mục quản trị:

Mã Dashboard	Tên Dashboard phân tích	Chỉ số và nội dung hiển thị chính
PD200	Dashboard phân tích doanh thu	Doanh thu theo tuổi, giới tính khách hàng, thương hiệu, chủng loại, thời gian, phương thức thanh toán và nhân viên kinh doanh.
PS300	Dashboard phân tích số lượng đơn hàng	Biến động tổng số lượng đơn hàng được tạo và tỷ lệ xử lý qua các kênh.
PS100	Dashboard phân tích số lượng sản phẩm bán	Sản lượng tiêu thụ chi tiết theo từng dòng xe, phân loại và thương hiệu.
PS400	Dashboard phân tích số lượng sản phẩm tồn kho	Top 5 sản phẩm có lượng tồn kho cao nhất; phân bổ tồn kho theo chủng loại và hãng sản xuất.
TK500	Dashboard chân dung khách hàng	Phân khúc khách hàng theo nhân khẩu học (độ tuổi, giới tính, địa lý) và hành vi mua sắm.
VS200	Dashboard báo cáo doanh thu theo tháng	Xu hướng tăng trưởng doanh thu chu kỳ tháng, quý trong giai đoạn 2016–2018.
VS300	Dashboard báo cáo số lượng đơn hàng theo tháng	Thống kê tần suất đơn hàng theo chu kỳ thời gian thực tế.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả đạt được

• Về mặt phần mềm tác nghiệp: Xây dựng thành công ứng dụng web quản lý đơn hàng bằng framework PHP Laravel kết hợp SQL Server, hoàn thiện đầy đủ 6 nhóm chức năng quản trị, phân quyền người dùng và xử lý nghiệp vụ bán hàng khép kín.
• Về mặt xử lý và phân tích dữ liệu: Chuẩn hóa và chuyển đổi thành công bộ dữ liệu lịch sử bán lẻ xe đạp (gần 5.000 khách hàng, hơn 300 sản phẩm, 6 cửa hàng tại Mỹ trong giai đoạn 2016–2018) từ dạng bảng phẳng sang mô hình quan hệ OLTP và mô hình đa chiều OLAP.
• Về mặt trực quan hóa quản trị: Xây dựng hoàn chỉnh hệ thống 7 báo cáo dashboard quản trị (PD200, PS300, PS100, PS400, TK500, VS200, VS300) trên Power BI, cung cấp các góc nhìn đa chiều về doanh thu, doanh số, tồn kho và các chỉ số đo lường hiệu quả (ARPO, ARPU, ARPE).

Giải pháp tác giả đề xuất

• Thay thế hoàn toàn quy trình thủ công trên Google Sheets bằng hệ thống web tác nghiệp tập trung, bảo đảm an toàn dữ liệu, chống thất thoát thông tin và phân định rõ quyền hạn giữa các cấp quản lý và nhân viên.
• Tách biệt cơ sở dữ liệu tác nghiệp (OLTP) và kho dữ liệu phân tích (OLAP) nhằm tối ưu hiệu năng truy vấn, không làm ảnh hưởng đến tốc độ xử lý giao dịch hàng ngày của doanh nghiệp.

Đóng góp tự nêu của tác giả

• Đồ án kết hợp thành công kiến thức Toán Tin ứng dụng giữa hai mảng: Phát triển phần mềm ứng dụng web truyền thống và Xây dựng giải pháp Kinh doanh thông minh (BI) trên cùng một bài toán doanh nghiệp cụ thể.
• Đưa ra quy trình hoàn chỉnh từ khảo sát nghiệp vụ bán hàng thực tế, thiết kế CSDL quan hệ, thiết kế kho dữ liệu đa chiều Lược đồ hình sao, cho đến triển khai dashboard trực quan hóa hỗ trợ ra quyết định.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Căn cứ theo nội dung và phạm vi nghiên cứu được trình bày trong văn bản:

• Hạn chế:

  • Bộ dữ liệu phân tích là tập dữ liệu lịch sử giới hạn trong 24 tháng (01/2016 đến 12/2018) tại thị trường Mỹ, chưa tích hợp luồng dữ liệu thời gian thực liên tục (real-time streaming) trực tiếp từ website bán hàng sang kho dữ liệu Power BI.
  • Các phân tích kinh doanh tập trung chủ yếu vào tầng phân tích mô tả (Descriptive Analytics) và phân tích chẩn đoán, chưa triển khai sâu các thuật toán học máy dự báo nâng cao (Predictive Analytics).

