Nghiên cứu hệ thống hỗ trợ quản trị áp dụng cho dịch vụ HSI của VNPT

Hệ hỗ trợ quản trị với các thành phần và kiến trúc được nghiên cứu hướng hỗ trợ doanh nghiệp trong việc ra quyết định hiệu quả và kịp thời hơn chính là chìa khóa thành công của doanh ngh

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

-

NGUYỄN HOÀNG ANH

NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG HỖ TRỢ QUẢN TRỊ

ÁP DỤNG CHO DỊCH VỤ HSI CỦA VNPT

Chuyên ngành: Truyền dữ liệu và Mạng máy tính

Mã số: 60.48.15

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ

HÀ NỘI – 2011

Luận văn được hoàn thành tại:

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Hoàng Minh

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

Có thể tìm hiểu luận văn tại:

- Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

MỞ ĐẦU

Business Intelligence (BI) là hệ thống hỗ trợ quản trị doanh nghiệp đã được thế giới nghiên cứu và áp dụng từ lâu nhưng lại khá mới mẻ với các doanh nghiệp ở Việt Nam nói chung và doanh nghiệp Viễn thông nói riêng Trong bối cảnh thị trường Viễn thông sắp bão hòa thì việc đưa ra những quyết định, giải pháp dựa trên dữ liệu, thói quen, hành vi sử dụng của khách hàng một cách đúng đắn

sẽ là điểm nhấn tốt để tăng tính cạnh tranh cho doanh nghiệp Hệ hỗ trợ quản trị với các thành phần và kiến trúc được nghiên cứu hướng

hỗ trợ doanh nghiệp trong việc ra quyết định hiệu quả và kịp thời hơn chính là chìa khóa thành công của doanh nghiệp trong môi trường kinh doanh năng động và cạnh tranh gay gắt

VNPT – Tập đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam luôn chú trọng công tác cung cấp, đảm bảo dịch vụ tới khách hàng một cách nhanh chóng và thuận tiện VNPT luôn luôn phải tổng hợp, phân tích các kết quả điều hành sản xuất kinh doanh từ tất cả các đơn vị VNPT thành viên, xem những điển hình tốt, khiến khách hàng hài lòng để nhân rộng và khắc phục những hạn chế của những đơn vị thực hiện chưa tốt Tuy nhiên, công việc này đôi khi nảy sinh việc các VNPT Tỉnh phải cắt cử nhân lực chuyên để thực hiện các báo cáo theo yêu cầu từ Tập đoàn Các báo cáo này đôi khi không kịp thời, không đồng bộ và tính trung thực không được phản ánh hết trong các báo cáo

Trước thực trạng một số hạn chế như vậy, học viên đề xuất việc “xây dựng hệ thống hỗ trợ quản trị áp dụng cho dịch vụ HSI của

VNPT” dựa trên kiến trúc của hệ thống hỗ trợ quản trị (BI) với mong muốn nâng cao chất lượng cơng tác điều hành khai thác kinh doanh các dịch vụ NGN của VNPT trong tương lai

Luận văn bao gồm các nội dung như sau:

Chương 1 – Tổng quan về hệ thống hỗ trợ quản trị: Cung cấp cái nhìn tổng quát về hệ thống quản trị bao gồm khái niệm của hệ thống, vai trị của hệ thống đối với doanh nghiệp, thành phần và kiến trúc của hệ thống trong tổng thể kiến trúc của doanh nghiệp

Chương 2 - Mơ hình và phương pháp tốn học trong việc ra quyết định cho hệ thống: Trình bầy vai trị của các mơ hình, phương pháp tốn học đối với việc ra quyết định trong hệ thống; nêu mơ hình phổ biến trong việc ra quyết định: Mơ hình dự báo, mơ hình máy học, mơ hình tối ưu, mơ hình quản lý dự án, mơ hình phân tích nguy

cơ, mơ hình đường đợi Chương cũng giới thiệu một số thuật tốn cơ bản được đề cập, phân tích: Thuật tốn cây quyết định, thuật tốn Phân lớp sử dụng Nạve Bayes, thuật tốn K láng giềng gần nhất

