Tối ưu hoá việ lập kế hoạch hoạt động và ra quyết định

109 Trang 6 DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT Bảng sau trình bày một số cụm từ thường được viết tắt trong luận văn STT Từ viết tắt Diễn giải 1 HHTRQĐ Hệ hỗ trợ ra quyết định 2 HQTCSMH Hệ quản t

TR¦êNG §¹I HäC b¸ch khoa Hµ Néi

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành chương trình cao học và viết luận văn này, tôi đã nhận được sự hướng dẫn, giúp đỡ và góp ý nhiệt tình của thày cô trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Trước hết, tôi xin chân thành cảm ơn đến thày cô trường Đại học Bách khoa Hà Nội, đặc biệt là PGS.TS Huỳnh Quyết Thắng, TS Nguyễn Linh Giang những thày cô đã tận tình dạy bảo cho tôi suốt thời gian học tập tại trường

Tôi xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến thày Đỗ Trung Tuấn đã dành rất nhiều thời gian và tâm huyết hướng dẫn nghiên cứu và giúp tôi hoàn thành luận văn tốt nghiệp

Nhân đây, tôi xin chân thành cảm ơn Ban Giám hiệu trường Đại học Bách khoa Hà Nội cùng thày cô trong Viện Công Nghệ Thông Tin và Truyền Thông đã tạo rất nhiều điều kiện để tôi học tập và hoàn thành tốt khóa học

Đồng thời, tôi cũng xin cảm ơn đồng chí lãnh đạo Bộ tài chính và đồng nghiệp đã tạo điều kiện cho tôi điều tra khảo sát để có dữ liệu viết luận văn

Mặc dù tôi đã có nhiều cố gắng hoàn thiện luận văn bằng tất cả sự nhiệt tình và năng lực của mình, tuy nhiên không thể tránh khỏi những thiếu sót, rất mong nhận được những đóng góp quí báu của thày cô và các bạn

Hà Nội, tháng 11 năm 2009

Học viên

Ngô Hải Dũng

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN 1

MỤC LỤC 2

DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT 4

DANH MỤC CÁC BẢNG, HÌNH VẼ 6

MỞ ĐẦU 8

1 GIỚI THIỆU 8

2 MỤC TIÊU VÀ Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI 9

3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI CỦA ĐỀ TÀI 10

CHƯƠNG I HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH 12

1.1 CÁC CẤU THÀNH CỦA HỆ TRỢ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH 12

1.1.1 Tổng quan về hệ trợ giúp quyết định 12

1.1.2 Năng lực của hệ trợ giúp quyết định 13

1.1.3 Các thành phần của hệ trợ giúp quyết định 15

1.1.4 Phân loại hệ trợ giúp quyết định theo kết xuất hệ thống 20

1.1.5 Năng lực của hệ trợ giúp quyết định theo cấu trúc thành phần 21

1.2 QUẢN LÝ DỮ LIỆU 21

1.2.1 Bản chất và nguồn gốc dữ liệu 21

1.2.2 Thu thập và chất lượng dữ liệu 22

1.2.3 Cơ sở dữ liệu 23

1.2.4 Giải pháp dữ liệu hiện tại 24

1.3 QUẢN LÝ MÔ HÌNH 29

1.3.1 Vấn đề mô hình 29

1.3.2 Mô hình hóa bằng bảng tính 34

1.3.3 Mô hình hóa bằng phân tích quyết định 35

1.3.4 Mô hình hóa bằng quy hoạch toán học 35

1.3.5 Mô hình hóa bằng phỏng đoán 36

1.3.6 Mô phỏng 39

1.3.7 Mô hình hóa đa chiều Xử lý phân tích trực tuyến- 42

1.3.8 Mô hình hóa tương tác trực quan và mô phỏng tương tác trực quan 43

1.3.9 Các bộ phần mềm định lượng và xử lý phân tích trực tuyến 43

1.3.10 Quản lý cơ sở mô hình 44

CHƯƠNG II GIẢI PHÁP QUẢN TRỊ DOANH NGHIỆP THÔNG MINH 46

2.1 TỔNG QUAN GIẢI PHÁP QUẢN TRỊ DOANH NGHIỆP THÔNG MINH 46

2.1.1 Giới thiệu về giải pháp quản trị doanh nghiệp thông minh 46

2.1.2 Ứng dụng giải pháp quản trị doanh nghiệp thông minh 46

2.2 TẠI SAO DOANH NGHIỆP CẦN GIẢI PHÁP QUẢN TRỊ DOANH NGHIỆP THÔNG MINH 48

2.2.1 Xu hướng ứng dụng giải pháp quản trị doanh nghiệp thông minh 48

2.2.2 Doanh nghiệp cần giải pháp quản trị doanh nghiệp thông minh 48

2.3 KIẾN TRÚC VÀ TÍNH NĂNG CỦA SẢN PHẨM QUẢN TRỊ DOANH NGHIỆP THÔNG MINH 50

2.3.1 Kiến trúc của sản phẩm quản trị doanh nghiệp thông minh 50

2.3.2 Tính năng của BI 52

2.3.3 Tính năng đo lường, đánh giá hoạt động 68

CHƯƠNG III THỬ NGHIỆM GIẢI PHÁP QUẢN TRỊ DOANH NGHIỆP THÔNG MINH CHO BỘ TÀI CHÍNH 74

3.1 GIỚI THIỆU BÔ TÀI CHÍNH 74

3.1.1 Lịch sử ngành tài chính 74

3.1.2 Tổ chức bộ máy 75

3.2 HỆ THỐNG THÔNG MINH CHO BỘ TÀI CHÍNH 76

3.3 PHẠM VI CỦA CÁC HỆ THỐNG THÔNG TIN TRONG TỔ CHỨC TÀI CHÍNH 78

3.4 THỰC TẾ TRIỂN KHAI 79

3.4.1 Hiện trạng hệ thống thông tin của Bộ tài chính 79

3.4.2 Mục đích áp dụng BI cho Bộ tài chính 80

3.4.3 Quy mô xây dựng giải pháp BI cho Bộ tài chính 81

3.4.4 Yêu cầu tổng quan về kỹ thuật của hệ thống 85

3.4.5 Phân tích thông tin quản lý thu, chi ngân sách nhà nước 99

3.4.6 Nội dung khai thác 103

3.4.7 Hiệu quả đạt được 107

KẾT LUẬN 109

TÀI LIỆU THAM KHẢO 113

DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT

Bảng sau trình bày một số cụm từ thường được viết tắt trong luận văn

Khung tìm kiếm và phân tích văn bản

hàng

25 SQL Hệ quản trị CSDL của Microsoft

DANH MỤC CÁC BẢNG, HÌNH VẼ

Bảng 1.1:Các khái niệm cơ sở của HTGQĐ 12

Bảng 1.2: Bảng thứ nguyên của hệ ử lý dữ liệ x u đi n tử 13ệ Bảng1 3: Năng l c hệ ỗ trợ quyếự h t đ nh 14ị Bảng 1.4: Bảng các thành phần hệ trợ giúp quyết đ nh 16ị Bảng1.5: Phân hệ quản lý, xử lý dữ liệ 17u Bảng 1.6: Hệ quản trị cơ sở mô hình 18

Bảng 1.7: Phân hệ giao diện ngư i dùng 20ờ Bảng 1.8: Phân loại hệ trợ giúp quyết đ nh 21ị Bảng 1.9: Năng l c HTGQĐ 21ự Bảng 1.10: Vấn đề d ữ liệ 23u Bảng 1.11: Thu thập dữ liệ 25u Bảng 1.12: So sánh giữa kho dữ liệu vận hành và kho dữ liệ 25u Bảng 1.13: Đ c đi m kho dữ liệ 26ặ ể u Bảng 1.14: Quy tắc của xử lý phân tích trực tuyế 26n Bảng 1.15: Các lĩnh v c và ứng dụng 29ự Bảng 1.16: Các phạm trù mô hình 32

