KINH DOANH THÔNG MINH bài tập lớn tin đại cương

Báo cáo Bài tập lớn môn Năng lực số ứng dụng với đề tài “Kinh doanh thông minh (BI)” là kết quả của quá trình cố gắng không ngừng của cả nhóm và được sự giúp đỡ, động viên khích lệ của các thầycô, bạn bè đồng nghiệp. Qua trang viết này, chúng tôi xin gửi lời cảm ơn tới những người đã giúp đỡ trong thời gian học tập nghiên cứu khoa học vừa qua. Trước khi nói tới BI ( kinh doanh thông mình) chúng ta hãy nhìn vào thực trạng nền kinh tế hiện tại của nước ta : Covid19 đã ảnh hưởng đến hầu hết mọi khía cạnh của cuộc sống cá nhân người tiêu dùng, ảnh hưởng đến cả hoạt động sản xuất kinh doanh của mỗi doanh nghiệp. Các doanh nghiệp đã chịu rất nhiều tổn thất và sự chống chịu kiên cường của cộng đồng doanh nghiệp đang đứng trước những giới hạn. Trong năm 2021, chỉ 11% doanh nghiệp cho rằng họ “không bị ảnh hưởng gì” và gần 2% ghi nhận tác động “hoàn toàn tích cực” hoặc “phần lớn tích cực. Ảnh hưởng của dịch Covid19 tới các doanh nghiệp là khá đa diện, cả khu vực doanh nghiệp tư nhân trong nước và doanh nghiệp FDI đều bị ảnh hưởng nặng nề với nhiều hệ lụy như giảm sút khả năng tiếp cận khách hàng, mất cân bằng về dòng tiền, chuỗi cung ứng bị gián đoạn… Đáng chú ý, đối tượng chịu ảnh hưởng tiêu cực nhiều nhất là các doanh nghiệp mới hoạt động dưới 3 năm và các doanh nghiệp có quy mô siêu nhỏ và nhỏ. Trái lại, thị trường kinh doanh thì càng ngày càng đa dạng, buộc doanh nghiệp vừa phải đối đầu với nợ xấu do Covid19 gây ra, vừa phải liên tục cập nhật,

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG

HỆ CHẤT LƯỢNG CAO

BÀI TẬP LỚN MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG

KINH DOANH THÔNG MINH

NHÓM 9

HÀ NỘI - 12/2021

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG

HỆ CHẤT LƯỢNG CAO

BÀI TẬP LỚN MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG

KINH DOANH THÔNG MINH

Giáo viên hướng dẫn: GIANG THỊ THU HUYỀN

Danh sách nhóm:

1 24A4031499 Nguyễn Bảo Trang Nguyên 24%

2 24A4032656 Nguyễn Đức Chinh 24%

3 24A4030787 Hồ Đức Thắng 24%

4 24A4033069 Vũ Minh Phương 24%

5 24A4032839 Đặng Trọng Đạt 4%

Hà Nội - 12/2021

LỜI CẢM ƠN

Báo cáo Bài tập lớn môn Năng lực số ứng dụng với đề tài “Kinh doanh thông minh (BI)” là kết quả của quá trình cố gắng không ngừng của cả nhóm và được sự giúp đỡ, động viên khích lệ của các thầy/cô, bạn bè đồng nghiệp Qua trang viết này, chúng tôi xin gửi lời cảm ơn tới những người đã giúp đỡ trong thời gian học tập - nghiên cứu khoa học vừa qua

Chúng tôi xin tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc đối với giảng viên Giang Thị Thu Huyền đã trực tiếp tận tình hướng dẫn cũng như cung cấp tài liệu thông tin khoa học cần thiết cho bài nghiên cứu này

Xin chân thành cảm ơn Lãnh đạo Học viện Ngân Hàng, Khoa Hệ thống thông tin quản lý và Bộ môn Năng lực số ứng dụng đã tạo điều kiện cho chúng tôi hoàn thành tốt công việc nghiên cứu khoa học

