Luận Văn: Giải Pháp Tích Hợp Dữ Liệu Ngành Hải Quan - ĐH Công Nghệ

Luận văn: Giải pháp tích hợp dữ liệu xây dựng CSDL nghiệp vụ tập trung ngành hải quan. Nghiên cứu ứng dụng, nâng cao hiệu quả quản lý.

Chuyên ngành

Công Nghệ Thông Tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Văn Thạc Sỹ

2015

73
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ CÁI VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

LỜI MỞ ĐẦU

1. CHƢƠNG I: GIỚI THIỆU CHUNG

1.1. Tích hợp dữ liệu

1.1.1. Khái niệm về tích hợp dữ liệu

1.1.2. Các mức độ tích hợp dữ liệu

1.1.3. Vấn đề của tích hợp dữ liệu

1.1.4. Vai trò của tích hợp dữ liệu trong các tổ chức

1.1.5. Các yếu tố quyết định đến việc lựa chọn giải pháp tích hợp dữ liệu

1.2. Cơ sở dữ liệu trong hệ thống OLTP và OLAP

1.3. Kho dữ liệu (Datawarehouse)

1.3.1. Định nghĩa kho dữ liệu

1.3.2. Các đặc trưng của kho dữ liệu

1.3.3. Kiến trúc của kho dữ liệu

1.3.4. Mô hình dữ liệu sử dụng trong kho dữ liệu

1.4. Hiện trạng mô hình dữ liệu ngành hải quan

1.4.1. Các hệ thống đang được sử dụng

1.4.2. Quy trình thực hiện

1.4.3. Những tồn tại và nhu cầu bổ sung

1.5. Hiện trạng ứng dụng CNTT tại cục Hải quan TP HCM

1.5.1. Hệ thống mạng

1.5.2. Hệ thống thiết bị

1.5.3. Các ứng dụng đã triển khai

2. CHƢƠNG II: MỘT SỐ KỸ THUẬT, CÔNG NGHỆ TÍCH HỢP DỮ LIỆU

2.1. Các kỹ thuật tích hợp dữ liệu

2.1.1. Kỹ thuật hợp nhất dữ liệu

2.1.2. Kỹ thuật liên hợp dữ liệu

2.1.3. Kỹ thuật lan truyền dữ liệu

2.1.4. Kỹ thuật lai

2.2. Các công nghệ tích hợp dữ liệu

2.2.1. Công nghệ ETL

2.2.2. Công nghệ EII

2.2.3. Công nghệ EAI

2.2.4. Công nghệ EDR

2.2.5. Công nghệ ECM

2.3. Nhận xét đánh giá

2.3.1. Bức tranh tổng thể

2.3.2. So sánh sự khác biệt

2.3.3. Kết hợp các công nghệ

3. CHƢƠNG III: GIẢI PHÁP TÍCH HỢP DỮ LIỆU BẰNG SQL SERVER REPLICATION

3.1. Tổng quan về SQL Server Replication

3.5. Các phƣơng pháp triển khai replication

3.6. Lựa chọn mô hình và cách tiếp cận

3.7. Nhận xét đánh giá

4. CHƢƠNG IV. ỨNG DỤNG XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU TÍCH HỢP TOÀN NGÀNH HẢI QUAN

4.1. Giới thiệu bài toán

4.2. Yêu cầu về kỹ thuật

4.3. Kiến trúc tổng thể của hệ thống

4.3.1. Mô hình tổng thể

4.3.2. Mô hình phân lớp của hệ thống

4.3.3. Mô hình kiến trúc ứng dụng và dữ liệu

4.3.4. Mô hình trao đổi dữ liệu với hệ thống khác

4.4. Giải pháp công nghệ sử dụng

4.4.1. Giải pháp tích hợp dữ liệu

4.4.2. Giải pháp xây dựng ứng dụng tích hợp nghiệp vụ hải quan

4.4.3. Giải pháp xây dựng ứng dụng dự phòng, phòng chống thảm họa

4.5. Kết quả thực hiện

4.6. Đánh giá kết quả

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Tích Hợp Dữ Liệu Hải Quan Giải Pháp Hiện Đại

