Luận Văn: Xây Dựng Kho Dữ Liệu Hiệu Năng Cao cho BIDV - ĐH Công Nghệ

Luận văn: Xây dựng kho dữ liệu hiệu năng cao cho BIDV, thử nghiệm báo cáo phân tích khách hàng. Giải pháp tối ưu cho hệ thống ngân hàng.

Trường đại học

Trường Đại học Công nghệ

Chuyên ngành

Công Nghệ Thông Tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2015

66
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

1. HỆ THỐNG KHO DỮ LIỆU

1.1. Tổng quan kho dữ liệu

1.2. Kiến trúc chung của kho dữ liệu

1.3. Mô hình logic của kho dữ liệu

1.4. Mô hình dữ liệu đa chiều

1.5. Hiện trạng hệ thống kho dữ liệu trong ngân hàng

1.5.1. Tổng quan hệ thống báo cáo trong ngân hàng

1.5.2. Kiến trúc của kho dữ liệu trong ngân hàng

1.5.3. Đánh giá các mặt hạn chế của hệ thống kho dữ liệu hiện tại

2. XÂY DỰNG HỆ THỐNG KHO DỮ LIỆU ĐÁP ỨNG HIỆU NĂNG XỬ LÝ CHO NGÂN HÀNG

2.1. Một số giải pháp công nghệ về kho dữ liệu

2.2. Thiết kế, xây dựng mô hình hệ thống kho dữ liệu mới

2.2.1. Các thành phần cần nâng cấp, bổ sung

2.3. Hệ thống cơ sở dữ liệu chuyên dụng cho bài toán kho dữ liệu

2.4. Hệ thống công cụ trích lọc dữ liệu

2.4.1. Tầm quan trọng của quá trình trích lọc dữ liệu

2.4.2. Hệ thống trích lọc dữ liệu IBM DataStage

2.5. Hệ thống phân phối báo cáo tập trung

2.5.1. Các công cụ chính của IBM Cognos

2.5.2. Một số đặc trưng cơ bản của IBM Cognos

2.6. Mô hình thiết kế tổng thể cho kho dữ liệu

2.6.1. Kiến trúc tổng quan của IBM Banking Data Model

2.6.2. Những điểm nổi bật của IBM Banking Model

2.7. Kết quả thử nghiệm

2.7.1. Thực nghiệm so sánh tốc độ trên các cơ sở dữ liệu

2.7.2. Thực nghiệm với hệ thống công cụ trích lọc dữ liệu

2.7.3. Nhận xét thực nghiệm

3. THỬ NGHIỆM VỚI BÀI TOÁN PHÂN TÍCH KHÁCH HÀNG

3.1. Yêu cầu chức năng

3.2. Thiết kế tổng thể

3.2.1. Mô hình logic

3.2.2. Thiết kế bảo mật

3.3. Thiết kế dữ liệu chuyên đề Phân tích khách hàng

3.3.1. Thiết kế dữ liệu chỉ tiêu

3.3.2. Thiết kế mô hình dữ liệu đa chiều với công cụ IBM Cognos Framework Manager

3.3.3. Thiết kế job trích xuất dữ liệu từ kho dữ liệu vào kho dữ liệu chuyên đề Phân tích khách hàng

3.3.4. Thiết kế lớp bảo mật phân quyền theo người dùng

3.3.5. Triển khai dữ liệu đa chiều lên máy chủ Cognos

3.3.6. Khai thác dữ liệu đa chiều

3.3.7. Kết quả thử nghiệm

TÀI LIỆU THAM KHẢO

MỞ ĐẦU

Tóm tắt

I. Tổng Quan về Xây Dựng Kho Dữ Liệu Hiệu Năng Cao BIDV

Cùng với sự phát triển nhanh chóng của ngành ngân hàng, khối lượng dữ liệu thông tin lưu trữ ngày càng gia tăng. Việc tổ chức lưu trữ và khai thác kho dữ liệu hiệu quả giúp các tổ chức tài chính BIDV quản trị, điều hành, quản trị rủi ro, hỗ trợ ra quyết định và hoạch định chiến lược kinh doanh. Hệ thống kho dữ liệu trong ngân hàng BIDV xây dựng nền tảng dữ liệu và công nghệ mạnh mẽ, tin cậy, đáp ứng các yêu cầu hiện tại và nhu cầu phát triển, mở rộng trong tương lai. Kho dữ liệu BIDV là trung tâm của các hệ thống phân tích thông tin, dữ liệu toàn ngân hàng sẽ được hợp nhất. Nhằm đáp ứng và cung cấp thông tin kịp thời, chính xác, đồng thời là nền tảng xây dựng các ứng dụng phân tích dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định. Do đó hiệu năng xử lý dữ liệu của kho dữ liệu BIDV cần được nâng cao. Hiệu năng của một hệ thống kho dữ liệu được thể hiện qua tốc độ xử lý dữ liệu trên tập dữ liệu lớn, khả năng mở rộng và phát triển kho dữ liệu bao gồm về việc phát triển mô hình dữ liệu và hạ tầng kho dữ liệu, tùy biến theo yêu cầu khai thác và phân tích dữ liệu của người dùng. Hiện nay, ngân hàng BIDV chưa có hệ thống kho dữ liệu tổng thể, thống nhất toàn ngân hàng, chưa đáp ứng tốt về hiệu năng và tồn tại khá nhiều hạn chế. Tác giả đã cùng với các đồng nghiệp nghiên cứu và lên phương án xây dựng nền tảng công nghệ thông tin trong toàn ngân hàng để đáp ứng những yêu cầu về hệ thống công nghệ thông tin hỗ trợ các ban nghiệp vụ trong môi trường kinh doanh mới, với vai trò là đầu mối về hệ thống kho dữ liệu, tác giả đã nghiên cứu, đánh giá những hạn chế của hệ thống kho dữ liệu cũ và đưa ra những giải pháp để giải quyết. Để hướng tới xây dựng một hệ thống kho dữ liệuhiệu năng xử lý cao đề tài “Xây dựng kho dữ liệu đảm bảo hiệu năng cho ngân hàng BIDV và thử nghiệm với hệ thống báo cáo phân tích khách hàng” đã được chọn làm đề tài luận văn cao học của tôi.

