Kỹ Thuật - Công Nghệ - Kỹ thuật - Công nghệ thông tin Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG Tp.HCM Khoa: Khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy tính KhoaBộ môn quản lý MH: Hệ thống Thông tin Tp.HCM, ngày ...... tháng ...... năm ...... Đề cương môn học Sau đại học KHO DỮ LIỆU VÀ HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH (DATA WAREHOUSING AND DECISION SUPPORT SYSTEMS) Mã số MH: 055196 Số tín chỉ: Tc (LT.BTTH.Tự Học): 3 TCHP: Số tiết -Tổng: 60 LT: 45 BT: 0 TH: 0 ĐA: BTLTL: 15 Đánh giá: Thuyết trình: 20 Tiểu luận: 30 Thi cuối kỳ: 50 - Môn tiên quyết: - Môn học trước: - Môn song hành: - CTĐT ngành (Mã ngành): Hệ Thống Thông Tin Quản Lý (60340405) - Ghi chú khác: 1. Mục tiêu môn học: Môn học này nhằm tạo khả năng cho sinh viên trong các vấn đề sau: - Phân biệt cơ sở dữ liệu OLTP và OLAP - Mô hình hóa và phân tích dữ liệu đa chiều - Hiểu các vấn đề (khái niệm, công nghệ, và phương pháp luận) liên quan việc hỗ trợ ra quyết định - Hiểu và tham gia phát triển kho dữ liệu, các chức năng của data mart và OLAP - Hiểu và tham gia phát triển hệ hỗ trợ quyết định - Ứng dụng kho dữ liệu và hệ hỗ trợ quyết định vào việc hỗ trợ ra quyết định ở các mức quản lý khác nhau của một tổ chức - Phân tích và thiết kế được kho dữ liệu đơn giản Aims: This course enables students to: - Distinguish between OLTP and OLAP databases - Model and analyze multidimensional data - Understand issues (concepts, technology, and methodologies) related to decision making support - Understand and take part in data warehouse development, data mart and OLAP functions - Understand and contribute to decision support systems development - Apply data warehouses and decision support systems to decision making support at many various management levels in an organization - Analyze and design a simple data warehouse 2. Nội dung tóm tắt môn học: Môn học này trình bày các khái niệm về kho dữ liệu và hệ hỗ trợ quyết định. Các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu và các vấn đề liên quan đến việc thiết kế và hiện thực kho dữ liệu. Sau đó, sự phát triển của một hệ hỗ trợ quyết định được bàn thảo. Môn học này cũng giới thiệu việc ứng dụng của kho dữ liệu và hệ hỗ trợ quyết định để hỗ trợ các mức quản lý khác nhau trong việc ra quyết định (về tác nghiệp, chiến lược và phát triển bền vững) của một tổ chức. Course outline: This course introduces basic concepts about data warehouses and decision support systems. Data preprocessing techniques and issues related to data warehouse design and implementation are discussed. After that, decision support systems development is studied. This course also presents the application of data warehouses and decision support systems to support operational, strategic, and sustainable decisions making at many various management levels in an organization. 3. Tài liệu học tập: 1 William H. Inmon, “Building the Data Warehouse,” Fourth Edition, Wiley Publishing , Inc., 2005. 2 M. Golfarelli, D. Maio, and S. Rizzi, “Conceptual Design of Data Warehouses from ER Schemes,” the Proceedings of the Hawaii International Conference On System Sciences , January 6-9, 1998, Kona, Hawaii, pp. 334-343. 