Đang tải... (xem toàn văn)
Việc dùng các phương tiện tin học để tổ chức và khai thác các CSDL đã được phát triển từ những năm 60, nhiều CSDL đã được tổ chức, phát triển và khai thác ở mọi qui mô và khắp các lĩnh vực hoạt động của xã hội.
TIỂU LUẬN ĐỀ TÀI: “Áp dụng kỹ thuật phân tích liệu trực tuyến (OLAP) phục vụ công tác quản lý điều hành” MỞ ĐẦU Học viện Công nghệ Bưu viễn thơng đơn vị thành viên Tập đồn Bưu Viễn thơng Việt Nam có chức đào tạo, nghiên cứu khoa học chuyển giao công nghệ lĩnh vực bưu chính, viễn thơng, điện - điện tử cơng nghệ thông tin phục vụ phát triển ngành Bưu Viễn thơng xã hội Chính việc quản lý, phân tích đánh giá thơng tin cơng tác quản lí, đào tạo góc độ khác vấn đề cần quan tâm, chọn đề tài tốt nghiệp cao học ngành công nghệ thông tin với hướng phục vụ công tác Xuất phát từ thực tế đó, tơi chọn đề tài “Áp dụng kỹ thuật phân tích liệu trực tuyến (OLAP) phục vụ công tác quản lý điều hành” Xây dựng hệ trợ giúp định dựa vào liệu, sử dụng phương pháp luận xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) Trong tập trung vào hai cơng việc tập hợp liệu để tổ chức liệu đa chiều, phân tích hiển thị liệu để trợ giúp định Luận văn gồm chương: Chương 1: Tổng quan phương pháp khai thác liệu Chương 2: Hệ thống trợ giúp định sử dụng phân tích đa chiều xử lý phân tích trực tuyến Chương 3: Xây dựng hệ thống trợ giúp quản lý với chức OLAP Chương TỔNG QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP KHAI THÁC DỮ LIỆU 1.1 GIỚI THIỆU CÁC PHƯƠNG PHÁP KHAI THÁC DỮ LIỆU Việc dùng phương tiện tin học để tổ chức khai thác CSDL phát triển từ năm 60, nhiều CSDL tổ chức, phát triển khai thác qui mô khắp lĩnh vực hoạt động xã hội Sự phát triển nhanh chóng lượng lớn liệu thu thập lưu trữ CSDL lớn vượt ngồi khả người hiểu chúng khơng có cơng cụ hỗ trợ tốt Tình đặt hồn cảnh nhiều liệu thiếu thông tin, thiếu tri thức Với khối lượng lớn liệu rõ ràng phương pháp thủ công truyền thống áp dụng để phân tích liệu chia bảng khơng cịn phù hợp Chính vậy, có kỹ thuật đời “Khai phá liệu” Khai phá liệu ngữ tương đối mới, đời vào khoảng năm cuối của thập kỷ 1980 Các nhà thống kê xem "khai phá liệu trình phân tích thiết kế thăm dị lượng cực lớn liệu nhằm phát mẫu thích hợp và/hoặc mối quan hệ mang tính hệ thống biến sau hợp thức hố kết tìm cách áp dụng mẫu phát cho tập liệu" Nói tóm lại: khai phá liệu bước quy trình phát tri thức gồm có thụât tốn khai thác liệu chun dùng số quy định hiệu tính tốn chấp nhận để tìm mẫu mơ hình liệu Phát tri thức sở liệu qui trình nhận biết mẫu mơ hình liệu với tính năng: hợp thức, mới, khả ích, hiểu 1.1.1 Hình thành định nghĩa tốn Đây bước tìm hiểu lĩnh vực ứng dụng hình thành tốn, bước định cho việc rút tri thức hữu ích, đồng thời lựa chọn phương pháp khai phá liệu thích hợp với mục đích ứng dụng chất liệu 1.1.2 Thu thập tiền xử lý liệu Trong bước liệu thu thập dạng thô (nguồn liệu thu thập từ kho liệu hay nguồn thông tin Internet) 1.1.3 Khai phá liệu rút tri thức Đây