Xây dựng hệ thống data warehouse và ứng dụng công nghệ olap để phân tích dữ liệu kinh doanh của doanh nghiệp

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - NGUYỄN KHÁNH DUY XÂY DỰNG HỆ THỐNG DATA WAREHOUSE VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ OLAP ĐỂ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU KINH DOANH CỦA DOANH NGHIỆP Tai Lieu Chat Luong LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH TP HỒ CHÍ MINH - 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - NGUYỄN KHÁNH DUY XÂY DỰNG HỆ THỐNG DATA WAREHOUSE VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ OLAP ĐỂ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU KINH DOANH CỦA DOANH NGHIỆP Chuyên ngành : Khoa học máy tính Mã số chuyên ngành : 60 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS ĐỖ PHÚC TP HỒ CHÍ MINH - 2019 i LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan luận văn “XÂY DỰNG HỆ THỐNG DATA WAREHOUSE VÀ ỨNG DỤNG CƠNG NGHỆ OLAP ĐỂ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU KINH DOANH CỦA DOANH NGHIỆP” nghiên cứu tơi Ngoại trừ tài liệu tham khảo trích dẫn luận văn này, tơi cam đoan toàn phần hay phần nhỏ luận văn chưa công bố sử dụng để nhận cấp nơi khác Không có sản phẩm/nghiên cứu người khác sử dụng luận văn mà khơng trích dẫn theo quy định Luận văn chưa nộp để nhận cấp trường đại học sở đào tạo khác TP Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2019 Nguyễn Khánh Duy ii LỜI CẢM ƠN Sau thời gian học tập nghiên cứu Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, biết ơn kính trọng, xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Ban giám hiệu nhà trường, khoa Công nghệ thông tin giảng viên nhiệt tình giảng dạy tạo điều kiện tốt cho tơi hồn thành đề tài nghiên cứu khoa học Đặc biệt xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy PGS.TS Đỗ Phúc, người trực tiếp hướng dẫn tất nhiệt huyết ln đồng hành tơi suốt q trình thực đề tài Tơi xin chân thành cảm ơn đồng nghiệp công ty tạo điều kiện giúp đỡ để tơi hồn thành đề tài nghiên cứu Mặc dù cố gắng, hạn chế thời gian số điều kiện khách quan nên luận văn khơng thể tránh khỏi thiếu sót Kính mong nhận đóng góp ý kiến Quý thầy cô, bạn bè đồng nghiệp để đề tài hồn thiện iii TĨM TẮT Trong thời đại nay, liệu trở thành nguồn tài nguyên vô tận để cá nhân, tổ chức khai thác lĩnh vực Nguồn tài nguyên ngày trở nên quan trọng ngành bán lẻ, việc khai thác tốt liệu giúp nhà quản trị đưa định mang tính chiến lược, đột phá nhằm mở rộng quy mô nâng cao lợi nhuận kinh doanh Hệ thống Data Warehouse giải pháp hiệu để quản lý lượng liệu khổng lồ doanh nghiệp Chính mà tác giả lựa chọn thực đề tài “Xây dựng hệ thống Data Warehouse ứng dụng công nghệ OLAP khai thác liệu kinh doanh doanh nghiệp” để giải vấn đề chính: − Xây dựng hệ thống Data Warehouse nơi tập trung liệu để Chuỗi cửa hàng Retailer khai thác cho nhu cầu tạo báo cáo − Rút ngắn tối đa thời gian tạo báo cáo, ứng dụng kỹ thuật OLAP để phân tích liệu mà hệ thống Data Warehouse cung cấp − Ứng dụng hệ thống Data Warehouse xây dựng vào thực tiễn vận hành Chuỗi cửa hàng Retailer Nội dung chương trình bày kiến trúc dịng liệu số mơ hình liệu Data Warehouse; kiến trúc tiến trình trích xuất, biến đổi chuyển nạp liệu; thao tác OLAP thực thi phân tích liệu đa chiều Chương nêu rõ ưu – khuyết điểm