Sử dụng công cụ IBM COGNOS để xây dựng hệ thống DASHBOARD cho khối bán lẻ NH đầu tư và phát triển việt nam khoá luận tốt nghiệp 663

TỔNG QUAN VỀ DATA MART VÀ IBM COGNOS BUSINESS INTELLIGENCE

Data Mart

Khi doanh nghiệp phát triển hiệu quả, việc mở rộng ra nhiều tỉnh thành và quốc gia trở thành nhu cầu cần thiết Tuy nhiên, ban quản trị phải đối mặt với nhiều thách thức trong quản lý do dữ liệu công ty phân tán ở nhiều nơi và định dạng khác nhau Điều này làm cho việc truy vấn, phân tích và so sánh dữ liệu tốn nhiều thời gian và công sức Giải pháp Data Warehouse (kho dữ liệu) của BI giúp tập hợp và thống nhất dữ liệu quan trọng từ nhiều nguồn khác nhau, đảm bảo báo cáo chính xác và kịp thời cho toàn doanh nghiệp Nhiều tập đoàn lớn đã nhận ra kho dữ liệu là yếu tố quan trọng trong quá trình toàn cầu hóa của họ.

Data Mart là một phần thu nhỏ của Data Warehouse, tập trung vào các đơn vị kinh doanh cụ thể như bán hàng, tài chính và tiếp thị Khác với Data Warehouse bao quát toàn bộ doanh nghiệp, Data Mart được xây dựng từ các nguồn dữ liệu chuyên biệt, bao gồm dữ liệu từ hệ thống nội bộ, Data Warehouse trung tâm hoặc nguồn dữ liệu bên ngoài Là kho dữ liệu hướng chủ đề, Data Mart có thể được hình thành từ một tập con dữ liệu của kho dữ liệu hoặc xây dựng độc lập, sau đó kết nối và tích hợp lại với nhau để tạo thành kho dữ liệu hoàn chỉnh Việc xây dựng kho dữ liệu có thể bắt đầu từ các Data Mart hoặc ngược lại.

Data Mart có thể hoạt động độc lập hoặc phụ thuộc vào các Data Mart khác trong tổ chức Mỗi bộ phận, đơn vị kinh doanh được xem là chủ sở hữu của các Data Mart riêng, bao gồm phần cứng, phần mềm và dữ liệu Điều này cho phép các bộ phận tự do sử dụng, thao tác và cập nhật dữ liệu mà không ảnh hưởng đến thông tin trong các Data Mart hoặc Data Warehouse khác.

Hình 1.1: Dependent Data Mart 1.1.2 Lợi ích của Data Mart

• Truy cập linh hoạt hơn tới dữ liệu cần phân tích thường xuyên.

• Cung cấp dữ liệu trong các mẫu ứng với quan điểm chung của một nhóm người dùng.

• Giảm thời gian phản hồi người dùng cuối.

• Định nghĩa và có mục tiêu rõ ràng để hỗ trợ cho người dùng tiềm năng của Data Mart.

• Cung cấp cấu trúc dữ liệu thích hợp, chi phối bởi công cụ truy cập mà người dùng cuối sử dụng.

• Xây dựng Data Mart đơn giản hơn so với việc thiết lập Data Warehouse.

• Chí phí thực thi của Data Mart thấp hơn thực hiện Data Warehouse.

Tiêu chí Data Mart Data Warehouse

Phạm vi - Ứng dụng DSS đặc biệt

- Thường chỉ tập trung vào một lĩnh vực: Tài chính, kế toán, bán hàng

- Khả dĩ ngay cả khi không có kế hoạch cụ thể

- Nhiều lĩnh vực chuyên môn

Dữ liệu - Có tính lịch sử

- Có thể chứa dữ liệu tổng hợp từ nhiều dữ liệu chi tiết

Nguồn dữ liệu - Tích hợp thông tin từ một chủ đề nhất định

- Tích hợp được tất cả các nguồn dữ liệu

- Xây dựng tập trung vào một Dimension Model như lược đồ hình sao

- Không nhất thiết phải sử dụng Dimension model Đặc điểm khác

- Bắt đầu nhỏ rồi lớn dần

- Đa cấu trúc, nửa phức tạp và cấu trúc phức tạp

Khóa luận tốt nghiệp Sử dụng công cụ Cognos để xây dựng hệ thống Dashboard cho khối bán lẻ Ngânhàng BIDV

Bảng 1 1: So sánh Data Mart và Data Warehouse

Data Mart và hệ thống OLAP được phát triển dựa trên mô hình dữ liệu đa chiều, mang lại hiệu suất tối ưu cho các truy vấn phức tạp Mô hình này giúp cải thiện khả năng phân tích và xử lý dữ liệu, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Hình 1.2: Một cube 3 chiều hiển thị dữ liệu số lượng bán hàng với 3 chiều:

Thị trường (Store), Thời gian (Time), Sản phẩm (Product) và chỉ tiêu Doanh số (amount)

Một khối data cube được cấu thành từ các cắt lớp (dimension) và tiêu chí (measure) để phân tích dữ liệu Các cắt lớp, như Thị trường (Store), Thời gian (Time) và Sản phẩm (Product), chứa các giá trị gọi là lớp (dimension member), ví dụ như Paris, Nice, Rome và Milan thuộc cắt lớp Thị trường Mỗi cắt lớp có thể kèm theo các thuộc tính (attribute) bổ sung, chẳng hạn như Mã sản phẩm, Tên sản phẩm và Mô tả cho cắt lớp Sản phẩm Hơn nữa, các cắt lớp có thể được phân cấp thành nhiều mức nhỏ và được tổ chức theo dạng cây phân cấp (hierarchy).

Hình 1.3: Các giá trị của cây phân câp Thị trường stằre_dlm

Product dini product-id INT(Il)

StoreJd INT(Il) region-id INT(Il) product-id INT(Il)

Cắt lớp và các ô (cell) trong cube chứa các giá trị số, được gọi là tiêu chí (measure) như doanh thu hay số lượng sản phẩm Mô hình đa chiều yêu cầu thực hiện các phép toán số học trên các tiêu chí này mà vẫn đảm bảo ý nghĩa số liệu chính xác Thông thường, một cube sẽ có nhiều tiêu chí khác nhau Độ kết hạt của dữ liệu (data granularity) phản ánh mức độ chi tiết của dữ liệu trong bảng fact khi kết hợp tiêu chí và cắt lớp Ví dụ, khi cắt lớp theo Thị trường (Store), người dùng có thể xem doanh thu ở mức chi tiết như cửa hàng hoặc ở mức cao hơn như quốc gia.

Trong hệ thống OLAP, khối dữ liệu (data cube) được lưu trữ dưới dạng bảng quan hệ và tổ chức theo cấu trúc sơ đồ hình sao (star schema) Tại trung tâm của sơ đồ này là bảng fact, trong khi các bảng dimension được bố trí xung quanh.

