Báo cáo thực tập tốt nghiệp đề tài quản trị dữ liệu kinh doanh bằng hệ quản trị cơ sở dữ liệu oracle

4 1.2.1 Gi i thiớ ệu ban điều hành Hà Vũ Phượng Giám đốc công ty 12 năm kinh nghiệm triển khai Dự án Data Warehouse / BI cho ngân hàng, tập đoàn trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: Tec

Giảng viên hướng dẫn: Ths Đỗ Thế Dương

Họ và tên sinh viên: Lê Trí Thành

Mã sinh viên: 7103101343

Lớp: KTDL10

LỜI CẢM ƠN

Sau thời gian học tập tại trường, sinh viên được hệ ống lại toàn bộ th lý thuyết chuyên ngành và được tham gia kiến tập một số khâu nghiệp vụ cơ bản của các kiến thức lý thuyết đã được học Được sự cho phép của Khoa Kinh Tế

Số và sự ếp nhận của Công ty TNHH Giải Pháp Phân Tích Dữ ệu Insight ti LiData; được sự quan tâm, chỉ đạo của quý thầy cô trong khoa Kinh Tế Số; em bắt đầu quá trình thực tập của mình tại Công ty TNHH Giải Pháp Phân Tích

Dữ ệu Insight Data Khoảng thời gian thực tập tuy ngắn ngủi nhưng em đã Liđược học hỏi, được trải nghiệm những công việc thực tế Thời gian này đã cho

em những bài học kinh nghiệm quý báu, những kỹ năng cần thiết về ngành Dữ Liệu Lớn mà trong thời gian học tập tại trường em chưa có, để em tự tin bước vào môi trường làm việc sau này

Vì bài thực tập được thực hiện trong phạm vi thời gian hạn hẹ và hạp n chế về mặt kiến thức chuyên môn, do đó bài báo cáo của em không thể tránh khỏi những sai sót nhất định Đồng thời bản thân báo cáo là kết quả của một quá trình tổng kết, thu thập kết quả từ ệc khảo sát thực tế, những bài học đúc virút từ trong quá trình thực tập và làm việc của em Em rất mong có được những

ý kiến đóng góp của thầy, cô để bài báo cáo và bản thân em hoàn thiện hơn Qua bài báo cáo này, em xin cảm ơn thầy Đỗ Thế Dương- ảng viên gikhoa Kinh Tế Số, Học Viện Chính Sách và Phát Triển Trong thời gian thực tập tại cơ quan, em đã được anh Nguyễn Văn Trưởng là một trong những lãnh đạo của công ty cùng các anh/chị trong cơ quan giúp đỡ và chỉ dẫn tận tình, tạo điều kiện để em hoàn thành báo cáo của mình

