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,

TỔNG QUAN VỀ DATA MART VÀ IBM COGNOS BUSINESS

Data Mart

Khi doanh nghiệp phát triển, việc mở rộng ra nhiều tỉnh thành hoặc quốc gia là điều tất yếu, nhưng ban quản trị cũng gặp nhiều khó khăn trong quản lý dữ liệu phân tán Dữ liệu của công ty thường nằm rải rác ở nhiều nơi và dưới nhiều định dạng khác nhau, khiến cho việc truy vấn, phân tích và so sánh trở nên tốn thời gian và công sức Với kho dữ liệu (Data Warehouse) của BI, các dữ liệu quan trọng sẽ được trích xuất và tập hợp thành một cấu trúc thống nhất, đảm bảo báo cáo từ chi tiết đến tổng quát luôn chính xác và kịp thời Do đó, kho dữ liệu đã trở thành một phần quan trọng trong quá trình toàn cầu hóa của nhiều tập đoàn lớn.

Data Mart là một phần thu nhỏ của Data Warehouse, tập trung vào một đơn vị kinh doanh cụ thể như bán hàng, tài chính hay tiếp thị Khác với Data Warehouse phục vụ toàn doanh nghiệp, Data Mart được xây dựng từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm dữ liệu từ hệ thống nội bộ, Data Warehouse trung tâm và dữ liệu bên ngoài Sự chuyên môn hóa của Data Mart giúp tối ưu hóa việc phân tích và quản lý thông tin cho các bộ phận cụ thể trong doanh nghiệp.

Data Mart là kho dữ liệu chuyên biệt, được hình thành từ một tập con dữ liệu của kho dữ liệu lớn hoặc được xây dựng độc lập Sau khi hoàn thành, các Data Mart sẽ được kết nối và tích hợp để tạo thành một kho dữ liệu tổng thể Do đó, quy trình xây dựng kho dữ liệu có thể bắt đầu từ việc phát triển các Data Mart hoặc ngược lại, xây dựng kho dữ liệu trước rồi sau đó tạo ra các Data Mart.

Data Mart phụ thuộc là một loại kho dữ liệu chứa các thông tin được trích xuất từ Data Warehouse Những dữ liệu này được tinh chế và tích hợp ở mức cao hơn, nhằm phục vụ cho một chủ đề cụ thể của Data Mart.

 Data Mart độc lập (Independent Data Mart): Không giống như Data Mart phụ thuộc, Data Mart độc lập được xây dựng trước Data Warehouse và dữ liệu được

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 cụ thể, bao gồm toàn bộ 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 của mình mà không ảnh hưởng đến thông tin trong các Data Mart khác hoặc Data Warehouse.

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

- 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

- Đơn cấu trúc phức tạp

Bảng 1 1: So sánh Data Mart và Data Warehouse 1.1.3 Kiến trúc Data Mart

Data Mart và hệ thống OLAP sử dụng mô hình dữ liệu đa chiều, mang lại hiệu suất cao cho các truy vấn phức tạp Mô hình này cho phép người dùng phân tích dữ liệu từ nhiều góc độ khác nhau, với dữ liệu được trình bày dưới dạng không gian n-chiều, được gọi là data cube hoặc hypercube.

Hình 1.2: Một cube 3 chiều hiển thị dữ liệu số lƣợng 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 xác định bởi các cắt lớp (dimension) và tiêu chí (measure) Cắt lớp là thông tin dùng để phân tích dữ liệu, ví dụ như Thị trường (Store), Thời gian (Time) và Sản phẩm (Product) Các giá trị trong cắt lớp được gọi là lớp (dimension member), như Paris, Nice, Rome và Milan thuộc cắt lớp Thị trường Cắt lớp có thể có các thuộc tính (attribute) bổ sung thông tin, chẳng hạn như Mã sản phẩm, Tên sản phẩm và Mô tả trong cắt lớp Sản phẩm Dimension có thể được phân cấp thành nhiều mức nhỏ và tổ chức dưới dạng cây phân cấp (hierarchy).

Hình 1.3: Các giá trị của cây phân cấp Thị trường

Trong một cube, các ô chứa các giá trị số được gọi là tiêu chí (measure), ví dụ như doanh thu hoặc số lượng sản phẩm Mô hình đa chiều yêu cầu thực hiện các phép toán số học trên các tiêu chí này để đảm bảo ý nghĩa của số liệu vẫn chính xác Một cube thường có nhiều tiêu chí khác nhau, và 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 Chẳng hạn, trong cắt lớp Thị trường (Store), người dùng có thể quan sát doanh thu ở mức chi tiết như cửa hàng hoặc ở mức cao hơn như quốc gia.

Trong hệ thống OLAP, cube dữ liệu được lưu trữ dưới dạng bảng quan hệ với cấu trúc sơ đồ hình sao (star schema) Ở trung tâm của sơ đồ này là một bảng fact, xung quanh là các bảng dimension.

Hình 1.4: Mô hình dữ liệu bán hàng

IBM Cognos Business Intelligence

Ngày nay, các tổ chức phải đối mặt với áp lực lớn trong việc nhanh chóng nắm bắt và phản ứng với nguồn thông tin Với giải pháp kinh doanh thông minh, mọi cấp độ trong tổ chức có thể truy cập thông tin cần thiết mọi lúc, mọi nơi.

Nhiều tổ chức thường phải đối mặt với những nhu cầu đa dạng và phức tạp, dẫn đến việc sử dụng các giải pháp tạm thời Tuy nhiên, với IBM Cognos Business Intelligence (BI), các tổ chức có thể đáp ứng nhu cầu của người sử dụng, cho phép mọi người làm việc và phối hợp từ một nguồn dữ liệu chung Hơn nữa, công nghệ thông tin được đơn giản hóa với ít thành phần hơn trong việc triển khai, quản lý và 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 để hỗ trợ quản lý và ra quyết định quan trọng trong doanh nghiệp Hệ thống BI thường bao gồm ba quy trình cơ bản: thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu và trình bày thông tin.

 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 trong lĩnh vực Business Intelligence, hỗ trợ tạo báo cáo, dự báo và phân tích giả lập Giải pháp này giúp khách hàng lập kế hoạch chiến lược hiệu quả, quản lý nguồn tài chính và điều hành hoạt động kinh doanh một cách tối ưu.

IBM Cognos BI là hệ thống báo cáo mạnh mẽ, cho phép khách hàng khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau Hệ thống này giúp phân tích và chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có giá trị, hỗ trợ quyết định chính xác và hiệu quả Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tìm ra giải pháp tốt hơn so với đối thủ cho các vấn đề quan trọng trong kinh doanh.