Bảng 1.17: Các chiều hư ng của cặp biên số 34ớ Bảng 1.18: Phương pháp mô ph ng 40ỏ Hình 2.1: Giao diện người dùng gi i pháp qu n tr doanh nghi p thông minhả ả ị ệ 51

Hình 2.2: Giao diện người dùng BI 51

Hình 2.3: Báo cáo và kiểm soát hoạt động hi n trệ ạng 52

Hình 2.5: Công cụ ạ t o báo cáo của BI 55

Hình 2.7: T o các báo cáo phạ ứ ạc t p chỉ ớ v i những thao tác kéo thả đơn gi n 58ả Hình 2.8: Tính năng phân tích 60

Hình 2.9:Phân tích đa chiều 61

Hình 2.10: Phân tích không đố ứi x ng 62

Hình 2.12: Công cụ trung gian đ truy v n để ấ ến nhiều CSDL 66

Hình 2.13: Tính năng đo lư ng, đờ ánh giá hoạt đ ng 68ộ Hình 2.14: Bản đ chiếồ n lư c v i các ch s đi cùng 69ợ ớ ỉ ố Hình 2.15: Bảng đánh giá ch ỉtiêu 70

Hình 2.16: Các chỉ ố s đư c nhóm theo ngư i phụ ợ ờ trách 71

Hình 2.17: Chủ động theo dõi tình hình 72

Hình 2.18: Tính năng phân tích báo cáo thông tin kinh doanh được nhúng sẵn 73

Hình 3.1: Cơ cấ ổu t chức b máy c a B ộ ủ ộtài chính 75

Hình 3.2: Mô hình hệ ố th ng thông tin áp d ng cho B tài chínhụ ộ .79

Hình 3.3: Mô hình ki n trúc dế ữ ệ li u 82

Hình 3.4: Mô hình ki n trúc dế ữ ệ li u c a hủ ệ ố th ng kho dữ ệ li u 83

Hình 3.5: Quy trình hoạt động kho dữ ệ li u 84

Hìn 3.6: Ki n trúc gi i pháp quế ả ản tr ịthông minh 85

Hình 3.7: Kiến trúc logic cơ bản c a hủ ệ ố th ng 87

Hình 3.8: Khối tích hợp dữ ệ li u 88

Hình 3.10: Phân tích dữ ệ li u hỗ ạ t p 90

Hinh 3.11: Ki n trúc kho dế ữ ệ li u 91

Hình 3.12: Khối dữ liệu đa chi u 92ề Hình 3.13: Báo cáo phân tích 94

Hình 3.14: Báo cáo phân tích số ệ li u 95

Hình 3.15: Phân tích đo lường đánh giá 96

Hình 3.16: Biểu đ ki m soát hoồ ể ạt động hiện tr ng 97ạ Hình 3.17: Quản lý sự ệ ki n 98

Hình 3.18: Phân quy n cho các báo cáo phân tíchề 99

Hình 3.19: Phân tích thu chi theo vùng miền 102

Hình 3.20: Phân tích thu chi theo c p và khoấ ản 102

Hình 3.21: Phân tích báo cáo t ng h p d ng biổ ợ ạ ểu đ 103ồ Hình 3.22: Phân tích báo cáo t ng h p d ng bổ ợ ạ ảng 104

Hình 3.23: Báo cáo và phân tích theo mụ ục l c ngân sách 104

Hình 3.24: Báo cáo thu chi ngân sách theo kho n mả ục 106

Hình 3.25: Báo cáo phân tích thu chi ngân sách nhà nước 106

Hình 3.26: Chi ngân sách theo đơn vị ử ụ s d ng ngân sách 107

Hình 3.27: Báo cáo t ng thu ngân sách theo vùng miổ ền 107

MỞ ĐẦU

1 GIỚI THIỆU

những quyết định của người quản trị có ảnh hưởng tới hiệu quả của đơn vị mình quản

lý Nếu có thể tổng hợp thành một từ để nói lên phẩm chất của môt nhà quản trị giỏi,

ta có thể nói rằng đó là “tính quyết định” Quyết định là hành vi sáng tạo của nhà quản trị nhằm lập ra kế hoạch chất hoạt động của tổ chức nhằm để giải quyết vấn đề

đã và đang tồn tại trong tổ chức của mình Trên cơ sở sự hiểu biết các qui luật vận động khách quan của hệ thống quản trị và việc phân tích các thông tin về hiện tượng của hệ thống đó

Để đưa ra kế hoạch hoạt động và quyết định, nhà quản trị phải hiểu được quy luật

để đưa ra quyết định trên cơ sơ khoa học Lý thuyết quyết định trên lý thuyết là một

cơ sơ khoa học nhất hiện nay mà các nhà quản trị chưa hiểu hết tác dụng và vận dụng

nó làm cơ sở tiền đề cho việc ra kế hoạch hoạt động và quyết định Áp dụng lý thuyết quyết định này sẽ đưa ra việc lựa chọn hành động và cả việc lựa chọn có ý tưởng hợp

lý về các hậu qủa kinh tế, xã hội, chính trị của việc lựa chọn hành động đó

Những đóng góp chính của luận văn:

• Luận văn trình bày các vấn đề lý thuyết và cấu trúc của hệ trợ giúp quyết định

Sử dụng hệ trợ giúp quyết định giải quyết bài toán quản lý trong thực tế

• Luận văn trình bày giải pháp quản trị doanh nghiệp thông minh

• Luận văn trình bày ứng dụng giải pháp quản trị doanh nghiệp thông minh Giải pháp đã được cài đặt thử nghiệm để phục vụ, hỗ trợ cho lãnh đạo ngành tài chính lập kế hoạch và ra quyết định Giúp cho lãnh đạo ngành tài chính cho cái nhìn trực quan hơn về toàn ngành

Cấu trúc luận văn:

Phần mở đầu của luận văn giới thiệu nội dung nghiên cứu, mục đích và ý nghĩa của đề tài và những đóng góp chính của luận văn

Chương 1: Hệ hỗ trợ ra quyết định, các cấu thành của hệ Hỗ trợ ra quyết định, quản lý dữ liệu, quản lý mô hình

Chương 2: Giải pháp quản trị doanh nghiệp thông minh, tổng quan giải pháp quản trị doanh nghiệp thông minh, tại sao doanh nghiệp cần giải pháp quản trị doanh nghiệp thông minh, kiến trúc và tính năng của sản phẩm quản trị doanh nghiệp thông minh

Chương 3: Thử nghiệm giải pháp quản trị doanh nghiệp thông minh , giới thiệu,

hệ thống thông minh cho Bộ Tài chính, phạm vi của các hệ thống thông tin trong tổ chức tài chính, thực tế triển khai

Phần kết luận nếu ra các kết luận từ luận văn, và các hướng nghiên cứu tiếp theo

2 MỤC TIÊU VÀ Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI

Trong thời điểm hiện tại kinh tế Thế giới nói chung và kinh tế Việt Nam nói riêng đang trong tình trạng suy thoái, các doanh nghiệp, tổ chức kinh tế đang rối tung lên mọi việc dồn đến luôn quan trọng và cấp bách thúc ép cần giải quyết Các doanh nghiệp, các tổ chức tài chính như bị cuốn vào các công việc và cố gắng tìm giải pháp

hỗ trợ và ra quyết định cho doanh nghiệp của mình vượt qua thời điểm kinh tế toàn cầu bị suy thoái nặng nề Điều này làm cho các nhà quản lý phải đối đầu với tình hình chung hiện nay là làm sao để doanh nghiệp, tổ chức tài chính của mình có kế hoạch hoạt động cụ thể và hợp lý

