Tìm hiểu về hệ thống kinh doanh thôngminh (business intelligence)

1.4 MỘT SỐ HỆ THỐNG THÔNG TIN ỨNG DỤNG TRONG KINH DOANH  Hệ thống thông tin quản lý tài chính: Là hệ thống cung cấp thông tin tài chính cho những người làm công tác quản lý tài chính và

GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ

KHÁI NIỆM VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ

Hệ thống thông tin quản lý (MIS) là một hệ thống tích hợp bao gồm con người, thủ tục, cơ sở dữ liệu và thiết bị, nhằm cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý trong quá trình ra quyết định.

Hệ thống thông tin quản lý hỗ trợ các hoạt động quản lý của tổ chức ở các cấp độ tác nghiệp, chiến thuật và chiến lược Nó tích hợp các hệ thống thông tin chuyên chức năng, cung cấp báo cáo định kỳ hoặc theo yêu cầu cho các nhà quản lý, tóm lược tình hình trong các lĩnh vực chức năng cụ thể Các báo cáo này cho phép so sánh giữa hiện tại và dự báo, hiện tại và lịch sử, cũng như giữa các tổ chức khác nhau trong cùng ngành công nghiệp.

CHỨC NĂNG CỦA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ

Hệ thống thông tin quản lý cung cấp nhiều loại báo cáo, bao gồm báo cáo định kỳ, báo cáo theo yêu cầu, báo cáo ngoại lệ và báo cáo siêu liên kết.

Hệ thống hỗ trợ lãnh đạo

Hệ thống hỗ trợ ra quyết định

Báo cáo định kỳ Báo cáo thống kê Báo cáo theo yêu cầu Báo cáo ngoại lệ Báo cáo siêu liên kết

Bảng kê dữ liệu đầu vào

CSDL tổng hợp nội bộ

CSDL giao dịch hợp lệ

Hệ thống xử lý giao dịch

Các giao dịch nghiệp vụ

Hệ thống thông tin quản lý cung cấp báo cáo có khuôn mẫu cố định và thống nhất, cho phép các nhà quản lý sử dụng cùng một báo cáo cho nhiều mục đích khác nhau.

Thứ ba, cung cấp báo cáo dưới dạng in ấn hoặc hiển thị trên màn hình, cũng như gửi tệp để phục vụ cho việc xử lý tiếp theo trong các phần mềm khác.

 Cuối cùng, Hệ thống thông tin quản lý cung cấp các báo cáo dựa trên dữ liệu nội bộ lưu trữ trong hệ thống máy tính.

MỘT SỐ HỆ THỐNG THÔNG TIN ỨNG DỤNG TRONG KINH DOANH

Hệ thống thông tin quản lý tài chính cung cấp thông tin tài chính cho các nhà quản lý và giám đốc tài chính, hỗ trợ quyết định về sử dụng và kiểm soát nguồn lực tài chính Hệ thống này tích hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, cho phép truy xuất dữ liệu cho các nhóm người dùng trong lĩnh vực tài chính và phi tài chính Nó cung cấp dữ liệu kịp thời cho phân tích tài chính, cho phép phân tích theo nhiều tiêu chí như thời gian, vùng địa lý và sản phẩm Hệ thống cũng hỗ trợ phân tích What-If để dự báo dòng tiền tương lai và theo dõi việc sử dụng quỹ của doanh nghiệp.

Hệ thống thông tin Marketing hỗ trợ quản lý trong phát triển sản phẩm, phân phối, định giá, đánh giá hiệu quả khuyến mãi và dự báo bán hàng Nó thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý Marketing.

Hệ thống thông tin quản lý sản xuất là công cụ quan trọng giúp hỗ trợ quá trình ra quyết định trong việc phân phối và hoạch định nguồn lực sản xuất.

Mục đích của việc quản lý hàng dự trữ là hỗ trợ kiểm tra chất lượng các yếu tố đầu vào và đầu ra trong quá trình sản xuất, đồng thời đảm bảo việc dự trữ và giao nhận hàng hóa hiệu quả Ngoài ra, nó còn giúp hoạch định và theo dõi năng lực sản xuất, cũng như thiết kế các sản phẩm và dịch vụ phù hợp.

Báo cáo đồ án học phần Hệ thống thông tin quản lý (MIS) tập trung vào việc phân chia nguồn nhân lực và tìm kiếm các công nghệ mới trong sản xuất, thiết kế sản phẩm và công nghệ.

 Hệ thống thông tin quản trị nguồn nhân lực: Là hệ thống hỗ trợ các hoạt động quản lý liên quan đến nhân sự trong tổ chức.

Hệ thống thông tin quản trị quan hệ khách hàng cung cấp thông tin đầy đủ về từng khách hàng cho tổ chức và nhân viên liên quan, bao gồm mọi mối quan hệ và kênh phân phối Hệ thống này không chỉ giúp khách hàng tiếp cận thông tin về doanh nghiệp mà còn tích hợp và tự động hóa các quy trình phục vụ khách hàng như bán hàng, marketing và dịch vụ khách hàng thông qua công nghệ thông tin.

Hệ thống quản trị chuỗi cung cấp là một công cụ kinh doanh quan trọng giúp tổ chức cung cấp sản phẩm đúng loại, đúng nơi, đúng thời điểm với số lượng phù hợp và giá cả hợp lý Mục tiêu chính của hệ thống này là quản lý hiệu quả quá trình cung ứng sản phẩm thông qua việc dự báo nhu cầu, kiểm soát hàng tồn kho, và cải tiến mạng lưới kinh doanh giữa tổ chức với khách hàng, nhà cung cấp, nhà phân phối và các bên liên quan khác.

Chức năng của hệ thống là hỗ trợ doanh nghiệp trong việc trao đổi thông tin với nhà cung cấp về tính sẵn có của nguyên vật liệu và phụ tùng, thời điểm giao nhận hàng hóa, cũng như yêu cầu sản xuất Hệ thống cũng được sử dụng để liên lạc với nhà phân phối về mức tồn kho, tình trạng đơn hàng và lịch cung ứng sản phẩm Điều quan trọng nhất là đảm bảo các bên liên quan nhận được đúng số lượng sản phẩm từ nguồn cung cấp đến nơi cần sử dụng với chi phí thấp nhất và trong thời gian ngắn nhất.

Hệ thống quản trị tích hợp doanh nghiệp bao gồm các mô-đun phần mềm phù hợp và một cơ sở dữ liệu tập trung, cho phép chia sẻ dữ liệu giữa nhiều quy trình kinh doanh và các lĩnh vực chức năng khác nhau trong tổ chức Hệ thống này giúp phối hợp các quy trình nghiệp vụ cơ bản nhất trong nội bộ doanh nghiệp.

Chức năng của hệ thống là thu thập dữ liệu từ các quy trình nghiệp vụ cơ bản trong các lĩnh vực kinh doanh, sản xuất, tài chính, kế toán và bán hàng.

Marketing và nguồn nhân lực đóng vai trò quan trọng trong việc lưu trữ dữ liệu thu thập được trong một kho dữ liệu tổng thể, đồng thời cho phép các bộ phận khác dễ dàng truy cập vào kho dữ liệu này.

Báo cáo đồ án học phần Hệ thống thông tin quản lý (MIS)

GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG KINH DOANH THÔNG MINH (BUSINESS INTELLIGENCE)

LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG KINH DOANH THÔNG MINH

Hệ thống kinh doanh thông minh (BI) đã có một lịch sử phát triển lâu dài, bắt đầu từ năm 1958 khi Peter Luhn của IBM định nghĩa “Business Intelligence” là khả năng thấu hiểu các mối quan hệ để đạt được mục tiêu Đến năm 1989, Howard Dresner đã mô tả BI như các khái niệm và phương pháp cải thiện quyết định kinh doanh thông qua hệ thống hỗ trợ Đến cuối những năm 1990, BI mới trở nên phổ biến và hiện nay, khái niệm này không chỉ giới hạn trong lĩnh vực kinh doanh mà còn được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác như giáo dục, y tế và viễn thông.

KHÁI NIỆM

Mặc dù đã hình thành và phát triển hơn nửa thế kỷ, khái niệm “Business Intelligence” vẫn chưa phổ biến tại Việt Nam, đặc biệt so với các hệ thống kinh doanh khác như ERP, CRM, và HRM Việc triển khai Hệ thống kinh doanh thông minh để tối ưu hóa hiệu quả làm việc tại các cơ quan và tổ chức ở Việt Nam gặp nhiều rào cản Tuy nhiên, với xu hướng toàn cầu hóa mạnh mẽ hiện nay, “Business Intelligence” hứa hẹn sẽ trở nên quen thuộc hơn với người Việt Nam trong tương lai gần.

