Luận văn thạc sĩ về Data Warehouse trong công nghệ thông tin: Khám phá lý thuyết và thực tiễn

• Tác giả: Phạm Minh Tuần
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Hùng
• Trường học: Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Nghiên cứu về Data Warehouse trong công nghệ thông tin: Lý thuyết và thực tiễn
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2008
• Địa điểm: Hà Nội

• MỤC LỤC
• 1. CHUONG I: TONG QUAN
• 1.1. Đặt van đề và việc lựa chọn đề tai
• 1.2. Pham vi của đề ti
• 2. Định nghĩa lại van đê
• 2.1. Các hệ thống thông tin tác nghiỆp
• 2.1. Các chức năng và thuộc tính cơ bản của QLTTP
• 2.2. Nhu cầu quản trị trên các hệ thống thông tin
• 2.2.1. Những nhu cầu thuộc về ban quản tri trong doanh nghiệp
• 2.2.2. Các hệ thống thông tin quản ly đang đáp ứng các yêu cầu trên ra sao
• 3. Mục tiêu của WH
• 3.1. Ung dụng công nghệ Data warehouse trong các ngành dich vụ
• 3.2. Phân biệt DWH với các CSDL tác nghigp
• 3.2.1. So sánh nhà kho dữ liệu với các CSDL tác nghiỆp
• 3.2.2. Mối quan hệ giữa các hệ thống thông tin tác nghiệp và Kho dữ liệu. Trung tâm dit liệu theo chủ dé (Data ẶMart)
• 3.3. Các bước dé xây dựng Nhà kho dữ liệu
• 2. CHUONG II: KIÊN TRÚC NHÀ KHO DU LIỆU
• 1. Kiến trúc tham chiẾu
• 2. Kiến trúc dòng dữ liGUe
• 3. Kiến trúc hệ thống
• 3.1. Mô hình kiến trúc chung
• 3.2. Các loại kiểu dáng kiến trúc hệ thống trên thực tẾ
• 3.3. Những nhân tố dùng dé lựa chọn kiến trúc
• 3.4. Một kiến trúc nhà kho dữ liệu cho tập đoàn Amadeus Entertainment [9]
• 3. CHƯƠNG III: MÔ HÌNH DU’ LIEU THEO CHIỀU
• 1. Mở đầu
• 2. Các khái niệm
• 2.1. Su kién va bang su sĩ
• 2.2. Phân loại chiều
• 2.3. Thời gian và bảng chiều thời gian
• 2.4. Khối dữ liệu (Cube)
• 2.5. Do lường trong các bảng sự kIỆN
• 2.6. Mức độ đơn nguyên của phép đO
• 3. LƯỢC DO DU LIEU THEO CHIÊU
• 3.1. Lược đồ dữ liệu hình sao (star schema)
• 3.2. Lược đồ dữ liệu hình bông tuyết (Snowflake schema)
• 4. Quy trình mô hình hóa đữ liệu chiỀu
• 4.1. Quy trình mô hình hóa theo chiễU
• 4.2. Bước 1: Khảo sát quy trình nghiệp vụ của tổ chức
• 4.3. Bước 2: Xác định mức độ chỉ tiết hay các độ thô (grain)
• 4.4. Bước 3: Thiết kế các chiều
• 4.5. Bước 4: Xác định các dit kiện là SỐ
• 4.6. Thực hiện thông qua vi dụ tiêu biểu về bài toán bán lẻ
• 4.7. Khung cảnh thực tẾ
• 4.8. Các bang dit liệu của hệ thống điều hành tác nghiệp
• 4.9. Xác định độ thô của dữ liệu
• 4.10. Kết quả thiết kế mô hình chiều
• 4.11. Ước lượng dung lượng lưu trữ
• 4. CHUONG IV: QUA TRÌNH TRÍCH TÁCH DU LIEU TỪ CÁC HE THONG NGUÒN VAO DWH
• 1. Tiến trình ETL (Extraction — Transformation — Loading)
• 1.1. Nhiệm vụ của tiến trình ETL
• 1.2. Tính chất đầu vào và những thách thức cho ETL
• 2. Trích tách dữ liệu (Exfraction))
• 3. Chuyên đổi dữ liệu (Transformation)
• 4. Tai dit ligt
• 5. Cac phương hướng và kiến trúc thành phan ETL
• 5.1. M6 hình với trạm fẠ1m
• 5.2. Mô hình theo cách thức lay dit liệu nguồn
• 5.3. Các cau hình xét theo vị trí thành phần ETIL
• 6. Hiệu năng tiến trình ETIL
• 7. Một số công cụ ETL
• 7.1. Các môi trường ETL mã nguỗỒn Imở
• 5. CHUONG V: XỬ LÝ PHAN TÍCH TRỰC TUYẾN OLAP
• 1. Các tính chất cần có của dịch vụ OLAP
• 2. Kiến trúc khối của OLAP