Chương 3 – Đề xuất giải pháp hệ thống BI cho dịch vụ HSI của VNPT: Chương giới thiệu dịch vụ HSI của VNPT (tập trung vào phần quản lý điều hành khai thác dịch vụ) đề xuất và xây dựng hệ hỗ trợ quản trị cho dịch vụ HSI của VNPT bao gồm: phân tích thiết kế

hệ thống, xây dựng CSDL, xây dựng chức năng trích chọn-chuyển đổi-nạp, xây dựng module báo cáo, phân tích hỗ trợ cơng tác quản lý điều hành

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ HỖ TRỢ QUẢN TRỊ

Trong thời đại ngày nay, thông tin đóng vai trò rất quan trọng, thậm chí sống còn đối với doanh nghiệp nhưng một số doanh nghiệp lại thiếu thông tin thiết thực từ các dữ liệu Thực trạng đó là

do dữ liệu của các doanh nghiệp, nhất là các doanh nghiệp quy mô lớn không nằm ở một nơi mà có thể nằm phân tán, cục bộ, gắn với ứng dụng cụ thể Thực trạng này khiến các dữ liệu khó hỗ trợ cho việc ra quyết định điều hành, kinh doanh đối với doanh nghiệp vì việc ra quyết định đòi hỏi có cái nhìn vừa tổng quát, vừa đa chiều đối với thông tin và dữ liệu

Hệ hỗ trợ quản trị với kiến trúc của nó sẽ giúp cho doanh nghiệp giải quyết bài toán dữ liệu không tập trung, giải quyết tình trạng thừa dữ liệu thiếu thông tin và giúp hỗ trợ ra các quyết định hiệu quả hơn Chương tổng quan về hệ hỗ trợ quản trị sẽ nêu lên các vấn đề liên quan hệ hỗ trợ quản trị: khái niệm hệ hỗ trợ quản trị; vai trò của hệ hỗ trợ quản trị đối với việc ra quyết định của doanh nghiệp; thành phần kiến trúc của hệ thống Nội dung trong chương cũng nêu ra và phân biệt theo giá trị của dữ liệu từ thấp đến cao: dữ liệu, thông tin vào tri thức, đồng thời cũng ánh xạ các khái niệm này với các thành phần trong kiến trúc của hệ hỗ trợ quản trị

1.1 Một số thuật ngữ và khái niệm

1.1.1 Khái niệm hệ hỗ trợ quản trị

Hệ hỗ trợ quản trị là qui trình và công nghệ mà các doanh nghiệp dùng để kiểm soát dữ liệu, khai phá tri thức giúp cho các doanh nghiệp có thể đưa các các quyết định hiệu quả hơn trong hoạt

động kinh doanh của mình Công nghệ BI (BI technology) cung cấp một cách nhìn toàn cảnh hoạt động của doanh nghiệp từ quá khứ, hiện tại và các dự đoán tương lai Mục đích của BI là hỗ trợ cho doanh nghiệp ra quyết định tốt hơn[4]

Khái niệm hệ hỗ trợ ra quyết định (DSS) khá phổ biến Hệ

hỗ trợ quản trị cũng nằm trong tập hợp của các hệ thống hỗ trợ ra quyết định nhưng có những đặc điểm riêng để phân biệt với hệ ra quyết định nói chung như trong hình 1-1:

Hệ hỗ trợ quản trị

Hình: Ra quyết định

Khác với hệ hỗ trợ quản trị thông thường, mục đính chính của hệ thống hỗ trợ quả trị doanh nghiệp (BI) là cung cấp cho các chuyên gia có tri thức công cụ và phương pháp cho phép họ quyết đưa ra những quyết định hiệu quả và đúng thời gian

