TIỂU LUẬN MÔN QUẢN TRỊ HỆ THỐNG THÔNG TIN IMPROVING DECISION MAKING AND MANAGING KNOWLEDGE VIỆC CẢI THIỆN RA QUYẾT ĐỊNH VÀ QUẢN LÝ TRI THỨC

Ngày nay, nhân viên cấp thấp hơn cũng có trách nhiệmtrong một số quyết định, khi hệ thống thông tin làm cho mọi cấp bậc trong kinh doanh có thể tiếp cận được các thông tin và dữ liệu.. t

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ- LUẬT KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH MÔN QUẢN TRỊ HỆ THỐNG THÔNG TIN

DANH SÁCH NHÓM 13, 14, & 15 – K10407A

DANH SÁCH PHÂN CÔNG CÔNG VIỆC

STT Họ và tên MSSV Công việc

1 Nguyễn Văn Đức K104071041 Dịch bài, đóng kịch (vai con trai)

2 Bùi Lê Hiền K104071049 Dịch bài, đóng kịch (vai vợ Bụt)

3 Lê Thị Thu Hiền K104071051 Dịch casestudy, viết kịch bản, đóng kịch

(vai con gái)

4 Phạm Thu Hiền K104071052 Dịch bài, viết kịch bản, đóng kịch

7 Nguyễn Hà Mi K104071075 Dịch bài, powerpoint

8 Trần Thảo Hoài Mi K104071076 Dịch bài, thuyết trình

9 Đỗ Thị Thùy Nhung K104071094 Dịch bài, đóng kịch (vai người hàng

11 Nguyễn Sĩ Phú Sơn K104071113 Dịch bài, đóng kịch (vai con trai)

12 Đào Bá Hoàng Tâm K104061116 Dịch bài, đóng kịch (vai trợ lý)

13 Nguyễn Xuân Thắng K104071126 Dịch bài, đóng kịch (vai Bụt)

14 Nguyễn Bảo Phương Thục K104071130 Dịch casestudy, đóng kịch (vai vợ Bụt)

15 Tô Huỳnh Thiên Tín K104071135 Dịch bài, đóng kịch (vai con trai)

16 Phan Bảo Trân K104071142 Dịch bài, powerpoint

17 Nguyễn Thị Mỹ Bảo –

Dịch case mở đầu, viết kịch bản, đóngkịch (vai vợ Bụt)

MỤC LỤC

A LÝ THUYẾT 1

1 Việc ra quyết định và Hệ thống thông tin 3

1.1 Những giá trị trong kinh doanh của việc cải thiện ra quyết định 3

1.2 Các loại quyết định 3

1.3 Quá trình ra quyết định 6

1.4 Chất lượng của quyết định và việc ra quyết định 8

1.5 Hệ thống và các công nghệ hỗ trợ ra quyết định 9

2 Các hệ thống hỗ trợ ra quyết định 10

2.1 Hệ thống thông tin quản lý (MIS) 10

2.2 Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) 12

2.2.1 Thành phần của DSS 13

2.2.2 Sử dụng công cụ bảng tính Pivot Table để hổ trợ ra quyết định 16

2.2.3 Hệ thống hiển thị dữ liệu và thông tin địa lý 18

2.2.4 Hệ thống hỗ trợ quyết định dựa trên web 19

2.3 Hệ thống hỗ trợ điều hành (ESS) 19

2.4 Hệ thống hỗ trợ quyết định nhóm (GDSS) 20

3 Hệ thống hỗ trợ ra quyết định thông minh 22

3.1 Hệ thống chuyên gia (expert system) 22

3.2 Suy luận dựa trên tình huống (Case –based reasoning) 25

3.3 Hệ thống Logic Mờ (Fuzzy logic systems) 26

3.4 Mạng lưới thần kinh 27

3.5 Thuật toán di truyền 30

3.6 Tác tử thông minh (Intelligent Agent) 31

4 Hệ thống quản lý tri thức 32

4.1 Hệ thống quản lý kiến thức toàn doanh nghiệp 33

4.1.1 Hệ thống quản lý nội dung doanh nghiệp (ECMS) 34

4.1.2 Hệ thống mạng lưới tri thức 36

4.1.3 Những công cụ hỗ trợ hợp tác và hệ thống quản trị đào tạo (LMS) 36

4.2 Hệ thống quản trị tri thức 38

4.2.1 Những yêu cầu của hệ thống quản trị tri thức: 39

5 Ứng dụng những dự án MIS 41

5.1 Những vấn đề quản trị ra quyết định 41

5.2 Cải tiến việc ra quyết định: sử dụng PivotTables để phân tích dữ liệu bán hàng ……… 42

5.3 Cải tiến việc ra quyết định: sử dụng đại lý thông minh cho việc mua sắm so sánh 43

B TÓM TẮT ĐỀ TÀI VÀ CÂU HỎI ÔN TẬP 44

B.1 Tóm tắt đề tài 44

B.2 Câu hỏi ôn tập 46

B.3 Câu hỏi thảo luận: 48

C PHÂN TÍCH TÌNH HUỐNG 49

C.1 Tình huống 1: Phần tương tác: Con người 49

C.2 Tình huống 2: Phần tương tác: Công nghệ 56

C.3 Tình huống 3: 61

A LÝ THUYẾT

Tình huống mở đầu chương

Procter and Gamble (P&G) có vị trí dẫn đầu thế giới trong ngành hàng tiêudùng và chăm sóc sức khỏe Năm 2009, P&G có doanh thu 79 tỷ đô, trên 300 thươnghiệu, như: Crest, Tide, cà phê Folders và Pampers Bên cạnh đó, có một điều vềP&G mà ít được biết đến: P&G là một trong những tổ chức nghiên cứu lớn nhất thếgiới và đạt được rất nhiều bằng sáng chế, sở hữu trí tuệ Tổ chức nghiên cứu và pháttriển của công ty bao gồm trên 7500 nhà khoa học và 22 trung tâm nghiên cứu trên

12 quốc gia P&G giữ được vị trí dẫn đầu nhờ liên tục sáng tạo và cải tiến sảnphẩm Ở công ty này, chia sẻ tri thức là chìa khóa thành công

Trong khâu sản xuất của công ty, lưu trữ và chia sẻ tài liệu là rất quan trọng.Tuy nhiên P&G lúc trước vẫn lưu trữ tài liệu bằng bản cứng, giấy tờ Số lượng tàiliệu này rất lớn, nhưng các nhà nghiên cứu, các bác sĩ, nhân viên quản lý chất lượng,chuyên viên marketing và những thành viên bên ngoài khác vẫn phải chia sẻ và traođổi với nhau những tài liệu giấy này Các tài liệu này được lưu trữ trong các tủ kệ,danh mục, và phải lưu trữ trong các nhà kho Tìm các bản tài liệu này tốn nhiều thờigian và phiền toái đến mức có thể ảnh hưởng đến việc nghiên cứu và làm việc củacác chuyên gia

Sau đó, P&G chuyển sang một hệ thống quản lý tài liệu điện tử gọi là eLabNotebook để lưu trữ các thông tin đó Hệ thống mới này dùng phần mềm AdobeLiveCycle1 để có thể dùng và tìm kiếm thông tin trong các file PDF và tạo công cụ để

có thể sử dụng nó trên toàn cầu Sau khi chức năng tìm kiếm thu thập được tất cả các

dữ liệu, LiveCycle PDF tạo một file PDF và nhắc người tạo file bổ sung thêm chữ

1 “Leading Consumer Goods Manufacture Streamlined and Enhanced Security of Research and Development Processes with Adobe LiveCycle Solutions,” Adobe Systems, 2009.

Samuel Greengard, “A Document Management Case Study : Procter & Gamble,” Baseline Magazine, September

Business Challenges

Information system

Organization Business

Solutions People

ký điện tử Sau đó hệ thống ấn định quyền truy cập và sử dụng cho những người cóchức năng Hệ thống mới này đã thay đổi tiến trình làm việc Nó giúp tiết kiệm thờigian và tiền bạc Ai cần tìm tài liệu không phải dành hàng giờ mỗi tuần để tìm tàiliệu liên quan cho nghiên cứu của họ trên một nền tảng dữ liệu rộng lớn Hoặc nếucần trích xuất dữ liệu cho các đối tác và cộng sự bên ngoài công ty cũng như kháchhàng, thủ tục cũng rất dễ dàng Một nghiên cứu cho thấy sản xuất đã tăng 5 - 10%

Kinh nghiệm từ P&G cho thấy hiệu suất làm việc của một tổ chức có thểđược cải thiện bằng cách cải tiến việc quản trị và chia sẻ tri thức Mô hình kinh doanhProcter&Gamble là tập trung tri thức ở mức độ cao và có một mô hình kinh doanh sángtạo ổ đĩa Nhiều thông tin cần thiết và kiến thức cho nghiên cứu và phát triển khôngphải dễ dàng truy cập bởi vì nó đã được lưu trữ trong nhiều tài liệu giấy khác nhau Sựchậm trễ trong việc tiếp cận nghiên cứu và phát triển các tài liệu và thông tin quantrọng khác tạo ra sự thiếu hiệu quả đe dọa sẽ làm giảm hiệu quả kinh doanh của P & G