Cuối cùng tôi xin chân thành cảm ơn đồng nghiệp, đơn vị công tác đã giúp đỡ chúng tôi trong quá trình học tập và thực hiện Báo cáo Bài tập lớn

LỜI CAM ĐOAN

“Chúng tôi xin cam đoan rằng Báo cáo Bài tập lớn môn Năng lực số ứng dụng với đề

tài “Kinh doanh thông minh (BI)” là một công trình nghiên cứu độc lập dưới sự hướng dẫn

của giảng viên Giang Thị Thu Huyền Ngoài ra không có bất cứ sự sao chép của người khác Đề tài, nội dung báo cáo Bài tập lớn là sản phẩm mà chúng tôi đã nỗ lực nghiên cứu trong quá trình học tập tại trường suốt kỳ học qua Các số liệu, kết quả trình bày trong báo cáo là hoàn toàn trung thực, chúng tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm, kỷ luật của bộ môn

và nhà trường đề ra nếu như có vấn đề xảy ra.”

Đại diện nhóm ký tên

Nguyên

Nguyễn Bảo Trang Nguyên

MỤC LỤC

CHƯƠNG I: ĐỊNH NGHĨA 1

1.1 Định nghĩa về BI 1

1.2 Một số tác dụng chung của BI tới doanh nghiệp 2

CHƯƠNG II XU HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA BI 3

2.1 Áp dụng SaaS và Đám mây tăng tốc 3

2.2 AI sẽ là BI mới 5

2.3 Tự động hóa 5

2.4 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên 6

2.5 Hiểu biết dữ liệu và văn hóa dựa trên dữ liệu 7

2.6 Truyền đạt dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu 7

2.7 BI tự phục vụ là tự túc 8

2.8 Thông tin chi tiết về hợp tác 9

2.9 Doanh nghiệp cần quản trị dữ liệu 9

2.10 Tiến về phía thiết bị di động 10

CHƯƠNG III LỢI ÍCH VÀ BẤT LỢI CỦA BI 11

3.1 Lợi ích của kinh doanh thông minh 11

3.2 Bất lợi của kinh doanh thông minh 11

CHƯƠNG IV ỨNG DỤNG CỦA BI VÀO CHIẾN DỊCH PHÁT TRIỂN KINH DOANH 12

4.1 Tác dụng của BI với doanh nghiệp nói chung 12

4.2 BI trong thực tế 12

KẾT LUẬN 13

TÀI LIỆU THAM KHẢO 14

DANH MỤC HÌNH VẼ, BẢNG BIỂU

Hình 1:Phân tích kinh doanh thông minh 1

Hình 2:Tác dụng của côngg cụ BI 2

Hình 3: Điện toán đám mây áp dụng cho doanh nghiệp 3

Hình 4: Mike Brody-Giám đốc điều hành của Exago 4

Hình 5: Trí thông minh nhân tạo giúp phân tích và xử lí dữ liệu 5

Hình 6: Lợi ích của NLP 6

Hình 7: Chuyển đổi dữ liệu thành sơ đồ trực quan 8

Hình 8: BI tự phục vụ 8

Hình 9: Quản lí dữ liệu, chương trình và hệ thống 9

Hình 10:Chuyển hoá dần sang các mô hình di động 10

Hình 11:Grab – Một công ty áp dụng BI hiệu quả 12

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

STT Kí hiệu chữ

viết tắt

2 DSS Decision Support System Hệ thống hỗ trợ đưa quyết

định

3 SaaS Software as a service Phần mềm dạng dịch vụ

4 AI Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo

5 PWC PricewaterhouseCoopers Tên một công ty kiểm toán

6 NLP Natural Language Processing Xử lí ngôn ngữ tự nhiên

7 NLG Natural-Language Generation Sinh ngôn ngữ tư nhiên

8 CNTT Công nghệ thông tin

9 GDPR General Data Protection

LỜI MỞ ĐẦU