Trong bối cảnh tin học hóa ngày càng sâu rộng, các tổ chức và doanh nghiệp, đặc biệt trong lĩnh vực hải quan, đối mặt với thách thức lớn về tích hợp dữ liệu. Trước đây, mỗi bộ phận thường xây dựng các hệ thống quản lý, vận hành và lưu trữ riêng biệt. Các hệ thống này, phát triển trên các nền tảng công nghệ khác nhau, thiếu sự chia sẻ thông tin, tạo ra các nguồn dữ liệu không đồng nhất và phân tán. Điều này gây khó khăn trong việc tổng hợp dữ liệu, tạo báo cáo đầy đủ phục vụ điều hành. Việc thao tác với nhiều chương trình cùng lúc tốn thời gian và dễ sai sót. Chi phí vận hành lớn do cần nhiều nguồn lực duy trì các hệ thống riêng lẻ. Tích hợp dữ liệu không còn là xu hướng mà là nhu cầu cấp thiết. Các kỹ thuật, công nghệ và sản phẩm phần mềm của các hãng công nghệ hàng đầu thế giới đã được giới thiệu. Luận văn của Lưu Hùng Cường (2015) đã nhấn mạnh: "Vấn đề tích hợp dữ liệu đã không còn là một xu hướng mà thực sự đã trở thành nhu cầu của các tổ chức, doanh nghiệp lớn trong những năm gần đây."

1.1. Định Nghĩa và Tầm Quan Trọng của Tích Hợp Dữ Liệu

Tích hợp dữ liệu là sự kết hợp của các quy trình kỹ thuật và kinh doanh để kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau, tạo ra thông tin có ý nghĩa và giá trị. Ở góc độ giải pháp, tích hợp dữ liệu là một ứng dụng nền tảng, một sản phẩm hoặc các kỹ thuật và công nghệ để cung cấp một khung nhìn thống nhất cho nhiều nguồn dữ liệu. Trong ngành hải quan, việc tích hợp dữ liệu cho phép các cơ quan quản lý và doanh nghiệp xuất nhập khẩu dễ dàng truy cập, chia sẻ và phân tích thông tin, từ đó nâng cao hiệu quả thông quan, giảm thiểu rủi ro và thúc đẩy thương mại quốc tế.

1.2. Các Mức Độ Tích Hợp Dữ Liệu Trong Hệ Thống

Có nhiều mức độ tích hợp dữ liệu, từ tích hợp thủ công đến tích hợp ở tầng lưu trữ dữ liệu. Mỗi mức độ có ưu và nhược điểm riêng. Tích hợp thủ công đòi hỏi người dùng phải tự thu thập và tổng hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Tích hợp ở tầng lưu trữ dữ liệu yêu cầu chuyển đổi dữ liệu từ các nguồn khác nhau đến nơi lưu trữ mới, giúp truy cập dữ liệu dễ dàng và nhanh chóng, Theo luận văn của Lưu Hùng Cường, việc lựa chọn mức độ tích hợp phù hợp phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm kiến trúc hệ thống thông tin, nội dung và chức năng của các hệ thống được tích hợp, kiểu thông tin được quản lý, mức độ hoạt động độc lập của các hệ thống, mục đích sử dụng của hệ thống thông tin đã được tích hợp, hiệu năng của hệ thống và nguồn lực dành cho dự án.

II. Thách Thức Tích Hợp Dữ Liệu Hải Quan Vấn Đề Giải Pháp

Việc tích hợp dữ liệu ngành hải quan gặp nhiều thách thức do các hệ thống thông tin hiện tại không được thiết kế để tích hợp với nhau. Chúng được xây dựng trên các nền tảng công nghệ khác nhau, sử dụng các kiểu dữ liệu khác nhau, gây khó khăn cho việc tích hợp trực tiếp. Cần phải tạo ra các bộ tích hợp để chuyển đổi dữ liệu, giúp các hệ thống có thể tích hợp với nhau và loại bỏ các xung đột khi kết hợp chúng lại. Giải pháp tích hợp dữ liệu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như kiến trúc hệ thống thông tin, nội dung và chức năng của các hệ thống được tích hợp, kiểu thông tin được quản lý, mức độ hoạt động độc lập của các hệ thống, mục đích sử dụng của hệ thống thông tin đã được tích hợp, hiệu năng của hệ thống và nguồn lực dành cho dự án. Các yếu tố khác cần cân nhắc bao gồm phần cứng, hệ điều hành, hệ quản trị cơ sở dữ liệu, mô hình dữ liệu, lược đồ dữ liệu, ngữ nghĩa dữ liệu, phần mềm lớp giữa, giao diện người dùng và các ràng buộc toàn vẹn dữ liệu.