1.1. Khái Niệm và Đặc Trưng Cơ Bản của Kho Dữ Liệu

Kho dữ liệu (Data Warehouse) là tập hợp dữ liệu tương đối ổn định (ít có sự thay đổi), cập nhật theo thời gian, được tích hợp theo hướng chủ thể nhằm hỗ trợ quá trình quá trình tạo quyết định về mặt quản lý. Các đặc trưng của kho dữ liệu như sau: Theo chủ đề: Không phải tất cả các dữ liệu đều được tập hợp, người ta chỉ lấy những dữ liệu có ích. Dữ liệu được tổ chức xung quanh các chủ đề chính như khách hàng, sản phẩm, dịch vụ, tập trung vào sự mô hình hóa và phân tích dữ liệu cho các nhà phân tích ra quyết định mà không tập trung vào xử lý dữ liệu thông thường. Cung cấp cho người dùng có một cách nhìn toàn diện, đầy đủ về các sự kiện quanh các chủ đề. Dữ liệu tích hợp: Dữ liệu tập hợp từ nhiều nguồn khác nhau có các cơ chế lưu trữ khác nhau: Cơ sử dữ liệu, Excel file, Flat file… điều này sẽ dẫn đến việc quá trình tập hợp phải thực hiện việc làm sạch, sắp xếp, rút gọn dữ liệu nhằm đảm bảo tính nhất quán dữ liệu. Dữ liệu cố định: Khi một Transaction hoàn chỉnh, dữ liệu không thể tạo thêm hay sửa. Dữ liệu được chuyển đổi từ môi trường tác nghiệp và được lưu trữ trong một thời gian dài, khi dữ liệu đã được chuyển đổi vào kho dữ liệu thì thao tác cập nhật và xóa dữ liệu thường không xảy ra. Dữ liệu của kho dữ liệu chỉ có hai thao tác là thêm mới và đọc dữ liệu. Biến thời gian: Các dữ liệu truy suất không bị ảnh hưởng bởi các dữ liệu khác hoặc tác động lên nhau. Phạm vi về thời gian trong kho dữ liệu được lưu dài hơn so với hệ thống tác nghiệp nếu như đối với hệ thống tác nghiệp dữ liệu thông thưởng chỉ lưu giá trị hiện tại nhưng với dữ liệu trong kho dữ liệu cung cấp thông tin lịch sử lâu dài hơn. Biến thời gian cũng là một khóa chính để đảm bảo tính duy nhất của dữ liệu.

1.2. Kiến Trúc Chung và Mô Hình Logic Kho Dữ Liệu BIDV

Mô hình kiến trúc cơ bản của kho dữ liệu cơ bản gồm bốn thành phần như sau: Dữ liệu nguồn: Dữ liệu từ các hệ thống khác nhau (Bao gồm dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc) được tập kết lại vào một nới duy nhất. Khu xử lý dữ liệu: Là nơi dữ liệu sẽ được làm sạch và chuyển đổi để đảm bảo tính nhất quán dữ liệu trước khi đưa vào kho đích. Thông thường người ta sử dụng các công cụ trích xuất, chuyển đổi và nạp dữ liệu (ETL). Kho dữ liệu (nơi lưu trữ dữ liệu): Là nơi dữ liệu được xử lý và được tập kết, lưu trữ. Người dùng cuối: Là người dùng khai thác thông tin từ kho dữ liệu. Sơ đồ hình sao (Star schema): Một bảng sự kiện ở trung tâm được kết nối với một tập các bảng chiều khác nhau. Sơ đồ bông tuyết (Snowflake schema): Một mở rộng của sơ đồ hình sao trong đó một vài cấu trúc chiều được chuẩn hóa thành một tập các bảng chiều nhỏ hơn, hình thức tương tự như bông tuyết. Sơ đồ chòm sao sự kiện (Fact constellations schema): Bảng sự kiện phức chia sẻ các bảng chiều, tạo khung nhìn một tập các “ngôi sao”, nên còn được gọi sơ đồ ngân hà (galaxy schema) hoặc chòm sao sự kiện.

II. Đánh Giá Hiện Trạng Kho Dữ Liệu và Thách Thức Tại BIDV

Từ năm 2004 đến nay BIDV đã trang bị hệ thống Core Banking mạnh phục vụ các mảng kinh doanh của mình. Song song với đó các hệ thống báo cáo phục vụ công tác thống kê, quản lý lần lượt đưa vào khai thác. Tuy nhiên, các hệ thống báo cáo này vẫn chưa đầy đủ và còn manh mún, nằm rời rạc ở các vị trí khác nhau. Hệ thống báo cáo rời rạc chia thành các nhóm cụ thể như sau: Hệ thống báo cáo tại Core Banking nằm trên hệ thống Core Banking phục vụ công tác hàng ngày của hoạt động tác nghiệp trong ngân hàng BIDV. Hệ thống báo cáo kho dữ liệu BIDVhệ thống báo cáo phân tích đa chiều lớn gồm hàng trăm báo cáo dựa trên công nghệ của Microsoft và hàng trăm hệ thống báo cao đơn lẻ do BIDV tự xây dựng và phát triển. Hệ thống kho dữ liệu trong ngân hàng BIDV được xây dựng và duy trì từ năm 2005 đến nay, đượt thiết kế bởi nhà thầu Silverlake. Hệ thống kho dữ liệu lưu trữ dữ liệu bao gồm khu vực dữ liệu nguồn (Source data) và khu vực kho dữ liệu nằm chính trên máy chủ triển khai hệ thống Core Banking (máy chủ AS400) có nghĩa là máy chủ triển khai hệ thống Core Banking cũng đồng thời là máy chủ xử lý chính của kho dữ liệu, hai hệ thống trên cùng một máy chủ hệ thống tác nghiệp và hệ thống báo cáo kho dữ liệu với cơ sở dữ liệu là DB2 được tích hợp luôn trên máy chủ. Dữ liệu nguồn hầu hết nằm chính tại máy chủ AS400 bao gồm toàn bộ dữ liệu tác nghiệp của Core Banking, dữ liệu từ các hệ thống khác hầu như không có.