Hệ thống kinh doanh thông minh (Business Intelligence) kết hợp thu thập, lưu trữ, quản lý và khai phá dữ liệu với các công cụ phân tích, giúp chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa Nhờ đó, hệ thống nâng cao tính kịp thời và chất lượng đầu vào trong quá trình ra quyết định, hỗ trợ doanh nghiệp nhanh chóng xây dựng chiến lược hiệu quả để đạt được kết quả tốt nhất.

Hình 2.1 Cấu trúc của hệ thống BI

Hệ thống BI hỗ trợ doanh nghiệp thu thập thông tin từ cả nội bộ và bên ngoài, giúp phân tích, tạo báo cáo, Dashboard và hình ảnh dữ liệu Giải pháp này cho phép tổ chức so sánh và phân tích xu hướng, phác thảo bức tranh hoạt động một cách trực quan và chính xác Thông tin được trình bày nhanh chóng đến các nhà ra quyết định, từ đó tối ưu hóa hiệu quả hoạt động trong môi trường cạnh tranh và biến động hiện nay.

THÀNH PHẦN CỦA HỆ THỐNG BI

Khi triển khai hệ thống BI, các công ty cần nhận thức rằng đây là một quá trình khó khăn, tốn thời gian và chi phí Quy mô tổ chức và độ phức tạp của công việc kinh doanh sẽ quyết định sự linh hoạt trong thành phần của hệ thống BI, nhằm phù hợp với từng đối tượng cụ thể.

BI sở hữu những thành phần cơ bản sau đây:

Downloaded by vú hi (vuchinhhp12@gmail.com)

Hình 2.2 Các thành phần chính của hệ thống BI

2.3.1 Nguồn dữ liệu (Data Sources)

Nguồn dữ liệu, hay còn gọi là dữ liệu thô, được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và có tính xây dựng Chúng bao gồm cơ sở dữ liệu hoạt động, dữ liệu lịch sử, dữ liệu bên ngoài như thông tin từ các công ty nghiên cứu hoặc từ Internet, cũng như thông tin từ kho dữ liệu hiện có.

Các nguồn dữ liệu có thể bao gồm cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc bất kỳ cấu trúc dữ liệu nào hỗ trợ ứng dụng ngành kinh doanh Chúng có thể tồn tại trên nhiều nền tảng khác nhau và chứa thông tin cấu trúc như bảng và bảng tính, cũng như thông tin không có cấu trúc như tệp văn bản, hình ảnh và các loại thông tin đa phương tiện khác.

Thành phần này được xây dựng dựa trên mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ, bao gồm các nguồn dữ liệu từ mạng xã hội và NoSQL Nó có khả năng tương tác với nhiều hệ quản trị cơ sở dữ liệu như MySQL, DB2, Oracle và MSSQL.

ETL là thành phần quan trọng trong hệ thống kinh doanh thông minh, đóng vai trò chuyển dữ liệu từ hệ thống vận hành hoặc giao dịch vào kho dữ liệu một cách chính xác.

Hình 2.3 Minh họa tiến trình ETL a) Trích xuất (Extract)

Trích xuất là quá trình thu thập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, thường từ nhiều nguồn khác nhau.

Việc trích xuất dữ liệu là một quá trình đòi hỏi nhiều công sức và có thể gây khó khăn cho các nhà phát triển, vì giai đoạn này quyết định hiệu quả hoạt động của hệ thống BI.

Dữ liệu được trích xuất cần có độ chính xác cao từ các tệp nguồn, vì điều này ảnh hưởng đến tất cả các hoạt động tiếp theo của hệ thống BI như chuyển đổi và tạo báo cáo Thông thường, dữ liệu được lấy từ các tệp dữ liệu xuất từ cơ sở dữ liệu quan hệ, trong khi một số trường hợp yêu cầu tải dữ liệu bên ngoài từ kho dữ liệu.

Biến đổi dữ liệu là quá trình chuyển đổi thông tin từ biểu mẫu này sang biểu mẫu khác để lưu trữ trong cơ sở dữ liệu khác Quá trình này được thực hiện thông qua các quy tắc, bảng tra cứu, hoặc bằng cách kết hợp dữ liệu với các nguồn dữ liệu khác.

Mục đích của quá trình chuẩn bị dữ liệu là để sẵn sàng cho giai đoạn tải Giai đoạn này có thể bao gồm các biến đổi phức tạp của dữ liệu trích xuất, tùy thuộc vào yêu cầu của hệ thống BI Biến đổi dữ liệu có thể được thực hiện một cách tinh chỉnh hoặc không, tương tự như giai đoạn trích xuất.

Giai đoạn tải dữ liệu là một bước quan trọng trong việc triển khai hệ thống kinh doanh thông minh, nơi dữ liệu được chuyển đổi thành thông tin có giá trị cho các nhà quản trị Quá trình này thường gặp nhiều khó khăn và thách thức.

Tải dữ liệu là giai đoạn cuối cùng trong quy trình ETL, nơi dữ liệu được ghi vào cơ sở dữ liệu đích Mỗi doanh nghiệp có những yêu cầu khác nhau về thời điểm và tần suất tải dữ liệu, có thể là hàng giờ, hàng ngày, hàng tháng hoặc hàng năm Đối với một số kho dữ liệu, quá trình tải dữ liệu chỉ diễn ra lần đầu, trong khi các lần sau chỉ thực hiện cập nhật hoặc chèn dữ liệu bổ sung.

2.3.3 Kho dữ liệu (Data Warehouse)

Kho dữ liệu là hệ thống quản lý dữ liệu hỗ trợ các hoạt động kinh doanh thông minh (BI) và phân tích Nó được thiết kế để thực hiện các truy vấn và phân tích, thường chứa lượng lớn dữ liệu lịch sử Dữ liệu trong kho thường được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm tệp nhật ký ứng dụng và ứng dụng giao dịch.

“Kho dữ liệu tập trung và hợp nhất một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn.

Khả năng phân tích của nó giúp các tổ chức khai thác những hiểu biết kinh doanh quý giá từ dữ liệu, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định Qua thời gian, nó tạo ra một hồ sơ lịch sử quý báu cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh.

Hình 2.4 Minh họa kho dữ liệu Hình 2.4 Minh họa kho dữ liệu

Các tính năng này cho phép kho dữ liệu được coi là "nguồn chân lý duy nhất" của tổ chức.”[CITATION Wha22 \l 1033 ]

Một kho dữ liệu điển hình bao gồm các yếu tố sau:

 “Cơ sở dữ liệu quan hệ để lưu trữ và quản lý dữ liệu.

 Một giải pháp ELT để chuẩn bị dữ liệu cho việc phân tích.

 Khả năng phân tích thống kê, báo cáo và khai thác dữ liệu.

 Các công cụ phân tích khách hàng để trực quan hóa và trình bày dữ liệu cho người dùng doanh nghiệp.

Các ứng dụng phân tích nâng cao sử dụng thuật toán khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra thông tin có thể hành động Chúng cũng tích hợp các tính năng đồ thị và không gian, cho phép thực hiện nhiều loại phân tích dữ liệu đa dạng trên quy mô lớn.

2.3.4 Khai thác dữ liệu (Data mining)

CÁCH THỨC HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG BI

Mặc dù Business Intelligence (BI) được áp dụng theo nhiều cách và cho các mục đích khác nhau, nhưng quy trình hoạt động của nó thường nhất quán giữa các ngành và thường diễn ra theo một trình tự cụ thể.

Khai thác dữ liệu là quá trình thu thập, tích hợp và lưu trữ thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu nội bộ và dữ liệu thị trường bên ngoài Việc sử dụng cơ sở dữ liệu và các phương pháp thống kê giúp khám phá các xu hướng trong tập dữ liệu lớn.

 Báo cáo: Chia sẻ những dữ liệu đã phân tích đến các bên liên quan để hỗ trợ đưa ra kết luận cũng như những quyết định đúng đắn.

 Chỉ số hiệu suất và Benmark: So sánh dữ liệu hiệu suất hiện tại với dữ liệu lịch sử để theo dõi hiệu suất so với mục tiêu.

 Phân tích mô tả: Tìm hiểu thông tin bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu sơ bộ.

 Truy vấn: Các nhà phân tích dữ liệu chạy các truy vấn dựa trên các tập dữ liệu hoặc mô hình.

 Phân tích thống kê: Lấy kết quả từ phân tích mô tả và khai thác thêm dữ liệu bằng cách sử dụng thống kê.