O day_of_month INT(Il) day_of_year INT(Il)

IBM Cognos Business Intelligence

dữ liệu Thêm vào đó, công nghệ thông tin được đơn giản hóa với ít hơn các thành phần để triển khai, quản lý hay bảo trì.

1.2.1 Giới thiệu về IBM Cognos BI

Business Intelligence (BI) là quy trình trích xuất thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, hỗ trợ quản lý và ra quyết định quan trọng cho doanh nghiệp và tổ chức Hệ thống BI thường bao gồm ba quy trình cơ bản: thu thập dữ liệu, phân tích thông tin và trình bày kết quả, giúp tối ưu hóa hoạt động và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

• Hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn.

• Khám phá, khai thác dữ liệu.

• Chia sẻ dữ liệu với các bên liên quan.

IBM Cognos BI là giải pháp hàng đầu thế giới cho báo cáo, dự báo và phân tích trong quản lý hiệu suất doanh nghiệp, giúp khách hàng lập kế hoạch chiến lược, quản lý tài chính và hoạt động kinh doanh hiệu quả Hệ thống báo cáo của IBM Cognos BI cho phép khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, biến chúng thành thông tin có giá trị để hỗ trợ ra quyết định chính xác Qua đó, doanh nghiệp có thể tìm ra các giải pháp vượt trội so với đối thủ trong những vấn đề quan trọng IBM Cognos BI giúp trả lời các câu hỏi cốt lõi trong hệ thống doanh nghiệp.

• Chúng ta đang làm việc như thế nào?

• Tại sao chúng ta lại đạt hiểu quả hay không hiệu quả theo kế hoạch đã vạch ra?

• Chúng ta nên có kế hoạch gì?

Việc này sẽ giúp khách hàng hiểu rõ hơn về các hoạt động quản lý hiện tại Liệu công tác quản lý có đang hiệu quả? Cần thực hiện những điều chỉnh gì để nâng cao hiệu quả quản lý?

Hình 1.5: Nen tảng duy nhất cho việc ra quyết định

Mỗi câu hỏi trên đã có sẵn những chức năng trong phần mềm Cognos:

• “How are we doing?” - được thể hiện qua những bản báo cáo, Dashboard và

• “Why?” - được thể hiện qua công cụ phân tích của Cognos - Analatics.

• “What should we be doing?” - được thể hiện qua công cụ Planning, Budgeting và

IBM Cognos BI là một giải pháp quản lý doanh nghiệp thông minh (BI) toàn diện, cung cấp đầy đủ chức năng BI trong một cấu trúc duy nhất trên nền tảng Web, mang lại sự tiện lợi cho người dùng Phần mềm này được chia thành các module, bao gồm báo cáo đa chiều, phân tích, quản lý sự kiện và kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau Người dùng có thể dễ dàng truy cập và sử dụng các chức năng này trực tiếp trên trang Web mà không cần cài đặt trên từng máy tính riêng lẻ.

Hình 1.6: Mô hình kiến trúc của IBM Cognos BI

1.2.2 Công cụ OLAP của IBM Cognos BI

OLAP là một kỹ thuật sử dụng các khối dữ liệu đa chiều để truy xuất nhanh thông tin từ kho dữ liệu, với đặc điểm là khối lượng giao dịch thấp và các truy vấn phức tạp, tổng hợp Thời gian phản hồi là chỉ số quan trọng phản ánh hiệu quả của OLAP, được ứng dụng phổ biến trong khai phá dữ liệu Cơ sở dữ liệu OLAP thường lưu trữ dữ liệu tổng hợp và lịch sử trong lược đồ đa chiều, thường là lược đồ hình sao, dẫn đến độ trễ dữ liệu khoảng vài giờ, khác với Data Mart có thể lên đến một ngày.

IBM Cognos BI là nền tảng và công cụ mạnh mẽ cho các ứng dụng Business Intelligence, hỗ trợ hiệu quả trong thiết kế, xây dựng và thực thi các ứng dụng OLAP Với khả năng hỗ trợ OLAP, người dùng có thể khai thác dữ liệu một cách tối ưu, từ đó nâng cao hiệu quả cho các ứng dụng phân tích và tạo lập báo cáo.

• Xác định truy vấn, các chiều căn bản (Regular Dimensions), các chiều tiêu chí r -

• Work dsconnected Sales trend analysis Plan participation

• Mcotorfc a'ert Project reporting Strateqic analysis

(Measure Dimensions, các phân cấp (Hierarchies) cũng như các thuộc tính

(Attributes) của các khối dữ liệu đa chiều.

• Hỗ trợ đa phân cấp.

• Định nghĩa các thuộc tính của các chiều trong khối dữ liệu.

• Tập hợp các miền sự kiện

• Mô hình Star-Schemas và Cross-Star Reporting

Cognos BI cung cấp cho người dùng hiệu quả tối ưu trong công việc nhờ vào tính năng mạnh mẽ, cho phép linh hoạt trong thiết kế và xây dựng mô hình cho các chiều và quan hệ trong quá trình phát triển các khối dữ liệu đa chiều.

∙p⅛⅛tr⅛ ItoUs Validate plans Stare reruns năng hay khả năng chuyên biệt của BI.

1.2.3 Các chức năng của IBM Cognos BI

Chức năng này giúp người dùng nhanh chóng và dễ dàng lập các loại báo cáo đáp ứng nhu cầu của họ, với những đặc điểm nổi bật.

• Một môi trường soạn thảo duy nhất, đáp ứng cho đầy đủ các loại báo cáo.

• Lập các báo cáo kinh doanh có quản lý, các báo cáo sản xuất, bảng điều khiển và truy vấn ngẫu hứng.

• Báo cáo được lập từ nhiều nguồn dữ liệu: OLAP, nguồn dữ liệu quan hệ

• Xuất báo cáo sang mọi định dạng mong muốn: E -mail, HTML, PDF, MS Excel, CSV và XML.

• Giảm tải cho IT và giảm thời gian trễ khi lập báo cáo nhờ định dạng kiểu kéo thả và người dùng tự phục vụ.

• Có sẵn khả năng hỗ trợ lập báo cáo theo chiều sâu và chiều rộng.

• Hỗ trợ font chữ unicode, đáp ứng các nhu cầu lập báo cáo đã ngôn ngữ Lập báo cáo một lần và triển khai trên mọi ngôn ngữ.

Người dùng có thể dễ dàng truy cập các báo cáo trên thiết bị di động và tương tác với từng trang báo cáo mà không cần chờ đợi toàn bộ báo cáo tải về.

Chức năng này giúp các nhà quản lý nắm bắt sâu sắc hoạt động kinh doanh, cho phép người dùng thực hiện phân tích một cách nhanh chóng và dễ dàng nhằm nâng cao hiệu quả kinh doanh Các đặc điểm nổi bật của chức năng phân tích này bao gồm khả năng cung cấp cái nhìn tổng quan và thông tin chi tiết để hỗ trợ quyết định chiến lược.