3 Jeffrey A. Hoffer, Mary B. Prescott, Fred R. McFadden “Modern Database Management,” 6th Edition, Prentice-Hall , 2002. 4 Claudia Imhoff, Nicholas Galemmo, Jonathan G. Geiger, “Mastering Data Warehouse Design: Relational and Dimensional Techniques,” Wiley Publishing, Inc ., 2003. 5 Robert Wrembel, Christian Koncilia, “Data Warehouses and OLAP: Concepts, Architectures and Solutions,” IRM Press, 2007. 6 Gerald Grant, “ERP Data Warehousing in Organizations: Issues and Challenges,” IRM Press, 2003. 7 Turban, E., Aronson,J.E., “Decision Support Systems and Intelligent Systems” - 7th Edition, Prentice-Hall , 2005. 8 Manuel Mora, Guisseppi A. Forgionne, Jatinder N. D. Gupta, “Decision Making Support Systems: Achievements, Trends and Challenges for the New Decade”, Idea Group Inc., 2003. 4. Các hiểu biết, các kỹ năng cần đạt được sau khi học môn học: - Hiểu rõ các khái niệm cơ bản về kho dữ liệu và hệ hỗ trợ quyết định - Khả năng phân biệt được cơ sở dữ liệu OLTP và OLAP - Khả năng tham gia vào việc phát triển và vận dụng các kỹ thuật tiền xử lý trong quá trình xây dựng kho dữ liệu - Khả năng tham gia vào việc mô hình hóa và phân tích dữ liệu đa chiều - Nắm rõ và vận dụng được quá trình thiết kế và hiện thực kho dữ liệu - Nắm rõ và vận dụng được quá trình phát triển hệ hỗ trợ quyết định - Khả năng thực hành với các công cụ phát triển kho dữ liệu và hệ hỗ trợ ra quyết định như: Analysis Services trong MS SQL Server, Data Warehouse Builder trong Oracle,... Learning outcomes: - Understand basic concepts in data warehouse and decision support systems - Be able to distinguish between OLTP and OLAP databases - Ability to analyze and apply data preprocessing techniques in data warehouse development - Ability to model and analyze multidimensional data - Understand and be able to apply the design and implementation of a data warehouse - Understand and be able to apply the development of a decision support system - Ability of practicing and using tools for data warehouse and decision support system development such as: MS SQL Server''''s Analysis Services, Oracle''''s Data Warehouse Builder 5. Hướng dẫn cách học - chi tiết cách đánh giá môn học: - Các khuyến cáo về trang bị phục vụ học tập và tài liệu tham khảo: sinh viên cài đặt hai DBMSs (MS SQL Server 2008 và Oracle 10g11g) và chuẩn bị tài liệ...
Trang 1Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG Tp.HCM
Khoa: Khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy tính
Khoa/Bộ môn quản lý MH: Hệ thống Thông tin
Tp.HCM, ngày tháng năm
Đề cương môn học Sau đại học KHO DỮ LIỆU VÀ HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH
(DATA WAREHOUSING AND DECISION SUPPORT SYSTEMS)
Mã số MH: 055196
Số tín chỉ: Tc (LT.BT&TH.Tự Học): 3 TCHP:
Số tiết -Tổng: 60 LT: 45 BT: 0 TH: 0 ĐA: BTL/TL: 15
Đánh giá:
Thuyết trình: 20%
Tiểu luận: 30%
Thi cuối kỳ: 50%
- Môn tiên quyết:
- Môn học trước:
- Môn song hành:
- CTĐT ngành (Mã ngành): Hệ Thống Thông Tin Quản Lý (60340405)
- Ghi chú khác:
1 Mục tiêu môn học:
Môn học này nhằm tạo khả năng cho sinh viên trong các vấn đề sau:
- Phân biệt cơ sở dữ liệu OLTP và OLAP
- Mô hình hóa và phân tích dữ liệu đa chiều
- Hiểu các vấn đề (khái niệm, công nghệ, và phương pháp luận) liên quan việc hỗ trợ ra quyết định
