Tổng quan về công nghệ BI

Một phần của tài liệu NGHIÊN CỨU CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN XÂY DỰNG VÀ HOÀN THIỆN KHUNG CƠ SỞ DỮ LIỆU MÔI TRƯỜNG QUỐC GIA VÀ XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU MÔI TRƯỜNG (Trang 128 - 135)

III NỘI DUNG NGHIÊN CỨU VÀ KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC

4. Cơ sở khoa học công nghệ về thu thập, quản lý, chia sẻ và khai thác thông tin dữ liệu

4.6 Khả năng ứng dụng của công nghệ BI

4.6.1 Tổng quan về công nghệ BI

BI (Business Intelligence) được hiểu như ngày nay được cho là đã được phát triển từ hệ thống hỗ trợ quyết định - DSS, bắt đầu vào những năm 1960 và phát triển trong suốt giữa những năm 1980. DSS có nguồn gốc từ các mơ hình hỗ trợ máy tính được tạo ra để hỗ trợ việc ra quyết định và lập kế hoạch. Từ DSS, kho dữ liệu, hệ thống thông tin điều

hành, OLAP và các giải pháp BI (Business Intelligence) bắt đầu được tập trung quan tâm vào cuối những năm 80.

Với sự phát triển ngày nay, các doanh nghiệp và tổ chức địi hỏi trả chi phí thấp và có thể truy cập sử dụng BI một cách nhanh chóng, thuận tiện trong q trình hoạt động. Một cách để đạt được cả hai mục tiêu trên là sử dụng Cloud BI với nền tảng điện toán đám mây, sử dụng phần mềm qua internet, giảm chi phí thuê hạ tầng CNTT và cho phép truy cập hệ thống nhanh hơn, thuận tiện hơn. Tiếp nối nền tảng điện toán đám mây là sự trỗi dậy của các nền tảng được hỗ trợ bởi điện thoại di động, cho phép người dùng làm việc với BI đang di chuyển với điện thoại thơng minh, máy tính bảng và các thiết bị khác, mà khơng cần phải có mặt tại trụ sở cơ quan, tổ chức. Khi các cơng cụ được hồn thiện và cải tiến, chúng cũng đang được thực hiện đơn giản và thuận tiện hơn, khuyến khích sự thích ứng rộng rãi hơn.

Các giải pháp BI (Business Intelligence)là tập hợp các chiến lược, quy trình, ứng dụng, dữ liệu, công nghệ và kiến trúc phục vụ cơng tác thu thập, quản lý, xử lý, phân tích, chia sẻ và trình bày dữ liệu. BI (Business Intelligence) cung cấp lịch sử, hiện tại và hỗ trợ dự đoán đối với các thơng tin, dữ liệu chun ngành. Các chức năng chính của Giải pháp BI (Business Intelligence) bao gồm: báo cáo số liệu (reporting), xử lý phân tích trực tuyến (online analytical processing), phân tích (analytics), khai phá dữ liệu (data mining), khai thác quy trình (process mining), xử lý sự kiện phức tạp (complex event processing), quản lý hiệu năng nghiệp vụ (business performance management), khai thác văn bản (text mining), phân tích dự báo (predictive analytics), phân tích theo quy định (prescriptive analytics). Thơng qua khả năng xử lý một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc hoặc phi cấu trúc, từ nhiều nguồn khác nhau, nhiều định dạng khác nhau và khả năng báo cáo, trình bày số liệu theo nhiều chiều, có sự tương quan, đối sánh nhiều yếu tố và trực quan hóa báo cáo số liệu, Giải pháp BI (Business Intelligence) giúp cho các cơ quan chuyên môn nâng cao hiệu quả công tác quản lý lĩnh vực, giúp cho ngành TNMT tăng cường công tác quản lý ngành trên cơ sở nâng cao hiệu quả quản lý từng lĩnh vực và sự quản lý dự trên sự gắn kết các lĩnh vực, tổng hợp tồn ngành.