Trực quan hóa dữ liệu là quá trình thể hiện kết quả của truy vấn một cách sinh động thông qua các biểu đồ, đồ thị, bảng điều khiển và báo cáo BI, giúp người dùng dễ dàng nắm bắt thông tin và phân tích dữ liệu hiệu quả hơn.

 Chuẩn bị dữ liệu: Tập dữ liệu được tạo để chuẩn bị cho phân tích dữ liệu.

Doanh nghiệp sử dụng báo cáo và dữ liệu trực quan hóa để hỗ trợ trong việc ra quyết định, đồng thời bảng điều khiển BI cũng được khai thác để tìm hiểu thêm thông tin.

Hình 2.5 Mô hình hoạt động của hệ thống BI

LOẠI DỮ LIỆU HỆ THỐNG BI CẦN XỬ LÝ

Kinh doanh thông minh (BI) yêu cầu, đòi hỏi các nhà phân tích kinh doanh phải xử lý dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc

Dữ liệu cấu trúc (Structured Data) là loại dữ liệu được tổ chức và phân loại theo một cấu trúc cụ thể, nhằm mục đích lưu trữ và truyền đạt thông tin Thông tin trong dữ liệu cấu trúc được trình bày theo một cấu trúc đã được xác định từ trước.

 Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc:

+ Đánh giá của người dùng

+ Các bản ghi chú của máy

+ Dữ liệu địa điểm từ các thiết bị thông minh

Dữ liệu bán cấu trúc (Structured Data) là loại dữ liệu tự mô tả mà không có giản đồ, tức là không có mô tả riêng biệt về kiểu và cấu trúc Thay vào đó, dữ liệu nửa cấu trúc được mô tả trực tiếp thông qua một cú pháp đơn giản.

 Ví dụ về dữ liệu bán cấu trúc:

+ Cuộc trò chuyện qua điện thoại

+ Các báo cáo, nghiên cứu

2.5.2 So sánh dữ liệu cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc

Dữ liệu cấu trúc Dữ liệu bán cấu trúc Đặc trưng

Mô hình dữ liệu thường được xác định trước

Mô hình dữ liệu không được xác định trước

Thường chỉ có dạng văn bản

Có thể là dạng văn bản, hình ảnh, âm thanh, video hoặc các định dạng khác

Dễ tìm kiếm Khó tìm kiếm

Các cơ sở dữ liệu Các ứng dụng

- Kiểm soát hàng tồn kho

- Hệ thống đặt vé máy bay

- Các công cụ hiển thị và chỉnh sửa truyền thông Được tạo bởi Con người và máy móc

Bảng 2.1 Bảng so sánh dữ liệu cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc

Các loại dữ liệu cấu trúc và bán cấu trúc có thể được phân loại dựa trên nguồn dữ liệu, bao gồm cả nguồn bên trong và bên ngoài của tổ chức.

Kiểu Bên trong Bên ngoài

Dữ liệu cấu trúc ERP CRM

Dữ liệu bán cấu trúc Quy trình kinh doanh Mục tin tức

Bảng 2.2 Phân loại dữ liệu cấu trúc và bán cấu trúc theo các nguồn dữ liệu

Sự chuyển đổi giữa các kiểu dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc, cũng như giữa các nguồn dữ liệu nội bộ và bên ngoài, thường không được xác định một cách rõ ràng.

Dữ liệu bán cấu trúc từ e-mail và các trang web có khả năng xử lý nguồn dữ liệu từ cả mạng nội bộ và mạng bên ngoài.

Ma trận này đóng vai trò quan trọng trong việc hướng dẫn nghiên cứu và đánh giá các công cụ phân tích hiện có cho Hệ thống kinh doanh thông minh (BI).

Hệ thống ERP thu thập dữ liệu hoạt động nội bộ ở định dạng có cấu trúc, trong khi CRM tập trung vào thông tin khách hàng Dữ liệu bán cấu trúc được thu thập từ các quy trình kinh doanh và các mục tin tức, đại diện cho các nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài.

CẤU TRÚC CỦA HỆ THỐNG BI

2.6.1 Nguyên tắc cấu trúc của một hệ thống kinh doanh thông minh

Khả năng mở rộng và hiệu suất cao là yếu tố quan trọng trong thiết kế hệ thống Tất cả các quyết định thiết kế cần đảm bảo rằng chiến lược có thể duy trì hiệu suất cao khi hệ thống mở rộng, đồng thời dự đoán sự tăng trưởng vượt bậc so với tiêu chuẩn hiện tại, bao gồm quy mô người dùng, quy mô dữ liệu và quy mô ứng dụng.

Lợi thế kinh tế theo quy mô là yếu tố quan trọng trong thiết kế hệ thống, đảm bảo rằng mọi quyết định đều hướng tới việc tối ưu hóa hiệu quả kinh tế khi hệ thống phát triển và sử dụng.

Chúng tôi áp dụng các kỹ thuật như xử lý dữ liệu trong bộ nhớ, lưu vào bộ nhớ đệm, tái sử dụng đối tượng, quản trị tự động và phân tích cộng tác Chiến lược của chúng tôi được thiết kế để yêu cầu tối thiểu nhân viên CNTT, sử dụng ít máy chủ nhất có thể và giảm thiểu khối lượng công việc trên các tài nguyên cơ sở dữ liệu đắt đỏ.

Tất cả các quyết định thiết kế cần đảm bảo rằng kiến trúc cung cấp đầy đủ các chức năng nghiệp vụ thông minh trên một nền tảng dịch vụ duy nhất, giúp khách hàng đáp ứng mọi yêu cầu kinh doanh mà không cần tích hợp thêm công việc.

Tăng trưởng gia tăng là yếu tố quan trọng trong thiết kế, đảm bảo khách hàng có thể mở rộng cơ sở hạ tầng kinh doanh thông minh từ quy mô nhỏ đến lớn Khách hàng có thể bắt đầu với các chức năng cần thiết và dần dần phát triển giải pháp khi nhu cầu tăng lên, từ các ứng dụng riêng lẻ đến các hệ thống tích hợp, bao gồm báo cáo, trang tổng quan, OLAP, phân tích đặc biệt và cảnh báo cho thiết bị di động.

Tính mở rộng và khả năng mở rộng là yếu tố quan trọng trong thiết kế, đảm bảo rằng các chức năng chính của chiến lược luôn có thể truy cập đầy đủ thông qua các API và dịch vụ Web.

Tính nhất quán trong quản trị phân tán và tự phục vụ là rất quan trọng, với tất cả các quyết định thiết kế cần hỗ trợ mục tiêu tạo ra một phiên bản nhất quán của sự thật trong toàn doanh nghiệp Điều này được thực hiện thông qua việc sử dụng một siêu dữ liệu chia sẻ duy nhất và kiến trúc bảo mật phổ biến Đồng thời, kiến trúc cũng phải đảm bảo mức độ tự chủ cao cho các nhóm phát triển phân tán và người dùng cá nhân, cho phép họ phát triển các giải pháp nhất quán cho doanh nghiệp ở cấp địa phương.

Phát triển và triển khai nhanh chóng là yếu tố then chốt trong thiết kế, với mục tiêu thúc đẩy việc ra mắt các báo cáo và ứng dụng mới Nhiều nhà phát triển đã đầu tư vào việc tạo ra các đối tượng siêu dữ liệu tái sử dụng, thiết lập một kiến trúc bảo mật tự động và phổ biến, giúp giảm thiểu nỗ lực từ phía nhà thiết kế báo cáo Điều này cho phép cả người mới và chuyên gia tham gia vào quá trình thiết kế, từ đó tăng tốc độ phát triển báo cáo.

Các nhà phát triển đang nỗ lực cung cấp trải nghiệm nhất quán cho người dùng trên mọi giao diện, từ máy tính để bàn đến thiết bị di động Mọi tính năng, dù đơn giản, đều được tích hợp vào nền tảng để dễ dàng truy cập từ bất kỳ giao diện nào, cho phép người dùng chuyển đổi liền mạch và truy cập các báo cáo kinh doanh quan trọng mà không mất đi chức năng Những yêu cầu này xuất phát từ khách hàng lâu năm đã đầu tư vào các ứng dụng nghiệp vụ thông minh cao cấp, với mục tiêu hiện tại là lưu trữ nhiều ứng dụng trên nền tảng Đám mây hoặc chuyển đổi chúng thành ứng dụng di động Các nguyên lý kiến trúc đã được thảo luận sẽ giúp đảm bảo sự thành công lâu dài cho họ trong quá trình này.

