BỘ TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETING KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO NỘI DUNG MÔN HỌC Giảng viên hướng dẫn Th S Lâm Hoàng Trúc Mai Sinh viên thực hiện Phan Thị Ngọc Huyền – 2121010343 Ng[.]
BỘ TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETING KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO NỘI DUNG MÔN HỌC Giảng viên hướng dẫn: Th.S Lâm Hoàng Trúc Mai Sinh viên thực hiện: Phan Thị Ngọc Huyền – 2121010343 Nguyễn Dương Gia Hân – 2121001080 Lớp: Hệ thống thông tin quản lý sáng thứ Mã lớp học phần: 2231112002201 Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 04 tháng 10 năm 2022 h Mục lục Analytics Business Intelligence gì? 1.1 Lợi ích đạt từ BI Analytics 1.2 Vai trò nhà khoa học liệu 1.3 Các thành phần cần thiết cho BI Analytics .4 Cơng cụ phân tích kinh doanh thông minh .5 2.1 Bảng tính 2.2 Công cụ báo cáo truy vấn 2.3 Công cụ trực quan hóa liệu 2.4 Xử lý phân tích trực tuyến 2.5 Phân tích chi tiết 2.6 Hồi quy tuyến tính 2.7 Khai thác liệu 2.8 Trang tổng quan 2.9 Phân tích tự phục vụ h CHƯƠNG 9: BUSINESS INTELLIGENCE AND ANALYTICS Analytics Business Intelligence gì? Phân tích kinh doanh việc sử dụng rộng rãi liệu phân tích định lượng để đưa định dựa thông tin thực tế tổ chức Phân tích kinh doanh sử dụng để hiểu rõ hiệu suất kinh doanh tại, tiết lộ mơ hình kinh doanh mối quan hệ mới, giải thích kết định lại xảy ra, tối ưu hóa hoạt động dự báo kết kinh doanh tương lai Kinh doanh thông minh (BI) bao gồm loạt ứng dụng, thực hành thời gian cơng nghệ để trích xuất, chuyển đổi, tích hợp, phân vùng trực quan, phân tích, diễn giải trình bày liệu để hỗ trợ việc định cải thiện Dữ liệu sử dụng BI thường lấy từ nhiều nguồn đến từ nguồn nội bên tổ chức Nhiều tổ chức sử dụng liệu để xây dựng sưu tập liệu lớn gọi kho liệu, kho liệu hồ liệu, để sử dụng ứng dụng BI Người dùng, bao gồm nhân viên, khách hàng nhà cung cấp ủy quyền đối tác kinh doanh, truy cập liệu ứng dụng BI qua Web thông qua mạng nội mạng ngoại vi tổ chức - thường sử dụng thiết bị di động, chẳng hạn điện thoại thông minh máy tính bảng Mục tiêu trí tuệ kinh doanh thu nhiều giá trị từ thông tin trình bày kết phân tích cách dễ hiểu mà người bình thường hiểu Thơng thường, liệu sử dụng BI phân tích phải thu thập từ nhiều nguồn khác 1.1 Lợi ích đạt từ BI Analytics BI Analytics sử dụng để đạt số lợi ích minh họa ví dụ sau: Phát gian lận: MetLife triển khai phần mềm phân tích để giúp đơn vị điều tra (SIU) xác định nhà cung cấp dịch vụ y tế, luật sư sửa chữa gian lận cửa hàng Mặc dù xác nhận quyền sở hữu tai nạn khơng có đủ liệu để gắn cờ đáng ngờ gửi lần đầu tiên, nhiều liệu xác nhận quyền sở hữu thêm vào, xác nhận quyền sở hữu liên tục ghi lại phần mềm Sau sáu tháng sử dụng phần mềm, số lượng khiếu nại SIU điều tra tăng 16 phần trăm h Cải thiện dự báo: Kroger phục vụ khách hàng 2.422 siêu thị 1.950 hiệu thuốc cửa hàng Công ty nhận thấy tốt dự đoán nhu cầu khách hàng dược phẩm, làm giảm số lượng đơn thuốc khơng thể điền thuốc hết Đến làm vậy, Kroger phát triển hệ thống quản lý hàng tồn kho phức tạp điều cung cấp cho nhân