Nghiうp vつ kho

Một phần của tài liệu Strategic information systems planning (Trang 34)

24 Di宇n gi違i quy trình

Yêu c亥u mua hàng:

- A隠 xu医t mua s違n ph育m t瑛eƒe"pj "oƒ{"8吋8違m b違o s嘘n逢嬰ng s違n ph育m cung 泳ng - A挨p"x鵜 mua hàng s胤 xem xét, n院w"8欝ng ý s胤 t衣o phi院u yêu c亥u mua hàng.

Duy羽v"8挨p:

- Aánh giá s嘘n逢嬰ng mua, giá c違, ngày nh壱p"j pi"x "rj逢挨pi"vj泳c thanh toán.

Mua hàng:

Hình 3.2: Quy trình nghi羽p v映 kho Yêu c亥u mua hàng Mua hàng Duy羽t 8挨p Nh壱p kho Xu医t kho Ki吋m kê K院t thúc T瑛 ch嘘i Y N Yêu c亥u xu医t kho Duy羽t 8挨p T瑛 ch嘘i Y N

25

- T衣o phi院u mua hàng d詠a vào phi院u yêu c亥u mua hàng bên trên. - A欝ng th運i t衣o phi院u yêu c亥u nh壱r"mjq"mjk"owc"8逢嬰c hàng.

Nh壱p kho:

- Sau khi j pi"8逢嬰c mua s胤8逢嬰e"8逢c"x»"mjq.

- Th栄mjq"8ƒpj"ikƒ"n衣k"8亥{"8栄 s嘘n逢嬰pi"8挨p"j pi"8逢嬰c nh壱p và t衣o phi院u nh壱p kho.

Yêu c亥u xu医t kho:

- Mjk"e„"8挨p"j pi"v瑛 khách hàng s胤 có yêu c亥u xu医t kho. - T衣o phi院u yêu c亥u xu医t kho.

- Aƒpj"ikƒ"{‒w"e亥w"e„"8逢嬰e"8ƒr"泳ng, n院w"8逢嬰c thì s胤 duy羽v"8挨p0

Duy羽v"8挨p<

- Aánh giá s嘘n逢嬰ng s違n ph育m xu医t kho, ngày xu医t kho.

Xu医t kho:

- Scw"mjk"8逢嬰c duy羽t s胤 t衣o phi院u xu医t kho cho s違n ph育m.

- Phi院u xu医v"mjq"p {"e pi"u胤8逢嬰e"8 pj"mflo"vjgq"8挨p"j pi"bán.

Ki吋m kê:

- Ki吋m kê l衣i hàng còn t欝n sau khi xu医t.

K院t thúc:

- L逢w"vt英 l衣i các thông tin gi医y t運 liên quan. 3.3.3 Nghip v khiu ni khách hàng

26

Hình 3.3: Quy trình nghi羽p v映 khi院u n衣i khách hàng Di宇n gi違i quy trình

Khách hàng khi院u n衣i:

- Khách hàng khi院u n衣i v隠 s違n ph育m c栄a công ty thông qua email, 8k羽n tho衣i tr詠c ti院p hay t衣k"8衣i lý bán hàng.

Ti院p nh壱n khi院u n衣i:

- Nhân viên h厩 tr嬰 s胤 ghi nh壱n các khi院u n衣i này vô h羽 th嘘ng. - T衣o 8挨p"mjk院u n衣i g欝m s違n ph育m, th運i gian, khách hàng. Khách hàng khi院u n衣i Ti院p nh壱n khi院u n衣i Xác th詠c khi院u n衣i Ghi nh壱n ph違n h欝i K院t thúc Rj逢挨pi"rjƒr" x穎 lý Xem xét gi違i pháp Hài lòng Không hài lòng

27

Xác th詠c khi院u n衣i:

- Nhân viên xem xét, xác th詠c l衣i các khi院u n衣i.

- N院w"8¤{"8¿pi"n "mjk院u n衣k"ej pj"8ƒpi"pj¤p"xk‒p"u胤 t衣q"8挨p"mjk院u n衣i.

