V噂i m瓜t h羽 th嘘ng m噂i khi tri吋n khai t衣k"e»pi"v{"pj逢"j羽 th嘘ng DW và BI thì v医p"8隠 là không th吋 tránh kh臼i, quá trình tri吋p"mjck"8”k"j臼i s詠 thông th衣o v隠 m員t h羽 th嘘ng e pi"pj逢"pijk羽p v映 c栄c"e»pi"v{."f逢噂k"8¤{"n "eƒe"x医p"8隠 mà tác gi違 g員p khi tri吋n khai h羽 th嘘ng:
- Do d英 li羽w"n逢w"v瑛 nhi隠u h羽 th嘘ng khác nhau, nên c亥n ph違i hi吋u rõ h羽 th嘘ng mà công v{"8cpi"u穎 d映ng.
- Không có tài li羽u cho d英 li羽u c栄a h羽 th嘘ng, nên c亥n ph違k"vj逢運ng xuyên giao ti院p v噂i wugt"8吋 có cái nhìn chi ti院t v隠 d英 li羽u.
- D英 li羽u s穎 d映ng nhi隠u t瑛 vi院t t逸v"p‒p"mj„"mj<p"vtqpi"xk羽c hi吋u d英 li羽u. - C亥n n逸m b逸v"8逢嬰c nghi羽p v映 c栄a công ty.
- Wugt"ej逢c"swgp"vtqpi"xk羽c s穎 d映ng h羽 th嘘ng DW và BI
- Do tri吋n khai h羽 th嘘ng DW và BI c亥n m瓜t s嘘n逢嬰ng nhân s詠 có chuyên môn nh医v"8鵜nh nên quá trình tri吋p"mjck"mj„"8吋v·o"8逢嬰e"pi逢運i c亥n thi院t.
3.2 H羽 th嘘ng ph亥n m隠m và báo cáo c栄a công ty 8cpi"s穎 d映ng
V噂i s詠 c亥n thi院t trong ho衣v"8瓜ng kinh doanh thì hi羽n công ty s穎 d映ng nhi隠u ph亥n m隠m và h羽 th嘘ng báo cáo khác nhau cho t瑛ng phân h羽.
Ph亥n m隠m k院 toán Misa:
- Aây là ph亥n m隠m mà phòng ban k院 toán s穎 d映ng chính cho vi羽c ghi nh壱n các nghi羽p v映 k院 toán.
- Ph亥n m隠m này ch雨 dùng cho phòng ban k院 toán là chính không h厩 tr嬰 các nghi羽p v映 mjƒe"pj逢<"pj¤p"u詠."mjqÈ0
Ph亥n m隠m Microsoft Dynamics:
- Ph亥n m隠m ho衣v"8瓜ng chính trong n瓜i b瓜 công ty bao g欝m các nghi羽p v映:
‚ Kinh doanh
‚ Mua hàng
‚ L壱p k院 ho衣ch ‚ Qu違n lý kho
Ph亥n m隠m qu違n lý nhân s詠:
- Ph亥n m隠m qu違n lý nhân s詠tk‒pi"8逢嬰c công ty order bên ngoài làm. - Qu違n lý vi羽c ch医m công, ngh雨 phép, làm thêm gi運È0"c栄a nhân viên.
20
H羽 th嘘ng báo cáo hi羽n t衣i:
- Các báo cáo hi羽p"8cpi"8逢嬰c t鰻ng h嬰p t瑛 nhi隠u ngu欝n d英 li羽u khác nhau b茨ng cách th栄 công trên Excel.
- Nhân viên báo cáo s胤n逢w"n衣i t瑛ng file Excel trên h羽 th嘘ng sever theo m瓜v"ikck"8q衣n th運i gian nh医v"8鵜nh c栄a báo cáo.
- Khi có các ch雨 s嘘 c亥p"vjc{"8鰻i thì s胤 ph違i c壱p nh壱p l衣i file Excel và g穎i qua email cho các nhân viên liên quan.
3.3 Ph亥n m隠m h厩 tr嬰 xây d詠ng h羽 th嘘ng Data Warehouse và BI
Hi羽n nay có khá là nhi隠u ph亥n m隠m ph映c v映 cho vi羽c xây d詠ng DW và BI. E»pi"v{"8«"8ƒpj" giá nhi隠u y院u t嘘 và xin ý ki院n th違o lu壱n t瑛 nhi隠u chuyên gia khác nhau nên công ty s胤 s穎 d映ng các ph亥n m隠m c栄a Oketquqhv"8吋 ph映c v映 cho xây d詠ng h羽 th嘘ng DW và BI g欝m:
Microsoft SQL Server :
- M瓜t h羽 qu違n tr鵜 e挨"u荏 d英 li羽u quan h羽8逢嬰c phát tri吋n b荏i Microsoft v噂i m映e"8 ej"v衣o x "fw{"vt·"e挨"u荏 d英 li羽u.
- M瓜t máy ch栄 e挨"u荏 d英 li羽u, ph亥n m隠m có ch泳e"p<pi"ej pj"n "n逢w"vt英 và truy xu医t d英 li羽u theo yêu c亥u c栄a các 泳ng d映ng ph亥n m隠m khác.
- Có th吋 ch衣y trên cùng m瓜t máy tính ho員c trên m瓜t máy tính khác trên m衣ng (bao g欝m c違 Internet).
- S穎 d映ng ngôn ng英 T-USN"8逢嬰c phát tri吋n b荏i Microsoft.