Để được hưởng lợi từ công nghệ quản lý tài liệu, P&G đã thực hiện thay đổi trong quytrình công việc và huấn luyện nhân viên sử dụng hệ thống mới Bởi vì tài liệu R&D thì

có sẵn ngay lập tức, hệ thống INET mới đã làm cho việc kinh doanh P & G hiệu quảhơn nhiều

1 Việc ra quyết định và Hệ thống thông tin

Một trong những vai trò của Hệ thống thông tin là cải thiện việc ra quyết định,cho cả cá nhân và tổ chức Việc ra quyết định trong kinh doanh ngày xưa chỉ đượcthu hẹp trong cấp quản trị Ngày nay, nhân viên cấp thấp hơn cũng có trách nhiệmtrong một số quyết định, khi hệ thống thông tin làm cho mọi cấp bậc trong kinh doanh

có thể tiếp cận được các thông tin và dữ liệu Nhưng cụ thể, “ra quyết định tốt hơn” ởđây là gì? Việc ra quyết định được thực hiện trong việc kinh doanh và các tổ chứckhác như thế nào? Chúng ta sẽ tìm hiểu sau đây

1.1 Những giá trị trong kinh doanh của việc cải thiện ra quyết định

Bảng 10.1 minh họa giá trị về tiền bạc của việc cải thiện quá trình ra quyết địnhtrong một công ty sản xuất Mỹ, với doanh thu hàng năm 280 triệu đô và 140 nhânviên Công ty này đã nhận ra rằng đầu tư hệ thống mới có thể cải thiện chất lượngquá trình ra quyết định Bảng này cho thấy doanh thu tăng và chi phí giảm khi quátrình ra quyết định được cải thiện

Chúng ta có thể thấy từ bảng 10.1, các quyết định được thực hiện bởi các cấptrong công ty, và mặc dù giá trị tạo ra khi cải thiện mỗi quyết định là nhỏ nhưng gópnhặt trăm ngàn quyết định của cả công ty tạo ra giá trị lớn cho doanh nghiệp

1.2 Các loại quyết định

Chương 2 đã đề cập rằng có nhiều cấp độ trong một tổ chức Mỗi cấp độ cónhu cầu về thông tin phục vụ cho việc ra quyết định khác nhau và trách nhiệmtrong mỗi loại quyết định khác nhau (Xem biểu đồ 10.1) Quyết định được chiathành: cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc

 Phi cấu trúc (Unstructured) là loại quyết định mà người ra quyết định phải

cân nhắc, định lượng, nhận diện vấn đề để giải quyết Các loại quyết định

này thường khác thường, quan trọng, không có những thông lệ được địnhtrước để ra quyết định.

 Cấu trúc (Structured) là loại quyết định ngược lại loại trên, lặp đi lặp lại và

theo thông lệ Loại quyết định này được đưa ra theo một tiến trình định sẵnnên không cần phải xem xét giải quyết mỗi lần ra quyết định

 Bán cấu trúc (Semistructured)là loại quyết định có những phần từ cả 2 loạitrên, tức là chỉ có một phần vấn đề là có giải pháp được định sẵn

Thông thường, ở cấp thấp, ta hay gặp quyết định loại cấu trúc nhiều hơn, vàngược lại, ở cấp cao, loại không cấu trúc lại thường xuyên hơn

Ví dụ về quyết định

Người ra quyết định

Số lượng quyết định mỗi năm

Giá trị từ mỗi quyết định được cải thiện Tổng cả năm

Phân bổ hỗ trợ cho

các khách hàng tiềm

năng

Quản lý kháchhàng 12 100,000 1,200,000

Dự báo nhu cầu hàng

ngày của tổng đài

Quản lý tổng đài 4 150,000 600,000Quyết định mức tồn

kho hàng ngày

Quản lý kho 365 5,000 1,825,000Nhận định các gói thầu

150 10,000 1,500,000

Biểu đồ 10.1: Yêu cầu thông tin của các quyết định quan trọng – tạo nhóm/ cấpquản lí ra quyết định trong công ty

Các quản lý cấp cao (Senior management) thường gặp phải nhiều trường hợp

phải ra quyết định phi-cấu-trúc, như là lập kế hoạch 5 năm hay 10 năm, hoặc tìmkiếm thị trường mới… Để trả lời câu hỏi “Có nên gia nhập thị trường mới?”, họ cầntruy cập được tin tức, các báo cáo của chính phủ, và toàn cảnh nền sản xuất, cũngnhư vắn tắt tình hình hoạt động công ty Tuy nhiên, câu hỏi này yêu cầu những nhàquản trị cấp cao sử dụng khả năng phán đoán tốt nhất và phải khai thác ý kiến từnhững người quản lý khác

Các nhà quản trị cấp trung (Middle management) thì lại phải đối mặt với các

quyết định cấu trúc cho tương lai, nhưng các quyết định này cũng có thể bao gồm

cả quyết định phi cấu trúc Một quyết định quản trị cấp trung điển hình có thể là “Tạisao báo cáo đơn hàng lại giảm trong 6 tháng qua ở trung tâm phân phối

Minneapolis” Quản lý cấp trung này có thể có được báo cáo từ cả hệ thống doanhnghiệp hoặc chỉ hệ thống quản lý kênh phân phối trong hoạt động đặt hàng và hiệuquả hoạt động tại trung tâm phân phối Minneapolis Đây là phần “cấu trúc” của quyếtđịnh Nhưng trước khi quyết định, quản lý cấp trung này phải phỏng vấn nhân viên vàghi nhận những thông tin không cấu trúc từ nguồn bên ngoài về tình hình kinh tế địaphương hay là xu hướng tiêu dùng.

Quản trị tác nghiệp và những nhân viên không chính thức thường có xu hướng

ra các quyết định cấu trúc Ví dụ: một nhân viên giám sát trong một dây chuyền

quyết định liệu có trả lương làm thêm giờ cho công nhân hay không Nếu người côngnhân làm việc trên 8 tiếng một ngày thì người giám sát cứ chiếu lệ mà trả thêm giờcho họ

Một ví dụ khác, một đại diện bán hàng thường phải ra quyết định về gia hạntín dụng cho các khách hàng bằng cách truy cập dữ liệu khách hàng của công ty đểlấy thông tin về tín dụng của họ Nếu khách hàng đáp ứng được tiêu chuẩn, đại diệnbán hàng sẽ chấp nhận tín dụng của khách hàng để chi trả

Trong cả hai ví dụ trên, các quyết định có cấu trúc cao và lặp đi lặp lại ngànlần mỗi ngày trong các công ty lớn Đáp án đã được lập trình sẵn trong danh sáchlương nhân viên (Ví dụ 1) và hệ thống tài khoản phải thu (ví dụ 2)

1.3 Quá trình ra quyết định

Ra quyết định là một quá trình có nhiều bước Simon (1960) đã mô tả 4 giai

đoạn trong việc ra quyết định là: sự sáng suốt (Intelligence), Thiết kế (Design), Lựa chọn (Choice), và Thực hiện (Implementation).

 Sự sáng suốt (Intelligence) bao gồm khám phá, nhận biết và thấu hiểu vấn đề

xảy ra trong tổ chức: tại sao lại có vấn đề, ở đâu, và có những tác động gì đếncông ty

 Lựa chọn (Choice) là chọn một trong những giải pháp.

 Thực hiện (Implementation) là thực hiện phương án đã chọn và tiếp tục theo

dõi phương án đó có hiệu quả không

Sơ đồ 10-2: Các bước ra quyết địnhChuyện gì sẽ xảy ra nếu giải pháp bạn chọn không hiệu quả? Sơ đồ 10.2 ởtrên cho thấy bạn có thể quay về bước trước đó và làm lại, nếu cần Ví dụ: khi doanh

số giảm, quản lý bán hàng có thể quyết định trả thêm cho đội bán hàng để nângdoanh số Nếu điều này không làm cải thiện tình hình, quản lý có thể điều tra lại vấn

đề nằm ở đâu, ví dụ như sản phẩm, chăm sóc khách hàng… mà có thể gây ra vấn

đề, từ đó tìm ra các giải pháp khác

1.4 Chất lượng của quyết định và việc ra quyết định

Làm sao ta có thể biết được quyết định có thể “tốt hơn” sau khi quá trình raquyết định được “cải thiện”? Sự chính xác là một yếu tố then chốt của chất lượng,nhìn chung , chúng ta có thể kết luận là một quyết định đúng đắn hơn khi nó thể hiệnchính xác dữ liệu thực tế Tốc độ là một yếu tố khác: quá trình ra quyết định cần phảihiệu quả và nhanh chóng.Ví dụ: khi bạn mua bảo hiểm xe hơi, bạn muốn công tybảo hiểm ra quyết định nhanh chóng và chính xác

Bên cạnh đó, có nhiều yếu tố khác ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định.Yếu tố nào là quan trọng tùy thuộc vào công ty bạn làm việc, các bên liên quan trongquyết định, và các đặc điểm cá nhân của bạn Bảng 10.2 mô tả một số yếu tố của chấtlượng trong việc ra quyết định