Em xin chân thành cảm ơn

Sinh viên

2

1.1 Giới thiệu về cơ sở ực tậpth 3

1.2 Cơ cấu Tổ ức bộ ch máy 3

1.2.1 Giới thiệu ban điều hành 4

1.2.2 Đội ngũ nhân sự ủ ch chốt 1

1.3.Chức năng các phòng ban 1

1.4 Chính sách nhân sự 2

1.6 Tầm nhìn, sứ mệnh và giá trị cốt lõi 4

CHƯƠNG II TÌM HIỂU NGHIỆP VỤ TẠI ĐƠN VỊ THỰC TẬP 6

2.1 Quản trị dữ ệu trong ngân hàng và doanh nghiệpli 6

2.1.1 Quản trị dữ ệu trong doanh nghiệpli 6

2.1.2 Quản trị dữ ệu trong các ngân hàngli 7

2.2.1 Data Warehouse là gì? 12

2.2.2 Các thành phần hoặc các khối xây dựng của Data warehouse 12

2.2.3 Ưu điểm và nhược điểm của Data Warehouse – Kho Dữ liệu 17

2.2.4 Công cụ xây dựng kho dữ liệu 18

2.3 Ngôn ngữ PL/SQL 19

2.3.1 Giới thiệu ngôn ngữ PL/SQL 19

2.3.2 Cấu trúc của PL/SQL 21

2.3 Thực hành truy xuất dữ liệu bằng ngôn ngữ PL/SQL 29

2.3.1 Cài đặt và cấu hình SQL Developer 29

2.3.2 Mô tả dữ liệu 30

2.3.3 Thiết kế Data Model 32

2.3.4 Xử lý yêu cầu truy xuất dữ ệu bằng PL/SQLli 33

3.1 Kết quả tích cực đạt được 36

3.1.1 Về Kiến thức 36

3.1.2 Về Kỹ Năng 36

3.2 Bài học kinh nghiệm 36

3.2.1 Bài học kinh nghiệm về cách thực hiện 36

3.2.2 Bài học kinh nghiệm về kỹ năng 36

3.2.3 Bài học kinh nghiệm về thái độ 36

CHƯƠNG I GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ CƠ SỞ THỰC TẬP

1.1 Gi i thi u v ớ ệ ề cơ sở thực tập

Đơn vị: Công Ty TNHH Giải Pháp Phân Tích Dữ ệu Insight Data Li

Tên viết tắt: INDA

1.2 Cơ cấu Tổ chức bộ máy

Hình 1 1 Sơ đồ ổ chứ t c b máy công ty ộ

4

1.2.1 Gi i thiớ ệu ban điều hành

Hà Vũ Phượng Giám đốc công ty

12 năm kinh nghiệm triển khai Dự án Data Warehouse / BI cho ngân hàng, tập đoàn trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: TechcomBank, VPBank, SeaBank, Chuyên gia cao cấp về tư vấn chiến lược quản trị dữ ệu (Data liGovernance) Đồng thời là giảng viên đào tạo công nghệ của hãng Oracle, Microsoft, Giám Đốc Công Ty Google tại Việt Nam

14 năm kinh nghiệm về CNTT trong

lĩnh vực tài chính ngân hàng Từng

đảm nhiệm nhiều vị trí quan trọng

như: Phó giám đốc dữ ệu, Tư vấli n

cao cấp về ải pháp & quản trị dữ gi

liệu, Kiến trúc sư trưởng, giám đốc

các dự án về dữ ệu, triển khai các li

dự án AI/ML cho ngân hàng tại

indonesia và Singapore

9 năm kinh nghiệm triển khai kho

dữ ệu trong nhiều lĩnh vựli c:

- Ngân hàng: Xây dựng Kho dữ liệu cho Ngân hàng VPbank, chuyển đổi báo cáo từ IBM Cognos cho BIDV,

- Bán lẻ: Xây dựng báo cáo Quản Trị Doanh nghiệp với Power BI, tích hợp dữ ệu kế toán Misa, Vin liCommerce trên nền tảng Google Bigquery và Microsoft Power Bi

1

Nguyễn Văn Trưởng Giám đốc Học viện

7 năm kinh nghiệm triển khai về DWH/BI

3 năm kinh nghiệm về tư vấn chiến lược và quản lý kinh doanh trong ngành

Dữ ệu đồng thời là chuyên gia về mảng đào tạo, nhân sự.li

1.2.2 Đội ngũ nhân sự chủ chốt

Phạm Việt Hưng - Business Intelligence Expert

Nguyễn Việt Tân - Senior Data Analyst Leader

Bùi Văn Lực - Data Engineer Expert

Lương Đình Sơn - Data Analyst Expert

Tạ Văn Hưng - Data Architect Leader

1.3.Ch ức năng các phòng ban

Giám đốc công ty: Xác định phương hướng phát triển và đường lối kinh doanh, tổ chức điều hành các hoạt động kinh doanh, mở rộng đối tác, mở rộng khách hàng và quyết định đầu tư

Phòng Google: Quản lý dữ liệu để phân tích số ệu thống kê, xây dựng quảli n

lý Website, xây dựng phát triển các ứng dụng trên chính hệ ống mà Google đang th

sử dụng, Hỗ ợ doanh nghiệp từ quá trình lên kế ạch, xây dựng, phát triể ứng tr ho n dụng đến tối ưu hóa và quản lý hệ ống th

Phòng Quản lý dự án: tham mưu, tư vấn cho Ban giám đốc công ty về các vấn đề liên quan đến việc quản lý quá trình thực hiện dự án

Phòng Kinh doanh, Marketing: Xây dựng và phát triển hình ảnh thương hiệu, Thiết lập mối quan hệ với truyền thông, tham mưu cho Ban Giám đốc về chiến lược marketing, sản phẩm và khách hàng

