báo cáo tiểu luận môn hệ thống thông tin quản lý

Một trong những yếu tố quan trọng hàng đầu được đề cấp đến là là vấn đề làm sao quản lý được dữ liệu của doanh nghiệp mình và làm thế nào để xác định mục tiêu kinh doanh, các giải pháp

Trang 1

GVHD: Vũ Thị Thu Trang

DECISION SUPPORT SYSTEMS

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - LUẬT

KHOA TIN HỌC QUẢN LÝ

BÁO CÁO TIỂU LUẬN

NHÓM 6

MÔN: HỆ THỐNG THÔNG TIN

QUẢN LÝ

Ngày 12 tháng 05 năm 2012

Trang 2

Thực hiện đề tài

Họ Tên Mã SV Phân công nhiệm vụ

Nguyễn Hữu Ngân K104060978 Tìm hiểu DSS, Tổng hợp, Slide Nguyễn Thị Dung K104060944 Tìm hiểu DSS, Giải thích thuật ngữ Phạm Phi Hùng K104060962 Tìm hiểu quan hệ giữa BI và DSS Lâm Hoàng Phương K094061174 Tìm hiểu BI, Các ví dụ

Nguyễn Chu Kim Sang K104060990 Tìm hiểu BI, Thuyết trình

Trang 3

Decision Support Systems & Bussiness Intelligence Trang 1

Lời mở đầu

Cùng với việc phát triển kinh tế với tốc độ ngày một nhanh và sự cạnh tranh giữa các doanh nghiệp ngày càng gay gắt thì việc một doanh nghiệp có đứng vững hay không phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố cả bên trong lẫn bên ngoài Một trong những yếu tố quan trọng hàng đầu được đề cấp đến là là vấn đề làm sao quản lý được

dữ liệu của doanh nghiệp mình và làm thế nào để xác định mục tiêu kinh doanh, các giải pháp hợp lý nhằm mang lại lợi ích tối đa cho doanh nghiệp Chính vì điều đó hệ thống hỗ trợ ra quyết định và giải pháp trí tuệ doanh nghiệp được ra đời như một xu thế tất yếu nhằm hỗ trợ doanh nghiệp từ bên trong, giúp doanh nghiệp quản lý, phân tích dữ liệu từ đó đưa ra phương thức quản lý tốt nhất, đưa ra các chiến lượt ngắn hạn, chiến lượt dài hạn để định vị cho doanh nghiệp của mình Nhận biết được tầm quan trọng đó chúng em quyết định chọn đề tài “Decision Support Systems & Bussiness Inteligence” để tìm hiểu và nghiên cứu chuyên sâu nhằm tích lũy kiến thức phục vụ cho học tập và công việc sau này

Chuyên đề được chia làm 3 chương:

Chương 1: Tổng quan về Decision Support Systems

Chương 2: Tổng quan về Bussiness Inteligence

Chương 3: Mối quan hệ giữa Decision Support Systems & Bussiness Inteligence

Chúng em xin gửi lời cảm ơn đến cô giáo Vũ Thị Thu Trang, người đã theo sát

và giúp đỡ chúng em xuyên suốt trong quá trình thực hiện đề tài Cảm ơn các thành viên của lớp K10406 đã đóng góp những ý kiến hết sức bổ ích để đề tài được hoàn thiện một cách đầy đủ nhất và khách quan nhất Mặc dù đã nổ lực rất nhiều nhưng chuyên đề không tránh khỏi những thiếu xót, rất mong những ý kiến đóng góp từ cô cũng như các bạn đọc!