IBM Cognos BI sẽ giúp khách hàng trả lời những câu hỏi chính trong hệ thống doanh nghiệp của mình như là:

 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 giúp khách hàng hiểu rõ hơn về các hoạt động trong công tác quản lý của họ Điều quan trọng là đánh giá hiệu quả của công tác quản lý và xác định các điều chỉnh cần thiết để nâng cao hiệu suất.

Hình 1.5: Nền 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 Web, mang lại sự tiện lợi cho người sử dụng Phần mềm này bao gồm các module như 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 các chức năng này trực tuyến mà không cần cài đặt trên từng máy tính riêng lẻ Đặc biệt, với tính năng Cognos 10 Mobile, người dùng còn có thể xem báo cáo, Dashboard và Scorecard trên thiết bị di động.

Dưới đây là mô hình kiến trúc của IBM Cognos BI, tất cả các chức năng cần thiết cho

BI được thể hiện trong một kiến trúc hiện đại và đơn nhất:

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, đặc trưng bởi khối lượng giao dịch thấp và các truy vấn phức tạp, tổng hợp Thời gian phản hồi của OLAP là chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả hoạt động Ứng dụng của OLAP rất phổ biến trong khai phá dữ liệu, với cơ sở dữ liệu được lưu trữ theo lược đồ đa chiều, thường là lược đồ hình sao Hệ thống OLAP thường có độ trễ dữ liệu từ vài giờ, trong khi Data Mart có thể có độ trễ lên đến một ngày.

IBM Cognos BI là nền tảng và công cụ mạnh mẽ cho các ứng dụng Business Intelligence, hỗ trợ thiết kế, xây dựng và thực thi các ứng dụng OLAP, giúp nâng cao hiệu quả phân tích và tạo lập báo cáo.

Với khả năng hỗ trợ OLAP có trong Cognos BI thì người dùng có thể khai thác dữ liệu trên cơ sở:

 Xác định truy vấn, các chiều căn bản (Regular Dimensions), các chiều tiêu chí

(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 mang đến hiệu quả tối ưu cho người dùng nhờ vào các 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 khối dữ liệu đa chiều.

Hình 1.7: Các giải pháp OLAP

Với Cognos, bạn có thể tận hưởng một môi trường BI toàn diện, giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên hiện có một cách hiệu quả nhất.

 Khai thác những các thể hiện khác nhau của dữ liệu theo cách thể hiện từ phía nghiệp vụ

Khả năng trực quan hóa thông tin mạnh mẽ của BI cho phép người dùng tương tác một cách dễ dàng và thân thiện, mang lại trải nghiệm sử dụng hiệu quả và chuyên biệt.

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 một cách hiệu quả với những đặc tính 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 truy cập và tương tác trực tiếp với các báo cáo trên thiết bị di động mà không cần chờ đợi toàn bộ báo cáo tải xuống.

Chức năng này giúp các nhà quản lý nắm bắt rõ hơn về hoạt động kinh doanh của họ Người dùng có thể 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 bao gồm khả năng cung cấp thông tin chi tiết và hỗ trợ ra quyết định.

 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,

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

TÌM HIỂU VỀ IBM COGNOS DASHBOARD

Dashboard là gì?

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

Tính năng của Dashboard

 Phù hợp với nhiều hình thức kinh doanh, ngành nghề

Bảng điều khiển có khả năng tùy biến cao, phù hợp với từng tính chất công việc Cụ thể, bảng điều khiển dành cho giám đốc sẽ khác biệt so với bảng điều khiển của nhân viên, và bảng điều khiển của nhân viên bán hàng cũng sẽ khác với nhân viên nhân sự.

 Một hình vẽ hơn ngàn lời nói, các thông số vận hành doanh nghiệp được trình bày đầy đủ, đơn giản, dễ hiểu bằng các đồ thị, bảng biểu

Thông tin trên bảng điều khiển được lấy từ Data Mart, đảm bảo độ tin cậy cao Tất cả các số liệu và đồ thị đều có thể được diễn giải (drilldown) đến mức chi tiết nhất khi cần thiết.

 Khi nhân sự thay đổi, bảng điều khiển cũng thay đổi tùy theo cá tính, phương pháp điều hành doanh nghiệp

 Bảng điều khiển độc lập và có thể gắn kết với bất kỳ phần mềm nào.

Các loại Dashboard

Bước đầu tiên của việc thiết kế Dashboard là xác định mục đích của người sử dụng Dựa trên tiêu chí này, Dashboard được chia làm 3 loại:

Dashboard chiến lược cung cấp thông tin quan trọng về sức khỏe doanh nghiệp cho các nhà quản lý và điều hành ở mọi cấp độ, giúp họ nhanh chóng nhận diện cơ hội mở rộng kinh doanh Để hỗ trợ ra quyết định hiệu quả, dashboard này cần được thiết kế đơn giản với số liệu tổng hợp, thay vì chứa đựng quá nhiều chi tiết phức tạp Dữ liệu trên bảng điều khiển thường được cập nhật hàng tháng và thường ít có tính năng tương tác.

Hình 2.2: Dashboard chiến lƣợc ngành bán lẻ

Khác với Dashboard chiến lược, Dashboard phân tích được thiết kế cho các mục đích cụ thể hơn, cung cấp dữ liệu về xu hướng liên quan đến mục tiêu công ty và nguyên nhân của những xu hướng đó thông qua so sánh các tiêu chí trong khoảng thời gian nhất định Dashboard phân tích thường chứa nhiều thông tin hơn và có mục đích phức tạp hơn so với Dashboard chiến lược Hơn nữa, các bảng điều khiển phân tích cho phép tương tác với dữ liệu, bao gồm việc xem dữ liệu ở mức chi tiết, điều này rất quan trọng để so sánh dữ liệu theo thời gian và các chỉ tiêu cụ thể.

Hình 2.3: Dashboard phân tích của hệ thống khách sạn

Dashboard chiến lược và phân tích chủ yếu phục vụ cho các giám đốc điều hành, trong khi Dashboard hoạt động được sử dụng bởi các phòng ban cụ thể và nhân viên Vì vậy, các bảng điều khiển này cung cấp thông tin chi tiết thay vì đánh giá tổng quát về tình hình kinh doanh của tổ chức.

Dashboard hoạt động giúp giám sát các hoạt động theo thời gian thực và cảnh báo người dùng về những sai lệch so với tiêu chuẩn đã đặt ra Để đảm bảo hiệu quả, Dashboard cần được cập nhật thường xuyên và thiết kế dễ nhận biết, tránh bỏ sót hoặc cảnh báo sai lệch Ngoài việc cung cấp cảnh báo cụ thể, Dashboard còn cung cấp thông tin cần thiết để người dùng điều chỉnh hoạt động trở lại bình thường một cách chính xác và nhanh chóng.