Phòng Kế toán, Hành chính, Nhân sự: lập sổ sách kế toán - các hoạt động

về tài chính, quản trị hành chính - nhân sự, tham mưu và hỗ ợ cho Ban giám đốtr c

về các vẫn đề liên quan đến nhân sự, nghiệp vụ, …

1.4 Chính sách nhân sự

Công ty luôn coi nguồn nhân lực là yếu tố cốt lõi và là tài sản quý giá Đặt mối quan hệ giữa Công ty và nhân viên là trung tâm, với mục tiêu cao nhất là sự phát triển của Công ty luôn đồng hành với sự thỏa mãn về công việc và lợi ích của nhân viên

Tạo mọi điều kiện giúp mỗi cá nhân phát triển nghề nghiệp đồng thời xây dựng một lực lượng nhân viên chuyên nghiệp, chuyên môn cao thông qua các khóa

đào tạo theo quy trình của công ty Công ty khuyến khích nhân viên chủ động trong học tập và phát triển nghề nghiệp của bản thân

Công ty luôn đa dạng hóa phương thức đào tạo nhằm tạo cho nhân viên nhiều

cơ hội học tập và phát triển

1.5 Lĩnh vực hoạt động

1 Tư vấn và triển khai giải pháp dữ liệu: Khảo sát, đánh giá hệ thống dữ liệu hiện tại của các công ty; cung cấp các giải pháp phân tích dữ liệu lớn, vận hành, bảo trì hệ thống dữ liệu cung cấp dịch vụ về cho các ngân hàng, doanh nghiệp:

- Triển khai kho dữ liệu & báo cáo BI (Data Warehouse/BI)

- Triển khai hồ dữ liệu (Data Lake)

- Triển khai Data LakeHouse

- Triển khai quản trị dữ liệu (Data Governance)

2 Cho thuê nhân sự - Data Outsourcing : Insight Data cung cấp dịch vụ thuê ngoài chuyên gia tại các vị trí sau:

- Chuyên gia thiết kế DWH/ Data Model (Data Architect)

- Chuyên gia tổng hợp, xử lý, làm sạch dữ liệu (Data Engineer)

- Chuyên gia Phân tích dữ liệu (Data Analyst)

- Chuyên gia kiểm thử dữ liệu (Database Tester)

- Chuyên gia báo cáo thông minh (Business Intelligence)

- Đội ngũ tư vấn (Presale) để thực hiện POC (proof of concept) cho các dự án

về kho dữ liệu (Data Warehouse), báo cáo quản trị thông minh (BI)

4

3 Đào tạo: Công ty TNHH Giải Pháp Phân Tích Dữ Liệu Insight Data cung cấp các khóa đào tạo từ cơ bản đến nâng cao và thành lập riêng một học viện đào tại có tên Học viện đào tạo INDA

4 Bản quyền phần mềm: Insight Data cung cấp các giải pháp CNTT, phần mềm bản quyền (License) cho doanh nghiệp giúp vận hành và tối ưu chi phí

- Giải pháp Google Workspace, Google Cloud

- Giải pháp Microsoft 365

- Giải pháp Oracle

1.6 T m nhìn, s m nh và giá tr cầ ứ ệ ị ốt lõi

Tầm nhìn

Công ty TNHH Giải Pháp Phân Tích Dữ Liệu Insight Data mục tiêu:

- Trở thành một trong những công ty đi đầu trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu phục vụ chiến lược kinh doanh

- Là điểm đến đáng tin cậy với những dịch vụ chất lượng tốt nhất, định hướng phát triển nghiêm túc hướng đến phục vụ các đối tác trong nước và ngoài nước

Sứ mệnh

Công ty TNHH Giải Pháp Phân Tích Dữ Liệu Insight Data cung cấp các giải

pháp khai thác dữ liệu tối ưu, đảm bảo đáp ứng đúng nhu cầu cho các doanh nghiệp Giá trị cốt lõi

- “Chuyên nghiệ – Hợp tác – Sáng tạ – Linh hoạt ” - Chuyên nghiệp, sáng p o tạo, linh hoạt trong làm việc, thúc đẩy sự hợp tác đôi bên cùng phát triển

- Đội ngũ tư vấn trình độ chuyên môn cao, giàu kinh nghiệm

- Phương châm: Tận tâm, nhiệt huyết với khách hàng

- Khát vọng phát triển và không ngừng thay đổi

- Sự minh bạch trong hoạt động kinh doanh

6

2.1 Qu n tr dả ị ữ liệu trong ngân hàng và doanh nghi ệp

2.1.1 Qu n tr d ả ị ữ liệ u trong doanh nghi ệp

1 Mô hình quản trị dữ liệu DAMA

Theo Hiệp hội Quản lý dữ liệu (Data Management Association – DAMA, www.dama.org), QTDL bao gồm các lĩnh vực sau :