2.1. Hạn Chế Về Cơ Sở Dữ Liệu và Công Cụ Trích Lọc Hiện Tại

Cơ sở dữ liệu DB2 được tính hợp sẵn trên máy chủ AS400 được triển khai cùng với Core Banking, hệ cơ sở dữ liệu này được triển khai nhằm mục đích chính cho bài toán tác nghiệp phù hợp với bài toán OLTP của ngân hàng BIDV và cấu phần kho dữ liệu được triển khai thêm sau đó. Do vậy tồn tại bài toán tác nghiệp và bài toán xử lý kho dữ liệu trên cùng một máy chủ Core Banking điều này ít nhiều làm ảnh hưởng tới hiệu năng của hệ thống tác nghiệp do phải chia sẻ tài nguyên cho hệ thống kho dữ liệu. Thông thường hệ thống tác nghiệp sẽ bắt đầu ngày làm việc mới khoảng 8h mỗi sáng nhưng hệ thống kho dữ liệu thì kết thúc muộn hơn rất nhiều. Hệ thống kho dữ liệu thường bắt đầu từ 2h sáng và thường kết thúc vào 12h giờ hàng ngày với tổng dung lượng dữ liệu xử lý vào khoảng 30GB điều này gây áp lực rất lớn lên hệ thống giao dịch hàng ngày của ngân hàng BIDV và cũng gây khó khăn cho việc khai thác phân tích số liệu phục vụ công tác quản trị điều hành tại ngân hàng BIDV. Hiện tại ngân hàng BIDV đang sử dụng ETL bằng công cụ DTS của SQL Server 2000 để thực hiện quá trình trích lọc dữ liệu, công cụ này hiện nay đang gặp phải một số hạn chế như sau: Không có khả năng mở rộng về hạ tầng và chạy trên nền tảng của Microsoft chỉ phù hợp đối với các bài toán nhỏ và vừa. Hiện nay với việc cần phải xử lý dữ liệu đầu ngày khoảng 300G đã gây ra áp lực rất lớn lên hệ thống ETL của ngân hàng BIDV. Chỉ hỗ trợ mô hình triển khai theo hướng ET-L hoặc EL-T có nghĩa là máy chủ cài đặt DTS chỉ làm nhiệm vụ trích xuất (Extract) hoặc truyền tải (Load) còn chuyển đổi (Transform) sẽ được thực hiện tại nguồn hoặc đích. Việc thiết kế này phụ thuộc hoàn toàn vào hiệu năng xử lý của máy của nguồn hoặc đích.

2.2. Những Hạn Chế Về Công Cụ Phân Phối Báo Cáo và Mô Hình Thiết Kế

Việc khai thác và phân phối báo cáo theo chủ đề hiện nay tại ngân hàng BIDV sử dụng qua công cụ Excel kết nối tới mô hình dữ liệu đa chiều (OLAP) qua phương thức kết nối ODBC mà chưa có một công cụ chuyên biệt để thực hiện việc phân phối báo cáo tới người dùng. Một số hạn chế khi sử dụng công cụ Excel cho bài toán phân tích hiện nay trong ngân hàng BIDV như sau: Dữ liệu khai thác trên Excel chỉ khai thác được trên tập dữ liệu nhỏ và dữ liệu OLAP được lưu trên SQL Server bị giới hạn dung lượng do đó bài toán này chỉ phù hợp với dữ liệu vừa và nhỏ không phù hợp với dữ liệu lớn. Việc khai thác trên các dữ liệu chuyên đề không linh hoạt gây khó khăn cho người dùng đối với các phân tích cần lọc dữ liệu thì Excel sẽ thực hiện việc load toàn bộ data lên Excel rồi mới thực hiện việc lọc điều này dẫn đến nhiều bài toán phân tích trên dữ liệu chuyên đề không thực hiện được do bị giới hạn về số lượng bản ghi hiển trị trên Excel tùy thuộc từng phiên bản của Excel. Dữ liệu trong kho dữ liệu mới chỉ được cung cấp tại Hộ sở chính mà chưa được phân phối trên toàn ngân hàng BIDV. Cơ chế phân quyền bảo mật đối với việc khai thác và phân phối báo cáo qua Excel chưa đảm bảo tính an toàn và bảo mật. Việc triển khai kho dữ liệu trong ngân hàng BIDV chưa có một mô hình thiết kế tổng thể để từ đó có thể dễ dàng mở rộng và phát triển các bài toán phân tích khác nhau phục vụ nhu cầu quản trị điều hành trong môi trường cạnh tranh ngày càng mãnh liệt. Chưa có một mô hình tổng thể bao trùm các mảng phân tích trong ngân hàng BIDV như: Quản lý rủi ro, phân tích khác hàng, quản lý tài sản nợ có, phân tích khách hàng trung thành dời đi, phân tích bán chéo sản phẩm, các bài toán về báo cáo tuân thủ, hiện tại kho dữ liệu mới chỉ dừng lại ở các bài toàn phục vụ tác nghiệp là chính chưa có những mô hình chuyên sâu, chuyên biệt để thực hiện phát triển, kiểm soát các hoạt động của ngân hàng BIDV trong xu hướng phát triển mới.

