Slide tổng quan về business intelligence

Giới thiệu BI BI là một qui trình có tích hợp công nghệ mà các doanh nghiệp dùng để kiểm soát khối lượng dữ liệu khổng lồ đến từ nhiều nguồn khác nhau và khai thác nguồn dữ liệu đó

Tổng quan Về Business Intelligence

Giới thiệu BI

 BI là một qui trình có tích hợp công nghệ

mà các doanh nghiệp dùng để kiểm soát

khối lượng dữ liệu khổng lồ đến từ nhiều

nguồn khác nhau và khai thác nguồn dữ

liệu đó giúp cho họ có thể đưa các các

quyết định hiệu quả hơn trong hoạt động

kinh doanh của mình

Giới thiệu BI

 BI có mặt ở khắp các doanh nghiệp như

hệ thống siêu thị, ngân hàng, viễn thông,

… đó đều là những nơi cần thu thập, xử lý khối lượng dữ liệu cực lớn

 Hiện nay BI vẫn còn là một thuật ngữ khá

mới ở Việt Nam, nhưng trên thế giới BI đã được ứng dụng rất nhiều vào doanh

nghiệp

Thành phần chủ yếu của BI

Data Sources

 Là cơ sở dữ liệu thô (thường là cơ sở dữ liệu

quan hệ) đến từ nhiều nguồn khác nhau như

các ứng dụng business như Human Resource

Management (HRM), Customer relationship

management (CRM), phần mềm bán hàng,

website thương mại điện tử…

 Có thể là bất cứ hệ quản trị cơ sở dữ liệu nào

như MySQL, Oracle, MSSQL, DB2, …

 Thường được thiết kế theo mô hình cơ sở dữ

liệu quan hệ ( vì dạng mô hình này đang rất phổ biến trong thực tế )

Data Warehouse

 Là cơ sở dữ liệu được thiết kế theo mô

hình khác với CSDL quan hệ và là nơi lưu trữ dữ liệu lâu dài của tổ chức

 Dữ liệu của DW chỉ có thể đọc, ko ghi hay update được và chỉ được update bởi gói

ETL chuyển đổi dữ liệu từ Data Sources

vào Data Warehouse Mình sẽ bàn kỹ hơn

về Data Warehouse ở phần tiếp theo

Integrating Server

 Chịu trách nhiệm trung gian vận hành gói ETL để chuyển đổi dữ liệu từ Data

Sources vào Data Warehouse.

Analysis Server

 Chịu trách nhiệm thực thi các Cube được

thiết kế dựa trên các Dimension dữ liệu và tri thức nghiệp vụ.

 Cube chịu trách nhiệm nhận input data từ

DW và thực thi theo nghiệp vụ định nghĩa

sẵn để trả về output.

Reporting Server

 Thực thi các report với output nhận được

từ Analysis Server.

 Nơi quản trị tập trung các report trên nền

web, các report này có thể được attach

vào ứng dụng web, hay application

Data Mining

 Là quá trình trích xuất thông tin dữ liệu đã qua xử lý (phù hợp với yêu cầu riêng của

doanh nghiệp) từ Data Warehouse rồi kết

hợp với các thuật toán để đưa ra ( hoặc

dự đoán ) các quyết định có lợi cho việc

kinh doanh của doanh nghiệp

 Đây là một quá trình quan trọng trong BI,

thông thường một doanh nghiệp muốn sử

dụng giái pháp BI thường kèm theo về

Data Mining

Data Presentation

 Tạo ra các báo cáo, biểu đồ từ quá trình

data mining để phục vụ cho nhu cầu của

người dùng cuối.