Các tiêu chí khi thiết kế Dashboard

Có thể nói, dashboard là tính năng quan trọng nhất, kết quả của cả quá trình vận hành

BI Theo đó, một Dashboard tốt cần đảm bảo các yêu cầu tối thiểu:

 Phản ánh hoạt động kinh doanh

Bảng điều khiển là công cụ trực quan quan trọng giúp doanh nghiệp theo dõi hiệu quả kinh doanh và phát hiện các xu hướng hoặc sự cố bất thường Thông tin trên Dashboard được tổng hợp và sắp xếp hợp lý, tạo điều kiện thuận lợi cho người dùng trong việc theo dõi hoạt động kinh doanh một cách dễ dàng.

Đối tượng sử dụng BI Dashboard chủ yếu là các nhà phân tích và quản trị doanh nghiệp, vì vậy thông tin trên Dashboard cần được trình bày một cách cô đọng, chỉ tập trung vào các KPI quan trọng Những KPI này phản ánh các phương thức quyết định được xác định từ yêu cầu quản trị của doanh nghiệp.

KPI nên được tập trung vào từng chức năng và nhiệm vụ cụ thể của người sử dụng khác nhau Chẳng hạn, người phân tích tài chính đầu tư cần các chỉ số liên quan đến đầu tư, trong khi người phân tích hoạt động cần hiểu rõ về chi phí hoạt động và doanh thu lợi nhuận trong quá trình bán hàng Người phân tích về cổ đông lại cần nắm vững các chỉ số liên quan đến chứng khoán và hoạt động của cổ đông Việc dàn trải thông tin không liên quan trên Dashboard có thể gây nhầm lẫn và làm giảm hiệu quả sử dụng.

 Tổng hợp đến chi tiết

Người sử dụng BI Dashboard cần có cái nhìn đa chiều trong phân tích dữ liệu, vì vậy thông tin hiển thị trên Dashboard phải vừa tổng hợp vừa chi tiết Mặc dù không thể cung cấp tất cả thông tin cùng lúc, Dashboard cần đảm bảo rằng người dùng có thể truy cập thông tin chi tiết khi cần, trong khi vẫn luôn hiển thị số liệu tổng hợp.

Dashboard là trung tâm của giải pháp BI, không chỉ đơn thuần là tập hợp các báo cáo tĩnh mà còn phải linh hoạt để đáp ứng nhu cầu cá nhân của người dùng Để đạt được điều này, Dashboard cần tích hợp các tính năng đa dạng và dễ sử dụng.

- Thanh trượt dòng thời gian

- Chọn hàng loạt chỉ số

Bộ thao tác tối thiểu khi thiết kế BI Dashboard cho phép người dùng tự do thêm các yếu tố như báo cáo, hình ảnh, văn bản và bộ lọc trượt Người dùng cũng có khả năng tương tác với các báo cáo để sắp xếp, lọc dữ liệu, cũng như bổ sung và thay đổi danh sách hoặc crosstab.

 Tổng hợp thông tin từ các nguồn khác nhau

Dashboard tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp, quản lý quan hệ khách hàng, kho dữ liệu và siêu thị dữ liệu, nhằm cung cấp cho người dùng cái nhìn tổng quan và chính xác về hiệu quả kinh doanh.

Chức năng tạo dashboard của IBM Cognos Business Intelligence

IBM Cognos Business Intelligence cung cấp giải pháp BI toàn diện cho doanh nghiệp với kiến trúc SOA linh hoạt Các tính năng nổi bật bao gồm tạo báo cáo, phân tích dữ liệu, xây dựng bảng điểm và dashboard Đặc biệt, tính năng xây dựng dashboard giúp tổng hợp các báo cáo liên quan đến quy trình nghiệp vụ, phục vụ nhu cầu theo dõi và giám sát hiệu quả hoạt động của từng bộ phận cũng như toàn bộ doanh nghiệp.

Hình 2.5: Giao diện của IBM Cognos BI Manager

Các thành phần cần thiết của Cognos để xây dựng hệ thống Dashboard là:

Cổng thông tin Web của Cognos cho phép người dùng quản lý, tổ chức và xem nội dung hiện tại Từ đây, người dùng có thể khởi động các xưởng thiết kế nội dung dựa trên web như Report Studio và Workspace Studio để tạo ra hoặc chỉnh sửa tài nguyên Ngoài ra, cổng thông tin này còn được sử dụng để quản lý máy chủ Cognos, bao gồm việc thay đổi hạn chế truy cập, nhập khẩu nội dung và cập nhật danh sách người nhận bản ghi.

Framework Manager là công cụ mô hình hóa mạnh mẽ giúp tạo ra và quản lý siêu dữ liệu kinh doanh cho phân tích và báo cáo Công cụ này cho phép nhanh chóng xây dựng các mô hình quan hệ và mô hình chiều thông qua quy trình mô hình hóa hiệu quả Nó hỗ trợ kiểm tra đường dẫn thực thi truy vấn, xác định bộ lọc và cấu hình đa ngôn ngữ, từ đó nâng cao khung nhìn của mô hình.

- Mô hình hóa kết quả dự đoán (star – schema)

- Mô hình hóa các truy vấn OLAP (model dimension)

- Tạo ra một hoặc nhiều khung nhìn kinh doanh

- Thêm các phép tính toán

- Tạo và sử dụng các bộ lọc

Hình 2.6: Giao diện làm việc của Framework Manager

Cognos Report Studio là một công cụ thiết kế báo cáo mạnh mẽ, cho phép người dùng tạo, chỉnh sửa và phân phối các báo cáo chuyên nghiệp từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau Các báo cáo có thể được trình bày dưới dạng danh sách, crosstab và nhiều loại biểu đồ đa dạng Hơn nữa, người dùng có thể cung cấp báo cáo cho nhiều đối tượng sử dụng, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và định dạng khác nhau Để phục vụ cho những người dùng chuyên nghiệp, Report Studio còn tích hợp các tính năng bổ sung giúp cải thiện quy trình thiết kế báo cáo.

- Mở rộng báo cáo với các bản đồ tương tác

- Nhiều trang lôgíc với nội dung đa dạng

- Bảng tương tác nội dung

- Tạo báo cáo động offline

- Tích hợp phân tích thống kê

Để nâng cao tính tương tác cho các báo cáo trong Report Studio, người dùng có thể sử dụng lời nhắc (prompt) hoặc cho phép báo cáo drill-through tới một báo cáo khác Sau khi trả lời các lời nhắc trong quá trình chạy báo cáo, người dùng có khả năng tùy chỉnh nội dung của báo cáo theo nhu cầu của mình.

Workspace Studio là một công cụ web mạnh mẽ, cho phép người dùng kết hợp nội dung từ IBM Cognos và các nguồn dữ liệu bên ngoài để tạo ra các Dashboard tương tác và phức tạp Công cụ này cung cấp cái nhìn sâu sắc về sức khỏe doanh nghiệp, hỗ trợ nhà quản trị trong việc đưa ra quyết định chính xác.