2.1. Các Rào Cản Kỹ Thuật Trong Tích Hợp Hệ Thống Hải Quan

Một trong những rào cản kỹ thuật lớn nhất là sự khác biệt về cấu trúc dữ liệu và định dạng giữa các hệ thống khác nhau. Các hệ thống cũ có thể sử dụng các định dạng dữ liệu độc quyền, trong khi các hệ thống mới hơn có thể sử dụng các tiêu chuẩn mở như XML hoặc JSON. Việc chuyển đổi dữ liệu giữa các định dạng này đòi hỏi các công cụ và kỹ thuật chuyên biệt. Ngoài ra, các hệ thống khác nhau có thể sử dụng các mô hình dữ liệu khác nhau, điều này có thể gây khó khăn cho việc ánh xạ dữ liệu giữa các hệ thống.

2.2. Vấn Đề Chia Sẻ Dữ Liệu và Báo Cáo Tổng Hợp

Việc chia sẻ dữ liệu giữa các bộ phận trong ngành hải quan có thể gặp khó khăn do các hệ thống thông tin được quản lý riêng lẻ. Điều này dẫn đến việc chia sẻ dữ liệu thủ công thông qua các chức năng kết xuất dữ liệu của từng hệ thống riêng lẻ. Nếu hệ thống không có chức năng kết xuất dữ liệu thì việc này không thể thực hiện được. Các dữ liệu chia sẻ cần phải lưu trữ ở nơi lưu trữ chung và rất khó khăn trong việc tìm kiếm, kiểm soát truy cập. Dữ liệu chia sẻ không phản ánh kịp thời tình hình hoạt động thực tế. Các báo cáo tổng hợp, cần thiết cho việc ra quyết định, đòi hỏi phải tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, tốn thời gian, công sức và dễ sai sót.

2.3. Đảm Bảo An Ninh và Bảo Mật Dữ Liệu

Vấn đề an ninh và bảo mật dữ liệu trong quá trình tích hợp dữ liệu hải quan là vô cùng quan trọng. Dữ liệu hải quan thường chứa thông tin nhạy cảm về doanh nghiệp, hàng hóa và giao dịch. Việc bảo vệ dữ liệu này khỏi truy cập trái phép, rò rỉ hoặc tấn công mạng là một thách thức lớn. Các giải pháp bảo mật cần được triển khai ở mọi giai đoạn của quá trình tích hợp, từ thu thập, truyền tải, lưu trữ đến xử lý và phân tích dữ liệu. Việc tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định về bảo mật dữ liệu là bắt buộc.

III. Giải Pháp Tích Hợp Dữ Liệu Hải Quan Kỹ Thuật ETL EAI

Để giải quyết các thách thức trên, cần áp dụng các giải pháp tích hợp dữ liệu hiệu quả. Các kỹ thuật chính bao gồm ETL (Extract, Transform, Load) và EAI (Enterprise Application Integration). ETL cho phép trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau, chuyển đổi dữ liệu đó thành dữ liệu phù hợp với yêu cầu nghiệp vụ và đưa dữ liệu này vào cơ sở dữ liệu đích. EAI cho phép các ứng dụng hệ thống giao tiếp và trao đổi dữ liệu với nhau thông qua một chuẩn giao diện. Các công nghệ hỗ trợ bao gồm Oracle Data Integrator, Oracle GoldenGate, IBM InfoSphere, Microsoft BizTalk, Microsoft Business Intelligent và Microsoft SQL Server Replication.