Trước khi nói tới BI ( kinh doanh thông mình) chúng ta hãy nhìn vào thực trạng nền kinh tế hiện tại của nước ta : Covid-19 đã ảnh hưởng đến hầu hết mọi khía cạnh của cuộc sống cá nhân người tiêu dùng, ảnh hưởng đến cả hoạt động sản xuất kinh doanh của mỗi doanh nghiệp Các doanh nghiệp đã chịu rất nhiều tổn thất và sự chống chịu kiên cường của cộng đồng doanh nghiệp đang đứng trước những giới hạn Trong năm 2021, chỉ 11% doanh nghiệp cho rằng họ “không bị ảnh hưởng gì” và gần 2% ghi nhận tác động “hoàn toàn tích cực” hoặc “phần lớn tích cực Ảnh hưởng của dịch Covid-19 tới các doanh nghiệp

là khá đa diện, cả khu vực doanh nghiệp tư nhân trong nước và doanh nghiệp FDI đều bị ảnh hưởng nặng nề với nhiều hệ lụy như giảm sút khả năng tiếp cận khách hàng, mất cân bằng về dòng tiền, chuỗi cung ứng bị gián đoạn… Đáng chú ý, đối tượng chịu ảnh hưởng tiêu cực nhiều nhất là các doanh nghiệp mới hoạt động dưới 3 năm và các doanh nghiệp có quy mô siêu nhỏ và nhỏ Trái lại, thị trường kinh doanh thì càng ngày càng đa dạng, buộc doanh nghiệp vừa phải đối đầu với nợ xấu do Covid-19 gây ra, vừa phải liên tục cập nhật, trau dồi và đổi mới liên tục để phù hợp với thị trường Theo đó, thay đổi mô hình kinh doanh, từ sản xuất đến phân phối, vận chuyển, tiêu thụ, là giải pháp tốt nhất giúp doanh nghiệp phát triển trong tình hình mới Vì vậy trong 1 công ty, thì việc tìm kiếm những số liệu và nghiên cứu dữ liệu sẽ tạo ra một nền tảng vững chắc cho các quyết định kinh doanh của công ty về sau, và để hỗ trợ cho việc này thì các bạn có thể dùng đến công thức Business Intelligence

BI là công cụ để chuyển đổi những dữ liệu thô thành những thông tin có nghĩa, phục

vụ cho mục tiêu phân tích kinh doanh ( thống kê giới tính, độ tuổi của khách dưới dạng biểu đồ)

Tóm lại, BI được hiểu là 1 công cụ hỗ trợ đưa ra quyết định, dự đoán tương lai của doanh nghiệp dựa trên dữ liệu thô ( giới tính; độ tuổi khách hàng, ) Nhằm phục vụ mục tiêu phân tích kinh doanh dẫn tới lợi nhuận

1 Hình ảnh ví dụ của BI

Hình 1:Phân tích kinh doanh thông minh

2

1.2 Một số tác dụng chung của BI tới doanh nghiệp

Tìm ra đối tượng khách hàng phù hợp với doanh nghiệp, tiết kiệm thời gian, chi phí

cũng như nhân sự ; đặc biệt BI nói chung rất dễ tiếp cận và sử dụng kể cả với người dùng

phi kỹ thuật

1

Hình 2:Tác dụng của công cụ BI

3

CHƯƠNG II XU HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA BI

2.1 Áp dụng SaaS và Đám mây tăng tốc

2.1.1 Thực tế SaaS và cloud BI

Ngày càng có nhiều doanh nghiệp đang

tìm cách di chuyển sang đám mây và tận dụng

tất cả các lợi ích của BI dựa trên đám mây,

cho dù bằng cách tự lưu trữ nó trên đám mây

riêng tư hoặc công cộng hoặc đăng ký giải

pháp Phần mềm như Dịch vụ(SaaS) Nhu cầu

về cloud BI tiếp tục tăng với tốc độ lớn; 95%

các nhà cung cấp phần mềm doanh nghiệp coi

đó là điều bắt buộc và 54% doanh nghiệp nói

rằng nó quan trọng hoặc rất quan trọng đối với các sáng kiến kinh doanh của họ, theo Báo cáo thị trường điện toán đám mây và kinh doanh thông minh năm 2020 của Dresner

