Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh hiện đại, dữ liệu được xem là nguồn tài nguyên vô tận và ngày càng quan trọng đối với các doanh nghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực bán lẻ. Theo ước tính, doanh nghiệp bán buôn và bán lẻ vật liệu xây dựng tại Việt Nam ghi nhận trung bình khoảng 500 bản ghi dữ liệu phát sinh mỗi ngày trong năm 2020. Việc khai thác hiệu quả nguồn dữ liệu này giúp nhà quản trị đưa ra các quyết định chiến lược nhằm mở rộng quy mô và nâng cao lợi nhuận kinh doanh. Tuy nhiên, hệ thống cơ sở dữ liệu hoạt động (OLTP) hiện tại thường không đáp ứng được nhu cầu phân tích dữ liệu phức tạp do truy vấn chậm và gây áp lực lên hệ thống vận hành.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xây dựng một hệ thống kho dữ liệu tập trung, ứng dụng kỹ thuật OLAP để phân tích các chỉ số kinh doanh, đồng thời thiết lập hệ thống báo cáo trực quan trên nền tảng Power BI của Microsoft. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dữ liệu năm 2020 của một doanh nghiệp bán buôn và bán lẻ vật liệu xây dựng tại Việt Nam. Nghiên cứu nhằm nâng cao hiệu quả quản lý dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn, góp phần cải thiện các chỉ số kinh doanh như doanh số bán hàng, doanh thu theo nhà cung cấp và khách hàng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

  • Lý thuyết kho dữ liệu (Data Warehouse): Định nghĩa kho dữ liệu là tập hợp dữ liệu tích hợp, có tính lịch sử, định hướng chủ đề, không biến động, hỗ trợ ra quyết định. Kiến trúc kho dữ liệu gồm ba lớp chính: nguồn dữ liệu, kho dữ liệu và ứng dụng người dùng cuối.

  • Mô hình dữ liệu chiều (Dimensional Data Model): Sử dụng lược đồ hình sao (Star Schema) với bảng dữ kiện (Fact table) chứa các chỉ số định lượng và bảng chiều (Dimension table) chứa các thuộc tính mô tả. Mô hình này tối ưu cho truy vấn phân tích và dễ hiểu với người dùng cuối.

  • Kỹ thuật OLAP (Online Analytical Processing): Cho phép phân tích dữ liệu đa chiều với các thao tác như Roll up, Drill down, Slice, Dice và Pivot, giúp người dùng tương tác linh hoạt với dữ liệu để rút ra các thông tin kinh doanh quan trọng.

  • Quy trình ETL (Extract - Transform - Load): Quá trình trích xuất dữ liệu từ các hệ thống nguồn, làm sạch, biến đổi và tải vào kho dữ liệu, đảm bảo dữ liệu nhất quán, đầy đủ và sẵn sàng cho phân tích.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu được thu thập từ hệ thống Microsoft Dynamics AX của doanh nghiệp, bao gồm các phân hệ kế toán, cung vận và bán hàng, với dữ liệu phát sinh trung bình 500 bản ghi/ngày trong năm 2020.

  • Phương pháp chọn mẫu: Toàn bộ dữ liệu phát sinh trong năm 2020 được sử dụng để đảm bảo tính toàn diện và chính xác trong phân tích.

  • Phương pháp phân tích: Thiết kế kiến trúc kho dữ liệu theo mô hình ODS + Stage + DDS, sử dụng kỹ thuật ETL để xử lý dữ liệu. Mô hình dữ liệu chiều được áp dụng để tổ chức dữ liệu trong kho. Công cụ SSIS và SSAS của Microsoft được sử dụng để xây dựng khối dữ liệu đa chiều và triển khai các thao tác OLAP. Báo cáo trực quan được xây dựng trên nền tảng Power BI.

  • Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện trong năm 2023, tập trung vào khảo sát hiện trạng, thiết kế hệ thống, triển khai và đánh giá kết quả trên dữ liệu năm 2020.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả lưu trữ và truy xuất dữ liệu: Hệ thống kho dữ liệu tập trung với kiến trúc ODS + Stage + DDS giúp giảm tải cho hệ thống OLTP, tăng tốc độ truy vấn phân tích lên đến 70% so với truy vấn trực tiếp trên cơ sở dữ liệu hoạt động.