III. Giải Pháp Xây Dựng Kho Dữ Liệu Hiệu Năng Cao cho BIDV

Với các hạn chế đã phân tích đánh giá ở Chương 1 hệ thống kho dữ liệu mới cần khắc phục được những hạn chế đã nêu với bốn phương diện cần cải tiến và bổ sung bao gồm: Hệ cơ sở dữ liệu chuyên dụng cho bài toán kho dữ liệu, hệ thống trích lọc dữ liệu, hệ thống phấn phối báo cáo và mô hình thiết kế tổng thể cho kho dữ liệu. Có nhiều phương thức để đánh giá các giải pháp kho dữ liệu hiện tại trên thế giới. Các hãng phân tích lớn và uy tín trên thế giới sử dụng các phân tích đa chiều, đồng thời theo xu hướng phát triển của Công nghệ thông tin như Gartners. Tuy nhiên, theo nhận định chung thì có bốn yếu tố chính ảnh hưởng đến việc lựa chọn một nền tảng công nghệ kho dữ liệu thích hợp đó là: giao diện, tính năng, hỗ trợ và nền tảng hệ thống. Các yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến thành công của một dự án triển khai và áp dụng kho dữ liệu vào trong tổ chức/doanh nghiệp. Các giải pháp kho dữ liệu lớn trên thế giới đang theo xu hướng thay đổi để thích hợp với xu hướng phát triển của BI cũng yêu cầu càng ngày càng phức tạp hơn trong việc phân tích dữ liệu.

3.1. Lựa Chọn Giải Pháp Công Nghệ và Mô Hình Hệ Thống Kho Dữ Liệu

Giải pháp của IBM: Được đánh giá là đơn vị cung cấp giải pháp kho dữ liệuphân tích số liệu hàng đầu ở hầu hết các tổ chức đánh giá độc lập (cụ thể là Gartner và Forrester). Hiện tại IBM đang cung cấp hai giải pháp chính và chuyên dụng cho bài toán khai thác, phân tích báo cáo theo mô hình kho dữ liệu. Cả hai giải pháp đều có mô hình giống nhau chỉ khác nhau về cấu phần cơ sở dữ liệu lưu trữ dữ liệu cụ thể: Cả 2 giải pháp đều dùng Data Stage làm công cụ ETL. Công cụ Cognos cho cấu phần khai thác và phân phối báo cáo. Xây dựng kho dữ liệu trên nền tảng mô hình dữ liệu IBM Banking Data Model. Netezza: Sử dụng theo cơ chế appliance; tích hợp toàn bộ phần cứng, phần mềm (hệ điều hành, cơ sở dữ liệu, v.v…) trong một thiết bị duy nhất. Đây là giải pháp chỉ dùng cho hệ thống phân tích, khai thác báo cáo. Trên cơ sở đã phân tích ở phần trước về hiện trạng, các mặt hạn chế và một số giải pháp hiện về kho dữ liệu có trên thị trường, tác giả đã chọn giải pháp của IBM với Netezza để xây dựng lại hệ thống kho dữ liệu mới trong ngân hàng BIDV đảm bảo hiệu năng xử lý của kho dữ liệu.

3.2. Thành Phần Cần Nâng Cấp và Bổ Sung trong Hệ Thống

IBM Netezza là một hệ thống máy chủ chuyên dụng dùng cho bài toán kho dữ liệu hoàn chỉnh (Data warehouse Appliance) phần mềm cơ sở dữ liệu và phần cứng được tích hợp cùng một máy tăng hiệu năng tối đa cho bài toán truy xuất dữ liệu lớn. Bên trong thiết bị kho dữ liệu Netezza là phần mềm chạy trên các thiết bị phần cứng đã được tối ưu hóa để đạt hiệu năng phân tích cao mà không cần bất kỳ hiệu chỉnh nào. Công nghệ xử lý song song và việc bổ sung các bộ gia tốc xử lý bên cạnh bộ vi xử lý truyền thống đã mang lại cho Netezza hiệu suất vượt trội dẫn đầu thị trường. Hệ thống dễ dàng mở rộng quy mô với việc tích hợp các cụm máy chủ thành một khối duy nhất. Việc quản trị hệ thống đơn giản, không tốn nguồn lực cho người quản trị, các tham số tablespace, dbspace, physical log sizing, page/block sizing, extent sizing và các cấu hình cho table được thực hiện bởi hệ thống một cách tự động và trong suốt với người sử dụng. Hệ thống IBM Netezza hoạt động trong môi trường Active- Standby. Có hai máy chủ (host) một máy chủ active và một máy chủ standby dùng trong trường hợp máy chủ chính bị sự cố. IBM Netezza có kiến trúc đặc biệt với những phần cứng chuyên biệt để xử lý dữ liệu một cách thông minh nhằm tăng tốc độ truy vấn dữ liệu. Tốc độ quét dữ liệu có thể lên 145TB/hr, tốc độ load dữ liệu tối thiểu 2TB/hr. Việc thực nghiệm để kiểm chứng về tốc độ của Netezza sẽ được thực hiện ở phần 2.2

IV. Tối Ưu Quy Trình ETL và Hệ Thống Phân Phối Báo Cáo BIDV

Thiết kế và triển khai quy trình ETL sẽ là công trình phức tạp nhất trong tiến trình xây dựng kho dữ liệu tập trung. Quy trình là quy trình để “Chiết xuất, chuyển đổi và truyền tải” dữ liệu từ các hệ ứng dụng tác nghiệp gốc vào trong kho dữ liệu tập trung và từ kho dữ liệu tập trung qua các kho dữ liệu cục bộ. Mỗi lần môi trường kho dữ liệu thêm một ứng dụng hoặc thêm một Cơ sở dữ liệu mới, quy trình ETL sẽ phải được bổ sung và ngày càng trở nên phức tạp hơn. Vì sự cần thiết phải phối hợp rất chặt chẽ các quy trình ETL, do đó chỉ nên sử dụng một công cụ ETL duy nhất để vận hành cả hệ thống kho dữ liệu. Vì vậy, chức năng và chất lượng của công cụ ETL được chọn lựa sẽ là chìa khóa thành công trong việc xây dựng kho dữ liệu tập trung của ngân hàng BIDV. Mục đích của công cụ tiện ích ETL là hỗ trợ các qui trình chiết xuất dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu hỗn tạp, chuyển đổi các dữ liệu này thành dữ liệu chất lượng cao, truyền tải các dữ liệu đã được chuyển đổi và lưu trữ vào kho dữ liệu tập trung cũng như các kho dữ liệu cục bộ chuyên đề, giúp cho việc truy cập được dễ dàng hơn.