viên hình dung mức tồn kho, thích ứng với phản hồi người dùng hỗ trợ “ chuyện xảy ” phân tích Hết hàng trước kịch giảm 1,5 triệu năm, kết tăng doanh thu 80 triệu la năm Ngồi ra, cách thực quyền ma túy với số lượng phù hợp, Kroger giảm lượng chi phí lị nướng 120 triệu đô la năm Tăng doanh số bán hàng DaimlerChrysler nhiều nhà sản xuất ô tô khác thiết lập giá bán lẻ giá bán bn đề xuất họ năm, sau điều chỉnh định giá thông qua ưu đãi theo mùa dựa tác động nguồn cung yêu cầu DaimlerChrysler triển khai mơ hình co giãn theo giá để tối ưu hóa cơng ty định giá Hệ thống cho phép nhà quản lý để đánh giá nhiều ưu đãi tiềm cho kết hợp phương tiện mơ hình (ví dụ: Jeep Grand Cherokee), phương thức mua lại (tiền mặt, tài chính, cho th), chương trình khuyến khích (hồn tiền, khuyến mại APR, kết hợp tiền hoàn lại APR khuyến mại) Cơng ty ước tính việc sử dụng hệ thống tạo doanh thu hàng năm bổ sung 500 triệu đô la Tối ưu hóa hoạt động Chevron giới ' tích hợp hàng đầu cơng ty lượng Các nhà máy lọc dầu làm việc với dầu thô sử dụng để sản xuất loạt sản phẩm dầu, bao gồm xăng, nhiên liệu máy bay, nhiên liệu diesel, dầu nhờn sản phẩm đặc biệt phụ gia Với giá thị trường dầu thô sản phẩm khác liên tục thay đổi, xác định sản phẩm để tinh chế thời điểm định phức tạp Chevron sử dụng hệ thống phân tích gọi Petro để hỗ trợ nhà phân tích việc tư vấn cho nhà máy lọc dầu nhà kinh doanh dầu kết hợp sản phẩm để sản xuất, mua bán nhằm tối đa hóa lợi nhuận Giảm chi phí Doanh nghiệp Coca-Cola giới ' nhà đóng chai lớn nhà phân phối sản phẩm Coca Cola Đội giao hàng gồm 54.000 xe tải đứng thứ hai quy mô sau Bưu điện Hoa Kỳ Sử dụng phần mềm phân tích, cơng ty triển khai hệ thống tối ưu hóa định tuyến xe dẫn đến tiết kiệm 45 triệu đô la năm từ việc giảm tiêu thụ khí đốt giảm số lượng trình điều khiển cần thiết h 1.2 Vai trò nhà khoa học liệu Các nhà khoa học liệu cá nhân kết hợp nhạy bén kinh doanh mạnh mẽ, hiểu biết phân tích đánh giá tốt hạn chế liệu, công cụ kỹ thuật họ để mang lại cải tiến thực định Các nhà khoa học liệu không đơn giản thu thập báo cáo liệu; họ xem tình từ nhiều góc độ, xác định liệu cơng cụ giúp hiểu biết tình hình, sau áp dụng liệu cơng cụ thích hợp Họ thường làm việc theo nhóm với nhà quản lý doanh nghiệp chuyên gia từ lĩnh vực kinh doanh nghiên cứu, nghiên cứu thị trường nhà phân tích tài chính, liệu quản lý, tài nguyên hệ thống thông tin chun gia có kiến thức cao cơng ty đối thủ cạnh tranh, thị trường, sản phẩm dịch vụ Mục đích nhà khoa học liệu để khám phá thơng tin chi tiết có giá trị ảnh hưởng đến việc tổ chức định theo cấp bậc giúp tổ chức đạt lợi cạnh tranh Các nhà khoa học liệu ham học hỏi, liên tục đặt câu hỏi, biểu diễn “ chuyện xảy ” phân tích giả định thách thức có quy trình Các nhà khoa học liệu thành cơng có khả truyền đạt kết tìm kiếm họ- gửi đến nhà lãnh đạo tổ chức cách thuyết phục đến mức họ ảnh hưởng đến cách tổ chức tiếp cận hội kinh doanh Các yêu cầu giáo dục để trở thành nhà khoa học liệu nghiêm ngặt - yêu cầu thành thạo thống kê, toán học lập trình máy tính Hầu hết vị trí nhà khoa học liệu yêu cầu cấp cao, chẳng hạn thạc sĩ tiến sĩ Một số tổ chức chấp nhận nhà khoa học liệu với cấp sau đại học tập trung phân tích, chẳng hạn khoa học máy tính, tốn học thống kê, hệ thống thông tin quản lý, kinh tế 1.3 Các thành phần cần thiết cho BI Analytics Một số thành phần phải có sẵn để tổ chức trở thành thực giá trị từ nỗ lực phân tích BI Đầu tiên quan trọng tồn chương trình quản lý liệu vững chắc, bao gồm quản trị liệu Nhớ lại liệu quản lý tập hợp chức tích hợp xác định quy trình cách liệu lấy, chứng nhận phù hợp để sử dụng, lưu trữ, bảo mật xử lý cách để đảm bảo khả truy cập, độ tin cậy tính kịp thời liệu đáp ứng nhu cầu người dùng liệu tổ chức Quản trị liệu thành phần cốt lõi quản lý liệu; xác định vai trò, tương ứng- khả quy trình để đảm bảo liệu tin cậy sử dụng toàn tổ chức, với người xác định chỗ, người chịu trách nhiệm để khắc phục ngăn chặn vấn đề với liệu Một thành phần quan trọng khác mà tổ chức cần liệu sáng tạo nhà khoa học - người hiểu công việc kinh doanh lĩnh vực kinh doanh công nghệ , đồng thời nhận hạn chế liệu, công cụ họ, kỹ thuật Một h nhà khoa học liệu tập hợp tất điều lại với để cung cấp cải tiến việc định với tổ chức Cuối cùng, để đảm bảo thành công chương trình phân tích BI, ban quản lýnhóm cố vấn tổ chức phải có cam kết mạnh mẽ liệu- định theo định hướng Các tổ chức đặt thành phần cần thiết chỗ hành động nhanh chóng để đưa định cấp trường hợp không chắn thay đổi môi trường để đạt lợi cạnh tranh mạnh mẽ Công cụ phân tích kinh doanh thơng minh Phần giới thiệu cung cấp ví dụ nhiều BI cơng cụ phân tích 2.1 Bảng tính Người quản lý doanh nghiệp thường nhập liệu vào chương trình bảng tính Bảng tính sử dụng để tạo báo cáo đồ thị dựa liệu Người dùng cuối sử dụng cơng cụ trình quản lý tình Excel để thực "phân tích điều xảy để đánh giá yếu tố thay khác Bổ trợ trình giải Excel sử dụng để tìm giải pháp tối ưu cho vấn đề có nhiều ràng buộc Ví dụ: xác định sản xuất kế hoạch tối đa hóa lợi nhuận với hạn chế định nguyên vật liệu 2.2 Công cụ báo cáo truy vấn Hầu hết tổ chức đầu tư vào số công cụ báo cáo để giúp nhân viên tuyển dụng họ nhận liệu họ cần để giải vấn đề xác định hội Các công cụ báo cáo truy vấn trình bày liệu theo cách dễ hiểu thơng qua liệu, đồ thị biểu đồ định dạng 2.3 Cơng cụ trực quan hóa liệu Trực quan hóa liệu việc trình bày liệu dạng hình ảnh đồ họa Ngồi ra, biểu diễn liệu dạng trực quan kỹ thuật cơng nhận để mang lại tác động tức cho số buồn tẻ buồn tẻ Đám mây từ hình ảnh mơ tả trực quan tập hợp từ nhóm lại với tần suất xuất chúng Các đám mây từ tạo từ phân tích h tài liệu văn trang Web Sử dụng văn từ nguồn này, phép đếm đơn giản thực dựa số lần từ cụm từ xuất Phễu chuyển đổi biểu diễn đồ họa tóm tắt bước mà người tiêu dùng thực để đưa định mua sản phẩm bạn trở thành khách hàng Nó cung cấp trình bày trực quan liệu chuyển đổi bước cho phép người định xem bước khiến khách hàng nhầm lẫn gặp rắc rối Hàng chục sản phẩm phần mềm trực quan hóa liệu có sẵn để tạo biểu đồ, đồ thị, đồ họa thông tin đồ liệu khác Một số sản phẩm phổ biến bao gồm Google Charts, iCharts, Infogram, Modest Maps, SAS Visual Statistics Tableau Những công cụ giúp bạn dễ dàng khám