Nghiên cứu mô hình BUSINESS INTELLIGENCE(BI)áp dụng phân tích dữ liệu nạp thẻ trong doanh nghiệp viễn thông

1 HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG PHẠM QUỐC HÙNG NGHIÊN CỨU MƠ HÌNH BUSINESS INTELLIGENCE (BI) ÁP DỤNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NẠP THẺ TRONG DOANH NGHIỆP VIỄN THƠNG Chun nghành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ HÀ NỘI – 2012 Luận văn hoàn thành tại: HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG Người hướng dẫn khoa học:TS Phạm Thế Quế Phản biện 1: ……….……………………………… ………………… Phản biện 2: ……………….….……………………….……………… Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Vào lúc: …… …… ngày …… tháng …… năm ……… Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng MỞ ĐẦU Quản trị tổ chức doanh nghiệp hoạt động hiệu vấn đề nhà quản lý quan tâm Xu hướng quản lý hiệu để tồn phát triển môi trường cạnh tranh liệt đòi hỏi nỗ lực lớn từ cán đến cấp lãnh đạo doanh nghiệp, vấn đề quan tâm hết Và câu hỏi? làm để quản lý tổ chức tốt trăn trở họ Giải pháp công nghệ Business Intelligence BI giải pháp vô hữu hiệu nhằm giúp nhà quản lý trả lời câu hỏi cách “thơng minh” Business Intelligence BI giải pháp cung cấp cách nhìn toàn cảnh hoạt động tổ chức từ khứ, đến dự đoán tương lai áp dụng lĩnh vực như: y tế, giáo dục, tài chính, viễn thơng sử dụng để thu thập, lưu trữ, phân tích, tổng hợp xử lý liệu nhằm giúp nhà quản lý đưa định hiệu Việc giúp cho nhà quản lý đưa định hiệu như: Xác định vị trí sức cạnh tranh doanh nghiệp, phân tích thói quen sử dụng dịch vụ khách hàng, xây dựng xác định chiến lược kinh doanh, dự đoán tương lai doanh nghiệp, yếu tố quan trọng giữ khách hàng có giá trị dự đốn khách hàng tiềm Có thể nói rằng, nhà cung cấp dịch vụ viễn thông quản lý khối lượng khách hàng lớn nay, kèm theo dịch vụ giá trị gia tăng, khối lượng thông tin cơng việc khổng lồ, liệu khơng có khả liên kết với nhau, nên nhà quản lý dù có nỗ lực đến đâu khó kiểm sốt tất hoạt động tổ chức theo cách truyền thống Bên cạnh đó, việc ứng dụng phần mềm quản lý kinh doanh doanh nghiệp viễn thơng tồn quốc cịn mang tính riêng lẻ tự phát Hậu việc phần mềm không đồng bộ, cấu trúc liệu rời rạc khơng tập trung, gây lãng phí tốn Trước thực trạng số hạn chế nay, học viên đề xuất việc “Xây dựng hệ thống phân tích số liệu nạp thẻ doanh nghiệp viễn thông” dựa kiến trúc hệ thống hỗ trợ định BI với mong muốn nâng cao chất lượng công tác điều hành, quản lý, khai thác kinh doanh dịch vụ Nội dung mục tiêu luận văn gồm phần chính: Chương 1: Kinh doanh thơng minh Cung cấp nhìn tổng qt hệ thống quản trị bao gồm khái niệm hệ thống, vai trò hệ thống doanh nghiệp, thành phần kiến trúc hệ thống tổng thể kiến trúc doanh nghiệp Chương 2: Các mô hình tốn học việc hỗ trợ định BI Trình bầy vai trị mơ hình, phương pháp toán học việc định hệ thống; nêu mơ hình phổ biến việc định: Mơ hình dự báo, mơ hình máy học, mơ hình tối ưu, mơ hình quản lý dự án, mơ hình phân tích nguy cơ, mơ hình đường đợi Chương giới thiệu số thuật toán đề cập, phân tích: Thuật tốn định, thuật tốn Phân lớp sử dụng Nạve Bayes, thuật toán K láng giềng gần Chương 3: Đề xuất giải pháp hệ thống BI cho liệu nạp thẻ doanh nghiệp Viễn thông: xây dựng thiết kế sở liệu theo chủ đề (datamart) áp dụng giải pháp để xây dựng báo cáo phân tích, biểu đồ kinh doanh thơng minh liệu nạp thẻ doanh nghiệp Viễn thông, Đề xuất mơ hình cài đặt triển khai thử nghiệm, đánh giá kết việc thử nghiệm Từ đó, hướng nghiên cứu đề tài xem hướng tiếp cận xây dựng hệ phân tích hỗ trợ sản xuất kinh doanh, phục vụ công tác quản lý đơn vị nâng tính tập trung hóa việc xây dựng ứng dụng hỗ trợ khai thác số liệu CHƯƠNG TỔNG QUAN KINH DOANH THƠNG MINH Vậy BI gì? Các thành phần hệ thống BI? Xu hướng, triển khai, ứng dụng vào thực tế sao? Có liên hệ đến việc hỗ trợ định,? Lợi ích mà BI mang lại cho doanh nghiệp tổ chức? 1.1 Giới thiệu Các doanh nghiệp nhận họ thành cơng tiên phong vấn đề nhận xu hướng hội thị trường, từ đáp ứng nhanh cho nhu cầu khách hàng Thêm vào đó, nhân viên cần phải ưu tiên cho hoạt động doanh nghiệp phí tổn để bảo đảm có hiệu sử dụng cao tài nguyên doanh nghiệp tạo định công việc cách hiệu Ngày nay, việc áp dụng tảng công nghệ thông tin vào công việc kinh doanh ngày doanh nghiệp quan tâm áp dụng Đó hệ thống Quản trị doanh nghiệp (ERP), Quản lý mối quan hệ khách hàng(CRM), Hệ thống tính cước chăm sóc khách hàng (BCCS)… giúp quản lý điều hành toàn doanh nghiệp Nhiều doanh nghiệp hoạt động hoàn toàn dựa hệ thống này, hay nói cách khác họ “số hóa” hoạt động tồn doanh nghiệp Ở nước phát triển, thuật ngữ Business Intelligence (BI - tạm dịch giải pháp kinh doanh thơng minh trí tuệ doanh nghiệp) khơng cịn mẻ, nhiên, Việt Nam lĩnh vực mức sơ khai 1.1.1 Business Intelligence ? BI qui trình có tích hợp cơng nghệ mà doanh nghiệp dùng để kiểm soát khối lượng liệu khổng lồ đến từ nhiều nguồn khác khai thác nguồn liệu 1.2 1.2.1 Khái niệm mơ hình BI Khái niệm hệ hỗ trợ định BI Mục đính hệ thống hỗ trợ định BI cung cấp cho chun gia có tri thức cơng cụ phương pháp cho phép họ đưa định hiệu thời gian:Quyết định hiệu quả, Quyết định thời điểm 1.2.2 Dữ liệu, thông tin tri thức Dữ liệu: Dữ liệu hệ thống thông tin doanh nghiệp Thông tin: kết hoạt động trích lọc xử lý liệu Tri thức: Thơng tin chuyển thành tri thức sử dụng để định hay phát triển hành động tương ứng Báo cáo Truy vấn Giá trị liệu - Báo cáo - Truy vấn SQL - Các khung nhìn liệu Phân tích trực tuyến, đa chiều - Cơng cụ phân tích trực tuyến - Các phân tích đa chiều - Các KPI Khai phá liệu - Dự báo - Phân tích thống kê liệu - Mạng nơron thần kinh Tầm nhìn/ Tương lai Tri thức Thơng tin Dữ liệu Hình 1-1: Hỗ trợ định 1.2.3 Mục tiêu nhiệm vụ kinh doanh thơng minh Mục đích hệ thống BI giải pháp biến đổi liệu từ kho liệu liệu chủ đề thành thông tin tri thức, từ cách tổng hợp, phân tích thơng tin doanh nghiệp có tư chiến lược, hành động hiệu giá trị hệ thống BI mang đến đúc kết ý tưởng đem lại 1.3 Kiến trúc thành phần mơ hình BI Vấn đề cốt lõi hỗ trợ định BI phân tích liệu trực tuyến (OLAP) khai phá liệu (Data Mining) kho liệu (Data Warehouse) liệu dùng BI liệu tổng hợp (Nhiều nguồn, nhiều định dạng, phân tán có tính lịch sử) Hình 1-2: Kiến trúc hệ thống BI Hệ thống kinh doanh thông minh thực