2.1.2 Một số lợi ích chính của việc triển khai CLOUD BI:

− Giảm áp lực hệ thống nhờ bảo trì và nâng cấp

− Dữ liệu có thể truy nhập từ đám mây trên bất kỳ thiết bị nào từ bất kỳ vị trí nào

− Tăng tính linh hoạt và khả năng mở rộng

− Quản lý và điều hành đơn giản hơn

− Hiệu quả chi phí cao hơn và chi phí sở hữu thấp hơn

Bảo mật được cung cấp bởi hỗ trợ thảm họa và sao lưu dữ liệu

2.1.3 Ảnh hưởng dịch bệnh

Đại dịch COVID-19 chắc chắn đã xúc tác cho việc di chuyển và áp dụng đám mây khi nhiều công ty cấu hình lại để làm việc từ xa, làm nổi bật những hạn chế của việc duy trì cơ sở hạ tầng tại chỗ và buộc nhiều doanh nghiệp phải xem xét kỹ lưỡng các chiến lược

BI hiện tại của họ Khi ngày càng có nhiều công ty chuyển sang lực lượng lao động từ xa

và khác nhau,việc chuyển sang cácgiải pháp đám mây hoặc lai chỉ có ý nghĩa đối với nhiều người, một xu hướng không có dấu hiệu chậm lại sớm

Mike Brody, Giám đốc điều hành của Exago, một nhà cung cấp phần mềm cho BI nhúng cho các nhà cung cấp SaaS, nói rằng công ty của họ thích nghi nhanh chóng với việc chuyển đổi sang làm việc từ xa và trên thực tế đang phát triển mạnh vì nó

Hình 3: Điện toán đám mây áp dụng cho doanh nghiệp

4

"Theo nhiều cách, chúng tôi hiệu quả

hơn trước đây COVID đã không ngăn cản

được nhiều người, đặc biệt là trong ngành

công nghiệp phần mềm", Brody nói "Một

phần ba công ty của chúng tôi hiện đang ở xa

vĩnh viễn, nhân viên của chúng tôi làm việc

hiệu quả như thể họ đang ở văn phòng bên

cạnh và chúng tôi đã tăng đội ngũ nhân viên

tuyệt vời trên khắp đất nước."

Trong khi nhiều doanh nghiệp tạm dừng

các sáng kiến mua phần mềm của họ vào năm

ngoái sau sự không chắc chắn do COVID-19

gây ra, việc đóng băng tạm thời dường như

đã bắt đầu tiêu tan vào năm 2021, theo Brody

Dựa trên kinh nghiệm của chúng tôi, có lẽ tác động tiêu cực nhất đến các nhà cung cấp phần mềm BI là sự không chắc chắn do COVID-19 gây ra Các sáng kiến mua phần mềm lớn đã bị các công ty trì hoãn trong suốt một phần tốt của năm 2020 cho đến khi họ

có thể đánh giá tốt hơn những rủi ro do tình trạng hỗn loạn COVID-19 gây ra Vấn đề này dường như đã bắt đầu tan biến vào năm 2021"

Yếu tố tích cực nhất [trên thị trường BI] sẽ là các công ty tiếp tục điều chỉnh kế hoạch của họ để phù hợp với yếu tố rủi ro COVID Và khi ngày càng có nhiều người được tiêm chủng, xu hướng trở lại bình thường sẽ tiếp tục Ngăn chặn bất kỳ thảm họa không lường trước được nào, không gian BI sẽ tiếp tục phát triển nhanh chóng"