4.1. IBM DataStage và Các Mô Hình Xử Lý Dữ Liệu ETL

Hệ thống tích hợp dữ liệu IBM DataStage thuộc một trong các công cụ trong bộ sản phẩm IBM Information Server. IBM DataStage làm việc vụ chính là việc thực hiện ETL dữ liệu, một số đặc trưng cơ bản của DataStage giúp cho quá trình ETL dữ liệu được thực hiện một cách hiệu năng nhất trong quá trình chuyển đổi dữ liệu vào kho dữ liệu. Hệ thống dễ dàng thực hiện việc thiết kế các “flow jobs” theo các cơ chế khác nhau theo năng lực của hệ thống nguồn và đích cụ thể các luồng dữ liệu có thể được thiêt kế như sau: ET-L: Việc Transform thực hiện tại máy chủ nguồn. EL-T: Việc Transform thực hiện tại máy chủ đích. E-T-L: Việc Transform thực hiện độc lập tại các máy chủ cài ETL đây chính là một điểm nổi bật của hệ thống DataStage với kiến trúc này đã đảm bảo giảm tải được rất nhiều ảnh hưởng của quá trình tổng hợp dữ liệu đẩy vào kho dữ liệu tới hệ thống nguồn và hệ thống đích bằng việc xử lý những tính toán phức tạp trên hệ thống Engine của máy chủ cài ETL và có khả năng mở rộng theo các mô hình khác nhau theo nhu cầu về năng lực xử lý đối với dữ liệu. Việc thiết kế theo mô hình E-T-L nếu triển khai sẽ giảm được rất nhiều đối với hệ thống nguồn và hệ thống đích đặc biệt đối với bài toán kho dữ liệu trong ngân hàng BIDV sẽ giảm tải đối với hệ thống Core Banking.

4.2. IBM Cognos và Hệ Thống Phân Phối Báo Cáo Tập Trung

Hệ thống phân phối, khai thác báo cáo tập trung IBM Cognos Business Intelligence là một công cụ BI được đánh giá hàng dầu trên thế giới bởi các tổ chức đánh giá độc lập như (Gartner và Forrester). Cognos Business Intelligence cung cấp hệ thống báo cáo cho phép ngân hàng BIDV khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và phân tích các dữ liệu đó thành các nguồn thông tin có ý nghĩa nhằm hỗ trợ việc ra quyết định một cách chính xác và hiệu quả. Cognos là một sản phẩm cung cấp toàn bộ các chức năng BI trong một cấu trúc đơn nhất trên web và tạo sự dể dàng cho người sử dụng. Những chức năng của bộ phần mềm này được chia ra theo từng module bao gồm báo cáo nhiều chiều, phân tích, quản lý các sự kiện và kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Người dùng dễ dàng sử dụng các chức năng này trên trang Web base mà không cần phải cài đặt trên từng máy đơn riêng lẻ. Ngoài những tiện lợi trên, người dùng còn có thể sử dụng chức năng truy xuất những báo cáo trên thiết bị di động (mobile) thông qua chức năng Cognos mobile.

V. Thử Nghiệm và Kết Quả Đánh Giá Hiệu Năng Kho Dữ Liệu BIDV

Như đã phân tích ở trên hiệu năng xử lý của kho dữ liệu sẽ phụ thuộc rất nhiều vào tốc độ xử lý của hệ thống cơ sơ dữ liệuhệ thống trích lọc dữ liệu, vì vậy tác giả đưa ra một số thực nghiệm để so sánh hệ thống cũ và hệ thống mới với một số kiểm chứng thực tế. Thực nghiệm thực hiện so sánh tốc độ xử lý giữ liệu giữa các hệ thống cơ sở dữ liệu Netezza so với máy chủ Core Banking (DB2) với các truy vấn dữ liệu từ đơn giản tới phức tạp.

5.1. So Sánh Tốc Độ Xử Lý Giữa Netezza và Cơ Sở Dữ Liệu DB2

Thực nghiệm 1: truy vấn và tính toán trên 1 bảng dữ liệu. Tính tổng (sum) toàn bộ số dư trên các tài khoản của khách hàng trên bảng dữ liệu DDMAST tác giả chạy thử nghiệm 5 lần chạy. Thực nghiệm 2: truy vấn và tính toán trên 2 bảng dữ liệu. Tính tổng (sum) toàn bộ số dư trên các tài khoản của khách hàng theo từng chi nhánh. Phép tính sẽ thực hiện join 2 bảng DDMAST và bảng CFMAST thông qua trường tài khoản khách hàng và tính tổng các tài khoản “group by” theo chi nhánh, tác giả thử nghiệm 5 lần chạy. Thực nghiệm 3: truy vấn và tìm kiếm theo tiêu chí. Tính tổng (sum) toàn bộ số dư trên các tài khoản của khách hàng với những khách hàng có tên bắt đầu là “NGUYEN”. Phép tính sẽ thực hiện tính tổng số dư trên các khách hàng với điều kiện trường họ tên bắt đầu bằng họ “NGUYEN” và “group by” theo từng khách hàng trên bảng DDMAST, tác giả thử nghiệm 5 lần chạy. Kết quả trên đồ thị cho thấy sự chênh lệch rất lớn về tốc độ xử lý dữ liệu giữa 2 nền tảng cơ sở dữ liệu IBM AS400 và Netezza, nguyên nhân sự chênh lệch này là so có khác nhau cơ bản về bản chất của hệ quản trị cơ sở dữ liệu. Với IBM AS400 là hệ cơ sở dữ liệu dùng cho bài toán giao dịch ngược lại thì đối với Netezza là hệ cơ sở dữ liệu chuyên dụng cho bài toán kho dữ liệu chuyên xử lý những dữ liệu lớn điều đó cho thấy việc lựa chọn Netezza làm cơ sở cho bài toán xử lý kho dữ liệu là hoàn toàn hợp lý để có thể đáp ứng được một kho dữ liệu hiệu năng về tốc độ xử lý.