2.6.2 Cấu trúc hệ thống BI

• Đối với dữ liệu cấu trúc:

Hình 2.6 Mô hình cấu trúc BI điển hình cho dữ liệu cấu trúc

Dữ liệu được trích xuất từ các hệ thống hoạt động và phân phối qua công nghệ trình duyệt Internet Dữ liệu cần thiết cho BI được tải xuống Data Mart, phục vụ cho các planners và giám đốc điều hành Kết quả đầu ra được tạo ra từ việc đẩy dữ liệu thường xuyên từ siêu thị dữ liệu và phản hồi từ người dùng Web cũng như các nhà phân tích OLAP Các đầu ra có thể bao gồm báo cáo ngoại lệ, báo cáo thông thường và phản hồi cho các yêu cầu cụ thể, được gửi khi các tham số vượt quá giới hạn đã chỉ định.

• Đối với dữ liệu bán cấu trúc:

Hình 2.7 Mô hình cấu trúc BI điển hiện cho dữ liệu bán cấu trúc

Cấu trúc BI cho dữ liệu bán cấu trúc bao gồm :

Mô hình chức năng kinh doanh

Phân cấp hoạt động kinh doanh và hiển thị chức năng của tổ chức

Mô hình quy trình kinh doanh

- Các quy trình được thực hiện cho các chức năng kinh doanh

- Cho thấy cách tổ chức thực hiện các chức năng kinh doanh của mình

Mô hình dữ liệu kinh doanh

Mô tả các đối tượng dữ liệu và mối quan hệ giữa chúng dựa trên các hoạt động kinh doanh thực tế, cùng với các yếu tố dữ liệu được lưu trữ và quy tắc kinh doanh chi phối các đối tượng này.

- Hiển thị dữ liệu mô tả tổ chức.

- Kế toán các thành phần thực hiện vật lý của các chức năng kinh doanh, quy trình kinh doanh và dữ liệu kinh doanh

- Cho thấy nơi các mảnh kiến trúc cư trú.

Kho siêu dữ liệu - Chi tiết mô tả của các mô hình kinh doanh

- Hỗ trợ thu thập và sử dụng siêu dữ liệu

Bảng 2.3 Thành phàn trong cấu trúc BI cho dữ liệu bán cấu trúc

ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP VÀO BÀI TOÁN THỰC TẾ

ỨNG DỤNG TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG

Trong bối cảnh công nghệ thông tin phát triển nhanh chóng, các tổ chức đang tạo ra và kết hợp các bộ dữ liệu hàng ngày để đưa ra quyết định hiệu quả nhằm cải thiện hoạt động kinh doanh Business Intelligence (BI) đã trở thành giải pháp quan trọng đáp ứng nhu cầu này Hiện nay, nhiều ngân hàng cũng đang áp dụng BI để nâng cao khả năng ra quyết định kinh doanh.

Các giải pháp Business Intelligence đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ quyết định của các bộ phận kinh doanh ngân hàng, nhờ vào khả năng quản lý và khai thác thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau Business Intelligence được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực chính của ngân hàng.

Phân tích quan hệ khách hàng

Quản lý hiệu quả kinh doanh

Khai thác tài sản và quản lý nợ

Quản lý rủi ro ngân hàng

- Các báo cáo tài chính

- Các giao dịch đáng ngờ

- Phân tích rủi ro lãi suất

- Rủi ro hồ sơ tín dụng

- Rủi ro thẩm định tín dụng

- Rủi ro tài sản đảm bảo

- Đánh giá rủi ro hoạt động

- Phân tích lưu chuyển tiền tệ

- Phân tích danh mục đầu tư

- Phân tích giá trị chuyển khoản

- Phân tích khả năng thanh khoản

- Nhu cầu vốn đối với rủi ro thị trường

- Phân tích sản phẩm bảo hiểm

- Phân tích danh mục đầu tư của ngân hàng -Vòng đời khách hàng

- Lợi nhuận theo dòng sản phẩm

- Phân tích hàng vi khách hàng

- Danh mục đầu tư khách hàng

- Lịch sử ví điện tử

Bảng 3.1 Ứng dụng BI trong hệ thống ngân hàng

Phân tích quan hệ khách hàng giúp doanh nghiệp nắm bắt thông tin chi tiết về khách hàng, bao gồm thông tin cá nhân, hành vi và lịch sử giao dịch Từ đó, doanh nghiệp có thể phân loại và chọn lọc các nhóm khách hàng cụ thể dựa trên những dữ liệu thu thập được.

Quản lý hiệu quả kinh doanh là quá trình phân tích dữ liệu về khách hàng và lợi nhuận, giúp ngân hàng đưa ra quyết định chiến lược nhằm tăng cường doanh thu, doanh số, và số lượng khách hàng cũng như sản phẩm.

Quản lý rủi ro ngân hàng là một yếu tố quan trọng, trong đó hệ thống Business Intelligence đóng vai trò hỗ trợ phân tích, đo đạc và báo cáo về các loại rủi ro như rủi ro lãi suất, tín dụng và chứng khoán Điều này giúp ngân hàng duy trì hoạt động ổn định và hiệu quả.

Khai thác tài sản và quản lý nợ (ALM) 3: Sử dụng BI trong ALM giúp ngân hàng tạo ra các báo cáo phân tích về lợi nhuận, lưu chuyển tiền tệ, danh mục đầu tư và nhu cầu vốn liên quan đến rủi ro thị trường, từ đó cung cấp cái nhìn tổng quan hơn cho ngân hàng.

Mặc dù hệ thống BI mang lại nhiều lợi ích cho các ngân hàng, nhưng vẫn tồn tại nhiều khó khăn và thách thức trong việc ứng dụng công nghệ này để quản lý và ra quyết định.

Việc áp dụng công nghệ BI trong hoạt động ngân hàng không phải là một quá trình đơn giản, mà chứa đựng nhiều phức tạp do khối lượng dữ liệu khổng lồ cần được xử lý Để đảm bảo tính nhất quán và đồng bộ, các ngân hàng cần có kinh nghiệm trong việc triển khai công nghệ BI Mặc dù hàng ngày phải xử lý một lượng lớn dữ liệu, nhưng khái niệm về BI vẫn còn khá mới mẻ đối với nhiều ngân hàng.

Trong môi trường kinh doanh trực tuyến, việc bảo mật thông tin và dữ liệu là rất quan trọng, bên cạnh những khó khăn liên quan đến chính sách pháp lý và tính minh bạch, chính xác của thông tin.

ỨNG DỤNG TRONG LĨNH VỰC VIỄN THÔNG

VNPT, Tập đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam, là nhà cung cấp hàng đầu về dịch vụ Công nghệ thông tin và Viễn thông tại Việt Nam, nổi bật với việc ứng dụng Business Intelligence (BI) trong các hoạt động của mình.

VNPT đang nỗ lực cung cấp dịch vụ nhanh chóng và thuận tiện cho khách hàng, tuy nhiên, việc tổng hợp và phân tích kết quả kinh doanh từ các đơn vị thành viên gặp khó khăn do mô hình phân tán tại các VNPT tỉnh Điều này dẫn đến việc các VNPT tỉnh phải cử nhân lực thường xuyên để thực hiện các báo cáo theo yêu cầu từ tập đoàn, nhưng những báo cáo này thường không đồng bộ, kịp thời và tính trung thực còn là vấn đề cần xem xét Để khắc phục tình trạng này, đã có đề xuất ứng dụng hệ thống BI nhằm nâng cao chất lượng điều hành trong các dịch vụ của VNPT.

Hình 3.1 Mô hình triển khai tại Lab

 (DW) – kho dữ liệu : được cài đặt trong DB Server, là dữ liệu được phân tích

 ETL – hàm webservice : được cài bằng IIS trên Webserve

 Các khối báo cáo : được cài đặt trên Webserver, gồm báo cáo trực tuyến, đồ họa theo định dạng chuẩn của VNPT.