• Khám phá và phân tích khối lượng lớn dữ liệu với thời gian đáp ứng nhanh và khả năng dự đoán.

• Phân tích mọi dữ liệu, sử dụng OLAP hay các nguồn dữ liệu quan hệ.

• Thực hiện phân tích so sánh sâu về hiệu năng kinh doanh theo nhiều chiều (thời gian, sản phẩm, khách hàng v.v.).

• Phân tích các nhóm dữ liệu lớn, phức tạp với một giao diện người dùng kéo thả, dễ sử dụng.

1.2.3.3 Lập bảng điểm phân tích

• Liên kết các dự án với chiến lược bằng các tiêu chí và bản đồ chiến lược.

• Đánh giá nhanh hiệu năng theo mục tiêu.

• Bảo đảm trách nhiệm liên đới bằng cách liên kết các tiêu chí với chủ sở hữu.

• Hiểu rõ các xu hướng hiệu năng với truy nhập trực tiếp tới các báo cáo và phân tích.

• Khả năng theo dõi dự án sẵn sàng để quản lý các hoạt động sửa chữa.

• Sử dụng các dữ liệu tiêu chí để thực hiện quy hoạch doanh nghiệp và tích hợp quản lý hiệu năng.

• Cung cấp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau trong một giao diện đơn nhất.

• Cung cấp hình ảnh tức thời về hiệu năng của doanh nghiệp.

Rút ngắn thời gian ra quyết định bằng cách sử dụng các báo cáo hiệu năng đa đối tượng, bản đồ, sơ đồ, bảng điểm so sánh, danh sách và phân tích OLAP tương tác.

• Tạo các trung tâm thông tin được cá nhân hóa để giám sát hiệu năng.

• Hỗ trợ các phương pháp quản lý như Six Sigma.

Quản lý sự kiện không chỉ đơn thuần là chức năng thông báo cơ bản được cung cấp trong các sản phẩm khác mà nó còn:

• Tự động hóa quá trình ra quyết định, đưa ra các quy trình nghiệp vụ và tích hợp với các giải pháp quản lý quy trình nghiệp vụ.

• Tự động hóa việc phát hiện và quản lý những sự kiện quan trọng của doanh nghiệp.

• Giám sát các hệ thống điều hành để phát hiện các sự kiện của quy trình nghiệp vụ.

Thiết lập cảnh báo và cung cấp thông tin quan trọng theo thời gian là yếu tố then chốt để hỗ trợ những người ra quyết định tại các phòng ban và các địa điểm khác nhau.

• Giảm thời gian chuẩn bị hành động và cho phép giải quyết vấn đề trên cơ sở thực tế.

• Quản lý sự kiện trong cả vòng đời cho tới khi chúng được giải quyết.

Kết thúc chương 1, chúng ta đã nắm vững kiến thức cơ bản về Data Mart và giải pháp kinh doanh thông minh IBM Cognos Data Mart là kho dữ liệu tập trung vào chủ đề, có thể được xây dựng độc lập hoặc từ một phần dữ liệu của kho dữ liệu lớn hơn Về mặt kiến trúc, Data Mart được thiết kế theo mô hình dữ liệu đa chiều, cho phép hiển thị dữ liệu dưới dạng các khối dữ liệu (data cube).

Do đó, cơ sở hạ tầng của Data Mart hỗ trợ rất tốt cho việc xuất, nhập cũng như các thao tác cơ bản trên dữ liệu.

IBM Cognos BI là giải pháp hàng đầu thế giới trong lĩnh vực BI, chuyên cung cấp các ứng dụng tạo báo cáo, dự báo và phân tích giả lập, đồng thời quản lý hiệu suất doanh nghiệp Hệ thống báo cáo của IBM Cognos cho phép người dùng khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, được mô hình hóa thành các package trong Data Mart Nhờ đó, người dùng có thể phân tích và sử dụng dữ liệu để tạo ra thông tin có giá trị, hỗ trợ quá trình ra quyết định một cách chính xác và hiệu quả.

CHƯƠNG 2 TÌM HIỂU VỀ IBM COGNOS DASHBOARD

Dashboard, hay bảng điều khiển kỹ thuật số, là giao diện số giúp thu thập và tổng hợp dữ liệu của tổ chức Nó cung cấp báo cáo phân tích sâu về hoạt động kinh doanh, cho cái nhìn nhanh về năng suất từng bộ phận, xu hướng, hoạt động và các chỉ số KPI Với báo cáo linh hoạt, nhà quản lý có thể theo dõi chỉ số sức khỏe doanh nghiệp qua đồ thị đa chiều Tóm lại, dashboard là công cụ tổng hợp thông tin, kết hợp nhiều báo cáo trên một màn hình, giúp người xem có cái nhìn tổng quát, trực quan và nhanh chóng về các thông tin quản trị.

Hình 2.1: IBM Cognos Dashboard 2.2 Tính năng của Dashboard

• Phù hợp với nhiều hình thức kinh doanh, ngành nghề.

Tổng quan về dịch vụ ngân hàng bán lẻ

Dịch vụ NHBL cung cấp các sản phẩm và dịch vụ tài chính cho cá nhân và doanh nghiệp vừa và nhỏ thông qua mạng lưới chi nhánh và công nghệ thông tin Sự phát triển của dịch vụ này được đánh giá dựa trên các tiêu chí định lượng cụ thể.

• Mức độ gia tăng doanh số và thu nhập cho ngân hàng:

Doanh số là chỉ tiêu quan trọng để đánh giá sự phát triển của dịch vụ ngân hàng bán lẻ (NHBL) Doanh số cao cho thấy lượng khách hàng sử dụng dịch vụ ngày càng tăng, đồng nghĩa với việc thị phần bán lẻ mở rộng và dịch vụ trở nên đa dạng hơn Sự phát triển này là kết quả của việc đa dạng hóa và nâng cao chất lượng sản phẩm Mức độ gia tăng doanh số phản ánh hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng trong lĩnh vực NHBL Lợi nhuận là lợi ích lớn nhất mà các dịch vụ này mang lại cho ngân hàng thương mại, vì vậy dịch vụ NHBL chỉ được coi là phát triển khi tạo ra lợi nhuận thực tế cho ngân hàng.

• Sự gia tăng số lượng khách hàng và thị phần:

Chỉ tiêu thị phần là yếu tố quan trọng để đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng Ngân hàng hoạt động hiệu quả sẽ thu hút nhiều khách hàng hơn, từ đó tăng doanh thu so với các ngân hàng thương mại khác Sự đa dạng trong danh mục sản phẩm và dịch vụ giúp nâng cao năng lực cạnh tranh, đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng Điều này không chỉ tạo cơ hội cho khách hàng tiếp cận dịch vụ mà còn thúc đẩy sự phát triển của các sản phẩm ngân hàng, góp phần tăng trưởng doanh thu.

