1.1.1. Kết nối nguồn dữ liệu
Căn cứ trên các dữ liệu cần hiển thị thì cần kết nối các nguồn dữ liệu sau: Loại giao dịch Nguồn dữ
liệu
Bảng dữ liệu Mô tả
Giao dịch bán hàng
Dữ liệu ERP ORDR Thông tin về khách hàng, Nhân viên sales
RDR1 Thông tin về mặt hàng Danh sách comment của khách hàng Google Driver Sheet Comment
Danh sách comment của khách hàng: Thời gian, id khách, nội dung comment, Tên nhân viên sales phụ trách
Giao dịch thu chi & Giao dịch khác
Dữ liệu ERP OJDT Danh sách giao dịch: Nội dung, thời gian, loại giao dịch
JDT1 Chi tiết giao dịch: tài khoản hạch toán, tài khoản đối ứng, số tiền hạch toán
Dữ liệu máy chấm công
Dữ liệu Máy chấm công
Nhanvien_Log Tên nhân viên, thời gian đi, thời gian về,…
Bảng 3: Mô tả kết nối giữa các loại dữ liệu
Như vậy ta sẽ sử dụng công cụ Tableau BI để kết nối với 3 nguồn dữ liệu là: Dữ liệu máy chấm công, Dữ liệu ERP, Google Driver
- Kết nối với máy chấm công:
- Google Sheet
1.1.2. Tổ chức dữ liệu
Dữ liệu sẽ được tổ chức theo mô hình sau: Tên nguồn dữ
liệu
Cách thức lấy dữ liệu Có thể sử dụng cho các giao diện
SAP_Dữ liệubase
Sử dụng SQL để lấy danh sách doanh thu, khách hàng, mặt hàng, lợi nhuận theo khoảng thời gian
+ Phân tích doanh thu + Phân tích khách hàng + Hiệu quả kinh doanh + vòng quay kinh doanh Sử dụng Procedure để tính các chỉ số
khả năng thanh khoản
Báo cáo khả năng thanh khoản
GoogleSheet + Dùng câu truy vấn SQL để view cột comment và trọng số cảm xúc
+ Liên kết với bảng OCRD để truy vấn
Báo cáo chỉ số cảm xúc khách hàng
mã khách hàng Máy chấm
công
+ Dùng sql để truy vấn log: Mã nhân viên, tên, thời gian đi làm (ra/vào)
Phân cụm dữ liệu
Bảng 4: Bảng tổ chức lại các dữ liệu sau khi kết nối
1.2. Xây dựng các giao diện cơ sở (sheet)
Sau khi đã kết nối với các nguồn dữ liệu thì nhiệm vụ của cơ bản hiện tại là kéo thả các dữ liệu sao cho hợp lý
1.2.1. Topsales by employee
1.2.2. Profit by employee
1.2.4. Khách hàng mới theo chiều nhân viên phụ trách
1.3. Xây dựng Bảng điều khiển quản trị 1.3.1. Xây dựng Bảng điều khiển 1.3.1. Xây dựng Bảng điều khiển
Bộ lọc dữ liệu
o Thời gian: Từ ngày, đến ngày
o Nhóm khách hàng
o Nhóm sản phẩm
o Nhóm nhân viên Giao diện hiển thị
o Giao diện Phân tích doanh thu: Xây dựng từ các sheet Profit, TopSale
o Giao diện phân tích khách hàng: Xây dựng từ sheet khách hàng & Comment
o Giao diện phân tích khả năng thanh khoản 1.3.2. Xuất bản giao diện trên Tableau reader
Giao diện 2: Phân tích khách hàng
- Phân tích chỉ số cảm xúc của khách hàng dựa trên các bình luận trên fanpage chính thức. Bộ phận maketing sẽ thu thập các bình luận này trên fanpage để có thể phân loại thành 2 loại:
1. Bình luận tiêu cực 2. Bình luận tích cực
- Phân tích lượng khách hàng mới sau chiến dịch marketing theo từng nhân viên chăm sóc khách hàng đó. Để thấy được việc tiếp cận khách hàng của nhân viên nào là có hiệu quả nhất.