Thông thường, trong giai đoạn đầu khi quy mô còn nhỏ không nhiều các doanh nghiệp, tổ chức tài chính Việt Nam ý thức được tầm quan trọng của việc lập kế hoạch hoạt động và ra quyết định Do quy mô nhỏ, mọi hoạt động dường như đều nằm trong

sự kiểm soát của chủ doanh nghiệp hay nhà quản lý Họ duy trì cách làm việc theo cách giải quyết sự kiện và sự ăn ý gắn kêt giữa các thành viên Theo thời gian, tình hình dần thay đổi thậm chí trong một số doanh nghiệp tình hình thay đổi một cách nhanh chóng Quy mô hoạt động sản xuất kinh doanh phình ra cùng sự phát triển nóng của xã hội Việt Nam

Phát triển là tín hiệu tốt với doanh nghiệp song cũng đẩy họ vào tình thế mất cân bằng Nhà quản lý mất dần sự kiểm soát với tình hình Giải quyết các sự kiện không

có khả năng gắn kết tổng thể theo định hướng xuyên suốt toàn công ty

thực tế buộc họ phải biết dừng lại để hoạch định cho những đường đi nước bước của mình một cách khôn ngoan hơn

Việc lập kế hoạch kinh doanh trên thực tế là một công cụ không thể thiếu của nhà quản lý Để trả lời câu hỏi về mặt công việc, một kế hoạch kinh doanh phải được xuất phát từ việc phân tích các hoạt động của doanh nghiệp, tổ chức tài chính Xuất phát từ thị trường, người tiêu dùng đến kênh phân phối, sản phẩm, công ty, đối thủ cạnh tranh cho tới hoạt động sản xuất nguồn cung ứng Từ kết quả các phân tích này, nhà quản lý tổng hợp và đúc rút ra những mấu chốt quyết định điểm mạnh, điểm yếu, các cơ hội

và đe doạ đối với doanh nghiệp và tổ chức tài chính của mình

Lật ngược trở lại với những điểm mạnh có được doanh nghiệp sẽ phải làm gì để khai thác tận dụng các cơ hội, khắc phục các điểm yếu và hạn chế các đe dọa sẽ có thể xảy ra Từ những phân tích này để nhà quản lý xây dựng kế hoạch hoạt động và ra

Vậy làm sao để hỗ trợ cho các nhà quản lý kinh tế trong công việc lập kế hoạch hoạt động và ra quyết định

Các giải pháp hỗ trợ cho việc lập kế hoạch hoạt động và ra quyết định dành cho doanh nghiệp là công nghệ ứng dụng thông tin vào việc ra quyết định Giải pháp hỗ trợ cho việc lập kế hoạch hoạt động và ra quyết định dành cho doanh nghiệp không giống với ứng dụng kho dữ liệu, chỉ quan tâm nhiều đến việc lưu trữ thông tin Giải pháp hỗ trợ cho việc lập kế hoạch hoạt động và ra quyết định dành cho doanh nghiệp cũng toàn diện hơn ứng dụng khai thác dữ liệu Với việc lập kế hoạch hoạt động dành

và ra quyết định cho doanh nghiệp, thông tin thể hiện giá trị thực của nó và nhiều người có thể cùng sử dụng, cùng chia sẻ giá trị đó

Thông tin xác thực, kịp thời, phù hợp, dễ sử dụng và và được đặt trong từng trường hợp cụ thể là những yếu tố tối quan trọng trong bài toán hỗ trợ ra quyết định và lập kế hoạch hoạt động dành cho doanh nghiệp

3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI CỦA ĐỀ TÀI

Các giải pháp hỗ trợ cho việc lập kế hoạch hoạt động và ra quyết định dành cho doanh nghiệp, đặc biệt là các giải pháp dành cho tổ chức tài chính - ngân hàng Các giải pháp hỗ trợ cho doanh nghiệp và lập kế hoạch hoạt động giúp doanh nghiệp quản

lý và nâng cao hiệu quả của tất cả các bước quan trọng trong quy trình quản lý, từ lập

kế hoạch và lên ngân sách, theo dõi và đánh giá hoạt động cho tới lập báo cáo và phân tích Giải pháp hỗ trợ cho doanh nghiệp và lập kế hoạch hoạt động cung cấp (duy nhất) hỗ trợ toàn bộ các hoạt động quản lý then chốt này bằng giải pháp hoàn chỉnh gồm tất cả các thành phần quan trọng của Quản trị hoạt động tổng thể: Lập kế hoạch,

Việc lập kế hoạch hoạt động và ra quyết định được áp dụng cho rất nhiều tổ chức

và hoạt động trong rất nhiều nghành nghề, lĩnh vực như Tài chính - Ngân hàng, Sản

CHƯƠNG I

HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH

1.1 CÁC CẤU THÀNH CỦA HỆ TRỢ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH

1.1.1 Tổng quan về hệ trợ giúp quyết định

Các định nghĩa trước đây của HTGQĐ nhấn mạnh vào khả năng hỗ trợ các nhà ra quyết định quản lý trong các tình huống nửa cấu trúc Như vậy, HTGQĐ có ý nghĩa là một bổ trợ cho các nhà quản lý nhằm mở rộng năng lực nhưng không thay thế khả năng phân xử của họ Tình huống ở đây là cần đến các phân xử của các nhà quản lý hay các quyết định không hoàn toàn được giải quyết thông qua các giải thuật chặt chẽ Thông thường các HTGQĐ sẽ là các hệ thông tin máy tính hóa, có giao tiếp đồ họa và làm việc ở chế độ tương tác trên các mạng máy tính

Các khái niệm cơ sở của các định nghĩa HTGQĐ:

Bảng 1.1:Các khái niệ m cơ s ở của HTGQĐ

Cơ sở của các định nghĩa về HTGQĐ thay đổi từ nhận thức HTGQĐ làm gì (ví dụ,

hỗ trợ ra quyết định trong các bài toán phi cấu trúc) cho đến cách thức đạt được các mục tiêu của HTGQĐ (các thành phần yêu cầu, khuôn mẫu sử dụng, quá trình phát triển )

Thứ nguyên HTGQĐ Hệ xử lý dữ liệu điện tử

(EDP)

Bảng 1.2: Bảng thứ nguyên c a h ủ ệ xử lý dữ liệ u đi n tử ệ

Moore và Chang (1980) cho rằng tính cấu trúc trong các định nghĩa trước đây không thật sự có ý nghĩa vì rằng bài toán mô tả là có cấu trúc hay phi cấu trúc chỉ tương ứng theo người ra quyết định tình huống cụ thể Vì vậy, nên định nghĩa HTGQĐ như là hệ thống hỗ trợ các mô hình quyết định và phân tích dữ liệu tùy biến, được sử dụng ở các khoảng thời gian bất kỳ, không hoạch định trước

Bonezek et al (1980) cho rằng HTGQĐ là một hệ máy tính gồm 3 thành phần tương tác với nhau: hệ thống ngôn ngữ (cơ chế để giao tiếp giữa người dùng và các thành phần khác), hệ kiến thức (kho lưu trữ các kiến thức của lĩnh vực đang xét dưới dạng dữ liệu hay thủ tục) và hệ xử lý vấn đề (liên kết giữa 2 thành phần kia, chứa một hay nhiều năng lực xử lý vấn đề tổng quát cần để ra quyết định)