Đa dạng hóa sản phẩm ngân hàng cần phải dựa trên nguồn lực hiện có để tránh tình trạng dàn trải, gây giảm hiệu quả kinh doanh Đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của khách hàng, ngân hàng cần cung cấp dịch vụ tốt nhất, đặc biệt là việc kết hợp các sản phẩm thành những “gói hàng” đa dạng và tiện lợi Hiện nay, dịch vụ ngân hàng không chỉ giới hạn ở cho vay và nhận tiền gửi, mà còn phát triển phong phú, tối ưu hóa hiệu suất từ các kênh phân phối.

• Tỷ trọng sử dụng dịch vụ ngân hàng bán lẻ:

Sự phát triển dịch vụ ngân hàng bán lẻ (NHBL) không chỉ thể hiện qua số lượng khách hàng mà còn qua tỷ trọng sử dụng dịch vụ Tỷ lệ này phản ánh mức độ quan tâm của khách hàng đối với các dịch vụ, được đo bằng số lượng dịch vụ trung bình mà mỗi khách hàng sử dụng trong tổng số dịch vụ mà ngân hàng cung cấp.

• Số dư trên sản phẩm:

Số dư trên sản phẩm là tiêu chí quan trọng để đánh giá mức độ trung thành của khách hàng Một số dư ổn định và gia tăng trong thời gian dài cho thấy ngân hàng đã chú trọng xây dựng hình ảnh và nâng cao uy tín, từ đó cải thiện lòng tin của khách hàng Ngược lại, sự giảm mạnh trong số dư của các sản phẩm có thể phản ánh chiến lược giữ chân khách hàng kém hiệu quả, ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động kinh doanh.

• Hệ thống chi nhánh và kênh phân phối:

Hệ thống chi nhánh ngân hàng thể hiện qua số lượng chi nhánh hoạt động, cho phép tiếp cận khách hàng trực tiếp tại quầy giao dịch Hiện nay, các ngân hàng thương mại (NHTM) đang mở rộng mạnh mẽ hệ thống chi nhánh đến mọi địa phương, không phân biệt nông thôn hay thành phố Sự phát triển của hệ thống chi nhánh không chỉ thể hiện tiềm lực của các ngân hàng mà còn là một trong những phương thức hiệu quả để quảng bá thương hiệu của họ.

Hiện nay, kênh phân phối truyền thống đang dần bộc lộ những hạn chế về mặt

Khóa luận tốt nghiệp trình bày việc sử dụng công cụ Cognos để xây dựng hệ thống Dashboard cho khối bán lẻ của Ngân hàng BIDV, nhằm đáp ứng nhu cầu truy cập mọi lúc, mọi nơi Xu hướng mở rộng kênh phân phối và mạng lưới với các thiết bị công nghệ cao đang trở nên cần thiết trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt.

“giành giật" khách hàng giữa các NHTM Có thể kể đến một số kênh phân phối hiện nay như: Internet Banking, Phone Banking, Home Banking

Sự phát triển dịch vụ ngân hàng bán lẻ (DVBL) được đánh giá qua khả năng đáp ứng nhu cầu khách hàng, thể hiện qua mức độ hài lòng và sự thỏa mãn đối với sản phẩm và dịch vụ của ngân hàng Chất lượng dịch vụ cao không chỉ giúp khách hàng gắn bó lâu dài mà còn thu hút thêm khách hàng mới thông qua những lời khen ngợi từ người tiêu dùng hiện tại Dịch vụ hoàn hảo cần cung cấp tiện ích cao, giảm thiểu sai sót và rủi ro, từ đó tạo sự yên tâm và tin tưởng cho khách hàng Sự hài lòng của khách hàng là yếu tố sống còn cho sự phát triển của doanh nghiệp, đồng thời thông qua khảo sát, các ngân hàng thương mại có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng và phát triển sản phẩm thân thiện hơn.

Sản phẩm - dịch vụ NHBL tại Ngân hàng Đầu tư và phát triển Việt Nam

Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) là một trong những ngân hàng thương mại quốc doanh lâu đời nhất tại Việt Nam, nổi bật với hoạt động kinh doanh dịch vụ ngân hàng bán buôn hướng đến các công ty và tổ chức trong và ngoài nước Mặc dù trong quá khứ, BIDV chưa chú trọng phát triển đối tượng khách hàng cá nhân, nhưng nhận thức được tiềm năng của dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại Việt Nam, ngân hàng đã tiến hành cơ cấu lại bộ máy và định hướng kinh doanh, tập trung phát triển dịch vụ này song hành với những thế mạnh hiện có, biến nó thành một hoạt động cốt lõi của ngân hàng.

Tiền gửi có kỳ hạn Online Tiền gửi rút dần

Tiền gửi Tích lũy Bảo an Tiền gửi Tích lũy Hưu trí Tiền gửi Tích lũy Kiều hối Tiền gửi tiết kiệm có kỳ hạn

Hình 3.1: Cơ cấu tổ chức khối bán lẻ Ngân hàng BIDV

Nguồn:Báo cáo tài chính Ngân hàng BIDV

Trong ba năm qua, BIDV đã mạnh mẽ tấn công thị trường bán lẻ, với sự tăng trưởng ấn tượng trong huy động và cho vay cá nhân Theo bà Nguyễn Thị Quỳnh Giao, Giám đốc Khối ngân hàng bán lẻ, huy động tiền gửi từ dân cư của BIDV đứng thứ hai trên thị trường, với 50% tổng huy động vốn, chứng tỏ uy tín và độ bền vững của ngân hàng Tín dụng cá nhân đã tăng 2,7 lần, đạt mức tăng trưởng bình quân 31% mỗi năm BIDV cũng đã đầu tư nâng cấp dịch vụ bán lẻ, đa dạng hóa sản phẩm như chuyển tiền, thẻ, và chứng minh tài chính du học Để đạt được những thành tựu này, BIDV đã hiện đại hóa cơ sở hạ tầng và xây dựng mạng lưới rộng khắp với hơn 750 điểm giao dịch và trên 14,000 điểm kết nối ATM/POS Hiện nay, BIDV là một trong những ngân hàng có mạng lưới lớn nhất, cung cấp sản phẩm dịch vụ NHBL đa dạng và đồng bộ, phù hợp với các phân đoạn khách hàng mục tiêu.

