Khám Phá Hệ Thống Dữ Liệu và Ứng Dụng Data Warehouse tại Hà Nội

• Trường học: Đại Học Quốc Gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Hệ Thống Dữ Liệu
• Đề tài: Khám Phá Hệ Thống Dữ Liệu và Ứng Dụng Data Warehouse tại Hà Nội
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2009
• Địa điểm: Hà Nội

• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: KHÁI NIỆM VỀ KHO DỮ LIỆU
• 1.1. Khái niệm cơ bản
• 1.2. Tính chất của Data Warehouse
• 1.3. Cấu trúc thành phần của Data Warehouse
• 2. CHƯƠNG 2: CÔNG CỤ ORACLE TRỢ GIÚP PHÁT TRIỂN DATA WAREHOUSE VÀ DATAMART
• 2.1. Ứng dụng phía khách của Warehouse Builder
• 2.2. Định nghĩa đối tượng để truy vấn, chuyển đổi và tải dữ liệu
• 2.3. Các thành phần của Warehouse Builder
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG DATA WAREHOUSE XÂY DỰNG HỆ THỐNG BÁO CÁO THỐNG KÊ CHO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC
• 3.1. Mô hình nghiệp vụ của hệ thống báo cáo thống kê NHNN
• 3.2. Nội dung của báo cáo thống kê
• 3.3. Nội dung của báo cáo tài chính
• 3.4. Hoạt động nghiệp vụ của một số đơn vị của NHNN
• 3.5. Yêu cầu nghiệp vụ của hệ thống khai thác báo cáo
• 3.5.1. Yêu cầu cụ thể của hệ thống báo cáo
• 3.5.2. Xây dựng kho dữ liệu Data Warehouse phục vụ khai thác báo cáo
• 4. CHƯƠNG 4: TỔ CHỨC KHAI THÁC BÁO CÁO VỚI KHO DỮ LIỆU
• 4.1. Giải pháp xây dựng hệ thống khai thác báo cáo
• 4.2. Cài đặt hệ thống
• KẾT LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Hệ Thống Data Warehouse Tại Hà Nội 2024

Trong bối cảnh kinh tế thị trường, chính sách tiền tệ đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển kinh tế ổn định. Sự tham gia của các ngân hàng 100% vốn nước ngoài, với quy mô vốn ngày càng lớn và dịch vụ phong phú, tạo ra khối lượng thông tin lớn mà Ngân hàng Nhà nước (NHNN) cần quản lý. NHNN đã xây dựng các hệ thống cơ sở dữ liệu lớn, bao gồm các báo cáo thường xuyên từ các ngân hàng và tổ chức tài chính, với số lượng chỉ tiêu trung bình từ 10-20 nghìn/ngày, đặc biệt vào cuối tháng có thể lên đến hàng trăm nghìn chỉ tiêu. Cục Công nghệ tin học của NHNN có nhiệm vụ thu thập và tổng hợp báo cáo, sử dụng hệ quản trị cơ sở dữ liệu Oracle. Tuy nhiên, việc khai thác báo cáo trên cơ sở dữ liệu tác nghiệp này còn nhiều hạn chế, như không hỗ trợ báo cáo đột xuất, chưa tổng hợp được số liệu theo nhiều chiều, dưới nhiều dạng báo cáo khác nhau, và việc khai thác phải thực hiện trên máy tính có cài đặt chương trình.