bước quan trọng tiến trình khám phá tri thức Kết bước trích mẫu và/hoặc mơ hình ẩn liệu 1.1.4 Phân tích kiểm định kết Bước thứ tư hiểu tri thức tìm được, đặc biệt làm sáng tỏ mơ tả dự đốn Trong bước này, kết tìm biến đổi sang dạng phù hợp với lĩnh vực ứng dụng dễ hiểu cho người dùng 1.1.5 Sử dụng tri thức phát Các tri thức khám phá củng cố, kết hợp lại thành hệ thống, đồng thời giải xung đột tiềm tri thức Các giai đoạn q trình khám phá tri thức có mối quan hệ chặt chẽ với bối cảnh chung hệ thống 1.2 QUÁ TRÌNH KHAI PHÁ DỮ LIỆU Khai phá liệu hoạt động trọng tâm trình khám phá tri thức Thuật ngữ khai phá liệu số nhà khoa học gọi phát tri thức sở liệu Quá trình khai phá liệu bắt đầu với kho liệu thô kết thúc với tri thức chiết xuất Hình Kiến trúc hệ thống khai phá liệu Kiến trúc hệ thống khai phá liệu chia thành thành phần hình 1.3 CÁC PHƯƠNG PHÁP KHAI KHÁ DỮ LIỆU 1.3.1 Phân lớp liệu Mục tiêu phân lớp liệu dự đốn nhãn lớp cho mẫu liệu Q trình gồm hai bước: xây dựng mơ hình, sử dụng mơ hình để phân lớp liệu (mỗi mẫu lớp) 1.3.2 Phân cụm liệu Mục tiêu phân cụm liệu nhóm đối tượng tương tự tập liệu vào cum, cho đối tượng thuộc lớp tương đồng 1.3.3 Khai phá luật kết hợp Mục tiêu phương pháp phát đưa mối liên hệ giá trị liệu sở liệu Đầu giải thuật luật kết hợp tập luật kết hợp tìm 1.3.4 Hồi quy Phương pháp hồi quy tương tự phân lớp liệu Nhưng khác chỗ dùng để dự đốn giá trị liên tục cịn phân lớp liệu dùng để dự đốn giá trị rời rạc 1.3.5 Giải thuật di truyền Là q trình mơ theo tiến hố tự nhiên Ý tưởng giải thuật dựa vào quy luật di truyền biến đổi, chọn lọc tự nhiên tiến hoá sinh học 1.3.6 Mạng nơron Đây kỹ thuật khai phá liệu ứng dụng phổ biến Kỹ thuật phát triển dựa tảng toán học vững vàng, khả huấn luyện kỹ thuật dựa mơ hình thần kinh trung ương người 1.3.7 Cây định Kỹ thuật định công cụ mạnh hiệu việc phân lớp dự báo Các đối tượng liệu phân thành lớp Các giá trị đối tượng liệu chưa biết dự đoán, dự báo 7 1.4 XỬ LÝ PHÂN TÍCH TRỰC TUYẾN 1.4.1 Về xử lý phân tích trực tuyến Xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) kỹ thuật sử dụng cách thể liệu đa chiều gọi khối nhằm cung cấp khả truy xuất nhanh đến liệu kho liệu Tạo khối cho liệu bảng chiều bảng kiện kho liệu cung cấp khả thực truy vấn tinh vi phân tích cho ứng dụng khách OLAP đặt để xử lý truy vấn liên quan đến lượng liệu lớn mà cho thực thi truy vấn hệ thống OLTP cho kết nhiều thời gian 1.4.2 Mơ hình liệu đa chiều Các nhà quản lý kinh doanh có khuynh hướng suy nghĩ theo “nhiều chiều” Ví dụ họ có khuynh hướng mơ tả mà công ty làm sau: “Chúng kinh doanh sản phẩm nhiều thị trường khác nhau, đánh giá hiệu thực qua thời gian” Những người thiết kế kho liệu thường lắng nghe cẩn thận từ họ thêm vào nhấn mạnh đặc biệt họ như: “Chúng kinh doanh sản phẩm nhiều thị trường khác nhau, đánh giá hiệu thực qua thời gian” Suy nghĩ cách trực giác, việc kinh doanh khối liệu, với nhãn cạnh khối Các điểm bên khối giao điểm cạnh Với mô tả kinh doanh trên, cạnh