Giao diện 4: Hiệu quả kinh doanh theo từng nhân viên
- Giao diện 5: Hỗ trợ ra quyết định tuyển dụng nhân sự kinh doanh
Biểu đồ cho thấy tại tháng 12/2019 số lượng nhân sự tăng nhưng lợi nhuận gộp vẫn không tăng => Hệ tư vấn người quản lý ra quyết định k cần tuyển dụng thêm.
- Giao diện 6
5. Kết quả thực nghiệm
5.1. Nội dung thực nghiệm
5.1.1. Quy mô hệ thống
Phần mềm được triển khai tại 02 công ty trà sữa & công ty thiết bị phần mềm ictek. Hàng ngày lượng dữ liệu được sản sinh ra vô cùng nhiều. Luận văn đã đo lượng giao dịch phát sinh ra và dung lượng database phát sinh tương ứng theo ngày. Đây là một nguồn dữ liệu rất lớn. Đặc biệt, khi đến kỳ kế toán – cần phải lấy dữ liệu thì tổng dung lượng dữ liệu phát sinh đã tăng lên nhanh chóng
a. Công ty Trà sữa Dữ liệu Lượng giao
dịch/ngày Dung lượng database phát sinh/ngày Tổng phát sinh/kỳ kế toán Ghi chú Bán hàng lẻ 19.000 1G 30G Sử dụng trên phần mềm bán lẻ ipos Giao dịch trên hệ thống nguồn lực doanh nghiệp 100 500M 15G Sử dụng phần mềm SAP Giao dịch chấm công nhân sự 1.200 500M 15G 64 cửa hàng trên 2 vùng nam/bắc Giao dịch marketing 500.000 5G 150G Nếu có chương trình khuyến mại hoặc chạy quảng cáo
Tổng phát sinh 7G 210G
b. Công ty ICTEK Dữ liệu Lượng giao
dịch/ngày Dung lượng database phát sinh/ngày Tổng phát sinh/kỳ kế toán Ghi chú Bán hàng lẻ 1.000 10M 300M Bán trực tiếp trên phần mềm SAP Giao dịch trên hệ thống nguồn lực doanh nghiệp 50 250M 7.5G Sử dụng phần mềm SAP Giao dịch chấm công nhân sự 100 40M 4G 10 cửa hàng tại miền bắc
Giao dịch marketing
500.000 5G 150G Nếu có chương trình khuyến mại hoặc chạy quảng cáo
Tổng phát sinh 7G 161.8G
5.1.2. Đối tượng triển khai
Triển khai hệ hỗ trợ ra quyết định tại 02 công ty + Trà sữa từ tháng 01/2020
Nhóm nhân sự Số lượng nhân sự sử dụng
Loại báo cáo sử dụng Ghi chú
Ban giám đốc 3 Khả năng thanh khoản Cấp trưởng ban 5 Phân tích doanh thu, hỗ trợ
tuyển dụng
Cấp trưởng phòng 8 Phân tích doanh thu, phân tích khách hàng, Hỗ trợ
tuyển dụng nhân sự Cấp trưởng nhóm 13 Phân cụm nhân viên,
Bảng 5: Nội dung triển khai tại doanh nghiệp 1
+ Thiết bị phần mềm từ tháng 07/2019 Nhóm nhân sự Số lượng nhân sự sử
dụng
Loại báo cáo sử dụng Ghi chú
Ban giám đốc 2 Khả năng thanh khoản Cấp trưởng/phó
phòng
5 Phân tích doanh thu, phân tích khách hàng,
Hỗ trợ tuyển dụng Cấp trưởng nhóm 10 Phân cụm nhân viên,
Bảng 6: Nội dung triển khai tại doanh nghiệp 2
5.2. Đánh giá hiệu năng hệ thống
Khi các nhà quản lý truy cập báo cáo, thì hiệu năng xem báo cáo là vô cùng nhanh chóng. Nguyên nhân là do các dữ liệu đã được trích xuất và chỉ lấy các thông tin cần thiết,
thay vì lấy toàn bộ dữ liệu thô lưu trữ trên các nguồn dữ liệu cơ sở. Luận văn sử dụng công cụ Web Page Performance Test để có thể kiểm tra hiệu năng của các API của ứng dụng và trang web hiển thị báo cáo