Tiết kiệm dành cho trẻ em “Lớn lên cùng yêu thương”

Tiền gửi thanh toán Tiền gửi kinh doanh chứng khoán Trái phiếu băng VND/USD

Cho vay du học Cho vay sản xuất kinh doanh Chiết khấu/ Cho vay bảo đảm băng GTCG/ thẻ tiết kiệm Cho vay mua ô tô

Cho vay tiêu dùng không có tài sản bảo đảm Sản phẩm thấu chi không có tài sản bảo đảm Vay mua nhà

Vay ứng trước tiền bán chứng khoán

BIDV Business Online BIDV Mobile

Chuyển tiền trong nước và quốc tế Nhận tiền kiều hối

Bankplus - Giao dịch ngân hàng dễ dàng hơn trên ĐTDĐ Dịch vụ nạp tiền ví điện tử

Dịch vụ thanh toán vé máy bay Dịch vụ thanh toán cước viễn thông Dịch vụ thanh toán hóa đơn tiền nước

Thanh toán hóa đơn tiền điện Thanh toán ủy nhiệm chi, ủy nhiệm thu trong nước Nhận séc, ủy nhiệm thu gửi đi nhờ thu

Dịch vụ thanh toán séc quốc tế Dịch vụ nhờ thu séc quốc tế

Bảo hiểm ô tô, bảo hiểm du lịch và bảo hiểm toàn diện nhà tư nhân là những lựa chọn quan trọng giúp bảo vệ tài sản và sức khỏe Gói bảo hiểm chăm sóc toàn diện xe máy (BIC Motocare) mang lại sự an tâm cho người sử dụng xe, trong khi BIC An sinh toàn diện cung cấp giải pháp bảo hiểm tối ưu cho nhiều nhu cầu khác nhau.

BIC Bình an BIC Card Shield (dành cho chủ thẻ tín dụng) Chăm sóc gia đình Việt

Kinh doanh vốn và tiền tệ

Kinh doanh vàng Ngoại hối

Dịch vụ bảo quản tài sản quý, giấy tờ có giá Dịch vụ cho thuê két

Thu đổi tiền ngoại tệ không đủ tiêu chuẩn lưu thông Thu giữ hộ tiền mặt qua đêm

Thu tiền theo túi niêm phong Thu/ Chi tiền mặt lưu động tại địa chỉ cá nhân

Cầm cố cho vay chứng khoán niêm yết Dịch vụ nhắn tin SMS

Giao dịch qua điện thoại (BSC CALL CENTER)Giao dịch qua Internet (TRADING ONLINE)Lưu kí chứng khoán

Mở tài khoản giao dịch chứng khoán Môi giới chứng khoán Ứng trước tiền bán chứng khoán Quản lý cổ đông

Thẻ ghi nợ nội địa BIDV

BIDV Lingo - Thẻ tiêu dùng thông minh BIDV Harmony - Hòa hợp với chính bạn BIDV eTrans

BIDV Moving - Sống cùng chuyển động Thẻ ghi nợ quốc tế BIDV Ready

BIDV Visa Platinum BIDV MaterCard Platinum BIDV Vietravel Platinum BIDV Visa Gold (Precious) BIDV Visa Manchester United BIDV Visa Classic (Flexi) BIDV Vietravel Standard

Bảng 3 1: Sản phẩm - dịch vụ NHBL tại BIDV

Nguồn: Website Ngân hàng BIDV

Mô tả bài toán nghiệp vụ

Dịch vụ Ngân hàng Bán lẻ (NHBL) đang ngày càng phát triển và đóng góp một phần quan trọng vào tổng lợi nhuận của BIDV Để đạt được thành công này, Phó Tổng Giám đốc khối bán lẻ cần quản lý toàn diện hoạt động kinh doanh NHBL, đồng thời phát triển và triển khai các chiến lược bán lẻ sâu sắc, phù hợp với các tiêu chí như sản phẩm, dịch vụ, kênh phân phối, khu vực và đối tượng khách hàng Qua đó, nhiệm vụ quản lý hoạt động NHBL là phải trả lời các câu hỏi quan trọng liên quan đến sự phát triển và hiệu quả của dịch vụ này.

• Tổng lợi nhuận, tổng số lượng khách hàng biến động ra sao trong từng giai đoạn?

• Số dư trên từng sản phẩm là bao nhiêu, tỉ trọng trong tổng số dư thay đổi như thế nào?

• Mức độ tương tác giữa các kênh?

• Hoạt động kinh doanh của từng khu vực?

• Đối tượng khách hàng sử dụng sản phẩm dịch vụ bán lẻ của ngân hàng và mức độ trung thành của họ?

Phân tích và thiết kế dashboard

Để giải quyết bài toán trên, cần xây dựng một dashboard cấp chiến thuật cho PTGĐ Khối bán lẻ, cung cấp cái nhìn tổng quan về hiệu quả kinh doanh và tình hình hoạt động chung Dữ liệu sẽ được phân mảng và trình bày theo xu hướng thời gian, với chỉ số đánh giá thực hiện công việc (KPI) là tiêu chí quan trọng Dashboard được thiết kế gồm 5 tab dựa trên các phân tích này.

• Tab 1 - Tình hình thực hiện kế hoạch

• Tab 2 - Sản phẩm/ Dịch vụ

• Tab 5 - Đối tượng khách hàng

Bài viết trình bày một luồng phân tích từ tổng quan đến chi tiết về tình hình kinh doanh bán lẻ Tab 1 cung cấp thông tin tổng hợp, giúp PTGĐ đánh giá mức độ hoàn thành các kế hoạch của Khối trong một giai đoạn cụ thể Các tab 2, 3, 4, 5 chứa số liệu chi tiết theo các khía cạnh mà nhà quản lý quan tâm, bao gồm số dư theo sản phẩm, khu vực và đối tượng khách hàng, số lượng khách hàng của từng sản phẩm và khu vực, lợi nhuận trên sản phẩm và khu vực, cùng với hành vi trên các kênh.

3.4.1 Tab 1 - Tình hình thực hiện kế hoạch

Sự phát triển dịch vụ NHBL được đánh giá qua lợi nhuận và số lượng khách hàng, phản ánh mức độ gia tăng thu nhập và mở rộng thị phần Vào đầu kỳ, ban giám đốc sẽ căn cứ vào tình hình hiện tại để xây dựng kế hoạch cho doanh thu và lợi nhuận.

Khóa luận tốt nghiệp này trình bày việc sử dụng công cụ Cognos để xây dựng hệ thống Dashboard cho khối bán lẻ Ngân hàng BIDV, nhằm theo dõi sự tăng trưởng khách hàng trong năm Dashboard sẽ hiển thị các số liệu quan trọng như tổng lợi nhuận, tổng số lượng khách hàng hiện tại, và mức độ thực hiện kế hoạch về lợi nhuận và tăng trưởng khách hàng trong 1 năm qua Tăng trưởng khách hàng được đo lường qua hai chỉ tiêu: số lượng khách hàng mới và số lượng khách hàng ngừng sử dụng sản phẩm Tab 1 - tình hình thực hiện kế hoạch bao gồm hai phần: phần trên tổng hợp các chỉ tiêu và phần dưới là ba biểu đồ thể hiện sự biến động của các chỉ tiêu trong 6 tháng đầu năm, với điều kiện lọc thời gian từ tháng 01 đến tháng 06 năm 2015.

Để đánh giá mức độ hoàn thành kế hoạch lợi nhuận, cần kết hợp thời gian với chỉ tiêu lợi nhuận Biểu đồ cột (colum chart) là công cụ phù hợp nhất để thể hiện lợi nhuận trong kỳ, so với cùng kỳ và kế hoạch, đồng thời kết hợp với biểu đồ đường (line chart) để minh họa sự biến động trong việc đạt được mục tiêu lợi nhuận trong khoảng thời gian đã xác định.