Hình 4: Mike Brody-Giám đốc điều hành của Exago

5

2.2 AI sẽ là BI mới

2.2.1 Thực tế AI với doanh nghiệp

Hình 5: Trí thông minh nhân tạo giúp phân tích và xử lí dữ liệu Các công ty trên khắp Hoa Kỳ đang tăng cường đầu tư AI vào một thế giới hậu COVID, với sự phân nhánh chắc chắn sẽ phản ánh trong những năm tới; 86% giám đốc điều hành được PWC khảo sát nói rằng AI sẽ là một công nghệ chính thống tại công ty của

2.3 Tự động hóa

Tự động hóa đang tăng lên và có xu hướng trong năm nay - 64% các tổ chức lớn cho biết họ đã sử dụng AI để tự động hóa phân tích dữ liệu vào năm 2020, tăng từ 55% vào năm 2019, theo Báo cáo xu hướng kỹ thuật số năm 2020 của Adobe Tự động hóa có thể chăm sóc các nhiệm vụ đơn điệu và các nhiệm vụ tốn thời gian do con người thực hiện, giải phóng các nguồn lực đó cho các dự án khác, nhiều sắc thái hơn Khi phân tích dữ liệu tăng lên và khối lượng dữ liệu tăng liên tục, tự động hóa sẽ rất cần thiết để loại bỏ các quy trình dữ liệu thủ công, cho phép dành nhiều thời gian hơn cho việc ra quyết định Khả năng phân tích dữ liệu nhanh chóng và hành động dựa trên kết quả xác định thông minh kinh

2.4.1 NLP và tác dụng tới doanh nghiệp

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) thu hẹp khoảng cách giữa máy tính và con người bằng cách loại bỏ sự cần thiết của bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào - và đó là một xu hướng

đã thay đổi trí thông minh kinh doanh trong vài năm qua Với giải pháp BI hỗ trợ NLP, thay vì cần dành thời gian và nguồn lực để học cách đặt câu hỏi, người dùng chỉ cần hỏi công cụ của họ bằng tiếng Anh đơn giản giống như họ sẽ hỏi đồng nghiệp

NLP cho phép người dùng tương tác với dữ liệu bằng cách đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ

tự nhiên và nhận kết quả có liên quan NLP đơn giản hóa trí thông minh kinh doanh, làm cho thông tin chi tiết dễ tiếp cận hơn với người dùng phi kỹ thuật Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) xuất thông tin bằng ngôn ngữ đàm thoại, cho phép các công cụ BI trả lời các câu hỏi bằng những từ dễ hiểu hoặc thực hiện các nhiệm vụ như giải thích những điều cần thiết của một trực quan hóa dữ liệu cụ thể Trong khi hầu hết NLP tập trung vào các truy vấn dựa trên văn bản, một số nhà cung cấp BI đang phát triển khả năng tìm kiếm bằng giọng nói hỗ trợ NLP và tích hợp với các trợ lý kỹ thuật số kích hoạt bằng giọng nói trên thiết bị

di động để khám phá dữ liệu thân thiện hơn với người dùng

2.4.2 Hạn chế và tương lai của NLP

Tuy nhiên, NLP vẫn là một công nghệ phức tạp, mới nổi và không được coi là một tính năng cốt lõi cho hầu hết các công cụ BI

"Chúng tôi đã chờ đợi trong nhiều năm để AI và NLP nắm giữ, vì vậy có lẽ đây sẽ là năm", Brody nhận xét

Theo Brody, mặc dù NLP đã trải qua một số thành công và tăng trưởng cho các nhà cung cấp BI lớn hơn và một số thị trường ngách nhất định, nhưng nó đã có những gì ông gọi là "tác động không đáng kể đối với thị trường SaaS, nói chung."