thông qua quy trình minh họa hình 1-5 gồm bước sau: Data sources (Nguồn liệu) -> Kho liệu khối liệu -> Business intelligence methodologies (Phương pháp kinh doanh thơng minh)->: Data exploration (Thăm dị liệu) -> Data mining (Khai phá liệu)-> Optimization(Tối ưu hóa)->: Decisions(Quyết định) Hệ thống hỗ trợ địnhcó thể xem kết hợp kỹ thuật sau: Diễn giải sơ lược:  Kho liệu (Data Warehouse): Chứa liệu tổng hợp doanh nghiệp  Khai phá liệu (Data mining): Các kỹ thuật dùng để khai phá liệu phát tri thức phân loại (Classification), phân nhóm (clustering), phát luật kết hợp (Association Rule), Dự đoán (Predcition),…  Phân tích kinh doanh (Business Analyst): Các nhà lãnh đạo Doanh nghiệp đưa định chiến lược hoạt động kinh doanh doanh nghiệp 1.3.1 Hệ hỗ trợ định (Decion Support System)  Khái niệm: Hệ hỗ trợ định hệ thống thuộc Hệ thống quản lý thông tin ( MIS), có nhiệm vụ cung cấp thơng tin hỗ trợ cho việc đề định cấp chiến lược chiến thuật trở nên dễ dàng, thuận tiện 1.3.2 Kho liệu (Datawarehouse) Định nghĩa: “Kho liệu (Data Warehouse) tập hợp CSDL tích hợp, hướng chủ đề, thiết kế để hỗ trợ cho chức 10 trợ giúp định mà đơn vị liệu liên quan tới khoảng thời gian cụ thể” 1.3.2.1 Một data warehouse thường có tính chất sau : Dữ liệu có tính tích hợp, Dữ liệu gắn thời gian có tính lịch sử:,Dữ liệu tổng hợp chi tiết, Lưu trữ lâu dài, Bất biến theo thời gian, Dữ liệu đọc: 1.3.2.2 Các lớp kiến trúc Data Warehouse thông thường 1.3.2.3 Kho liệu chủ đề (Datamart) Có thể chia Datamart làm loại: Datamart phụ thuộc: chứa liệu lấy từ kho liệu liệu trích lọc, tinh chế, tích hợp lại mức cao để phục vụ chủ đề định Datamart độc lập: không giống Datamart phụ thuộc, xây dựng trước kho liệu liệu lấy từ nguồn liệu tác nghiệp 1.3.3 1.3.3.1 Xử lý liệu trực tuyến (OLAP) Khái niệm OLAP kỹ thuật sử dụng biểu diễn liệu đa chiều gọi khối (cube) nhằm cung cấp khả truy xuất nhanh đến liệu kho liệu Phân tích đa chiều Các thao tác phân tích liệu đa chiều: 1.3.3.2 - Cuộn lên (Roll up): 16 cho biến Mỗi nút đại diện cho giá trị dự đoán biến mục tiêu, cho trước giá trị biến biểu diễn đường từ nút gốc tới nút Kỹ thuật học máy dùng định gọi học định, hay gọi với tên ngắn gọn định 2.2.2 Phân lớp sử dụng Nạve Bayes Là phương pháp học phân lớp có giám sát dựa xác suất Việc phân loại dựa giá trị xác suất khả xảy giả thiết Là phương pháp học máy thường sửa dụng toán thực tế 2.2.3 K – láng giềng gần Thuật toán K láng giềng gần nên dùng ví dụ biểu diễn vector không gian số thực Số lượng thuộc tính, số chiều khơng gian đầu vào khơng lớn 2.3 Kết chương Chương đề cập đến số mơ hình phương pháp Tốn học việc hỗ trợ định bao gồm: mơ hình dự báo, mơ hình máy học nhận biết, mơ hình tối ưu, mơ hình quản lý dự án, mơ hình phân tích nguy cơ, mơ hình đường đợi Chương trình bầy số phương pháp tốn học, số giải thuật điển hình mơ hình, tập trung vào chức dự báo bao gồm: Cây định, Phân lớp sử dụng Naïve Bayes, K – láng giềng gần 17 CHƯƠNG ĐỀ XUẤT MƠ HÌNH BI CHO DỮ LIỆU KINH DOANH TRONG DOANH NGHIỆP VIỄN THƠNG 3.1 Đặt vấn đề Ngành cơng nghiệp viễn thông lưu trữ khối lượng liệu khổng lồ, bao gồm chi tiết gọi, thông tin