YẾU TỐ CỦA CHẤT

Độ chính xác Quyết định phải phản ánh được thực tế

Sự toàn diện Quyết định phải phản ánh được toàn bộ thực tế

Sự công bằng Quyết định phải phản ánh trung thực được các mối

quan tâm và lợi ích của các bên liên quan

Tốc độ (Sự hiệu quả) Quyết định phải hợp lý về thơi gian và các tài nguyên

khác của các bên –ví dụ như của khách hàng

thể giải thích được và dễ hiểu

Thủ tục khiếu nại Quyết định là kết quả của một quá trình đã biết và có

thể kháng nghị lên cơ quan cấp cao hơn

Bảng 10.2: Chất lượng của quyết định và Quá trình ra quyết định

1.5 Hệ thống và các công nghệ hỗ trợ ra quyết định

Có 4 loại hệ thống hỗ trợ cho các bậc và loại quyết định mà chúng ta đã mô tả ởchương 22

 Quản trị hệ thống thông tin (MIS) cung cấp các báo cáo thường xuyên và

tóm tắt dữ liệu cấp tác nghiệp cho những quản lý cấp trung và cấp tác nghiệp đểgiải quyết các vấn đề cấu trúc và bán cấu trúc

 Hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) cung cấp các mẫu phân tích hoặc công cụ

phân tích dữ liệu số lượng lớn và các mẫu hỏi truy xuất cho quản lý cấptrung để giải quyết các vấn đề bán cấu trúc

 Hệ thống hỗ trợ cấp cao/ cấp chuyên gia (ESS) cung cấp quyền quản trị

cấp cao, để ra các quyêt định loại không cấu trúc, với những thông tin bênngoài (tin tức, phân tích chứng khoán, xu hướng sản xuất…) và các tóm tắt

dữ liệu cấp công ty

 Hệ thống hỗ trợ ra quyết định cho nhóm (GDSS) là hệ thống đặc biệt cung

cấp cho nhóm một môi trường điện tử để quản lý và cả nhóm có thể ra quyếtđịnh cùng nhau và đưa ra giải pháp cho các vấn đề bán cấu trúc lẫn khôngcấu trúc

Việc ra quyết định sẽ có giá trị hơn nhờ kỹ thuật và hệ thống quản lý tri thứcthông minh Những kỹ thuật thông minh này bao gồm những hệ thống chuyên gia,

2 Kenneth Laudon and Jane Laudon, “Chapter 2: E- Business and Global Cooperation – Essential of Management

những lý luận dựa trên những trường hợp cụ thể, những thuật toán di truyền, mạng lướineural (thần kinh), tính logic không rõ ràng, và các đại lý thông minh Những công nghệnày tập hợp kiến thức cá nhân và tập thể, phát hiện những mô hình và hành vi trong 1phạm vi dữ liệu rất rộng và tạo ra giải pháp cho các vấn đề quá rộng và quá phức tạpgiúp cho những người ra quyết định có thể giải quyết vấn đề theo cách riêng của họ.

Hệ thống quản lý tri thức mà chúng tôi giới thiệu trong chương 2 và hệ thốnghoạt động tri thức cung cấp công cụ cho việc phát hiện kiến thức, giao tiếp, sự cộng tác.Những công cụ này giúp cho kiến thức luôn có sẵn và dễ dàng phục vụ cho người raquyết định cũng như tích hợp chúng vào quá trình kinh doanh của công ty

2 Các hệ thống hỗ trợ ra quyết định

Các hệ thống hỗ trợ ra quyết định tác động đến công việc kinh doanh nhưthế nào? Hệ thống hỗ trợ ra quyết định có thể làm được gì? Chúng ta sẽ tìm hiểu từngloại hệ thống hỗ trợ ra quyết định hoạt động và đem lại hiệu quả như thế nào sau đây

2.1 Hệ thống thông tin quản lý (MIS)

Hệ thống thông tin quản lý MIS giúp nhà quản trị theo dõi và kiểm soát việckinh doanh bằng cách cung cấp các thông tin của công ty Các hệ thống này cung cấp

những báo cáo thường kỳ dựa trên dữ liệu được trích xuất từ hệ thống quá

trình tác nghiệp ngầm (Transaction processing systems - TPS) của công ty.

Một bản báo cáo MIS có thể cho thấy doanh thu từng tháng/ năm của các nhómbán hàng trong một công ty Đôi khi báo cáo MIS có thể là báo cáo ngoại lệ, chỉ nói

về những điều kiện bất thường, như là khi mức bán hàng của một nhóm nào đógiảm đến dưới ngưỡng mong đợi hoặc số nhân viên vượt quá giới hạn thanh toántrong một dự án chăm sóc sức khỏe răng miệng cho nhân viên

MIS truyền thống trước kia chỉ xuất được các báo cáo bằng bản cứng Ngàynay, các bản online được thực hiện qua một mạng nội bộ, với số lượng lớn tùy theonhu cầu Bảng 10.3 đưa ra một số ví dụ về ứng dụng MIS.

Công ty Ứng dụng MIS

California Pizza Kitchen

Ứng dụng “báo cáo tồn kho” có thể ghi nhận các thành phầnhàng hóa được đặt và so sánh với chuẩn lượng thành phần sửdụng trong mỗi món theo như công ty ước lượng Hệ thống nhậnđịnh được nhà hàng nào là sử dụng lượng nguyên liệu khác vớithông thường và sẽ báo với quản lý nhà hàng để có thể điều

chỉnh cho hợp lý

PharMark Hệ thống thông tin quản lý ngoại bộ có thề nhận biết thuốc và số

lượng thuốc các bệnh nhân dùng để theo dõi kẻo họ bị quá liều

hay dùng sai

Black & Veatch

Hệ thống thông tin quản lý nội bộ thu thập thông tin về chi phí các

công trình trong các dự án lớn khắp nước Mỹ

Taco Bell Hệ thống vận hành tự động của công ty (TACO) cho biết chi phí

về thức ăn, nhân công, và chi phí thường kỳ của mỗi nhà hàng

Bảng 10.3: Ví dụ về ứng dụng MIS

2.2 Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS)

Khi hệ thống thông tin quản lý MIS chỉ giải quyết các vấn đề cấu trúc, hệ thống

hỗ trợ ra quyết định DSS giúp phân tích các vấn đề bán cấu trúc và phi cấu trúc

Các phiên bản DSS đầu tiên có định hướng tiếp cận ká nặng nề, sử dụng một

số mẫu để phân tích “what-if” (sẽ như thế nào nếu…) và các phân tích tương tự.Trong phân tích what-if, khi một mẫu được phát triển, và các yếu tố đầu vào thayđổi, các yếu tố đầu ra phải đo lường được (Xem phần sau để rõ hơn) Các khả năngphân tích DSS dựa trên một lý thuyết hoặc mô hình kết hợp với giao diện người dùngtốt khiển cho hệ thống dễ sử dụng

Hệ thống DSS ước lượng hành trình (voyage-estimating DSS) được miêu tảtrong chương 2 và hệ thống tối ưu hóa hàng tồn kho của công ty P&G trong chương 8

là những ví dụ của hướng tiếp cận DSS Một ví dụ khác là hệ thống “mô hình truyềnthông” được phát triển bởi tập đoàn Chrysler nhằm sự đoán mức độ tác động của cácquảng cáo đến doanh số bán hàng Hệ thống trên tính toán về việc cần chi bao nhiêuvào quảng cáo để đạt được mục tiêu bán hàng nhất định bằng cách xác định lưu lượngtruy cập website cần thiết để thúc đẩy lượng bán hàng ở mức cần thiết Mô hình xemxét các yếu tố của nền kinh tế ảnh hưởng đến lượng bán hàng như giá xăng dầu, tỉ lệngười thất nghiệp… và những hoạt động trên website có thể làm tang doanh số bánhàng

Một số hệ thống hỗ trợ ra quyết định là hệ thống định hướng dữ liệu, sử dụngquá trình phân tích online (OLAP) và khai phá dữ liệu để phân tích một nhóm các dữliệu trong hệ thống của các công ty lớn Những ứng dụng thông mình trong kinh tếđược nhắc đến ở chương 5 là ví dụ cho các hệ thống DSS định hướng dữ liệu này.Chúng hỗ trợ ra quyết định bằng cách cho phép người dùng trích ra những thông tin cógiá trị trong hàng đống dữ liệu truy cập

Một ví dụ khác là tương tác con người Nó miêu tả những khu vự trường học,tiến tới xác định số lượng và phân tích dữ liệu sự thể hiện của các học sinh để đưa ranhững quyết định phù hợp hơn về việc phân bố nguồn lực để thúc đẩy học sinh và giáoviên thực hiện công việc Như bạn đã đọc trong trường hợp này, cố gắng tìm ra nhữngkhu vực trường học có vấn đề đang cần phải đối phó, hiện có những giải pháp thay thếnào và giải pháp được chọn có tác dụng như thế nào?

