Bài viết đề xuất một giải pháp đề xây dựng kho dữ liệu tập trung về quản lý khoa học và đề xuất một hệ thống để quản lý và vận hành công tác quản lý khoa học công nghệ. Tác giả cũng đề xuất một số giải pháp để phân tích khai phá kho dữ liệu đề xuất ở trên để nhằm nâng cao chất lượng công tác nghiên cứu khoa học trong Nhà trường phù hợp với nhu cầu thực tiễn.
Trang 1TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI, SỐ 20 - 08/2016 3
ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH TỔ CHỨC QUẢN LÝ KHO DỮ LIỆU CÔNG TRÌNH KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
PROPOSED ORGANIZATIONAL MODEL DATA STORAGE MANAGEMENT PROJECTS THE SCIENCE AND TECHNOLOGY IN HO CHI MINH CITY
UNIVERSITY OF TRANSPORT
Vũ Ngọc Bích (1)
, Đặng Nhân Cách (2) , Hồ Hải Vinh (3)
(1), (3) Phòng Khoa học công nghệ - Nghiên cứu và Phát triển
(2) Trung tâm Dữ liệu và Công nghệ thông tin
Tóm tắt: Trong những năm qua, công tác nghiên cứu khoa học, xuất bản tạp chí, viết giáo giáo
trình của Trường Đại học Giao thông vận tải Thành phố Hồ Chí Minh đã có những đóng góp đáng kể vào giải quyết các nhu cầu thực tiễn của Nhà trường, địa phương cũng như Bộ - Ngành Tuy nhiên, việc tổ chức quản lý và vận hành chưa hiệu quả Chúng ta đang lưu trữ bằng file và rải rác ở các đơn
vị khác nhau Bài viết đề xuất một giải pháp đề xây dựng kho dữ liệu tập trung về quản lý khoa học và
đề xuất một hệ thống để quản lý và vận hành công tác quản lý khoa học công nghệ Tác giả cũng đề xuất một số giải pháp để phân tích khai phá kho dữ liệu đề xuất ở trên để nhằm nâng cao chất lượng công tác nghiên cứu khoa học trong Nhà trường phù hợp với nhu cầu thực tiễn
Từ khóa: Kho dữ liệu, khai phá dữ liệu, hệ hỗ trợ ra quyết định, hệ tư vấn
Abstract: Scientific research in universities is among the criteria for assessing the quality of
higher education, especially in the current context Over the years, the scientific research activity of
Ho Chi Minh City University of Transport has made a significant contribution to solving the practical needs of The university, locality as well as ministries - sectors However, the quantity of research works hasn’t been corresponding to the potential of our teaching staff, students, and graduate students Also, the quality of the studies doesn’t satisfy our desire The paper outlines the current status of the scientific research activity at Ho Chi Minh City University of Transport, analyze the causes, and propose some solutions in order to improve the quality of the scientific research activity at the university in accordance with practical needs
Keywords: Data warehouse, data mining, making a decision system, recommender system
1 Giới thiệu
Trong những năm qua, công tác nghiên
cứu khoa học, xuất bản tạp chí, viết giáo
trình của Trường Đại học Giao thông vận tải
Thành phố Hồ Chí Minh đã có những đóng
góp đáng kể vào giải quyết các nhu cầu thực
tiễn của Nhà trường, địa phương cũng như
Bộ - Ngành Chiến lược phát triển dài hạn
(2010 - 2020) và tầm nhìn đến năm 2030 [1]
và bài báo [2] cũng đã xác định Nhà trường
cần tăng cường công tác nghiên cứu khoa
học (NCKH) và quản lý khoa học Tuy
nhiên, hiện này, việc tổ chức quản lý và vận
hành là chưa hiệu quả
Bài viết đề xuất một giải pháp để xây
dựng kho dữ liệu tập trung về quản lý khoa
học và đề xuất một hệ thống để quản lý - vận
hành công tác quản lý khoa học công nghệ
Tác giả cũng đề xuất một số giải pháp để
phân tích khai phá kho dữ liệu đề xuất ở trên
để nhằm nâng cao chất lượng công tác nghiên cứu khoa học trong Nhà trường phù hợp với nhu cầu thực tiễn
2 Cơ sở lý thuyết và các vấn đề liên quan