• 2.1. Đại lượng do lường thống kê
• 2.2. Lưới các KNOi
• 2.3. Cac phan hoach (partition)
• 2.4. Các phép xử lý trên KAGE
• 3. Các tiêu chuẩn đánh giá một công cụ OLAP
• 4. Các mô hình lưu trữ hỗ trợ OLAP
• 4.1. Mô hình Multidimensional OLAP (MOLALP)
• 4.2. Mô hình Relational OLAP (ROLAPP)
• 4.3. Mô hình Hybird OLAP (HOLAP)
• 4.4. So sách các mô hìÌnh
• 5. Mô hình kiến trúc dich vụ OLAP
• 5.1. Kiến trúc thành phan Server?
• 5.2. Kiến trúc thành phan Client
• 6. Ky thuật dé xử lý truy vấn hiệu quả trên OLAP
• 6.1. Ăn
• 6.2. Sir dung kỹ thuật tính toán trước khối dữ liệu [4]
• 6.3. Điểm khởi đầu
• 6.4. Định nghĩa hình thỨC
• 7. Mối quan hệ giữa dữ liệu tại các hệ thống OLTP với dữ liệu trên OLAP
• 6. CHUONG VI: DWH VỚI UNG DUNG QUAN HỆ KHÁCH HÀNG
• 1. Hệ thống CRM
• 1.1. Các chức năng của một hệ thống CRM
• 1.2. Làm thế nào có chương trình CRM thực sự hiệu quả?
• 1.3. Cải thiện các quy trình và cách thức kinh doanh
• 1.4. Xây dựng một chu trình quản ly khách hang
• 1.5. Tư vấn và triển khai CRM theo yêu cầu (on-demand CRM)
• 1.6. Quan hệ khách hàng và tiếp thị
• 2. DWH & QUAN HE KHACH HANG
• 2.1. SCV — góc nhìn thống nhất về khách hang
• 2.2. Ý nghĩa của SCV
• 2.3. Một bài toán thực t6
• 2.4. Thuc hién chat lượng dữ liệu khách hang
• 2.5. Bộ thuộc tính của khách hang
• 2.6. CSDL trung tâm về khách hàng
• 2.7. Sự phù hợp của DWH đối với CRM trong vấn đề SCV
• 2.8. Đợt chiến dịch quảng cáo, quảng bá (Campaign Segmentation)
• 2.9. Quản trị sự chấp thuận
• 2.10. Dữ liệu phat đi va phản hồi từ khách hang
• 2.11. Phan tich khach hang an
• 2.12. Những phân tích diễn giải trong một số ngành
• 2.13. Những phân tích mang tính dự báoO
• 7. CHUONG VII: THỰC HIỆN DWH TREN MS SQL SERVER 2005
• 1. Giới thiệu MS SQL Server 2005 [ Í ]
• 1.1. Các công nghệ Nghiệp vụ thong minh Business Intelligence của Microsoft
• 1.2. Hợp nhất dit liệu công ty cho việc phân tích và báo cáo
• 1.3. XI ni an
• 1.4. Xây dựng va quản lý các giải pháp BI phức tap
• 2. Thực hiện DWH trên MS SQL Server 200Š
• 2.1. Bài toán vi dụ Adventure Works
• 2.2. Thực hiện DWH cho AdventureWOFKkS
• 2.3. Chuyên tải dữ liệu tác nghiệp vào CSDL DWH
• 2.4. Thực hiện dich vu phân tích trực tuyến trên CSDL DWH
• 8. CHƯƠNG VIII: KET LUẬN
• 1. Kết quả dat đượC
• 2. Han chế và hướng phát triéin
• 3. Kết luận
• CÁC THUẬT NGU VIET TAT

I. Tổng quan về Data Warehouse

Khái niệm Data Warehouse đã trở thành một phần không thể thiếu trong công nghệ thông tin hiện đại. Data Warehouse là một hệ thống lưu trữ dữ liệu lớn, cho phép tổ chức và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Mục tiêu chính của Data Warehouse là cung cấp thông tin chính xác và kịp thời cho các quyết định quản lý. Theo nghiên cứu, hệ thống lưu trữ dữ liệu này không chỉ giúp doanh nghiệp lưu trữ thông tin mà còn hỗ trợ trong việc phân tích và báo cáo dữ liệu. Việc sử dụng Data Warehouse giúp doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan về hoạt động của mình, từ đó đưa ra các quyết định chiến lược hiệu quả hơn. Một trong những điểm mạnh của Data Warehouse là khả năng tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giúp tạo ra một bức tranh toàn diện về tình hình kinh doanh.