Data Warehouse

 Hướng đối tượng

Thường dữ liệu trong data warehouse sẽ được phân

tích theo từng đối tựơng cụ thể, ví dụ như khách hàng

hoặc là sản phẩm,…

 Tổng hợp dữ liệu

Như chúng ta đã biết, dữ liệu vào data warehouse có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, mỗi nguồn có cách định

nghĩa dữ liệu khác nhau nhưnh khi đưa vào Data

Warehouse, chúng sẽ đựơc chuẩn hoá theo thiết kế

riêng của từng DW thông qua giai đoạn ETL Khi đó mọi nguồn dữ liệu sẽ được tổng hợp lại thành một nguồn

thống nhất

 Lưu trữ lâu dài

Dữ liệu trong data warehouse được lưu trữ trường kỳ

theo một thời gian dài cho dù nó đã được thay đổi Một

hệ thống dữ liệu bình thường chỉ lưu trữ dữ liệu gần

nhất của một trường nào đó, ví dụ như địa chỉ của 1

khách hàng, khi thay đổi nó, địa chỉ cũ vẫn được giữ lại

thông qua các phương pháp Slowly Changing

Dimensions ( sẽ được bàn kỹ vào các bài blog tiếp

theo )

 Bất biến theo thời gian

Một khi dữ liệu đựơc đưa vào DW, nó chỉ đựơc thay đổi thông qua gói ETL ( nhưng dữ liệu cũ vẫn được giữ lại)

Kiến trúc của một Data

Warehouse thông thường

 Data Source Layer (Lớp dữ liệu nguồn)

Dữ liệu vào DW có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau và

dưới các định dạng khác nhau như đơn thuần một file

text, cơ sở dữ liệu quan hệ, file Excel… hoặc dữ liệu từ

doanh nghiệp như dữ liệu về sản phẩm, thông tin lưu trữ

về việc lướt web của ngừơi dùng lưu trên web server …

 Data Extraction Layer

Đảm nhận việc trích dữ liệu từ nguồn để đưa vào hệ

thống DW sddsada

 Staging Area

Đây là nơi mà dữ liệu sẽ được loại bỏ các trường dữ liệu thừa theo chuẩn của từng DW và chuỷên vào DW hoặc

Data mart

 ETL Layer

Lớp này có nhiệm vụ thêm sự logic vào dữ liệu ( thường do yêu cầu riêng của doanh nghiệp )

 Data Storage Layer

Đây là nơi mà dữ liệu sau khi đã được lược bỏ

và chuẩn hóa sẽ được lưu trữ.

 Data Logic Layer

Các quy luật riêng của doanh nghiệp sẽ đươc

lưu vào đây Chúng không ảnh hưởng tới dữ

liệu lưu trong DW nhưng sẽ tác động tới các

dạng như báo cáo sau này.

 Data Presentation Layer

Lớp này đảm nhận việc “xuất” các thông tin hữu ích cho

người dùng như bảng hoặc báo cáo đồ họa theo yêu

cầu của doanh nghiệp trên web, dạng email báo cáo tự

dộng tạo và gửi đi định kỳ hoặc …

 Metadata Layer

Đây sẽ lưu trữ các thông tin về dữ liệu trong DW

 System Operations Layer

Lưu lại thông tin về quá trình hoạt động của hệ thống

DW như tình trạng của tiến trình ETL, năng suất của hệ

thống và lưu lại lịch sử truy xuất của các user

 Unilever và việc ứng dụng giải pháp BI

 Quy mô công ty

 400 nhãn hiệu

300 công ty thành viên

100 quốc gia

174000 nhân viên

Doanh số 1.300.000 tỷ đồng (50 tỷ Euro *) /năm

 Ngành

 Hàng tiêu dùng

 Thách thức và khó khăn

 Bộ máy cồng kềnh, thiếu thông tin tổng quát ở mức toàn cầu

 Giải pháp

 Giải pháp BI được triển khai dưới dạng dự án Unilever Information Project (UIP)

 Lợi ích

 Thông tin tổng quát ở mức toàn cầu với độ chính xác cao trong thời gian ngắn

Tiết kiệm 41.000 tỷ đồng (1,6 tỷ Euro *) từ chi phí mua hàng

 (*) : Tính theo tỷ giá ngày 27/5/2009 là 25.324 đồng/ Euro