2.2.1 Thành phần của DSS

Biểu đồ 10.3 minh họa các thành phần của một DSS Nó bao gồm một cơ sở

dữ liệu sử dụng trong các mẫu hỏi và phân tích, một hệ thống phần mềm với các mẫu,khai thác dữ liệu, các công cụ phân tích khác, và giao diện người dùng

Cơ sở dữ liệu DSS là một tập hợp các dữ liệu hiện tại và quá khứ từ nhiều ứng

dụng và và nhóm Nó có thể là một cơ sở dữ liệu nhỏ trên máy tính bao gồm cả cơ sở

dữ liệu của công ty, được download về và kết hợp với các thông tin bên ngoài

Hoặc cơ sở dữ liệu DDS có thể là một kho dữ liệu lớn được cập nhật bởi hệthống theo dõi tác nghiệp TPS, và hệ thống doanh nghiệp Dữ liệu trong DSSthường được trích nguồn ra hoặc copy từ dữ liệu gốc, nên sử dụng DSS không canthiệp vào dữ liệu gốc làm rối loạn hệ thống điều hành

Hệ thống phần mềm DSS bao gồm các công cụ phần mềm dùng cho phân

tích dữ liệu Nó có thể bao gồm nhiều công cụ OLAP, công cụ khai thác dữ liệu,hoặc một bộ mẫu các các phân tích và tính toán toán học mà người sử dụng DSS có

thể sử dụng được Một mô hình là một cách thể hiện trừu tượng để minh họa những

yếu tố hoặc các mói quan hệ của một hiện tượng Đó có thể là một mô hình vật lý (ví

dụ mô hình máy bay), một mô hình thuật toán (một biểu thức) hoặc một mô hình bằnglời nói (ví dụ miêu tả một quy trình viết một order)

TPS External

DataDSS Database

Hình 10-3: Các thành phần của DSS

Thống kê mô hình giúp tạo ra những mối quan hệ như để liên kết sản phẩm vớinhững độ tuổi, thu nhập và những yếu tố khác của cộng đồng Tối ưu hóa mô hình xácđịnh những nguồn dữ liệu tối ưu để tối đa hoặc tối thiểu những yếu tố nhất định ví dụnhư chi phí và thời gian.Tác dụng trước đây của tối ưa hóa mô hình là xác định những

sự kết hợp giữa sản phẩm với các yếu tố thị trường để tối ưu hóa lợi nhuận Công tyP&G sử dụng tối ưu hóa mô hình để tối đa hóa tỉ lệ hoàn vốn đầu tư từ hệ thống chuỗicung ứng

Mô hình dự báo thường được dùng để dự báo doanh thu Người sử dụng sẽ cungcấp một hệ thống dữ liệu quá khứ để dự báo những điều kiện trong tương lai và danhthu thu được trong điều kiện đó Người ra quyết định có thể thay đổi những những điềukiện tương lai, chẳng hạn tăng giá nguyên liệu thô hoặc sự xuất hiện của đối thủ mớivới sản phẩm giá thấp hơn để xem các yếu tố này sẽ ảnh hưởng tới doanh thu như thếnào

Mô hình phân tích độ nhạy lặp lại những câu hỏi “nếu như” để xác định những

tác nhân làm thay đổi một hoặc nhiều yếu tố Phân tích what-if – làm việc trên môitrường xác định và biết trước, cho phép người dùng thay đổi những giá trị xác định đểkiểm và dự đoán kết quả nếu thay đổi những giá trị này Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng tatăng giá bán 5% hoặc tăng chi phí quảng cáo lên 100.000$? Điều gì xảy ra nếu chúng

ta giữ giá bán và mức chi phí cho quảng cáo? Những phần mềm bảng tính nhưMicrosoft Excel được sử dụng cho những mục đích như vậy (xem figure 10-4) Cácphần mềm phân tích độ nhạy quá khứ giúp người ra quyết định tìm kiếm mục tiêu: Nếutôi muốn bán 1 triệu sản phẩm năm tới thì phải giảm giá sản phẩm như thế nào?

Giao diện người dùng cho phép tương tác giữa người dùng với hệ thống và cáccông cụ phần mềm DSS Nhiều DSS hiện nay có giao diện web để tận dụng hiển thịgraphic, các tương tác và dễ sử dụng

2.2.2 Sử dụng công cụ bảng tính Pivot Table để hổ trợ ra quyết định

Người quản lý thường dùng các bảng tính để nhận ra và hiểu các mẫu thông tinkinh doanh Ví dụ chúng ta xem xét giá trị giao dịch tại công ty Online ManagementTraining Inc (OMT Inc.) công ty này cung cấp các video đào tạo quản lý và giáotrình cho các doanh nghiệp và cá nhân muốn nâng cao kĩ năng quản lý Trong mộtngày công ty nhận 517 giao dịch đặt hàng Sơ đồ 10.5 cho thấy 25 mẫu giao dịchđược thực hiện tại website của công ty trong ngày đó Tên của khách hàng và cácthông tin khác đã được xóa khỏi danh sách này

Chúng ta có thể coi danh sách này như một bộ dữ liệu tổng hợp các ghi chép vềgiao dịch (hàng ngang) Những đề mục (đề mục hàng dọc) trong mỗi ghi chép về kháchhàng gồm có: mã khách hàng, khu vực mua hàng, phương pháp chi trả, nguồn tiếp xúc(email và banner quảng cáo trên web), lượng hàng mua, loại sản phẩm (kể cả video họconline và sách), và thời gian (tính theo 24h)

Những thông tin trong danh sách giao dịch này có thể giúp người quản lý trả lờinhững câu hỏi quan trọng và đưa ra những quyết định quan trọng sau:

 Hầu hết khách hàng đến từ nguồn nào? Câu trả lời sẽ cho biết nên tập trungnguồn lực marketing hoặc bắt đầu chiến dịch marketing mới ở khu vực nào

 Có sự khác biệt trong vùng miền trong các đối tượng khách hàng không? Có thể

ở một số vùng email là phương pháp marketing tốt nhất trong khi ở khu vựckhác các banner quảng cáo trên web lại có hiệu quả hơn Câu trả lời có thể giúpngười quản lý phát triển các chiến lược marketing theo vùng miền

 Ở đâu thì lượng bán hàng bình quân cao hơn? Câu trả lời sẽ cho người quản lýbiết nên tập trung nguồn lực marketing và bán hàng ở khu vực nào hoặc đưa ranhững thông điệp khác nhau cho những khu vực khác nhau

 Những phương thức thanh toán nào phổ biến nhất? Sử dụng câu trả lời để nhấnmạnh trong các chương trình quảng cáo về phương thức thanh toán thườngđược ưa chuộng

 Có thời gian nào trong ngày lượng bán hàng đặc biệt cao hơn không? Ngườitiêu dùng có hay mua sản phẩm trong giờ làm việc (trong ngày) hay lúc họ đã

về nhà (buổi chiều tối)?

 Có sự khác biệt vùng miền trong lượng hàng hóa bán trung bình không? Nếu cómột vùng nào đó đặc biệt sinh lời thì người quản lý nên tập trung marketing,quảng cáo vào khu vực đó

Chú ý rằng những câu hỏi này thường liên quan đến nhiều nhân tố: vùng miền,thời gian trong ngày, phương thức thanh toán ảnh hưởng đến lượng hàng bán trungbình, vùng miền, nguồn khách hàng và lượng bán hàng Một số nhân tố được chianhóm, ví dụ phương thức thanh toán, vùng, và nguồn Nếu danh sách ngắn bạn có thểđiều tra dễ dàng danh sách và tìm mẫu trong dữ liệu Tuy nhiên, điều này sẽ không thểthực hiện khi bạn có danh sách vượt quá 500 giao dịch

Bảng tính pivot cung cấp một công cụ mạnh mẽ để trả lời các câu hỏi trên sửdụng những dữ liệu lớn Bảng PivotTable là bảng hiển thị hai hoặc nhiều yếu tố của dữliệu ở một định dạng dễ sử dụng Ứng dụng PivotTable của Microsoft Excel có khảnăng dễ dàng phân tích danh sách và cơ sở dữ liệu bằng cách tự động giải nén, tổ chức

và tổng kết các dữ liệu

Ví dụ, chúng ta hãy lấy câu hỏi đầu tiên, "Khách hàng của chúng tôi đến từđâu?” Chúng ta sẽ bắt đầu với một khu vực và đặt câu hỏi "Làm thế nào nhiều kháchhàng đến từ các khu vực?" Để tìm các câu trả lời bằng cách sử dụng Excel 2007, bạn sẽtạo ra một trục bảng tính (pivot table) chọn phạm vi của dữ liệu, lĩnh vực bạn muốnphân tích, và vị trí cho báo cáo PivotTable, như minh họa trong hình 10-6 Bảng pivotcho thấy hầu hết các khách hàng đến từ khu vực phía Tây

Bên cạnh khu vực địa lý, liệu nguồn khách hàng khác nhau có tạo ra sự khácbiêt? Chúng ta có hai nguồn khách hàng: khách hàng đến do các chiến dịch email và dođọc banner quảng cáo trực tuyến Chỉ trong vài giây, bạn có thể tìm thấy câu trả lời(Figure 10-7) Bảng pivot cho thấy hầu hết các khách hàng biết đến sản phẩm nhờ biểungữ quảng cáo web, và điều này là đúng cho tất cả các khu vực