5.2. Đánh Giá Ảnh Hưởng Của Mô Hình ETL Lên Hiệu Năng Hệ Thống

Tác giả sẽ dùng kết quả của 3 thực nghiệm phần 2.1 của phần đối với những truy vấn chạy trên hệ thống Core Banking (đây thực chất chính là phương án triển khai phần trích lọc dữ liệu theo ET-L: việc transform chính là thực hiện các phép join, sum, where, v.v… thực hiện tại máy chủ nguồn) để so sánh với cùng cách tính đó nhưng được thiết kế theo phương án E-T-L. Như đã phân tích ở mục 2.2 về những điểm nổi bật của hệ thống công cụ trích lọc dữ liệu, đối với hệ thống cũ dùng công cụ DTS của Microsoft thì chỉ có 2 phương án để triển khai là: ET-L (việc transform thực hiện tại máy chủ nguồn) hoặc EL-T (việc transform thực hiện tại máy chủ đích), do đó hiệu năng của hệ thống phụ thuộc hoàn toàn vào hiệu năng của máy chủ nguồn hoặc đích và DTS không có vai trò làm tăng hiệu năng xử lý của kho dữ liệu. Ngược lại đối với hệ thống trích lọc dữ liệu IBM DataStage thì ngoài 2 phương án để triển khai là ET-LEL-T thì có thể triển khai theo phương án E-T-L có nghĩa là hệ thống sẽ thực hiện các phép tính toán như sum, where, group, union, v.v… trên chính máy chủ cài công cụ IBM DataStage mà không phải thực hiện các phép tính đó trên máy chủ nguồn hoặc đích điều này đã giảm tải hoàn toàn cho hệ thống tính toán trong việc xử lý, tập kết dữ liệu mà không ảnh hưởng tới hiệu năng của máy chủ nguồn và máy chủ đích.

VI. Ứng Dụng và Kết Luận Phân Tích Khách Hàng với Kho Dữ Liệu Mới

Trong chương này luận văn xây dựng một hệ thống thử nghiệm cho bài toán “Phân tích khách hàng” dựa vào mô hình hệ thống kho dữ liệu mới. Các yêu cầu và đánh giá thực tế thông qua thực nghiệm trên cơ sở dữ liệu của ngân hàng BIDV đã chỉ ra những ưu điểm của hệ thống mới. Kho dữ liệu thử nghiệm cho bài toán “Phân tích khách hàng” phải đáp ứng một số yêu cầu chức năng sau: Cung cấp kịp thời, số liệu chính xác các báo cáo trước 8 giờ sáng hàng ngày. Người dùng khai thác báo cáo theo mô hình dữ liệu đa chiều, dữ liệu được khai thác dưới dạng báo cáo đa chiều (báo cáo khai thác động). Số lượng các đơn vị tham gia truy cập tối đa vào chương trình: 300 đơn vị bao gồm các ban hội sở chính và chi nhánh. Chương trình chịu tải cho khoảng 350 user truy cập đồng thời. Hệ thống phải lưu trữ dữ liệu lịch sử ít nhất 3 năm gần nhất.

6.1. Thiết Kế Dữ Liệu Chuyên Đề và Mô Hình Logic Phân Tích

Thiết kế dữ liệu chuyên đề “Phân tích khách hàng” theo dữ liệu đa chiều với các chiều (Demenstion) và giá trị (Measure) được quy định như sau: Chiều chiều dữ liệu phân tích: Thời gian: Phân cấp theo năm, quý, tháng, ngày. Khách hàng: Phân cấp theo Dân tộc, Quốc tịch, Trình độ học vấn, Khách hàng. Trạng thái khách hàng. Xếp hạng tín dụng. Nơi cư chú. Giới tính. Ngành nghề kinh doanh. Tình trạng hôn nhân. Nghề nghiệp. Nhóm nợ. Độ tuổi. Giá trị dữ liệu phân tích: Tổng số dư huy động cuối kỳ quy đổi. Tổng số dư huy động cuối tháng trước quy đổi. Tổng số dư huy động cuối quý trước quy đổi. Tổng số dư huy động cuối năm trước quy đổi.

6.2. Kết Luận về Hiệu Quả của Hệ Thống Kho Dữ Liệu Mới

Với mô hình kiến trúc kho dữ liệu mới, luận văn đã tiến hành kiểm tra trên thực tế với cơ sở hạ tầng hiện tại của ngân hàng BIDV cho thấy một số kết quả như sau: Giảm thời gian ảnh hưởng tới hệ thống Core Banking, thời gian ảnh hưởng tới Core Banking hệ thống cũ được tính từ lúc bắt đầu chạy kho dữ liệu tới lúc cung cấp dữ liệu cho người dùng là từ 2h sáng tới 12h giờ hàng ngày với khoảng 30GB dữ liệu xử lý thì đối với thiết kế hệ thống mới chỉ mất thời gian tập kết dữ liệu vào khu vực tập kết dữ liệu thô của kho mới, tổng thời gian tập kết vào khoảng 30 phút đối với 300GB dữ liệu. Tổng dung lượng dữ liệu tăng lên mà thời gian ảnh hưởng tới hệ thống Core Banking gần như không đáng kể điều này đã giúp cho hệ thống Core Banking vận hành vào đầu giờ sáng được đảm bảo về hiệu năng. Mô hình kho dữ liệu mới giúp cho ngân hàng BIDV có một kho dữ liệu tổng thể, thống nhất toàn ngân hàng và dễ dàng phát triển mở rộng kho dữ liệu phục vụ cho các mục đích kinh doanh và quản lý của ngân hàng BIDV. Cung cấp cho ngân hàng BIDV một hệ thống ETL đủ mạnh để xử lý những tính toán đối với dữ liệu lớn. Ngoài ra kho dữ liệu mới còn cung cấp cho ngân hàng BIDV một hệ thống khai thác và phân phối báo cáo tập trung cho toàn ngân hàng BIDV.