3.1. Ứng Dụng Kỹ Thuật ETL Trong Tích Hợp Dữ Liệu

ETL (Extract, Transform, Load) là một quy trình tích hợp dữ liệu bao gồm ba giai đoạn chính: trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau, chuyển đổi dữ liệu thành định dạng phù hợp và tải dữ liệu vào kho dữ liệu. ETL là một giải pháp hiệu quả để tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, làm sạch dữ liệu và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu. Trong ngữ cảnh hải quan, ETL có thể được sử dụng để tích hợp dữ liệu từ các hệ thống khác nhau như hệ thống quản lý tờ khai, hệ thống kế toán thuế và hệ thống quản lý rủi ro.

3.2. EAI Kết Nối Ứng Dụng và Trao Đổi Dữ Liệu

EAI (Enterprise Application Integration) là một phương pháp tích hợp các ứng dụng khác nhau trong một doanh nghiệp. EAI cho phép các ứng dụng giao tiếp và trao đổi dữ liệu với nhau thông qua một chuẩn giao diện. EAI có thể được sử dụng để tích hợp các hệ thống hải quan khác nhau, cho phép các hệ thống chia sẻ dữ liệu và phối hợp các quy trình nghiệp vụ. Ví dụ, EAI có thể được sử dụng để tích hợp hệ thống quản lý tờ khai với hệ thống kiểm tra hàng hóa, cho phép các nhân viên hải quan dễ dàng truy cập thông tin về hàng hóa và tờ khai.

3.3. So Sánh ETL và EAI

ETL và EAI là hai phương pháp tích hợp dữ liệu khác nhau, mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng. ETL phù hợp với việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào một kho dữ liệu tập trung, trong khi EAI phù hợp với việc tích hợp các ứng dụng khác nhau trong một doanh nghiệp để cho phép các ứng dụng chia sẻ dữ liệu và phối hợp các quy trình nghiệp vụ. Trong một số trường hợp, ETL và EAI có thể được sử dụng kết hợp để tạo ra một giải pháp tích hợp dữ liệu toàn diện.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Tích Hợp Dữ Liệu VNACCS VCIS EDI

Ứng dụng tích hợp dữ liệu trong ngành hải quan đã mang lại nhiều lợi ích. Hệ thống VNACCS/VCIS, một hệ thống thông quan điện tử, đã giúp giảm thời gian thông quan, tăng tính minh bạch và giảm chi phí cho doanh nghiệp. Sử dụng EDI Hải quan, các doanh nghiệp có thể khai báo hồ sơ hải quan điện tử một cách nhanh chóng và chính xác. Việc quản lý dữ liệu hải quan hiệu quả giúp giảm thiểu rủi ro hải quantăng tốc độ thông quan.

4.1. Hệ Thống VNACCS VCIS Hiện Đại Hóa Quy Trình Thông Quan

VNACCS/VCIS là hệ thống thông quan điện tử được Tổng cục Hải quan Việt Nam triển khai nhằm hiện đại hóa quy trình thông quan. Hệ thống này cho phép doanh nghiệp khai báo hải quan điện tử, nộp thuế điện tử và theo dõi tình trạng tờ khai trực tuyến. VNACCS/VCIS đã giúp giảm thời gian thông quan, tăng tính minh bạch và giảm chi phí cho doanh nghiệp. Hệ thống này cũng cho phép cơ quan hải quan quản lý rủi ro hiệu quả hơn và ngăn chặn gian lận thương mại.

4.2. EDI Hải Quan Trao Đổi Dữ Liệu Điện Tử Hiệu Quả

EDI Hải quan (Electronic Data Interchange) là một phương pháp trao đổi dữ liệu điện tử giữa các doanh nghiệp và cơ quan hải quan. EDI Hải quan cho phép doanh nghiệp khai báo hồ sơ hải quan điện tử một cách nhanh chóng và chính xác. EDI Hải quan cũng giúp giảm thiểu sai sót do nhập liệu thủ công và tăng tốc độ xử lý tờ khai. EDI Hải quan là một phần quan trọng của quá trình hiện đại hóa hải quan và tạo điều kiện thuận lợi cho thương mại quốc tế.

