Chương 1: Tổng quan; Chương 2: Phân tích, thiết kế hệ thống trợ giúp ra quyết định hỗ trợ quản lý hoạt động KH&CN; Chương 3: Xây dựng kho dữ liệu và giải pháp xử lý phân tích trực tuyến; Chương 4: Trích, chọn, nạp và xử lý dữ liệu; Kết luận; Tài liệu tham khảo. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 15 CHƢƠNG 1. Hệ trợ giúp ra quyết định 1. Giới thiệu khái niệm hệ trợ giúp ra quyết định Hệ hỗ trợ ra quyết định cấu tạo từ một lớp các hệ thống thông tin dựa trên máy tính bao gồm các hệ thống dựa trên tri thức để hỗ trợ cho các hoạt động ra quyết định.
Hệ hỗ trợ quyết định là một lớp xác định các hệ thống thông tin được máy tính hoá hỗ trợ cho các hoạt động ra quyết định của tổ chức và doanh nghiệp. Hệ hỗ trợ quyết định được thiết kế hoàn hảo là hệ thống dựa trên phần mềm tương tác với mong muốn giúp đỡ những người ra quyết định chuyển các thông tin thông dụng từ các dữ liệu thô, các tài liệu, các tri thức cá nhân và/hoặc các mô hình doanh nghiệp để xác định và giải quyết vấn đề từ đó ra quyết định. Thông tin thông thường mà ứng dụng hỗ trợ ra quyết định có thể thu thập và trình diễn là: - Kho thông tin hiện thời (bao gồm các tài nguyên, các khối, các kho dữ liệu, các siêu dữ liệu có liên quan và hợp pháp). - Các kết quả của việc lựa chọn các quyết định khác nhau, những kinh nghiệm đã có được mô tả trong ngữ cảnh nhất định.
- Hệ hỗ trợ quyết định phụ thuộc vào môi trường trên nền tảng đa phương thức, bao gồm (nhưng không loại trừ) nghiên cứu cơ sở dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, tương tác người máy, các phương pháp mô phỏng, công nghệ phần mềm và truyền thông. Phân loại hệ trợ giúp ra quyết định Các tác giả khác nhau đưa ra các cách phân loại khác nhau. Sử dụng mối liên kết với người dùng như một tiêu chí đánh giá, Haettenschwiler đã phân tách hệ hỗ trợ quyết định thành các loại: hệ hỗ trợ quyết định bị động, chủ động và kết hợp. Hệ bị động là hệ thống trợ giúp cho tiến trình ra quyết định nhưng không thể cung cấp giải pháp hay tư vấn rõ ràng cho quyết định.
Hệ chủ động có thể khắc phục được điều đó. Hệ kết hợp cho phép người ra quyết định sửa đổi, hoàn thành hay cải tiến những tư vấn quyết định do hệ thống cung cấp trước khi gửi đi kiểm tra. Sau khi hệ thống xem xét các thông tin của người ra quyết định gửi đến sẽ sửa đổi, bổ sung và gửi lại để người ra quyết định kiểm tra lần nữa. Quá trình trên sẽ lại được bắt đầu lại từ đầu cho tới khi đưa ra được các giải pháp thống nhất.
LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 16 Daniel Power cũng có cách phân loại khác cho hệ hỗ trợ quyết định. Sử dụng mô hình trợ giúp như tiêu chuẩn phân loại, Power phân chia hệ hỗ trợ quyết định thành hệ hỗ trợ quyết định hướng giao tiếp, hệ hỗ trợ quyết định hướng tài liệu, hệ hỗ trợ quyết định hướng tri thức và hệ hỗ trợ quyết định hướng mô hình: - Hệ hỗ trợ quyết định hướng mô hình (Model-driven DSS) tập trung vào truy nhập và thao tác trên mô hình thống kê, tài chính, tối ưu hoặc mô phỏng. Hệ hỗ trợ quyết định hướng mô hình sử dụng dữ liệu và các tham số do người dùng cung cấp để trợ giúp cho người ra quyết định trong việc phân tích tình huống, hệ thống này không cần phải có nhiều dữ liệu. - Hệ hỗ trợ quyết định hướng giao tiếp (Communication-driven DSS) hỗ trợ trong trường hợp nhiều người cùng làm 1 công việc, trong đó sử dụng các công cụ tích hợp như Microsoft's NetMeeting hay Groove.