Hình : Mơ hình BI (Business Intelligence)

Mơ hình BI (Business Intelligence) bao gồm các thành phần như sau:

- Nguồn dữ liệu (Data Sources): Nguồn trực tiếp hoặc gián tiếp, đa dạng, không đồng nhất về xuất xứ và loại;

- Kho dữ liệu/Chủ đề dữ liệu (Data Warehouse/Data Marts): Nơi đầu tiên chứa dữ liệu, là cơ sở cho các bước tiếp theo trong BI (Business Intelligence).

- Khối Khám phá, thăm dò dữ liệu (Data Exploration): Sử dụng các kỹ thuật về Phân tích thống kê, Truy vấn và Báo cáo số liệu.

- Khối Khai phá dữ liệu (Data Mining): Sử dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu. - Khối Trình bày dữ liệu (Data Presentations): Các kỹ thuật trình bày dữ liệu, Trực quan hóa.

- Khối Hỗ trợ ra quyết định: Hỗ trợ ra quyết định thơng qua sử dụng các mơ hình tốn học.

Quy trình nghiệp vụ của BI (Business Intelligence) như sau:

- Thông qua công cụ ETL (Extract, Transform, Load), dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau được trích xuất, chuyển đổi và nạp vào kho dữ liệu – Data Warehouse.

- Dữ liệu trong Data – Warehouse được phân chia theo các chủ đề dữ liệu – Data Marts.

- Thông qua cơng cụ phân tích dữ liệu trực tuyến – OLAP, hệ thống dữ liệu có thể được phân tích, truy vấn, báo cáo, khai phá và hỗ trợ ra quyết định phục vụ cơng tác quản lý trong ngành TNMT.

Hình : Quy trình nghiệp vụ Giải pháp BI (Business Intelligence)

Hiện nay tại Việt Nam đã có một số tổ chức ứng dụng Giải pháp BI (Business Intelligence) để tăng cường hiệu quả quản lý thơng qua xử lý, phân tích dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định, có thể dẫn chứng một số ví dụ điển hình sau:

Tập đồn Viễn thơng Quân đội – Viettel đã sử dụng Giải pháp BI (Business Intelligence) trên nền tảng mã nguồn mở. Tập đoàn đã thành lập bộ phận chuyên trách vận hành Giải pháp BI (Business Intelligence) để hỗ trợ Tập đồn xử lý, phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định. Hoạt động của Tập đồn ln đạt hiệu quả cao thông qua Giải pháp BI (Business Intelligence).

4.6.2 Khả năng ứng dụng của công nghệ BI

a) Xây dựng kho dữ liệu dự báo

Trong kho dữ liệu, các nhà dự báo sẽ nhận được nhiều trợ giúp hơn bằng cách sử dụng đầy đủ kiến thức chuyên gia dự báo trong hệ thống. Nếu hệ thống xây dựng kiến thức tiên đoán về cơ sở dữ liệu, giúp các dự báo viên tích lũy kiến thức mới, cung cấp một hệ thống đồ họa tương tác phù hợp để hiển thị và sử dụng kiến thức, các dự báo viên sẽ phân tích dữ liệu nhanh hơn và sử dụng nhiều dữ liệu hơn trong dự báo hoạt động.

Giải pháp kho dữ liệu:

Hình trên cho thấy giải pháp kho dữ liệu. Hộp gạch ngang thể hiện mô-đun trong tri thức của dự báo viên. Thơng thường, kiến thức của dự báo viên có thể được chia thành một tập hợp các khái niệm và một tập hợp các mối quan hệ giữa các khái niệm, chẳng hạn như quy tắc kết hợp, cụm, lớp, v.v.

Xác định nhóm “Chủ đề” là đối tượng phân tích trong dự báo, ví dụ: khái niệm về kiến thức dự báo viên..

Xác định dữ liệu phân tích dữ liệu hướng dẫn là một giá trị thực tương ứng với một chủ đề. Nó được chuyển đổi từ dữ liệu hoạt động ban đầu theo định nghĩa của chủ đề.