cảnh báo trình trạng hệ thống mạng viễn thơng, thơng tin liệu khách hàng, loại hình dịch vụ di động trả sau, di động trả trước, cố định, internet, mytv, liệu cước toán,…việc ứng dụng kỹ thuật kinh doanh thông minh nào? để phát quy luật ẩn chứa khối liệu khổng lồ mang lại cho doanh nghiệp viễn thông nhiều hội để phát triển ứng dụng mang tính thực tiễn cao 3.1.1 Bối cảnh Hiện nay, đa số công ty Viễn thơng sử dụng cơng cụ đánh giá cịn đơn giản, thiếu trực quan sinh động chưa thể nhiều chiều liệu báo cáo, thống kê, tổng hợp phân tích, phải kể đến mức độ đầu tư cho CNTT đồng trọng Mỗi đơn vị kiểu Như nói trên, tình trạng đơn vị viễn thông sử dụng phần mềm quản lý doanh nghiệp nước phát triển đơn vị tự phát triển, khơng qn 18 cấu trúc liệu, liệu rời rạc không tập chung gây khó khăn cơng tác quản lý tích hợp hệ thống sở liệu dùng chung 3.1.2 Áp dụng BI vào doanh nghiệp viễn thông nào? “Vấn đề quan trọng hoạt động kinh doanh viễn thông khả nắm bắt thơng tin bán cho nào?” Do đó, việc thiết lập báo cáo tổng hợp, thống kê sản lượng, dự báo kế hoạch bán hàng vài giờ, chí vài ngày thực thủ cơng Excel tổng hợp văn giấy nhiều thời gian thiết lập báo cáo, kiểm tra, so sánh đối chiếu số liệu Đây điều thường xảy nhiều doanh nghiệp khơng có hệ thống quản lý hiệu Và quan trọng số liệu báo cáo ln có độ sai lệch lớn đơn vị, phòng ban, nhân viên làm báo cáo nhà quản lý số liệu đáng tin cậy 3.1.3 Phân tích hệ thống báo cáo di động hỗ trợ định Hệ thống báo cáo số liệu, biểu đồ phân tích đơn vị Viễn thông xây dựng dựa nhu cầu thực tế người dùng, nhiệm vụ quan trọng xây dựng hệ thống thu thập, phân tích xử lý đầy đủ biểu mẫu tiêu chí báo cáo sử dụng công tác báo cáo tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh đơn vị Dựa vào kết thu thập phân tích học viên thiết kế hệ thống báo cáo, biểu đồ để phục vụ hệ thống báo cáo phục vụ hỗ trợ định cho đơn vị Viễn thông 19 3.2 Thiết kế hệ thống BI cho liệu nạp thẻ sản lượng tiêu thụ doanh nghiệp viễn thông 3.2.1 3.2.1.1 Phân loại giới hạn liệu đầu vào hệ thống Giới hạn toán luận văn Giả sử rằng: “Dữ liệu thô (raw data) ghi cước tổng đài chuyển đổi từ file nhị phân file text định dạng chuẩn người thiết kế kho liệu qui định, sau sử dụng công cụ ETL để làm liệu, lọc bỏ liệu lỗi, liệu nhiễu, thông tin không hợp lệ trước chuyển vào kho liệu (datawarehouse)” Do vậy, luận văn học viên đề xuất thiết kế sở liệu chủ đề (datamart) cho số loại dịch vụ là: liệu sản lượng tiêu thụ liệu nạp thẻ di động thuê bao trả trước Các kiểu liệu khác là: Thông tin khách hàng, thuê bao cố định, dịch vụ Internet, MyTV…., đề cập hướng đề tài nghiên cứu 3.2.1.2 3.2.2 Phân loại liệu dịch vụ Mơ hình kết nối trích xuất liệu từ đơn vị thành viên Dựa hạ tầng mạng có sẵn, kết nối đơn vị thành viên Tập đoàn, kết nối qua đường truyền số liệu điều hành sản xuất kinh doanh (VNPT NET) qua đường truyền cáp quang giao thức TCP/IP, dung lượng truyền file trích xuất tới Trung tâm liệu (DC) tập trung Tập đồn 20 Hình 3-1: Mơ hình kết nối trích xuất liệu 3.2.3 Đề xuất mơ hình triển khai thử nghiệm Dữ liệu, số liệu hệ thống ERP, CRM, (CSS), Prepaid…, liệu cơng cụ ETL