khối Sản phẩm, Thị trường, Thời gian Hầu hết người nhanh chóng hiểu tưởng tượng điểm bên khối độ đo hiệu kinh doanh mà kết hợp giá trị Sản phẩm, Thị trường Thời gian Các chiều phân cấp theo loại Ví dụ chiều Thời gian mơ tả thuộc tính Năm, Quý, Tháng Ngày Vì vậy, chiều chứa nhiều mức trừu tượng, liệu xem từ nhiều khung nhìn linh động khác Một số thao tác điển hình khối liệu roll-up (tăng mức độ trừu tượng), drill-down (giảm mức độ trừu tượng tăng mức chi tiết), slice and dice (chọn chiếu), pivot (định hướng lại khung nhìn đa chiều liệu), cho phép tương tác truy vấn phân tích liệu tiện lợi Những thao tác biết Xử lý phân tích trực tuyến 1.5 KẾT LUẬN CHƯƠNG Chương tìm hiểu phương pháp khai phá liệu, trình khai phá liệu, giới thiệu OLAP, kỹ thuật sử dụng cách thể liệu đa chiều nhằm cung cấp khả truy xuất nhanh đến liệu kho liệu Định hình mơ hình liệu đa chiều 9 Chương HỆ THỐNG TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG PHÂN TÍCH ĐA CHIỀU TRONG XỬ LÝ PHÂN TÍCH TRỰC TUYẾN 2.1 KIẾN TRÚC KHỐI OLAP 2.1.1 Giới thiệu dịch vụ OLAP Microsoft SQL Server Dịch vụ OLAP server tầng phục vụ cho phân tích xử lý trực tuyến Hệ thống dịch vụ OLAP công cụ mạnh việc xây dựng khối đa chiều liệu cho phân tích cung cấp khả truy xuất nhanh đến thông tin khối cho khách Kiến trúc dịch vụ OLAP chia thành phần: Phần server (được đại diện OLAP server) phần khách (là dịch vụ PivotTable) Hình Kiến trúc OLAP Các đặc điểm dịch vụ OLAP: 10 Dễ sử dụng: Bằng cách cung cấp giao diện người dùng trợ giúp thực Linh động: Mơ hình liệu mạnh cho định nghĩa khối lưu trữ Các khối ghi: Cho kịch phân tích dạng “what if” Kiến trúc co dãn: Cung cấp đa dạng kịch lưu trữ giải pháp tự động “hội chứng bùng nổ liệu” mà gây khó chịu cho kỹ thuật OLAP Tích hợp cơng cụ quản trị, bảo mật, nguồn liệu khách/server Hỗ trợ rộng rãi hàm API kiến trúc mở để hỗ trợ ứng dụng tuỳ ý 2.1.2 So sánh OLAP với OLTP Đặc trưng ứng dụng OLTP tác vụ xử lý tự động ghi chép liệu xử lý tác vụ tổ chức ghi nhận đơn đặt hàng giao dịch ngân hàng mà cần phải đọc cập nhật vài mẩu tin dựa khố chúng Kho liệu, mục tiêu hỗ trợ định cho nhà quản lý Tính chi tiết riêng lẻ mẩu tin quan trọng tính lịch sử, tổng kết hợp liệu Căn vào đó, sở liệu tác nghiệp xây dựng để hỗ trợ tốt tác vụ OLTP 2.1.3 Các mơ hình lưu trữ hỗ trợ OLAP Dịch vụ OLAP hỗ trợ nhiều mơ hình lưu trữ liệu khác nhau, mơ hình có ưu khuyết điểm riêng, chúng sử dụng tuỳ theo mục đích khai thác 2.1.3.1 Mơ hình OLAP nhiều chiều (MOLAP) 11 Mơ hình OLAP nhiều chiều (MOLAP) lưu trữ liệu sở thông tin tổng hợp cấu trúc đa chiều gọi khối Các cấu trúc lưu bên sở liệu data mart kho liệu 2.1.3.2 Mô hình OLAP quan hệ (ROLAP) Mơ hình OLAP quan hệ (ROLAP) lưu trữ liệu sở thông tin tổng hợp bảng quan hệ Các bảng lưu trữ sở liệu bảng data mart kho liệu Lưu trữ khối cấu trúc ROLAP tốt cho truy vấn liệu không thường xuyên 2.1.3.3 Mơ hình lai OLAP (HOLAP) Mơ hình OLAP lai (HOLAP) kết hợp MOLAP ROLAP 2.1.3.4 So sách mơ hình Bảng