2.1 Kho dữ liệu
Kho dữ liệu (Data Warehouse - DW) là
hệ thống cơ sở dữ liệu (kho dữ liệu) máy tính được thiết kế, sắp xếp có mục đích và định hướng rõ ràng của một tổ chức nhằm mục đích quản lý, cung cấp thông tin một cách kịp thời, chính xác, đồng thời là nền tảng cho việc xây dựng các ứng dụng phân tích dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định [3]
Theo John Ladley [4], Công nghệ kho
dữ liệu (Data Warehouse Technology) là tập các phương pháp, kỹ thuật và các công cụ có thể kết hợp, hỗ trợ nhau để cung cấp thông tin cho người sử dụng trên cơ sở tích hợp từ
Trang 24
Journal of Transportation Science and Technology, Vol 20, Aug 2016
nhiều nguồn dữ liệu, nhiều môi trường khác
nhau
Trong những năm qua, đặc biệt trong
giai đoạn 2011 - 2015, công tác NCKH của
Nhà trường đã đạt được những kết quả đáng
khích lệ cả về số lượng và chất lượng (bảng
1, 2, 3, 4 và 5), phần nào đáp ứng được nhu cầu của ngành giao thông vận tải, mặt khác
đã góp phần giải quyết một số vấn đề trong công tác giảng dạy và học tập cũng như hợp tác, liên kết quốc tế trong đào tạo của Nhà trường
Bảng 1 Số lượng đề tài NCKH giai đoạn 2011-2015
Nguồn: Báo cáo thống kê - phòng KHCN-NC&PT Bảng 2 Số cán bộ giảng viên, người học tham gia NCKH giai đoạn 2011-2015
Năm Cấp Bộ Loại đề tài NCKH/Dự án Cấp Cơ sở Sinh viên
Nguồn: Báo cáo thống kê - phòng KHCN-NC&PT Bảng 3 Số bài báo khoa học công bố trên các Tạp chí/Hội nghị, hội thảo khoa học giai đoạn 2011-2015
Năm
Số bài báo khoa học đăng trên tạp chí khoa học chuyên ngành
Số bài báo khoa học đăng trong kỷ yếu hội nghị, hội thảo
Nguồn: Báo cáo thống kê - phòng KHCN-NC&PT Bảng 4 Số giáo trình, bài giảng đăng ký biên soạn giai đoạn 2011-2015
Năm
Loại giáo trình/bài giảng Giáo trình Bài giảng Tài liệu tham khảo/bài
tập
Nguồn: Báo cáo thống kê - phòng KHCN-NC&PT
Trang 3TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI, SỐ 20 - 08/2016 5
Bảng 5 Số lượng bài báo đăng trên tạp chí, ấn phẩm xuất bản có chỉ số, giai đoạn 2011-2015
Năm
Loại ấn phẩm Tạp chí Kỷ yếu hội nghị có chỉ số
ISBN
Kỷ yếu hội nghị không có chỉ số ISBN
Nguồn: Báo cáo thống kế - phòng KHCN-NC&PT
Việc quản lý các đề tài, bài báo, giáo
trình, tài liệu tham khảo hiện nay chủ yếu là
trên bản cứng, các thông tin đăng tải trên
mạng nội bộ mới chỉ dừng lại ở mức thống
kê Với tốc độ phát triển ngày càng nhiều đề
tài, công trình nghiên cứu,… thì việc quản lý
và triển khai, khai thác như hiện tại là không
đáp ứng được nhu cầu thực tiễn, mặt khác
việc truy xuất dữ liệu phục vụ báo cáo về
khoa học công nghệ là tốn khá nhiều thời
gian, bất tiện, không khoa học Vì vậy, việc
xây dựng kho dữ liệu tập trung về quản lý
KHCN là nhu cầu tất yếu để khắc phục
những hạn chế ở trên
2.2 Khai phá dữ liệu
Khai phá dữ liệu (Data mining) [5] là
quá trình khám phá các tri thức mới và các tri
thức có ích ở dạng tiềm năng trong nguồn dữ
liệu đã có Khai phá dữ liệu là một bước của
quá trình khai thác tri thức (Knowledge
Discovery Process), bao gồm:
- Xác định vấn đề và không gian dữ liệu
để giải quyết vấn đề (Problem understanding
and data understanding)
- Chuẩn bị dữ liệu (Data preparation),
bao gồm các quá trình làm sạch dữ liệu (data
cleaning), tích hợp dữ liệu (Data integration),
chọn dữ liệu (Data selection), biến đổi dữ
liệu (Data transformation)
- Khai thác dữ liệu (Data mining): Xác
định nhiệm vụ khai thác dữ liệu và lựa chọn
kỹ thuật khai thác dữ liệu Kết quả cho ta một
nguồn tri thức thô
- Đánh giá (Evaluation): Dựa trên một số
tiêu chí tiến hành kiểm tra và lọc nguồn tri
thức thu được
- Triển khai (Deployment)
