Hiện tại luận văn mới chỉ là những nghiên cứu và thử nghiệm ban đầu, muốn đưa vào sử dụng thực tế cho cần thực hiện triển khai thử nghiệm và nghiên cứu sâu về các yêu cầu của phòng Đào tạo để có thể bao quát được hầu hết các yêu cầu thực tế, dựa vào đấy để có thể hoàn thiện thêm phần thực nghiệm của luận văn, cũng như mở rộng cho các nghiệp vụ khác của Học viện Ngân hàng.
Luận văn giới thiệu tương đối chi tiết các công cụ và qui trình để phát triển kỹ thuật OLAP. Do đó, ngoài việc tiếp tục nghiên cứu thêm để ứng dụng vào các dữ liệu đào tạo khác như dữ liệu về học phí, dữ liệu về nhân sự... Luận văn có thể ứng dụng để khai phá các loại dữ liệu khác, ví dụ như khai phá dữ liệu khách hàng của ngân hàng, dữ liệu bán hàng của các siêu thi, dữ liệu giao dịch chứng khoán, tài chính...
Tài liệu Tham khảo
Tiếng Việt
[1] Trịnh Thế Tiến (2009), Giáo trình học nhanh SQL Server 2008, Nhà xuất bản Hồng Đức.
[2] Viện Công nghệ Thông tin, Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam (1999), Thiết kế hệ thống trong xây dựng Data Warehouse và Hệ thống Thông tin lớn, Hà Nội.
Tiếng Anh
[3] Tom Mitchell (1999), Machine Learning and Data Mining, Communications of the ACM, Vol. 42, No. 11, pp. 30-36.
[4] U. M. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth and R. Uthurusamy (1996),
Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, AAAI Press, Menlo Park, CA).
[5] D. Pyle (2003), Business Modeling and Data Mining, Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, CA.
[6] Joy Mundy and Warren Thornthwaite (2011), The Microsoft Data Warehouse Toolkit: With SQL Server 2008 R2 and the Microsoft Business Intelligence Toolset, Wiley Publishing, Inc.
[7] Microsoft, SQL Server 2008 Books Online.
[8] Rob Vieira (2009), Professional Microsoft SQL Server 2008 Programming, Wiley Publishing, Inc.
[9] Trang web: http://www.learndatamodeling.com/dw_concepts.htm, 2011.
[10] Real-Time Data Integration for Data Warehousing and Operational Business Intelligence An Oracle White Paper, 2010.
[11] J. Grabmeier, and A. Rudolph (2002),Techniques of Clustering Algorithms in Data Mining, Data Mining and Knowledge Discovery, Kluwer Academic Publishers, Netherlands, pp. 303-360.