Keen (1980) áp dụng thuật ngữ HTGQĐ cho các tình huống ở đó hệ thống cuối cùng chỉ có thể được xây dựng bằng một quá trình thích nghi về học tập và tiến hóa Vì vậy, HTGQĐ là sản phẩm của quá trình phát triển ở đó người dùng hệ thống, người xây dựng hệ thống và bản thân hệ thống có khả năng ảnh hưởng lên nhau gây ra một tiến hóa và khuôn mẫu sử dụng

1.1.2 Năng lực của hệ trợ giúp quyết định

Bảng1 3: Năng lự c h h trợ ệ ỗ quy t định ế

1 HTGQĐ cơ bản hỗ trợ các nhà ra quyết định trong các tình huống nửa cấu trúc

và phi cấu trúc bằng cách kết hợp phán xử của con người và xử lý thông tin bằng máy tính Các bài toán như vậy không thể không thuận tiện giải quyết được chỉ bằng các công cụ máy tính hóa hay các phương pháp định lượng

2 Phù hợp cho các cấp quản lý khác nhau từ cao đến thấp

3 Phù hợp cho cá nhân lẫn nhóm Các bài toán ít có tính cấu trúc thường liên đới đến nhiều cá nhân ở các đơn vị chức năng hay mức tổ chức khác nhau cũng như ở các tổ chức khác

4 Hỗ trợ cho các quyết định tuần tự, liên thuộc, được đưa ra một lần, vài lần hay lặp lại

5 Hỗ trợ cho các giai đoạn của quá trình ra quyết định: tìm hiểu, thiết kế, lựa chọn và hiện thực

6 Phù hợp cho một số các phong cách và quá trình ra quyết định

7 Có thể tiến hóa theo thời gian Người dùng có thể thêm, bỏ, kết hợp và thay đổi các phần tử cơ bản của hệ thống

8 Dễ dùng và thân thiện với người dùng

9 Nhằm vào nâng cao tính hiệu dụng của quyết định (chính xác, thời gian tính, chất lượng) thay vì là tính hiệu quả (giá phí của việc ra quyết định)

10 Người ra quyết định kiểm soát toàn bộ các bước của quá trình ra quyết định,

HTGQĐ chỉ trợ giúp, không thay thế người ra quyết định

11 Người dùng cuối cùng có thể tự kiến tạo và sửa đổi các hệ thống nhỏ và đơn

giản

12 Thường dùng mô hình để phân tích các tình huống ra quyết định

13 Cung ứng các truy đạt dữ liệu từ nhiều nguồn, dạng thức và kiểu khác nhau

14 Có thể dùng như một công cụ độc lập hay kết hợp với các HTGQĐ ứng dụng

khác, dùng đơn lẻ hay trên một mạng lưới máy tính bất kỳ với công nghệ WEB

1.1.3 Các thành phần của hệ trợ giúp quyết định

Nhà quản lý người ( dùng)

Phân hệ giao diện người dùng

Các mô hình ngoài

• Phân hệ quản lý dữ liệu gồm: một cơ sở dữ liệu chứa các dữ liệu cần thiết

của tình huống và được quản lý bởi một hệ quản trị cơ sở dữ liệu Phân hệ này

có thể được kết nối với kho dữ liệu của tổ chức - là kho chứa dữ liệu của tổ chức có liên quan đến vấn đề ra quyết định

Bảng1.5: Phân hệ quản lý, xử lý dữ liệ u

• Phân hệ quản lý dữ liệu: bao gồm các phần tử sau (phần trong khung hình

chữ nhật trên hình vẽ):

Cơ sở dữ liệu (CSDL): tập hợp các dữ liệu có liên quan phục vụ cho nhu cầu của tổ

chức, dùng bởi nhiều người ở nhiều vị trí, đơn vị chức năng và ở các ứng dụng khác nhau CSDL của HTGQĐ có thể lấy từ kho dữ liệu, hoặc được xây dựng theo yêu cầu riêng Dữ liệu được trích lọc từ nhiều nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài tổ chức

năng khác nhau

Ví dụ: Dữ liệu của các đơn vị nghiệp vụ khác nhau, lịch bảo trì máy móc, thông tin

về cấp phát ngân sách, dự báo về bán hàng, giá phí của các sản phẩm hết hàng Dữ

Hệ quản trị cơ sở dữ liệu: Thường các HTGQĐ trang bị các hệ quản trị cơ sở dữ

mạnh thực sự của các HTGQĐ chỉ xuất hiện khi tích hợp dữ liệu với các mô hình của

nó Phương tiện truy vấn: trong quá trình xây dựng và sử dụng HTGQĐ

• Phân hệ quản lý mô hình còn được gọi là hệ quản trị cơ sở mô hình là gói

phần mềm gồm các thành phần về thống kê, phân tích, tài chính, khoa học quản lý hay các phương pháp định lượng nhằm trang bị cho hệ thống năng lực phân tích, cũng có thể có các ngôn ngữ mô hình hóa ở đây Thành phần này có thể kết nối với các kho chứa mô hình của tổ chức hay ở bên ngoài nào khác

Bảng 1.6: Hệ quản trị cơ sở mô hình

• Phân hệ quản lý dựa vào kiến thức có thể hỗ trợ các phân hệ khác hay hoạt

động độc lập nhằm đưa ra tính thông minh của quyết định đưa ra Nó cũng có thể được kết nối với các kho kiến thức khác của tổ chức Cung cấp khả năng cần để giải quyết một vài khía cạnh của bài toán và tăng cường năng lực vận hành của các thành phần khác của HTGQĐ Silverman (1995) đề nghị 3 cách tích hợp các hệ chuyên gia dựa trên kiến thức với mô hình toán:

- Trợ giúp quyết định dựa trên kiến thức - giúp hỗ trợ các bước của quá trình quyết định không giải quyết được bằng toán

dụng và quản lý thư viện các mô hình

nghiêm ngặt về tính bất định vào các cơ sở kiến thức của hệ chuyên gia

gia, HTGQĐ tích cực, HTGQĐ dựa trên kiến thức

• Phân hệ giao diện người dùng giúp người sử dụng giao tiếp với và ra lệnh cho

hệ thống Các thành phần vừa kể trên tạo nên HTGQĐ, có thể kết nối với mạng bên trong và mạng bên ngoài của tổ chức hay kết nối trực tiếp với Internet

Bảng 1.7: Phân hệ giao diệ n ngư i dùng ờ

1.1.4 Phân loại hệ trợ giúp quyết định theo kết xuất hệ thống

Hạng

Kiểu vận hành

Kiểu tác vụ

Hệ phân

tích dữ liệu tập tin dữ liệu Phân tích bất kỳ các

Phân tích vận hành

Nhà phân tích hay nhân viên chức năng,

có quản lý

Xử lý và hiển thị dữ liệu

mô hình nhỏ

Phân tích, lập kế hoạch

Nhà phân tích

Thảo chương các báo cáo đặc biệt; phát triển các mô hình nhỏ

Bất kỳ, theo yêu cầu

Mô

hình hình kế Các mô

toán

Các phép tính tiêu chuẩn ước lượng các kết quả tương lai dựa theo kế toán

Lập kế hoạch;

hoạch định ngân sách

Nhà phân tích hay nhà quản lý

Nhập: các ước lượng hoạt động

Xuất: các kết quả tiền

tệ được ước lượng

Theo chu kỳ (tuần, tháng, năm )

Lập kế hoạch;

hoạch định ngân sách

Nhà phân tích Nhập: các quyết định

có thể Xuất: các kết quả được ước lượng

Chu kỳ hay bất kỳ (phân tích bất kỳ)