phá liệu cách trực quan, phát mẫu nhanh chóng có thơng tin chi tiết 2.4 Xử lý phân tích trực tuyến - Xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) phương pháp phân tích liệu đa giác từ nhiều góc độ khác Cho phép người dùng xác định vấn đề hội thực phân tích xu hướng Cơ sở liệu xây dựng để hỗ trợ xử lý OLAP bao gồm khối liệu chứa liệu số gọi thước đo, phân loại theo thứ nguyên, chẳng hạn thời gian địa lý raphy Ví dụ đơn giản khối liệu có chứa đơn vị bán hàng sản phẩm cụ thể làm thước đo Chìa khóa cho khả phản hồi nhanh chóng q trình xử lý OLAP xác định trước liệu chi tiết thành tóm tắt liệu hữu ích để dự đốn câu hỏi đưa Ví dụ: khối liệu xây dựng để tóm tắt doanh số bán hàng mặt hàng cụ thể vào ngày cụ thể cho cửa hàng cụ thể Tương tự, khối liệu xây dựng để dự đốn truy vấn tìm kiếm thơng tin doanh số bán hàng đơn vị vào ngày, tuần, tháng quý tài định Điều quan trọng liệu khối liệu tổng hợp mức định, doanh số bán hàng theo đơn vị hàng ngày theo cửa hàng, khơng thể sử dụng khối liệu để trả lời câu hỏi cấp độ chi tiết , chẳng hạn doanh số bán hàng theo đơn vị mặt hàng theo vào ngày định h Hầu hết hệ thống OLAP xây dựng khối liệu với nhiều kích thước Trong giới busi ness, khối liệu thường xây dựng với nhiều kích thước, người dùng thường xem ba kích thước lúc Ví dụ: nhà sản xuất hàng tiêu dùng đóng gói xây dựng khối liệu đa chiều với thông tin đơn vị bán hàng, không gian kệ, đơn giá, giá khuyến mức độ quảng cáo báo - tất cho sản phẩm cụ thể, vào ngày cụ thể, cửa hàng cụ thể 2.5 Phân tích chi tiết Phân tích chi tiết cơng cụ mạnh mẽ cho phép người định có nhìn sâu sắc chi tiết liệu kinh doanh để hiểu rõ điều xảy Phân tích chi tiết liên quan đến việc kiểm tra tương tác cấp độ cao liệu tóm tắt ngày chi tiết để có thông tin chi tiết yếu tố định — xếp giống từ từ bóc lớp củ hành tây Ví dụ, việc xem xét doanh số bán hàng toàn giới quý vừa qua, phó chủ tịch phụ trách bán hàng muốn xem chi tiết doanh số bán hàng cho quốc gia Brisbane thành phố bờ biển phía đơng Úc thường xun phải hứng chịu lũ quét từ nhiều suối khu vực Một năm, lượng mưa đặc biệt lớn khiến nhiều nhà bị ngập lụt, làm sập đường dây điện, đóng cửa đường đưa thành phố vào tình trạng khẩn cấp Sau thảm họa này, thành phố lắp đặt máy đo từ xa khắp Brisbane để đo lượng mưa mực nước theo thời gian thực Dữ liệu thu thập hiển thị đồ mã màu, cho phép nhân viên nhanh chóng phát khu vực cần quan tâm Họ thực phân tích chi tiết để xem mức độ chi tiết ngày tăng khu vực quan trọng Hệ thống cho phép nhân viên đưa cảnh báo nâng cao thông tin lũ lụt xảy thực hành động để đóng đường dọn dẹp mảnh vỡ " 2.6 Hồi quy tuyến tính Hồi quy tuyến tính đơn giản kỹ thuật toán học để dự đoán giá trị biến phụ thuộc dựa biến độc lập mối quan hệ tuyến tính hai biến Bao gồm việc tìm đường thẳng phù hợp thông qua tập hợp quan sát biến phụ thuộc biến lõm sâu Cho đến nay, thước đo phổ biến sử dụng cho đường phù hợp đường giảm thiểu tổng sai số bình phương dự đốn Hồi quy tuyến tính khơng có nghĩa biến gây biến kia; đơn giản nói giá trị tăng lên, biến tăng giảm theo tỷ lệ thuận Các giả định sau phải thỏa mãn sử dụng