kiến trúc để làm sở cho giai đoạn thiết kế Data Warehouse Chương thực khảo sát trạng hệ thống, yêu cầu tạo phân tích báo cáo làm cho việc thiết kế kiến trúc hệ thống Data Warehouse Sau hoàn tất khảo sát, tiến hành giai đoạn thiết kế kiến trúc dịng liệu lựa chọn mơ hình tổ chức liệu phù hợp; xây dựng tiến trình trích xuất, biến đổi, chuyển nạp liệu; triển khai khối liệu đa chiều thông qua công cụ SSIS SSAS Microsoft Khối liệu đa chiều đối tượng để thao tác OLAP khai thác liệu iv Chương tiến hành sử dụng thao tác Drill down, Roll up, Slice, Dice nhằm tổng hợp liệu thành thông tin giúp nhà quản trị có đưa định quan trọng Kỹ thuật OLAP tạo báo cáo có khung nhìn linh động, thời gian thực thi rút ngắn đáng kể từ giải mục tiêu ban đầu Bên cạnh đó, hạn chế đề xuất hướng giải để dần hoàn thiện hệ thống Data Warehouse v ABSTRACT Nowadays, data become an endless resource for individuals and organization to exploit for their purpose This resource has an especially important role in retail industry Data mining will support business managers making strategic and breakthrough decisions to expand the organization scale and improve profits Data Warehouse system is one of the most effective solutions to manage huge data volume of enterprises Therefore, the author decided to choose the project “Builidng Data Warehouse System And Organization Adoption Of OLAP Technology To Exploid Data” This project aim to solve main objectives: − Building Data Warehouse system that store all data of Retailer Convenience Store Chain for reporting purpose − Increasing performance of creating reports, apply OLAP techniques to analyze data provided by Data Warehouse system − Implementing Data Warehouse system to support operations of Retailer Convenience Store Chain Chapter covers data flow architectures and data models of Data Warehouse system; the architectures of extraction, transformation and loading process (ETL); the OLAP operations that analyze data using multidimensional database This chapter highlights advantages and disadvantages of each architecture for Data Warehouse designing phase Chapter carries out a system status survey, the requirements for creating and analyzing reports The author design data flow architecture and selecting the appropriate data model base on result of survey; building extraction, transformation and loading process; deploy OLAP cube by using SSIS and SSAS tools This OLAP cube is the main object for OLAP operations to exploit data Finally, chapter applies OLAP operations Drill down, Roll up, Slice, Dice to organize and present data in a given context so that making data become useful vi information OLAP operations create reports with flexible views, shortening execution time, supporting business managers making decisions In addition, limitions of this research were also pointed out and proposed solutions to improve the Data Warehouse system vii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii TÓM TẮT iii ABSTRACT .v DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT ix DANH MỤC CÁC BẢNG x DANH MỤC HÌNH ẢNH xi CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu .1 1.2 Mục tiêu luận văn 1.2.1 Giới thiệu Chuỗi cửa hàng Retailer 1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu luận văn 1.3 Phạm vi, đối tượng nội dung nghiên