Bạn có thể sử dụng bảng pivot để trả lời tất cả những câu hỏi đặt ra về việc quản

lý dữ liệu đào tạo trực tuyến Tập tin Excel hoàn chỉnh của các ví dụ này có sẵn trongMyMISLab Thực hành MIS phần của chương này yêu cầu bạn tìm câu trả lời cho một

số câu hỏi khác liên quan đến tập tin dữ liệu này

2.2.3 Hệ thống hiển thị dữ liệu và thông tin địa lý.

Dữ liệu từ các hệ thống thông tin sẽ dễ dàng hơn cho người dùng sử dụng bằngcách dùng đồ họa, biểu đồ, bảng biểu, bản đồ, ảnh kỹ thuật số, trình bày 3D, hình ảnhđộng và các công nghệ hiển thị dữ liệu trực quan khác Bằng cách trình bày dữ liệudưới dạng đồ họa, công cụ hiển thị dữ liệu trực quan giúp người sử dụng xem các mẫu

và các mối quan hệ trong mộtkhối lượng lớn dữ liệu mà sẽ rất khó để phân biệt nếu các

dữ liệu đó được trình bày thành các hình thức truyền thống

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) là một loại đặc biệt của DSS, sử dụng công nghệtrực quan dữ liệu để phân tích và hiển thị dữ liệu cho việc lập kế hoạch và ra quyếtđịnh dưới hình thức bản đồ số hóa Phần mềm này tập hợp, lưu trữ, xử lý và hiển thịthông tin địa lý tham chiếu, các dữ liệu điểm, đường, và các khu vực trên bản đồ GIS

có khả năng mô hình hóa, cho phép người quản lý thay đổi dữ liệu và tự động sửa đổihình thức kinh doanh

GIS hỗ trợ các quyết định cần phải dựa trên sự phân bố địa lý của người dânhoặc các nguồn lực khác Ví dụ, GIS có thể được sử dụng để giúp chính quyền tiểubang và địa phương tính toán thời gian đáp ứng khẩn cấp thiên tai, giúp các chuỗi bán

lẻ nhận diện các cửa hàngmới mở có lợi nhuận cao hoặc nơi đặt máy rút tiền tự động(ATM).Thiết lập ở một số đất nước, New Jersey, đã phát triển một hệ GIS dựa trênphần mềm ESRI cung cấp truy cập web cho các dữ liệu không gian địa lý về tình trạng

lũ lụt Hệ thống cung cấp thông tin khẩn cấp giúp cho những người sống ở vùng quêchuẩn bị đối phó với lũ lụt và cho phép quản lý đưa ra các quyết định khẩn cấp nhanhchóng hơn

2.2.4 Hệ thống hỗ trợ quyết định dựa trên web

DSS dựa trên web và internet hỗ trợ ra quyết định bằng cách truy cập trực tuyến

cơ sở dữ liệu và những thông tin khác nhau cùng với các phần mềm phân tích dữ liệu

Hệ thống hỗ trợ quyết định của khách hàng (CDSS) hỗ trợ quá trình ra quyết định

của một khách hàng hiện tại hoặc tiềm năng Những người quan tâm đến việc mua mộtsản phẩm hoặc dịch vụ có thể sử dụng thiết bị kết nối internet, đại lý thông minh,catalogue trực tuyến, thư mục web, các cuộc thảo luận nhóm tin, e-mail, và các công cụtin tức khác để giúp họ xác định vị trí các thông tin mà họ cần để hỗ trợ quyết định củamình Công ty đã phát triển các trang web của khách hàng cụ thể, nơi tất cả các thôngtin, các mô hình, công cụ phân tích khác để đánh giá các lựa chọn thay thế được tậptrung tại một địa điểm DSS dựa trên web đã trở nên đặc biệt phổ biến trong lĩnh vựcdịch vụ tài chính bởi vì rất nhiều người đang cố gắng để quản lý tài sản của mình vàkhoản lương hưu trí Ví dụ, trang web T.Rowe Price cung cấp một loạt các công cụtrực tuyến và lập kế hoạch, và quy hoạch bất động sản

2.3 Hệ thống hỗ trợ điều hành (ESS)

Nếu bạn là một giám đốc điều hành cấp cao và bạn muốn có một bức tranh tổngquát về hiệu suất của công ty của bạn một cách tổng thể, bạn sẽ tìm thấy thông tin đó ởđâu? Bạn nên chuyển sang một hệ thống hỗ trợ điều hành Hệ thống hỗ trợ điều hành(ESS), mà chúng tôi giới thiệu trong chương 2, giúp giải quyết vấn đề cấu trúc và báncấu trúc bằng cách tập trung vào các nhu cầu thông tin của quản lý cấp cao Hiện nayESS mang lại tập hợp các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau bên trong và bên ngoài,bao gồm cả dữ liệu từ web, dữ liệu thông qua một cổng thông tin Các hệ thống nàycung cấp các công cụ phân tích rất dễ sử dụng và hiển thị trực tuyến để giúp ngườidùng lựa chọn, truy cập, và các dữ liệu cần thiết theo yêu cầu

Bạn có thể xem ESS như máy tính tổng quát, phương tiện thông tin liên lạc, vàcác hệ thống đồ họa, tương tự như một ống kính zoom, nó có thể tập trung một cáchnhanh chóng vào các vấn đề chi tiết hoặc rút lại một cái nhìn tổng quát về công ty ESS

có một khả năng khai khoáng/đào sâu (drill down) từ một mảnh dữ liệu tổng hợp sangcác cấp thấp hơn và chi tiết hơn Một số ESS có thể hiển thị một cái nhìn cấp cao về

tính hình hoạt động của công ty thông qua một bảng điều khiển kỹ thuật số Một bảngđiều khiển kỹ thuật số sẽ hiển thị một màn hình đơn bao gồm những phép đo quantrọng trong việc điều khiển công ty, cũng giống như buồng lái của 1 chiếc máy bay haycủa 1 chiếc xe hơi Bảng dashboard thể hiện những chỉ tiêu hoạt động chủ yếu như biểu

đồ, đồ họa, cung cấp cái nhìn tổng quan đối với những thước đo quan trọng cần thiếtcho việc ra quyết định quản trị

ESS giúp nhà quản trị cấp cao điều hành hoạt động của tổ chức, theo dõi nhữnghoạt động của đối thủ, nhận ra những xu hướng thị trường đang thay đổi, nhận ranhững vấn đề, nhận ra cơ hội và dự báo nguy cơ Những nhân viên cấp thấp hơn cũng

có thể dùng những hệ thống này để điều khiển và đo lường hiệu quả hoạt động tronglĩnh vực của họ

2.4 Hệ thống hỗ trợ quyết định nhóm (GDSS)

Các hệ thống mà chúng tôi đã đề cập chủ yếu vào việc giúp bạn thực hiện mộtquyết định một mình Nhưng nếu bạn là một phần của một đội và cần phải thực hiệnmột quyết định như là một nhóm? Bạn sẽ sử dụng một hệ thống đặc biệt được gọi là hệthống hỗ trợ ra quyết định nhóm(GDSS)

GDSS là một hệ thống tương tác dựa trên máy tính để đưa ra giải pháp giảiquyết các vấn đề phi cấu trúc bằng một tập hợp những người ra quyết định làm việccùng nhau như một nhóm trong cùng một vị trí hoặc tại các địa điểm khác nhau Phầnmềm nhóm và các công cụ dựa trên web để hội họp qua video hay họp điện tử, được

mô tả trước đó, sẽ hỗ trợ một số các quá trình ra quyết định nhóm, nhưng chúng chỉ tậptrung chủ yếu vào thông tin liên lạc Tuy nhiên, GDSS cung cấp các công cụ và côngnghệ nhất định trong việc ra quyết định nhóm

Cuộc họp GDSS diễn ra trong phòng hội nghị với phần cứng đặc biệt và cáccông cụ phần mềm để tạo điều kiện cho việc ra quyết định nhóm Phần cứng bao gồmmáy tính và thiết bị mạng, máy chiếu, và màn hình hiển thị Phần mềm đặc biệt sẽ tập

hợp, chú thích bằng tài liệu, xếp hạng, đánh giá, soạn thảo, lưu trữ ý tưởng được đề cậptrong cuộc họp GDSS phức tạp hơn sử dụng người hỗ trợ chuyên nghiệp và nhân viên

hỗ trợ Người hỗ trợ chuyên nghiệp sẽ lựa chọn các công cụ phần mềm, tổ chức và điềuhành cuộc họp

Một phần mềm GDSS phức tạp cung cấp cho mỗi người tham dự một máy tính

để bàn chuyên dụng dưới sự kiểm soát cá nhân của người đó Không ai có thể nhìnthấy những gì người này làm trên máy tính của họ cho đến khi những người tham giasẵn sàng chia sẻ thông tin Đầu vào của họ được truyền qua mạng tới một máy chủtrung tâm lưu trữ thông tin được tạo ra bởi cuộc họp và làm mọi người trong cuộc họpthấy được thong tin này Dữ liệu cũng có thể được chiếu lên một màn hình lớn trongphòng họp

GDSS có thể tăng quy mô cuộc họp, đồng thời tăng năng suất vì nhiều cá nhân

sẽ đóng góp đồng thời chứ không phải là ở những thời điểm riêng biệt GDSS thúc đẩymột bầu không khí hợp tác bằng cách đảm bảo sự đóng góp ý kiến là bí mật và nặcdanh, để những người tham gia có thể tập trung vào việc đánh giá các ý tưởng màkhông phải sợ hãi bị các cá nhân khác chỉ trích hoặc sợ ý tưởng của họ bị từ chối.GDSS là công cụ phần mềm thực hiện những phương pháp cấu trúc để tổ chức và đánhgiá các ý tưởng và bảo quản các kết quả của các cuộc họp, cho phép những ngườikhông tham gia có thể truy cập thông tin cần thiết sau cuộc họp Hiệu quả của GDSSphụ thuộc vào bản chất của vấn đề và nhóm và cách thức cuộc họp được lên kế hoạch

và thực hiện

3 Hệ thống hỗ trợ ra quyết định thông minh

Một số kỹ thuật nâng cao cho việc ra quyết định thông minh dựa trên công nghệnhân tạo (AI) thông minh, trong đó bao gồm các hệ thống dựa trên máy tính (cả phầncứng và phần mềm) mô phỏng hành vi của con người và mô hình suy nghĩ Những kỹ

thuật này bao gồm hệ thống chuyên gia, suy luận dựa trên tình huống, logic mờ, mạnglưới thần kinh, thuật toán di truyền, và các đại lý thông minh.