4.3. Phân Tích Dữ Liệu Hải Quan Hỗ Trợ Ra Quyết Định

Phân tích dữ liệu hải quan là một công cụ quan trọng để hỗ trợ ra quyết định trong ngành hải quan. Dữ liệu hải quan có thể được phân tích để xác định các xu hướng thương mại, đánh giá rủi ro và phát hiện gian lận thương mại. Các kỹ thuật Big Data hải quanphân tích dữ liệu hải quan có thể giúp cơ quan hải quan hiểu rõ hơn về hoạt động thương mại và đưa ra các quyết định sáng suốt hơn.

V. Tương Lai Tích Hợp Dữ Liệu Hải Quan Hải Quan Số Big Data

Tương lai của ngành hải quan gắn liền với hải quan sốBig Data hải quan. Việc ứng dụng Big Data cho phép phân tích dữ liệu hải quan một cách sâu sắc, từ đó đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. Tự động hóa hải quan sẽ giúp giảm thiểu sự can thiệp của con người, tăng tính minh bạch và hiệu quả. Kết nối Chính phủ và các doanh nghiệp sẽ trở nên dễ dàng hơn.

5.1. Hướng Tới Hải Quan Số Ứng Dụng Công Nghệ Mới

Hải quan số là một khái niệm rộng hơn bao gồm việc sử dụng công nghệ để cải thiện mọi khía cạnh của hoạt động hải quan. Hải quan số bao gồm việc sử dụng các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML), blockchain và Internet of Things (IoT) để tự động hóa các quy trình, cải thiện hiệu quả và tăng cường bảo mật. Ví dụ, AI và ML có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu hải quan và xác định các lô hàng có rủi ro cao, trong khi blockchain có thể được sử dụng để theo dõi hàng hóa và đảm bảo tính xác thực của thông tin.

5.2. Khai Thác Big Data Nâng Cao Năng Lực Quản Lý

Big Data hải quan là một nguồn tài nguyên quý giá có thể được sử dụng để cải thiện năng lực quản lý và hỗ trợ ra quyết định. Big Data hải quan bao gồm dữ liệu về tờ khai hải quan, hàng hóa, doanh nghiệp và giao dịch thương mại. Phân tích Big Data hải quan có thể giúp cơ quan hải quan xác định các xu hướng thương mại, đánh giá rủi ro và phát hiện gian lận thương mại. Big Data hải quan cũng có thể được sử dụng để cải thiện hiệu quả của các quy trình hải quan và giảm chi phí cho doanh nghiệp.

VI. Kết Luận Tích Hợp Dữ Liệu Chìa Khóa Thành Công

Tóm lại, tích hợp dữ liệu hải quan là chìa khóa để nâng cao hiệu quả, minh bạch và năng lực cạnh tranh của ngành hải quan. Việc áp dụng các giải pháp tích hợp dữ liệu phù hợp, kết hợp với việc ứng dụng các công nghệ mới như Big Datatự động hóa, sẽ giúp ngành hải quan đáp ứng được những thách thức và cơ hội trong bối cảnh thương mại quốc tế ngày càng phát triển. Các nghiên cứu sâu hơn về API hải quanchuẩn dữ liệu hải quan là cần thiết để tiếp tục hoàn thiện quá trình tích hợp.

6.1. Tổng Kết Lợi Ích và Thách Thức

Bài viết đã trình bày các lợi ích và thách thức của tích hợp dữ liệu hải quan. Lợi ích bao gồm tăng cường hiệu quả, minh bạch, giảm thiểu rủi ro và hỗ trợ ra quyết định. Thách thức bao gồm sự khác biệt về cấu trúc dữ liệu, vấn đề chia sẻ dữ liệu và báo cáo tổng hợp, đảm bảo an ninh và bảo mật dữ liệu. Giải quyết các thách thức này đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa các bên liên quan, đầu tư vào công nghệ và đào tạo nguồn nhân lực.

6.2. Đề Xuất Nghiên Cứu và Phát Triển Trong Tương Lai

Trong tương lai, cần có các nghiên cứu sâu hơn về API hải quanchuẩn dữ liệu hải quan để tiếp tục hoàn thiện quá trình tích hợp. Nghiên cứu về các ứng dụng của trí tuệ nhân tạohọc máy trong phân tích dữ liệu hải quan cũng là một lĩnh vực đầy tiềm năng. Phát triển các giải pháp tích hợp dữ liệu hải quan dựa trên nền tảng đám mây có thể giúp giảm chi phí và tăng tính linh hoạt. Cuối cùng, việc xây dựng một cộng đồng chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm về tích hợp dữ liệu hải quan sẽ giúp thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực này.