1.1. Lý thuyết về Data Warehouse

Lý thuyết về Data Warehouse bao gồm các khái niệm cơ bản như ETL (Extract, Transform, Load), mô hình dữ liệu, và các phương pháp phân tích dữ liệu. ETL là quá trình trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau, biến đổi dữ liệu để phù hợp với yêu cầu phân tích, và tải dữ liệu vào Data Warehouse. Mô hình dữ liệu trong Data Warehouse thường được thiết kế theo các lược đồ như lược đồ hình sao (star schema) và lược đồ hình bông tuyết (snowflake schema). Những mô hình này giúp tối ưu hóa việc truy xuất và phân tích dữ liệu. Việc hiểu rõ lý thuyết về Data Warehouse là rất quan trọng để áp dụng hiệu quả trong thực tiễn.

II. Thực tiễn ứng dụng Data Warehouse

Trong thực tiễn, Data Warehouse đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, bán lẻ, và chăm sóc sức khỏe. Các doanh nghiệp sử dụng Data Warehouse để phân tích hành vi khách hàng, tối ưu hóa quy trình kinh doanh, và dự đoán xu hướng thị trường. Ví dụ, một công ty bán lẻ có thể sử dụng Data Warehouse để phân tích dữ liệu giao dịch và từ đó đưa ra các quyết định về hàng tồn kho và chiến lược tiếp thị. Việc áp dụng Data Warehouse không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian trong việc truy xuất dữ liệu mà còn nâng cao khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu. Thực tế cho thấy, những doanh nghiệp áp dụng thành công Data Warehouse thường có lợi thế cạnh tranh rõ rệt.

2.1. Các thách thức trong việc triển khai Data Warehouse

Mặc dù Data Warehouse mang lại nhiều lợi ích, việc triển khai nó cũng gặp không ít thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu có thể đến từ các hệ thống khác nhau với định dạng và cấu trúc khác nhau, điều này đòi hỏi phải có các công cụ và quy trình ETL hiệu quả. Ngoài ra, việc đảm bảo chất lượng dữ liệu cũng là một vấn đề quan trọng. Dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ có thể dẫn đến những quyết định sai lầm. Do đó, các tổ chức cần đầu tư vào công nghệ và quy trình để đảm bảo rằng dữ liệu trong Data Warehouse là chính xác và đáng tin cậy.

III. Kết luận và hướng phát triển

Tóm lại, Data Warehouse là một công cụ mạnh mẽ trong công nghệ thông tin, giúp các tổ chức quản lý và phân tích dữ liệu hiệu quả. Việc áp dụng Data Warehouse không chỉ giúp cải thiện quy trình ra quyết định mà còn tạo ra giá trị gia tăng cho doanh nghiệp. Trong tương lai, với sự phát triển của Big Data và các công nghệ phân tích dữ liệu tiên tiến, Data Warehouse sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các tổ chức trong việc khai thác và sử dụng dữ liệu. Các doanh nghiệp cần chú trọng đầu tư vào công nghệ và nguồn nhân lực để tối ưu hóa việc triển khai và sử dụng Data Warehouse.

3.1. Xu hướng phát triển của Data Warehouse

Xu hướng phát triển của Data Warehouse hiện nay đang hướng tới việc tích hợp với các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning). Những công nghệ này giúp cải thiện khả năng phân tích và dự đoán của Data Warehouse, từ đó cung cấp thông tin chính xác hơn cho các quyết định kinh doanh. Ngoài ra, việc sử dụng Cloud Data Warehouse cũng đang trở thành một xu hướng phổ biến, giúp giảm chi phí và tăng tính linh hoạt trong việc quản lý dữ liệu. Các tổ chức cần nắm bắt những xu hướng này để không bị tụt lại phía sau trong cuộc cạnh tranh.