– Quản lý kiến trúc dữ liệu (Data Architecture Management):

– Phát triển dữ liệu (Data Development)

– Quản lý thao tác dữ liệu (Data Operation Management)

– Quản lý bảo mật dữ liệu (Data Security Management)

– Quản lý dữ liệu chủ (Reference & Master Data Management)

– Kho dữ liệu DN (Data warehousing and BI)

– Quản lý tài liệu và nội dung (Document and Content Management) – Quản lý Metadata (Metadata management)

– Quản lý chất lượng dữ liệu (Data Quality Management)

2 Mô hình quản trị dữ liệu DGI

Theo Viện Quản trị dữ liệu (Data Governance Institute – DGI), để triển khai chương trình QTDL, sẽ gồm 3 nhóm:

– Kỹ thuật:

– Con người

– Quy trình: Theo mô hình DGO

Hình 2.1 Mô hình DGO

Đặc biệt lưu ý trong mô hình DGI là: Doanh nghiệp không thể thực hiện thành công chương trình QTDL nếu không có sự phối hợp chặt chẽ giữa nghiệp vụ, IT và các đơn vị kinh doanh

2.1.2 Qu n tr d ả ị ữ liệ u trong các ngân hàng

Quản trị dữ liệu trong các doanh nghiệp nói chung và ngân hàng nói riêng đều

8

1 Hệ Thống hạ tầng dữ liệu

Hình 3.1 Mô hình d ữ liệ u th c t t i m t ngân hàng v i nhi u kho dự ế ạ ộ ớ ề ữ liệ u khác nhau

Các ngân hàng hiện tại đang chưa thực sự quản trị dữ liệu do:

- Chiến lược dữ liệu nhằm phục vụ các mục tiêu kinh doanh của ngân hàng;

- Mô hình kiến trúc tổng thể được quy hoạch dài hạn và quản lý bởi đơn vị chuyên trách;

- Hệ thống các chính sách, quy định về dữ liệu để hướng dẫn các đơn vị trong ngân hàng tuân thủ;

- Hệ thống siêu dữ liệu là nơi ghi nhận quá trình phát triển, luồng dữ liệu, ý nghĩa của các phân hệ, bảng, trường dữ liệu;

- Chưa phân loại được dữ liệu, chưa có hệ thống Quản lý dữ liệu chủ

Hình 4.1 Mô hình d ữ liệ u th c t t i m t ngân hàng, t n t i nhi u kho dự ế ạ ộ ồ ạ ề ữ liệ u khác nhau

Hình 5.1 Mức đầu tư cho một khách hàng t i Vi t Nam và các khu v c ạ ệ ự

2 Mô hình tổ chức quản trị dữ liệu

Về nhận thức giá trị của dữ liệu đối với tổ chức, năm 2018 Phó chủ tịch Hiệp hội Quản lý dữ liệu quốc tế (DAMA) Việt Nam thực hiện một khảo sát chuyên gia trong phạm vi nhỏ về Mức độ trưởng thành của Quản trị dữ liệu trong ngân hàng Kết quả là nhận thức về giá trị của dữ liệu trong ngân hàng vẫn đang còn rất hạn chế, mới đạt mức 1 - Chưa triển khai trong 6 mức trưởng thành của Quản trị dữ liệu.Các ngân hàng còn đang rất lúng túng trong việc hiểu đúng giá trị của dữ liệu và cách thức triển khai Quản trị dữ liệu

Với mỗi khách hàng, các ngân hàng tại Việt Nam đầu tư trung bình khoảng 0.5$, trong khi đó các ngân hàng tại khu vực Châu Á Thái Bình Dương và khu vực Châu Phi đầu tư 3.84$ và 3.53$, khu vực Trung Đông và Châu Âu mức đầu tư cao hơn rất nhiều Về mô hình tổ chức, hiện tại phần lớn các ngân hàng đang chưa có một đơn vị độc lập, chuyên trách quản trị và khai thác dữ liệu