- Hệ hỗ trợ quyết định hướng dữ liệu (Data-driven DSS hay Data-oriented DSS) tập trung vào truy nhập và thao tác trên dẫy dữ liệu nội bộ của công ty hoặc đôi khi là dữ liệu bên ngoài. - Hệ hỗ trợ quyết định hướng tài liệu (Document-driven DSS) quản lý, hiển thị và thao tác trên thông tin phi cấu trúc dưới các định dạng điện tử khác nhau - Hệ hỗ trợ quyết định hướng tri thức (Knowledge-driven DSS) cung cấp kinh nghiệp giải quyết vấn đề chuyên sâu đã được lưu trữ trong hệ thống như các sự kiện, các luật, thủ tục hoặc các cấu trúc tương tự. Sử dụng phạm vi như tiêu chuẩn phân loại, Power cũng phân hệ hỗ trợ quyết định thành hệ hỗ trợ quyết định mở rộng cho doanh nghiệp và hệ hỗ trợ quyết định thu gọn. Hệ hỗ trợ quyết định mở rộng cho doanh nghiệp liên kết đến những kho dữ liệu lớn và phục vụ cho các nhà quản lý trong doanh nghiệp.
Trong khi khi đó hệ hỗ trợ quyết định cho người dùng đơn (thu gọn) là hệ thống nhỏ hoạt động trong máy tính của từng người quản lý. Các thành phần cơ bản của hệ hỗ trợ ra quyết định Theo Power, qua lý thuyết chính thống và từ thực tế hệ hỗ trợ ra quyết định được xây dựng từ 4 thành phần chính: (a) Giao diện người dùng, (b) Cơ sở dữ liệu, (c) Các công cụ phân tích và xây dựng mô hình, (d) Cấu trúc hệ hỗ trợ ra quyết định và mạng. Còn Hättenschwiler định nghĩa 5 thành phần trong hệ hỗ trợ ra quyết định bao gồm: LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 17 (a) người dùng với các vai trò hoặc chức năng khác nhau trong tiến trình ra quyết định (người quyết định, người tư vấn, chuyên gia lĩnh vực, chuyên gia hệ thống, người thu thập dữ liệu); (b) một ngữ cảnh quyết định có thể định nghĩa và xác định; (c) một hệ thống đích mô tả các điểm chính của thành phần liên quan; (d) tri thức thu lượm từ các nguồn dữ liệu bên ngoài, các CSDL tri thức, CSDL công việc, các kho dữ liệu và siêu cơ sở dữ liệu, các mô hình và phương pháp tính toán, các thủ tục, các máy tìm kiếm, các chương trình quản trị và hệ thống báo cáo; (e) môi trường hoạt động để chuẩn bị, phân tích và xây dựng tài liệu cho các phiên bản quyết định. Theo Arakas dự kiến một cấu trúc chung có 5 thành phần (a) Hệ thống quản lý dữ liệu (b) Hệ thống quản lý mô hình (c) Máy tri thức (d) Giao diện người dùng (e) Người dùng 1.
Kho dữ liệu (DW) 1. Dữ liệu tác nghiệp Hệ thống OLTP cho phép các giao dịch thay đổi dữ liệu trong bảng (ví dụ bằng các lệnh insert, update, delete, join.) trong quá trình xử lý. Hệ thống cho phép nhiều ứng dụng truy cập dữ liệu cùng một thời gian. Các ứng dụng trên client bao gồm tất cả các loại ứng dụng như ngân hàng, bán vé trực tuyến, bán vé hàng không, thanh toán cước phí.