hồi quy tuyến tính tập liệu: Mối quan hệ tuyến tính biến độc lập (X) phụ thuộc (Y) phải tồn h Sai số dự đoán giá trị Y phân phối theo cách tiếp cận đường cong phân phối chuẩn Các sai số dự đoán giá trị Y độc lập với Một số thử nghiệm thống kê nâng cao sử dụng để kiểm tra xem liệu giả định có với tập liệu định kết phương trình hồi quy tuyến tính hay khơng Ví dụ, hệ số xác định, ký hiệu (và phát âm r bình phương) số cho biết mức độ phù hợp liệu với mơ hình sta-tistical - đơi đơn giản đường đường cong Điểm đường hồi quy hoàn toàn phù hợp với liệu, cho biết đường hoàn toàn không phù hợp với liệu 2.7 Khai thác liệu Khai thác liệu công cụ phân tích BI sd để khám phá lượng lớn liệu cho mẫu ẩn để dự đoán xu hướng hành vi tương lai để sử dụng việc định.Được sử dụng cách thích hợp, công cụ khai thác liệu cho phép tổ chức đưa dự đốn xảy để nhà quản lý chủ động tận dụng hội tránh vấn đề tiềm ẩn Trong số ba kỹ thuật khai thác liệu sử dụng phổ biến phân tích ation liên kết, tính tốn thần kinh, lập luận dựa trường hợp Quy trình xuyên ngành để khai thác liệu (CRISP-DM) cách tiếp cận có cấu trúc sáu giai đoạn để lập kế hoạch thực dự án khai thác liệu Đây phương pháp luận mạnh mẽ chứng minh rõ ràng, phương pháp luận sử dụng rộng rãi cho dự án khai thác liệu Dưới số ví dụ cho thấy cách khai thác liệu sử dụng: Dựa phản hồi trước cho thư quảng cáo, xác định yếu tố mà có nhiều khả tận dụng lợi thư tương lai + Kiểm tra liệu bán lẻ để xác định sản phẩm dường không liên quan thường mua + Theo dõi giao dịch thẻ tín dụng để xác định yêu cầu ủy quyền có khả gian lận + Sử dụng liệu đặt phòng khách sạn để điều chỉnh giá phòng cho tối đa hóa doanh thu Phân tích liệu nhân học liệu hành vi khách hàng tiềm để xác định người khách hàng có lợi để tuyển dụng + Nghiên cứu liệu nhân học đặc điểm nhân viên có giá trị tổ chức để giúp tập trung nỗ lực tuyển dụng tương lai + Nhận biết thay đổi chuỗi DNA cá nhân ảnh hưởng đến nguy phát triển bệnh thông thường Alzheimer ung thư h 2.8 Trang tổng quan Chìa khóa hiệu suất báo (KPI): Một số liệu theo dõi tiến độ thực chiến lược chọn để đạt mục tiêu mục tiêu tổ chức bao gồm định hướng, biện pháp, mục tiêu khung thời gian Các thước đo thước đo theo dõi tiến độ thực chiến lược chọn để đạt mục tiêu mục tiêu tổ chức Các số gọi số hiệu suất (KPI) bao gồm định hướng, thước đo, mục tiêu khung thời gian Để cho phép so sánh khoảng thời gian khác nhau, điều quan trọng phải xác định KPI sử dụng định nghĩa từ năm tới năm Theo thời gian, số KPI có bị loại bỏ KPI thêm vào tổ chức thay đổi mục tiêu mục tiêu Rõ ràng, giống tổ chức khác có mục tiêu khác nhau, tổ chức khác có KPI khác Bảng điều khiển: Bản trình bày tập hợp KPI trạng thái quy trình thời điểm cụ thể - Trang tổng quan trình bày tập hợp KPI trạng thái quy trình thời điểm cụ thể Trang tổng quan cung cấp khả truy cập thơng tin nhanh chóng, theo cách dễ hiểu ngắn gọn, giúp tổ chức hoạt động hiệu hiệu Các tùy chọn để hiển thị kết bảng điều khiển bao gồm đồ, đồng hồ đo, biểu đồ thanh, đường xu hướng, biểu đồ phân tán biểu diễn khác Thông thường, mục mã hóa màu sắc để người dùng xem nhanh nơi cần