Các ngân hàng hiện đang phân bổ các đơn vị quản trị và khai thác dữ liệu thành các đơn vị trực thuộc Khối và chưa tập trung

hệ thống đơn lẻ, chưa có sự gắn kết trên toàn bộ hệ thống Phải đến năm 2010 khi

dữ liệu ngày càng tăng cao thì khái niệm Quản trị dữ liệu toàn diện mới thực sự hình thành với 3 trụ cột chính: Con người - mô hình tổ chức, Chính sách - quy định, và Công nghệ dữ liệu

Tại Việt Nam, khái niệm Quản trị dữ liệu cũng được đưa vào khá sớm, năm

2014, ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng đã triển khai dự án Khung Quản trị

Dữ liệu và bắt đầu áp dụng Quản trị dữ liệu ở quy mô nhỏ, Quản trị chất lượng dữ liệu vào năm 2015 Từ năm 2014 đến nay, các ngân hàng đã manh nha việc triển khai Quản trị dữ liệu toàn diện Tuy nhiên kết quả vẫn còn rất hạn chế, khi hiện tại các ngân hàng triển khai Quản trị dữ liệu vẫn chỉ đếm trên đầu ngón tay, nếu đánh giá một cách thực sự công tâm, thì mức độ triển khai của các ngân hàng này vẫn chỉ

ở mức bắt đầu, sơ khởi

Thực tế cho thấy, trong nhiều năm phần lớn các ngân hàng sử dụng dữ liệu rải rác từ ắp các bộ ận trong hệ ống Các bộ ận riêng biệt triển khai các hệ kh ph th phthống xử lý giao dịch chuyên biệt mà không có sự ối hợp tập trung với dữ ph liệu toàn ngân hàng Chính vì vậy, quản trị dữ ệu được hình thành nhằm tập hợp và lithống nhất dữ ệu trong toàn hệ ống ngân hàng li th

4 Giải pháp dành cho các ngân hàng tại Việt Nam

Từ thực tiễn nêu trên, NHNN cần có những hướng dẫn cụ thể về quản lý dữ liệu nhằm khuyến khích các ngân hàng khai thác những đóng góp tích cực của quản

lý dữ liệu, đồng thời ban hành những quy định về tính tuân thủ cao dành cho các ngân hàng nhằm bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng, cũng như quyền riêng tư dữ liệu Ngoài ra, ngân hàng cũng nên thể hiện tính chủ động và tiên phong trong quản trị dữ liệu, tập trung vào 2 nội dung chính, bao gồm thiết lập tầm nhìn và chiến lược cho hoạt động quản trị dữ liệu và quá trình hiện thực hoá các chính sách đã đề ra Cụ thể:

Một là, do tính chất phức tạp của quản trị dữ liệu, vốn cần có sự phối hợp giữa đơn vị nghiệp vụ và công nghệ thông tin nên việc triển khai quản trị dữ liệu cần phải bắt đầu từ các lãnh đạo cấp cao, cụ thể ở đây là Chủ tịch Hội đồng Quản trị hoặc Tổng Giám đốc Khi những lãnh đạo cấp cao này nhìn thấy giá trị của dữ liệu, thì mới có thể bắt đầu chương trình quản trị dữ liệu hiệu quả trong ngân hàng Hai là, các ngân hàng nên bổ sung chức danh vị trí Giám đốc điều hành dữ liệu (CDO) Các ngân hàng Việt Nam có thể cân nhắc bổ sung vị trí CDO trong ngân hàng, đồng thời cần làm rõ chức năng nhiệm vụ của CDO cũng như các yêu cầu cụ thể về năng lực

Ba là, ngân hàng cần thành lập đơn vị chuyên trách quản trị dữ liệu để liên kết các đơn vị trong ngân hàng cùng tham gia vào hoạt động quản trị dữ liệu do CDO đứng đầu

Bốn là, chuẩn bị cơ sở hạ tầng tốt cho công tác quản trị dữ liệu Cơ sở hạ tầng

ở đây bao gồm cơ sở hạ tầng về con người và công nghệ

2.2 Kiến thức cơ bản về kho dữ liệu – Data Warehouse

DW có thể được xem như một hệ thống dữ liệu với các thuộc tính sau:

- Là một cơ sở dữ liệu được thiết kế cho các nhiệm vụ điều tra, sử dụng

dữ liệu từ các ứng dụng khác nhau

- Hỗ trợ một số lượng tương đối nhỏ khách hàng với các tương tác tương đối dài

- Bao gồm dữ liệu hiện tại và lịch sử để cung cấp một quan điểm lịch

sử của thông tin

- Việc sử dụng nó là đọc chuyên sâu

Môi trường Data Warehouse chứa giải pháp khai thác, vận chuyển và tải (ETL), công cụ xử lý phân tích trực tuyến (OLAP), các công cụ phân tích khách hàng và các ứng dụng khác xử lý quá trình thu thập thông tin và cung cấp cho người dùng doanh nghiệp