cứu 1.3.1 Phạm vi 1.3.2 Đối tượng 1.3.3 Nội dung 1.4 Ý nghĩa luận văn .4 1.5 Bố cục luận văn .4 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT DATA WAREHOUSE 2.1 Lý thuyết Data Warehouse .6 2.1.1 Khái niệm 2.1.2 Kiến trúc Data Warehouse 2.1.3 Mơ hình liệu đa chiều 11 2.2 Lý thuyết ETL 12 2.2.1 Khái niệm 12 2.2.2 Kiến trúc ETL .15 2.3 Lý thuyết OLAP 16 2.3.1 Khái niệm 16 2.3.2 Phân loại OLAP 17 2.3.3 Các thao tác OLAP 20 CHƯƠNG 3: KHẢO SÁT HIỆN TRẠNG VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG DATA WAREHOUSE 24 viii 3.1 Khảo sát phân tích yêu cầu 24 3.1.1 Hiện trạng hệ thống thông tin doanh nghiệp 24 3.1.2 Khảo sát liệu 26 3.1.3 Khảo sát báo cáo 28 3.2 Thiết kế kiến trúc Data Warehouse mơ hình hóa liệu 30 3.2.1 Thiết kế Stage 31 3.2.2 Thiết kế DDS 33 3.2.3 Ánh xạ liệu 40 3.3 Xây dựng tiến trình ETL 42 3.3.1 Trích xuất liệu ODS 43 3.3.2 Biến đổi chuyển liệu vào DDS 45 3.4 Triển khai sở liệu đa chiều 54 CHƯƠNG 4: ỨNG DỤNG OLAP VÀ ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG 57 4.1 Báo cáo số lượng sản phẩm bán 58 4.2 Báo cáo doanh số 62 4.2.1 Báo cáo doanh số theo nhà cung cấp 62 4.2.2 Báo cáo doanh số theo KHTT 63 4.3 Phát bất thường liệu 65 4.4 Đánh giá hệ thống 67 4.4.1 Kết đạt 67 4.4.2 Hạn chế hệ thống Data Warehouse 69 4.4.3 Hướng phát triển 69 KẾT LUẬN 70 TÀI LIỆU THAM KHẢO 71 58 4.1 Báo cáo số lượng sản phẩm bán “Báo cáo số lượng sản phẩm bán ra” tạo với hai chiều: sản phẩm thời gian, độ đo báo cáo số lượng bán quy đổi đơn vị nhỏ (EA) Hình 4.2 minh họa báo cáo số lượng bán theo chiều danh mục sản phẩm chiều thời gian Hình Báo cáo số lượng sản phẩm theo danh mục qua năm Báo cáo cho thấy danh mục sản phẩm cấp có số lượng bán nhiều “Thực phẩm” Áp dụng kỹ thuật “Drill down” OLAP vào Data Warehouse xây dựng, báo cáo hiển thị chi tiết số lượng danh mục cấp thấp chi tiết đến sản phẩm ngược lại áp dụng kỹ thuật “Roll up” xem tổng quát theo danh mục Hình 4.3 minh họa kỹ thuật “Drill down” để xem chi tiết danh mục sản phẩm sản phẩm năm 2018 Hình Minh họa báo cáo chi tiết số lượng sản phẩm bán năm 2018 59 Yêu cầu báo cáo hiển thị sản phẩm số lượng bán khoảng thời gian xác định nhằm giúp nhà quản trị xác định sản phẩm bắt buộc để triển khai việc đặt hàng trưng bày hàng hóa lên kệ điểm bán lẻ Nhưng dựa báo cáo, chọn sản phẩm có số lượng bán nhiều để định sản phẩm chủ chốt cho tất cửa hàng khơng khu vực có đặc thù riêng biệt khơng giống nhau, bị chi phối yếu tố như: vị trí cửa hàng, mức thu nhập người dân, thói quen mua sắm, … Vì cần phải thêm chiều vị trí vào báo cáo để phân chia cửa hàng theo khu vực Hình 4 Báo cáo số lượng sản phẩm bán theo khu vực năm 2018 Báo cáo cho thấy danh mục “Đồ khơ” có số lượng bán cao nhất, riêng quận trung tâm (1, 3, 5, 10) danh mục “Đồ uống” lại có số lượng bán cao nhất, đặc biệt quận nơi tập trung nhiều khách du lịch Bằng cách sử dụng kỹ thuật “Dice” chiều khối liệu là: chiều thời gian, chiều danh mục sản phẩm chiều khu vực, báo cáo cung cấp số liệu chi tiết số lượng sản phẩm bán theo cửa hàng khu vực quận khu vực khác năm 2018 (Hình 4.5) 60 Hình Minh họa báo cáo sản phẩm bán theo khu vực quận năm 2018 Trực quan hóa báo cáo: Việc trực quan hóa liệu trình bày liệu theo dạng hình ảnh, đồ họa để truyền tải thơng tin rõ ràng hiệu đến người dùng, cho họ nhìn từ tổng quát đến chi tiết cách