Rj逢挨pi"rjƒr"z穎 lý:

- A隠 xu医v"rj逢挨pi"rjƒr"z穎 lý cho các khi院u n衣i liên quan.

Xem xét gi違i pháp:

- T衣k"d逢噂c này s胤8ƒpj"ikƒ"eƒe"ik違i pháp có th吋 x穎n#."vj逢運ng thì s胤 nêu gi違i pháp tr詠c ti院p v噂k"mjƒej"j pi"8吋 xem xét ý ki院n.

- N院u khách hàng không hài lòng quay l衣k"d逢噂e"rj逢挨pi"rjƒr"z穎n#"8吋8ƒpj"ikƒ"x "8隠 xu医v"rj逢挨pi"rjƒr"o噂i.

- N院u khách hàng hài lòng s胤 gi違i quy院t cho khách hàng.

Ghi nh壱n ph違n h欝i:

- Sau khi gi違i quy院t xong ghi nh壱n l衣i ph違n h欝i c栄a khách hàng.

K院t thúc:

28

EJ姶愛PI"6: XÂY D衛NG DATA WAREHOUSE VÀ BUSINESS INTELLIGENCE CHO CÁC PHÂN H烏

4.1. Yêu c亥u t瑛 công ty và pi逢運i dùng h羽 th嘘ng

Hi羽p"pc{"e»pi"v{"8cpi"s穎 d映ng nhi隠u h羽 th嘘ng v噂i các CSDL khác nhau trong công tác qu違n lý và kinh doanh, 8欝ng th運k"fq"n逢w"f英 li羽u 荏 nhi隠u CSDL khác nhau nên v隠 m員t c医u trúc data e pi"e„"u詠 khác nhau. Vì th院 khi c亥n các báo cáo ph映c v映 cho th嘘ng kê, phân tích thì c亥n ph違i l医y s嘘 li羽u t瑛 nhi隠u CSDL và x穎 lý k院t n嘘i chu育n hóa d英 li羽u.

User s胤 d映pi"gzegn"8吋 t鰻ng h嬰p l衣i d英 li羽w."ucw"8„"z¤{"f詠ng thành m瓜t báo cáo riêng, vi羽c này có h衣n ch院 là excel ch雨 x穎 lý d詠 li羽u t亥m m瓜t tri羽u dòng và t嘘e"8瓜 x穎 lý r医t ch壱o."8欝ng th運i n院u mu嘘n coi d英 li羽u quá kh泳 user ph違k"n逢w"tk‒pi"vj pj"pjk隠u file excel c栄a m厩i tháng. Chính vì nh英ng b医t c壱p trên nên user e„"8逢c"tc"pj英ng yêu c亥w"pj逢"ucw:

‚ C亥n m瓜t h羽 th嘘pi"8吋 user có th吋 d宇 dàng phân tích theo nhi隠u thông tin khác nhau. ‚ M瓜v"EUFN"8吋n逢w"vt英 t医t c違 d英 li羽u t瑛 các h羽 th嘘ng khác nhau.

‚ H羽 th嘘ng có th吋 d宇 dàng phân tích d英 li羽u m瓜t cách nhanh chóng. ‚ Ph違k"8違m b違q"8逢嬰e"8瓜 b違o m壱t x "mj»pi"e„"piw{"e挨"o医t d英 li羽u.

‚ Giao di羽n pi逢運i dùng dashboard, báo cáo thân thi羽n và d宇 s穎 d映ng v噂i user.

4.2. Các phân h羽8吋 xây d詠ng h羽 th嘘ng

D詠a vào nh英ng yêu c亥u c栄a user, Tác gi違 s胤 thi院t k院 m瓜t h羽 th嘘ng DW và BI. Sau khi xem xét và phân tích d詠a vào th運k"ikcp"x "8瓜逢w"vk‒p"8嘘i v噂i t瑛ng ph亥n vi羽c mà user yêu c亥u, nên 荏 8¤{"Vƒe"ik違 s胤 t壱p trung xây d詠ng cho ba phân h羽 là : bán hàng, kho, và khi院u n衣i khách hàng c栄a trong công ty.