Kết hợp và chia sẻ Dashboard cho phép người dùng tạo ra một Dashboard cá nhân hoặc chia sẻ mà không cần sự can thiệp của IT Người dùng có thể dễ dàng sắp xếp các yếu tố trong một giao diện trực quan, giúp tối ưu hóa trải nghiệm và hiệu quả làm việc.

Tương tác với thông tin quan trọng bao gồm việc cá nhân hóa giao diện thông qua các tùy chọn định dạng dễ dàng, thêm các phép tính toán, và thay đổi cách hiển thị Ngoài ra, việc phân tích sâu và kiểm tra dòng dữ liệu cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả sử dụng thông tin.

Hình 2.8: Giao diện làm việc của Workspace Studio Để tạo dữ liệu có sẵn cho việc kéo thả Dashboard, cần thực hiện các bước sau:

Trong Framework Manager, việc mô hình hóa dữ liệu giúp tạo ra siêu dữ liệu Cognos, mô tả dữ liệu trong cơ sở dữ liệu từ góc độ phối cảnh nghiệp vụ Điều này bao gồm việc xác định các mối quan hệ giữa các bảng và cung cấp các tên nghiệp vụ cho các giá trị, nhằm nâng cao khả năng truy xuất và phân tích dữ liệu.

Siêu dữ liệu đã được mô hình hóa sẽ được đóng gói thành các package trong kho lưu trữ nội dung Cognos, cho phép người dùng truy cập thông qua kết nối Cognos và các xưởng thiết kế nội dung.

 Người thiết kế Dashboard nhập kết nối Cognos và tạo ra các báo cáo mới từ các gói dữ liệu đã triển khai

Xây dựng Dashboard bằng cách kết hợp nhiều báo cáo trên một màn hình, cho phép thêm điều kiện lọc và thay đổi định dạng Sau khi hoàn thành, Dashboard có thể quản trị nhóm mục tiêu và hình thức phân phối, như qua email hoặc cổng thông tin Web.

Chương 2 đã trình bày những kiến thức tổng quan về Dashboard, từ việc làm rõ định nghĩa, cách phân loại cho tới những tiêu chí cụ thể cần đáp ứng khi thiết kế Dashboard Đặc biệt, chức năng tạo Dashboard của IBM Cognos BI cũng được trình bày cụ thể ở đây Quá trình xây dựng Dashboard sẽ trải qua 4 bước, tương ứng với các thành phần của IBM Cognos :

- Cognos Framework Manager mô hình hóa và đóng gói dữ liệu thành các package

- Cognos Connection cho phép truy cập vào cổng thông tin web, sử dụng các chức năng của Cognos

- Cognos Report Studio cho phép kéo thả, chỉnh sửa và xuất bản những báo cáo chuyên nghiệp với nhiều dạng hiển thị khác nhau

- Cuối cùng, Cognos Workspace hỗ trợ người dùng trong việc xây dựng các Dashboard phức tạp và có tính tương tác cao

SỬ DỤNG CÔNG CỤ COGNOS ĐỂ XÂY DỰNG HỆ THỐNG DASHBOARD CHO KHỐI BÁN LẺ

NGÂN HÀNG ĐẦU TƢ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM

Tổng quan về dịch vụ ngân hàng bán lẻ

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

 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 Sự phát triển này đến từ việc đa dạng hóa dịch vụ và nâng cao chất lượng sản phẩm Mức độ gia tăng doanh số được đo lường qua 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, và dịch vụ NHBL chỉ được coi là phát triển khi tạo ra lợi nhuận thực tế cho ngân hàng.

 Sự gia tăng số lƣợng khách hàng và thị phần:

Chỉ tiêu thị phần là yếu tố quan trọng để đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh, đặc biệt trong lĩnh vực ngân hàng Ngân hàng càng hoạt động hiệu quả thì càng thu hút được nhiều khách hàng, nhờ vào việc cung cấp sản phẩm và dịch vụ đáp ứng tốt nhu cầu của họ Trong bối cảnh cạnh tranh hiện nay, các ngân hàng không ngừng cải thiện vị thế và xây dựng hình ảnh tích cực để mở rộng thị phần Sự phát triển của hoạt động bán lẻ phụ thuộc vào chất lượng phục vụ và sự đa dạng trong danh mục sản phẩm, nhằm thu hút nhiều đối tượng khách hàng hơn.

Tính đa dạng trong dịch vụ ngân hàng là yếu tố quan trọng giúp ngân hàng thương mại (NHTM) nâng cao khả năng cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng Số lượng dịch vụ phong phú không chỉ tạo điều kiện cho nhiều khách hàng tiếp cận sản phẩm mà còn giúp ngân hàng phát triển doanh thu Đánh giá khả năng phát triển dịch vụ của một NHTM có thể dựa trên số lượng danh mục sản phẩm và chủng loại trong từng danh mục Các dịch vụ đa dạng không chỉ thỏa mãn nhu cầu khách hàng mà còn mở ra cơ hội gia tăng doanh thu cho ngân hàng.

Để đảm bảo hiệu quả kinh doanh, ngân hàng cần đa dạng hóa sản phẩm dựa trên nguồn lực hiện có, tránh dàn trải quá mức Với yêu cầu ngày càng cao từ khách hàng, ngân hàng cần cung cấp dịch vụ tốt nhất, đặc biệt là phát triển các "gói hàng" sản phẩm đa dạng và tiện lợi Hiện nay, dịch vụ ngân hàng không chỉ giới hạn trong cho vay và nhận tiền gửi, mà còn mở rộng ra nhiều sản phẩm 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 được đánh giá qua số lượng khách hàng mà còn qua tỷ trọng sử dụng dịch vụ, phản ánh mức độ quan tâm của khách hàng Tỷ lệ này cho thấy số lượng dịch vụ trung bình mà mỗi khách hàng sử dụng trên tổng số dịch vụ mà ngân hàng cung cấp, từ đó thể hiện sự phát triển sâu sắc của dịch vụ NHBL.

 Số dƣ trên sản phẩm:

Số dư trên sản phẩm là tiêu chí quan trọng để đánh giá mức độ trung thành của khách hàng Số dư ổn định và gia tăng trong thời gian dài cho thấy ngân hàng 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 một nhóm sản phẩm hoặc tổng số dư 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 của ngân hàng thương mại (NHTM) được thể hiện qua số lượng chi nhánh hoạt động, cho phép tiếp cận khách hàng trực tiếp tại quầy giao dịch Hiện nay, các NHTM đang mở rộng mạnh mẽ hệ thống chi nhánh tới mọi địa phương, không phân biệt nông thôn hay thành thị Sự phát triển của hệ thống chi nhánh không chỉ thể hiện tiềm lực của ngân hàng mà còn là một trong những phương thức quảng bá thương hiệu hiệu quả của các NHTM.