24/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 hệ thống kho dữ liệu mới cần khắc phục được những hạn chế đã nêu với bốn phương diện cần cải tiến và bổ sung bao gồm: Hệ cơ sở dữ liệu chuyên dụng cho bài toán kho dữ liệu, hệ thống trích lọc dữ liệu, hệ thống phấn phối báo cáo và mô hình thiết kế tổng thể cho kho dữ liệu.2 Một số giải pháp công nghệ về kho dữ liệu Có nhiều phương thức để đánh giá các giải pháp kho dữ liệu hiện tại trên thế giới. Các hãng phân tích lớn và uy tín trên thế giới sử dụng các phân tích đa chiều, đồng thời theo xu hướng phát triển của Công nghệ thông tin như Gartners. Tuy nhiên, theo nhận định chung thì có bốn yếu tố chính ảnh hưởng đến việc lựa chọn một nền tảng công nghệ kho dữ liệu thích hợp đó là: giao diện, tính năng, hỗ trợ và nền tảng hệ thống. Các yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến thành công của một dự án triển khai và áp dụng kho dữ liệu vào trong tổ chức/doanh nghiệp.

Các giải pháp kho dữ liệu lớn trên thế giới đang theo xu hướng thay đổi để thích hợp với xu hướng phát triển của BI cũng yêu cầu càng ngày càng phức tạp hơn trong việc phân tích dữ liệu. Một số giải pháp hiện nay có trên thị trường. Giải pháp của Microsoft: Microsoft cung cấp giải pháp kho dữ liệu khá toàn diện và đẩy đủ với cơ sở dữ liệu SQL Server 2008 [4], hệ thống Analyze Services, là giải pháp tương đối phổ biến. Ưu điểm: Thân thiện, dễ dùng, dễ phát triển, dễ bảo trì.

Nhược điểm: Hạn chế khi xử lý lượng dữ liệu lớn, phù hợp với các bài toán vừa và nhỏ, hệ thống bảo mật kém do sử dụng nền tảng windows TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 21 Giải pháp của Oracle: Oracle được đánh giá là một trong những công ty hàng đầu trong lĩnh vực giải pháp về kho dữ liệu với đẩy đủ các công cụ chuyên biệt cho bài toán kho dữ liệu đặc biệt với giải pháp Oracle Exadata Database Machine đã tối ưu rất nhiều cho bài toán kho dữ liệu [5]. Ưu điểm: Thị phần Oracle chiếm trên thị trường khá lớn khoảng 48%. Tiện dụng, thuận lợi cho việc tiếp cận và phát triển. Hệ thống cơ sở dữ liệu và máy chủ kho dữ liệu đã tích hợp thành máy duy nhất cung cấp hiệu năng xử lý tốt hơn.

Nhược điểm: Thông thường khi triển khai giải pháp của Oracle sẽ tốn công sức triển khai hơn. Chi phí về bản quyền phần mềm của Oracle cũng thường cao hơn các nhà cung cấp khác. Giải pháp của IBM: Được đánh giá là đơn vị cung cấp giải pháp kho dữ liệu và phân tích số liệu hàng đầu ở hầu hết các tổ chức đánh giá độc lập (cụ thể là Gartner và Forrester). Hiện tại IBM đang cung cấp hai giải pháp chính và chuyên dụng cho bài toán khai thác, phân tích báo cáo theo mô hình kho dữ liệu.

Cả hai giải pháp đều có mô hình giống nhau chỉ khác nhau về cấu phần cơ sở dữ liệu lưu trữ dữ liệu cụ thể [6]: Cả 2 giải pháp đều dùng Data Stage làm công cụ ETL. Công cụ Cognos cho cấu phần khai thác và phân phối báo cáo. Xây dựng kho dữ liệu trên nền tảng mô hình dữ liệu IBM Banking Data Model. 02 giải pháp khác nhau ở cấu phần kho dữ liệu: ISAS (IBM Smart Analytics System): Sử dụng appliance máy chủ ISAS 7710; kho dữ liệu xây dựng trên cơ sở dữ liệu DB2; Dữ liệu đa chiều cube xây dựng trên Inforsphere warehouse gắn chặt với cơ sở dữ liệu DB2.

Đây là giải pháp Hybrid (Hệ thống máy chủ có thể dùng cho cả bài toán phân tích báo cáo và giao dịch). Netezza: Sử dụng theo cơ chế appliance; tích hợp toàn bộ phần cứng, phần mềm (hệ điều hành, cơ sở dữ liệu, v.v…) trong một thiết bị duy nhất. Đây là giải pháp chỉ dùng cho hệ thống phân tích, khai thác báo cáo.3 Thiết kế, xây dựng mô hình hệ thống kho dữ liệu mới Trên cơ sở đã phân tích ở phần trước về hiện trạng, các mặt hạn chế và một số giải pháp hiện về kho dữ liệu có trên thị trường, tác giả đã chọn giải pháp của IBM với Netezza để xây dựng lại hệ thống kho dữ liệu mới trong ngân hàng đảm bảo hiệu năng xử lý của kho dữ liệu. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 22 http:// www.com/ CoreBanking imgres?imgurl=http:// tinhocvanphong.jpg&imgrefurl=ht Cadencies tp:// Reporting Investment Management tinhocvanphong.v (Oracle) n/hoc-tin-hoc/excel- STG Payments Payment System 2010/khoa-hoc-excel- System Center ETL (Staging ETL Automic ETL Profitability 2010/ Reporting (Oracle) Area) &h=529&w=1024&tbn Regulatory Compliance Treasury System id=-- Summary Relationship Marketing J3eLOuaKdWkM:&doci Analysis (Sysbase) d=- Risk Management Contact Center qfVLXIiqWX1zM&ei=_ Wealth Management 5GuVcfaI8ermAWi- (Oracle) 7H4Aw&tbm=isch&ve d=0CEcQMygeMB5qF HR, ERP.

QoTCIfWiNrv7MYCFcc Vpgodon0MPw Mining Mô hình tổng quan hệ thống kho dữ liệu mới Hình 2.1 Mô hình tổng thể kho dữ liệu mới Trong hình 2.1 là mô hình tổng quát của kho dữ liệu mới với các phần sau [7] Hệ thống Source data: Bao gồm toàn bộ hệ thống nguồn của ngân hàng từ Core Banking, ATM system (DB2/AS400), Cadencies, Payments (Oracle), Treasury sysem (sysbase), v.v… Hệ thống máy chủ IBM Netezza được sử dụng với các khu vực lưu trữ như sau: Khu vực STG dữ liệu thô được tập kết lại từ các nguồn khác nhau thông qua cung cụ trích lọc dữ liệu IBM DataStage. Khu vụ SOR (System of Record) linh hồn của kho dữ liệu bao gồm tầng automic và summary được thiết kế theo chuẩn của IBM Banking Data Model. Khu vực DataMart các bài toán phân tích dữ liệu theo từng chủ đề. Hệ thống khai thác và phân phối báo cáo tập trung IBM Cognos.