23/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

LỜI MỞ ĐẦU Trong quá trình tin học hóa các hoạt động của tổ chức, doanh nghiệp, một loạt các hệ thống đã được xây dựng để đáp ứng nhu cầu quản lý,vận hành, lưu trữ riêng lẻ của các các bộ phận trong tổ chức, doanh nghiệp. Các hệ thống này được xây dựng dựa trên các nền tảng công nghệ khác nhau và gần như không có sự chia sẻ thông tin giữa các hệ thống vì các hệ thống này được thiết kế để hoạt động độc lập và được thiết kế để giải quyết các bài toán đơn lẻ cho các bộ phận riêng lẻ của tổ chức, doanh nghiệp. Điều này dẫn đến tình trạng là các nguồn dữ liệu được lưu trữ không đồng nhất và phân tán ở nhiều nơi, người sử dụng cần phải sử dụng nhiều chương trình khác nhau để hoàn thành công việc của mình, hoặc phải khai thác dữ liệu từ các chương trình khác nhau rồi kết hợp lại để được dữ liệu mong muốn. Khi các hoạt động của tổ chức được mở rộng (đặc biệt trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp) nhu cầu tổng hợp dữ liệu để có được các báo cáo đầy đủ nhằm phục vụ cho việc điều hành tổ chức, doanh nghiệp trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết việc thực hiện tổng hợp dữ liệu từ các hệ thống riêng lẻ rất tốn thời gian và gần như là không thể thực hiện được nếu dữ liệu lớn.

Ngoài ra, nếu phải thao tác với quá nhiều chương trình cùng một lúc thường sẽ mất nhiều thời gian hơn so với việc thực hiện trên một hệ thống và có nhiều khả năng dẫn đến sai sót do phải làm thủ công nhiều bước. Một trong những vấn đề gặp phải nữa của việc duy trì các hệ thống riêng lẻ đó là chi phí vận hành lớn, các tổ chức doanh nghiệp sẽ cần phải dùng nhiều nguồn lực dành cho việc duy trì nhiều hệ thống hoạt động. Vấn đề tích hợp dữ liệu đã không còn là một xu hướng mà thực sự đã trở thành nhu cầu của các tổ chức, doanh nghiệp lớn trong những năm gần đây. Một loại những kỹ thuật, những công nghệ, những sản phẩm phẩn mềm của các hãng công nghệ hàng đầu thế giới đã được giới thiệu như Oracle Data Integrator, Oracle GoldenGate, IBM InfoSphere, Microsoft BizTalk, Microsoft Business Intelligent, Microsoft SQL Server Replication,… 1.

Tính cấp thiết của đề tài Ở Việt Nam, vấn đề tích hợp dữ liệu đang là một trong những quan tâm lớn của các tổ chức, các doanh nghiệp lớn và đặc biệt là trong các cơ quan nhà nước trong đó có Tổng cục Hải quan. Việc nghiên cứu, xây dựng các nhóm giải pháp, quy trình phù hợp, các bước thực hiện trong bài toán tích hợp dữ liệu sẽ giúp cho các tổ chức, các doanh nghiệp Việt Nam có thể thực hiện việc tích hợp dữ liệu của mình dễ dàng hơn từ đó có thể phát triển thêm những ứng dụng xử lý tập trung đáp ứng những đòi hỏi ngày càng cao của mình. 10 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Thông qua việc phân tích và trình bày các kỹ thuật, các công nghệ tích hợp dữ liệu cùng với kinh nghiệm 4 năm triển khai vận hành hệ thống tích hợp thực tế tại Cục Hải quan TP. Hồ Chí Minh của tác giả mà các tổ chức, doanh nghiệp hay các đơn vị quan tâm đến vấn đề tích hợp dữ liệu có thể lựa chọn giải pháp tích hợp dữ liệu phù hợp với đặc thù và nhu cầu của đơn vị mình.