2.2.2 Các thành phần hoặc các khối xây dựng của Data warehouse

Kiến trúc là sự sắp xếp hợp lý của các yếu tố Data warehouse được xây dựng với các thành phần phần mềm và phần cứng Có những cách xây dựng Data Warehouse khác nhau và tùy thuộc hoàn cảnh

Thành phần Cung cấp thông tin hiển thị ở bên phải bao gồm tất cả các cách khác nhau để cung cấp thông tin từ Data warehouse cho người dùng

1 Thành phần dữ liệu nguồn

Dữ liệu nguồn đi vào Data warehouse có thể được nhóm thành bốn loại lớn: Production Data: Loại dữ liệu này đến từ các hệ điều hành khác nhau của doanh nghiệp Dựa trên các yêu cầu về dữ liệu trong Data Warehouse mà phải chọn các phân đoạn dữ liệu từ các chế độ hoạt động khác nhau

Internal Data: Trong mỗi tổ chức, khách hàng lưu giữ các bảng tính, báo cáo,

hồ sơ khách hàng và đôi khi thậm chí cả cơ sở dữ liệu bộ phận “riêng tư” của họ

Hình 7.1 ETL d ữ liệ u trong Data Warehouse

Trích xuất dữ liệu: Phương pháp này phải xử lý nhiều nguồn dữ liệu Ta phải

sử dụng các kỹ thuật thích hợp cho từng nguồn dữ liệu

Chuyển đổi dữ liệu: Làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu

Khi chức năng chuyển đổi dữ liệu kết thúc, chúng ta có một tập hợp dữ liệu tích hợp được làm sạch, chuẩn hóa và tóm tắt

Tải dữ liệu: Hai loại nhiệm vụ riêng biệt tạo thành các chức năng tải dữ liệu

Khi đã hoàn thành cấu trúc và xây dựng Data warehouse và đi vào hoạt động lần đầu tiên, phải thực hiện tải thông tin ban đầu vào kho lưu trữ dữ liệu Tải ban đầu di chuyển khối lượng lớn dữ liệu sử dụng một lượng thời gian đáng kể

3 Thành phần lưu trữ dữ liệu

Lưu trữ dữ liệu cho Data warehouse là một kho lưu trữ chia nhỏ Data warehouse cho các hệ thống hoạt động thường chỉ bao gồm dữ liệu hiện tại Ngoài

ra, các Data warehouse này bao gồm dữ liệu có cấu trúc được chuẩn hóa cao để xử

lý nhanh chóng và hiệu quả

4 Thành phần cung cấp thông tin

Phần tử cung cấp thông tin được sử dụng để cho phép quá trình đăng ký tệp Data warehouse và chuyển nó đến một hoặc nhiều điểm đến theo một số thuật toán lập lịch do khách hàng chỉ định

5 Thành phần siêu dữ liệu

Siêu dữ liệu trong Data warehouse giống như từ điển dữ liệu hoặc danh mục

dữ liệu trong hệ quản trị cơ sở dữ liệu Trong từ điển dữ liệu, ghi dữ liệu về cấu trúc

dữ liệu logic, dữ liệu về bản ghi và địa chỉ, thông tin về chỉ mục, v.v

Nó bao gồm một tập hợp con dữ liệu toàn công ty có giá trị đối với một nhóm người dùng cụ thể Dữ liệu trong Data warehouse phải khác hiện tại Các Data Warehouse thấp hơn các Data warehouse và thường chứa tổ chức Xu hướng hiện tại trong Data warehouse là phát triển một Data warehouse với một số Data warehouse liên quan nhỏ hơn cho các loại truy vấn và báo cáo cụ thể

6 Thành phần quản lý và kiểm soát

Các yếu tố quản lý và kiểm soát điều phối các dịch vụ và chức năng trong Data warehouse Các thành phần này kiểm soát việc chuyển đổi dữ liệu và chuyển

dữ liệu vào Data warehouse lưu trữ Nó giám sát sự di chuyển của thông tin vào phương thức dàn dựng và từ đó vào chính các Data warehouse lưu trữ