  2. Tính nhất quán và tích hợp dữ liệu: Qua quá trình ETL, dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau được làm sạch và tích hợp đồng nhất, đảm bảo độ chính xác và đầy đủ cho phân tích. Ví dụ, dữ liệu khách hàng, sản phẩm và nhà cung cấp được chuẩn hóa với hơn 95% bản ghi không bị lỗi trùng lặp hay thiếu thông tin.

  3. Phân tích doanh số bán hàng: Báo cáo số lượng sản phẩm bán ra theo quý năm 2020 cho thấy sản phẩm chủ lực chiếm khoảng 60% tổng doanh số, giúp doanh nghiệp xác định các mặt hàng cần tập trung phát triển và điều chỉnh tồn kho hợp lý.

  4. Báo cáo doanh số theo nhà cung cấp và khách hàng: Doanh số từ top 5 nhà cung cấp chiếm 75% tổng doanh thu, trong khi 20% khách hàng đóng góp tới 80% doanh số, phản ánh mô hình Pareto trong kinh doanh. Các báo cáo này hỗ trợ việc xây dựng chính sách hợp tác và chăm sóc khách hàng hiệu quả.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc xây dựng kho dữ liệu tập trung và ứng dụng OLAP giúp doanh nghiệp xử lý các truy vấn phức tạp nhanh hơn, đồng thời cung cấp các báo cáo phân tích đa chiều có giá trị. So với các nghiên cứu trước đây, hệ thống này đã cải thiện đáng kể hiệu suất truy vấn và độ chính xác dữ liệu nhờ quy trình ETL chặt chẽ và mô hình dữ liệu chiều phù hợp.

Việc sử dụng Power BI để trực quan hóa dữ liệu giúp nhà quản trị dễ dàng theo dõi các chỉ số kinh doanh theo thời gian thực và dự báo xu hướng trong 30 ngày tiếp theo, từ đó đưa ra các quyết định kịp thời. Các biểu đồ và bảng số liệu minh họa rõ ràng các biến động doanh số theo tháng, quý và theo từng nhóm sản phẩm, khách hàng.

Tuy nhiên, hệ thống vẫn còn một số hạn chế như chi phí đầu tư phần cứng cao do lưu trữ dữ liệu lịch sử lớn, và cần nâng cấp mạng để đảm bảo tốc độ truy cập khi nhiều người dùng cùng kết nối. Những hạn chế này được đề xuất giải pháp khắc phục trong phần tiếp theo.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tối ưu hóa quy trình ETL: Động từ hành động "tự động hóa" và "tối ưu" quy trình ETL nhằm giảm thời gian xử lý dữ liệu xuống dưới 2 giờ mỗi ngày, do bộ phận công nghệ thông tin thực hiện trong vòng 6 tháng tới.

  2. Nâng cấp hạ tầng mạng và phần cứng: Đầu tư nâng cấp hệ thống mạng và máy chủ lưu trữ để đảm bảo tốc độ truy cập dữ liệu nhanh và ổn định, hướng tới giảm độ trễ truy vấn xuống dưới 1 giây, thực hiện trong 12 tháng tới bởi ban quản lý doanh nghiệp.

  3. Mở rộng ứng dụng Power BI: Đào tạo nhân viên sử dụng Power BI để xây dựng các báo cáo tùy chỉnh, tăng tỷ lệ sử dụng báo cáo phân tích lên 80% trong toàn doanh nghiệp, triển khai trong 9 tháng tới do phòng phân tích dữ liệu chủ trì.

  4. Xây dựng chính sách quản lý dữ liệu: Thiết lập quy trình kiểm soát chất lượng dữ liệu và bảo mật thông tin, giảm thiểu sai sót dữ liệu xuống dưới 2% mỗi quý, do phòng quản lý dữ liệu và bảo mật thực hiện liên tục.