Trang 4

CHƯƠNG I: TỔNG QUANG VỀ DICISION SUPPORT SYMSTEMS

1.1 Thế nào là ra quyết định

Việc đưa ra quyết định đối với một vấn đề xuất hiện trong khắp các lĩnh vực, hoạt động của đời sống mà đôi khi chúng ta không nhận ra Từ những việc đơn giản như chọn một bộ quần áo để đi dự tiệc cho đến các việc lớn lao như phân bổ ngân sahcs vào các chương trình của quốc gia đều là các công việc đưa ra quyết định

Vậy đưa ra quyết định chính là chọn ra trong danh sách các giải pháp khả thi một giải pháp mà theo người đưa ra quyết định là phù hợp nhất

1.2 Quá trình ra quyết định

1.2.1 Phân loại quyết định

Có thể phân ra 4 loại quyết định như sau:

- Quyết định có cấu trúc(Structures Decision): Các quyết định mà người ra quyết định biết là chắc chắn đúng

- Quyết định không cấu trúc(Nonstructures Decision): Các quyết định mà người

ra quyết định biết là có nhiều câu trả lời gần đúng và không có cách nào để tìm

ra câu trả lời chính xát nhất

- Quyết định đệ quy(Recurring Decision): Các quyết định lặp đi lặp lại

- Quyết định không đệ quy(Nonrecurring Decision): Các quyết định không xảy

ra thường xuyên

1.2.2 Các giai đoạn của quá trình ra quyết định

Theo Simon, các giai đoạn của quá trình ra quyết định bao gồm các pha:

- Nhận định(Intelligence): Tìm kiếm các tính huống dẫn đến việc phải ra quyết định, nhận dạng các vấn đề, nhu cầu, cơ hội, rủi ro…

Trang 5

- Thiết kế(Design): Phân tích các hướng tiếp cận để giải quyết các vấn đề, đáp ứng các nhu cầu, tận dụng cơ hội, hạn chế rủi ro…

- Lựa chọn(Choice): Cân nhắc và đánh giá từng giải pháp, đo lường hậu quả của từng giải pháp và chọn giải pháp tối ưu

- Tiến hành ra quyết định(Implementation): Thực hiện giải pháp được chọn, theo dõi kết quả và điều chỉnh khi thấy cần thiết

1.3 Hệ hỗ trợ ra quyết định

1.3.1 Khái niệm hệ hỗ trợ ra quyết định

Trong thập niên 70, Scott Morton đưa ra những khái niệm đầu tiên về hệ hỗ trợ

ra quyết định(Decision Support Systems-DSS) Ông định nghĩa DSS như là một hệ thống tương tác trên máy tính nhằm giúp các nhà quản lý ra quyết định khai thác dữ liệu và mô hình cho việc giải các bài toán không cấu trúc Cũng trong năm này ông

Trang 6

Little đã đưa ra một khái niệm DSS là tập hợp các thủ tục dựa trên mô hình nhằm xử

lý dữ liệu và phán đoán của con người để giúp các nhà quản lú ra quyết định

Cho đến nay vẫn chưa có một sự thống nhất về khái niệm của DSS tuy nhiên tất cả điều đồng ý mục đích cơ bản nhất của DSS để hỗ trợ và cải tiến ra quyết định

1.3.2 Ưu điểm của Hệ hỗ trợ ra quyết định

Ưu điểm của hệ hỗ trợ ra quyết định

DSS được hình thành trên cơ sở kết hợp giữa kinh nghiệm, trực giác, tri thức, đánh giá của con người với những thông tin, tốc độ và khả năng xử lý của một hệ thống máy tính vì vậy nó có thể xem là một hệ thông tối ưu trong việc hổ trợ quản lý của một tổ chức và giúp họ trong việc đưa ra quyết định Những quyết định này có thể thay đổi nhanh chóng và không xác định trước Có rất nhiều lợi ích của DSS cho một

tổ chức, đoàn thể Những lợi ích này bao gồm:

Tiết kiệm thời gian

Nghiên cứu đã chứng minh rằng hệ thống hỗ trợ ra quyết định giúp giảm thời gian chu kỳ quyết định cho một tổ chức DSS cung cấp thông tin kịp thời, sau đó sử dụng cho việc ra quyết định và giúp năng suất hoạt động của nhân viên được tăng lên