Các mô

hình tối ưu đối với bài toán tổ Tính giải pháp tối ưu

hợp

Lập kế hoạch; cấp phát tài nguyên

Nhà phân tích Nhập: các mục tiêu và ràng buộc

Xuất: các kết quả

Lập kế hoạch; hoạch định ngân sách Các mô

hình kiến

nghị

Thực hiện các tính toán sinh ra một quyết định được đề nghị

Vận hành Nhân viên chức

năng, không quản lý

Nhập: mô tả cấu trúc về tình huống quyết định Xuất: quyết định được

đề nghị

Hàng ngày hay có chu

kỳ

Bảng 1.8: Phân loại hệ trợ giúp quyế ị t đ nh

1.1.5 Năng lực của hệ trợ giúp quyết định theo cấu trúc thành phần

Cách dùng thông thường là sửa

đổi và xây dựng hệ hỗ trợ quyết

định

Truy đạt đến tầm rộng các dạng thức, kiểu và nguồn dữ liệu đối với phổ rộng các bài toán và bối cảnh

Truy đạt đến tầm rộng các khả năng phân tích với một số các đề nghị hay hướng dẫn

thoại và khả năng biến dịch

4 Hỗ trợ truyền thong giữa các

người dùng và với nhà xây dựng

5 Hỗ trợ kiến thức của người

4 Chức năng quản lý cơ sở dữ liệu

5 Tầm rộng các cách nhìn logic

về dữ liệu

6 Tư liệu hóa dữ liệu

7 Theo dõi cách dùng dữ liệu

8 Hỗ trợ dữ liệu thích nghi và linh hoạt

1 Thư viện các mô hình để tạo nên cơ sở mô hình:

- Nhiều kiểu

- Duy trì, phân loại và tích hợp

- Tiền xử lý thư viện

2 Phương tiện xây dựng mô hình

3 Phương tiện dùng và thao tác

mô hình

4 Chức năng quản lý cơ sở mô hình

5 Tư liệu hóa mô hình

6 Theo dõi cách dung mô hình

7 Hỗ trợ mô hình thích nghi và linh hoạt

Bảng 1.9: Năng lực HTGQĐ

1.2 QUẢN LÝ DỮ LIỆU

1.2.1 Bản chất và nguồn gốc dữ liệu

Cần phân biệt giữa dữ liệu, thông tin và kiến thức

Dữ liệu: những mô tả về sự vật, hiện tượng, giao tác được ghi nhận, được phân

loại và được lưu trữ nhưng chưa được tổ chức lại để tập trung các ý nghĩa nhất định

Thông tin: dữ liệu được tổ chức để có ý nghĩa đối với người nhận Một ứng dụng của hệ hỗ trợ quản lý: xử lý các hạng mục dữ liệu để các kết quả có ý nghĩa cho hành động hay cho quyết định dự kiến

Kiến thức: gồm các hạng mục dữ liệu hay thông tin được tổ chức và xử lý để nắm

bắt, tập trung sự hiểu biết, kinh nghiệm, tri thức học tập và kỹ năng chuyên gia trên một vấn đề nhất định Kiến thức có thể là ứng dụng của dữ liệu và thông tin để ra quyết định

• Dữ liệu bao gồm:

- Các dạng tài liệu, hình ảnh, bản đồ, âm thanh và hoạt hình

- Có thể bao gồm các dạng khái niệm, suy nghĩa hay ý kiến

- Có thể nằm ở các dạng lưu trữ và tổ chức khác nhau trước và sau khi sử dụng

- Có thể ở dạng thô hay được xử lý

• Ba nguồn dữ liệu chính: trong, ngoài và cá nhân

của cả tổ chức

1.2.2 Thu thập và chất lượng dữ liệu

Thu thập: thủ công hay qua thiết bị: Phương pháp thu thập phổ biến: bảng câu hỏi,

nào, dữ liệu cũng cần được hợp thức và lọc lại bởi vì chất lượng và tính toàn vẹn của

dữ liệu có ý nghĩa tới hạn cho các hệ hỗ trợ quản lý, ra quyết định Tránh hiện tượng

“rác đầu vào, rác đầu ra” Điều quan trọng là dữ liệu thu thập được: cần có khung cơ

sở để dò tìm, ngăn ngừa và hiệu chỉnh sai số trong thu thập dữ liệu cho hệ trợ giúp quyết định

Vấn đề liên quan đến dữ liệu, chất lượng dữ liệu:

Vấn đề Nguồn gốc điển hình Giải pháp khả dĩ

Dữ liệu không đúng Tạo sinh dữ liệu bất cẩn

Dữ liệu thô nhập vào không chính xác

Dữ liệu bị thay đổi không hợp lệ

Xây dựng cách nhập dữ liệu có tính hệ thống

Nhập dữ liệu tự động

Kiểm soát chất lượng khi tạo sinh dữ liệu Xây dựng chương trình an toàn thích hợp

Dữ liệu không kịp thời Phương pháp tạo sinh dữ

liệu không đủ nhanh so với nhu cầu

Sửa đổi hệ thống tạo sinh dữ liệu

Sử dụng môi trường WEB để lấy dữ liệu cập nhật

Dùng các mô hình phức tạp

Xây dựng hệ thống đo lường hay tổ hợp dữ liệu

thiết Dữ liệu cần thiết chưa được lưu trữ bao giờ cả

Dữ liệu yêu cầu chưa có bao giờ

Tiên đoán những dữ liệu cần cho tương lai Dùng kho dữ liệu Tạo sinh dữ liệu mới

Bảng 1.10: Vấ n đ ề dữ u liệ

• Các phạm trù và thứ nguyên (Strong et al, 1997):

- Ngữ cảnh: tính thích đáng, giá trị tăng thêm, tính kịp thời, tính đầy đủ và khối lượng dữ liệu

- Nội tại: tính chính xác, khách quan, tin cậy được và danh tiếng

- Dễ truy cập: truy đạt được và mức an toàn truy cập

- Đại diện: khả năng phân giải, dễ hiểu, thể hiện súc tích và thể hiện nhất quán

• Một vấn đề chính là tính toàn vẹn Ở lĩnh vực nhà kho dữ liệu, có năm khía

hợp, dẫn xuất

1.2.3 Cơ sở dữ liệu

Tính độc lập dữ liệu: chương trình ứng dụng bất biến trước các chiến lược tổ chức

báo cáo Thông thường dữ liệu từ CSDL được trích xuất và đặt vào một mô hình thống kê, toán, hay tài chính để xử lý hay phân tích thêm nữa

- Mạng lưới: cho phép các liên kết phức tạp giữa các hạng mục dữ liệu; tiết kiệm không gian bộ chứa qua việc dùng chung một số hạng mục

- Hướng đối tượng: dữ liệu được quan niệm hóa dưới dạng các đối tượng (dữ liệu và chức năng) duy trì các quan hệ tự nhiên giữa chúng Các đặc tính của

- Thông minh: có năng lực suy diễn (nhờ vào công nghệ trí tuệ nhân tạo như hệ chuyên gia, mạng thần kinh nhân tạo

- Người dùng trực tiếp: các nhà phân tích thị trường, hoạch định tài chính cần

dữ liệu để tiến hành công việc tương ứng

- Người phát triển ứng dụng: xây dựng ứng dụng cho các người dùng trực tiếp, cần hiểu rõ về tổ chức và truy xuất kho dữ liệu

1.2.4.2 Thu thập dữ liệu

Trích xuất dữ liệu từ các hệ sẵn có, từ nguồn ngoài củng cố, tổng kết dữ liệu nạp

dữ liệu vào kho dữ liệu

Bảng 1.11: Thu thập dữ liệu

• Các biến thể của kho dữ liệu:

- Kho dữ liệu vận hành: áp dụng kỹ thuật kho dữ liệu vào các hệ xử lý giao tác

- Siêu thị dữ liệu: dạng thu nhỏ của kho dữ liệu, hỗ trợ cho một đơn vị kinh doanh, phòng chức năng

- Siêu thị dữ liệu phụ thuộc: phần bổ sung của kho dữ liệu

- Siêu thị dữ liệu độc lập: không cần đến kho dữ liệu

- Kho dữ liệu (quy ước): hỗ trợ toàn bộ tổ chức

Dữ liệu theo chủ đề

Dữ liệu tích hợp

Dữ liệu thay đổi

Dữ liệu được cập nhật khi thay đổi

Chỉ có dữ liệu hiện tại

Chu kỳ làm tươi dữ liệu ngắn

Chỉ có dữ liệu chi tiết

Dùng cho các quyết định ngắn hạn

Dữ liệu theo chủ đề

Dữ liệu tích hợp

Dữ liệu không thay đổi

Dữ liệu giữ nguyên

Dữ liệu hiện tại và dữ liệu lịch sử Chu kỳ làm tươi dữ liệu dài

Dữ liệu chi tiết và dữ liệu tổng kết Dùng cho hoạch định dài hạn

Bảng 1.12: So sánh giữa kho dữ liệu vận hành và kho dữ liệu

• Đặc điểm của kho dữ liệu:

Được tổng kết Dữ liệu vận hành, thao tác khi cần thiết được kết hợp lại thành dạng có thể dùng được cho quyết định

• Điều kiện triển khai xử lý phân tích trực tuyến:

- Yêu cầu về dữ liệu mang tính phân tích, không phải là giao tác

- Thông tin được phân tích không phải là thông tin vừa nhập vào tổ chức

- Cần đến một số lớn các tính toán và kết hợp các dữ liệu mức giao tác

- Kiểu dữ liệu cơ bản là kiểu số

- Cần đến các cách nhìn liên chức năng về dữ liệu theo nhiều chiều

- Các phần tử nhận diện các điểm dữ liệu tương đối tĩnh tại theo thời gian Mười hai quy tắc của xử lý phân tích trực tuyến (Codd, 1993)

Bảng 1.14: Quy tắc của xử lý phân tích trực tuyến

1.2.4.4 Khai mỏ dữ liệu

Là chức năng khám phá kiến thức, được dùng khi các quan hệ giữa các biến dữ liệu không có dạng toán học, các mô hình khó xây dựng Năm kiểu thông tin có thể thu nhận được từ khai mỏ dữ liệu:

- Phân loại: rút ra các đặc tính định nghĩa của một nhóm

- Ghép nhóm: nhận diện nhóm phần tử có chung một đặc điểm

- Kết hợp: nhận diện các quan hệ giữa các sự kiện xảy ra ở cùng một thời điểm

- Tuần tự: như kết hợp, ngoại trừ các quan hệ tồn tại trong một khoảng thời gian

- Dự báo: ước lượng các giá trị tương lai trên các khuôn mẫu với các tập dữ liệu

- lớn

• Các công cụ khai mỏ dữ liệu chủ yếu

Theo công nghệ có các dạng công cụ chính sau:

công nhận các khuôn mẫu

- Tính toán thần kinh: dùng các dữ liệu lịch sử để công nhận các khuôn mẫu

- Tác nhân thông minh: tiếp cận rất có triển vọng để thu thập thông tin từ các CSDL ngoại tại (như Internet)

- Khác: cây quyết định, quy nạp luật và trực quan hóa dữ liệu

- Các ví dụ về tình huống nhận diện cơ hội để tạo ra lợi thế cạnh tranh:

- Tiếp thị: tiên đoán khách hàng nào sẽ mua sản phẩm; phân khúc tập hợp khách hàng

- Ngân hàng: dự báo các mức tín dụng xấu; loại khách hàng có thể chấp nhận đề nghị cho vay mới

- Bán hàng: dự báo khối lượng bán, xác định các mức tồn kho hợp lý

- Sản xuất: dự báo thời điểm máy móc trục trặc; xác định yếu tố kiểm soát tối

ưu năng lực sản xuất

- Giao dịch chứng khoán: tiên đoán thời điểm giá cổn phiếu thay đổi; xác định

1.2.4.5 Khai mỏ văn bản

Áp dụng kỹ thuật khai mỏ dữ liệu vào các tập tin văn bản ít có tính cấu trúc - các

bản giúp các tổ chức:

- Tìm ra các nội dung ẩn của tài liệu, gồm cả các quan hệ có ích khác

- Xác định quan hệ giữa các đơn vị trong tổ chức đối với cùng tài liệu

- Ghép nhóm tài liệu theo các chủ đề chung

Ví dụ:

- Dò tìm trong CSDL của các tài liệu theo tổ hợp các từ khóa để rút ra tập các tài liệu cần thiết,

rút ra từ văn bản không có khuôn dạng của tài liệu Chủ đề quan tâm được thể hiện qua các danh sách các từ khóa vừa kể

1.2.4.6 Trực quan hóa dữ liệu và tính đa chiều

Xử lý phân tích trực tuyến ngoài thu thập và phân tích còn trình bày và phân giải

tính trực quan

Dữ liệu tổng hợp có thể được tổ chức theo các cách khác nhau để phân tích và trình bày: thể hiện tính đa chiều Như vậy nhà quản lý có thể nhìn dữ liệu theo cách khác với nhà phân tích hệ thống; các trình bày khác nhau về dữ liệu được sinh ra nhanh chóng và dễ dàng

Tính đa chiều rất thông dụng trong các hệ trợ giúp quyết định và hệ thông tin lãnh đạo, được thể hiện với các mức độ phức tạp khác nhau

• Ba yếu tố trong tính đa chiều:

• Hạn chế của tính đa chiều (Gartner Group, 1998)

- CSDL đa chiều tốn nhiều chỗ hơn CSDL quan hệ truyền thống

- CSDL đa chiều đắt tiền hơn CSDL quan hệ

- Việc nạp CSDL đa chiều tốn nhiều thời gian và nguồn lực hệ thống máy tính

- Giao diện và bảo trì CSDL đa chiều phức tạp hơn nhiều so với CSDL quan hệ

1.2.4.7 Hệ thông tin địa lý và hiện thực ảo

Hệ thông tin địa lý là một hệ thống nắm bắt, lưu trữ, kiểm tra, tích hợp, xử lý và

tượng số hóa hay mỗi bản ghi đều có một vị trí địa lý tương ứng Bằng việc tích hợp các bản đồ với các CSDL hướng không gian và các CSDL khác, người dùng có thể sinh ra thông tin về hoạch định, giải quyết vấn đề, ra quyết định, tăng năng suất và chất lượng của quyết định

• Ngày nay, hầu hết hệ thông tin địa lý đều hỗ trợ WEB, mạng bên trong, mạng bên ngoài

• Hiện thực ảo: môi trường đồ hoạ ba chiều tương tác với người dùng và là các ứng dụng máy tính hóa

• Hiện thực ảo đã bắt đầu thâm nhập vào các ứng dụng kinh doanh

Các ví dụ:

Sản xuất

Huấn luyện Kiểm thử thiết kế và phân giải kết quả Phân tích mức an toàn Nguyên mẫu hóa ảo phân tích kỹ thuật Phân tích động thái của nhân viên trong quá trình sản xuất

Mô phỏng ảo dây chuyền lắp ráp, sản xuất và bảo trì

Biểu diễn các biểu thức toán phức tạp

1.3 QUẢN LÝ MÔ HÌNH

1.3.1 Vấn đề mô hình

Là phần tử chủ chốt trong hầu hết hệ trợ giúp quyết định và là điều kiện cần trong

hệ trợ giúp quyết định dựa vào mô hình Có nhiều lớp mô hình kèm theo là các kỹ

và phân tích môi trường, nhận diện biến số, dự báo, đa mô hình, các phạm trù mô hình, quản lý mô hình và mô hình hóa dựa vào kiến thức