Hiện nay, kênh phân phối truyền thống đang gặp phải những hạn chế trong việc đáp ứng nhu cầu mọi lúc mọi nơi Do đó, việc mở rộng các kênh phân phối và mạng lưới sử dụng công nghệ cao trở nên cần thiết để tăng cường khả năng cạnh tranh.

“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 (DVBL) được đánh giá qua các tiêu chí định tính, đặc biệt là mức độ đáp ứng nhu cầu khách hàng Khả năng thỏa mãn và mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm và dịch vụ ngân hàng là yếu tố then chốt Khi chất lượng dịch vụ ngày càng hoàn thiện, khách hàng sẽ trung thành và lựa chọn ngân hàng đó lâu dài Những phản hồi tích cực từ khách hàng sẽ thu hút thêm người khác tìm đến dịch vụ Dịch vụ hoàn hảo không chỉ cung cấp tiện ích cao mà còn giảm thiểu sai sót và rủi ro trong kinh doanh Chất lượng dịch vụ tốt giúp khách hàng cảm thấy yên tâm và tin tưởng hơn vào ngân hàng Sự hài lòng của khách hàng là yếu tố sống còn cho sự phát triển của doanh nghiệp và dịch vụ Qua khảo sát, các ngân hàng thương mại (NHTM) có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu khách hàng và phát triển sản phẩm thân thiện hơn.

3.2 Sản phẩm – dịch vụ NHBL tại Ngân hàng Đầu tƣ 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, chuyên về dịch vụ ngân hàng bán buôn cho các công ty và tổ chức trong và ngoài nước Trong quá khứ, BIDV ít chú trọng đến khách hàng cá nhân, nhưng nhận thấy tiềm năng phát triển dịch vụ ngân hàng bán lẻ, ngân hàng đã tái cấu trúc và định hướng kinh doanh để phát triển dịch vụ này, biến nó thành hoạt động cốt lõi Nhờ nỗ lực cung cấp sản phẩm dịch vụ cho khách hàng cá nhân và vị thế vững chắc trên thị trường tài chính, BIDV đã được trao giải “Ngân hàng bán lẻ tốt nhất Việt Nam 2015” bởi tạp chí The Asian Banker.

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 gia tăng sự hiện diện trên thị trường bán lẻ, với huy động tiền gửi từ dân cư đứng thứ hai trên thị trường, chiếm 50% tổng huy động vốn, cho thấy sự uy tín và bền vững của ngân hàng Tín dụng cá nhân của BIDV đã tăng 2,7 lần, đạt mức tăng trưởng bình quân 31% mỗi năm Để nâng cao dịch vụ bán lẻ như chuyển tiền, thẻ và chứng minh tài chính du học, BIDV đã đầu tư vào hiện đại hóa cơ sở hạ tầng và mở rộng mạng lưới ngân hàng với hơn 750 điểm giao dịch và trên 14,000 điểm kết nối ATM/POS trên toàn quốc Hiện tại, BIDV là một trong những ngân hàng có mạng lưới lớn nhất, cung cấp sản phẩm và dịch vụ đa dạng, phù hợp với các phân khúc khách hàng mục tiêu.

Loại sản phẩm – dịch vụ Sản phẩm – dịch vụ

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

Phó TGĐ phụ trách khối bán lẻ

Ban QLCN Trung tâm thẻ

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

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

Cho vay du học Cho vay sản xuất kinh doanh Chiết khấu/ Cho vay bảo đảm bằng 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, cước viễn thông, hóa đơn tiền nước và hóa đơn trực tuyến đang ngày càng trở nên phổ biến Ngoài ra, dịch vụ thu hộ học phí cũng là một giải pháp tiện lợi cho người dùng Những dịch vụ này giúp tiết kiệm thời gian và mang lại sự thuận tiện trong việc quản lý tài chính cá nhân.

Dịch vụ Vntopup Dịch vụ hoàn thuế GTGT cho người nước ngoài

Dịch vụ cung ứng séc trắng, bảo chi séc, thanh toán séc 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 cung cấp sự bảo vệ tài chính cho chủ xe trước những rủi ro liên quan đến tai nạn và hư hỏng Bảo hiểm du lịch giúp khách hàng yên tâm trong các chuyến đi bằng cách bảo vệ họ khỏi những sự cố không mong muốn Bảo hiểm toàn diện nhà tư nhân đảm bảo an toàn cho tài sản cá nhân và tài sản trong gia đình Gói bảo hiểm chăm sóc toàn diện xe máy (BIC Motocare) mang lại sự an tâm cho người sử dụng xe máy với nhiều quyền lợi và dịch vụ hỗ trợ BIC An sinh toàn diện cung cấp giải pháp bảo hiểm toàn diện, giúp khách hàng bảo vệ sức khỏe và tài chính của mình.

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

Tai nạn con người 24/24 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

3.3 Mô tả bài toán nghiệp vụ

Dịch vụ NHBL đang phát triển mạnh mẽ và đóng góp đáng kể vào tổng lợi nhuận của BIDV Để đạt được thành công này, PTGĐ khối bán lẻ cần quản lý toàn diện hoạt động kinh doanh, phát triển và triển khai các chiến lược nhằm đạt mục tiêu về số lượng, doanh thu và lợi nhuận Đồng thời, cần đảm bảo sự tăng trưởng liên tục về thị phần và phát triển bền vững cho Khối Để hỗ trợ quyết định liên quan đến chính sách khách hàng, phát triển sản phẩm và quản lý mạng lưới phân phối, PTGĐ cần cập nhật thông tin tổng hợp về tình hình thực hiện kế hoạch kinh doanh, thể hiện qua số liệu tổng lợi nhuận và số lượng khách hàng Qua việc phân tích sâu về sản phẩm, dịch vụ, kênh phân phối, khu vực và đối tượng khách hàng, nhiệm vụ quản lý hoạt động NHBL là trả lời các câu hỏi liên quan đến hiệu quả kinh doanh.

 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?

Mô tả bài toán nghiệp vụ

Dịch vụ NHBL đang ngày càng phát triển và đóng góp đáng kể vào tổng lợi nhuận của BIDV Để đạt được thành công này, PTGĐ khối bán lẻ cần quản lý tổng thể hoạt động kinh doanh, phát triển và triển khai các chiến lược nhằm đạt mục tiêu về số lượng, doanh thu và lợi nhuận trong từng giai đoạn, đồng thời đảm bảo tăng trưởng liên tục về thị phần và bền vững Để hỗ trợ quyết định liên quan đến chính sách khách hàng, phát triển sản phẩm và quản lý mạng lưới phân phối, PTGĐ cần cập nhật thông tin tổng hợp về tình hình thực hiện kế hoạch kinh doanh, thể hiện qua số liệu tổng lợi nhuận và số lượng khách hàng Phân tích các tiêu chí như sản phẩm - dịch vụ, kênh phân phối, khu vực và đối tượng khách hàng là nhiệm vụ quan trọng trong quản lý hoạt động NHBL.