1.1. Khái niệm hệ thống Data Warehouse cho doanh nghiệp

Data Warehouse (DW) là một hệ thống cơ sở dữ liệu lớn, tập trung dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong doanh nghiệp. DW tạo ra sự đồng nhất về thông tin, giúp doanh nghiệp nhận được các chỉ tiêu phân tích và theo dõi các chỉ tiêu quan trọng. DW có thể xem là môi trường có cấu trúc các hệ thống thông tin, cung cấp thông tin khó thu thập hoặc biểu diễn trong cơ sở dữ liệu tác nghiệp truyền thống, hỗ trợ việc ra quyết định mang tính lịch sử hoặc hiện tại. Bill Inmon, người được xem là kiến trúc sư đầu tiên xây dựng kho dữ liệu, định nghĩa: “Kho dữ liệu là tập hợp dữ liệu hướng chủ đề, được tích hợp, gắn với thời gian và ổn định được thiết kế cho việc hỗ trợ quá trình ra quyết định của người quản lý”. Về bản chất, kho dữ liệu hướng vào việc cung cấp một kiến trúc, công cụ để phát triển dữ liệu của các hệ thống hỗ trợ quyết định.

1.2. Đặc điểm chính của Data Warehouse tại Hà Nội

Một kho dữ liệu được xác định là một cơ sở dữ liệu trong đó có chứa bốn đặc tính sau: hướng chủ đề, tính ổn định, được tích hợp, gắn với thời gian. Hướng chủ đề có nghĩa là tất cả các dữ liệu được tổ chức xung quanh một chủ đề được tập trung lại và lưu trữ trong cùng một tập có cấu trúc đơn giản, dễ sử dụng. Tính ổn định: Dữ liệu trong kho dữ liệu là dữ liệu hướng chủ đề, không được hiệu chỉnh, sửa đổi mà nó chỉ nhằm mục đích phục vụ truy vấn thông tin. Tính tích hợp: Một kho dữ liệu được xây dựng bằng việc tích hợp nhiều nguồn dữ liệu, lưu trữ trong một cấu trúc đồng nhất, toàn vẹn. Gắn với thời gian: Đối với kho dữ liệu, yếu tố thời gian được gắn liền với các dữ liệu. Điều này có nghĩa là dữ liệu được ghi lại theo thời gian lưu trữ các dữ liệu.

II. Thách Thức Triển Khai Data Warehouse ở Hà Nội

Việc khai thác báo cáo trên cơ sở dữ liệu tác nghiệp hiện tại của NHNN gặp nhiều khó khăn. Hệ thống không hỗ trợ các báo cáo đột xuất theo yêu cầu, chưa tổng hợp được số liệu theo nhiều chiều và dưới nhiều dạng báo cáo khác nhau như biểu đồ, đồ thị. Dữ liệu từ nhiều hệ thống nghiệp vụ khác nhau chưa được tích hợp. Việc khai thác báo cáo phải thực hiện trên máy tính có cài đặt chương trình. Do vậy, một yêu cầu cấp bách đặt ra là: làm sao có được một kho dữ liệu tập trung với số liệu đầy đủ, tổng hợp và chính xác của toàn ngành ngân hàng một cách nhanh nhất để phục vụ việc điều hành vĩ mô của nhà nước về tiền tệ một cách hiệu quả.

2.1. Vấn đề về tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau

Tích hợp dữ liệu là một vấn đề luôn được đặt ra của hầu hết các cách tổ chức, đặc biệt là việc tích hợp dữ liệu đòi hỏi phải sử dụng đến nhiều công nghệ chuyên dụng đang được biết đến. Sự khác biệt là ở các quy tắc cơ bản ví dụ như là tập ký tự. Hệ ký tự được dùng chủ yếu trong các hệ thống là ASCII (American Standard Code for Information Interchange). Tuy nhiên có một số hệ thống không dùng hệ ký tự này. Ngoài ra còn có một số nguyên nhân không dễ thấy như là trong cùng một kiểu dữ liệu nhưng với các hệ quản trị CSDL khác nhau là khác nhau. Vì vậy, việc truy nhập theo các phương thức tuần tự là không hiệu quả. Hơn nữa, trước khi dữ liệu được đưa vào kho dữ liệu thì nó phải được tích hợp. Sự tích hợp này là một tiến trình xuyên suốt trong thời gian khi dữ liệu được chuyển vào kho dữ liệu và sau khi nó được đưa vào CSDL ứng dụng và trước khi được đưa vào CSDL của kho dữ liệu.