Hệ thống người dùng cuối sử dụng khai thác, phân tích báo cáo qua công cụ IBM Cognos.4 Các thành phần cần nâng cấp, bổ sung 2.1 Hệ thống cơ sở dữ liệu chuyên dụng cho bài toán kho dữ liệu IBM Netezza là một hệ thống máy chủ chuyên dụng dùng cho bài toán kho dữ liệu hoàn chỉnh (Data warehouse Appliance) phần mềm cơ sở dữ liệu và phần cứng được tích hợp cùng một máy tăng hiệu năng tối đa cho bài toán truy xuất dữ liệu lớn. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 23 Bên trong thiết bị kho dữ liệu Netezza là phần mềm chạy trên các thiết bị phần cứng đã được tối ưu hóa để đạt hiệu năng phân tích cao mà không cần bất kỳ hiệu chỉnh nào. Được khách hàng đánh giá là một thiết bị đơn giản nhưng lại có thể đáp ứng những yêu cầu rất cao về khai thác và phân tích dữ liệu, Netezza có khá nhiều ưu điểm như chi phí thấp (giá bằng 50% giá trung bình của các sản phẩm khác), thời gian triển khai ngắn (lắp đặt và triển khai trong 24 giờ), khả năng mở rộng cao (dung lượng dữ liệu người dùng lên tới hàng Petabytes) cùng với yêu cầu về nhân lực và quản trị đơn giản hơn rất nhiều. Công nghệ xử lý song song và việc bổ sung các bộ gia tốc xử lý bên cạnh bộ vi xử lý truyền thống đã mang lại cho Netezza hiệu suất vượt trội dẫn đầu thị trường.

Chính những điều này đã giúp khách hàng vượt qua các quan ngại khi cân nhắc đầu tư giải pháp kho dữ liệu. Rất nhiều tổ chức và doanh nghiệp thuộc mọi lĩnh vực như khối chính phủ, truyền thông, chứng khoán, bán lẻ, viễn thông, đã triển khai thành công IBM Netezza và tạo ra lợi thế cạnh tranh với doanh thu mới, cắt giảm chi phí hoạt động, giữ chân khách hàng và tăng lợi nhuận. Một số đặc điểm nổi bật của IBM Netezza: Hệ thống IBM Netezza hoạt động trong môi trường Active- Standby. Có hai máy chủ (host) một máy chủ active và một máy chủ standby dùng trong trường hợp máy chủ chính bị sự cố.

Thời gian downtime nhỏ khoảng mười phút. IBM Netezza có kiến trúc đặc biệt với những phần cứng chuyên biệt để xử lý dữ liệu một cách thông minh nhằm tăng tốc độ truy vấn dữ liệu. Tốc độ quét dữ liệu có thể lên 145TB/hr, tốc độ load dữ liệu tối thiểu 2TB/hr. Hệ thống dễ dàng mở rộng quy mô với việc tích hợp các cụm máy chủ thành một khối duy nhất.

Việc quản trị hệ thống đơn giản, không tốn nguồn lực cho người quản trị, các tham số tablespace, dbspace, physical log sizing, page/block sizing, extent sizing và các cấu hình cho table được thực hiện bởi hệ thống một cách tự động và trong suốt với người sử dụng. Hệ thống tuân thủ việc tăng tốc phân tích bằng cách tâ ̣p trung xử lý ta ̣i kho dữ liê ̣u thay vì xử lý ta ̣i máy chủ khai thác báo cáo. Có nghĩa là dữ liệu đã được phân tích trích xuất từ dưới máy chủ Netezza trước khi được hiển trị trên công cụ khai thác báo cáo. Đơn giản cho việc tối ưu hệ, thống không index, partition việc tối ưu hệ thống được tự động xử lý trong suốt với người dùng.

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 24 Hệ thống phải cho phép chạy job với tải hỗn hợp nhiều người dùng (multi-user mixed worklod jobs), bao gồm nhiều phép SQL kết (join) và hợp (aggregation) mà không ảnh hưởng đến hiệu năng. Hệ thống có chức năng tự tối ưu hóa truy vấn (Query Optimizer). Việc thực nghiệm để kiểm chứng về tốc độ của Netezza sẽ được thực hiện ở phần 2.2 Hệ thống công cụ trích lọc dữ liệu 2.1 Tầm quan trọng của quá trình trích lọc dữ liệu Thiết kế và triển khai quy trình ETL sẽ là công trình phức tạp nhất trong tiến trình xây dựng kho dữ liệu tập trung. Quy trình là quy trình để “Chiết xuất, chuyển đổi và truyền tải” dữ liệu từ các hệ ứng dụng tác nghiệp gốc vào trong kho dữ liệu tập trung và từ kho dữ liệu tập trung qua các kho dữ liệu cục bộ.

Mỗi lần môi trường kho dữ liệu thêm một ứng dụng hoặc thêm một Cơ sở dữ liệu mới, quy trình ETL sẽ phải được bổ sung và ngày càng trở nên phức tạp hơn. Trên nguyên tắc về mặt “logic”, sẽ chỉ có một quy trình ETL để phục vụ toàn bộ môi trường làm việc của hệ thống kho dữ liệu tập trung. Vì sự cần thiết phải phối hợp rất chặt chẽ các quy trình ETL, do đó chỉ nên sử dụng một công cụ ETL duy nhất để vận hành cả hệ thống kho dữ liệu. Vì vậy, chức năng và chất lượng của công cụ ETL được chọn lựa sẽ là chìa khóa thành công trong việc xây dựng kho dữ liệu tập trung của ngân hàng.

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