Sau khi triển khai ta thấy được kết quả qua bảng sau :

Yếu tố Trước khi thực hiện Sau khi thực hiện

Nhân sự thực hiện báo cáo

Từ 3-4 người ở tỉnh lớn và từ 1-2 người ở các tỉnh nhỏ Không cần nhân sự Độ tin cậy của báo cáo thông tin Phụ thuộc vào người làm báo cáo Phần mềm thực hiện nên độ tin cậy cao

Tính thường xuyên của dữ liệu Theo định kỳ (theo tuần, tháng, quý,…) Liên tục, cập nhật khi có thay đổi

Dữ liệu về việc điều hành và thuê bao

Khó khăn khi khai thác do dữ liệu phân tán ở nhiều tỉnh, khi cần phải tập hợp lại

Dễ dàng khai thác vì dữ liệu tập trung ở 1 nơi

Mức độ đồng bộ, thống nhất của dữ liệu Độc lập tại mỗi tỉnh, không thống nhất với nhau

Thống nhất chung cho tất cả các phần mềm

Bảng 3.2 Bảng so sánh kết quả trước và sau khi ứng dụng BI của VNPT

ỨNG DỤNG TRONG LĨNH VỰC SẢN XUẤT

3.3.1 Giới thiệu Đối với một số quốc gia, ngành công nghiệp sản xuất là nguồn thu nhập chính Đây là một trong những hoạt động kinh doanh chính trên toàn thế giới Khi sự cạnh tranh ngày càng tăng và khách hàng có những đòi hỏi cao hơn cho nhu cầu của mình thì nền sản xuất phải thay đổi, thích nghi để tồn tại cũng như tăng lợi nhuận Với xu hướng toàn cầu hóa hiện nay, cần phải có những cách cập nhật dữ liệu, thông tin một cách nhanh chóng để đưa ra những quyết định phù hợp nhất Có hai công cụ phổ biến hỗ trợ người đưa ra quyết định là Business Intelligence (BI) và Knowledge Management trong đó BI được sử dụng rộng rãi vì những tiện ích mà nó đem lại.

3.3.2 Các quy trình và một số vấn đề trong sản xuất a) Quy trình sản xuất

Một tổ chức sản xuất bao gồm nhiều quy trình, bắt đầu từ đơn đặt hàng của khách hàng cho đến khi sản phẩm được giao Quy trình này tạo thành dòng chảy chung trong tổ chức sản xuất, mặc dù một số tổ chức có thể có sự thay đổi trong cách thức hoạt động.

Hình 3.2 Quy trình sản xuất

Vận chuyển sản phẩm đến khách Đóng gói sản phẩm

Doanh nghiệp tạo đơn hàng Đưa ra lệnh sản xuất sản phẩm

Doanh nghiệp xác nhận đơn hàng

Kiểm tra chất lượng sản phẩm Chế tạo sản phẩm Chuẩn bị vật liệu sản xuất

Sản phẩm được giao cho khách hàng

Downloaded by vú hi (vuchinhhp12@gmail.com) b) Một vài vấn đề trong sản xuất

Nhà sản xuất gặp khó khăn trong việc xác định liệu sản phẩm có được sản xuất đúng quy trình hay không do thiếu thông tin thời gian thực Toàn bộ quá trình sản xuất trở nên vô hình, buộc nhà sản xuất phải trực tiếp đến nơi sản xuất để kiểm tra trạng thái sản phẩm, gây ra nhiều bất tiện và lãng phí thời gian.

Vấn đề quan trọng là các đơn hàng khẩn cấp của khách hàng thường bị bỏ qua do mức độ ưu tiên không được theo dõi và thực hiện Nhân viên thường chọn những đơn hàng đơn giản, dẫn đến chậm trễ trong việc giao hàng phức tạp, ảnh hưởng đến hiệu suất giao hàng đúng hạn của tổ chức Do đó, quản lý cần thường xuyên theo dõi nhân viên để đảm bảo hoàn thành các đơn hàng ưu tiên.

Nhiều tổ chức sản xuất đang gặp phải thách thức liên quan đến quy trình tổng thể doanh nghiệp và khả năng trực quan hóa thông tin hạn chế Việc tích hợp các biểu mẫu thủ công và dữ liệu phi cấu trúc với hệ thống khác cũng gặp khó khăn Hơn nữa, việc sử dụng dữ liệu ghi lại từ hầu hết các quy trình trong tổ chức, như lập kế hoạch, lắp ráp và kiểm soát vật liệu, trở thành một vấn đề cần giải quyết.

Các hệ thống như MES, ERP, MRP và SCM thường thiếu tính năng tổng hợp dữ liệu phân tích cần thiết để xây dựng giá trị cho tổ chức thông qua quy trình kinh doanh thông minh Business Intelligence (BI) được xem là giải pháp khắc phục những vấn đề này trong ngành công nghiệp sản xuất Ngày càng nhiều doanh nghiệp sản xuất mong muốn tận dụng BI để chuyển đổi dữ liệu phong phú thành thông tin và kiến thức, từ đó tạo ra lợi thế cạnh tranh Ứng dụng BI không chỉ giúp loại bỏ việc tìm kiếm thông tin từ báo cáo và bảng tính mà còn có khả năng dự đoán các yêu cầu phân phối hàng tháng và cung cấp cái nhìn dữ liệu theo thời gian Trong bối cảnh phân tích dữ liệu rộng rãi, BI đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra thông tin có ý nghĩa quyết định cho doanh nghiệp sản xuất.

3.3.1 Thực trạng của việc ứng dụng BI trong lĩnh vực sản xuất hiện nay

BI đã trở thành công cụ quan trọng trong ngành sản xuất, giúp giải quyết các vấn đề tổ chức từ góc độ kinh doanh và hỗ trợ ra quyết định để duy trì tính cạnh tranh Nghiên cứu của Ventana Research năm 2006 cho thấy nhiều doanh nghiệp trong lĩnh vực dịch vụ và sản xuất đã áp dụng BI, với ví dụ điển hình từ tổ chức Best-in-Class trong ngành sản xuất.

Tài chính, bảo hiểm, bất động sản

Nhà nước, giáo dục, tổ chức phi lợi nhuận

Hình 3.4 Lĩnh vực sử dụng BI

Từ kết quả ở hình 2 và

3, ta thấy được lĩnh vực sản xuất chiếm số lượng lớn trong

Hình 3.3 Các lĩnh vực sử dụng BI ở Best-In-Class

Downloaded by vú hi (vuchinhhp12@gmail.com) số các lĩnh vực có sử dụng BI (khoảng 34%) và trong một doanh nghiệp sản xuất,

BI được sử dụng ở nhiều phòng/ban khác nhau qua đó cho thấy hiện nay BI rất đang được ưa chuộng sử dụng ở các doanh nghiệp sản xuất.

3.3.2 Một số nghiên cứu về việc ứng dụng BI trong sản xuất.

Trong các nghiên cứu này, việc áp dụng BI đã hỗ trợ các doanh nghiệp sản xuất giải quyết hầu hết các vấn đề, đặc biệt là tình trạng quá tải thông tin Điều quan trọng là cần trích xuất những thông tin giá trị từ dữ liệu thu thập được.

Phòng/ ban trong tổ chức

Vấn đề Ứng dụng BI Kết quả

Sản xuất và vận hành

 Ưu tiên đơn hàng chỉ theo ngày

 Tái tạo kế hoạch tốn thời gian

Hệ thống hỗ trợ quyết định

- tích hợp Hệ thống kinh doanh và Hệ thống điều hành sản xuất

 Quản lý đơn đặt hàng của khách hàng trong thời gian thực trong môi trường phân tán.

Ngày giao hàng được xác định thông qua việc kiểm tra công suất, giúp nâng cao hiệu quả trong việc tính toán ngày đến hạn, đồng thời cải thiện độ chính xác và độ tin cậy.

Vận hành và tài chính

 Thông tin được chia sẻ qua email với bảng tính excel được đính kèm dẫn đến sự không nhất quán về dữ liệu

 E-mail được gửi là từ các khung thời gian khác nhau

Bảng điều khiển hiệu suất thời gian thực

 Giảm 3% chi phí vận hành.

Sản xuất gặp khó khăn do không có khả năng hiển thị chung giữa các bộ phận, dẫn đến việc ra quyết định không nhất quán trong tích hợp sản xuất và thông minh.

 Giảm 3% - 5% chi phí sản xuất

 Tăng 8% - 10% năng suất sản xuất

 Tăng khả năng đáp ứng của khách hàng

2010  Sản lượng sản xuất thấp do không có khả năng phản ứng theo thời gian thực đối với sự gián đoạn sản xuất và thay đổi nhu cầu minh

Dụng cụ đo lường điện tử

 Không có hệ thống giám sát để thích ứng với điều kiện hoạt động công nghiệp.

 Nhu cầu tăng doanh số bán hàng

Bảng điều khiển quản lý  Cải thiện khả năng giám sát hoạt động của công ty.

 Hỗ trợ các nhà quản lý xác định chiến lược sản xuất quy mô lớn.