nhanh chóng Hình 4.6 minh họa dashboard số lượng sản phẩm bán năm 2018 Báo cáo số lượng theo danh mục 61 Báo cáo số lượng theo tất khu vực Báo cáo số lượng theo khu vực quận Hình Dashboard thể số lượng sản phẩm bán Các định đưa ra: − Xác định danh mục sản phẩm chủ chốt bắt buộc trưng bày cửa hàng theo khu vực 62 − Dự đoán số lượng sản phẩm cần đặt hàng nhà cung cấp, hạn chế việc hàng tồn kho nhiều gây ảnh hưởng đến việc kinh doanh − Xác định danh mục sản phẩm bán chậm để có kế hoạch khuyến giải tồn − Tập trung nâng cấp sản phẩm thuộc danh mục “Đồ uống” cửa hàng trung tâm thành phố 4.2 Báo cáo doanh số 4.2.1 Báo cáo doanh số theo nhà cung cấp “Báo cáo doanh số theo nhà cung cấp” tạo hai chiều: thời gian nhà cung cấp, độ đo báo cáo doanh số sản phẩm bán nhà cung cấp Hình 4.7 minh họa báo cáo top 10 nhà cung cấp có doanh số cao năm 2016, 2017 2018 Hình Minh họa báo cáo top 10 nhà cung cấp có doanh số cao Theo số liệu báo cáo, doanh số 10 nhà cung cấp tăng qua năm, riêng Công ty TNHH Bia nước giải khát Heineken Việt Nam có doanh số giảm năm 2018 Số liệu so sánh dễ dàng báo cáo trực quan hóa dạng biểu đồ cột (Hình 4.8) 63 Hình Biểu đồ báo cáo doanh số nhà cung cấp qua năm Các định đưa ra: − Quyết định trì hợp đồng lâu dài với nhà cung cấp có doanh số tăng hàng năm, kèm theo điều khoản chiết khấu giá, hỗ trợ đổi trả cho cửa hàng, … − Đối với nhà cung cấp có doanh số giảm, tập trung tìm hiểu nguyên nhân đưa biện pháp khắc phục nhanh chóng để nâng doanh số 4.2.2 Báo cáo doanh số theo KHTT “Báo cáo doanh số theo KHTT” tạo ba chiều: KHTT, thời gian khu vực; độ đo báo cáo doanh số phát sinh KHTT Hình 4.9 minh họa báo cáo doanh số theo mã KHTT hai năm 2017 2018 64 Hình Minh họa báo cáo doanh số KHTT năm 2017 2018 Số liệu báo cáo hiển thị doanh số theo mã KHTT, giá trị “Unknown” đại diện cho khách hàng vãng lai, loại bỏ giá trị để có số liệu doanh số KHTT khu vực mà họ thực giao dịch Hình 4.10 biểu đồ tổng quát doanh số KHTT theo khu vực sau áp dụng kỹ thuật “Slice” để xét liệu năm 2018 Biểu đồ phân chia khu vực thành nhóm có doanh số cao, trung bình thấp 65 Hình 10 Biểu đồ doanh số KHTT theo khu vực năm 2018 Những khu vực có doanh số KHTT thấp đồng nghĩa việc khách hàng chưa biết đến hệ thống bán lẻ doanh nghiệp sản phẩm, chương trình khuyến không hấp dẫn họ Các định đưa ra: − Triển khai chương trình tri ân khách hàng có doanh số cao nhất: hỗ trợ vận chuyển hàng hóa miễn phí, giảm giá tháng sinh nhật khách hàng, tặng phần quà đặc biệt cuối năm − Đối với nhóm khu vực có doanh số KHTT thấp: thường xuyên mở hội chợ với chương trình giá khuyến đặc biệt để quảng bá thu hút người tiêu dùng 4.3 Phát bất thường liệu Trong trình tạo báo cáo số lượng sản phẩm bán ra, phát trường hợp bất thường liệu (Hình 4.11) 66 Hình 11 Minh họa báo cáo số lượng sản phẩm bán Báo cáo hiển thị số lượng Bia Tiger năm 2016 số thập phân, điều bất thường đơn vị tính sản phẩm phải số ngun dương (khơng thể có trường hợp giao dịch 0.2 lon bia) Đây để kiểm tra tính đắn chương trình bán hàng mà doanh nghiệp sử dụng, kết kiểm tra cho thấy hệ thống cho phép người dùng (nhân viên thu ngân) nhập số lượng thập phân với sản phẩm có đơn vị “LỐC4”, “LỐC6”, “THÙNG24” Khi giao dịch toán dẫn đến thất tài sản doanh nghiệp cần phải tìm chế để ngăn chặn việc nhập số lượng thập phân đơn vị “LỐC4”, “LỐC6”, “THÙNG24” Hình 4.12 minh họa lỗ hổng hệ thống phần mềm bán hàng 67 Hình 12 Minh họa lỗ hổng hệ thống Các định đưa ra: − Tiến hành sửa lỗi hệ thống, ngăn chặn người dùng nhập số lượng với giá trị thập phân sản phẩm có đơn vị tính “LỐC4”, “LỐC6”, “THÙNG24” − Tiến hành kiểm kê hàng hóa cửa hàng, thống kê lượng tài sản bị thất thoát 4.4 Đánh giá hệ thống 4.4.1 Kết đạt Sau nghiên cứu hệ thống DW ứng dụng vào thực tế doanh nghiệp, luận văn đạt số kết sau đây: Xây dựng hệ thống Data Warehouse cho doanh nghiệp Căn vào trạng hệ thống, luận văn lựa chọn kiến trúc hệ thống Data Warehouse phù hợp triển khai vào thực tế Chuỗi cửa hàng Retailer Hệ thống Data Warehouse xây dựng lưu trữ lượng liệu khổng lồ qua năm, 68 liệu tổ chức theo kiến trúc đặc thù Data Warehouse cho mục đích phân tích khai thác liệu Rút ngắn đáng kể thời gian tạo báo cáo Hiện Chuỗi cửa hàng Retailer sử dụng sở liệu OLTP để lưu trữ truy vấn liệu cho báo cáo Do sở liệu chuẩn hóa dạng chuẩn cao liệu tập hợp khoảng thời gian dài nên thao tác truy vấn phức tạp nhiều thời gian, gây bất tiện cho người dùng việc tạo báo cáo Hệ thống Data Warehouse với cách tổ chức liệu đặc thù rút ngắn tối đa thời gian truy vấn liệu Cung cấp báo cáo có khung nhìn linh động Các báo cáo tạo dựa sở liệu OLTP thường có khung nhìn cứng khơng linh hoạt Người dùng có nhu cầu thay đổi khung nhìn báo cáo (thời gian, sản phẩm, vị trí, …) để phân tích đa chiều phải thực lại truy vấn khác, việc làm nhiều thời gian đặc biệt liệu lớn Hệ thống Data Warehouse với kỹ thuật OLAP cho phép người dùng tổng hợp, phân tích khối liệu đa chiều nhiều góc độ khác mà khơng phải thời gian thực thi lại truy vấn Hỗ trợ phát bất thường liệu Các kỹ thuật truy vấn liệu OLAP biểu đồ trực quan giúp người dùng phát bất thường liệu q trình tạo báo cáo Từ tiến hành tìm nguyên nhân cách giải lỗ hổng không mong muốn hệ thống điều chỉnh lại quy trình làm việc để hạn chế ảnh hưởng xấu mà lỗ hổng gây Bảng So sánh kết sau triển khai hệ thống OLAP OLTP Thời gian báo cáo Khung nhìn Lỗ hổng hệ thống >5 phút chiều Chưa phát OLAP 2 chiều Phát 69 4.4.2 Hạn chế hệ thống Data Warehouse Bên cạnh kết tích cực, hệ thống Data Warehouse xây dựng số hạn chế sau: − Tiến trình ETL chưa tự động hóa mà phải có can thiệp người quản trị hệ thống Data Warehouse − Chưa có cơng cụ cho phép nhiều người dùng lúc truy cập sử dụng khối liệu đa chiều 4.4.3 Hướng phát triển Để khắc phục hạn chế dần hoàn thiện, hệ thống Data Warehouse xây dựng cần tiếp tục nghiên cứu vấn đề sau: − Tự động hóa tiến trình ETL định kỳ hàng tuần hàng ngày tùy theo nhu cầu tạo báo cáo nhà quản trị − Phát triển công cụ cho phép nhiều người dùng truy cập vào khối liệu đa chiều để phân tích liệu − Xây dựng thêm khối liệu đa chiều chủ đề tồn kho để hoàn thiện hệ thống Data Warehouse Chương trình bày việc ứng dụng kỹ thuật OLAP việc phân tích trực quan hóa báo cáo thơng qua biểu đồ Các nhà quản trị có góc nhìn đa chiều tin cậy để đưa định chiến lược nhằm tăng hiệu hoạt động doanh nghiệp Bằng việc áp dụng kỹ thuật OLAP, bất thường liệu hiển thị rõ báo cáo, từ phát lỗ hổng mà hệ thống gặp phải Bên cạnh mục tiêu đạt được, chương hạn chế, đề xuất hướng khắc phục phát triển để dần hoàn thiện hệ thống Data Warehouse xây dựng 70 KẾT LUẬN Luận văn “XÂY DỰNG HỆ THỐNG DATA WAREHOUSE VÀ ỨNG DỤNG CƠNG NGHỆ OLAP ĐỂ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU KINH DOANH CỦA DOANH NGHIỆP” giải vấn đề đặt xây dựng hệ thống Data Warehouse ứng dụng hệ thống vào thực tiễn hoạt động bán lẻ Chuỗi cửa hàng Retailer Luận văn khảo sát trạng hệ thống thơng tin, tìm vấn đề cấp thiết doanh nghiệp là: chưa có hệ thống hỗ trợ lưu trữ, tổ chức liệu chuyên biệt nhằm phục vụ cho việc khai thác liệu lớn; trình tổng hợp, khai thác liệu lớn nhiều thời gian Luận văn trình bày chi tiết trình xây dựng hệ thống Data Warehouse từ việc phân tích nhu cầu, thiết kế theo quy trình vận hành doanh nghiệp đến việc triển khai hệ thống công cụ SQL Server 2012 Luận văn trình bày việc ứng dụng thao tác OLAP để tạo báo cáo dựa tảng Data Warehouse xây dựng đạt kết mong đợi: rút ngắn đáng kể thời gian tạo báo cáo; báo cáo có khung nhìn linh động thân thiện với người dùng; phát khắc phục lỗi hệ thống tồn Luận văn hạn chế đề xuất hướng khắc phục để dần hoàn thiện hệ thống Data Warehouse nhằm phục vụ tốt cho việc phân tích liệu nhà quản trị 71 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Hiền, L T K., Liên, N B., & Phúc, Đ (2016) Ứng dụng công nghệ OLAP hỗ trợ định quy trình bán hàng Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ, 19(2Q), 41-57 [2] Trần, T G (2015) Xây dựng hệ thống Data Warehouse Business Intelligence ứng dụng ngành bưu Tổng Công ty Bưu điện Việt Nam (Doctoral dissertation, H.: Đại học Quốc gia Hà Nội) [3] Abba Suganda, Girsang, et al "BUSINESS INTELLIGENCE FOR EVALUATION E-VOUCHER AIRLINE REPORT." Technology 10.2 (2019): 213-220 [4] A V., & Zapechnikov, Gorlatykh, S V (2017, February) Challenges of privacy-preserving OLAP techniques In 2017 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus) (pp 404-408) IEEE [5] Ruldeviyani, Y., & Mohammad, B (2016, October) Design and implementation of merchant acquirer data warehouse at PT XYZ In 2016 International Workshop on Big Data and Information Security (IWBIS) (pp 47-50) IEEE [6] Vaisman, A., & Zimányi, E (2014) Data warehouse systems Data-Centric Systems and Applications [7] Rainardi, V (2008) Building a data warehouse: with examples in SQL Server John Wiley & Sons [8] Olexová, C E C Í L I A (2014) Business intelligence adoption: a case study in the retail chain WSEAS transactions on business and economics, 11(1), 95-106 [9] Anggraini, N., Rozy, N F., & Putra, R M (2014, November) Implementation of OLAP (On-Line Analytical Processing) on car parts sale of Mercedes Benz (Case study: PT Mass Sarana Motorama) In 2014 International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM) IEEE 72 [10] Kewo, A (2013, March) OLAP best solution for multidimensional grocery business model In 2013 International Conference of Information and Communication Technology (ICoICT) IEEE [11] Kimball, R., & Ross, M (2013) The data warehouse toolkit: The definitive guide to dimensional modeling John Wiley & Sons [12] Sarka, D., Lah, M., & Jerkic, G (2012) Training Kit (Exam 70-463): Implementing a Data Warehouse with Microsoft SQL Server 2012 Microsoft Press [13] Kimball, R., & Caserta, J (2011) The data warehouse ETL toolkit: practical techniques for extracting, cleaning, conforming, and delivering data John Wiley & Sons [14] Ponniah, P (2010) Data warehousing fundamentals for IT professionals John Wiley & Sons