5.2.1. Hiệu năng trên điện thoại
Tên giao diện Thời gian phản hồi Chất lượng báo cáo
Giao diện 1: Phân tích doanh thu 5s Tốt
Giao diện 2: Phân tích khách hàng 11.01s Tốt
Giao diện 3: Khả năng thanh khoản 10s Tốt
Giao diện 4: Hiệu quả kinh doanh 12s Tốt
Giao diện 5: Hỗ trợ ra quyết định tuyển dụng nhân sự kinh doanh
09s Tốt
Giao diện 6: Phân cụm nhân viên 15s Tốt
5.2.2. Hiệu năng trên trình duyệt web
Tên giao diện Đường dẫn Thời gian phản hồi
Chất lượng báo cáo
Giao diện 1: Phân tích doanh thu
https://prod-apnortheast-
a.online.tableau.com/#/site/hayen/views/ THM01/Biusnlngtheoccthng?:iid=1
11.01s Tốt
Giao diện 2: Phân tích khách hàng https://prod-apnortheast- a.online.tableau.com/#/site/hayen/views/ THM02/Biusnlngtheoccthng?:iid=1 11.01s Tốt Giao diện 3: Khả năng thanh khoản
https://prod-apnortheast-
a.online.tableau.com/#/site/hayen/views/ THM03/Biusnlngtheoccthng?:iid=1
10s Tốt
Giao diện 4: Hiệu quả kinh doanh
https://prod-apnortheast- a.online.tableau.com/#/site/hayen/views/ THM04/Biusnlngtheoccthng?:iid=1 12s Tốt Giao diện 5: Hỗ trợ ra quyết định tuyển dụng nhân sự kinh doanh https://prod-apnortheast- a.online.tableau.com/#/site/hayen/views/ THM05/Biusnlngtheoccthng?:iid=1 09s Tốt
Giao diện 6: Phân cụm nhân viên
https://prod-apnortheast-
a.online.tableau.com/#/site/hayen/views/ THM06/Biusnlngtheoccthng?:iid=1
15s Tốt
5.3. Thống kê kết quả từ người dùng 5.3.1. Tần suất sử dụng 5.3.1. Tần suất sử dụng
Hệ thống đã đặt một trigger khi người dùng truy xuất dữ liệu báo cáo để đo được tần suất truy cập của mỗi tài khoản vào các báo cáo. Sau đây là bảng đo lường mức độ truy cập theo chiều báo cáo kể từ khi cài đặt hệ đến thời điểm 01/07/2020 (dữ liệu đã được làm tròn)
- Công ty
Nhóm tài khoản Tần suất trung bình truy cập/ ngày Tần suất trung bình truy cập/ tuần Tần suất trung bình truy cập/ tháng Ban giám đốc 0.5 4 16 Cấp trưởng ban 1 5 21 Cấp trưởng/phó phòng 1 6 22 Cấp trưởng nhóm 2 8 28
Bảng 7: Kết quả tần suất sử dụng báo cáo tại công ty trà sữa
- Công ty ICTEK
Nhóm tài khoản Tần suất trung bình truy cập/ ngày Tần suất trung bình truy cập/ ngày Tần suất trung bình truy cập/ ngày Ban giám đốc 0.5 4 16 Cấp trưởng/phó phòng 1 6 22 Cấp trưởng nhóm 2 8 28
5.3.2. Mức độ phản hồi của mỗi giao diện
Sau khi triển khai tại hai doanh nghiệp thì bộ phận chăm sóc khách hàng nhận được phản hồi qua email và qua các cuộc họp. Luận văn đã tổng hợp kết quả phản hồi thông qua 3 tiêu chí:
Tiêu chí 1: Tính đúng đắn, là tiêu chí đầu tiên khi một báo cáo phân tích cần đảm bảo
Tiêu chí 2: Tính tiện ích, đây là công cụ dành cho người quản lý cấp trung trở lên. Đây là đối tượng cực kỳ khó tính, vì thế tiện tích khi sử dụng là một vấn đề cần được lưu ý.