Tạo một hệ thống chủ đề từ bộ khái niệm kiến thức dự báo viên, xác định chuyển đổi dữ liệu để thay đổi dữ liệu vận hành thành dữ liệu phân tích cho từng đối tượng trong hệ thống chủ đề, trong q trình vận hành mỗi ngày, chúng tơi có được dữ liệu phân tích thời gian thực và lưu trữ chúng trong cơ sở dữ liệu. Bằng cách này, khái niệm → chủ đề → dữ liệu phân tích, tập hợp khái niệm kiến thức dự báo viên đã được tích hợp vào cơ sở dữ liệu. Dự báo viên sẽ phân tích dữ liệu phân tích phù hợp với các khái niệm trong tri thức của dự báo viên.

Hãy nhớ định nghĩa của Inmon, trong kho dữ liệu chỉ có dữ liệu phân tích được lưu trữ và chúng được định hướng theo chủ đề.

Ý nghĩa của các thuật ngữ khác được sử dụng trong định nghĩa của Inmon, bao gồm: Tích hợp trực tiếp, có nghĩa là kho dữ liệu nên trích xuất dữ liệu từ tất cả các nguồn dữ liệu có chứa dữ liệu hữu ích cho nhiệm vụ DSS; Biến đổi thời gian của người Viking, có nghĩa là kho dữ liệu nên chứa nhiều dữ liệu lịch sử cho phép phân tích diễn biến và quy luật thời tiết theo thời gian; Khơng có biến động, có nghĩa là dữ liệu trong kho dữ liệu chỉ để phân tích, khơng cịn q trình cấp thấp nữa (chèn, sửa đổi, xóa, v.v.). Đây là nửa bên trái của hình trên

Ở nửa bên phải, có hai cơng cụ phân tích quan trọng.

Một là Khai thác dữ liệu (DM). Nó là một cơng cụ khám phá. Nó tự động khám phá các mối quan hệ giữa các chủ thể (nghĩa là các khái niệm của các nhà dự báo) từ bộ dữ liệu phân tích. Q trình khám phá thường được xác định bởi các nhà dự báo, bắt đầu có thể được tự động hoặc bởi các nhà dự báo, và dưới sự khai sáng của kiến thức dự báo. Mối quan hệ kết quả từ DM sẽ được củng cố thành kiến thức dự báo trước để giúp các nhà dự báo nhanh chóng tích lũy kiến thức.

Một cách khác là Quy trình phân tích trực tuyến (OLAP). Nó là một cơng cụ xác nhận tương tác. Các nhà dự báo sử dụng nó để xem dữ liệu, xác nhận các mối quan hệ (bao gồm dự đoán và kết quả từ DM) và sau đó đưa ra quyết định dự báo. Cơng nghệ hạt nhân của nó là phân tích đa chiều. Nó sẽ là bàn làm việc chính của các nhà dự báo. Bằng hai công cụ này, mối quan hệ được thiết lập trong kiến thức dự báo đã được sử dụng và củng cố liên tục.

Trong thời điểm hiện tại, một giải pháp kho dữ liệu hồn chỉnh khơng chỉ bao gồm kho dữ liệu được xác định bởi W.H.Inmon mà còn bao gồm DM và OLAP.

b) Lợi ích của các đơn vị ứng dụng BI

- Khơng cịn việc ước lượng thơng tin, số liệu một cách chủ quan

Khi chưa có những thơng tin thực sự chính xác, nhà quản lý thường chỉ có thể đưa quyết định dựa trên kinh nghiệm, ước lượng các số liệu một cách chủ quan. Điều này dẫn đến việc đưa ra những quyết định khơng chính xác và có thể ảnh hưởng đến kết quả. BI có khả năng cung cấp thơng tin tổng hợp một cách chính xác, cập nhật (gần như thời gian thực) thậm chí cịn có khả năng dự báo số liệu tương lai, hay xu hướng kinh doanh. Do đó, BI giúp thay đổi kỹ năng điều hành của nhà quản trị.

- Cho phép truy vấn thông tin liên quan đến nghiệp vụ một cách nhanh chóng

Thay vì phải mất nhiều thời gian chắt lọc thơng tin, tham vấn vơ số những báo cáo để có được thơng tin về một nghiệp vụ cần thiết để đưa ra quyết định, BI-Hệ thống báo cáo quản trị thông minh cho phép nhà quản trị truy vấn trực tiếp, nhanh chóng tổng hợp

từ nhiều nguồn dữ liệu và kết quả được trả về gần như ngay lập tức. Vì vậy BI hỗ trợ tối đa cho nhà quản trị.