2.2. Khó khăn trong việc đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu

Đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu là một thách thức lớn khi xây dựng Data Warehouse. Dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có thể có định dạng, đơn vị đo lường và quy ước khác nhau. Việc chuyển đổi và tích hợp dữ liệu cần đảm bảo rằng thông tin được trình bày một cách thống nhất và chính xác. Các công cụ ETL (Extract, Transform, Load) đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết vấn đề này, nhưng đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu và quy trình nghiệp vụ.

III. Phương Pháp Xây Dựng Data Warehouse Hiệu Quả Tại Hà Nội

Để xây dựng một Data Warehouse hiệu quả, cần vận dụng những cơ sở lý thuyết về Data Warehouse để xây dựng hệ thống dữ liệu báo cáo thống kê tập trung tại Ngân hàng Nhà nước, phục vụ cho việc trợ giúp ra quyết định về chính sách tiền tệ quốc gia. Đối tượng nghiên cứu là bộ mã chỉ tiêu báo cáo thống kê do Ngân hàng Nhà nước ban hành. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc thiết kế kho dữ liệu báo cáo thống kê trên hai nguồn dữ liệu chính là cơ sở liệu tác nghiệp báo cáo thống kê và báo cáo tài chính, đưa giải pháp tích hợp dữ liệu đối với dữ liệu báo cáo theo mã chỉ tiêu đã qui định và tổ chức triển khai việc khai thác báo cáo trên một số Vụ, Cục của Ngân hàng Trung ương.

3.1. Thiết kế kiến trúc Data Warehouse phù hợp

Kiến trúc Data Warehouse cần được thiết kế dựa trên nhu cầu nghiệp vụ và đặc điểm dữ liệu của tổ chức. Có nhiều loại kiến trúc khác nhau, như kiến trúc đơn giản, kiến trúc với vùng gắn nhãn (staging area), và kiến trúc với các kho chuyên đề (data mart). Việc lựa chọn kiến trúc phù hợp sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất, khả năng mở rộng và chi phí của hệ thống. Cần xem xét kỹ lưỡng các yếu tố như nguồn dữ liệu, khối lượng dữ liệu, yêu cầu truy vấn và khả năng bảo trì để đưa ra quyết định đúng đắn.

3.2. Sử dụng công cụ ETL để tích hợp và làm sạch dữ liệu

Công cụ ETL (Extract, Transform, Load) đóng vai trò quan trọng trong việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào Data Warehouse. Các công cụ này giúp trích xuất dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp, làm sạch dữ liệu để loại bỏ các lỗi và mâu thuẫn, và tải dữ liệu vào Data Warehouse. Việc lựa chọn công cụ ETL phù hợp và xây dựng quy trình ETL hiệu quả là yếu tố then chốt để đảm bảo chất lượng dữ liệu trong Data Warehouse.

IV. Ứng Dụng Data Warehouse Xây Dựng Báo Cáo Thống Kê NHNN

Luận văn này tập trung vào nghiên cứu việc thiết kế kho dữ liệu báo cáo thống kê trên hai nguồn dữ liệu chính là cơ sở liệu tác nghiệp báo cáo thống kê và báo cáo tài chính, đưa giải pháp tích hợp dữ liệu đối với dữ liệu báo cáo theo mã chỉ tiêu đã qui định và tổ chức triển khai việc khai thác báo cáo trên một số Vụ, Cục của Ngân hàng Trung ương. Trong đó, tận dụng tối đa các công cụ sẵn có của Oracle cũng như những cơ sở công nghệ thông tin hiện có của Ngân hàng Nhà nước để tổ chức vận hành, khai thác kho dữ liệu này.

4.1. Mô hình nghiệp vụ của hệ thống báo cáo thống kê NHNN

Mô hình nghiệp vụ của hệ thống báo cáo thống kê NHNN bao gồm các quy trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu từ các tổ chức tín dụng. Dữ liệu này được sử dụng để theo dõi tình hình hoạt động của ngành ngân hàng, đánh giá rủi ro và đưa ra các quyết định chính sách tiền tệ. Mô hình nghiệp vụ cần được thiết kế sao cho đảm bảo tính chính xác, đầy đủ và kịp thời của dữ liệu.