Tiêu chí 3: Các vấn đề phản hồi bổ sung cho hệ, nhờ các góp ý của người dùng mà luận văn sẽ hiểu được khi đi vào thực tiễn, hệ còn thiếu gì để có thể bổ sung và nâng cấp Dưới đây là kết quả phản hồi từ hai công ty đã triển khai.
- Công ty
Tên giao diện Tính đúng đắn
Tiện ích khi xem báo báo
Yêu cầu bổ sung thông tin
Giao diện 1: Phân tích doanh thu Đạt Đạt Chưa có
Giao diện 2: Phân tích khách hàng Đạt Đạt Mong muốn tool
tự phân tích chỉ số
Giao diện 3: Khả năng thanh khoản
Giao diện 4: Hiệu quả kinh doanh
Đạt Đạt Chưa có
Giao diện 5: Hỗ trợ ra quyết định tuyển dụng nhân sự kinh doanh
Đạt Đạt Chưa có
Giao diện 6: Phân cụm nhân viên Đạt Đạt Muốn phân cụm
theo chiều độ tuổi
Bảng 9: Bảng mô tả kết quả mức độ phản hồi của công ty trà sữa
- Công ty ICTEK
Tên giao diện Tính đúng đắn
Tiện ích khi xem báo báo
Yêu cầu bổ sung thông tin
Giao diện 2: Phân tích khách hàng Đạt Đạt Mong muốn tool tự phân tích chỉ số
Giao diện 3: Khả năng thanh khoản
Giao diện 4: Hiệu quả kinh doanh
Đạt Đạt Chưa có
Giao diện 5: Hỗ trợ ra quyết định tuyển dụng nhân sự kinh doanh
Đạt Đạt Chưa có
Giao diện 6: Phân cụm nhân viên Đạt Đạt Chưa có
Kết luận
1) Tính sáng tạo và khoa học
Trình bày các vấn đề cơ bản về hệ hỗ trợ ra quyết định một cách dễ hiểu và có hệ thống giúp các doanh nghiệp có thể dễ dàng tiếp cận với công nghệ với để tạo ra một hệ hỗ trợ ra quyết định
ng dụng Tableau BI xây dựng hệ hỗ trợ này nhằm đảm bảo đầy đủ các tính năng của một ứng dụng phân tích phù hợp với hoạt động và nguồn lực sẵn có của các doanh nghiệp Việt Nam hiện tại
2) Tính ứng dụng
Hệ hỗ trợ ra quyết định đã xây dựng chuyên sâu cho một doanh nghiệp bán lẻ. Ngoài ra đã triển khai thành công tại 2 doanh nghiệp với quy mô vừa và nhỏ. Vì thế khả năng ứng dụng hệ cho các doanh nghiệp tương tự là hoàn toàn được.
Hơn nữa, quá trình triển khai hết sức đơn giản và dễ hiểu nên các doanh nghiệp mới sẽ dễ dàng tiếp cận và sử dụng
3) Tính hiệu quả
Với chỉ chi phí triển khai lần đầu, doanh nghiệp hoàn toàn có thể sử dụng hệ cho thời gian lâu dài trong quá trình vận hành. Khi doanh nghiệp muốn phân tích thêm chỉ số phân tích nào đó thì hoàn toàn có thể sử dụng các thao tác kéo thả để thêm hoặc bớt dữ liệu
4) Tính hoàn thiện
Sản phẩm được xây dựng dựa trên công cụ Tableau BI, dẫn đầu về xu hướng phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp, vì thế hệ đã đáp ứng được toàn trình các yêu cầu về phân tích dữ liệu của 1 doanh nghiệp. Hệ đã đi vào sử dụng thực tế tại 02 doanh nghiệp được một thời gian dài
5) Định hướng phát triển
Sản phẩm sẽ được định hướng phát triển sâu về phân tích dữ liệu thông qua các hàm phân tích thông minh tự viết khi kết nối với hệ thống tabpy.