- Hiểu và tham gia phát triển kho dữ liệu, các chức năng của data mart và OLAP
- Hiểu và tham gia phát triển hệ hỗ trợ quyết định
- Ứng dụng kho dữ liệu và hệ hỗ trợ quyết định vào việc hỗ trợ ra quyết định ở các mức quản lý khác nhau của một tổ chức
- Phân tích và thiết kế được kho dữ liệu đơn giản
Aims:
This course enables students to:
- Distinguish between OLTP and OLAP databases
- Model and analyze multidimensional data
- Understand issues (concepts, technology, and methodologies) related to decision making support
- Understand and take part in data warehouse development, data mart and OLAP functions
Trang 2- Understand and contribute to decision support systems development
- Apply data warehouses and decision support systems to decision making support at many various management levels in an organization
- Analyze and design a simple data warehouse
2 Nội dung tóm tắt môn học:
Môn học này trình bày các khái niệm về kho dữ liệu và hệ hỗ trợ quyết định Các kỹ thuật tiền xử lý
dữ liệu và các vấn đề liên quan đến việc thiết kế và hiện thực kho dữ liệu Sau đó, sự phát triển của một hệ hỗ trợ quyết định được bàn thảo Môn học này cũng giới thiệu việc ứng dụng của kho dữ liệu
và hệ hỗ trợ quyết định để hỗ trợ các mức quản lý khác nhau trong việc ra quyết định (về tác nghiệp, chiến lược và phát triển bền vững) của một tổ chức
Course outline:
This course introduces basic concepts about data warehouses and decision support systems Data preprocessing techniques and issues related to data warehouse design and implementation are discussed After that, decision support systems development is studied This course also presents the application of data warehouses and decision support systems to support operational, strategic, and sustainable decisions making at many various management levels in an organization
3 Tài liệu học tập:
[1] William H Inmon, “Building the Data Warehouse,” Fourth Edition, Wiley Publishing, Inc.,
2005
[2] M Golfarelli, D Maio, and S Rizzi, “Conceptual Design of Data Warehouses from E/R
Schemes,” the Proceedings of the Hawaii International Conference On System Sciences, January
6-9, 1998, Kona, Hawaii, pp 334-343
[3] Jeffrey A Hoffer, Mary B Prescott, Fred R McFadden “Modern Database Management,”
6th Edition, Prentice-Hall, 2002.
[4] Claudia Imhoff, Nicholas Galemmo, Jonathan G Geiger, “Mastering Data Warehouse
Design: Relational and Dimensional Techniques,” Wiley Publishing, Inc., 2003.
[5] Robert Wrembel, Christian Koncilia, “Data Warehouses and OLAP: Concepts,
Architectures and Solutions,” IRM Press, 2007.
[6] Gerald Grant, “ERP & Data Warehousing in Organizations: Issues and Challenges,” IRM Press, 2003.
[7] Turban, E., Aronson,J.E., “Decision Support Systems and Intelligent Systems” - 7th Edition, Prentice-Hall, 2005.
[8] Manuel Mora, Guisseppi A Forgionne, Jatinder N D Gupta, “Decision Making Support
Systems: Achievements, Trends and Challenges for the New Decade”, Idea Group Inc., 2003.
Trang 34 Các hiểu biết, các kỹ năng cần đạt được sau khi học môn học:
- Hiểu rõ các khái niệm cơ bản về kho dữ liệu và hệ hỗ trợ quyết định
- Khả năng phân biệt được cơ sở dữ liệu OLTP và OLAP
- Khả năng tham gia vào việc phát triển và vận dụng các kỹ thuật tiền xử lý trong quá trình xây dựng kho dữ liệu