M厩i phân h羽 s胤 có m瓜t mô hình phù h嬰p v逢挨pi"泳ng, m厩i mô hình s胤 bao g欝m d英 li羽u và chi隠u d英 li羽u.

29

4.3. Mô hình Data Warehouse 8隠 xu医t

Mô hình s胤 bao g欝m:

‚ Data Source: 8¤{"n "p挨k"b逸v"8亥u c栄a d英 li羽u t瑛 nhi隠u CSDL khác nhau g欝m có: ph亥n m隠m ERP, ph亥n m隠m qu違n lý kho, ph亥n m隠o"ej<o"u„e"mjƒej"j pi"x "eƒe"f英 li羽u bên ngoài 違pj"j逢荏ng 8院n các phân h羽o "8隠 tài nh逸o"8院n.

‚ DSA: 8¤{"n "p挨k"n逢w"vt英8亥u vào c栄a d英 li羽u t瑛 Data Source."8逢嬰c input theo d衣ng 1:1 bao g欝m c医u trúc và n瓜i dung c栄a d英 li羽u0"Eƒe"fcvc"8逢嬰e"n逢w"v衣k"8¤{"u胤 8逢嬰c x穎 lý ucw"8„"u胤8逢嬰c load lên DW, DSA n "e pi"n p挨k"sw違n lý quá trình ETL.

‚ Data Warehouse: 8¤{"u胤 n挨k"n逢u tr英 d英 li羽u c亥n thi院t cho phân tích báo cáo g欝m: Ü Raw Data là nh英ng data l医y 1:1 t瑛 DSA, nh英pi"fcvc"p {"8逢嬰c l詠a ch丑n 8吋 x穎 lý

riêng và phân tích thêm.

Ü Summary Data: là nh英pi"fcvc"8逢嬰c c壱p nh壱p khi d英 li羽w"8逢嬰e"8逢c"x q"FY."dcq" g欝m nh英ng d英 li羽u 8逢嬰c t鰻ng h嬰r"e挨"d違p"x "8挨p"ik違p."xck"vt”"ej pj"n "ik¿r"v<pi" t嘘c hi羽u su医t truy c壱p.

Ü Meta Data: là thông tin 8吋 zƒe"8鵜nh d英 li羽u. Xck"vt”"ej pj"n "8挨p"ik違n c医u trúc và n瓜i d映ng c栄a d英 li羽u, cho phép các nhà phân tích d英 li羽u phân lo衣k."8鵜nh v鵜 và j逢噂ng các truy v医p"8院n d英 li羽u c亥n thi院t.

‚ Data Mart: nh英ng kho d英 li羽u cho t瑛ng phân h羽vtqpi"8隠 tài này g欝m bán hàng, kho, khi院u n衣i khách hàng bao g欝m d英 li羽u và các m嘘i quan h羽 gi英a b違ng Fact và b違ng Dimension.

30

‚ Business Intelligence: là h羽 th嘘ng ch泳a nh英ng dashboard, report d衣ng th嘘ng kê, phân v ej"8逢嬰c xây d詠ng tr詠c ti院p trên tool BI c映 th吋荏8¤{"n "rj亥n m隠m Power BI.

‚ ETL: ti院n trình trích xu医t, bi院p"8鰻i và t違i d英 li羽u.

4.4. Xây d詠ng các Data Mart

4.4.1 Thông tin chi tit các table cho Data Mart

Các table c栄a Data Mart là các table chính cho quá trình t衣o mô hình cho t瑛ng phân h羽, chính vì v壱y các table này có schema riêng là dw 8吋 d宇 dàng phân bi羽v"e pi"pj逢"vk羽n qu違n lý trong quá trình ETL, và schema này s胤 8逢嬰e"n逢w"f逢噂k"fcvcdcug"pj逢"dw.Date_Dim, dw.Product_dimÈ0

pj逢pi"mjk"n‒p"oqfgn"u胤 b臼uejgoc"8吋 t衣o thân thi羽t v隠 m員t giao di羽n pi逢運i dùng.