 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, cần xây dựng một dashboard 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 sẽ được thiết kế với 5 tab để hỗ trợ phân tích hiệu quả.

 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 kế hoạch của Khối trong một giai đoạn cụ thể Các tab 2, 3, 4, 5 chứa số liệu chi tiết theo từng 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 cho từng sản phẩm và khu vực, lợi nhuận trên sản phẩm và khu vực, cũng như hành vi trên các kênh.

3.4.1 Tab 1 - Tình hình thực hiện kế hoạch

Sự phát triển dịch vụ NHBL được đo lường qua lợi nhuận và số lượng khách hàng, với mục tiêu mở rộng thị phần Vào đầu kỳ, ban giám đốc dựa vào tình hình tăng trưởng khách hàng để đảm bảo hoàn thành các mục tiêu đã đề ra Các số liệu trên dashboard bao gồm tổng lợi nhuận, tổng số lượng khách hàng hiện tại và mức độ thực hiện kế hoạch lợi nhuận cũng như tăng trưởng khách hàng trong năm qua Tăng trưởng khách hàng được xác định qua số lượng khách hàng mới và khách hàng ngừng sử dụng sản phẩm Tab 1 về tình hình thực hiện kế hoạch bao gồm hai phần: phần trên tổng hợp các chỉ tiêu và phần dưới hiển thị ba biểu đồ phản ánh biến động giá trị thực tế và mức độ thực hiện kế hoạch trong 6 tháng đầu năm, với điều kiện lọc thời gian từ 01 – 06/2015.

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

Biểu đồ 3.1: Thực hiện chỉ tiêu lợi nhuận

 Tăng trưởng khách hàng mới

Biểu đồ cột - đường được sử dụng để thể hiện sự biến động của số lượng khách hàng mới theo thời gian Biểu đồ này giúp người đọc dễ dàng nhận thấy xu hướng và thay đổi trong lượng khách hàng theo các khoảng thời gian khác nhau.

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

Thực hiện chỉ tiêu lợi nhuận

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

Biểu đồ 3.2: Tăng trưởng khách hàng mới

 Số lượng khách hàng rời đi

Kết hợp chiều thời gian với số lượng khách hàng rời đi giúp đánh giá mức độ 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, sẽ phản ánh hiệu quả các chiến lược giữ chân khách hàng mà Khối bán lẻ đang triển khai Thông qua những thông tin này, nhà quản lý có thể đưa ra các giải pháp phù hợp cho các giai đoạn tiếp theo.

Biểu đồ 3.3: Số lƣợng khách hàng rời đi

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

Tăng trưởng khách hàng mới

Số lượng KH mới theo kế hoạch

Số lượng KH thực tế

Số lượng khách hàng rời đi

Số lượng KH rời đi theo kế hoạch

Số lượng KH thực tế

Tỷ lệ hoàn thành là yếu tố quan trọng giúp nâng cao hiệu quả kinh doanh từng khu vực và cải thiện sự trung thành của khách hàng Do đó, Phó Tổng Giám Đốc cần chú trọng vào các chỉ tiêu được trình bày trong các tab tiếp theo.

3.4.2 Tab 2 – Sản phẩm/ Dịch vụ

Để theo dõi tình hình kinh doanh theo từng nhóm sản phẩm và dịch vụ, nhà quản lý cần cập nhật thông tin về mức độ đóng góp của từng sản phẩm vào tổng thu nhập thuần từ lãi và phí dịch vụ, cũng như tổng số lượng khách hàng trong nhóm Đối với các dịch vụ như thanh toán, bảo hiểm và ngân quỹ, số lượng dịch vụ trung bình mà khách hàng sử dụng cũng là yếu tố quan trọng cần 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, PTGĐ có thể dễ dàng nhận diện cơ cấu lợi nhuận theo từng sản phẩm – dịch vụ trong khoảng thời gian từ tháng 01 đến tháng 06/2015 Điều này giúp xác định sản phẩm nào có kết quả kinh doanh nổi bật nhất 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 Sau khi người dùng chọn nhóm sản phẩm – dịch vụ cụ thể, dữ liệu sẽ được hiển thị trên biểu đồ tương ứng.

Biểu đồ 3.4: Thu nhập thuần từ lãi/ phí dịch vụ

Tỉ trọng sử dụng sản phẩm – dịch vụ của ngân hàng được xác định thông qua số lượng khách hàng sử dụng ít nhất một sản phẩm – dịch vụ, với yêu cầu phát sinh giao dịch trong 6 tháng gần đây đối với tiền gửi thanh toán Biểu đồ giúp người quản lý có cái nhìn trực quan về thị phần của từng sản phẩm – dịch vụ, từ đó đánh giá sự ưu thế của chúng trong việc đáp ứng nhu cầu khách hàng Điều này cho phép ngân hàng đưa ra 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 đối với những sản phẩm – dịch vụ đang chiếm lĩnh 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: ngân hàng điện tử, chuyển tiền, thanh toán, bảo hiểm, kinh doanh tiền tệ, dịch vụ ngân quỹ, chứng khoán và dịch vụ thẻ Chỉ tiêu số lượng dịch vụ bình quân mà khách hàng sử dụng được xác định theo một công thức cụ thể.

Để quản lý hiệu quả, nhà quản lý cần theo dõi số liệu thống kê về số lượng dịch vụ bình quân mà khách hàng sử dụng theo từng nhóm trong một khoảng thời gian nhất định Điều 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 với hai chiều thời gian và loại dịch vụ, nhằm minh họa rõ ràng các xu hướng sử dụng dịch vụ.

Tiền gửi có kỳ hạn online 9%

Tiền gửi tích lũy bảo an 9%

Tiền gửi tích lũy hưu trí Tiền gửi 8% tích lũy kiều hối 7%

Tiền gửi tiết kiệm có kỳ hạn 33%

Tiền gửi tiết kiệm cho trẻ em 19%

Cơ cấu khách hàng sử dụng sản phẩm và dịch vụ được xác định qua số lượng dịch vụ bình quân mà khách hàng tiêu thụ Biểu đồ được lọc theo các quý trong giai đoạn từ tháng 1 đến tháng 6 năm 2015, với điều kiện chọn là danh sách các loại dịch vụ.