Chất bán dẫn Sản xuất  Công ty cần cải thiện sản phẩm và năng suất

 Nhu cầu tích hợp dữ liệu từ các nguồn dữ liệu khác nhau

 Công cụ phân tích dựa trên các web

(Skyworks Data Portal và Rapid

 Khả năng giám sát năng suất

 Cải thiện hoạt động hiệu suất sản phẩm

 Trạng thái xây dựng sản xuất theo thời gian thực

 Khả năng hiển thị thời gian thực về các hoạt động sản xuất nhà máy khác nhau

 Cung cấp kiến thức thời gian thực để nâng cao khả năng cạnh tranh của công ty

Sản xuất Nhựa và Hóa học:

 Không có chỉ số hiệu quả thiết bị tổng thể

 Không có báo cáo hàng ngày

 Không có tính năng để phân tích quy trình

 Không có phân tích định hướng kinh doanh. Ô tô:

Hoạt động kinh doanh thông minh

 Tăng hiệu quả kinh doanh bằng cách tích hợp các quy trình hoàn chỉnh và làm phong phú các chỉ số kỹ thuật với dữ liệu kinh tế

Dữ liệu máy móc và sản xuất có thể được kết hợp để phân tích các lựa chọn sản xuất liên quan đến khách hàng và tài chính.

Downloaded by vú hi (vuchinhhp12@gmail.com) tích chu kỳ gói

 Tích hợp không đủ với các hệ thống phi sản xuất liên quan chính

Bảng 3.3 Bảng nghiên cứu ứng dụng BI trong sản xuất

Business Intelligence (BI) mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực sản xuất Nó cải thiện giao tiếp giữa các phòng ban, giúp công ty phản ứng nhanh với thay đổi trong điều kiện tài chính, sở thích khách hàng và hoạt động chuỗi cung ứng Nghiên cứu cho thấy nhiều doanh nghiệp sản xuất áp dụng BI thành công, giảm chi phí sản xuất, quản lý sai sót hiệu quả và đưa ra quyết định kịp thời, từ đó tăng đáng kể lợi nhuận.

ỨNG DỤNG TRONG LĨNH VỰC DỊCH VỤ

Lĩnh vực dịch vụ đóng vai trò quan trọng nhất đối với nhiều quốc gia Để phát triển ngành dịch vụ, việc nắm bắt nhu cầu khách hàng là điều cần thiết Áp dụng công nghệ, đặc biệt là Business Intelligence (BI), giúp hiểu rõ hơn về khách hàng, là một phương pháp hiệu quả trong thời đại công nghệ số hiện nay.

Nhiều nơi đã thành công trong việc áp dụng Business Intelligence (BI) trong lĩnh vực dịch vụ, điển hình là một cửa hàng ăn uống ở Surabaya, Indonesia, nhắm đến đối tượng có thu nhập trung bình thấp Cửa hàng này gặp khó khăn do thiếu một chiến lược marketing cụ thể, khiến các chương trình khuyến mãi không hiệu quả và không tác động tích cực đến doanh số Việc ứng dụng BI được kỳ vọng sẽ giúp nhà hàng dự đoán nhu cầu của người tiêu dùng và xây dựng chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn.

3.4.2 Các bước ứng dụng BI

3.4.2.1 Thu thập dữ liệu tổng quan

Người tiêu dùng chính của nhà hàng chủ yếu là các bà nội trợ trong độ tuổi từ 27 đến 50, bên cạnh đó, chồng và con cái cũng là những khách hàng tìm kiếm không gian để ngồi và gọi món Ngoài ra, nhân viên văn phòng và doanh nhân tham dự các hội thảo kinh tế vào cuối tuần cũng là một nhóm khách hàng quan trọng.

3.4.2.2 Lọc và tổng hợp dữ liệu

Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được lọc và xử lý bằng phần mềm Power BI, cho phép hiển thị kết quả tóm tắt với hình ảnh trực quan dễ hiểu Phần mềm này cũng phân tích hành vi của người tiêu dùng, cung cấp thông tin quan trọng cho việc xây dựng chiến lược marketing cho cửa hàng.

3.4.2.3 Sử dụng các bảng điều khiển của BI

Bảng điều khiển được tạo ra từ phần mềm Power BI, như thể hiện trong Hình 3.5, Hình 3.6 và Hình 3.7, giúp các quản lý cửa hàng thực hiện giám sát hiệu quả và đưa ra quyết định chính xác.

Trang đầu tiên của bảng điều khiển tóm tắt thông tin chung về cửa hàng, cho phép người dùng so sánh lợi nhuận thu được một cách dễ dàng.

Hình 3.5 Bảng điều khiển tóm tắt chung

Trong tháng này và tháng trước, người dùng đã tải xuống ứng dụng, với số liệu phân phối người tiêu dùng được cung cấp để giúp các giám đốc điều hành cửa hàng xác định thời điểm thích hợp cho các chiến dịch quảng cáo.

Bảng điều khiển trong Hình 3.6 cung cấp cái nhìn tổng quan về các món ăn được ưa chuộng và không được ưa chuộng trong thực đơn của cửa hàng Thông qua bảng điều khiển này, giám đốc điều hành có thể xác định các món ăn yêu thích của khách hàng.

Hình 3.6 Bảng điều khiển phân tích món ăn

Hình 3.7 Bảng phân tích sự kiện

Phân tích bán hàng dựa trên sự xuất hiện của các sự kiện có thể thực hiện thông qua bảng điều khiển, cho phép xác định hoạt động mang lại lợi nhuận cao Bảng danh sách sự kiện cùng với tỷ suất lợi nhuận giúp các giám đốc điều hành nhận diện những hoạt động tích cực ảnh hưởng đến doanh số bán hàng, từ đó có thể nhân rộng và thực hiện liên tục.

3.4.1.1 Đưa ra kết quả sau khi phân tích dữ liệu

Phân nhóm thực đơn dựa trên phân tích giúp xác định loại món ăn được người tiêu dùng ưa chuộng nhất Các món ăn được chế biến dựa trên kết quả phân tích này Cửa hàng chú trọng vào việc xem xét tổng doanh thu và nguyên liệu sử dụng Sự gia tăng số lượng bán hàng cho mỗi món ăn sẽ phản ánh mức độ quan tâm của người tiêu dùng đối với sản phẩm đó.

3.4.1.2 Xây dựng chiến lược marketing phù hợp.

Sau khi phân tích dữ liệu và đưa ra kết quả, thông tin này sẽ được áp dụng để xây dựng chiến lược marketing hiệu quả Các phương pháp marketing như mô hình 4P (sản phẩm, địa điểm, giá cả, khuyến mãi) có thể được sử dụng nhằm mục tiêu nâng cao sự hài lòng của khách hàng và gia tăng doanh thu cho cửa hàng.

Việc áp dụng Business Intelligence (BI) trong phân tích dữ liệu khách hàng và xây dựng chiến lược marketing đã giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định hợp lý và khách quan Trong tương lai, BI sẽ tiếp tục được sử dụng rộng rãi trong tất cả các ngành dịch vụ, trở thành công cụ thiết yếu cho mỗi nhà quản lý.

ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ CỦA PHƯƠNG PHÁP

CÁC YẾU TỐ CHÍNH ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG BI

Các yếu tố chính thúc đẩy sự phát triển của hệ thống BI bao gồm công nghệ mới, sự gia tăng nhanh chóng của dữ liệu và yêu cầu cao từ người dùng Vòng đời công nghệ ngày càng ngắn, làm cho việc thu thập, lưu trữ, truy cập và phân tích dữ liệu trở nên rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn Điện toán đám mây cung cấp giải pháp tiết kiệm chi phí cho các tổ chức, cho phép họ thuê phần cứng và phần mềm thay vì mua sắm Hơn nữa, sự phát triển của điện toán di động giúp người dùng truy cập dữ liệu một cách dễ dàng và nhanh chóng từ bất kỳ đâu và vào bất kỳ thời điểm nào.

Theo các chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực BI, thế hệ tiếp theo của Kho dữ liệu và Phân tích kinh doanh sẽ chủ yếu bị ảnh hưởng bởi "Dữ liệu lớn" Thuật ngữ này phản ánh sự chuyển mình mạnh mẽ trong cách thức thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu, mở ra nhiều cơ hội mới cho doanh nghiệp trong việc ra quyết định dựa trên thông tin chính xác và kịp thời.

"Dữ liệu lớn" không chỉ liên quan đến khối lượng dữ liệu khổng lồ mà còn đến sự đa dạng và tốc độ tăng trưởng của dữ liệu Khối lượng dữ liệu được đo lường không chỉ qua số lượng giao dịch hay sự kiện mà còn qua kích thước, thuộc tính và biến dự đoán Tốc độ dữ liệu đề cập đến sự gia tăng liên tục trong việc tạo ra, tích lũy và xử lý dữ liệu, điều này yêu cầu khả năng ra quyết định và xử lý thời gian thực Sự đa dạng của dữ liệu cũng thay đổi nhanh chóng, đòi hỏi các phương pháp và công cụ tinh vi để lưu trữ và phân tích hiệu quả.

