## Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt của ngành nhựa tại TP. Hồ Chí Minh, việc ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý và ra quyết định trở thành yếu tố sống còn đối với các doanh nghiệp. Theo ước tính, các công ty trong ngành nhựa đang phải xử lý lượng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau, từ quy trình bán hàng, quản lý công nợ khách hàng, kế hoạch sản xuất đến xử lý khiếu nại. Tuy nhiên, thực trạng hiện nay cho thấy các hệ thống CNTT chưa đồng bộ, dẫn đến việc báo cáo chậm trễ, thiếu chính xác và khó khăn trong việc tổng hợp dữ liệu. 

Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng hệ thống Data Warehouse (DW) và Business Intelligence (BI) cho một công ty ngành nhựa tại TP. Hồ Chí Minh, nhằm tập trung dữ liệu từ nhiều nguồn, hỗ trợ ban lãnh đạo ra quyết định nhanh chóng và chính xác. Nghiên cứu tập trung vào các phân hệ bán hàng, công nợ khách hàng, kế hoạch sản xuất và khiếu nại khách hàng trong khoảng thời gian từ tháng 8/2018 đến tháng 6/2019. 

Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc cải thiện hiệu quả quản lý, giảm thời gian tổng hợp báo cáo xuống khoảng 30%, tăng độ chính xác dữ liệu lên trên 90%, đồng thời nâng cao khả năng phân tích và dự báo kinh doanh, góp phần tăng doanh thu và giảm chi phí vận hành.

## Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

### Khung lý thuyết áp dụng

- **Lý thuyết Data Warehouse và Business Intelligence:** Data Warehouse được hiểu là hệ thống lưu trữ dữ liệu tập trung, tích hợp từ nhiều nguồn khác nhau, có tính chất lịch sử, không thay đổi (non-volatile), và được tổ chức theo chủ đề (subject-oriented). Business Intelligence là quá trình khai thác dữ liệu từ DW để tạo ra các báo cáo, phân tích hỗ trợ ra quyết định.

- **Mô hình kiến trúc Data Warehouse:** Nghiên cứu áp dụng mô hình kiến trúc DW với các thành phần chính gồm Data Source, Data Staging Area (DSA), Data Mart (DM) và hệ thống BI. Mô hình này cho phép thu thập, làm sạch, tích hợp và phân tích dữ liệu hiệu quả.

- **Các khái niệm chính:** 
  - ETL (Extraction - Transformation - Loading): quy trình thu thập, làm sạch và nạp dữ liệu vào kho.
  - OLAP (Online Analytical Processing): công cụ phân tích dữ liệu đa chiều.
  - Metadata: dữ liệu mô tả cấu trúc và nội dung của DW.
  - CRM (Customer Relationship Management): quản lý quan hệ khách hàng tích hợp trong DW.
  - Data Mining: khai phá dữ liệu để phát hiện các mẫu và xu hướng kinh doanh.

### Phương pháp nghiên cứu

- **Nguồn dữ liệu:** Dữ liệu được thu thập từ hệ thống ERP, phần mềm kế toán AL, phần mềm quản lý nhân sự, các hệ thống quản lý bán hàng và kho vận của công ty ngành nhựa tại TP. Hồ Chí Minh.

- **Phương pháp phân tích:** Sử dụng phương pháp phân tích định lượng qua các công cụ BI và OLAP để xử lý dữ liệu đa chiều, kết hợp khảo sát thực trạng CNTT và quy trình nghiệp vụ bán hàng. Phân tích so sánh hiệu quả trước và sau khi triển khai hệ thống DW và BI.

- **Timeline nghiên cứu:** 
  - Khảo sát và thu thập dữ liệu: 08/2018 - 10/2018
  - Thiết kế và xây dựng hệ thống DW và BI: 11/2018 - 04/2019
  - Thử nghiệm và hiệu chỉnh: 05/2019
  - Đánh giá và hoàn thiện: 06/2019

## Kết quả nghiên cứu và thảo luận

### Những phát hiện chính

- Hệ thống DW và BI đã giúp tập trung và tích hợp dữ liệu từ 5 nguồn chính, bao gồm ERP, kế toán, nhân sự, bán hàng và kho vận, với tỷ lệ dữ liệu hợp lệ đạt trên 95%.

- Thời gian tổng hợp báo cáo giảm từ trung bình 5 ngày xuống còn khoảng 3 giờ, tương đương giảm 88% thời gian xử lý báo cáo.

- Độ chính xác dữ liệu được cải thiện rõ rệt, với tỷ lệ sai sót trong báo cáo giảm từ 15% xuống dưới 2%.

- Khả năng phân tích đa chiều giúp công ty theo dõi sát sao các chỉ tiêu kinh doanh như doanh thu, công nợ, kế hoạch sản xuất và khiếu nại khách hàng, từ đó nâng cao hiệu quả quản lý và ra quyết định.

### Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của những cải tiến trên là do hệ thống DW và BI cung cấp một nền tảng dữ liệu tập trung, đồng bộ và có tính lịch sử, giúp loại bỏ các dữ liệu trùng lặp và không nhất quán. So với các nghiên cứu trước đây trong ngành bán lẻ và sản xuất, kết quả này tương đồng với xu hướng ứng dụng công nghệ thông tin hiện đại nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh.

Việc giảm thời gian tổng hợp báo cáo và tăng độ chính xác dữ liệu có thể được minh họa qua biểu đồ so sánh thời gian và tỷ lệ lỗi trước và sau khi triển khai hệ thống. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm nguồn lực mà còn tăng khả năng phản ứng nhanh với biến động thị trường.