Hệ thống báo cáo quản trị thông minh (BI) là một ứng dụng đa nền tảng, có khả năng cung cấp các báo cáo và dashboard thơng qua khơng chỉ máy tính, laptop mà cịn có cả các thiết bị di động, do đó chỉ cần có kết nối Internet là nhà quản lý có thể truy cập các báo cáo này ở bất kỳ đâu và bất kỳ thời gian nào thay vì phải đến cơng ty mở các báo cáo trên giấy. Đây là việc mà nhà quản lý không thể thực hiện được với những báo cáo truyền thống, nhất là trong hoàn cảnh họ phải tham gia rất nhiều các cuộc họp và thường xuyên phải đi công tác.

- BI cung cấp chi tiết về hành vi của người dùng

BI sẽ tự tổng hợp, phân tích và cung cấp chi tiết hành vi (thói quen, xu hướng) của người dùng để từ đó, nhà quản lý có thể nhanh chóng nắm bắt được xu hướng của người dùng… Với những thơng tin này người quản lý có thể nhanh chóng đưa ra được các chiến dịch/ điều hành hợp lý và kịp thời.

- BI tạo cơ hội điều chỉnh kỹ năng quản lý, làm việc

BI cung cấp các dashboard đánh giá các chỉ số hiệu năng (KPI) của từng nhân viên, đơn vị, qua đó từng người, mỗi đơn vị sẽ biết rõ mình điểm yếu của mình, bộ phận ở từng khía cạnh cụ thể và có sự điều chỉnh kịp thời cũng như tự nâng cao khả năng, trình độ của mình. Ở mức độ cao hơn, người quản lý có thể biết được đơn vị đang yếu ở mảng, phịng ban nào, từ đó có những điều hành hợp lý. Như vậy, về tổng thể, năng lực của công ty sẽ dần được cải thiện. Về mặt quản lý, nếu đơn vị đang triển khai một chiến lược kinh doanh, những thông tin từ hệ thống báo cáo này sẽ giúp nhà quản lý điều chỉnh tiến độ, công việc của từng đơn vị một cách hợp lý. Việc thiết lập các mục tiêu sẽ sát với thực tế hơn và giám sát được hiệu năng của cơng ty trong q trình hoạt động để đạt được mục tiêu.

- Báo cáo thông minh giúp tiết kiệm thời gian

Mỗi mảng nghiệp vụ sẽ cần lấy dữ liệu từ nguồn khác nhau. Do đó khi muốn có được cái nhìn tổng thể về đơn vị, ta cần có được tất cả dữ liệu tổng hợp từ các nguồn này, tuy nhiên quá trình tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn sẽ cần nhiều công sức hơn (chuyển đổi định dạng, ghép nối, …). Điều này dẫn đến việc doanh nghiệp tốn nhiều thời gian cho công việc này. Một hệ thống BI có khả năng tổng hợp được các nguồn dữ liệu này một cách tự động vào Data Warehouse (kho dữ liệu) nên sẽ giải phóng được nhiều cơng sức khi thực hiện việc tổng hợp một cách thủ cơng, từ đó hiệu suất cơng việc sẽ được tăng lên.

BI cung cấp khả năng truy cập thông tin một cách hiệu quả cho tất cả mọi người từ cấp quản lý (ra quyết định) cho đến các đơn vị sản xuất, kinh doanh để có thể cập nhật được những thơng tin mới nhất, phục vụ cho cơng tác phân tích. Do đó có các phản ứng, quyết định phù hợp được đưa ra một cách kịp thời và nhanh chóng.

Một phần của tài liệu NGHIÊN CỨU CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN XÂY DỰNG VÀ HOÀN THIỆN KHUNG CƠ SỞ DỮ LIỆU MÔI TRƯỜNG QUỐC GIA VÀ XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU MÔI TRƯỜNG (Trang 128 - 135)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(174 trang)
w