sau so sánh tổng hợp ba mơ hình lưu trữ hỗ trợ OLAP: MOLAP ROLAP HOLAP Lưu trữ liệu sở Khối Bảng quan hệ Bảng quan hệ Lưu trữ thông tin tổng hợp Khối Bảng quan hệ Khối Hiệu suất thực truy vấn Nhanh Chậm Nhanh Tiêu thụ không gian lưu trữ Nhiều Thấp Trung bình Cao Thấp Trung bình Chi phí bảo trì 12 2.1.4 Kiến trúc khối OLAP Đối tượng OLAP khối, thể đa chiều liệu chi tiết tổng hợp Một khối bao gồm nguồn liệu, chiều, độ đo phần dành riêng 2.1.5 Mơ hình kiến trúc dịch vụ OLAP Kiến trúc dịch vụ OLAP gồm thành phần: Server Khách Hình Kiến trúc dịch vụ OLAP 2.1.5.1 Kiến trúc thành phần Server Dịch vụ OLAP SQL Server cung cấp thành phần Server có khả tạo quản lý liệu OLAP đa chiều, đồng thời cung cấp liệu cho khách qua dịch vụ PivotTable Các thao tác thành phần Server bao gồm việc tạo khối liệu đa chiều từ kho sở liệu quan hệ lưu trữ 13 chúng cấu trúc khối đa chiều (MOLAP), sở liệu quan hệ (ROLAP) kết hợp hai (HOLAP) 2.1.5.2 Kiến trúc thành phần Khách Thành phần khách dịch vụ PivotTable giao tiếp với OLAP server cung cấp giao diện cho ứng dụng khách sử dụng truy cập liệu OLAP server Các ứng dụng khách sử dụng dịch vụ PivotTable để lấy liệu từ sở liệu OLAP 2.2 HỆ THỐNG TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH 2.2.1 Một số định nghĩa DSS Khái niệm Hệ trợ giúp định, DSS (Decision Support System), lần Scott Morton đưa vào đầu năm 1970, ông định nghĩa “Các hệ thống dựa tương tác máy tính, giúp người định dùng liệu mơ hình để giải tốn khơng cấu trúc” Ba định nghĩa khác DSS đưa vào năm 1980 Moore Chang; Bonczek, Holsapple Whinston; Keen, Moore Chang khái niệm “Cấu trúc”, “không cấu trúc”, không đủ ý nghĩa trường hợp tổng qt Một tốn mơ tả có cấu trúc khơng cấu trúc liên quan tới người định, họ định nghĩa DSS là: Hệ thống có khả mở rộng; Có khả trợ giúp phân tích liệu mơ hình hố định; Hướng tới lập kế hoạch cho tương lai; Được sử dụng cho hoàn cảnh thời gian bất thường; 2.2.2 Một số khái niệm 14 Một toán có cấu trúc tốn giải cơng việc thường lệ Điển hình, phương pháp giải pháp bắt đầu thuật toán hợp lại chương trình máy tính nói tốn có cấu trúc chặt Một tốn nửa cấu trúc tốn khơng cấu trúc tốn có cần thiết vài mức độ yêu cầu thêm thông tin bổ sung, tri thức địa phương hiểu biết sâu sắc toán Do khơng đốn trước q trình thuật toán Hai khái niệm quan trọng hệ thống phản hồi mơi trường Phân tích nhạy cảm cố gắng giúp nhà quản lý họ không chắn độ xác, giá trị tương đối thông tin, họ muốn biết tác động thay đổi thông tin vào đến mơ hình Có hai kiểu phân tích nhạy cảm phân tích nhạy cảm tự động phương pháp thử sai Phương pháp phân tích thử sai chứa phân tích “What- if” mà ta xem xét sau 2.2.3 Phân tích “What- if” Một người làm mơ hình tạo dự đốn giả định để đánh giá liệu vào Công việc nhiều để đánh giá tương lai không chắn Khi mơ hình giải quyết, kết tất nhiên phụ thuộc vào liệu Phân tích nhạy cảm cố gắng kiểm tra tác động thay đổi liệu vào giải pháp đề nghị (Các biến kết quả) Kiểu phân tích nhạy cảm