- Khả năng tham gia vào việc mô hình hóa và phân tích dữ liệu đa chiều
- Nắm rõ và vận dụng được quá trình thiết kế và hiện thực kho dữ liệu
- Nắm rõ và vận dụng được quá trình phát triển hệ hỗ trợ quyết định
- Khả năng thực hành với các công cụ phát triển kho dữ liệu và hệ hỗ trợ ra quyết định như: Analysis Services trong MS SQL Server, Data Warehouse Builder trong Oracle,
Learning outcomes:
- Understand basic concepts in data warehouse and decision support systems
- Be able to distinguish between OLTP and OLAP databases
- Ability to analyze and apply data preprocessing techniques in data warehouse development
- Ability to model and analyze multidimensional data
- Understand and be able to apply the design and implementation of a data warehouse
- Understand and be able to apply the development of a decision support system
- Ability of practicing and using tools for data warehouse and decision support system development such as: MS SQL Server's Analysis Services, Oracle's Data Warehouse Builder
5 Hướng dẫn cách học - chi tiết cách đánh giá môn học:
- Các khuyến cáo về trang bị phục vụ học tập và tài liệu tham khảo: sinh viên cài đặt hai DBMSs (MS SQL Server 2008 và Oracle 10g/11g) và chuẩn bị tài liệu tham khảo cho việc tham dự giờ giảng trên lớp Ngoài ra, sinh viên có thể tham khảo thêm các nguồn tài liệu khác từ Internet
- Sinh viên lập nhóm 2 - 3 người và thực hiện báo các chủ đề liên quan đến nội dung môn học do giảng viên phân công (20%)
- Các nhóm thực hiện tiểu luận theo các chủ đề liên quan đến phân tích, thiết kế và hiện thực kho dữ liệu, hệ hỗ trợ ra quyết định và báo cáo trước lớp vào ba tuầ cuối của học kỳ (30%)
- Bài thi viết cuối kỳ (50%)
Learning strategies & Assessment Scheme:
Trang 4Learning strategies:
- Software installation: MS SQL Server 2005/2008 and Oracle 10g/11g
- Students are expected to prepare and read references for lectures in advance
- Students might make the most of other references from the Internet
Assessment scheme:
- Present related topics assigned by instructor (20%)
- Students work in teams of three Written assignments include a Request for Proposal (RFP) for an ERP systems, a proposal in response to an RFP (30%)
- Final written exam (50%)
6 Nội dung chi tiết:
Tuần/
1
Chương 1: Tổng quan về
kho dữ liệu và Hệ hỗ trợ
ra quyết định
1.1 Khái niệm 1.2 Ý nghĩa 1.3 Vai trò 1.4 Kiến trúc 1.5 Xây dựng kho dữ liệu 1.6 Ứng dụng trong việc
hỗ trợ ra quyết định ở các mức quản lý khác nhau Các yêu cầu tự học đối với HV: 4
[1,3, 7, 8 ]
2, 3 Chương 2: Các vấn đề cơbản trong kho dữ liệu
2.1 Các khái niệm cơ bản
về kho dữ liệu 2.2 Kiến trúc kho dữ liệu 2.3 Các đặc tính về dữ liệu của kho dữ liệu 2.4 Vấn đề về độ mịn dữ liệu
2.5 Vấn đề về chuyển đổi
dữ liệu 2.6 Vấn đề về dữ liệu dẫn xuất
2.7 Vấn đề về siêu dữ liệu
2.8 Vấn đề về giao diện người dùng
Các yêu cầu tự học đối với HV: 8
[1, 3, 4- 6]
Trang 54, 5 Chương 3: Thiết kế kho
dữ liệu
3.1 Các đặc điểm của kho dữ liệu
3.2 Mô hình hóa ý niệm 3.3 Mô hình hóa luận lý 3.4 Các vấn đề về hiện thực, triển khai, và bảo trì kho dữ liệu
3.5 Kho dữ liệu và các công cụ OLAP
3.6 Kho dữ liệu và các
kỹ thuật khai phá dữ liệu Các yêu cầu tự học đối với HV: 12