Hình 6: Lợi ích của NLP

7

Khi NLP tiếp tục trưởng thành và phát triển trong không gian phân tích, nó sẽ tiếp tục phá vỡ các rào cản cho người dùng không có kỹ năng, cho phép họ sử dụng tốt thông tin chi tiết mà không cần kiến thức kỹ thuật

2.5.2 Dân chủ hóa dữ liệu

Khi các tổ chức tìm cách trở nên dựa trên dữ liệu hơn, họ phải loại bỏ khoảng cách

về kiến thức dữ liệu giữa các nhà phân tích dữ liệu và người dùng phi kỹ thuật, một quá trình được gọi là dân chủ hóa dữ liệu

2.5.3 Hiệu quả của kiến thức dữ liệu

Để thúc đẩy kiến thức dữ liệu, nhà tuyển dụng phải giúp nhân viên của họ học cách phân tích dữ liệu và áp dụng thông tin chi tiết từ nó vào tất cả các khía cạnh của công việc của họ thông qua đào tạo và sáng kiến Một nghiên cứu từ Chỉ số hiểu biết dữ liệu cho thấy việc cải thiện kiến thức dữ liệu của công ty dẫn đến giá trị doanh nghiệp cao hơn từ 320 đến 534 triệu đô la so với các tổ chức có tỷ lệ biết chữ dữ liệu thấp hơn

2.6 Truyền đạt dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu

Khám phá những hiểu biết thông qua phân tích dữ liệu là không đủ; truyền đạt chúng cho người khác là những gì cuối cùng thúc đẩy việc ra quyết định

Trực quan hóa dữ liệu biến dữ liệu thành đồ họa và biểu đồ dễ hiểu hơn các khối văn bản và số Cả hai phương pháp giải thích cái nhìn sâu sắc cho khán giả theo những cách hấp dẫn, dễ tiêu hóa và rất cần thiết để trao quyền cho mọi người trong một tổ chức hiểu đầy đủ và hành động dựa trên dữ liệu

8

Giải thích và truyền đạt những hiểu biết chính thông qua trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện dữ liệu sẽ chứng minh điều cần thiết trong nỗ lực của các công ty để truyền bá kiến thức dữ liệu và dân chủ hóa dữ liệu

2.7 BI tự phục vụ là tự túc

2.7.1 Thực tế của BI tự phục vụ

BI tự phục vụ đã xếp hạng cao liên tục

trong cuộc khảo sát xu hướng kinh doanh

thông minh kinh doanh hàng năm của Trung

tâm nghiên cứu ứng dụng kinh doanh nó cũng

được xếp hạng thứ năm cho năm 2021 Ngày

nay, bất kỳ nhân viên nào cũng có thể trở thành

một nhà phân tích dữ liệu công dân không có

kỹ năng nhờ thúc đẩy sự thân thiện với người

dùng và khả năng tiếp cận trong không gian

công cụ BI

2.7.2 Cơ chế goạt động và hiệu quả của BI tự phục vụ

BI tự phục vụ trao quyền cho người dùng ở tất cả các cấp độ kỹ năng kỹ thuật để truy cập và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả Nó làm giảm khối lượng công việc và nhu cầu đối với nhân viên CNTT, vì người dùng có thể tự sắp xếp và phân tích dữ liệu bằng cách tạo báo cáo đặc biệt mà không cần yêu cầu và sau đó chờ báo cáo từ một nhóm riêng biệt

BI tự phục vụ giúp người dùng trở nên thực sự tự túc - họ có thể truy cập thông tin khi họ cần, tìm câu trả lời cho các câu hỏi kinh doanh quan trọng với tốc độ của chính họ

và đưa ra quyết định với tốc độ nhanh hơn nhiều

Hình 7: Chuyển đổi dữ liệu thành sơ đồ trực quan

Hình 8: BI tự phục vụ