Tài liệu tham khảo Tiếng Việt
[1] Hoàng Xuân Huấn, Hệ thống trợ giúp quyết định, bài giảng trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, 2009
[2] Lê Mạnh Hưng và cộng sự, Giáo trình tài chính doanh nghiệp, Nhà xuất bản thống kê: TP. Hồ Chí Minh, 2015
Tiếng Anh
[3] https://www.tableau.com/learn
[4] https://www.experfy.com/blog/a-comparison-of-tableau-and-power-bi-the-two-top- leaders-in-the-bi-market/
[5] E. Turban, Decision support and expert systems, Prentice Hall, 1995
[6] I.M. Makarov, T.M. Vinogradskaya, Rubchinsky, V.B. Sokolov, The Theory of choice and decision making, Mir Publishers Moskow, 1987
[7] R.H. Sprague, H.J. Watson, Decision support systems – Putting theory into practice, Prentice Hall, 1986
[8] M.W.Davis, Applied Decision Support, Prentice Hall, 1988
[9] F. Burstein, C. W. Holsapple, Handbook on Decision Support Systems, Springer- Verlag Berlin Heidelberg, 2008
[10] J.C. Bowker, The new Knowledge Economy and Science and Technology Policy, Department of communication, University of California, San Diego, march 2004 [11] E. Turban, Decision Support and Expert Systems, Prentice Hall 1995.
[12] G.M.Marakas, Decision Support System in the twenty-first century, Prentice hall, 1999.
[13] J. Han and M. Kamber, Dữ liệu mining: Concepts and Techniques, Mogan Kaufman Publishers, 2001.
Phụ lục 01: Bài khảo sát chung
Theo đường dẫn liên kết: https://docs.google.com/forms/d/1mwDFw5ICWcBdx- 2nVhsu1kDCgaW3-aq4jNG7PxdlAPI/edit
Phụ lục 02: Bài khảo sát nghiệp vụ & phân bố dữ liệu
A. Phần Bán hàng & marketing
STT Câu hỏi Trả lời
1 Công ty có xây dựng qui trình bán hàng cho từng nhân viên không? Nếu có hãy mô tả?
2 Mặt hàng kinh doanh chính của công ty là gì? Công ty có mảng gia công cho khách hàng không?
3 Đơn vị cần quản lý những thông tin gì về khách hàng? Phân cấp, nhóm khách hàng theo tiêu chí nào?
4 Đơn vị có áp doanh số kinh doanh cho từng nhân viên kinh doanh trong công ty không?
5
Đối với nhân viên bán hàng tại quầy, đơn vị có chính sách phân ca cho nhân viên như thế nào để đảm bảo được tính công bằng và đồng đều về đội ngũ bán hàng của từng ca?
6 Hiện công ty có những cơ sở bán hàng nào, quy mô của mỗi cơ sở là bao nhiêu nhân viên
7 Nhân viên bán hàng sẽ theo dõi các đơn đặt hàng chưa hoàn thành như thế nào?
8 Khi chiến dịch marketing bắt đầu thì những nhân viên nào sẽ tham gia
9 Khi chiến dịch marketing kết thúc, các báo cáo trích xuất ra ở đâu? Do ai cung cấp? Biểu mẫu hiện tại là gì
10 Bạn theo dõi kiểm tra, kiểm soát các thông tin về nhân viên bán hàng qua các thông số nào
11 Các loại báo cáo về nhân viên bán hàng hiện nay đơn vị đang sử dụng?
cầu quản lý?
13 Có báo cáo nào lặp lại, có thể gộp, loại bỏ? Có báo cáo nào cần xây dựng thêm? Mô tả?
B. Phần Kho vận