• Hướng nghiên cứu tiếp:

  • Xây dựng quy trình tự động hóa đường ống nạp dữ liệu ETL/ELT theo thời gian thực từ CSDL tác nghiệp SQL Server vào kho dữ liệu.
  • Tích hợp thêm các mô hình học máy (Machine Learning) và khai phá dữ liệu (Data Mining) để dự báo nhu cầu tồn kho, dự báo doanh thu và phân cụm khách hàng tự động.

---

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

• Sinh viên các ngành Toán Tin, Công nghệ thông tin, Hệ thống thông tin quản lý (MIS) và Khoa học dữ liệu: Tham khảo quy trình phân tích thiết kế hệ thống từ sơ đồ chức năng BFD, sơ đồ luồng dữ liệu DFD, sơ đồ quan hệ thực thể ERD đến mô hình hóa kho dữ liệu OLAP.
• Người nghiên cứu xây dựng giải pháp Business Intelligence: Tham khảo cấu trúc thiết kế Lược đồ hình sao (Star Schema), phương pháp chuyển đổi dữ liệu và quy chuẩn thiết kế hệ thống Dashboard (PD200, PS300, PS100, PS400, TK500, VS200, VS300) trên Microsoft Power BI kết hợp hệ quản trị SQL Server.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Bộ dữ liệu bán hàng được sử dụng trong đồ án có quy mô và phạm vi cụ thể như thế nào?
Bộ dữ liệu gồm 10 bảng quan hệ, bao gồm thông tin của gần 5.000 khách hàng, 6 cửa hàng, 10 nhân viên bán hàng, hơn 300 sản phẩm thuộc 9 thương hiệu và 7 danh mục phân loại, phân bố tại gần 200 thành phố thuộc 3 bang của Mỹ, với thời gian giao dịch kéo dài 24 tháng từ tháng 01/2016 đến tháng 12/2018.

2. Tại sao tác giả đề xuất thay thế hệ thống Google Sheets bằng hệ thống mới?
Hệ thống Google Sheets cũ có tính bảo mật kém, không phân quyền chi tiết được cho từng nhân viên dẫn đến nguy cơ ghi đè hoặc xóa nhầm dữ liệu của nhau, việc lưu trữ tệp tin thiếu khoa học gây mất thời gian tìm kiếm, và báo cáo chỉ dừng ở dạng bảng biểu thống kê thô, thiếu biểu đồ trực quan hóa tổng thể.

3. Kiến trúc phần mềm của phân hệ Quản lý đơn hàng được xây dựng bằng công nghệ gì?
Phân hệ Quản lý đơn hàng được phát triển theo mô hình kiến trúc MVC (Model - View - Controller), sử dụng ngôn ngữ PHP với framework Laravel ở phía máy chủ, framework Bootstrap kết hợp HTML/CSS/JavaScript cho giao diện người dùng, và Microsoft SQL Server làm hệ quản trị cơ sở dữ liệu.

4. Mô hình kho dữ liệu OLAP trong đồ án được thiết kế theo cấu trúc nào?
Phân hệ phân tích dữ liệu OLAP được thiết kế theo mô hình Lược đồ hình sao (Star Schema), gồm bảng dữ kiện (Fact table) ở trung tâm kết nối trực tiếp với các bảng thứ nguyên (Dimension tables) gồm chiều khách hàng, chiều sản phẩm, chiều thời gian, chiều cửa hàng và chiều nhân viên.

5. Hệ thống báo cáo Dashboard trên Power BI gồm những mã báo cáo chính nào?
Hệ thống báo cáo bao gồm các dashboard: PD200 (phân tích doanh thu), PS300 (phân tích số lượng đơn hàng), PS100 (phân tích sản lượng bán), PS400 (phân tích tồn kho - Top 5 tồn kho), TK500 (chân dung khách hàng), VS200 (doanh thu theo tháng) và VS300 (số lượng đơn hàng theo tháng).