  5. Phát triển hệ thống cảnh báo sớm: Áp dụng các mô hình dự báo và cảnh báo tự động trên dữ liệu doanh số để phát hiện sớm các biến động bất thường, giúp nhà quản trị phản ứng kịp thời, dự kiến hoàn thành trong 1 năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà quản trị doanh nghiệp bán lẻ và bán buôn: Có thể áp dụng hệ thống kho dữ liệu và báo cáo phân tích để nâng cao hiệu quả quản lý, tối ưu tồn kho và tăng doanh thu.

  2. Chuyên viên phân tích dữ liệu và IT: Tham khảo quy trình thiết kế, triển khai kho dữ liệu, kỹ thuật ETL và ứng dụng OLAP để phát triển các hệ thống tương tự trong doanh nghiệp.

  3. Sinh viên và nghiên cứu sinh ngành Khoa học dữ liệu, Công nghệ thông tin: Học hỏi mô hình dữ liệu chiều, kiến trúc kho dữ liệu và các công cụ Microsoft SSIS, SSAS, Power BI trong thực tiễn.

  4. Các nhà tư vấn và chuyên gia hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP): Hiểu rõ cách tích hợp dữ liệu từ hệ thống ERP vào kho dữ liệu phân tích, từ đó tư vấn giải pháp tối ưu cho khách hàng.

Câu hỏi thường gặp

  1. Kho dữ liệu khác gì so với cơ sở dữ liệu hoạt động?
    Kho dữ liệu lưu trữ dữ liệu tích hợp, lịch sử, chỉ đọc, phục vụ phân tích và ra quyết định. Cơ sở dữ liệu hoạt động xử lý giao dịch thời gian thực, cập nhật liên tục và phục vụ vận hành.

  2. Tại sao cần xây dựng hệ thống kho dữ liệu tập trung?
    Hệ thống tập trung giúp đảm bảo tính nhất quán dữ liệu, giảm tải cho hệ thống OLTP, tăng tốc độ truy vấn phân tích và dễ dàng quản lý bảo mật.

  3. Mô hình dữ liệu chiều có ưu điểm gì?
    Mô hình chiều đơn giản, dễ hiểu với người dùng cuối, tối ưu cho truy vấn phân tích đa chiều, giúp truy xuất dữ liệu nhanh và linh hoạt.

  4. Các thao tác OLAP phổ biến là gì?
    Bao gồm Roll up (tổng hợp), Drill down (chi tiết hóa), Slice (cắt dữ liệu theo chiều), Dice (lấy khối dữ liệu đa chiều), và Pivot (xoay trục dữ liệu).

  5. Power BI hỗ trợ gì trong phân tích dữ liệu kho dữ liệu?
    Power BI cung cấp báo cáo trực quan, dashboard tương tác, giúp người dùng dễ dàng theo dõi các chỉ số kinh doanh và dự báo xu hướng trong thời gian thực.

Kết luận

  • Hệ thống kho dữ liệu tập trung với kiến trúc ODS + Stage + DDS đã được thiết kế và triển khai thành công, đáp ứng nhu cầu phân tích dữ liệu của doanh nghiệp bán buôn và bán lẻ vật liệu xây dựng.
  • Mô hình dữ liệu chiều và kỹ thuật OLAP giúp tăng tốc độ truy vấn và nâng cao hiệu quả phân tích kinh doanh.
  • Báo cáo trực quan trên Power BI hỗ trợ nhà quản trị theo dõi doanh số, khách hàng và nhà cung cấp một cách linh hoạt và chính xác.
  • Các đề xuất về tối ưu ETL, nâng cấp hạ tầng và mở rộng ứng dụng báo cáo sẽ giúp hoàn thiện hệ thống trong tương lai gần.
  • Nghiên cứu mở ra hướng phát triển ứng dụng kho dữ liệu trong các doanh nghiệp khác, góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh và quản trị dữ liệu hiện đại.

Quý độc giả và các nhà quản lý doanh nghiệp được khuyến khích áp dụng các giải pháp trong luận văn để nâng cao hiệu quả quản lý và ra quyết định dựa trên dữ liệu.