1.1.2 Dữ liệu, thông tin và tri thức

Hệ hỗ trợ quản trị không dựa trên khái niệm duy nhất là dữ liệu mà đề cập đến các khái niệm theo mức độ giá trị của dữ liệu: đó

là dữ liệu, thông tin và tri thức

Dữ liệu : Dữ liệu có trong hệ thống thông tin của các tổ

chức, doanh nghiệp Các dữ liệu được sinh ra từ các giao dịch, các hoạt động quản trị, bán hàng và có thể từ nhiều nguồn khác nhau từ bên ngoài

Thông tin: là kết quả của hoạt động trích lọc và xử lý thông

tin trên dữ liệu, và nó xuất hiện một cách có ý nghĩa cho những đối tượng nhận trong những lĩnh vực cụ thể

Tri thức: Thông tin được chuyển thành tri thức khi nó được

sử dụng để ra quyết định hay phát triển những hành động tương ứng

Mối liên hệ giữa Dữ liệu, Thông tin và Tri thức có thể được thể hiện trong hình 1-2 [1]:

Tầm nhìn/ Tương lai Tri thức

Báo cáo và Truy vấn Phân tích trực tuyến, đa

chiều

- Báo cáo

- Truy vấn SQL

- Các khung nhìn dữ liệu

- Công cụ phân tích trực tuyến

- Các phân tích đa chiều

Khai phá dữ liệu

Hình: Dữ liệu - Thông tin - Tri thức

Ở trong hình 1-2, có thể thấy rõ giá trị của dữ liệu được nâng dần từ Dữ liệu thô (Data) đến Thông tin (Information) rồi đến

Tri thức (Knowledge) và mức cao nhất là khả năng định hình, tiên đoán tương lai (Clairvoyance/Vision)

1.2 Vai trò của hệ thống BI

BI làm tăng khả năng kiểm soát thông tin của doanh nghiệp một cách chính xác, hiệu quả từ đó có thể phân tích, khai phá tri thức giúp doanh nghiệp có thể dự đoán về xu hướng của giá cả dịch vụ, hành vi khách hàng, phát hiện khách hàng tiềm năng để đề ra các chiến lược kinh doanh phù hợp nhằm tăng khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp

BI giúp cho các doanh nghiệp sử dụng thông tin một cách hiệu quả, chính xác để thích ứng với môi trường thay đổi liên tục và cạnh tranh khốc liệt trong kinh doanh Ra các quyết định kinh doanh hiệu quả hơn bởi các lý do:

 Xác định được vị trí và sức cạnh tranh của doanh nghiệp

 Phân tích hành vi khách hàng

 Xác định mục đích và chiến lược tiếp thị, bán hàng

 Dự đoán tương lai của doanh nghiệp

 Xây dựng chiến lược kinh doanh

 Giữ được khách hàng có giá trị và dự đoán khách hành tiềm năng

1.3 Thành phần, kiến trúc của hệ thống

1.3.1 Kiến trúc thành phần của hệ thống BI

Thành phần cơ bản của hệ thống BI theo mô hình hình tháp như hình 1-3[1]:

Lựa chọn phương án/Tối ưu hóa Khai phá dữ liệu

Các mô hình học từ dữ liệu

Thăm dò dữ liệu

Phân tích thống kê và hình dung dữ liệu

Kho dữ liệu

Phân tích hình khối đa chiều

Nguồn dữ liệu (Data sources)

Dữ liệu hoạt động, tài liệu và dữ liệu bên ngoài

định

Hình: Thành phần cơ bản của hệ hỗ trợ quản trị

Nguồn dữ liệu (Data sources):

Trong tầng đầu tiên của thành phần kiến trúc hệ thông BI, cần phải tập hợp và tích hợp các dữ liệu được chứa trong nhiều nguồn trực tiếp và nguồn gián tiếp không đồng nhất về xuất xứ và loại

1.3.1.1 Kho dữ liệu và khối dữ liệu

Như tên gọi, kho dữ liệu là chỗ chứa trước tiên nhất cho việc phát triển kiến trúc của hệ hỗ trợ quản trị và hệ hỗ trợ ra quyets định Khái niệm data warehousing chỉ định tập được quan tâm có trong việc thiết kế, cài đặt và sử dụng kho dữ liệu