---

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Xây dựng hệ thống quản lý đơn hàng cho công ty sản xuất xe đạp" của tác giả Lê Thị Kiều Trang đã giải quyết thành công bài toán chuyển đổi số quy trình quản lý bán hàng từ công cụ bảng tính thủ công sang hệ thống phần mềm chuyên dụng. Bằng việc kết hợp kiến trúc web MVC trên nền tảng PHP Laravel/SQL Server với mô hình kho dữ liệu OLAP Lược đồ hình sao trên Power BI, nghiên cứu đã đáp ứng đồng thời hai yêu cầu: quản lý giao dịch tác nghiệp hàng ngày và cung cấp hệ thống báo cáo phân tích kinh doanh đa chiều, trực quan. Kết quả của đồ án thể hiện rõ tính ứng dụng thực tiễn trong việc tối ưu hóa quản trị dữ liệu chuỗi bán lẻ.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU 1.1 Vấn đề thực tế và lý do chọn đề tài Ngày nay, nền kinh tế ngày càng phát triển, thị trường kinh doanh ngày căng mở rộng với một kho dữ liệu lớn. Kỉ nguyên công nghệ đang phát triển như vũ bão và trung tâm của kỉ nguyên ngày chính là dữ liệu số. Để giữ vững nền kinh tế doanh nghiệp và phát triển hơn nữa thì việc phân tích dữ liệu ngày càng quan trọng, hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả và đúng đắn, từ đó gia tăng lợi thế về cạnh tranh trên thị trường. Yêu cầu phân tích dữ liệu cao tuy nhiên cơ sở dữ liệu thông thường không đáp ứng đủ.

Các cơ sở dữ liệu nghiệp vụ (operational database) hoặc hệ thống xử lí giao dịch thời gian thực (online transaction processing – OLTP) chỉ thỏa mãn được những nghiệp vụ hang ngày và đảm bảo toàn vẹn dữ liệu, truy cập song song và xử lí các dữ liệu nhanh. Nền công nghệ ngày càng phát triển đòi hỏi các doanh nghiệp cần nhanh chóng đổi mới, áp dụng công nghệ vào hệ thống kinh doanh thông minh để thuận tiện cho việc quản lí và phân tích kinh doanh. Phân tích dữ liệu bán hàng giúp cho doanh nghiệp có được cái nhìn bao quát và chi tiết nhất về các sản phẩm mình đang kinh doanh, từ đó có những định hướng tốt hơn cho những phát triển tương lai. Để giải quyết các vấn đề và yêu cầu đó, hệ thống kinh doanh thông Downloaded by Toilatoi Nguyen (phamhalinh.com) lOMoARcPSD|38542684 5 minh với một mô hình dữ liệu được chuẩn hóa cấu trúc sẽ đem lại hiệu quả cao hơn rất nhiều.

Từ đó em lựa chọn đề tài " Xây dựng hệ thống quản lí đơn hàng cho công ty sản xuất xe đạp" làm đề tài nghiên cứu cho đồ án tốt nghiệp của bản thân.2 Mục tiêu và nội dung nghiên cứu Sau khi hoàn thành đồ án phân tích dữ liệu, em sẽ hoàn thành được các mục đích sau: - Nắm được cái khái niệm cơ bản về Phân tích dữ liệu (Data Analysis), Trí Tuệ kinh doanh (Business Intelligence), Phân tích kinh doanh (Business Data Analysis) theo ngôn ngữ thực tế và mô phỏng quy trình một cách trực quan, sinh động. - Nắm được các khái niệm OLAP và OLTP và minh họa được trên dữ liệu thực tế. - Ứng dụng rõ ràng các khái niệm trên vào triển khai công việc thực tiễn. - Làm chủ được các công cụ trực quan hóa dữ liệu Power BI cho việc Phân tích dữ liệu.

- Phân biệt được ưu nhược điểm của các loại công cụ PowerBI, Hệ quản trị CSDL để lựa chọn được giải pháp trong thực tế. - Học được cách phân tích và xây dựng hệ thống, làm website 1.2 Một số khái niệm cơ bản 1.1 Tổng quan về Web a) Định nghĩa Web (World Wide Web viết tắt là WWW): là một hệ thống thông tin toàn cầu dựa trên internet, nó cho phép người dùng truy cập và chia sẻ thông tin qua các trình duyệt web. Web là một mạng lưới các tài liệu liên kết với nhau thông Downloaded by Toilatoi Nguyen (phamhalinh.com) lOMoARcPSD|38542684 6 qua các liên kết siêu văn bản (hyperlink). Không những thế nó còn cho phép người dùng duyệt và tương tác với các trang web, các ứng dụng web, các tệp tin đa phương tiện (hình ảnh, video, âm thanh), và các dịch vụ trực tuyến khác.