trích rút, làm thông tin loại bỏ liệu lỗi, liệu nhiễu,… theo tiêu chí lỗi định nghĩa nhà cung cấp chuyển kho liệu chung hệ thống Với hệ thống sở liệu xây dựng, thông tin đưa khu vực lưu trữ thích hợp Quy trình diễn sau: 21 Hình 3-2: Đề xuất mơ hình triển khai Kho liệu bao gồm thành phần thiết yếu sau: - Các nguồn liệu tác nghiệp ODS (Operating Data Sources) - Chuyển đổi xuất liệu - Tóm lược làm giàu liệu - Hệ thống quản lí CSDL kho liệu - Quản lý liệu hướng chủ đề (datamart) - Công cụ báo cáo truy nhập phân tích, báo cáo thống kê, biểu đồ thể liệu 3.2.4 Thiết kế cấu trúc liệu theo hướng chủ đề (datamart) thử nghiệm Để thiết kế sở liệu học viên sử dụng phương pháp ứng dụng rộng rãi hiệu là: Giản đồ hình sao(Star Diagram) Giản đồ hình tuyết rơi (Snowflake) 3.3 Ứng dụng triển khai thử nghiệm Với đặc thù riêng biệt ngành viễn thông, hệ thống hỗ trợ định triển khai phải đáp ứng nhu cầu xử lý lớn - có 22 thể lên tới quy mô hàng tỷ ghi liệu hàng ngày hoạt động thường xuyên mạng lưới có 30 triệu thuê bao trả trước Hệ thống phải đưa phân tích hỗ trợ định thời gian ngắn – nhiều phân tích biến động gần cung cấp theo chiều thời gian thực 3.3.1 Cài đặt thử nghiệm hệ thống với số liệu mẫu Học viên triển khai thử nghiệm mơ hình với server: server thứ cài đặt sở liệu Oracle 11g, server thứ hai cài đặt Java JDK Webserver Tomcat 7.0 phòng Lab Viện CDIT Cài đặt Cơ sở liệu Dữ liệu cài đặt Hệ quản trị Cơ sở liệu Oracle 11g Server, gồm bảng: 3.3.2 Biểu đồ hệ thống mẫu báo cáo phân tích hỗ trợ định BI Hệ thống sử dụng kỹ thuật OLAP có khả phân tích mạnh, cho phép người sử dụng có thể:  Cắt lát khối đa chiều theo mức, chiều tùy chọn  Khoan sâu xuống mức liệu chi tiết  Cuộn lên mức liệu tổng hợp (theo phân cấp chiều) 23 Hình 3-3: Mơ hình tổng hợp báo cáo 3.3.2.1 Thiết kế báo cáo Hệ thống báo cáo thử nghiệm chạy môi trường Java sử dụng mã nguồn mở GraphBIView để thiết kế, người sử dụng thực thiết kế báo cáo excel theo bước thực sau Bước 1: Tại bảng sheet file excel thực viết câu lệnh SQL để thực phân tich, thống kê, tổng hợp số liệu báo cáo theo tiêu chí lãnh đạo Hình 3-4: Mẫu thiết kế câu lệnh báo cáo Bước 2: Sau hoàn thành viết lệnh lấy liệu sheet file excel thực thiết kế giao diện báo cáo 24 Hình 3-5: Thiết kế giao diện báo cáo Bước 3: Hiển thị số liệu báo cáo tổng hợp nạp thẻ theo ngày Hình 3-6: Hiển thị số liệu báo cáo nạp thẻ theo ngày Hiển thị theo hình thức biểu đồ báo cáo thống kế số liệu tổng hợp nạp thẻ theo ngày 25 Hình 3-7: Biểu đồ báo cáo nạp thẻ tổng hợp 3.3.3 Đánh giá kết thử nghiệm Trong trình cài đặt thử nghiệm theo mơ hình đề xuất, học viên nhận thấy số lợi ích đối chiếu so sánh hình Các yếu tố \ Kết Chưa triển khai Khi triển khai Dữ liệu Phân tán đơn Tập trung nơi dịch vụ gọi, vị chưa tập trung, để dễ dàng khai thác tiêu thụ, nạp thẻ cần yêu cầu trích xuất lên 26 Mức độ thống Khơng thống nhất, Đối soát với đơn liệu với phụ thuộc vào vị cho tính xác đơn vị đơn vị báo cáo cao Nhân để thực Hàng ngày, tuần q Khơng cần nhân báo cáo phòng ban tốn cho việc thực nhiều nhân cho báo cáo việc thu thập thống kế báo cáo cho lãnh đạo Đôi số liệu không tin cậy Định