Thực hiện chỉ tiêu lợi nhuận

Lợi nhuận kế hoạch Lợi nhuận thực tế Lợi nhuận cùng kỳ

Tăng trưởng khách hàng mới

Jan-15 Feb-15 Mar-15 Apr-15 May-15 Jun-15

Số lượng KH mới theo kế hoạch

Số lượng KH thực tế

Biểu đồ 3.2: Tăng trưởng khách hàng mới

• Số lượng khách hàng rời đi

Kết hợp phân tích chiều thời gian với số lượng khách hàng rời đi, chúng ta có thể đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm của BIDV theo thời gian Việc sử dụng biểu đồ cột với hai chỉ tiêu: số lượng khách hàng rời đi trong kỳ và theo kế hoạch, kết hợp với chiều thời gian sẽ giúp phản ánh hiệu quả của các chiến lược giữ chân khách hàng mà Khối bán lẻ đang thực hiện Qua đó, nhà quản lý có thể đưa ra các giải pháp phù hợp cho các giai đoạn tiếp theo.

Số lượng khách hàng rời đi

50000 Trfti 200/ 0/ 150/ 100/ 50/ Số lượng KH rời đi theo kế hoạch

Số lượng KH thực tế

Biểu đồ 3.3: Số lượng khách hàng rời đi

Tab 1 được tạo ra nhằm cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình kinh doanh bán lẻ của BIDV, hỗ trợ trong việc đưa ra quyết định về các chính sách phát triển sản phẩm.

Khóa luận tốt nghiệp này trình bày việc sử dụng công cụ Cognos để xây dựng hệ thống Dashboard cho khối bán lẻ Ngân hàng BIDV, nhằm nâng cao hiệu quả kinh doanh và cải thiện sự trung thành của khách hàng PTGĐ cần chú trọng vào các chỉ tiêu được thể hiện trong các tab tiếp theo để đạt được mục tiêu này.

3.4.2 Tab 2 - Sản phẩm/ Dịch vụ

Khi theo dõi tình hình kinh doanh theo từng nhóm sản phẩm - dịch vụ, nhà quản lý cần cập nhật thông tin về mức độ đóng góp của từng sản phẩm - dịch vụ vào tổng thu nhập thuần từ lãi và phí dịch vụ, cũng như tổng số lượng khách hàng trong nhóm Đặc biệt, đối với các dịch vụ như thanh toán, bảo hiểm và ngân quỹ, số lượng dịch vụ bình quân mà khách hàng sử dụng cũng là yếu tố quan trọng cần được xem xét.

• Thu nhập thuần từ lãi/ phí dịch vụ:

Thu nhập thuần từ lãi và phí dịch vụ là chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả của các sản phẩm và dịch vụ ngân hàng Bằng cách sử dụng biểu đồ diện tích với hai chiều sản phẩm - dịch vụ và thời gian, cùng với chỉ tiêu thu nhập từ lãi/ phí dịch vụ và điều kiện lọc theo tháng (từ 01 - 06/2015), Phó Tổng Giám Đốc có thể dễ dàng nhận diện cơ cấu lợi nhuận theo từng sản phẩm - dịch vụ trong kỳ Điều này giúp xác định sản phẩm nào có kết quả kinh doanh nổi bật nhất Tuy nhiên, để có nhận định chính xác, cần so sánh các sản phẩm - dịch vụ cùng loại, do đó, điều kiện chọn tương ứng trên biểu đồ sẽ là nhóm sản phẩm - dịch vụ Khi người dùng chọn nhóm sản phẩm - dịch vụ cụ thể, dữ liệu sẽ được hiển thị rõ ràng trên biểu đồ.

Thu nhập từ lãi và chi phí

BSMS sản phẩm - dịch vụ cung cấp thông tin về thời gian và số lượng khách hàng sử dụng, được thống kê dựa trên số lượng khách hàng sử dụng ít nhất một sản phẩm - dịch vụ của ngân hàng trong 6 tháng gần đây Biểu đồ này giúp người quản lý có cái nhìn trực quan về thị phần từng sản phẩm - dịch vụ, từ đó đánh giá khả năng đáp ứng nhu cầu khách hàng Qua đó, ngân hàng có thể đưa ra các giải pháp cải thiện chất lượng cho các sản phẩm - dịch vụ có tỉ trọng khách hàng sử dụng thấp, đồng thời duy trì và nâng cao hiệu quả các chính sách chăm sóc khách hàng cho những sản phẩm - dịch vụ đang chiếm ưu thế trên thị trường.

Biểu đồ 3.5: Cơ cấu khách hàng sử dụng sản phẩm - dịch vụ

• Số lượng dịch vụ bình quân khách hàng sử dụng:

Dịch vụ NHBL tại BIDV rất đa dạng, bao gồm 8 loại hình chính: ngân hàng điện tử, chuyển tiền, thanh toán, bảo hiểm, kinh doanh tiền tệ, dịch vụ ngân quỹ, chứng khoán và dịch vụ thẻ Số lượng dịch vụ bình quân mà khách hàng sử dụng được xác định theo một công thức cụ thể.

∑ JL 15o lượng KH sử dụng DVí

So lượng DV bĩnh quấn KH sử dựng = — -—— : -——, ' ; ,——

Tong SO lượng KH mở tầi khoản

Nhà quản lý cần theo dõi các số liệu thống kê về số lượng dịch vụ bình quân mà khách hàng sử dụng theo từng nhóm trong khoảng thời gian nhất định Việc này giúp nhận diện sự thay đổi trong mức độ quan tâm của khách hàng đối với các dịch vụ bán lẻ của ngân hàng Thông tin này sẽ được trình bày trên biểu đồ đường (line chart) với hai chiều là thời gian và loại dịch vụ.

Tiền gửi Tích lũy Bảo an

Tiết kiệm dành cho trẻ em “Lớn lên cùng yêu thương”

Vay ứng trước tiền bán chứng khoán Vay tiêu dùng không có tài sản bảo đảm

Dịch vụ thu hộ học phí Dịch vụ Vntopup Bảo hiểm Bảo hiểm toàn diện nhà tư nhân

Khóa luận tốt nghiệp nghiên cứu việc sử dụng công cụ Cognos để phát triển hệ thống Dashboard cho khối bán lẻ của Ngân hàng BIDV, nhằm phân tích số lượng dịch vụ trung bình mà khách hàng sử dụng Biểu đồ được lọc theo các quý trong giai đoạn từ tháng 01 đến tháng 06 năm 2015, với điều kiện lựa chọn là danh sách các loại dịch vụ.