Web được xây dựng trên giao thức HTTP (Hypertext Transfer Protocol) để truyền tải dữ liệu giữa máy chủ web và trình duyệt web. Mỗi trang web có một địa chỉ duy nhất, được gọi là URL (Uniform Resource Locator), để người dùng có thể truy cập vào nội dung cụ thể của trang web đó. Các thành phần cơ bản của một trang web bao gồm: - HTML (Hypertext Markup Language): Ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản để xây dựng nội dung và cấu trúc của trang web. - JavaScript: Ngôn ngữ lập trình để tạo ra các hiệu ứng tương tác và chức năng động trên trang web.

- CSS (Cascading Style Sheets): Ngôn ngữ định dạng để định kiểu và trình bày trang web. Web đã thay đổi cách chúng ta tìm kiếm thông tin, giao tiếp, mua sắm và làm việc. Nó đã trở thành một phần không thể thiếu trong đời sống hàng ngày và đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối mọi người trên toàn cầu. b) Một số mô hình Web: Mô hình Client-Server Đây là mô hình web cơ bản nhất, trong đó máy chủ (server) cung cấp dữ liệu và các dịch vụ cho các máy khách (client) thông qua giao thức HTTP.

Khi client gửi yêu cầu đến máy chủ và máy chủ trả về kết quả tương ứng. Mô hình này cho phép tách biệt giữa phần giao diện người dùng (client-side) và phần xử lý dữ liệu (server-side). Downloaded by Toilatoi Nguyen (phamhalinh.com) lOMoARcPSD|38542684 7 Hình 1.1: Mô hình Client-Server - Máy khách (Client): Máy khách là phần giao diện người dùng của ứng dụng. Client chịu trách nhiệm hiển thị thông tin cho người dùng và chấp nhận đầu vào từ họ.

Nó có thể là trình duyệt web, ứng dụng di động hoặc bất kỳ ứng dụng nào tương tác trực tiếp với người dùng. Máy khách gửi yêu cầu đến máy chủ và nhận kết quả từ máy chủ để hiển thị cho người dùng. - Máy chủ (Server): Máy chủ là nơi lưu trữ và xử lý dữ liệu cũng như cung cấp các dịch vụ cho máy khách. Nó có thể là một máy chủ vật lý hoặc một môi trường đám mây.

Máy chủ nhận yêu cầu từ máy khách, xử lý yêu cầu đó và trả về kết quả tương ứng. Nó có thể thực hiện các tác vụ như xử lý dữ liệu, truy xuất cơ sở dữ liệu, xử lý logic kinh doanh và trả về dữ liệu được yêu cầu. Thông qua mô hình Client-Server, máy khách và máy chủ có thể hoạt động độc lập và chia sẻ dữ liệu thông qua giao thức mạng. Mô hình này cho phép tách biệt giao diện người dùng (client-side) và xử lý logic (server-side), điều này mang lại nhiều lợi ích bao gồm: - Tính mở rộng: Mô hình Client-Server cho phép mở rộng hệ thống bằng cách thêm các máy chủ để xử lý công việc tăng lên hoặc tải cân bằng giữa các máy Downloaded by Toilatoi Nguyen (phamhalinh.com) lOMoARcPSD|38542684 8 chủ.

- Bảo mật: Máy chủ có thể thực hiện các biện pháp bảo mật để bảo vệ dữ liệu và người dùng trước - Tính linh hoạt: Với phân chia rõ ràng giữa client và server, ta có thể thay đổi hoặc nâng cấp một phần của hệ thống mà không ảnh hưởng đến phần còn lại. Mô hình Single-Page Application (SPA) Hình 1.2: Mô hình Single-Page Application (SPA) Trong mô hình này, tất cả các tài nguyên cần thiết (HTML, CSS, JavaScript) được tải xuống từ máy chủ trong một lần duy nhất khi trang web được truy cập ban đầu. Sau đó, các thay đổi và tương tác trên trang web được xử lý mà không cần tải lại trang hoặc điều hướng mới. Điều này tạo ra một trải nghiệm tương tự ứng dụng máy tính, với khả năng tương tác nhanh và mượt mà hơn.