3.1 Hệ thống chuyên gia (expert system)

Điều gì sẽ xảy ra nếu một nhân viên trong công ty của bạn phải đưa ra quyếtđịnh đòi hỏi họ phải có một số kiến thức đặc biệt, chẳng hạn như làm thế nào để xâydựng một hợp chất niêm phong khô nhanh hoặc làm thế nào để chẩn đoán và sửa chữamột động cơ diesel bị hỏng hóc, nhưng tất cả những người có chuyên môn đã rời khỏicông ty? Hệ thống chuyên gia là một trong những loại hỗ trợ ra quyết định có thể giúpbạn Một hệ thống chuyên gia thu thập những kiến thức chuyên môn của con ngườitrong một miền hạn chế về kiến thức ví dụ như một tập các quy tắc trong một hệ thốngphần mềm có thể được sử dụng bởi những người khác trong tổ chức Những hệ thốngnày thường thực hiện một số lượng giới hạn các nhiệm vụ có thể được thực hiện bởicác chuyên gia trong một vài phút hoặc vài giờ, chẳng hạn như chẩn đoán một máy tính

bị hỏng hóc hoặc xác định để cấp tín dụng cho vay tiền Chúng thật sự hữu ích trongviệc ra quyết định với các tình huống chuyên môn hoặc trong việc cung cấp nhanh

Hệ thống chuyên gia làm việc như thế nào?

Kiến thức con người phải được mô hình hóa hoặc miêu tả trong một hình thức

mà một máy tính có thể xử lý Mô hình hệ thống chuyên gia kiến thức của con người ví

dụ như một tập hợp các quy tắc chung được gọi là cơ sở tri thức (knowledge base) Hệthống chuyên gia có thể có từ 200 đến khoảng 10.000 các quy tắc, tùy thuộc vào độphức tạp của vấn đề ra quyết định Những quy định này được nhiều hơn nữa kết hợpvới nhau và lồng nhau trong một chương trình phần mềm truyền thống (xem hình 10-8)

Chiến lược được sử dụng để tìm kiếm thông qua các bộ sưu tập các quy tắc vàxây dựng kết luận được gọi là các công cụ suy luận (interference engine) Các công cụsuy luận hoạt động bằng cách tìm kiếm thông qua các quy tắc và "đốt cháy" những quytắc được kích hoạt bởi kiến thức được thu thập và nhập vào bởi người sử dụng

Hệ thống chuyên gia cung cấp một mảng lợi ích kinh doanh, bao gồm quyếtđịnh được cải thiện, lỗi giảm, giảm chi phí, giảm thời gian đào tạo, và cải thiện chấtlượng và dịch vụ Ví dụ: hãng Con-Way Giao thông vận tải xây dựng một hệ thốngchuyên gia gọi làđường tự động hóa Line và tối ưu hóa quy hoạch các tuyến đường vậnchuyển qua đêm trong kinh doanh cước vận tải đường bộ trên toàn quốc.Hệ thốngchuyên gia nắm bắt những điều luật kinh doanh mà người điều vận tuân theo khi giaoviệc cho các tài xế, xe tải, xe moóc để vận chuyển 50,000 hàng chất mỗi đêm qua 25bang của Mĩ và Canada và tính toán lộ trình Dòng đường chạy trên nền tảng Sun và sửdụng dữ liệu trên những yêu cầu hằng ngày của khách hàng, các tài xế, xe tải, xe moócsẵn có, và khối lượng được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu Oracle Hệ thống chuyên gia sửdụng hàng ngàn quy tắc và 100,000 dòng mã chương trình được viết theo ngôn ngữ C++ để gặm nát những con số và hoạch định tuyến đường tối ưu cho 95% việc vậnchuyển hàng hằng ngày Những điều phối viên Con-Way ngắt kế hoạch tuyến đườngđược cung cấp bởi hệ thống chuyên gia và sắp đặt những chi tiết kĩ thuật cuối cùng đểchặn tổ chức chịu trách nhiệm đóng gói hàng lên xe cho lộ trình ban đêm Con-Waybồi thường 3 tỉ đô tiền đầu tư vào hệ thống trong 2 năm bằng cách cắt giảm lượng tài

xế, đóng nhiều gói hàng hơn tính trên 1 lần chất hàng, và giảm bớt hư tổn cho việc sửalại Hệ thống cũng giúp giảm bớt những công việc vất vả ban đêm cho người điều vận

Mặc dù hệ thống thiếu tính thông minh cơ bản của loài người nhưng chúng cóthể cung cấp lợi nhuận cho tổ chức nếu người ta hiểu rõ mặt hạn của chúng Chỉ nhữngvấn đề nhất định mới có thể được giải quyết bằng hệ thống chuyên gia Hầu như tất cả

hệ thống chuyên gia thành công giải quyết được vấn đề phân loại Nơi có 1 vài kết quảkhác có quan hệ với nhau và là nơi những kết quả này được biết trước Hệ thốngchuyên gia tỏ ra ít hữu dụng hơn trong việc giải quyết những vấn đề không có kết cấu

cụ thể mà các nhà quản lý gặp phải

Một hệ thống chuyên gia bao gồm các quy tắc được tuân theo khi sử dụng Cácquy tắc được liên kết, kết quả được biết trước và giới hạn, có nhiều cách để đến cùng 1

If years 4 Grant 10,000 line Else do G Else do I

H >F

If other debit < 5%of Income

Do F Else do I

D Grant credit line

F Limit 10,000

I Limit 3,000

Ask about other debt

kết quả, và hệ thống có thể xem xét các quy tắc trong cùng 1 thời gian đơn lẻ Các quytắc được minh họa được sử dụng cho hệ thống tín dụng cấp chuyên gia

Hình 10-8: Quy tắc trong một hệ thống chuyên gia

3.2 Suy luận dựa trên tình huống (Case

–based reasoning)

Về cơ bản hệ thống chuyên gia nắm bắt được kiến thức của những chuyên gia,nhưng các tổ chức cũng có những kiến thức chọn lọc và sự tinh thông mà họ xây dựngtrong nhiều năm Những kiến thức tổ chức này có thể được nắm bắt và lưu trữ bằng

User describe the

6 Systems

cách sử dụng suy luận dựa trên tình huống (case-based reasoning) Trong CBR Based Reasoning), những kiến thức và kinh nghiệm quá khứ của các chuyên gia đạidiện cho một trường hợp và được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu cho sự tìm kiếm sau này –khi mà người dùng mắc phải 1 trường hợp mới với tham số tương tự Hệ thống dò tìmnhững trường hợp được lưu trữ với đặc điểm tương tự trường hợp mới, dò tìm chínhxác, và áp dụng giải pháp của tình huống cũ cho tình huống mới Những giải phápthành công được đính kèm với tình huống mới và cả hai được lưu trữ cùng với nhauvới những trường hợp khác trong cơ sở kiến thức Những giải pháp không thành côngcũng dược gắn vào các cơ sở dữ liệu tình huống với những giải thích vì sao những giảipháp đó không thích hợp (Hình 10-9)

(Case-Bạn sẽ thấy suy luận dựa trên tình huống trong các hệ thống chẩn đoán trongngành y hoặc hỗ trợ khách hàng nơi mà ngừoi dùng có thể lấy những tình huống trongquá khứ có đặc điểm tương tự với cái mới Hệ thống đề nghị a giải pháp hoặc chẩn

đoán dựa trên trườnghợp lấy phù hợp nhất

Hình 10-9: Hệthống suy luận dựatrên tình huống hoạtđộng thế nào

Suy luận dựatrên tình huống đạidiện cho những kiếnthức như là 1 sơ sở dữliệu trong quá khứ và

có qui mô lớn, trung bình, hoặc nhỏ Nhiệt độ có thể nóng, lạnh, mát mẻ, hoặc ấm áp.Những các phân loại này đại diện cho các phạm vi giá trị.