Quá trình khai thác tri thức không chỉ là một quá trình tuần tự từ bước đầu tiên đến bước cuối cùng mà là một quá trình lặp và có quay trở lại các bước đã qua
3 Mô hình quản lý khoa học công nghệ
3.1 Kho dữ liệu Kho dữ liệu
Chúng tôi đã thiết kế mô hình kho dữ liệu KHCN có cấu trúc, dựa trên những dữ liệu đang có sẵn của Nhà trường và đưa tất cả tập trung vào kho dữ liệu này Tất cả những yêu cầu truy xuất đến dữ liệu của kho dữ liệu
sẽ cho kết nối theo chuẩn quy định Ngoài bốn mô đun chức năng đã được thiết kế để luôn phục vụ cho công tác quản lý khoa học chúng tôi còn tạo ra những cổng giao tiếp riêng cho phép những ứng dụng khác có thể kết nối vào để truy vấn dữ liệu
Hình 1 Mô hình kho dữ liệu KHCN
3.2 Hệ thống quản lý KHCN
- Quản lý đề tài: Cho phép quản lý tất
cả các loại đề tài của CB - CNV trong trường như: Đề tại cấp sơ cở; đề tại cấp bộ; đề tài cấp nhà nước….Chức năng này hỗ trợ rất tốt
Trang 46
Journal of Transportation Science and Technology, Vol 20, Aug 2016
cho phép chọn lọc những đề tài đã nghiệm
thu, hay chưa nghiệm thu…
- Quản lý tạp chí: Tất cả các bài báo
trong các số tạp chí đều được tổ chức quản lý
theo từng số xuất bản của tạp chí theo định
kỳ Từ đó, dễ dàng tìm kiếm các bài báo cho
những lúc cần thiết
- Quản lý bài báo: Tất cả các bài báo
hội nghị, bài báo tạp chí trong nước hay quốc
đề đều được tổ chức cập nhật thường xuyên
thông qua chức năng này
- Quản lý giáo trình: Quản lý tất cả bài
giảng chi tiết hay giáo trình của Nhà trường
nhằm phục vụ sinh viên…
3.3 Phân tích dữ liệu
Trên cơ sở các mô đun được thiết kế ở
trên cho phép chúng ta tương tác qua kho dữ
liệu như: Thêm, xóa sửa, cập nhật thông tin
Với dữ liệu ngày càng được cập nhật và thêm
vào, trên cơ sở đó, chúng ta có thể trích xuất
và khai phá, phân tích dữ liệu để hỗ trợ ra
quyết định hay đưa ra tư vấn cho những vấn
đề liên quan đến công tác KHCN Có thể dựa
trên những thuật toán và đưa ra những thống
kê phân tích tự động nhanh chóng Hoặc
cũng có thể trích xuất ra và xử dụng những
công cụ hỗ trợ phân tích như Weka [6] để
phân tích
4 Kết luận
Trong bài báo này, tác giả đã giới thiệu
được mô hình tổng quan trong việc quản lý
và hoạt động KHCN của Nhà trường Như:
Xây dựng được kho dữ liệu KHCN tập trung;
giới thiệu được hệ thống kết nối đến kho dữ
liệu tập trung này và đưa ra một số giải pháp
để phân tích khai phá dữ liệu khoa học nhằm
phục vụ trong công tác của Nhà trường
Nếu chúng ta thực hiện đồng bộ các giải pháp như đã nêu thì chắc chắn, bức tranh KHCN của Trường ta sẽ ngày càng sáng nét hơn; những kết quả mà NCKH và chuyển giao công nghệ tạo ra sẽ chắc chắn có chất lượng cao, đủ khả năng ứng dụng, góp phần giải quyết các vấn đề quan trọng của địa phương, ngành, của quốc gia, mà trước mắt
là góp phần đắc lực nâng cao công tác quản
lý KH CN của Nhà trường
Tài liệu tham khảo
[1] Kế hoạch chiến lược phát triển dài hạn (2010-2020) và tầm nhìn đến năm 2030, Trường Đại học Giao thông vận tải Thành phố Hồ Chí Minh
[2] Vũ Ngọc Bích, Hồ Hải Vinh, Nguyễn Hải Dương, Nâng cao chất lượng công tác nghiên cứu khoa học trong trường đại học Giao thông vận tải Tp Hồ Chí Minh, Tạp chí khoa học công nghệ giao thông vận tải,
số 13, tháng 11/2014, trang 03-06
[3] Nguyễn Vân Anh, Lê Vũ Toàn (2012), Tạp chí hoạt động khoa học –Bộ KH&CN, số ISSN 1859-4794, số
635, tháng 4/2012, trang 57-60
[4] Bischoff, J and T Alexander, Data warehouse: practical advice from the experts1997: Prentice-Hall, Inc
[5] https://vi.wikipedia.org/wiki/Khai_phá_dữ_lliệu [6] https://en.wikipedia.org/wiki/Weka_(machine_lea rning)
Ngày nhận bài: 25/07/2016 Ngày chuyển phản biện: 29/07/2016 Ngày hoàn thành sửa bài: 16/08/2016 Ngày chấp nhận đăng: 23/08/2016