Các lợi ích của mô hình SPA bao gồm: - Tăng trải nghiệm người dùng: Với SPA, người dùng trải nghiệm một ứng dụng tương tự như các ứng dụng máy tính với khả năng tương tác mượt mà và thân thiện. Không có sự gián đoạn khi tải lại toàn bộ trang, điều này tạo ra trải nghiệm liền mạch và nhanh chóng. - Tải nhanh và tiết kiệm băng thông: Do chỉ cần tải về một lần ban đầu, SPA giảm thiểu thời gian tải trang và tiết kiệm băng thông mạng. Chỉ cần cập nhật dữ liệu và các thành phần cần thiết, giúp giảm tải cho máy chủ và cải thiện hiệu Downloaded by Toilatoi Nguyen (phamhalinh.com) lOMoARcPSD|38542684 9 suất.

- Phân chia rõ ràng giữa client và server: SPA cho phép tách biệt rõ ràng giữa phần giao diện người dùng (client-side) và phần xử lý dữ liệu (server-side). Việc này giúp tái sử dụng mã và quản lý dễ dàng hơn. - Cải thiện UX: Với SPA, có thể tạo ra các hiệu ứng tương tác, chuyển động mượt mà và trải nghiệm đáng chú ý khác để cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn. Tuy nhiên, mô hình SPA cũng có nhược điểm như khả năng SEO thấp (do không có các trang riêng biệt) và yêu cầu khả năng Mô hình Microservices Hình 1.3: Mô hình Microservices Trong mô hình này, ứng dụng web được chia thành các thành phần nhỏ hơn gọi là microservices, mỗi microservice đảm nhận một nhiệm vụ cụ thể trong ứng dụng.

Mỗi microservice có thể được phát triển và triển khai độc lập, cho phép linh hoạt và mở rộng hệ thống. Các microservice giao tiếp với nhau thông qua giao thức HTTP hoặc các giao thức khác. Các đặc điểm của mô hình Microservices bao gồm: - Phân tách chức năng: Ứng dụng được chia thành các microservices độc Downloaded by Toilatoi Nguyen (phamhalinh.com) lOMoARcPSD|38542684 10 lập nhau, mỗi microservice có một chức năng cụ thể. Ví dụ, một microservice có thể xử lý việc đăng nhập, một microservice khác quản lý giỏ hàng, và một microservice khác xử lý thanh toán.

Sự phân tách này giúp tách biệt chức năng và phát triển mỗi microservice một cách độc lập. - Độc lập triển khai và mở rộng: Mỗi microservice có thể được triển khai và mở rộng độc lập. Điều này giúp tăng tính linh hoạt và khả năng mở rộng của hệ thống. Bạn có thể triển khai và mở rộng các microservice chỉ khi cần thiết, mà không cần phải triển khai toàn bộ ứng dụng.

- Giao tiếp thông qua giao thức: Các microservice giao tiếp với nhau thông qua giao thức mạng như HTTP, giao thức message queue hoặc giao thức RPC (Remote Procedure Call). Điều này cho phép các microservice trao đổi dữ liệu và tương tác với nhau. - Tái sử dụng và quản lý dễ dàng: Mô hình Microservices khuyến khích việc tái sử dụng mã nguồn và các thành phần đã phát triển. Mỗi microservice có thể được phát triển, triển khai và quản lý độc lập, giúp dễ dàng bảo trì và nâng cấp ứng dụng.

- Khả năng mở rộng: Với mô hình Microservices, bạn có thể mở rộng các microservice một cách độc lập dựa trên yêu cầu và tải công việc. Chỉ cần mở rộng các microservice cần thiết, giúp tối ưu hiệu suất và tài nguyên. Mô hình Microservices cho phép phân chia ứng dụng thành các thành phần nhỏ hơn, linh hoạt và dễ quản lý. Tuy nhiên, việc triển khai và quản lý nhiều microservices cần đảm bảo khả năng kiểm soát Mô hình Serverless Mô hình Serverless cho phép phát triển ứng dụng web mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng máy chủ.

Thay vì tự quản lý máy chủ, các dịch vụ đám mây như AWS Lambda hay Azure Functions được sử dụng để chạy mã và xử lý các yêu cầu từ người dùng. Mô hình này giúp giảm bớt công việc quản lý cơ sở hạ tầng và tăng tính mở rộng linh hoạt.