Khối bán lẻ Ngân hàng BIDV đã liên tục nghiên cứu thị trường để phát triển các sản phẩm mới, nhằm đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng cá nhân và doanh nghiệp vừa và nhỏ Việc ra mắt các sản phẩm 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 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:

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

Số lượng dịch vụ bình quân

Thiết kế Data Mart

3.5.1 Cây phân cấp dimension Đi vào chi tiết, các chiều được phân cấp như sau:

Số dư tiền gửi theo nghề nghiệp

Kỹ thuật viên và tập sự

Nghề nghiệp thuộc lực lượng vũ trang

Nhân viên có kỹ năng về nông lâm

Nhân viên dịch vụ bán hàng

Nhân viên hành chính hỗ trợ

Nhân viên thủ công mỹ nghệ và dịch vụ

Cơ cấu khách hàng theo trình độ

Cao đẳng Khác Trung cấp Trung học phổ thông Trên ĐH Đại Hoc

Internet Banking Mobile Banking ATM

Trung du miền núi Bắc Bộ, Đông Bắc Bộ, Đồng bằng sông Hồng, Duyên hải Nam Trung Bộ, Tây Nguyên, Đông Nam Bộ và Đồng bằng sông Cửu Long đều là những vùng địa lý quan trọng của Việt Nam, mỗi khu vực mang đặc trưng văn hóa và kinh tế riêng Độ tuổi của các vùng này cũng phản ánh sự phát triển và biến đổi qua thời gian, góp phần tạo nên bức tranh đa dạng của đất nước.

Loại Sản phẩm – Dịch vụ

Sản phẩm – Dịch vụ Sản phẩm – Dịch vụ Sản phẩm – Dịch vụ

Kỹ thuật viên và tập sự đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển kỹ năng chuyên môn Nhân viên hành chính hỗ trợ là những người giúp duy trì hoạt động trơn tru của tổ chức Nhân viên dịch vụ bán hàng cần có khả năng giao tiếp tốt để phục vụ khách hàng hiệu quả Nhân viên có kỹ năng về nông lâm thủy hải sản góp phần vào sự phát triển bền vững của ngành nông nghiệp Nhân viên thủ công mỹ nghệ và dịch vụ thương mại liên quan tạo ra những sản phẩm độc đáo, phục vụ nhu cầu thị trường Thợ lắp ráp vận hành máy móc thiết bị là những người đảm bảo quy trình sản xuất diễn ra suôn sẻ và hiệu quả.

Lao động phổ thông Nghề nghiệp thuộc lực lượng vũ trang

Trung học phổ thông Trung cấp

Cao đẳng Đại học Trên đại học Khác

3.5.2 Xây dựng ma trận chiều

Ma trận chiều (Dimension matrix) thể hiện độ chi tiết của dữ liệu trong bảng Fact Mức độ chi tiết này phụ thuộc vào yêu cầu của bài toán, với các ô giao giữa một dimension và một measure tương ứng với các cấp độ khác nhau của chiều Tổng thể ma trận chiều là sự kết hợp của tất cả các chiều và chỉ tiêu cần thiết, kèm theo mô tả chi tiết về dữ liệu trên từng biểu đồ.

Biểu đồ 3 cho thấy số lượng khách hàng rời bỏ, cần kết hợp chiều thời gian với hai chỉ tiêu: số lượng khách hàng rời đi trong kỳ và số lượng khách hàng rời đi theo kế hoạch Chiều thời gian được xác định chi tiết theo tháng.

Chiều/Chỉ tiêu Thời gian

Số lƣợng khách hàng rời đi kế hoạch Tháng

Số lƣợng khách hàng rời đi trong kỳ Tháng

Tiếp theo, muốn đánh giá mức độ tăng trưởng khách hàng theo từng khu vực – biểu đồ

Để phân tích hiệu quả kinh doanh, cần kết hợp hai chiều: khu vực và thời gian với hai chỉ tiêu chính là số lượng khách hàng mới và số lượng khách hàng rời đi trong kỳ Mức độ chi tiết cần thể hiện cho khu vực và thời gian là theo khu vực và tháng Từ những phân tích này, kết hợp với ma trận hiện có, chúng ta sẽ xây dựng được ma trận mới để đánh giá hiệu quả một cách chính xác hơn.

Chiều/Chỉ tiêu Thời gian Khu vực

Số lƣợng khách hàng rời đi kế hoạch Tháng

Số lƣợng khách hàng rời đi trong kỳ Tháng Khu vực

Số lƣợng khách hàng mới trong kỳ Tháng Khu vực

Tương tự, xét lần lượt từng biểu đồ cần xây dựng, ta được ma trận chiều tổng thể:

Kênh Khu vực kinh tế Độ tuổi

Tháng Khu vực kinh tế

Số lƣợng khách hàng mới theo kế hoạch

Số lƣợng khách hàng mới trong kỳ

Số lƣợng khách hàng rời đi

Số lƣợng khách hàng rời đi trong kỳ

Tổng thu nhập từ lãi và phí

Số lƣợng khách hàng sử dụng sản phẩm – dịch vụ

Số lƣợng dịch vụ bình quân khách hàng sử dụng

Số lƣợng khách hàng lũy kế

Số dƣ Tháng Sản phẩm

Khu vực kinh tế Độ tuổi

Doanh số giao dịch sản phẩm – dịch vụ

Số lƣợng khách hàng giao dịch

Doanh số giao dịch trên kênh

Mức độ chi tiết của dữ liệu và thời gian là yếu tố quyết định trong việc xây dựng Data Mart Do đó, từ ma trận chiều tổng thể, chúng ta có thể phát triển các Data Mart cụ thể dựa trên hai yếu tố quan trọng này.

Xem xét các chỉ tiêu như lợi nhuận kế hoạch, lợi nhuận cùng kỳ, lợi nhuận trong kỳ, số lượng khách hàng mới theo kế hoạch, số lượng khách hàng mới trong kỳ, và số lượng khách hàng gian với mức độ chi tiết theo tháng Những chỉ tiêu và chiều này sẽ tạo thành một cơ sở dữ liệu quan trọng.

Mart dựa trên khu vực phân tích về tình hình thực hiện kế hoạch và khách hàng trung thành rời đi

Data Mart 1: Phân tích thực hiện kế hoạch, phân tích khách hàng trung thành rời đi

Lợi nhuận kế hoạch Tháng

Lợi nhuận cùng kỳ Tháng

Lợi nhuận trong kỳ Tháng

Số lƣợng khách hàng mới theo kế hoạch Tháng

Số lƣợng khách hàng mới trong kỳ Tháng

Số lƣợng khách hàng rời đi theo kế hoạch Tháng

Số lƣợng khách hàng rời đi trong kỳ Tháng

Để đánh giá hiệu quả kinh doanh, chúng ta cần xem xét các chỉ tiêu như tổng thu nhập từ lãi và phí, số lượng khách hàng sử dụng sản phẩm – dịch vụ, số lượng khách hàng lũy kế, số dư, doanh số giao dịch sản phẩm – dịch vụ, lợi nhuận trong kỳ, số lượng khách hàng mới và số lượng khách hàng rời đi trong kỳ Những chỉ tiêu này có thể được phân tích theo các chiều như thời gian, sản phẩm – dịch vụ, khu vực kinh tế, độ tuổi, nghề nghiệp và trình độ, với mức độ chi tiết tương ứng là theo tháng, loại sản phẩm – dịch vụ, khu vực, độ tuổi, nghề nghiệp và trình độ.