Trong 20 năm qua, dữ liệu ngày càng trở nên phi cấu trúc, đến từ các nguồn ngoài các ứng dụng hoạt động (tạo ra dữ liệu chủ yếu có cấu trúc) Nghiên cứu mới nhất cho thấy dữ liệu phi cấu trúc có xu hướng phát triển theo cấp số nhân, trong khi dữ liệu có cấu trúc có xu hướng phát triển tuyến tính và hơn nữa, dữ liệu phi cấu trúc không được sử dụng đúng mức Sự đa dạng của các nguồn dữ liệu bao gồm dữ liệu internet (luồng nhấp chuột, phương tiện truyền thông xã hội, liên kết mạng xã

Dữ liệu nghiên cứu chính bao gồm thí nghiệm, quan sát và khảo sát, trong khi dữ liệu thứ cấp bao gồm thông tin về cạnh tranh, thị trường, báo cáo ngành và dữ liệu người tiêu dùng Ngoài ra, dữ liệu vị trí từ thiết bị di động và dữ liệu không gian địa lý, cùng với dữ liệu hình ảnh như video và hình ảnh vệ tinh, cũng đóng vai trò quan trọng Dữ liệu từ các cảm biến khác nhau, thiết bị RF và phép đo từ xa ngày càng gia tăng, tạo ra sự phức tạp trong việc tích hợp, chuyển đổi và xử lý dữ liệu.

Nhu cầu ngày càng tăng về thông tin đã dẫn đến sự hội tụ công nghệ, kết hợp phần mềm và phần cứng truyền thống với công nghệ nguồn mở và phần cứng hàng hóa Điều này tạo ra những lựa chọn mới cho các giám đốc IT và kinh doanh trong việc giải quyết phân tích Dữ liệu lớn Các công nghệ độc quyền và mã nguồn mở hiện nay giúp việc lưu trữ, quản lý và phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng và tiết kiệm chi phí hơn Hơn nữa, phần cứng và lưu trữ ngày càng trở nên giá cả phải chăng, cho phép xử lý song song hiệu quả Sự quan tâm đến việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc cũng đang gia tăng.

XU HƯỚNG HIỆN TẠI TRONG PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG BI

Sự phát triển của các ứng dụng BI di động, BI thời gian thực và công cụ BI tự phục vụ là kết quả của nhiều yếu tố, bao gồm khối lượng và sự đa dạng của dữ liệu ngày càng tăng Các nhà cung cấp đã phát triển các công cụ Khám phá và Khám phá Dữ liệu mới để đáp ứng nhu cầu này Công nghệ In-Memory và Social BI cũng đang nổi lên như những xu hướng quan trọng, dự kiến sẽ ảnh hưởng đến sự phát triển của hệ thống BI trong tương lai Dưới đây là một số xu hướng chính trong việc phát triển hệ thống BI.

4.2.1 Data Discovery( Khai phá dữ liệu ) và Self-Service BI

Người dùng hiện nay yêu cầu truy cập nhanh chóng và dễ dàng vào dữ liệu để đưa ra quyết định quản lý hiệu quả Họ không còn hài lòng với các bảng thông tin BI truyền thống, mà mong muốn tự tạo bảng thông tin và chỉ số hiệu suất chính của riêng mình, đồng thời liên kết thông tin với hành động Để đáp ứng nhu cầu này, các nhà cung cấp BI đã giới thiệu công cụ khai phá dữ liệu, cho phép người dùng khám phá và tìm hiểu thông tin một cách năng động và trực quan, thay vì chỉ dựa vào các truy vấn và bảng thông tin đã được cấu hình sẵn.

Self-Service BI là một phương pháp phân tích kinh doanh cho phép người dùng doanh nghiệp truy cập và phân tích dữ liệu mà không cần sự can thiệp của các chuyên gia công nghệ thông tin Nhờ vào các công cụ khám phá dữ liệu, người dùng có thể tự tạo ra các phân tích, báo cáo và bảng chỉ số riêng, trong khi nhân viên IT có thể tập trung vào việc duy trì kho dữ liệu và đảm bảo chất lượng dữ liệu Phương pháp này mang lại lợi ích cho cả người dùng cuối và đội ngũ IT, giúp tối ưu hóa quy trình phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp.

4.2.2 Mobile BI (Mobile Business Intelligence)

Mobile BI bắt đầu từ năm 1999 với sự xuất hiện của điện thoại thông minh, nhưng đã trở thành xu hướng chủ đạo nhờ vào sự ra mắt của máy tính bảng Điều này dẫn đến nhu cầu ngày càng cao từ người dùng cuối về việc có quyền truy cập thông tin dễ dàng và tức thì để đưa ra quyết định quản lý Sự thay đổi trong cách tiêu thụ thông tin đã thúc đẩy sự phát triển của các ứng dụng BI, với khả năng triển khai dễ dàng và đáp ứng nhu cầu kinh doanh, đồng thời đảm bảo quyền truy cập 24/7 vào BI và phân tích dữ liệu Hiện nay, có hai chiến lược chính để cung cấp Mobile BI: ứng dụng được xây dựng có mục đích và ứng dụng dựa trên web, trong đó các ứng dụng được xây dựng có mục đích thường dành riêng cho thiết bị như iPhone hoặc Android.

Thị trường Android đang chứng kiến sự phát triển của các ứng dụng Mobile BI dựa trên web, cho phép người dùng truy cập thông qua trình duyệt mà không cần cài đặt Những ứng dụng này có khả năng nâng cao năng suất cho người dùng doanh nghiệp, tuy nhiên, cũng tồn tại một số thách thức cần lưu ý Các vấn đề chính bao gồm mối quan tâm về bảo mật dữ liệu, kích thước màn hình nhỏ và bộ nhớ hạn chế của thiết bị di động.

Điện toán đám mây mang lại khả năng truy cập tiết kiệm vào công nghệ BI mới mà không cần đầu tư vào phần cứng và phần mềm Điều này đặc biệt hữu ích cho các công ty không có vốn lớn trong bối cảnh dữ liệu đang gia tăng Tuy nhiên, điện toán đám mây vẫn chưa trở thành mô hình kinh doanh phổ biến do các vấn đề về kỹ thuật, chính trị, xã hội, quy định và văn hóa Các rào cản chính bao gồm bảo mật và sự tin cậy, khiến nhiều tổ chức vẫn giữ dữ liệu quan trọng tại chỗ và không tin tưởng vào đám mây công cộng.

4.2.4 Các xu hướng công nghệ khác để phát triển và phân phối BI

Số lượng nhà cung cấp giải pháp BI mã nguồn mở đang gia tăng trên thị trường, đặc biệt được ưa chuộng bởi các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) do chi phí thấp hơn so với các giải pháp độc quyền Phần mềm BI mã nguồn mở cho phép người dùng phát triển ứng dụng theo nhu cầu kinh doanh mà không bị ràng buộc bởi các ý tưởng của nhà cung cấp độc quyền Công nghệ này mang lại sự linh hoạt trong việc triển khai, cho phép người dùng tải xuống và áp dụng phần mềm theo tốc độ của riêng họ, đồng thời có thể mở rộng với các chức năng mới và tiết kiệm chi phí.

BI trong bộ nhớ là một công nghệ mới trong hệ thống BI, giúp giải quyết các tình huống kinh doanh phức tạp và nhạy cảm với thời gian Khác với BI truyền thống dựa trên đĩa, BI trong bộ nhớ lưu trữ dữ liệu và truy vấn trong bộ nhớ RAM của máy chủ Cách tiếp cận này cải thiện tốc độ hệ thống BI, mang lại câu trả lời nhanh hơn cho người dùng doanh nghiệp, đặc biệt là với các truy vấn phức tạp trong cơ sở dữ liệu lớn.

Các giải pháp BI truyền thống rất phức tạp, bao gồm nhiều thành phần như kho dữ liệu, tích hợp và làm sạch dữ liệu, công cụ truy vấn và báo cáo, OLAP, và phân tích khai thác dữ liệu Phát triển hệ thống BI truyền thống thường trải qua nhiều giai đoạn và hoạt động phức tạp Gần đây, thuật ngữ Agile BI đã được sử dụng để chỉ phương pháp phát triển phần mềm nhanh nhẹn cho các dự án BI, giúp giảm thời gian đến giá trị và tăng tính linh hoạt, cho phép ứng dụng BI phản ứng nhanh chóng với các yêu cầu kinh doanh và quy định thay đổi.

Mô hình phân phối BI mới là BI phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS BI), còn được gọi là BI theo yêu cầu hoặc BI đám mây, trong đó các ứng dụng được cung cấp qua internet.