Logic mờ (Fuzzy logic) là công nghệ dựa vào các cơ sở quy tắc đại điện cho sựxấp xỉ như vậy bằng cách tạo ra các nguyên tắc sử dụng những giá trị xấp xỉ và chủquan Nó mô tả 1 hiện tượng tiêu biểu hoặc ngôn ngữ hóa quy trình và rồi đại diện cho

mô tả đó trong một số nhỏ các nguyên tắc linh hoạt

Hãy nhìn vào cách mà fuzzy logic sẽ đại diện cho những giá trị khác nhau trong

1 ứng dụng máy tính để kiểm soát tự động nhiệt độ phòng Các điều khoản (được biếtđến như là các hàm thành viên) được xác định 1 cách ước chừng, ví dụ, trong hình 10 -

10, độ mát được quy định ở giữa nhiệt độ 45-70, mặc dù rõ ràng nhiệt độ có thể mátkhi ở trong khoảng 60-67 độ Chú ý rằng độ lạnh và độ bình thường xếp chồng lên độmát Để kiểm soát môi trường nhiệt độ bằng hệ thống logic này, người lập trình viên sẽphát triển những định nghĩa mơ hồ tương tự cho độ ẩm và những nhân tố khác, như gióhoặc nhiệt độ ngoài trời Những nguyên tắc bao gồm một thứ nói rằng, “nếu nhiệt độ làmát mẻ hoặc lạnh và độ ẩm thì thấp trong khi gió ngoài trời mạnh và nhiệt độ ngoàitrời thấp, hãy tăng độ nóng và độ ẩm trong phòng” Máy tính sẽ kết hợp các phần đọc

hàm thành viên trong một cách thức, sử dụng tất cả các nguyên tắc, tănghoặc giảmnhiệt độ và độ ẩm.

Logic mờ cung cấp các giải pháp cho những vấn đề mà sự phân minh rất khókhăn trong việc đại diện cho hình thức nguyên tắc IF–THEN Ở Nhật Bản, hệ thống tàuđiện ngầm Sendai sử dụng kiểm soát logic mờ đễ gia tăng 1 cách trôi chảy để hànhkhách đang đứng không cần chờ Logic mờ cho phép những thay đổi gia tăng trong đầuvào xuất ra những thay đổi suôn sẻ ở đầu ra thay vì những gián đoạn rời rạc, giúp íchcho ngành ngành điện tử tiêu dùng và ứng dụng kĩ thuật

3.4 Mạng lưới thần kinh

Mạng lưới thần kinh được sử dụng để giải quyết những vấn đề phức tạp cho mộtlượng lớn dữ liệu được thu thập Chúng tìm ra mô hình (pattern) và mối quan hệ trongmột lượng lớn dữ liệu phức tạp và khó phân tích đối với con người Mạng lưới thầnkinh khám phá kiến thức này bằng cách sử dụng phần cứng và phần mềm song songvới quy trình mẫu của bộ não sinh học hoặc bộ não con người Mạng lưới thần kinh

“học” các mô hình từ lượng lớn dữ liệu bằng cách chuyển dữ liệu, tìm kiếm mối quan

hệ, xây dựng mẫu, và sửa đi sửa lại lần nữa những lỗi của riêng mẫu đó

Một mạng lưới có nhiều nút cảm biến và xử lý giúp tương tác với nhau 1 cáchliên tục Hình 10-11 đại diện 1 loại mạng lưới thần kinh bao gồm 1 tần đầu vào, athầng xử lý ẩn, và một tầng đầu ra Con người “huấn luyện” mạng lưới bằng cáchnạp(feed) cho nó 1 bộ dữ liệu huấn luyện cho đầu vào xuất ra bộ kết quả và kết luận.Điều này giúp máy tính “học” được những giải pháp đúng bằng ví dụ Khi máy tínhđược nạp nhiều dữ liệu hơn thì mỗi trường hợp sẽ được so sánh vớ kết quả đã biết Nếukhác, máy tính sẽ sửa và đính kèm với những nút trong tầng xủ lý ẩn Những bước nàyđược lặp lại cho tới khi dẫn đến một điều kiện Mạng lưới thần kinh trong hình 10-11

“học” cách làm thế nào để nhận diện một thẻ tín dụng mua hàng gian lận Cũng tương

tự như vậy, những mạng lưới thần kinh tự tổ chức có thể được huấn luyện bằng cách

đặt chúng vào lượng dữ liệu và cho phép chúng khám phá mô hình và những mối quan

Những ứng dụng của mạng lưới thần kinh trong y học, khoa học, và kinh doanhnhắm đến những vấn đề trong mô hình phân loại, dự báo, phân tích tài chính, kiểm soát

và tối ưu hóa Trong y học, người ta sử dụng mạng lưới thần kinh để sàng lọc bệnhnhân động mạch vành, để chẩn đoán những bệnh nhân với chứng động kinh vàAlzheimer, và để thực hiện nhận dạng mẫu hình ảnh bệnh lý Ngành công nghiệp tàichính sử dụng mạng lưới thần kinh để phân biệt mô hình trong 1 rừng dữ liệu, giúp cáccông ty đầu tư dự báo hoạt động vốn, xếp hạng trái phiếu doanh nghiệp hoặcsự phá sảncủa doanh nghiệp Visa quốc tế sử dụng mạng lưới thần kinh để giúp phát hiện gian lậnthẻ tín dung bằng cách theo dõi tất cả các giao dịch visa cho những thay đổi đột ngộttrong việc mua hàng của chủ thẻ

Có nhiều khía cạnh khó hiểu của mạng lưới thần kinh Không giống hệ thốngchuyên gia thường cung cấp giải pháp cho các hệ thốg của họ, mạng lưới thần kinhkhông thể giải thích lí do tại sao họ đến một giải pháp cụ thể Họ có thể không thựchiện tốt nếu đào tạo của họ bao gồm quá ít hoặc quá nhiều dữ liệu Trong hầu hết cácứng dụng hiện tại, mạng lưới thần kinh được coi như cách sử dụng tốt nhất như là sựviện trợ cho việc ra quyết định của con người thay vì thay thế cho họ

Mục Tương tác Công nghệ mô tả những ứng dụng khác hưởng lợi từ công nghệnhận diện mẫu Trong trường hợp này, các ứng dụng dựa trên máy móc học tập

(machine learning), một công nghê AI có liên quan đến các thuật toán và kĩ thuật chophép máy tính “học” bằng cách chiết xuất thông tin bằng cách sử dụng tính toán vàphương pháp thống kê Phương pháp học tập máy móc quy nạp trích xuất các quy tắc

và các mẫu ra khỏi bộ dữ liệu lớn Cả hai kĩ thuật mạng lưới thần kinh và máy móc họctập đều được sử dụng trong khai thác dữ liệu

Hình 10-11: Một mạng lưới thần kinh hoạt động như thế nàoMột mạng lưới thần kinh sử dụng những luật lệ nó học được từ mô hình trong

dữ liệu để xây dựng một lớp ẩn của logic Lớp ẩn xử lý đầu vào, phân loại chúng dựavào kinh nghiệm của mẫu Trong ví dụ này, mạng lưới thần kinh được huấn luyện đểphân biệt giữa thẻ tín dụng gian lận và hợp lệ

3.5 Thuật toán di truyền

Thuật toán di truyền có ích trong việc tìm ra giải pháp tối ưu cho một vấn đề cụthể bằng cách kiểm tra 1 số lượng rất lớn các giải pháp thay thế cho vấn đề đó Nó lấy

cảm hứng từ tiến hóa sinh học, chẳng hạn như đột biến, thừa kế, lựa chọn, và crossover(tái tổ hợp).

1 thuật toán di truyền hoạt động bằng cách đại diện cho một giải pháp như làmột chuỗi 0s va 1s Thuật toán di truyền tìm kiếm một dân số của chuỗi ngẫu nhiên tạo

ra các số nhị phân để xác định chuỗi đại diện cho giải pháp khả thi nhất của vấn đề đó.Bởi vì những giải pháp thường thay đổi và kết hợp, cái nào tệ nhất sẽ vị loại bỏ vànhững giải pháp tốt hơn sẽ tồn tại để tiếp tục tạo ra những giải pháp tốt hơn nữa

Trong hình 10-12, mỗi chuỗi tương ứng với một trong các biến số trong vấn đề

Nó áp dụng cho một bài kiểm tra tính thích hợp, xếp hạng những chuỗi trong dân sốtheo mức độ mong muốn của học như là những giải pháp khả thi Sau khi ước lượngdân số ban đầu thích hợp, thuật toán sẽ xuất ra những thế hệ tiếp theo của chuỗi, baogồm những chuỗi tồn tại trong bài kiểm tra tính phù hợp cộng với các chuỗi con đượcxuất từ các cặp đi chung với nhau của chuỗi và kiểm tra sự tương thích của chúng Quitrình được tiếp tục cho đến khi tìm ra giải pháp

Thuật toán di truyền được sử dụng để giải quyết những vấn đề chức năng phứctạp, liên quan đến hàng trăm hoặc hàng ngàn biến và công thức Vấn đề phải là nơi đạidiện cho hàng loạt các giải pháp một các di truyền và thiết lập tiêu chuẩn để đánh giá

sự thích hợp Thuật toán di truyền đẩy nhanh các giải pháp bởi vì chúng có thể đánhgiá nhiều chọn lựa giải pháp 1 cách nhan chóng để tìm ra cái nào là tốt nhất Ví dụ, các

kĩ sư của General Electrics sử dụng thuật toán di truyền để giúp tối ưu hóa thiết kế chođộn cơ máy bay tuabin phản lực, nơi mà mỗi sự thay đổi trong thiết kế đòi hỏi nhữngthay đôỏi trong hơn 100 biến Phần mềm quản trị chuỗi cung ứng từ công nghệ i2 sửdụng thuật toán di truyền để tối ưu hóa mô hình sản xuất theo kế hoạch, hợp nhất hàngtrăn của hàng ngàn chi tiết về yêu cầu khách hàng, vật chất và nguồn lực sẵn có, khảnăng sản xuất và phân phối, và ngày giao hàng