[1-3, 5, 6]
6 Chương 4: Các hệ thống
hỗ trợ quản lý (MSS)
4.1 Nhà quản lý và các
hệ thống hỗ trợ bằng máy tính
4.2 Các hệ thống hỗ trợ
ra quyết định (DSS) 4.3 Các qui trình của hệ thống hỗ trợ ra quyết định Các yêu cầu tự học đối với HV: 4
[1, 7, 8]
7
Chương 5: Các hệ thống
ra quyết định, các mô
hình và hỗ trợ
5.1 Ra quyết định 5.2 Khái niệm về các hệ thống
5.3 Các mô hình 5.4 Quy trình lập mô hình
5.5 Các giai đoạn chính (intelligence, design, choice, implementation, evaluation) trong ra quyết định
5.6 Bằng cách nào các quyết định được hỗ trợ 5.7 Nhận thức của con người và các phong cách
ra quyết định Các yêu cầu tự học đối với HV: 4
[1, 7, 8]
Trang 68 Chương 6: Tổng quan về
hệ hỗ trợ quyết định
6.1 Khái niệm về vấn đề
hỗ trợ ra quyết định 6.2 Kiến trúc và các thành phần của một hệ hỗ trợ quyết định
6.3 Ứng dụng trong việc
hỗ trợ ra quyết định ở các mức quản lý khác nhau 6.4 Phân loại các hệ hỗ trợ quyết định
Các yêu cầu tự học đối với HV: 4
[1, 7, 8]
9 Chương 7: Mô hình hóa
và Phân tích
7.1 Mô hình hóa cho các
hệ thống hỗ trợ quản lý 7.2 Phân loại mô hình (mô hình tĩnh, mô hình động)
7.3 Các vấn đề chắc chắn, không chắc chắn, rủi ro trong mô hình 7.4 Các biểu đồ ảnh hưởng
7.5 Các mô hình toán học
7.6 Mô hình hóa với bảng tính
7.7 Tìm kiếm lời giải trong mô hình
7.8 Các mô hình giả lập 7.9 Các hệ thống quản lý dựa vào mô hình
Các yêu cầu tự học đối với HV: 4
[1, 7, 8]
10
Chương 8: Dữ liệu và
quản lý dữ liệu trong hệ
hỗ trợ quyết định
8.1 Nguồn dữ liệu và những vấn đề về dữ liệu 8.2 Phân tích dữ liệu 8.3 Mô hình hoá dữ liệu 8.4 Vấn đề về kho dữ liệu, truy cập, phân tích,
và khai phá dữ liệu 8.5 Vấn đề về trực quan hoá dữ liệu
Các yêu cầu tự học đối với HV: 4
[1, 7, 8]
Trang 711 Chương 9: Phát triển hệ
hỗ trợ quyết định
9.1 Chiến lược phát triển
hệ hỗ trợ quyết định 9.2 Qui trình phát triển
hệ hỗ trợ quyết định 9.3 Phân tích hệ thống 9.4 Thiết kế hệ thống 9.5 Hiện thực hệ thống 9.6 Tích hợp hệ hỗ trợ quyết định vào tổ chức Các yêu cầu tự học đối với HV: 4
[1, 7, 8]
12,
13,
14
Sinh viên báo cáo tiểu
luận
Các nhóm trình bày tiểu luận (2-3 nhóm/1 buổi) Các nhóm khác đặt câu hỏi và góp ý mở rộng
15 Thảo luận về các xuhướng mới – Ôn tập
15.1 Hướng dữ liệu/thông tin 15.2 Hướng kỹ thuật 15.3 Hướng ứng dụng 15.4 Các nội dung ôn tập
* * Nội dung báo cáo tiểu luận: thực hiện được các phân tích, thiết kế kho dữ liệu phục vụ cho hệ thống
hỗ trợ ra quyết định; sử dụng được các tools trong quá trình phân tích, thiết
kế và hiện thực hệ thống
(ước tính số giờ HV tự làm việc: 20)
** Nội dung thi cuối kỳ (tập trung): chương
1-9 và các nội dung từ báo cáo tiểu luận của các nhóm sinh viên (ước tính số giờ SV cần
để chuẩn bị cho kỳ thi:
30)
[1-11]
PHẦN BÀI TẬP, TIỂU
LUẬN NGOẠI
KHÓA,HV ĐI NGHIÊN
CỨU THỰC TIỄN
NGOÀI TRƯỜNG: (30
tiết)
- Nghiên cứu một vấn đề trong quá trình xây dựng một kho dữ liệu: 15 tiết
- Phân tích, thiết kế và phát triển (ở mức đơn giản) một hệ hỗ trợ quyết định cho một tổ chức trong một lĩnh vực đang được quan tâm: 15 tiết
7 Giảng viên tham gia giảng dạy:
CBGD chính: TS Trần Minh Quang
Trang 8CBGD tham gia: PGS.TS Nguyễn Thanh Bình
BỘ MÔN QUẢN LÝ MÔN HỌC Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm
GIẢNG VIÊN LẬP ĐỀ CƯƠNG