Trang 7

Gia tăng hiệu quả của quyết định

Một ưu điểm khác của DSS là hiệu quả quyết định Kết quả của DSS giúp việc chuyển giao nhanh chóng thong tin và phân tích dữ liệu tốt hơn, do đó dẫn đến quyết định hiệu quả hơn

Nâng cao lợi thế cạnh tranh

Khi sử dụng hệ hỗ trợ ra quyết định các doanh nghiệp sẽ có được lợi thế cạnh tranh cao hơn so với các tổ chức khác

Giảm chi phí

Việc sử dụng DSS trong một tổ chức giúp đưa ra quyết định nhanh hơn từ đó giảm các chi phí rủi ro phát sinh

Nâng cao sự hài lòng của các nhà sản xuất trong việc đưa ra quyết định

DSS áp dụng công nghệ mới nhất trong quá trình hỗ trợ ra quyết định Vì vậy thông tin sau khi được hệ thống phân tích và đưa tới các nhà quản lý sẽ trực quan và chính xát nhất Điều này giúp các nhà quản lý có thể đưa ra quyết định một cách dễ dàng từ đó nâng sự tin cậy và độ hài lòng của các nhà sản xuất

1.3.3 Các thành phần của hệ hỗ trợ ra quyết định

Một hệ hỗ trợ quyết định gồm 3 thành phần chính:

- Quản lý mô hình (Model Management)

- Quản lý dữ liệu (Data Management)

- Quản lý giao diện người dùng (User Interface Management)

Quản lý mô hình (Model Management): Bao gồm các mô hình ra quyết định (DSS Model) và việc quản lý các mô hình này Một số ví dụ của mô hình này bao gồm: Mô hình nếu thì, mô hình tối ưu, mô hình tìm kiếm mục đích, mô hình thống kê

Quản lý dữ liệu (Data Management): Thực hiện công việc lưu trữ các thông tin của hệ và các hoạt động truy vấn, cập nhật thông tin Bao gồm: thông tin của tổ chức, thông tin xung quanh, và thông tin của con người

Trang 8

Quản lý giao diện người dùng (User Interface Management): Quản lý việc giao tiếp giữa người dùng cuối và hệ ra quyết định

Các thành phần của hệ hỗ trợ ra quyết định

1.3.4 Mô hình ra quyết định

Một đặc trưng cơ bản của hệ hộ trợ ra quyết định là phải có ít nhất một mô hình

hỗ trợ ra quyết định.Việc chọn lựa và xây dựng mô hình nằm trong giai đoạn thứ hai(Design Phase) của quá trình ra quyết định

Một mô hình là một khái quát hay trừu tượng hóa của thực tế Mô hình hóa là việc khái quát hóa và trừu tượng hóa các vấn đề thực tế thành các mô hình định tính hay định lượng Đó là một quy trình kết hợp cả khoa học(sự chính xát, logic) và nghệ thuật(sự sáng tạo)

Một mô hình thường bao gồm 3 thành phần cơ bản:

 Decision Variable: Đây là các lựa chọn xác định bởi người ra quyết định

Chẳng hạng trong bài toán quyết định đầu tư thì đây là số tiền đầu tư, nơi đầu

tư, thời gian đầu tư…

Trang 9

 Uncontrallable Variables: Đây là các biến không nằm trong sự kiểm soát của

người ra quyết định (bị tác động bởi các yếu tố bên ngoài) Chẳng hạn trong bài toán trên đây thì là tốc độ lam phát, lãi suất ngân hàng…