Tình hình triển khai giải pháp 2.1 Trên thế giới Việc nghiên cứu và triển khai các giải pháp tích hợp đã được bắt đầu từ rất sớm, ngay từ khi cơ sở dữ liệu được đưa vào sử dụng cho các ứng dụng phục vụ cho nhu cầu quản lý kinh doanh của các doanh nghiệp, Tuy nhiên nó thực sự chỉ được bùng nổ trong khoảng thời gian 10 năm gần đây với một loạt các giải pháp tích hợp được ra đời và triển khai.2 Tại Việt Nam Khi việc tích hợp dữ liệu trở lên phổ biến ở các nước phát triển thì ở Việt nam mới bắt đầu có nhu cầu. Các hệ thống tích hợp dữ liệu trên quy mô lớn bắt đầu được hình thành và triển khai. Hệ thống “Tích hợp nghiệp vụ ngành hải quan” là hệ thống tích hợp dữ liệu đầu tiên của Tổng cục hải quan và được bắt đầu triển khai từ năm 2010. Đối tƣợng nghiên cứu Các kỹ thuật, các công nghệ sử dụng phổ biến nhất hiện nay được sử dụng trong lĩnh vực tích hợp dữ liệu sẽ là đối tượng nghiên cứu trong khuôn khổ nghiên cứu của luận văn này.

Mục tiêu nghiên cứu Hiểu được các thành phần, cách thức thực hiện trong các giải pháp được nghiên cứu cũng như phân tích những ưu nhược điểm của từng kỹ thuật, công nghệ là mục tiêu nghiên cứu của đề tài. Đồng thời đề xuất và kiểm nghiệm thực tế một giải pháp tích hợp dữ liệu qua đó đánh giá và hoàn thiện giải pháp để phục vụ cho nhu cầu tích hợp dữ liệu ở các tổ chức, doanh nghiệp. Nội dung nghiên cứu Nội dung đề tài tập trung vào các công việc chủ yếu sau:  Các kỹ thuật, các công nghệ tích hợp dữ liệu hiện nay.  Nghiên cứu chi tiết công nghệ Microsoft SQL Server Replication  Ứng dụng các công nghệ này đề xuất, xây dựng triển khai ứng dụng “Tích hợp nghiệp vụ ngành hải quan” 6.

Phƣơng pháp nghiên cứu Đề tài được tiếp cận và được nghiên cứu theo những phương pháp dưới đây:  Thu thập tài liệu và kinh nghiệm quốc tế về các giải pháp tích hợp dữ liệu, qua các nguồn Internet và qua các chuyên gia công nghệ. 11 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com  Nghiên cứu tìm hiểu các giải pháp tích hợp dữ liệu tiên tiến hiện nay trên thế giới để đưa ra các khuyến nghị áp dụng.  Cài đặt và triển khai thử nghiệm một giải pháp tích hợp dữ liệu từ đó có những đánh giá cụ thể hơn. Bố cục của luận văn Luận văn “Nghiên cứu một số giải pháp tích hợp dữ liệu, ứng dụng xây dựng cơ sở dữ liệu nghiệp vụ tập trung trong ngành hải quan” nhằm tìm hiểu, phân tích, so sánh các kỹ thuật, các công nghệ tích hợp dữ liệu tiên tiến hiện nay trên cơ sở đó đi sâu nghiên cứu, làm chủ công nghệ để triển khai ứng dụng trong hoàn cảnh thực tế Việt Nam.

Bố cục luận văn gồm 4 chương: Chƣơng I: Giới thiệu tổng quan về tích hợp dữ liệu và mục đích của tích hợp dữ liệu. Thực trạng dữ liệu phân tán của ngành hải quan cũng được trình bày tại chương này. Chƣơng II: Trình bày một số kỹ thuật tích hợp dữ liệu, các công nghệ tích hợp dữ liệu qua đó đưa ra bức tranh tổng thể của các kỹ thuật, các công nghệ tích hợp dữ liệu cũng như so sánh sự khác biệt giữa chúng đồng thời đề cập khả năng kết hợp các công nghệ này vào một giải pháp để giải quyết các bài toán tích hợp dữ liệu trong thực tế. Chƣơng III: Trình bày chi tiết giải pháp tích hợp dữ liệu bằng Microsoft Replication nhằm mục đích áp dụng cho bài toán “Tích hợp nghiệp vụ ngành hải quan” được mô tả chi tiết ở chương tiếp theo.