Table dw.Date_Dim: th吋 hi羽n thông tin v隠 m員t th運i gian."8¤{"n "vcdng"e挨"d違n nh医t khi xây d詠ng các DM, vì b医t c泳 quá trình làm dashboard, report hay phân tích d英 li羽w"vj·"8隠u c亥n xem xét theo y院u t嘘 th運i gian. Table này s胤 k院t n嘘i 2 chi隠u v噂i các table Fact khác theo c瓜t Date v噂i m嘘i quan h羽 là 1:N.

Tên c瓜t Ki吋u d英 li羽u Mô t違

Date Date Ngày theo format:yyyy-mm-dd

Day Number Ngày theo s嘘

Month Number Tháng theo s嘘

Quarter Number Quý theo s嘘

Year Number P<o"vjgq"u嘘

DayOfWeek Varchar Tên c栄a th泳

QuarterCD Varchar Tên c栄c"Sw#"mflo"vjgq"p<o

FullMonthName Varchar Tháng theo tên

B違ng 4.1: Thông tin chi ti院t c栄a b違ng danh m映c th運i gian

Table dw.Product_Dim: th吋 hi羽n thông tin c栄a s違n ph育m."8¤{"e pi"n "o瓜v"vcdng"e挨"d違n n英a vì chi隠u s違n ph育m v磯n là chi隠w"8逢嬰c coi nhi隠u nh医t trong b医t k công ty nào. Table này s胤 k院t n嘘i 2 chi隠u v噂i các table Fact khác theo c瓜t ID v噂i m嘘i quan h羽 là 1:N.

Tên c瓜t Ki吋u d英 li羽u Mô t違

Id Number Mã s違n ph育m

Product_name Varchar Tên s違n ph育m

Category_id Number Mã lo衣i s違n ph育m

B違ng 4.2: Thông tin chi ti院t c栄a b違ng danh m映c s違n ph育m

Table dw.Product_Category_Dim: th吋 hi羽n thông tin c栄a lo衣i s違n ph育m."8吋 vi羽c t嘘k"逢w"j„c" oqfgn"e pi"pj逢"ik違m t違i cho table Product thì tác gi違 tách riêng ra lo衣i s違n ph育m riêng, thông

31

vj逢運ng trong th嘘ng kê, các nhà qu違n lý hi院m khi coi chi ti院t t瑛ng s違n ph育m mà h丑 s胤 coi th嘘ng kê c栄a nhóm hay lo衣i s違n ph育o"8„0Table này s胤 k院t n嘘i 2 chi隠u v噂i các table dw.Product_Dim theo c瓜t ID v噂i m嘘i quan h羽 là 1:N.

Tên c瓜t Ki吋u d英 li羽u Mô t違

Id Number Mã lo衣i s違n ph育m

Type Varchar Tên lo衣i s違n ph育m

B違ng 4.3: Thông tin chi ti院t c栄a b違ng danh m映c lo衣i s違n ph育m

Table dw.Channel_Dim: th吋 hi羽n thông tin c栄a các kênh bán hàng, miêu t違 v隠 các kênh bán hàng chính c栄a công ty ví d映 bán hàng online, bán hàng c栄c"cigpv."dƒp"j pi"swc"8衣k"n#È Table này s胤 k院t n嘘i 2 chi隠u v噂i các table Fact theo c瓜t ID v噂i m嘘i quan h羽 là 1:N.