Sử dụng hệ thống OLTP có các ưu điểm sau: - Xử lý các tương tác. - Dễ bảo trì và khống chế dữ liệu thừa. - Thiết lập dữ liệu quan hệ trọn vẹn. - Tính hiệu quả cao.
- Giảm thời gian của khách hàng. Các CSDL trong các hệ OLTP thường được thiết kế thoả mãn 3NF (Third Normal Form) hoặc tốt hơn. Đặc điểm của hệ thống OLTP là nó lưu trữ các dữ liệu "thô", có nghĩa là mức độ tổng quát, trừu tượng của dữ liệu này rất thấp. Nói cách khác OLPT rất có ích để tìm trả lời những câu truy vấn dạng: Tổng sản LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 18 lượng sản phẩm X do công ty bán được trong 6 tháng đầu năm, mặt hàng nào bán chạy nhất tại địa phương Y trong tháng vừa qua.
Trong khi đó các nhà quản lý ở mức cao của công ty rất ít khi quan tâm đến những câu hỏi loại đó. Điều họ cần chú ý là những câu hỏi trừu tượng hơn như: Tiêu thụ A tại B đang giảm, nếu thay đổi 3%-5% giá của sản phẩm A tại khu vực B, tình trạng tiêu thụ sẽ thay đổi ra sao trong 6 tháng cuối năm và tại sao? Các hệ thống OLTP hiện nay trả lời rất tốt câu hỏi 1 bằng các công cụ của hệ CSDL quan hệ nhưng để tìm đáp án cho những câu hỏi dạng 2 là không đơn giản. Những yếu tố căn bản cản trở việc sử dụng dữ liệu của các hệ thống OLPT trong việc phân tích dữ liệu là: - Các số liệu ở mức quá chi tiết - Các số liệu được phân bố ở những hệ thống khác nhau, có các thủ tục truy cập khác nhau và ở những CSDL hoàn toàn khác nhau. - Các số liệu không được cập nhập cùng một chu kỳ dẫn đến sự mất đồng bộ.
- Việc tổ chức truy cập từ rất nhiều bảng dữ liệu khác nhau có ảnh hưởng xấu tới hiệu suất của các hệ thống vì mục đích của các hệ thống này là nhằm phục vụ các giao dịch trực tuyến. Trong môi trường thừa thãi số liệu, nhà phân tích không thể tìm ra cho mình thông tin cần thiết nhằm có được sự hiểu biết thấu đáo về những quá trình xảy ra xung quanh. Tình trạng số liệu quá chi tiết và không có được sự liên kết với nhau của các số liệu phản ánh các quá trình tương đối độc lập của một thực thể là lý do trực tiếp dẫn đến sự khủng hoảng này. Vì vậy, người ta đã đưa ra giải pháp tích hợp các hệ thống OLTP để tạo ra một hệ thống chứa đầy đủ thông tin.
Tuy nhiên giải pháp này có hai nhược điểm lớn: - Phải liên kết các hệ thống có xuất xứ khác nhau về phần cứng và phần mềm hệ thống. Các chương trình cần có sự thống nhất về định nghĩa dữ liệu cũng như phương pháp biểu diễn dữ liệu. Vấn đề này rất phức tạp thậm chí đối với các hệ thống có thiết kế phân tích tốt và hoàn toàn không khả thi đối với những hệ thống được mô tả kém. - Khi thực hiện các truy vấn để tạo báo cáo thường xuyên phải khoá rất nhiều bảng, cản trở sự truy xuất của nhân viên khai thác trong quá trình làm việc hàng ngày và làm ảnh hưởng trực tiếp đến khách hàng.
LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Khái niệm về kho dữ liệu Là một cách tiếp cận do B.Inmon đề xướng vào những năm 90 của thế kỷ trước. Đây là sự kết hợp của một số giải pháp kỹ thuật và được đặt tên là Data Warehoushing - kỹ thuật xây dựng các kho dữ liệu. Kho dữ liệu được định nghĩa như một tập hợp các phương tiện cho phép hình dung dữ liệu một cách tổng thể, hướng đối tượng để giúp cho việc phân tích và ra quyết định.