Chƣơng IV: Ứng dụng các kỹ thuật, các công nghệ đã nghiên cứu ở trên để xây dựng giải pháp cho hệ thống “Tích hợp nghiệp vụ ngành hải quan” từ đó đưa ra những đánh giá, những bài học kinh nghiệm có được trong quá vận hành và triển khai thực tế ứng dụng. 12 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com CHƢƠNG I. GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Tích hợp dữ liệu 1.1 Khái niệm về tích hợp dữ liệu Tích hợp dữ liệu là một trong những lĩnh vực nghiên cứu của cơ sở dữ liệu, ngay từ khi cơ sở dữ liệu được đưa vào sử dụng cho các ứng dụng phục vụ cho nhu cầu quản lý kinh doanh của các doanh nghiệp thì vấn đề tích hợp dữ liệu đã được nghiên cứu. Mục đích của việc tích hợp các hệ thống thông tin là nhằm kết hợp các hệ thống được lựa chọn để tạo thành một hệ thống thông tin đầy đủ, thống nhất đối với người sử dụng.

Qua đó người dùng được cung cấp một khung nhìn đồng nhất về mặt dữ liệu (dữ liệu có thể phân tán và nguồn dữ liệu có thể khác nhau về cấu trúc hoặc không đồng nhất về mặt công nghệ). Vậy tích hợp dữ liệu là sự kết hợp của các quy trình kỹ thuật và kinh doanh sử dụng để kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau nhằm tạo ra thông tin có ý nghĩa và có giá trị. Đứng ở góc độ giải pháp thì tích hợp dữ liệu là một ứng dụng nền tảng, một sản phẩm hoặc các kỹ thuật và các công nghệ để cung cấp một khung nhìn thống nhất cho nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.2 Các mức độ tích hợp dữ liệu Dựa trên kiến trúc tầng của một hệ thống thông tin chúng ta sẽ có các mức độ tích hợp dữ liệu khác nhau như hình vẽ dưới đây: Hình 1.1: Kiến trúc ứng dụng và mức độ tích hợp dữ liệu. Từ hình vẽ trên, chúng ta có thể thấy được về lý thuyết sẽ có các cách tiếp cập sau: 13 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Tích hợp thủ công: Cách tiếp cận này sẽ đặt người sử dụng làm trung tâm.

Người sử dụng phải thực hiện lấy các dữ liệu từ các hệ thống thông tin khác nhau, từ đó tổng hợp lại để có được thông tin mà mình mong muốn. Với cách làm này, người sử dụng cần phải nắm vững được các nơi để lấy được các thông tin cũng như quan hệ giữa các thông tin này. Tích hợp giao diện dùng chung: Người sử dụng sẽ được cung cấp một giao diện dùng chung cho tất cả các hệ thống. Ở cách tiếp cận này, các dữ liệu vẫn được đặt riêng rẽ, người dùng vẫn cần phải kết hợp các dữ liệu riêng lẻ có được bằn cách sử dụng giao diện dùng chung này.

Tích hợp ứng dụng: Cách tiếp cận này sử dụng các ứng dụng tích hợp cho phép việc truy cập đến nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Các dữ liệu này sẽ được kết hợp lại và trả về cho ngưởi sử dụng. Tuy nhiên, nếu có nhiều ứng dụng thì việc tích hợp sẽ trở lên khó khăn do ứng dụng phải duy trì quá nhiều các interface, các kết nối đến các nguồn dữ liệu có định dạng không đồng nhất khiến ứng dụng tích hợp trở nên cồng kềnh. Tích hợp bằng phần mềm lớp giữa: Cách tiếp cận này sử dụng một phần mềm lớp giữa.

Phần mềm lớp giữa sẽ cung cấp những chức năng mà có thể dễ dàng sử dụng lại bởi các ứng dụng.

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