BI không được triển khai tại cơ sở của công ty mà được lưu trữ và truy cập qua Internet bảo mật Khác với mô hình cấp phép phần mềm truyền thống, SaaS BI thường áp dụng mô hình trả tiền theo mức sử dụng hoặc đăng ký Ưu điểm chính của SaaS BI là khả năng truy cập dễ dàng vào các giải pháp mà không cần xây dựng và duy trì hệ thống tại chỗ, cùng với quyền truy cập ngay lập tức vào BI và phân tích dự đoán.

Khi có ngân sách hạn chế cho phần mềm BI và phần cứng liên quan, lựa chọn tải xuống là một giải pháp tốt Tuy nhiên, cần lưu ý rằng các tính năng của nó có thể bị giới hạn so với các sản phẩm phần mềm tại chỗ.

Một thuật ngữ quan trọng trong lĩnh vực cung cấp giải pháp BI trên đám mây là BI xã hội, liên quan đến việc tạo và chia sẻ báo cáo cũng như bảng chỉ số phân tích từ người dùng cuối BI xã hội, được thúc đẩy bởi sự phát triển mạnh mẽ của các mạng truyền thông xã hội từ năm 2009, sẽ tiếp tục giữ vai trò quan trọng trong ngành BI.

LỢI ÍCH CỦA BI

BI mang lại nhiều lợi ích cho các công ty, bao gồm việc loại bỏ phỏng đoán, tăng cường giao tiếp giữa các bộ phận và cho phép phản ứng nhanh với thay đổi trong điều kiện tài chính và sở thích của khách hàng Thông tin được coi là nguồn lực quan trọng thứ hai, sau con người, và quyết định dựa trên thông tin kịp thời giúp cải thiện hiệu suất công ty BI cũng thúc đẩy quá trình ra quyết định nhanh chóng và chính xác, dẫn đến lợi thế cạnh tranh Hơn nữa, BI cải thiện trải nghiệm khách hàng bằng cách cho phép phản ứng kịp thời với các vấn đề và ưu tiên của họ Các công ty đã nhận thức được tầm quan trọng của kinh doanh thông minh và đang áp dụng nó để nâng cao hiệu quả hoạt động.

Với sự hỗ trợ của các công cụ BI tiên tiến, nhân viên có thể dễ dàng chuyển đổi kiến thức kinh doanh thành trí thông minh phân tích, giúp giải quyết nhiều vấn đề như tăng tỷ lệ phản hồi từ các kênh tiếp thị như thư trực tiếp, điện thoại, email và các chiến dịch trực tuyến.

Với BI, các công ty có khả năng xác định khách hàng có giá trị nhất và hiểu rõ lý do đằng sau sự trung thành của họ, đồng thời cũng có thể nhận diện những khách hàng tiềm năng trong tương lai với giá trị tương đương hoặc thậm chí lớn hơn.

 Phân tích dữ liệu “luồng nhấp chuột” để cải thiện chiến lược thương mại điện tử.

 Khám phá các hoạt động tội phạm rửa tiền.

 Phân tích tiềm năng tăng trưởng lợi nhuận của khách hàng và giảm rủi ro thông qua chấm điểm tín dụng tài chính chính xác hơn của khách hàng.

 Xác định sự kết hợp của các sản phẩm và dòng dịch vụ mà khách hàng có khả năng mua và khi nào.

 Xác định với phân tích tiêu hao và rời bỏ lý do tại sao khách hàng rời khỏi đối thủ cạnh tranh và / hoặc trở thành khách hàng.

Phát hiện và ngăn chặn hành vi gian lận là rất quan trọng, đặc biệt trong trường hợp sử dụng thẻ tín dụng hoặc thẻ điện thoại bị đánh cắp, nhằm bảo vệ người tiêu dùng và giảm thiểu thiệt hại tài chính.

Khách hàng là yếu tố quyết định sự thành công của một công ty, vì không có họ, công ty sẽ không thể tồn tại Do đó, việc nắm bắt thông tin về sở thích và nhu cầu của khách hàng là rất quan trọng Các công ty cần nhanh chóng thích ứng với những thay đổi trong nhu cầu của họ “Business Intelligence” giúp các công ty thu thập dữ liệu về xu hướng thị trường, từ đó phát triển các sản phẩm và dịch vụ sáng tạo nhằm dự đoán và đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

TƯƠNG LAI CỦA NGHIỆP VỤ THÔNG MINH

Trong bối cảnh thế giới thay đổi nhanh chóng, người tiêu dùng đang yêu cầu dịch vụ hiệu quả và nhanh chóng hơn từ các doanh nghiệp Để duy trì tính cạnh tranh, các công ty cần đáp ứng hoặc vượt qua mong đợi của khách hàng Hệ thống kinh doanh thông minh sẽ trở thành công cụ quan trọng giúp các công ty nắm bắt xu hướng và sự kiện tương lai Người dùng ngày càng yêu cầu “Business Intelligence” thời gian thực hoặc phân tích gần thời gian thực cho các hoạt động của họ, đặc biệt là trong các lĩnh vực tuyến đầu, với mong đợi nhận được thông tin cập nhật và mới mẻ.

Trong tương lai gần, các công ty sẽ ngày càng phụ thuộc vào thông tin kinh doanh thời gian thực, tương tự như cách mà mọi người mong đợi nhận được thông tin trên internet chỉ với một hoặc hai cú nhấp chuột Phân tích hàng tháng và hàng tuần sẽ không còn đủ để đáp ứng nhu cầu này.

Trong tương lai gần, thông tin kinh doanh sẽ trở nên dân chủ hóa, cho phép người dùng cuối từ các tổ chức khác nhau truy cập và xem thông tin về phân khúc cụ thể của họ, giúp họ hiểu rõ hơn về hiệu suất hoạt động.

Tiềm năng của trí tuệ kinh doanh đang dần được công nhận trong lĩnh vực kinh doanh Việc tiếp cận dữ liệu lớn sẽ trở thành yếu tố quyết định cho nhiều tổ chức, trong khi ngành công nghiệp BI cung cấp thông tin thiết yếu cho các nhà quản lý nhằm duy trì sự kết nối quan trọng với thế giới.

Trong tương lai, yêu cầu về năng lực của kinh doanh thông minh sẽ gia tăng song song với sự tăng trưởng kỳ vọng của người tiêu dùng Do đó, các công ty cần phải phát triển với tốc độ tương đương hoặc nhanh hơn để giữ vững tính cạnh tranh.

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Kết luận

Trong thời đại 4.0 hiện nay, việc áp dụng công nghệ, đặc biệt là Business Intelligence (BI), vào quản lý công việc là vô cùng quan trọng và cần thiết Điều này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả công việc mà còn là bước đệm để đất nước theo kịp xu hướng phát triển toàn cầu.

Đồ án “Tìm hiểu về Hệ thống kinh doanh thông minh” đã đạt được nhiều kết quả quan trọng, bao gồm việc cung cấp lịch sử phát triển và thực trạng hiện nay của BI Nó cũng đã trình bày cơ sở lý thuyết về BI, bao gồm khái niệm, các thành phần, cấu trúc hệ thống và phương pháp phát triển Đồ án đã chỉ ra một số lĩnh vực áp dụng BI và đánh giá hiệu quả của việc áp dụng này trong thực tiễn Việc áp dụng BI mang lại nhiều lợi ích lớn, đặc biệt là giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định chính xác và định hướng phát triển phù hợp, từ đó gia tăng tính cạnh tranh trong kinh doanh.

Hướng phát triển đề tài

Trong tương lai, để BI được ứng dụng rộng rãi và hiệu quả hơn, các doanh nghiệp cần nhận thức rõ tầm quan trọng của BI Việc so sánh BI với các nền tảng phân tích dữ liệu thông thường về thời gian sử dụng, nhân lực và kết quả phân tích là cần thiết Khi nhận thức được giá trị của BI, doanh nghiệp sẽ dần tích hợp BI vào quy trình vận hành, giúp BI trở thành công cụ đắc lực cho các nhà quản lý.

Tiêu đề	Tìm hiểu về Hệ thống kinh doanh thông minh (Business Intelligence)
Tác giả	Nhóm thực hiện: 6 Dương Nhu Mỹ, Nguyễn Huỳnh Hà My, Nguyễn Thị Bảo Hiền, Phạm Bùi Trà My, Phạm Thị Thanh Thư
Người hướng dẫn	TS. Nguyễn Quốc Hùng
Trường học	Trường Công Nghệ Và Thiết Kế, Đại Học UEH
Chuyên ngành	Hệ Thống Thông Tin Quản Lý và Kinh Doanh Thông Minh
Thể loại	Báo cáo đồ án học phần
Năm xuất bản	2022
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	53
Dung lượng	1,13 MB