Sô lượng dịch vụ bình quân

—♦—Số lượng dịch vụ bình quân

Khối bán lẻ Ngân hàng BIDV đã thường xuyên nghiên cứu thị trường để đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng cá nhân và doanh nghiệp vừa và nhỏ Nhờ đó, ngân hàng đã cho ra đời nhiều sản phẩm mới với tính cạnh tranh cao, hứa hẹn mang lại kết quả tích cực Do đó, bên cạnh việc theo dõi tình hình kinh doanh của các sản phẩm dịch vụ truyền thống, các nhà quản lý cần chú trọng đến hiệu quả của những sản phẩm mới được triển khai.

Các sản phẩm - dịch vụ NHBL được cung cấp gần đây bởi BIDV có thể kể đến như:

Xây dựng mô hình dữ liệu

Dựa trên các Data Mart đã thiết kế, cơ sở dữ liệu được xây dựng bao gồm 12 bảng với cấu trúc như sau:

Name Data Type Mô tả

Channel-Key(PK) Number(5,0) Số thứ tự kênh phân phối

Channel-Code Varchar2(20) Mã kênh phân phối

Channel-Name Nvarchar2(50) Tên kênh phân phối

Effective-Date Date Ngày hiệu lực

End-Date Date Ngày hết hiệu lực

Service-Type-Key(PK) Number(5,0) Số thứ tự loại dịch vụ

Service-Type-Code Varchar2(20) Mã loại dịch vụ

Service-Type-Name Nvarchar2(100) Tên loại dịch vụ

Effective-Date Date Ngày hiệu lực

End-Date Date Ngày hết hiệu lực

Product-Service-Key (PK) Number(5,0) Số thứ tự sản phẩm - dịch vụ

Varchar2(20) Mã loại sản phẩm - dịch vụ

Product_S ervice_Type_Name Nvarchar2(50) Tên loại sản phẩm - dịch vụ

Product_S ervice_Code Varchar2(20) Mã sản phẩm - dịch vụ

Product_S ervice_N ame Nvarchar2(100) Tên sản phẩm - dịch vụ

Effective_Date Date Ngày hiệu lực

End_Date Date Ngày hết hiệu lực

Region_Key (PK) Number(5,0) Số thứ tự khu vực kinh tế

Region_Code Varchar2(20), Mã khu vực kinh tế

Region_Name Nvarchar2(50) Tên khu vực kinh tế

Age_Key (PK) Number(5,0) Số thứ tự độ tuổi

Job_Key (PK) Number(5,0) Số thứ tự nghề nghiệp

Job_Code Varchar2(20) Mã nghề nghiệp

Job_Name Nvarchar2(100) Tên nghề nghiệp

Education_Key (PK) Number(5,0) Số thứ tự trình độ

Education_Code Varchar2(20) Mã trình độ

Education_Name Nvarchar2(50) Tên trình độ

Time_Key (FK) Number(5,0) Số thứ tự mốc thời gian

Profit_Plan Number Lợi nhuận theo kế hoạch

Act_Profit Number Lợi nhuận trong kỳ

Same_Period_Profit Number Lợi nhuận cùng kỳ

Num_of_New_Cus_Plan Number Số lượng khách hàng mới theo kế hoạch

Act_Num_of_New_Cus Number Số lượng khách hàng mới trong kỳ

Num_of_Cus_Leaving_Plan Number Số lượng khách hàng rời đi theo kế hoạch

Act_Num_of_Cus_Leaving Number Số lượng khách hàng rời đi trong kỳ

Product_Service_Key (FK) Number(5,0) Số thứ tự sản phẩm - dịch vụ

Region_Key(FK) Number(5,0) Số thứ tự khu vực kinh tế

Age_Key (FK) Number(5,0) Số thứ tự độ tuổi

Num_of_Cus_using Number Số lượng khách hàng sử dụng

Cumulative-Num-Of-Cus Number Số lượng khách hàng lũy kế

Turnover-Product-Service Number Doanh số giao dịch sản phẩm - dịch vụ

Act-Profit Number Lợi nhuận trong kỳ

Act-Num-of-NeW-Cus Number Số lượng khách hàng mới trong kỳ

Act-Num-of-Cus-Leaving Number Số lượng khách hàng rời đi trong kỳ

Service-Type-Key (FK) Number(5,0) Số thứ tự loại dịch vụ

Time-Key Number(5,0) Số thứ tự mốc thời gian

Aver-Num-of-Service-Used Number Số lượng dịch vụ bình quân khách hàng sử dụng

Channel-Key(FK) Number(5,0) Số thứ tự kênh phân phối

Number(5,0) Số thứ tự mốc thời gian Num_of_Channel_Trans Number Số lượng giao dịch trên kênh

Channel_Trading_Turnover Number Doanh số giao dịch trên kênh

ED i JCAT CMJiEYEDUCAT CN-CCDEEDUCAT CNJMfcE

Sau khi tạo cơ sở dữ liệu trên Oracle, ta tiến hành xây dựng data cube trên IBM

Cognos Framework Manager thông qua các bước:

• Bước 1: Tạo Data Source trên IBM Cognos Administration

• Bước 2: Tạo project bằng IBM Cognos Framework Manager

• Bước 3: Thiết kế data model cho project

Xây dựng dashboard

• Bước 4: Tạo và publish package

Siêu dữ liệu được mô hình hóa và đóng gói thành các package trong kho lưu trữ nội dung Cognos Người dùng có thể truy cập các package này thông qua kết nối Cognos và các xưởng thiết kế nội dung.

3.7.1 Lập báo cáo phân tích bằng IBM Cognos Business Intelligence Để tạo báo cáo, người dùng vào IBM Cognos Connection → Launch → Report

Chọn Create New, chọn kiểu báo cáo

• Các bước kéo thả biểu đồ 1 - Thực hiện chỉ tiêu lợi nhuận:

- Trong Toolbox, insert Colum chart vào giao diện thiết kế Queryl được sinh ra gắn liền với biểu đồ vừa tạo.

- Trong tab Source, kéo thả các chiều và chỉ tiêu tương ứng vào Queryl với điều kiện lọc YEAR_CODE = ‘N2015’.

(⅛⅛ Chart-Thực hiện ch' tiêu lại nhuận - IBM Cognos Report studio - Windows Internet Explorer ≡≡≡

I j∣jj http://loealhostʃibmeognos/pat/rsapp,htm I

File Edit View structure Table Data Run Tools Help

∣ For ∣ t ⅛ H ʌ ∙ B ʃ U f 1 ≡∣BBH ⅛ -I — [77Γ~HH Ê- ổ - I it ∙ it ⅞ - ∣B∣∙ ⅛? J , ' ■* 3

► tɪi Month τ θ Fact 1 a PROFrT-PLAN

⅛ π NUM_OF_NEW_CUS_PLAN

⅛ h ACT-NUM-OF-NEW-CUS

L NUM OF CUS LEAVING PLAN

- Trong cửa sổ Properties, chọn Show title của biểu đồ Sử dụng các chỉ tiêu:

PR O F I T_PLAN, A C T_PROFIT, SAME_PERIOD_PROFIT làm Primary axis; COMPLETION RATE tương ứng với Secondary axis; x-axis là chiều TIME với độ chi tiết theo MONTH.

- Giao diện chạy báo cáo:

Hoàn toàn tương tự, ta kéo thả các biểu đồ còn lại.

3.7.2 Xây dựng hệ thống Dashboard bằng IBM Cognos Business Intelligence

Sau khi hoàn tất thiết kế báo cáo, bước tiếp theo là xây dựng hệ thống Dashboard thông qua công cụ Workspace Studio của Cognos Để bắt đầu, người dùng cần truy cập vào IBM Cognos Connection.

Launch → Workspace Studio → chọn package Test để tạo Dashboard.

- Chuột phải chọn Edit Tab Style, ta có thể tùy chỉnh Background color cho Tab 1 và các Widgets trong đó.

- Ngoài ra, có thể thay đổi màu sắc/ dạng hiển thị/ bỏ các điều kiện lọc (nếu có) của

Widgets bằng cách chọn đối tượng cần chỉnh sửa rồi chuột phải.

- Cuối cùng, double click vào tên Tab để đổi tên theo nội dung mà nó thể hiện.

Với cách thức như trên, ta xây dựng Các Tab còn lại.

• Hệ thống Dashboard sau khi thiết kế hoàn thành:

Hình 3.2: Tab 1 - Tình hình thực hiện kế hoạch

Hình 3.3: Tab 2 - Sản phẩm dịch vụ

Hình 3.4: Tab 3 - Kênh phân phối

Hình 3.6: Tab 5 - Đối tượng khách hàng

Chương 3 tập trung vào việc thiết kế và xây dựng hệ thống Dashboard phù hợp với yêu cầu quản lý của PTGĐ khối bán lẻ ngân hàng BIDV Theo đó, Dashboard cần xây dựng là Dashboard chiến lược, được cấu thành từ 5 thành phần: tab 1 - tình hình thực hiện kế hoạch, tab 2 - sản phẩm dịch vụ, tab 3 - kênh, tab 4 - khu vực, tab 5 - đối tượng khách hàng Luồng phân tích đi từ tổng quan đến chi tiết Tab 1 sẽ thể hiện các thông tin tổng hợp về tình hình kinh doanh bán lẻ Nhìn vào đây, PTGĐ còn có thể đánh giá được mức độ hoàn thành các kế hoạch đặt ra của Khối trong một giai đoạn cụ thể Với các báo cáo linh hoạt tùy biến, tab 2, 3, 4, 5 tập hợp các số liệu chi tiết theo từng chiều mà nhà quản lý quan tâm, ví dụ như: số dư theo sản phẩm/ khu vực/ đối tượng khách hàng; số lượng khách hàng của từng sản phẩm/ khu vực; lợi nhuận trên sản phẩm/ khu vực, hành vi trên kênh

Dashboard cung cấp số liệu từ 4 Data Mart tập trung vào các khu vực phân tích quan trọng: thực hiện kế hoạch, khách hàng trung thành, lợi nhuận khách hàng, tăng trưởng khách hàng, sản phẩm - dịch vụ và hành vi trên kênh Các Data Mart được thiết kế với mức độ chi tiết dữ liệu cao, hỗ trợ tính năng drill up - drill down trong báo cáo.

Với sự nỗ lực không ngừng và sự hướng dẫn tận tình từ cô Ths Giang Thị Thu Huyền, giảng viên khoa Hệ thống thông tin quản lý, khóa luận đã đạt được những kết quả đáng ghi nhận sau thời gian nghiên cứu và thực hiện đề tài.

- Nghiên cứu tổng quan về Data Mart và giải pháp kinh doanh thông minh IBM Cognos.

Dashboard là công cụ thiết yếu trong quản trị, giúp trực quan hóa dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định Khi thiết kế Dashboard, cần chú ý đến các tiêu chí như tính dễ sử dụng, khả năng tùy chỉnh và tính chính xác của thông tin Công cụ IBM Cognos cung cấp chức năng tạo Dashboard mạnh mẽ, cho phép người dùng dễ dàng xây dựng và quản lý các báo cáo trực quan, từ đó nâng cao hiệu quả công việc và tối ưu hóa quy trình ra quyết định.

Sử dụng công cụ IBM Cognos để mô hình hóa dữ liệu trong các Data Mart, nhằm xây dựng hệ thống Dashboard hoàn chỉnh, đáp ứng yêu cầu của Phó Tổng Giám đốc khối bán lẻ Ngân hàng Đầu tư và phát triển Việt Nam.

Mặc dù bài khóa luận còn nhiều thiếu sót do hạn chế về thời gian, kiến thức và kinh nghiệm, tôi rất mong nhận được sự quan tâm và ý kiến đóng góp từ thầy cô và các bạn để nghiên cứu này có thể được hoàn thiện hơn.

Trong thời gian tới, tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu hoạt động của các phòng ban trong khối bán lẻ ngân hàng BIDV, nhằm thu thập dữ liệu cần thiết để thiết kế và xây dựng các Data Mart Mục tiêu là phát triển hệ thống Dashboard phân tích và Dashboard hoạt động, đáp ứng nhu cầu của các bộ phận này.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 Lưu Đức Thắng (2010), Data Warehouse và cách thiết kế Data Warehouse.

2 Ankit Garg (7/2012), IBM Cognos Business Intelligence 10.1 Dashboarding

3 IBM Corp (10/2010), IBM Cognos Business Intelligence V10.1 Handbook.

4 IBM Corp (2012), IBM Cognos Workspace Version 10.2.0.

5 Dan Volitich (2008), IBM Cognos 8 Business Intelligence, Chapter 12: Advanced

6 Northwestern University (2009), Cognos 8 Best Practices, Volum 2: Demensional vs

Danh mục các Website tham khảo:

7 Wikipedia: http://vi.wikipedia.org/wiki/Kho d%E1%BB%AF li%E1%BB%87u http://en.wikipedia.org/wiki/Data mart http://en.wikipedia.org/wiki/Star schema

8 IBM: http://www.ibm.com/developerworks/vn/library/12/dm-1109cognosbitool/ https://www.ibm com/developerworks/community/blogs/ibm-bi- capabilities/entry/introduction to ibm cognos 10 capabilities?lang=en https://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/ibm-bi- capabilities/entry/ibm cognos 10 bi components user interfaces1?lang=en http://www-01.ibm.com/software/analytics/solutions/business-dashboards/

Tiêu đề	Sử dụng công cụ IBM Cognos để xây dựng hệ thống Dashboard cho khối bán lẻ Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam
Tác giả	Nguyễn Thị Thanh Hoa
Người hướng dẫn	ThS. Giang Thị Thu Huyền
Trường học	Học viện Ngân hàng
Chuyên ngành	Hệ thống thông tin quản lý
Thể loại	khóa luận tốt nghiệp
Năm xuất bản	2015
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	94
Dung lượng	5,81 MB