Khối dữ liệu là các hệ thống thu thập tất cả các dữ liệu yêu cầu bởi một phòng ban nào đó của công ty như tiếp thị, đánh giá, cho mục đích phân tích một vài chức năng của hệ hỗ trợ quản trị

1.3.1.2 Khai thác, thăm dò dữ liệu (data exploration)

Các kỹ thuật công cụ được sử dụng hỗ trợ cho hệ thống BI được sử dụng như là các câu truy vấn và tạo ra các báo cáo, các phương thức thống kê

1.3.1.3 Khai phá dữ liệu (Data mining)

Đây là phần rất quan trọng trong hệ thống BI, là các phần sẽ biến đổi từ dữ liệu thô, khai thác những thông tin cần thiết để đưa ra

và hỗ trợ trong việc ra quyết định

1.3.1.4 Tối ưu hóa (Optimization)

Thành phần tối ưu hóa cho phép xác định giải pháp tốt nhất

từ tập hợp các hành động liên quan Tập các hành động này có thể rất rộng và đôi khi không xác định

1.3.1.5 Quyết định (Decision)

Đỉnh của kim tự tháp trong hình 1-3 ứng với việc lựa chọn

và thực thi phương thức quyết định nào đó dựa trên sự tính toán, so sánh đối chiếu của các phương thức toán học

1.3.2 Cấu trúc của hệ thống hỗ trợ quản trị

Kho dữ liệu

Các công cụ Chọn lọc, Chuyển đổi, Nạp

Căn cứ

Tiếp thị bán hàng

Đánh giá hiệu năng

- Không gian đa chiều

- Phân tích khai thác dữ liệu

- Phân tích chuỗi thời gian

- Khai phá dữ liệu

- Tối ưu hóa

Dữ liệu bên ngoài

Hệ thống hoạt

động

Hình: Kiến trúc cơ bản của Hệ hỗ trợ quản trị

Trong kiến trúc của hệ thống hỗ trợ quản trị bao gồm các thành phần kể trên, công cụ Chọn lọc-Chuyển đổi-Nạp (ETL) hỗ trợ cho việc trích lọc, chuyển đổi và tải thông tin [1]

Chọn lọc: trong pha đầu tiên, dữ liệu được trích rút ra từ các

nguồn sẵn có bên trong và bên ngoài

Chuyển đổi: mục đích của pha làm sạch và truyền thông tin

để tăng cường chất lượng của thông tin từ dữ liệu được trích rút từ các nguồn khác nhau

Nạp dữ liệu: sau khi được trích lọc và chuyển đổi, các dữ

liệu được tải vào trong các bảng của kho dữ liệu chung

1.4 Kết chương

Nội dung chương này đã đề cập đến các khái niệm cơ bản, vai trò, thành phần và kiến trúc của hệ thống hỗ trợ quản trị

CHƯƠNG 2 MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP TOÁN HỌC TRONG VIỆC RA QUYẾT ĐỊNH CHO HỆ THỐNG

Nội dung trong chương hai nêu lên vai trò của các mô hình toán học, các mô hình toán học trong việc ra quyết Chương tập trung phân tích một số giải thuật cho mô hình dự báo bao gồm

2.1 Các mô hình và hỗ trợ trong việc ra quyết định

2.1.1 Vai trò của các mô hình toán học

Một hệ hỗ trợ quản trị cung cấp việc hỗ trợ ra quyết định với thông tin và tri thức được trích rút ra từ dữ liệu thông qua việc áp dụng các mô hình toán học và các giải thuật Trong một vài trường hợp, hành động này có thể giảm bớt việc tính tổng và phần trăm, được biểu diễn bởi các đồ thị đơn giản, trong khi đó những phân tích thí nghiệm yêu cầu việc phát triển tối ưu hóa nâng cao và mô hình máy học

2.1.2 Các mô hình toán học hỗ trợ ra quyết định

Phần này để cập đến các mô hình toán học chính cho việc ra quyết định bao gồm

 Mô hình dự báo (predictive model)