Data Mart dựa trên những phân tích về lợi nhuận khách hàng và tăng tưởng khách hàng.

Phân tích lợi nhuận khách hàng, Tăng trưởng khách hàng

Tổng thu nhập từ lãi

Tháng Sản phẩm Khu vực Độ Nghề

Số lƣợng khách hàng sử dụng sản phẩm – dịch vụ

Số lƣợng khách hàng lũy kế Tháng Sản phẩm

Số dƣ Tháng Sản phẩm

Doanh số giao dịch sản phẩm – dịch vụ Tháng Sản phẩm

Lợi nhuận trong kỳ Tháng Sản phẩm

Số lƣợng khách hàng mới trong kỳ Tháng Sản phẩm

Số lƣợng khách hàng rời đi trong kỳ Tháng Sản phẩm

Chỉ tiêu số lượng dịch vụ mà khách hàng sử dụng, kết hợp với thời gian theo từng quý và phân loại sản phẩm – dịch vụ, sẽ tạo ra một Data Mart giúp phân tích khu vực liên quan đến sản phẩm – dịch vụ.

Data Mart 3 - Customer Insight: Phân tích sản phẩm – dịch vụ

Chiều/Chỉ tiêu Thời gian Sản phẩm dịch vụ

Số lượng dịch vụ bình quân khách hàng sử dụng Quý Loại Sản phẩm – Dịch vụ

Xét 2 chỉ tiêu: số lượng giao dịch trên kênh, doanh số giao dịch trên kênh cùng kết hợp với 2 chiều thời gian, kênh theo mức độ chi tiết tương ứng là tháng, kênh Ta có thể xây dựng một Data Mart dựa trên khu vực phân tích hành vi trên kênh từ các chiều và chỉ tiêu này

Data Mart 4 - Customer Insight: Phân tích hành vi trên kênh

Chiều/Chỉ tiêu Thời gian Kênh

Số lượng giao dịch trên kênh Tháng Kênh Doanh số giao dịch trên kênh Tháng Kênh

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

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

Month_Code Varchar2(20) Mã tháng

Calender_Month_Name Nvarchar2(30) Tên tháng

Calender_Month_Number Number Tháng

Quarter_Code Varchar2(20) Mã quý

Calender_Quarter_Name Nvarchar2(30) Tên quý

Calender_Quarter_Number Number Quý

Year_Code Varchar2(20) Mã năm

Effective_Date Date Ngày hiệu lực

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

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

Product_Service_Key (PK) Number(5,0) Số thứ tự sản phẩm – dịch vụ

The Product_Service_Type_Code is a varchar2 field with a maximum length of 20 characters, representing the code for the type of product or service The Product_Service_Type_Name is an nvarchar2 field up to 50 characters, indicating the name of the product or service type The Product_Service_Code is another varchar2 field, also limited to 20 characters, used for the product or service code Lastly, the Product_Service_Name is an nvarchar2 field with a maximum length of 100 characters, denoting the name of the specific product or service.

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

Age_Code Varchar2(20) Mã độ tuổi

Age_Name Nvarchar2(50) 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

Job_Key (FK) Number(5,0) Số thứ tự nghề nghiệp Education_Key(FK) Number(5,0) Số thứ tự trình độ

Interest and non-interest income reflect the earnings generated from loans and fees The number of customers using these services indicates the level of engagement with financial products Additionally, the cumulative number of customers showcases the overall growth and retention of the customer base over time.

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

The Time_Key (FK) represents the sequential identifier for time milestones, while Num_of_Channel_Trans indicates the total number of transactions conducted through the channel Additionally, Channel_Trading_Turnover reflects the trading turnover generated within that channel.

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

Siêu dữ liệu được mô hình hóa và đóng gói thành các package trong kho lưu trữ nội dung của Cognos, cho phép người dùng truy cập 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 Query1 được sinh ra gắn liền với biểu đồ vừa tạo

- Trong tab Source, kéo thả các chiều và chỉ tiêu tương ứng vào Query1 với điều kiện lọc YEAR_CODE = „N2015‟

- Trong Tool box, thêm một Data item có tên COMPLETION RATE được xác định bằng ACT_PROFIT / PROFIT_PLAN

- Trong cửa sổ Properties, chọn Show title của biểu đồ Sử dụng các chỉ tiêu: PROFIT_PLAN, ACT_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 thiện thiết kế các báo cáo, bước tiếp theo là xây dựng hệ thống Dashboard bằng 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

 Các bước xây dựng Tab 1 – Tình hình thực hiện kế hoạch:

- Trong tab Content, chọn Public folders → Tab_1 → kéo thả các báo cáo có trong

Tab_1 vào giao diện thiết kế

- 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 tƣợng 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…

Các số liệu trên Dashboard được lấy từ 4 Data Mart, tập trung vào các khu vực phân tích như thực hiện kế hoạch, khách hàng trung thành rời đi, 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 của dữ liệu, đảm bảo tính năng drill up – drill down cho các báo cáo.

Nhờ vào sự nỗ lực cá nhân và sự hỗ trợ tận tình từ cô giáo Ths Giang Thị Thu Huyền, giảng viên khoa Hệ thống thông tin quản lý, bài khóa luận đã đạt được những kết quả đáng ghi nhận sau thời gian nghiên cứu 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 công tác quản trị, giúp tổng hợp và trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả Khi thiết kế Dashboard, cần chú ý đến các tiêu chí như tính trực quan, khả năng tương tác, và độ chính xác của thông tin Công cụ IBM Cognos cung cấp chức năng tạo Dashboard linh hoạt, cho phép người dùng dễ dàng xây dựng các báo cáo và phân tích dữ liệu, từ đó hỗ trợ quyết định quản lý một cách nhanh chóng và chính xác.

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 nhu 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 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 để thu thập dữ liệu cần thiết Mục tiêu là thiết kế và xây dựng các Data Mart, đồng thời phát triển hệ thống Dashboard phân tích và Dashboard hoạt động nhằm 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 Cookbook

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 Reporting III

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

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/

9 Các website khác: http://www.dundas.com/blog-post/types-of-dashboards-the-analytical-dashboard/ http://www.informationbuilders.com/products/webfocus/analytical_dashboard http://www.informationbuilders.com/products/webfocus/strategic_dashboard http://www.kimballgroup.com/2003/03/declaring-the-grain/ http://blog.oaktonsoftware.com/2009/12/rule-1-state-your-grain.html

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	89
Dung lượng	4,01 MB