Mô hình hóa là tác vụ không đơn giản Người xây dựng mô hình phải cân bằng giữa tính đơn giản của mô hình với các yêu cầu biểu diễn để mô hình có thể nắm bắt

thông dụng; dùng để tìm hiểu vấn đề tuy không nhất thiết phải tìm ra được các giải pháp biến thể; mở rộng quá trình ra quyết định của tổ chức và cho phép tổ chức xem

Mô hình có thể được phát triển và cài đặt bằng một số các ngôn ngữ lập trình (thế hệ

1.3.1.1 Các vấn đề

Ví dụ: hệ trợ giúp quyết định của về các nhà cung cấp gồm:

1 Mô hình sinh giá phí (dựa vào giải thuật) dùng ước lượng các chi phí vận tải

Mô hình được xây dựng trực tiếp vào trong hệ thống

2 Mô hình dự báo nhu cầu (dựa vào thống kê)

bằng quy hoạch nguyên, quy hoạch tuyến tính

4 Mô hình vận tải (trường hợp đặc biệt của mô hình quy hoạch tuyến tính) dùng xác định tuyến tốt nhất từ nguồn sản phẩm đến trung tâm phân phối và rồi đến khách hàng Được giải bằng bộ phần mềm thương mại sẵn có và có kết hợp lỏng với mô hình vị trí trung tâm ở trên Hệ thống phải giao tiếp với phần mềm thương mại và tích hợp các mô hình

5 Mô hình mô phỏng rủi ro và tài chính, có xem xét một số yếu tố định tính yêu cầu phân giải của con người

6 Hệ thông tin địa lý (thực tế là mô hình đồ họa về dữ liệu) dùng cho giao diện người dùng

Nhận diện vấn đề và phân tích môi trường:

- Duyệt và phân tích môi trường theo dõi, duyệt xét và phân giải thông tin thu - thập được; xem xét phạm vi của lĩnh vực, các lực lượng và động học của môi trường

- Nhận diện văn hóa của tổ chức, cấu trúc tổ chức và quá trình ra quyết định của

tổ chức (ai, mức độ tập trung hóa )

- Bài toán phải được hiểu thống nhất ở mọi khía cạnh để sinh ra được mô hình

hỗ trợ quyết định

- Nhận diện các biến số của mô hình

- Xác định các biến số của mô hình (quyết định, kết quả, không kiểm soát

- Kỹ thuật tổng quát hơn: bản đồ nhận thức giúp hiểu bài toán tốt hơn, nhất là về các biến số và mối liên hệ

• Mỗi mô hình thể hiện một khía cạnh khác nhau của bài toán

• Một vài mô hình là tiêu chuẩn và được cài đặt sẵn trong các công cụ phát triển và bộ tạo sinh hệ trợ giúp quyết định

• Một vài mô hình cũng là tiêu chuẩn nhưng chỉ ở dạng các phần mềm bên ngoài, có thể giao tiếp được với hệ trợ giúp quyết định

• Các mô hình phi chuẩn có thể được xây dựng từ đầu

• Ví dụ đã nói ở trên: mô hình vị trí, mô hình chiến lược sản phẩm, mô hình

dự báo nhu cầu, mô hình tính phí, mô hình mô phỏng rủi ro và tài chính,

mô hình hệ thông tin địa lý

• Các phạm trù mô hình

Tối ưu hóa bài toán với

ít phương án

Tìm ra giải pháp tốt nhất từ một số ít phương án

Bảng quyết định, cây quyết định

Tối ưu hóa qua giải

thuật

Tìm ra giải pháp tốt nhất từ một số lớn hay vô hạn các phương án bằng quá trình cải thiện từng bước

Mô hình quy hoạch tuyến tính, quy hoạch toán học, mô hình mạng lưới

Tối ưu hóa qua biểu

Một vài loại mô phỏng

May rủi Tìm giải pháp đủ tốt bằng cách dùng các

quy tắc

Quy hoạch qua đánh giá kinh nghiệm, hệ chuyên gia

Các mô hình khác Giải tình huống “nếu - như” bằng cách

dùng công thức Mô hình tài chính, hàng đợi Các mô hình tiên đoán Tiên đoán tương lai cho một kịch bản Các mô hình dự báo, phân

tích Markov

Bảng 1.16: Các phạm trù mô hình

Quản lý mô hình: nhờ vào hệ quản lý cơ sở mô hình

Mô hình hóa dựa vào kiến thức:

hệ chuyên gia thường thiên về các mô hình định tính và mô hình dựa trên kiến thức

- Các vấn đề về kiến thức là cần thiết để xây dựng các mô hình khả dụng

Chú ý:

- Xu hướng: các mô hình trong suốt đối với người dùng

Mô hình hóa không chỉ là phân tích dữ liệu bằng các đường xu hướng và các

phương pháp thống kê

1.3.1.2 Mô hình tĩnh và động

• Mô hình tĩnh: thể hiện bức tranh tại thời điểm của tình huống Các khía cạnh của bài toán được xét một thời kỳ nhất định, trong một khung thời gian nhất định (có thể “cuốn” về tương lai) Các tình huống được giả sử là sẽ lập lại với

- Giả định có được tính ổn định của dữ liệu

trình

Ví dụ: Quyết định sản xuất, mua một sản phẩm, báo cáo thu nhập hàng quý, năm

Mô hình động: biểu diễn các kịch bản thay đổi theo thời gian

• Phụ thuộc thời gian, các trạng thái thay đổi theo thời gian

• Thường dùng để tạo sinh và biểu diễn các xu hướng và khuôn mẫu theo thời gian

• Mô phỏng động: thể hiện các diễn tiến khi các điều kiện theo thời gian khác

hệ thống

o Các mô hình tài chính được xây dựng trong điều kiện chắc chắn

• Mô hình bất định: bằng cách thu thập thêm thông tin, cố gắng đưa bài toán trở

được đưa ra dưới các rủi ro giả định

o Đôi khi biết được xác suất của các sự kiện xảy ra trong tương lai

o Các trường hợp khác (bất định): ước lượng các rủi ro và giả sử các tình huống rủi ro xảy ra

1.3.1.4 Sơ đồ ảnh hưởng

Biểu diễn đồ họa hay sơ đồ, bản đồ của mô hình Dùng hỗ trợ việc tìm hiểu, thiết

kế và phát triển mô hình, nhất là biểu diễn bản chất các quan hệ và tập trung vào các khía cạnh chủ yếu của mô hình Phương tiện truyền thông trực quan cho người xây dựng mô hình và nhóm phát triển Thể hiện ảnh hưởng, tác động của một biến lên một biến khác Có thể xây dựng đến mức độ tùy ý về chi tiết và độ phức tạp cho phép ánh

xạ tất cả các biến số và biểu diễn mọi quan hệ và chiều hướng ảnh hưởng

Có các sản phẩm phần mềm dùng tạo sinh và thao tác trên các sơ đồ ảnh hưởng thường gồm quy hoạch tuyến tính, cây quyết định, mô phỏng Monte Carlo… Vì vậy các bảng tính trực quan và mô hình hoạch định tài chính ngày càng ít được sử dụng hơn

Quy ước:

1.3.2 Mô hình hóa bằng bảng tính

Bảng tính: phần mềm mạnh, linh hoạt và dễ dùng, cho phép tạo sinh các ứng dụng trong kinh doanh, kỹ thuật, toán và khoa học với tập các hàm mạnh về tài chính, thống kê, toán … Kèm theo là các thành phần cộng thêm giúp xây dựng và giải các lớp mô hình đặc thù Là công cụ mô hình hóa thông dụng nhất của người dùng cuối cùng

• Có các chức năng về phân tích, dò tìm mục tiêu, quản lý dữ liệu và lập trình

• Có khả năng đọc, ghi các cấu trúc tập tin thông dụng để giao tiếp được với các CSDL và công cụ khác

• Có thể xây dựng mô hình tĩnh và động, dùng trên máy tính cá nhân và máy tính lớn

• Cơ sở để xây dựng các bảng tính đa chiều và các công cụ xử lý phân tích trực tuyến

1.3.3 Mô hình hóa bằng phân tích quyết định

Tiếp cận mô hình hóa các tình huống quyết định có một số hữu hạn, không quá

phương án tốt nhất

- Đơn mục tiêu: Bảng quyết định hay cây quyết định

- Đa mục tiêu: Phân tích quá trình phân cấp, khác…

1.3.4 Mô hình hóa bằng quy hoạch toán học

Quy hoạch toán học là họ các công cụ giải quyết các bài toán quản lý theo đó người ra quyết định phải cấp phát các tài nguyên khan hiếm cho các hoạt động cạnh tranh nhau (các phương án) nhằm tối ưu hóa mục tiêu có khả năng đo lường được Các mô hình quy hoạch tuyến tính thông dụng nhất trong quy hoạch toán; có nhiều ứng dụng trong thực tế; được dùng nhiều trong các hệ trợ giúp quyết định

Bài toán quy hoạch tuyến tính:

- Các biến quyết định (cần tìm giá trị)

- Hàm mục tiêu (hàm toán học dạng tuyến tính xác định quan hệ giữa biến quyết

- định và mục tiêu; đo lường mức độ đạt đạt mục tiêu và cần được tối ưu hóa)

- Các hệ số của hàm mục tiêu (cho biết mức đóng góp vào mục tiêu của 1 đơn vị

- biến quyết định)

- Ràng buộc (biểu thức tuyến tính cho biết giới hạn tài nguyên hay các quan hệ

- giữa các biến số)

- Dung lượng (mô tả cận trên và dưới của các biến và ràng buộc)

định)

- Đặc điểm của bài toán quy hoạch tuyến tính:

- Tài nguyên kinh tế của bài toán là có hạn và sẵn sang

chương

- Trình

- Mỗi hoạt động dùng tài nguyên đều sinh ra kết quả dưới dạng mục tiêu đã phát biểu trước

- Việc cấp phát nằm trong các ràng buộc cho trước

- Giả định của bài toán quy hoạch tuyến tính

- Các kết quả của các cấp phát có thể đem so sánh với nhau, có thể đo lường bằng một đơn vị chung

- Các cấp phát độc lập với nhau về mặt kết quả

- Dữ liệu có tính chắc chắn

- Tài nguyên được dùng một cách kinh tế nhất

- Thường có một số lớn các giải pháp với kết quả khác nhau

mục tiêu cao nhất - gọi là giải pháp tối ưu được tìm ra bằng một giải thuật đặc biệt

1.3.5 Mô hình hóa bằng phỏng đoán

Việc tìm giải pháp tối ưu của một số bài toán quyết định phức tạp có thể tốn nhiều thời gian, chi phí hay không thể tìm ra được Còn nếu dùng tiếp cận mô phỏng cũng

có thể kéo dài, phức tạp, không thích hợp hay thậm chí không chính xác

Là một tiếp cận giúp tìm ra các giải pháp khả thi, thỏa mãn, đủ tốt cho các bài toán phức tạp Có thể có giải pháp đủ tốt (90 - 99.9% giá trị của lời giải tối ưu) nhanh chóng và đỡ tốn kém hơn bằng cách dùng may rủi

Quá trình đánh giá kinh nghiệm là dãy các bước xây dựng các quy luật giải quyết vấn đề thông qua việc tìm kiếm các con đường hứa hẹn nhất dẫn đến lời giải; tìm kiếm cách thức thu thập và phân giải thông tin theo quá trình giải và phát triền các phương pháp dẫn đến một giải thuật tính toán hay một lời giải tổng quát đã có

thủ tục từng bước giải quyết vấn đề không đảm bảo tìm ra giải pháp tối ưu

Đánh giá có thể là định lượng vì vậy có thể đóng vai trò quan trọng trong cơ sở mô

trọng trong cung ứng kiến thức cho hệ chuyên gia.Quá trình đánh giá kinh nghiệm liên quan đến tìm kiếm, học tập, ước lượng, phân xử và lặp lại các hoạt động này dọc theo tiến trình

Kiến thức thu được dù thành công hay thất bại trong quá trình đều được phản hồi

và sửa đổi chính quá trình, nhờ đó có thể định nghĩa lại mục tiêu hay bài toán

chiến lược tìm kiếm thông minh nhằm rút ngắn việc dò tìm: “ghi nhớ” các giải pháp tốt và xấu đã tìm được và hướng dần đến các giải pháp tốt

- Giải thuật di truyền: bắt đầu bằng tập các giải pháp được sinh ngẫu nhiên, tái kết hợp các cặp giải pháp một cách ngẫu nhiên

Tình huống nên dùng may rủi

- Dữ liệu đầu vào không chính xác hay có giới hạn

- Thực tế quá phức tạp đến nỗi không dùng được các mô hình tối ưu

- Chưa có được giải thuật chính xác và đủ tin cậy

- Bài toán phức tạp nên sẽ không kinh tế nếu dùng tối ưu hay mô phỏng hoặc tốn quá nhiều thời gian tính toán

- Có thể cải thiện tính hiệu quả của quá trình tối ưu (tức có thể sinh ra các giải pháp ban đầu tương đối tốt)

- Liên quan đến xử lý ký hiệu chứ không phải xử lý ký số (như hệ chuyên gia)

- Cần có quyết định nhanh và các xử lý dựa vào máy tính đều không khả thi (một số đánh giá không cần đến máy tính)

Thuận lợi:

- Dễ hiểu, dễ giải thích và dễ cài đặt

- Nâng cao tính sáng tạo và năng lực đánh giá kinh nghiệm cho các vấn đề khác

- Tiết kiệm yêu cầu về bộ lưu trữ và bộ xử lý máy tính

- Tiết kiệm thời gian tính toán và do vậy tiết kiệm thời gian thực trong ra quyết định Một số vấn đề phức tạp đến nỗi chỉ có thể giải được bằng cách phỏng đoán

- Thường sinh ra nhiều giải pháp chấp nhận được

- Thường có thể phát biểu lý thuyết hay đo lường thực nghiệm về chất lượng của giải pháp (tức giá trị mục tiêu của giải pháp gần với giá trị tồi ưu đến mức nào, dù giá trị tối ưu chưa biết được)

- Có thể kết hợp tính thông minh vào để hướng dẫn phép tìm kiếm (tìm kiếm tabu) Năng lực thông minh đó có thể là đặc thù theo bài toán hoặc dựa trên ý kiến chuyên gia được cấy trong hệ chuyên gia hoặc cơ chế tìm kiếm

- Có thể dùng giải pháp qua thử nghiệm hiệu quả vào các mô hình có thể giải bằng quy hoạch toán học Đôi khi giải pháp qua thử nghiệm là phương pháp được ưa thích hơn, khi khác giải pháp qua thử nghiệm được dùng như giải pháp ban đầu cho các phương pháp quy hoạch toán học

Hạn chế:

- Không đảm bảo có được giải pháp tối ưu

- Các quy luật có rất nhiều ngoại lệ