 Result Variables: Đây là các biến kết quả của mô hình Chẳn hạn trong bài toán

trên thì đây là tỉ số lợi nhuận…

Mô hình DSS

Khi lựa chọn quyết định cuối cùng, người ra quyết định có thể muốn một quyết định tối ưu(Optimal) hay một quyết định thỏa đáng, gần tối ưu(good enough) Do vậy

có thể chia ra hai loại mô hình hỗ trợ ra quyết định

Mô hình quy chuẩn(Nomative Model): Mô hình này xem xét tất cả các phương

án và chọn ra phương án tối ưu

Mô hình mô tả(Descriptive Model): Mô hình này xem xét một tập hợp các điều kiện theo ý người dùng và xem xét các phương án theo hướng các điều kiện nỳ và đưa

ra một kết quả thỏa đáng Vì mô hình này không xem xét hết tất cả các phương án nên kết quả cuối cùng có thể chỉ gần tối ưu

Mô hình mô tả thường được sử dụng trong bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu khi các mục tiêu này có thể mâu thuẫn nhau

Trang 10

1.3.5 Phân loại hệ hỗ trợ ra quyết định

Hệ hỗ trợ ra quyết định được phân thành nhiều loại dựa trên nhiều tiêu chí Hiện nay vẫn chưa có cách phân loại thống nhất Sau đây là cách phổ biến nhất do DSS Glossary đưa ra

Phân loại hệ hỗ trợ ra quyết định

Có tất cả 5 loại hệ hỗ trợ ra quyết định

 Hướng giao tiếp (Comunications – Driven DSS): Hệ hỗ trợ ra quyết định sử

dụng mang và công nghệ việc thông liên lạc để cộng tác Công nghệ viễn thông bao gồm mạng cục bộ (LAN), mạng diện rộng (WAN), Internet…là then chốt trong việc hỗ trợ ra quyết định Các ứng dụng của hệ hỗ trợ ra quyết định hướng giao tiếp là phần mềm nhóm(Groupware), Hội thảo từ xa (Videoconferencing)

 Hướng dữ liệu (Data – Driven DSS): Hệ hỗ trợ ra quyết định trên việc truy

xuất và xử lý dữ liệu Phiên bản đầu tiên được gọi là Hệ chỉ dành cho việc truy xuất dữ liệu Kho dữ liệu (Datawarehouse) là một Cơ Sở Dữ Liệu tập trung chứa thông tin từ nhiều nguồn đồng thời sẵn sàng cung cấp thông tin cần thiết

Trang 11

cho việc ra quyết định OLAP(Online Analysis Processing) có nhiều tính năng cao cấp vì cho phép phân tích dữ liệu theo nhiều chiều

 Hướng tài liệu (Document – Driven DSS): Hệ hỗ trợ ra quyết định dựa trên

việc truy xuất và phân tích các văn bản, tài liệu… Trong một công ty, có thể có rất nhiều văn bản như chính sách, thủ tục, biên bản cuộc họp, thư tín… Internet cho phép truy xuất các kho tài liệu lớn như các kho văn bản, hình ảnh, âm thanh… Một công cụ tìm kiếm hiệu quả là một phần quan trọng đối với các hệ

hỗ trợ ra quyết định dạng này

 Hướng tri thức (Knowledge - Driven DSS): Hệ hỗ trợ ra quyết định có thể đề

nghị và đưa ra những tư vấn cho người quyết định Những hệ này là các hệ chuyên gia với một kiến thức chuyên ngành cụ thể, nắm vững các vấn đề trong chuyên ngành đó và có kĩ năng để giải quyết những vấn đề này Các công cụ khai mỏ dữ liệu có thể dùng để tạo các hệ dạng này

 Hướng mô hình (Model – Driven DSS): Nhấn mạnh việc tiếp cận và thao tác

trên các mô hình, sử dụng các thông số được cung cấp bởi các nhà hoạch định

chính sách để hỗ trợ nhà sản xuất ra quyết định trong phân tích tình huống

1.4 IWRM-VietNam: Phát triển hệ thống hỗ trợ ra quyết định DSS

Đây là một dự án nghiên cứu điều tra về các vấn

đề cấp thoát nước tại 3 khu vực ở Việt Nam và phát triển các công cụ cho dự án nghiên cứu quản lý tổng hợp tài nguyên nước IWRM Dự án này trên cơ sở hợp tác giữa Việt Nam và Đức