Tên c瓜t Ki吋u d英 li羽u Mô t違

ID Number Mã kênh

Name Varchar Tên Kênh

B違ng 4.4: Thông tin chi ti院t c栄a b違ng danh m映c kênh

Table dw.Region_Dim: th吋 hi羽n thông tin c栄a t雨nh thành ph嘘."vj逢運pi"8逢嬰c s穎 d映pi"8吋 th吋 hi羽p"8鵜c"8k吋m mà khách hàng order s違n ph育o."p挨k"u違n ph育o"8院n tay khách hàng. Table này s胤 k院t n嘘i 2 chi隠u v噂i các table Fact theo c瓜t ID v噂i m嘘i quan h羽 là 1:N.

Tên c瓜t Ki吋u d英 li羽u Mô t違

ID Number Mã t雨nh thành ph嘘

Name Varchar Tên t雨nh thành ph嘘

Area Varchar Khu v詠c t雨nh thành ph嘘

B違ng 4.5: Thông tin chi ti院t c栄a b違ng danh m映c vùng

Table dw.Customer_Dim: th吋 hi羽n thông tin c栄a khách hàng, bao g欝m r医t nhi隠u thông tin quan tr丑pi"nk‒p"swcp"8院p"mjƒej"j pi"pj逢"8鵜a ch雨, s嘘8k羽n tho衣k"gocknÈ"8逢嬰c dùng cho phân h羽 bán hàng và khi院u n衣i khách hàng. Table này s胤 k院t n嘘i 2 chi隠u v噂i các table Fact theo c瓜t ID v噂i m嘘i quan h羽 là 1:N.

Tên c瓜t Ki吋u d英 li羽u Mô t違

ID Number Mã khách hàng

Name Varchar Tên khách hàng

Address Varchar A鵜a ch雨 c栄a khách hàng

Phone Varchar S嘘8k羽n tho衣i

32

B違ng 4.6: Thông tin chi ti院t c栄a b違ng danh m映c khách hàng

Table dw.Factory_Dim: th吋 hi羽n thông tin c栄c"pj "oƒ{."p挨k"u違n su医t c栄a s違n ph育m, d宇 dàng truy xu医t ngu欝n g嘘c c栄a s違n ph育m khi nh壱p và xu医v"mjq."8欝ng th運i h厩 tr嬰 cho phân h羽 khi院u n衣i khách hàng. Table này s胤 k院t n嘘i 2 chi隠u v噂i các table Fact theo c瓜t ID v噂i m嘘i quan h羽 là 1:N.

Tên c瓜t Ki吋u d英 li羽u Mô t違

ID Number Mã nhà máy

Name Varchar Tên nhà máy

Address Varchar A鵜a ch雨 nhà máy

Phone Varchar S嘘8k羽n tho衣i

B違ng 4.7: Thông tin chi ti院t c栄a b違ng danh m映c nhà máy

Table dw.CustomerComplaint_Type_Dim: th吋 hi羽n lo衣i thông tin khi院u n衣i, bao g欝m nhi隠u d衣ng thông tin khi院u n衣i khác nhau s違n ph育m l厩i, giao hàng b鵜 tr宇È"Table này s胤 k院t n嘘i 2 chi隠u v噂i các table Fact theo c瓜t ID v噂i m嘘i quan h羽 là 1:N.

Tên c瓜t Ki吋u d英 li羽u Mô t違

ID Number Mã khi院u n衣i

Name Varchar Tên khi院u n衣i

B違ng 4.8: Thông tin chi ti院t c栄a b違ng danh m映c lo衣i khi院u n衣i

Table dw.Warehouse_Status_Dim: th吋 hi羽n tr衣ng thái c栄a s違n ph育m trong kho là xu医t kho ho員c nh壱p kho. Table này s胤 k院t n嘘i 2 chi隠u v噂i các table Fact theo c瓜t ID v噂i m嘘i quan h羽 là 1:N.

Tên c瓜t Ki吋u d英 li羽u Mô t違

ID Number Mã tr衣ng thái kho

Name Varchar Tên tr衣ng thái kho

B違ng 4.9: Thông tin chi ti院t c栄a b違ng danh m映c tình tr衣ng kho

Table dw.Warehouse_Dim: th吋 hi羽n thông tin kho c栄c"e»pi"v{."p挨k"n逢w"vt英 các s違n ph育m c栄a e»pi"v{"vt逢噂e"mjk"8逢c"8院n tay khách hàng. Table này s胤 k院t n嘘i 2 chi隠u v噂i các table Fact theo c瓜t ID v噂i m嘘i quan h羽 là 1:N.