dạng Txt, excel, word báo cáo Hiển thị số liệu Web, biểu đồ tăng giảm Khả thay Cần nhân thực Người theo dõi, quản đổi báo cáo lý tự xây báo cáo theo nhu cầu riêng Độ tin cậy Tùy thuộc người xây Chính xác, tin cậy thông tin dựng báo cáo phần mềm sinh tự 27 Tính tức thời Định kỳ: Tuần, Dữ liệu, thông tin liệu, thông tin Tháng, Quý cập nhật có thay đổi (OLAP) 3.4 Kết chương Trong chương học viên thiết kế mơ hình triển khai hệ thống thử nghiệm, xây dựng cấu trúc sở liệu theo chủ đề (datamart) nhằm mục đích phân loại dịch vụ, từ xây dựng tiêu chí báo cáo để xác định nhu cầu sử dụng dịch vụ 28 KẾT LUẬN KHUYẾN NGHỊ Luận văn đưa nhìn từ tổng quan đến chi tiết hệ hỗ trợ định bao gồm khái niệm, vai trò doanh nghiệp kiến trúc thành phần hệ thống Một thành phần quan trọng đưa giá trị liệu lên mức cao mơ hình tốn học thuật tốn cho việc hỗ trợ định Luận văn trình bầy số mơ hình việc hỗ trợ định tập trung vào mơ hình dự báo vai trị quan trọng mơ hình việc hỗ trợ định doanh nghiệp Tuy nhiên, khuôn khổ luận văn tốt nghiệp, sản phẩm mẫu số hạn chế Thứ nhất, liệu thu khía cạnh nạp thẻ thuê bao trả trước sản lượng tiêu thụ tài khoản chính, khuyến mại Thứ hai, mức độ thơng tin đưa chưa sâu, chưa nhiều Thứ ba: ứng dụng cho phần nhỏ loại dịch vụ Viễn thơng Những khó khăn q trình nghiên cứu triển khai  Đây công nghệ nguồn tài liệu nghiên cứu hạn chế  Số lượng liệu tương đối lớn cần phải có thiết bị phần cứng có cấu hình mạnh  Thời gian nghiên cứu cơng nghệ cịn hạn chế Kiến nghị hướng phát triển 29  Phát triển triển khai hệ thống cho tất dịch vụ di động  Sử dụng chuyên sâu kỹ thuật, thuật toán dự đoán dataminning  Tăng số chiều thông tin báo cáo  Nghiên cứu giải pháp tăng độ ổn định hệ thống liệu ngày lớn 30 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making Carlo Vercellis (2009) [2] Successful BUSINESS INTELLIGENCE Secrets to Making BI a Killer App Cindi Howson (2008) [3] Business Intelligence Roadmap: The Complete Project Lifecycle for Decision-Support Applications Larissa T Moss, Shaku Atre (2003) [4] Data Mining and Market Intelligence for Optimal Marketing Returns Susan Chiu Domingo Tavella [5] Beyond Data Warehousing: What’s Next in Business Intelligence? Matteo Golfarelli DEIS, Stefano Rizzi DEIS, Iuris Cella Gruppo [6] http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree_learning [7]http://en.wikipedia.org/wiki/K- nearest_neighbor_algorithm [8] http://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier [9] http://en.wikipedia.org/wiki/Business_intelligence ... cho liệu nạp thẻ doanh nghiệp Viễn thông: xây dựng thiết kế sở liệu theo chủ đề (datamart) áp dụng giải pháp để xây dựng báo cáo phân tích, biểu đồ kinh doanh thông minh liệu nạp thẻ doanh nghiệp. .. điểm 1.2.2 Dữ liệu, thông tin tri thức Dữ liệu: Dữ liệu hệ thống thông tin doanh nghiệp Thơng tin: kết hoạt động trích lọc xử lý liệu Tri thức: Thông tin chuyển thành tri thức sử dụng để định... điển hình mơ hình, tập trung vào chức dự báo bao gồm: Cây định, Phân lớp sử dụng Naïve Bayes, K – láng giềng gần 17 CHƯƠNG ĐỀ XUẤT MƠ HÌNH BI CHO DỮ LIỆU KINH DOANH TRONG DOANH NGHIỆP VIỄN THÔNG