Hệ thống BI còn hỗ trợ phân tích sâu các sự kiện kinh doanh, từ đó phát hiện các điểm yếu trong quy trình bán hàng và sản xuất, góp phần cải tiến liên tục. Kết quả nghiên cứu khẳng định vai trò quan trọng của DW và BI trong việc nâng cao hiệu quả quản lý doanh nghiệp ngành nhựa tại TP. Hồ Chí Minh.

## Đề xuất và khuyến nghị

- **Triển khai mở rộng hệ thống DW và BI** cho các phân hệ khác như quản lý nhân sự và tài chính nhằm tăng tính toàn diện của hệ thống dữ liệu, dự kiến hoàn thành trong 12 tháng tới, do phòng CNTT chủ trì.

- **Đào tạo nâng cao năng lực sử dụng BI** cho cán bộ quản lý và nhân viên nhằm tận dụng tối đa các tính năng phân tích và báo cáo, mục tiêu tăng tỷ lệ sử dụng hệ thống lên 80% trong 6 tháng, do phòng nhân sự phối hợp với phòng CNTT thực hiện.

- **Tối ưu quy trình ETL** để đảm bảo dữ liệu được cập nhật liên tục và chính xác, giảm thiểu thời gian trễ dữ liệu xuống dưới 15 phút, thực hiện trong 3 tháng, do đội ngũ kỹ thuật chịu trách nhiệm.

- **Xây dựng hệ thống cảnh báo tự động** dựa trên BI để phát hiện sớm các rủi ro về công nợ và khiếu nại khách hàng, giúp giảm thiểu thiệt hại tài chính, triển khai trong 6 tháng, do phòng quản lý rủi ro và CNTT phối hợp.

## Đối tượng nên tham khảo luận văn

- **Ban lãnh đạo doanh nghiệp ngành nhựa:** Nắm bắt được lợi ích và cách thức ứng dụng DW và BI để nâng cao hiệu quả quản lý và ra quyết định chiến lược.

- **Phòng CNTT và phát triển hệ thống:** Có cơ sở để thiết kế, triển khai và vận hành hệ thống DW và BI phù hợp với đặc thù ngành nhựa.

- **Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành công nghệ thông tin, quản trị kinh doanh:** Tham khảo mô hình nghiên cứu, phương pháp triển khai và kết quả thực tiễn trong lĩnh vực DW và BI.

- **Các doanh nghiệp sản xuất và bán lẻ khác:** Áp dụng các bài học kinh nghiệm và giải pháp công nghệ để cải thiện quản lý dữ liệu và nâng cao năng lực cạnh tranh.

## Câu hỏi thường gặp

1. **Data Warehouse và Business Intelligence khác nhau như thế nào?**  
   Data Warehouse là kho lưu trữ dữ liệu tập trung, còn Business Intelligence là quá trình khai thác dữ liệu từ kho để tạo báo cáo và phân tích hỗ trợ quyết định.

2. **Hệ thống DW và BI có thể áp dụng cho những phân hệ nào trong doanh nghiệp?**  
   Có thể áp dụng cho bán hàng, công nợ, sản xuất, khiếu nại khách hàng, tài chính, nhân sự và nhiều phân hệ khác tùy theo nhu cầu quản lý.

3. **Lợi ích chính khi triển khai DW và BI là gì?**  
   Giúp tập trung dữ liệu, nâng cao độ chính xác, giảm thời gian tổng hợp báo cáo, hỗ trợ phân tích đa chiều và ra quyết định nhanh chóng.

4. **Quy trình ETL gồm những bước nào?**  
   Bao gồm thu thập dữ liệu (Extraction), làm sạch và tích hợp dữ liệu (Transformation), và nạp dữ liệu vào kho (Loading).

5. **Làm thế nào để đảm bảo dữ liệu trong DW luôn chính xác và cập nhật?**  
   Thực hiện quy trình ETL hiệu quả, kiểm soát chất lượng dữ liệu, và cập nhật dữ liệu định kỳ hoặc theo thời gian thực.

## Kết luận

- Đã xây dựng thành công hệ thống Data Warehouse và Business Intelligence cho công ty ngành nhựa tại TP. Hồ Chí Minh, tập trung vào các phân hệ bán hàng, công nợ, kế hoạch sản xuất và khiếu nại khách hàng.  
- Hệ thống giúp giảm 88% thời gian tổng hợp báo cáo và nâng cao độ chính xác dữ liệu lên trên 90%.  
- Nghiên cứu cung cấp mô hình kiến trúc DW và BI phù hợp với đặc thù ngành nhựa, có thể áp dụng cho các doanh nghiệp tương tự.  
- Đề xuất các giải pháp mở rộng, đào tạo và tối ưu quy trình nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng hệ thống.  
- Khuyến khích các doanh nghiệp ngành sản xuất và bán lẻ nghiên cứu và ứng dụng công nghệ DW và BI để nâng cao năng lực cạnh tranh trong thời đại số.

**Hành động tiếp theo:** Triển khai các đề xuất mở rộng hệ thống và đào tạo nhân sự, đồng thời theo dõi hiệu quả ứng dụng để điều chỉnh kịp thời.  
**Kêu gọi:** Các doanh nghiệp và nhà quản lý nên đầu tư vào công nghệ dữ liệu để phát triển bền vững và nâng cao hiệu quả kinh doanh.