Tên c瓜t Ki吋u d英 li羽u Mô t違

ID Number Mã kho

Name Varchar Tên kho

33

Table dw.Staff_Dim: th吋 hi羽n thông tin c栄a t医t c違 nhân viên trong công ty, table này có th吋 s穎 d映ng cho nhi隠u phân h羽mjƒe"pjcw"vtqpi"v逢挨pi"nck"pj逢pi"vtqpi"8隠 tài này ch雨 dùng cho phân h羽 kho. Table này s胤 k院t n嘘i 2 chi隠u v噂i các table Fact theo c瓜t ID v噂i m嘘i quan h羽 là 1:N.

Tên c瓜t Ki吋u d英 li羽u Mô t違

ID Number Mã nhân viên

Name Varchar Tên nhân viên

Role Varchar Vai trò c栄a nhân viên

Department Varchar Phòng ban c栄a nhân viên

B違ng 4.11: Thông tin chi ti院t c栄a b違ng danh m映c nhân viên

Table dw.Sales_Fact: th吋 hi羽n chi ti院t các giao d鵜ch phát sinh trong phân h羽 bán hàng, user s胤eqk"8逢嬰c doanh thu bán hàng theo nhi隠u chi隠u khác nhau d詠a vào table này. Table này s胤 k院t n嘘i 2 chi隠u v噂i các table Dimession theo c瓜t các c瓜v"KF"v逢挨pi"泳ng v噂i m嘘i quan h羽 là 1:N.

Tên c瓜t Ki吋u d英 li羽u Mô t違

ID Number Mã ID c栄a table

Customer_Id Number Mã khách hàng

Product_id Number Mã s違n ph育m

Region_id Number Mã vùng

Channel_id Number Mã kênh

Transaction_date Date Ngày phát sinh giao d鵜ch

Price Number Giá c栄a m厩i s違n ph育m

Quantity Number S嘘n逢嬰ng s違n ph育m

Total Number Doanh thu = Price * Quantity

B違ng 4.12: Thông tin chi ti院t c栄a b違ng s詠 ki羽n bán hàng

Table dw.Warehouse_Fact: th吋 hi羽n chi ti院t các giao d鵜ch phát sinh trong phân h羽 kho, user có th吋 bi院v"8逢嬰c s嘘n逢嬰ng xu医t kho, s嘘n逢嬰ng nh壱p kho, t瑛8„"e pi"e„"vj吋v pj"8逢嬰c s嘘n逢嬰ng t欝n kho. Table này s胤 k院t n嘘i 2 chi隠u v噂i các table Dimession theo c瓜t các c瓜v"KF"v逢挨pi"泳ng v噂i m嘘i quan h羽 là 1:N.

Tên c瓜t Ki吋u d英 li羽u Mô t違

ID Number Mã ID c栄a table

Warehouse_Id Number Mã kho

Product_id Number Mã s違n ph育m

34

Staff_id Number Mã nhân viên

Transaction_date Date Ngày phát sinh giao d鵜ch

Status_id Number Mã tình tr衣ng giao d鵜ch

Quantity Number S嘘n逢嬰ng s違n ph育m

B違ng 4.13: Thông tin chi ti院t c栄a b違ng s詠 ki羽n kho

Table dw.CustomerComplaint_Fact: th吋 hi羽n chi ti院t các giao d鵜ch phát sinh trong phân h羽 khi院u n衣i khách hàng, user có th吋 bi院v"8逢嬰c s嘘 l亥n khi院u n衣i c栄a khách hàng. Table này s胤 k院t n嘘i 2 chi隠u v噂i các table Dimession theo c瓜t các c瓜v"KF"v逢挨pi"泳ng v噂i m嘘i quan h羽 là 1:N.