 Mô hình tự học và nhận mẫu (pattern recognition and learning models)

 Mô hình tối ưu (optimazation models)

 Mô hình quản lý dự án (project management models)

 Mô hình phân tích nguy cơ (risk analysis models)

 Mô hình đường đợi (waitiong line models)

2.1.2.1 Mô hình dự báo

Mô hình này được sử dụng nhiều đáng kể trong cách hệ thống hỗ trợ quản trị, cũng như đối với mô hình tối ưu, yêu cầu dữ liệu đầu vào có liên quan tới các sự kiện trong tương lai

2.1.2.2 Mô hình máy học và nhận biết mẫu

Mục tiêu của mô hình này là phát triển khả năng thông minh hiểu và có khả năng trích ra tri thức từ các kinh nghiệm cũ và sử dụng lại trong tương lai.Mô hình này được sử dụng để phát triển các thuật toán hiệu quả cho việc thực hiện nhiệm vụ trên

2.1.2.3 Mô hình tối ưu

Nhiều tiến trình ra quyết định đưa ra bởi các công ty hay tổ chức phức tạp thường theo hướng: đưa ra một vấn đề được định nghĩa rõ ràng, người ra quyết định sẽ đưa ra một tập các quyết định, giải pháp và sau đó là quá trình đánh giá hiệu quả, so sánh chọn ra giải pháp tốt nhất Mô hình phù hợp với các tiến trình ra quyết định

mà bị giới hạn bởi tài nguyên sử dụng, và chúng cần phải sử dụng một cách hợp lý nhất Tài nguyên ở đây có thể là con người, sản phẩm, nguyên liệu, các thành phần, nhân tố tài chính

2.1.2.4 Mô hình quản lý dự án

Một dự án là một tập phức tạp các hoạt động có liên quan với nhau được đưa ra nhằm mục đích hướng tới một mục tiêu nhất định được đặt ra, nó có thể một sản phẩm công nghiệp, một hệ thống thông tin, sản phẩm mới hoặc một cấu trúc tổ chức mới, phụ thuộc vào các miền ứng dụng khác nhau Quá trình thực thi một dự án yêu cầu tới các kế hoạch và các tiến trình kiểm soát từng hoạt động độc

lập cũng như tài nguyên về con người, kĩ thuật và tài chính cần thiết

để đạt được mục đích cuối cùng

2.1.2.5 Mơ hình phân tích nguy cơ

Người ra quyết định được yêu cầu chọn lựa một hướng đi trong một số hướng cĩ sẵn mà khơng cĩ các thơng tin về ảnh hưởng của các các chọn này tới sự việc cĩ thể xảy ra trong tương lai Ví dụ như, một người quản lý một cơng ty cần đanh giá chọn lựa hướng phát triển khả năng sản xuất của cơng ty

2.1.2.6 Mơ hình đường đợi

Mục đích của lý thuyết hàng đợi là điều tra hiện tượng tắc nghẽn xảy ra khi nhu cầu và khả năng cung cấp của một dịch vụ ngẫu nhiên trong hoạt động hàng ngày

2.2 Các phương pháp Tốn học

Các giải thuật được đề cập bao gồm: Cây quyết định (decision trees), Phân lớp sử dụng Nạve Bayes, Thuật tốn K – Láng giềng gần nhất

2.2.1 Cây quyết định

Trong lĩnh vực học máy, cây quyết định là một kiểu mơ hình

dự báo (predictive model), nghĩa là một ánh xạ từ các quan sát về một sự vật/hiện tượng tới các kết luận về giá trị mục tiêu của sự vật/hiện tượng Mỗi một nút trong (internal node) tương ứng với một biến; đường nối giữa nĩ với nút con của nĩ thể hiện một giá trị cụ thể cho biến đĩ Mỗi nút lá đại diện cho giá trị dự đốn của biến mục tiêu, cho trước các giá trị của các biến được biểu diễn bởi đường đi