ý Nhiều trang tổng quan thiết kế theo cách mà người dùng nhấp vào phần biểu đồ hiển thị liệu định dạng sâu vào liệu để hiểu rõ lĩnh vực cụ thể Trang tổng quan cung cấp cho người dùng cấp độ tổ chức thông tin mà họ cần để đưa định cải tiến Bảng điều khiển hoạt động thiết kế để thu thập liệu thời gian thực từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm sở liệu tỷ lệ corpo bảng tính, đó, người định sử dụng liệu cập nhật phút Phần mềm BI sử dụng rộng rãi đến từ nhiều nhà cung cấp khác nhau, bao gồm Hewlett Packard, IBM, Information Builders, Microsoft, Oracle SAP Các nhà cung cấp JasperSoft Pentaho cung cấp phần mềm BI nguồn mở, điều hấp dẫn số tổ chức 2.9 Phân tích tự phục vụ h Phân tích tự phục vụ: Đào tạo, kỹ thuật quy trình trao quyền cho người dùng cuối làm việc chuyên sâu để truy cập liệu từ nguồn phê duyệt để thực phân tích riêng họ cách sử dụng công cụ chứng thực Bao gồm đào tạo, kỹ thuật quy trình cho phép người dùng cuối làm việc độc lập để truy cập liệu từ nguồn phê duyệt để thực phân tích riêng họ cách sử dụng công cụ chứng thực Trước đây, việc phân tích liệu thực nhà khoa học liệu Phân tích tự phục vụ khuyến khích người dùng cuối phi kỹ thuật đưa định dựa kiện phân tích thay trực giác Phân tích tự phục vụ loại bỏ chậm trễ việc định phát sinh tất yêu cầu phân tích liệu phải thực thông qua số giới hạn nhà khoa học liệu tài nguyên hệ thống thông tin Nó giải phóng tài nguyên để thực cơng việc phân tích cấp cao Một tổ chức thực số hành động để đảm bảo chương trình phân tích tự phục vụ hiệu Trước tiên, để giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc tự phục vụ lời nói tương tự, người quản lý liệu nên làm việc với đơn vị kinh doanh để xác định số chính, từ vựng thỏa thuận, quy trình tạo xuất báo cáo, đặc quyền cần thiết để truy cập liệu bí mật cách xác định thực sách bảo mật quyền riêng tư Việc phân vùng tổ chức hệ thống thông tin phải giúp người dùng hiểu liệu có sẵn khuyến nghị cho phân tích kinh doanh Một cách tiếp cận để đạt điều cung cấp từ điển liệu để người dùng cuối sử dụng Đào tạo, liệu cách sử dụng ứng dụng tự phục vụ, quan trọng để giúp nhân viên cuối bắt kịp tốc độ cách họ sử dụng thông tin hệ thống BI Cuối cùng, biện pháp bảo mật quyền riêng tư liệu phải áp dụng để đảm bảo việc sử dụng liệu đáp ứng yêu cầu pháp lý, tuân thủ quy định Một chương trình phân tích tự phục vụ quản lý tốt cho phép chun gia cơng nghệ trì khả quản lý kiểm soát liệu cuối hạn chế tham gia nhân viên hệ thống thông tin vào công việc thường ngày Quản lý liệu đại đòi hỏi hành động cân thực việc cho phép phân tích tự phục vụ kiểm tra thông tin kinh doanh nhạy cảm Để cơng cụ phân tích tự phục vụ có hiệu quả, chúng phải trực quan dễ sử dụng Người dùng doanh nghiệp đơn giản khơng có thời gian để học cách làm việc với công cụ phức tạp giao diện phức tạp Ứng dụng phân tích tự phục vụ người dùng cuối chấp nhận cho phép họ dễ dàng truy cập thông tin tùy chỉnh riêng mà khơng cần đào tạo chun sâu Phần mềm Microstrategy, Power BI, Qlik, SAS Analytics, Tableau TIBCO vài ví dụ số hàng chục tùy chọn phần mềm có sẵn cho phân tích tự phục vụ h