Việt Nam sỡ hưu nguồn tài nguyên nước giàu có

và hệ thống sông ngòi dày đặc, hệ thống sông ngòi này cung cấp cho Việt Nam lượng nước rất dồi dào(255 tỷ

m3 /năm) Lượng mưa hàng năm cũng khá lớn trung bình

là 1960mm

Trang 12

Mặc dù vậy việc quản lý nguồn tài nguyên nước tại Việt Nam đang gặp phải nhiều thách thức Điều đó đòi hỏi phải có một giải pháp thích hợp cho việc quản lý và

sử dụng nguồn tài nguyên nước một cách hiệu quả nhất

Mục tiêu của dự án

 Điều tra và đánh giá hiện trạng lưu vực sông của những tỉnh có dự án nghiên cứu thí điểm:

 Điều tra đánh giá tài nguyên đất và tài nguyên nước (chất lượng, trữ lượng của nguồn nước ngầm và nước mặt, địa chất và đất, v vv…)

 Điều tra đánh giá việc sử dụng đất và nước (việc sử dụng đất, nước cho tưới tiêu, cho sinh hoạt, cho công nghiệp, cho thủy điện, ô nhiễm nước do các hoạt động nông nghiệp, sinh hoạt và công nghiệp,v vv…)

 Điều tra đánh giá hiện trạng kinh tế xã hội (dân số, nghèo đói, phát triển kinh

tế, thể chế, các quá trình ra quyết định, v vv…)

CHƯƠNG 2: TỔNG QUANG VỀ BUSSINESS INTELLIGENCE

2.1 Kinh doanh thông minh – Bussiness Intelegence (BI)

Năm 2009, trong một cuộc khảo sát của hãng Gartner, hơn 1.500 giám đốc công nghệ thông tin (CIO) đã đồng ý BI là ưu tiên công nghệ hàng đầu của họ để phát triển doanh nghiệp

Khi áp dụng BI, rất nhiều người dùng có thể hưởng lợi từ hệ thống này:

 Ban quản trị (Executives)

 Người ra quyết định kinh doanh (Business Decision Makers)

 Khách hàng (Customers)

 Phân tích viên (Analysts)

Trang 13

2.2 Khái niệm

Kinh doanh thông minh (Bussiness Intelegence - BI) là quy trình và công nghệ giúp các doanh nghiệp có thể thu thập và kiểm soát khối lượng dữ liệu khổng lồ vào đúng lúc, đông thời phân tích chúng để đưa ra các quyết định hiệu quả hơn Công nghệ BI có thể cung cấp cho doanh nghiệp một cách nhìn toàn cảnh về hoạt động của doanh nghiệp trong quá khứ, hiện tại và dự đoán tương lai

Input BI: Dữ liệu từ các nguồn ứng dụng như HRM, ERP, Accounting, CRM Output BI: Hệ thống báo cáo tòan diện các thông tin của tổ chức, trực quan và

có giá trị, dành cho những người làm việc với thông tin

Hệ thống BI đơn giản có thể được xem là sự kết hợp của 3 thành phần chính như sau:

Các thành phần cấu thành BI

nghiệp được thiết kế để hỗ trợ cho chức năng trợ giúp quyết định.Kho dữ liệu thường rất lớn tới hàng trăm GB hay thậm chí hàng Terabyte Kho dữ liệu được xây dựng để tiện lợi cho việc truy cập theo nhiều nguồn, nhiều kiểu dữ liệu khác nhau sao cho có thể kết hợp được cả những ứng dụng của các công nghệ hiện đại và kế thừa được từ những hệ thống đã có sẵn từ trước

Định dạng
Số trang	18
Dung lượng	839,95 KB