3.6 Tác tử thông minh (Intelligent

Agent)

Công nghệ tác tử thông minh giúp nhà kinh doanh và người ra quyết định có thểđịnh hướng trong số các dữ liệu họ thu nhận, từ đó nhận dạng và làm việc trên nhữngvùng thông tin quan trọng Tác tử thông minh là một phần mềm làm việc trên nềnkhông cần có sự can thiệp của con người, giúp chọn ra những công việc đặc trưng, cóthể dự báo cho một người dùng cá nhân nhất định, cho một quá trình kinh doanh hoặcmột ứng dụng phần mềm nào đó Tác tử dùng một bộ dữ liệu đính kèm hoặc đượcnghiên cứu dựa vào các công việc đã hoàn thành hay những quyết định được đưa ra từngười dùng Ví dụ như xóa thư rác, sắp lịch các cuộc hẹn, tìm giá vé máy bay rẻ nhấtđến California…

Hiện nay có rất nhiều các ứng dụng tác tử thông minh dùng trong các hệ điềuhành, ứng dụng phần mềm, hệ thống email, các phần mềm cho các thiết bị di động vàcác công cụ kết nối.Phần mềm đặc biệt sử dụng nhiều trong kinh doanh là các tác tửthông minh giúp tìm kiếm thông tin trên mạng Internet

Procter & Gamble (P&G) dùng công nghệ intelligent agent để vận hành chuỗicung ứng hiệu quả hơn (Figure 10-13) Công ty tạo mô hình chuỗi cung ứng phức tạpthành một nhóm các tác tử bán tự trị thể hiện những thành phần riêng lẻ trong chuỗi, ví

dụ như xe vận tải, phương tiện sản xuất, nhà phân phối và những điểm bán lẻ Nhữnghành vi của mỗi phần tử này được lập trình để dựa theo những quy tắc sao chép lại từcác hành vi thực Ví dụ đặt hàng sản phẩm khi hết hàng.Sự mô phỏng sử dụng các phần

tử (agent) cho phépcông ty thực hiện phân tích đánh giá rủi ro về lượng hàng tồn kho,thiếu hụt hàng hóa và chi phí chuyên chở

Sử dụng hình thức intelligent agents, P&G nhận thấy xe vận tải nên chuyểnhàng khi chưa tải hết hàng lên Mặc dù chi phí vận chuyển sẽcao hơn khi chỉ chất hàngmột phần nhưng những mô phỏng cho thấy hiện tượng thiếu hàng sẽ xảy ra ít hơn, nhờ

đó sẽ giảm thiểu việc bị mất khách Mô hình tác tử đã giúp P&G tiết kiệm 300 ngàn đô

la mỗi năm mà chỉ đầu tư chưa đến 1% số tiền này

4 Hệ thống quản lý tri thức

Hệ thống quản lý tri thức nâng cao chất lượng và tận dụng nguồn tri thức sửdụng trong quá trình ra quyết định.Quản lý tri thức liên quan đến chiều hướng pháttriển của quá trình kinh doanh trong một tổ chức để tạo ra, lưu trữ, truyền tải và ứngdụng tri thức Quản lý tri thức tăng khả năng học hỏi từ môi trường và kết hợp tri thức

đó vào quá trình kinh doanh cũng như ra quyết định

Kiến thức thì chia sẻ và và được áp dụng cho những vấn đề mà doanh nghiệpđối mặt cũng như nhà quản lý không có thêm bất cứ thông tin gì cho doanh nghiệp.Việc biết cách để làm cho công việc hiệu quả và năng suất, mà các tổ chức khác khôngthể sao chép, là một nguồn lợi nhuận chính và lợi thế trong cạnh tranh Tại sao vậy?

Bởi vì kiến thức mà bạn tạo ra trong quá trình sản xuất của riêng bạn, và vềkhách hàng của bạn, thường xuyên được giữ lại trong công ty và không thể mua bánhay trao đổi trên thị trường mở Trong hoàn cảnh này, kiến thức nội bộ của doanhnghiệp là một nguồn chiến lược và cung cấp sự tiện lợi trong chiến lược Doanh nghiệphoạt động ít hiệu quả và ít năng suất hơn nếu kiến thức này không sẵn có cho việc raquyết định và thực hiện các hoạt động Có hai loại hệ thống quản lý kiến thức chính: hệthống quản lý tri thức toàn doanh nghiệp và hệ thống quản trị tri thức

4.1 Hệ thống quản lý tri thức toàn

doanh nghiệp

Các công ty thường phải làm việc với ít nhất 3 loại tri thức

 Một số tri thức tồn tại dưới dạng những văn bản có cấu trúc (structured textdocuments) như các báo cáo, thuyết trình

 Người ra quyết định cũng cần những thông tin ở dạng bán cấu trúc(semistructured text documents) như email, voice mail, trao đổi trong chatroom,đoạn video, các bức ảnh kĩ thuật số, tập quảng cáo hoặc những thông tin dántrên bảng thông báo

 Trong những trường hợp khác, tri thức nằm trong đầu của nhân viên Hầu hếtcác loại thông tin này là thông tin ẩn và ít khi được trình bày ra ngoài.(unstructured text documents).

Hệ thống quản lý tri thức doanh nghiệp xử lý với cả 3 loại tri thức trên Đây làmột hệ thống đa năng, bao phủ toàn bộ hoạt động doanh nghiệp giúp thu thập, lưu trữ,phân phối, và ứng dụng tri thức Hệ thống bao gồm khả năng tìm kiếm thông tin, lưutrữ cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc và xác định khả năng của nhân viêntrong công ty Hệ thống quản lý tri thức doanh nghiệp còn bao gồm các công nghệ hỗtrợ như cổng thông tin điện tử, công cụ tìm kiếm, các công cụ hợp tác và hệ thống quảntrị đào tạo

4.1.1 Hệ thống quản lý nội

dung doanh nghiệp (ECMS)

Doanh nghiệp ngày nay cần được tổ chức và quản lý nguồn tài sản kiến thức cả

có cấu trúc và bán cấu trúc Công việc kinh doanh hiện nay cần tổ chức và quản lý cả 2nguồn tài sản tri thức Tri thức có cấu trúc là những tri thức hiển thị rõ ràng trong cácvăn bản và những quy định của tổ chức xuất phát từ việc quan sát các chuyên gia vàthói quen ra quyết định của họ Tuy nhiên, theo các chuyên gia, ít nhất 80% nội dungdoanh nghiệp là những nội dung bán cấu trúc (semistructured) hoặc không có cấu trúc(unstructured) – những thông tin trong các tệp dữ liệu, tin nhắn, lời ghi chú, đề xuất,email, hình họa, các slide thuyết trình và ngay cả những đoạn email được tạo ra vớinhiều định dạng khác nhau và lưu trữ ở nhiều nơi

Hệ thống quản lý nội dung giúp doanh nghiệp quản lý tất cả các loại thông tintrên Hệ thống có khả năng nắm bắt, lưu trữ, khôi phục, phân bố, bảo vệ tri thức, giúpdoanh nghiệp cải thiện quá trình kinh doanh và ra quyết định Những hệ thống này gồmhợp tác lưu trữ các tài liệu, báo cáo, bài thuyết trình, và khả năng thu thập và sắp xếpthông tin bán cấu trúc như email (xem hình 10.4)

33

Reports/PresentationsBest practises

MemosPowerpoint slidesE-mail

GraphicsVideo

Phần lớn các hệ thống quản lý nội dung doanh nghiệp cũng cho phép ngườidùng truy xuất những dữ liệu bên ngoài doanh nghiệp, ví dụ những tin tức mới hay cácnghiên cứu, ngoài ra họ có thể liên hệ qua email, tin nhắn chat, thảo luận nhóm, và họptrực tuyến (video conferencing).

Một vấn đề quan trọng trong việc quản lý tri thức là việc tạo ra một hệ thốngphân loại phù hợp, phân loại các thông tin của doanh nghiệp thành từng chủ đề nhấtđịnh Một khi đã thiết lập hệ thống này, mỗi thông tin đưa vào cần được “gắn nhãn”hay phân loại, nhờ đó có thể dễ truy cập về sau Hệ thống quản lý nội dung doanhnghiệp có chức năng gắn nhãn, kết nối, với những dữ liệu khác tại vị trí tập tin đượclưu trữ và tạo một môi trường cổng điện tử doanh nghiệp cho nhân viên sử dụng khicần tìm các thông tin trong công ty Open Text, EMC Corporation, IBM và Oracle lànhững nhà cung cấp các phần mềm quản lý nội dung doanh nghiệp dẫn đầu thị trường

Bộ phận quản lý của Watershed của thành phố Atlanta, đã cung cấp cho ngườidân nước uống cũng như nước thải, sử dụng các công cụ quản lý nội dung doanhnghiệp Open Text để giúp quản lý 1.35 triệu tài liệu sử dụng hàng năm Hệ thống cungcấp một kho trung tâm cho tổ chức và lưu trữ cả nội dung có cấu trúc và bán cấu trúc,bao gồm các kế hoạch, bản vẽ, bản đồ, bản báo cáo quá trình, các tài liệu dự trữ và hoạt

Users

Create/ CaptureTag

Store/ RetrieveManage/

Review