gọi phân tích “ What – if”, cấu trúc “ Điều 15 xảy cho giải pháp biến vào, giả thiết, giá trị tham số thay đổi ” 2.2.4 Những đặc tính khả DSS Những đặc tính khả DSS Cung cấp trợ giúp cho người định tình khơng cấu trúc nửa cấu trúc; Sự trợ giúp cung cấp cho mức quản lý khác từ người thực thi đến nhà quản lý; Sự trợ giúp cho cá nhân cho nhóm; DSS trợ giúp cho giai đoạn trình định: Giai đoạn trí tuệ, thiết kế, lựa chọn cài đặt; DSS trợ giúp cho đa dạng trình định kiểu định; DSS thích nghi mềm dẻo; DSS dễ sử dụng; DSS cố gắng nâng cao hiệu trình định; Người định điều khiển tồn bước q trình định việc giải toán; 10 DSS thường sử dụng mơ hình cho phân tích tình định; 11 DSS mức cao trang bị thành phần tri thức; 2.2.5 Các thành phần DSS DSS tạo thành từ hệ thống sau: Quản trị liệu Quản trị mơ hình Truyền thơng Quản trị tri thức 16 Mơ hình khái niệm DSS cho hình cung cấp khả hiểu biết cấu trúc chung thành phần DSS 2.2.6 Hệ quản trị liệu Hệ quản trị liệu bao gồm thành phần sau: Cơ sở liệu DSS Hệ quản trị sở liệu Phương tiện hỏi đáp Danh mục liệu 2.2.7 Hệ quản trị mơ hình Hệ quản trị mơ hình DSS bao gồm thành phần sau: Cơ sở mơ hình Hệ quản trị sở mơ hình Ngơn ngữ dùng mơ hình Danh mục mơ hình Thực hiện, tích hợp điều khiển mơ hình Các phần tử giao diện với thành phần khác DSS cho hình vẽ 2.2.8 Hệ thống tri thức Nhiều toán phi cấu trúc bán cấu trúc phức tạp, chúng yêu cầu tri thức tinh thông, tri thức cần thiết bổ sung vào cho khả bình thường DSS, tri thức nâng cao trang bị thành phần gọi quản trị tri thức 2.2.9 Hệ thống giao diện người dùng 17 Thành phần hội thoại DSS phần mềm phần cứng cung cấp giao diện người dùng DSS 2.2.10 Người dùng hệ thống DSS DSS có hai lớp người dùng: Các nhà quản lý nhà chuyên môn 2.2.11 Sự phân lớp DSS trợ giúp chúng Có nhiều cách phân loại DSS, sau số cách điển hình: Kiểu trợ giúp hướng liệu so sánh với kiểu hướng mơ hình Độ phi thủ tục Sự trợ giúp cung cấp theo cách DSS: DSS cung cấp nhiều kiểu cuả trợ giúp 2.2.12 Các công nghệ DSS Sprague Carlson xác định mức công nghệ DSS (i) DSS cụ thể; (ii) tạo sinh DSS; (iii) công cụ DSS 2.3 KẾT LUẬN CHƯƠNG Chương đề cập chi tiết công cụ OLAP, giới thiệu dịch vụ OLAP Microsoft SQL Server, kiến trúc khối OLAP dạng mơ hình OLAP Những kĩ thuật khai phá liệu, phát tri thức có ý nghĩa cơng tác quản lý người quản lý, việc định đào tạo nghiên cứu khoa học 18 Chương XÂY DỰNG HỆ THỐNG TRỢ GIÚP QUẢN LÝ VỚI CHỨC NĂNG OLAP 3.1 MỤC TIÊU CỦA HỆ THỐNG 3.1.1 Giới thiệu đơn vị Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng đơn vị Trực thuộc Tập đồn Bưu Viễn thơng Việt Nam, dẫn đầu gắn kết Nghiên cứu - Đào tạo - Sản xuất Kinh doanh lĩnh vực Công nghệ thông tin Truyền thông 3.1.1.1 Nguồn nhân lực Là đơn vị Nghiên cứu, Đào tạo đầu Ngành Bưu Viễn thơng, Học viện xác định nguồn nhân lực tài sản quý giá nhất, tài sản cần đầu tư cách bản, chuyên nghiệp có định hướng lâu dài Với đội ngũ cán 800 người, Học viện đơn vị có mật độ tri thức cao Ngành 3.1.1.2 