HỆ THỐNG KINH DOANH THÔNG MINH

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ CHƯƠNG HỆ THỐNG KINH DOANH THÔNG MINH “We’re Sitting on All This Data” Anne đề xuất phương án kết hợp liệu thành viên liệu công khai để hỗ trợ tốt cho việc tiếp thị tổ chức đám cưới Fox Lake Thông tin giúp cô phân loại chương trình khuyến mãi, tăng doanh thu đám cưới Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-2 Tổng quan Các HTTT mô tả Chương tạo lượng lớn liệu Hầu hết liệu sử dụng cho mục đích tác nghiệp, chẳng hạn đơn theo dõi đặt hàng, hàng tồn kho, khoản phải trả, Mặt khác liệu tiềm ẩn: mẫu, mối quan hệ, cụm thông tin khác tạo thuận lợi cho việc quản lý, đặc biệt lập kế hoạch dự báo Các hệ kinh doanh thông minh cung cấp thông tin từ khối liệu Chương giới thiệu chung ứng dụng quản lý tri thức kinh doanh thông minh Thảo luận nhu cầu, mục đích kho liệu người sử dụng đón nhận hệ kinh doanh thông minh Tìm hiểu công cụ kỹ thuật mà Fox Lake sử dụng để xác định hướng dẫn có ảnh hưởng nhiều nhất đến chiến lược cạnh tranh Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-3 Nội dung Q1 Tại tổ chức cần kinh doanh thông minh ? Q2 Các hệ kinh doanh tồn ? Q3 Các ứng dụng báo cáo điển hình ? Q4 Các ứng dụng khai phá liệu đặc trưng? Q5 Mục đích data warehouse data mart? Q6 Các ứng dụng quản trị tri thức ? Q7 Hệ thống kinh doanh thông minh Q8 2025? Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-4 Q1:Tại tổ chức lại cần đến kinh doanh thông minh ? Các doanh nghiệp có lượng lớn liệu Các mẫu quan trọng thông tin có giá trị bị chôn vùi liệu Bằng chứng cho thấy mặc định khoản vay Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-5 ERP CRM Copyright © 2012 Pearson Education, Inc Publishing as Prentice Hall 9-6 Độ lớn Exabyte? Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-7 Q2: Các hệ thống kinh doanh tạo chiến lược cạnh tranh ? Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-8 Q2: Các hệ thống kinh doanh tạo chiến lược cạnh tranh ? (tt) Knowledge Mgmt System Expert System Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-9 Q3: Các ứng dụng báo cáo điển hình ? Các ứng dụng báo cáo Tạo thông tin cách: • Tạo thông tin có ý nghĩa từ nguồn liệu khác • Cung cấp thông tin cho người sử dụng thời gian • Ví dụ: RFM OLAP • Lọc liệu • Sắp xếp liệu • Nhóm liệu • Tính toán • Định dạng Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-10 Sales Data xếp theo Customer Name phân nhóm theo Number of Orders Purchase Amounts Cung cấp nhiều thông tin cách nhóm đơn đặt hàng Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-13 Sales Data lọc định dạng để hiển thị Khách hàng số lần mua tương ứng Cung cấp thông tin nhờ lọc định dạng order 7-14 Công cụ phân tích RFM RFM RFM Score • Chương trình RFM phân tích xếp hạng khách hàng theo mô hình mua hàng cửa hàng • How recently (R) a customer has ordered? • How frequently (F) a customer has ordered? • How much money (M) a customer has spent per order? Sắp xếp ghi khách hàng theo ngày mua gần điểm số khách hàng (1 đến 5) Sắp xếp lại khách hàng theo mức độ thường xuyên đặt hàng điểm số khách hàng (1 đến 5) Sắp xếp khách hàng theo số tiền ứng với đơn đặt hàng điểm số khách hàng từ tới Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-15 RFM phân loại khách hàng Top 20% Middle 20% • Recent orders • Frequent orders • Money (amount) of money spent Bottom 20% Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-16 Ví dụ liệu RFM Score Customer RFM Score Ajax 1 Bloominghams 1 Caruthers 5 Davidson 3 Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-17 Giải thích kết điểm RFM Ajax đặt hàng gần mức độ thường xuyên, số tiền mua hàng mức trung bình • Một khách hàng tốt thường xuyên cần phải tăng cường hàng hóa đắt tiền với Ajax Bloominghams không đặt hàng thời gian dài; đặt hàng thường xuyên, số tiền mua hàng mức cao • Có thể thực kinh doanh nơi khác Đội ngũ bán hàng nên liên hệ với khách hàng Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-18 Giải thích kết điểm RFM (tt) Caruthers không đặt hàng thời gian dài; tần số mua hàng ít; số tiền toán Davidson mức độ trung bình • Đội ngũ bán hàng không nên dành nhiều thời gian khách hàng • Thiết lập hệ thống liên lạc tự động sử dụng tài khoản Davidson việc huấn luyện Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-19 Q4: Hệ thống phân tích trực tuyến OLAP On-Line Analytical Processing • • • • Tính toán gộp hoàn thiện Nhanh Đơn giản Đa chiều Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-20 OLAP • • • • • • Làm để so sánh tổng doanh thu tất sản phẩm năm 2015 so với tổng doanh thu năm 2014? Làm để so sánh lợi nhuận tính đến hôm so với kỳ năm ngoái? Số tiền thu từ khách hàng 35 tuổi năm ngoái bao nhiêu? Làm để năm số tiền tăng lên so với năm ngoái? Làm để nhiều sản phẩm bán hai quốc gia / khu vực tháng đối lập so với tháng năm ngoái? Đối với nhóm tuổi khách hàng, việc phân chia lợi nhuận (cả biên độ tỷ lệ tổng số) theo loại sản phẩm gì? Tìm nhân viên kinh doanh, nhà phân phối, nhà cung cấp, khách hàng, đối tác, khách hàng mức mức dưới? 9-21 OLAP Cube: Product Family by Store Type Displayed Using Excel Pivot Table 2-dimension table Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-22 OLAP Cube: Product Family by Country by State by Store Type (4-Dimensions) Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-23 OLAP Cube: Country, State, City, Product Family, Store Type (5-Dimensions), Showing Sales Data (Measure) Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-24 OLAP Reports OLAP cube Người dùng thay đổi định dạng Người dùng tìm hiểu sâu liệu Có thể yêu cầu khả tính toán lớn Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-25 OLAP Servers Được phát triển để thực thi phân tích OLAP Server đọc liệu từ sở liệu Thực thi phép toán Lưu trữ kết OLAP database Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-26 Vai trò OLAP Server Database • Figure 9-10 Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7-27 ... Học viện Ngân hàng 7- 5 ERP CRM Copyright © 2012 Pearson Education, Inc Publishing as Prentice Hall 9-6 Độ lớn Exabyte? Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7- 7 Q2: Các hệ thống... thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7- 26 Vai trò OLAP Server Database • Figure 9-10 Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7- 27 ... Học viện Ngân hàng 7- 8 Q2: Các hệ thống kinh doanh tạo chiến lược cạnh tranh ? (tt) Knowledge Mgmt System Expert System Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng 7- 9 Q3: Các ứng dụng