Tên c瓜t Ki吋u d英 li羽u Mô t違

ID Number Mã ID c栄a table

Customer_id Number Mã khách hàng

Product_id Number Mã s違n ph育m

Region_id Number Mã vùng

Channel_id Number Mã kênh

Transaction_date Date Ngày phát sinh khi院u n衣i

Factory_id Number Mã nhà máy s違n xu医t

Type_id Number Mã lo衣i khi院u n衣i

Count_number Number S嘘 l亥n khi院u n衣i

B違ng 4.14: Thông tin chi ti院t c栄a b違ng s詠 ki羽n khi院u n衣i khách hàng

4.4.2 Mô hình bán hàng

Bán hàng là m瓜t ho衣v"8瓜ng chính c栄a công ty. Công ty bán nh英ng m員t hàng m悦 ph育m thông swc"eƒe"m‒pj"dƒp"j pi"v逢挨pi"泳ng. V噂i s嘘n逢嬰ng giao d鵜ch phát sinh hàng ngày r医t là l噂n và nhi隠u lo衣i m員t hàng khác nhau, vì th院 khi thi院t k院 mô hình c亥p"8違m b違o có th吋 th嘘ng kê và phân tích v噂i nhi隠u chi隠u thông tin khác nhau g欝m: ngày bán hàng, s違n ph育m bán, khách hàng mua s違n ph育m, khu v詠c mua hàng và kênh bán hàng. D詠c"x q"8„"tác gi違8逢c"tc"u挨"8欝 t鰻ng quan và mô hình database pj逢"hình 4.2 và 4.3:

35

Hình 4.3: Chi ti院t mô hình bán hàng c栄a Data Mart Hình 4.2: T鰻ng quan mô hình bán hàng c栄a Data Mart

36

4.4.3 Mô hình kho

Các s違n ph育o"vt逢噂e"mjk"8逢嬰e"8逢c"8院n tay c栄a khách hàng s胤8逢嬰e"n逢w"x q"mjq0 Công ty s胤 8逢c"u違n ph育m vào nh英ng kho c亥n thi院v"8吋 d宇 dàng trong vi羽c nh壱r"mjq"e pi"pj逢"zw医t kho, chính vì th院 v噂i mô hình kho c亥n có các chi隠u thông tin sau: nhà máy s違n xu医t, kho hàng, s違n ph育m, lo衣i s違n ph育m, ngày xu医t nh壱p kho và nhân viên. D詠c"x q"8„"tác gi違8逢c"tc"u挨"8欝 t鰻ng quan và o»"j·pj"fcvcdcug"pj逢"hình 4.4 và 4.5:

Hình 4.5: Chi ti院t mô hình kho c栄a Data Mart Hình 4.4: T鰻ng quan mô hình kho c栄a Data Mart

37

4.4.4 Mô hình khiu ni khách hàng

Trong su医t quá trình bán hàng s胤 có nh英ng lúc khách hàng s胤 có nh英ng th逸c m逸c, than phi隠n v隠 s違n ph育m. Mô hình s胤 giúp qu違n lý nh英ng khi院u n衣i c栄a khách hàng m瓜v"eƒej"8c"ejk隠u giúp công ty d宇 f pi"8逢c"tc"j逢噂ng gi違i quy院t v医p"8隠 cho t瑛ng s違n ph育m, mô hình s胤 có các chi隠u vj»pi"vkp"pj逢"ucw< kênh bán hàng, s違n ph育m, lo衣i s違n ph育m, nhà máy s違n xu医t s違n ph育m, khách hàng, lo衣i khi院u n衣i, ngày khi院u n衣i. D詠c"x q"8„"vƒe"ik違 8逢c"tc"u挨"8欝 t鰻ng quan và mô hình fcvcdcug"pj逢"j·pj"606 và 4.7:

Hình 4.6: T鰻ng quan mô hình khi院u n衣i khách hàng c栄a Data Mart

Một phần của tài liệu Strategic information systems planning (Trang 34)