Công tác đào tạo Học viện đơn vị đào tạo đa ngành, đa nghề với nhiều loại hình đào tạo (Chính qui, Tại chức, Từ xa, Liên thông, Văn ) hệ đào tạo (Cao đẳng, Đại học, Cao học, Nghiên cứu sinh) khác 3.1.2 Đặt vấn đề 3.1.2.1 Về kho liệu Kho liệu kho lưu trữ liệu lưu trữ thiết bị điện tử tổ chức Các kho liệu thiết kế để hỗ trợ việc phân tích liệu lập báo cáo 19 Trong trình hoạt động kinh doanh, liệu doanh nghiệp phát sinh ngày nhiều Người ta muốn tận dụng nguồn liệu để sử dụng cho mục đích hỗ trợ cho cơng việc kinh doanh ví dụ cho mục đích thống kê hay phân tích Q trình tập hợp thao tác liệu có đặc điểm sau: Dữ liệu tích hợp Theo chủ đề Biến thời gian Dữ liệu cố định 3.1.2.2 Cấu trúc liệu cho kho liệu Vì liệu kho liệu lớn khơng có thao tác sửa đổi hay tạo nên tối ưu cho việc phân tích báo cáo Các thao tác với liệu kho liệu dựa sở Mơ hình liệu đa chiều, mơ hình vào đối tượng gọi khối liệu 3.1.2.3 Ngôn ngữ cho kho liệu Ngơn ngữ xử lý phân tích trực tuyến OLAP, phù hợp với kho liệu, ngôn ngữ tương tự với ngôn ngữ truy vấn SQL tập trung vào câu lệnh sau: Thu nhỏ: ví dụ nhóm liệu theo năm thay theo quý Mở rộng: ví dụ mở rộng liệu, nhìn theo tháng thay theo quý Cắt lát : nhìn theo lớp Ví dụ: từ danh mục bán hàng Q1, Q2, Q3, Q4 xem Q1 Thu nhỏ: bỏ bớt phần liệu (tương ứng thêm điều kiện vào câu lệnh WHERE SQL) 3.1.2.4 Cấu trúc hệ thống kho liệu 20 Người ta thiết kế kho liệu có ba tầng: Tầng đáy; Tầng giữa; Tầng cùng; 3.1.2.5 Nhiệm vụ khai phá liệu luận văn Trong khuôn khổ luận văn này, sử dụng kĩ thuật OLAP để khai phá liệu, kho liệu nhiều chiều Các liệu (i) công tác quản lý sinh viên; (ii) kết học tập sinh viên học viên; (iii) cơng trình nghiên cứu khoa học thày giáo Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng… Dựa liệu đó, để thực cơng tác trợ giúp định, phục vụ quản lý, điều hành công tác đào tạo nghiên cứu khoa học Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng, luận văn sẽ: Tổ chức liệu, dạng kho liệu; Thể liệu dạng đồ hoạ, phục vụ định trực quan; Sử dụng kĩ thuật OLAP, thể liệu dạng bảng xoay khác nhau, tiện cho việc xử lí liệu định 3.2 YÊU CẦU VỀ HỆ THỐNG, THIẾT KẾ HỆ THỐNG 3.2.1 Cơ sở liệu đào tạo nghiên cứu khoa học Hiện tại, Học viện chưa quản lý tác nghiệp rộng sở liệu trực tuyến Dữ liệu thường tổ chức sở liệu đơn lẻ Nhiệm vụ đề tài luận văn thiết kế sở liệu tích hợp, cho phép lưu thơng tin đào tạo nghiên cứu khoa học cán bộ, học viên sinh viên Học viện 21 Hệ quản trị sở liệu SQL SERVER Giao diện tương tác người dùng theo đồ họa, gắn với mơi trường Windows Hình Hệ quản trị sở liệu sử dụng đề tài luận văn Nhiều bảng liệu, liên quan đến đào tạo nghiên cứu khoa học mô tả sở liệu “quản lý nguồn nhân lực” 3.2.2 Hạ tầng kĩ thuật Đề tài thực máy đơn Mơ hình tương lai u cầu sở liệu đặt máy chủ sở liệu Học viện Các định liên quan đến quản lý nguồn nhân lực thực mạng Intranet, cho phép người quản lý điều khiển tác nghiệp Các chức tìm kiếm, trích rút liệu xử lý liệu, theo hệ thống sở