4.2. Xây dựng cơ sở dữ liệu theo chuẩn Data Warehouse

Việc xây dựng cơ sở dữ liệu theo chuẩn Data Warehouse đòi hỏi việc thiết kế mô hình dữ liệu đa chiều, sử dụng các bảng sự kiện (fact table) và bảng chiều (dimension table). Các bảng sự kiện chứa các số liệu thống kê, trong khi các bảng chiều chứa các thông tin mô tả về các khía cạnh khác nhau của dữ liệu, như thời gian, địa điểm, sản phẩm, khách hàng. Mô hình dữ liệu cần được thiết kế sao cho dễ dàng truy vấn và phân tích dữ liệu.

V. Tổ Chức Khai Thác Báo Cáo Với Kho Dữ Liệu Data Warehouse

Giải pháp xây dựng hệ thống khai thác báo cáo cần đảm bảo tính linh hoạt, dễ sử dụng và khả năng mở rộng. Hệ thống cần cung cấp các công cụ cho phép người dùng tạo ra các báo cáo tùy chỉnh, phân tích dữ liệu theo nhiều chiều và trực quan hóa dữ liệu bằng các biểu đồ, đồ thị. Hệ thống cũng cần hỗ trợ việc chia sẻ báo cáo và cộng tác giữa các người dùng.

5.1. Giải pháp xây dựng hệ thống khai thác báo cáo

Để xây dựng hệ thống khai thác báo cáo hiệu quả, cần lựa chọn các công cụ phù hợp, như công cụ BI (Business Intelligence) và công cụ trực quan hóa dữ liệu. Các công cụ này giúp người dùng dễ dàng truy vấn, phân tích và trình bày dữ liệu. Hệ thống cũng cần được tích hợp với Data Warehouse để đảm bảo dữ liệu được cập nhật thường xuyên và chính xác.

5.2. Triển khai hệ thống và đào tạo người dùng

Sau khi xây dựng hệ thống khai thác báo cáo, cần triển khai hệ thống và đào tạo người dùng cách sử dụng. Việc đào tạo cần tập trung vào việc hướng dẫn người dùng cách tạo ra các báo cáo tùy chỉnh, phân tích dữ liệu và sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu. Cần cung cấp tài liệu hướng dẫn và hỗ trợ kỹ thuật để giúp người dùng làm quen với hệ thống.

VI. Tương Lai Phát Triển Data Warehouse Tại Hà Nội 2030

Với sự phát triển của công nghệ và nhu cầu ngày càng tăng về phân tích dữ liệu, Data Warehouse sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ ra quyết định của các tổ chức tại Hà Nội. Các xu hướng mới như Cloud Data Warehouse, Big Data và AI sẽ mở ra những cơ hội mới cho việc khai thác dữ liệu và tạo ra giá trị từ dữ liệu.

6.1. Xu hướng Cloud Data Warehouse

Cloud Data Warehouse là một giải pháp lưu trữ và phân tích dữ liệu trên nền tảng đám mây. Giải pháp này mang lại nhiều lợi ích, như khả năng mở rộng linh hoạt, chi phí thấp và dễ dàng quản lý. Cloud Data Warehouse đang trở thành một xu hướng phổ biến, đặc biệt đối với các tổ chức vừa và nhỏ.

6.2. Ứng dụng Big Data và AI trong Data Warehouse

Big Data và AI đang được ứng dụng ngày càng nhiều trong Data Warehouse để khai thác dữ liệu hiệu quả hơn. Big Data giúp xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn, trong khi AI giúp tự động hóa các quy trình phân tích và đưa ra các dự đoán chính xác. Sự kết hợp giữa Big Data, AI và Data Warehouse sẽ tạo ra những giá trị to lớn cho các tổ chức.