liệu truyền thống hệ quản trị sở liệu SQL SERVER đảm nhiệm Một số chức trợ giúp định khối OLAP đảm nhiệm Phần mềm với chức OLAP gắn với hệ quản trị SQL SERVER, chức OLAP bảng tính giúp người quản lý tin học hóa q trình họ 3.2.3 Hỏi liệu nhờ chức hệ quản trị sở liệu Hệ quản trị SQL SERVER cho phép đặt câu hỏi liệu thông qua ngôn ngữ SQL Tuy tiếp cận hiệu quả, việc 22 dùng câu hỏi SQL không thuận tiện cho người dùng không chuyên ICT Một số câu hỏi đơn giản thực môi trường SQL SERVER, xuất liệu tệp, dạng tệp MS EXCEL, xử lý nhờ chức OLAP bảng tính Hệ quản trị sở liệu giải thích kết trả lời câu hỏi liệu theo vết khai thác câu hỏi 3.3 DỮ LIỆU TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH Dữ liệu mô tả, tổ chức lưu trữ dạng bảng quan hệ sở liệu theo mơ hình quan hệ Tuy nhiên, chúng thể lại bảng tính, phù hợp việc điều hành cán Một số liệu minh hoạ thể dạng bảng tính MS EXCEL 3.4 THỬ NGHIỆM THỂ HIỆN DỮ LIỆU 3.4.1 Thể đồ hoạ 3.4.2 Sử dụng bảng xoay MS EXCEL 3.5 KẾT LUẬN CHƯƠNG Dựa kĩ thuật, phương pháp luận xử lý liệu trực tuyến, nhằm tăng cường công tác quản lý nguồn nhân lực Học viện Công nghệ Bưu Viễn thơng, đề tài luận văn tổ chức sở liệu đào tạo nghiên cứu khoa học, sử dụng hệ quản trị sở liệu SQL SERVER 23 KẾT LUẬN Một số vấn đề giải quyết: Luận văn tìm hiểu phương pháp khai phá liệu, trình khai phá liệu, giới thiệu OLAP, kỹ thuật sử dụng cách thể liệu đa chiều nhằm cung cấp khả truy xuất nhanh đến liệu kho liệu Định hình mơ hình liệu đa chiều Luận văn đề cập chi tiết công cụ OLAP, giới thiệu dịch vụ OLAP Microsoft SQL Server, kiến trúc khối OLAP dạng mơ hình OLAP Những kĩ thuật khai phá liệu, phát tri thức có ý nghĩa cơng tác quản lý người quản lý, việc định đào tạo nghiên cứu khoa học Để tăng cường trợ giúp định, chương giới thiệu tổng quan hệ trợ giúp định DSS, giới thiệu thành phần DSS, phân tích đặc tính khả DSS Dựa kĩ thuật, phương pháp luận xử lý liệu trực tuyến, nhằm tăng cường công tác quản lý nguồn nhân lực Học viện, đề tài luận văn tổ chức sở liệu đào tạo nghiên cứu khoa học, sử dụng hệ quản trị sở liệu SQL SERVER Tuy liệu đơn giản, đủ để thể vai trò khai phá liệu kĩ thuật OLAP Kiến nghị hướng nghiên cứu Đề tài cần tiếp tục với hệ thống thực, mạng Intranet Học viện Một số sở liệu đào tạo nghiên cứu khoa học cần thiết kế chuẩn hóa, đảm bảo tính đắn liệu kết xử lý ... đề tài “Áp dụng kỹ thuật phân tích liệu trực tuyến (OLAP) phục vụ công tác quản lý điều hành? ?? Xây dựng hệ trợ giúp định dựa vào liệu, sử dụng phương pháp luận xử lý phân tích trực tuyến (OLAP). .. tượng liệu phân thành lớp Các giá trị đối tượng liệu chưa biết dự đoán, dự báo 7 1.4 XỬ LÝ PHÂN TÍCH TRỰC TUYẾN 1.4.1 Về xử lý phân tích trực tuyến Xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) kỹ thuật sử dụng. .. vấn phân tích liệu tiện lợi Những thao tác biết Xử lý phân tích trực tuyến 1.5 KẾT LUẬN CHƯƠNG Chương tìm hiểu phương pháp khai phá liệu, trình khai phá liệu, giới thiệu OLAP, kỹ thuật sử dụng