SQL Server Integration Services:
- M瓜t công c映 qu違n lý, tích h嬰p và x穎 lý d英 li羽u.
- O»k"vt逢運pi"ej pj"8吋 ch衣y ETL, giúp t詠8瓜ng hóa các ch泳e"p<pi"vtqpi"GVN0 - Ph亥n m隠m h厩 tr嬰 nhi隠u tác v映 khác nhau cho v医p"8隠 ETL.
SQL Server Analysis Services:
- M瓜t công c映 h厩 tr嬰 cho vi羽c phân tích d英 li羽u 8c"eji隠u OLAP. - Là m瓜t ph亥n trong Microsoft SQL Server.
- Giúp t衣o và qu違n lý các mô hình DM m瓜t cách linh ho衣t. - E„"v pj"p<pi"d違o m壱t cao.
- S穎 d映ng ngôn ng英 MDX làm ngôn ng英 truy v医n.
SQL Server Data Tools:
- M瓜t ch泳e"p<pi"vtqpi"Oketquqhv"Xkuwcn"Uvwfkq
21
- Các DM t衣o ra s胤8逢嬰c deploy và input vào SSAS.
Power BI:
- Là công c映 cho thi院t k隠 h羽 th嘘ng kinh doanh thông minh c栄a Microsoft.
- A逢嬰e"f́pi"8吋 tr詠c quan hóa d英 li羽u, t衣o các dashboard, report theo yêu c亥u c栄a pi逢運i s穎 d映ng d英 li羽u.
- V噂i giao di羽n thân thi羽n d宇 s穎 d映pi"ik¿r"pi逢運i dùng d宇 dàng thao tác.
- H厩 tr嬰 ngôn ng英 Data Analysis Expressions (DAX) m瓜t ngôn ng英 do Microsoft phát tri吋n cho phân tích, ngôn ng英 này khá gi嘘ng v噂k"gzegn"8k隠w"p {"ik¿r"pi逢運i dùng d宇 dàng n逸m b逸t.
- Có hai d鵜ch v映 chính c栄c" Rqygt" DK" n " Rqygt" DK" Fgumvqr" f́pi" 8吋 phát tri吋n các dashboard và nh英ng tính toán ph泳c t衣p, Power BI Service dùng cho n隠n t違ng web thích h嬰p cho nh英ng báo cáo nhanh g丑n. Hai d鵜ch v映p {"v逢挨pi"vƒe"j厩 tr嬰 l磯n nhau.
3.4 Quy trình nghi羽p v映
A吋 có th吋 xây d詠ng các DM chính xác cho t瑛ng phân h羽 khác nhau, c亥n ph違i hi吋u rõ v隠 quy trình nghi羽p v映 c栄a t瑛ng phân h羽 8„0"Eác quy trình nghi羽p v映 này s胤 th吋 hi羽p"8逢嬰c lu欝ng data ch衣y trong h羽 th嘘pi"mjk"wugt"vjcq"vƒe."8欝ng th運k"e pi"jk吋w"8逢嬰c cách th泳c nghi羽p v映 h厩 tr嬰 cho v医p"8隠 phân tích.
Fq"8隠 tài t壱p trung vào ba phân h羽 chính là bán hàng, kho và khi院u n衣i khách hàng nên tác gi違 s胤 t壱p trung vào quy trình c栄a ba phân h羽 trên bao g欝o"u挨"8欝 quy trình và di宇n gi違i t瑛ng d逢噂e"vtqpi"sw{"vt·pj"8„0
22 Di宇n gi違i quy trình
Yêu c亥u t瑛 khách hàng:
- Khách hàng s胤 yêu c亥w"8員t mua s違n ph育m thông qua các kênh bán hàng khác nhau c栄a công ty.
- Nhân viên bán hàng s胤 zgo"zfiv"8ƒpj"ikƒ"zgo"e„"8ƒr"泳pi"8逢嬰c yêu c亥u c栄a khách hàng không. - N院u không thì s胤 t瑛 ch嘘i yêu c亥w"8„."p院u 8逢嬰c thì s胤 b逸v"8亥u t衣q"8挨p"j pi. Yêu c亥u t瑛 khách hàng T衣q"8挨p" hàng Duy羽t 8挨p Phi院u bán hàng Giao hàng Thanh toán K院t thúc T瑛 ch嘘i Y N Hình 3.1: Quy trình nghi羽p v映 bán hàng
23
T衣q"8挨p"j pi:
- D詠a trên nh英ng yêu c亥w"vt逢噂e"8„"pj¤p"xk‒p"u胤 t衣q"8挨p"j pi"i欝m s嘘n逢挨pi."8挨p"ikƒ" và ngày giao hàng.
- A挨p"j pi"u胤 là phi院w"dƒp"j pi"pj逢pi"ej逢c"8逢嬰c giao.
Duy羽v"8挨p:
- Aánh giá s嘘n逢嬰ng, giá c違."pi {"ikcq"x "rj逢挨pi"vj泳c thanh toán.
Phi院u bán hàng:
- Sau khi duy羽v"8挨p"nhân viên s胤 t衣o m瓜t phi院u bán hàng d詠a trên thông tin 8挨p"j pi" 8«"8逢嬰c t衣o bên trên.
- Phi院u bán hàng này s胤8逢嬰c chuy吋n xu嘘pi"8挨p"x鵜mjq"8吋 xu医t hàng.
Giao hàng:
- Chu育n b鵜 hàng hóa theo phi院u bán hàng bên trên và - Xác nh壱n xu医t kho và giao s違n ph育o"8院n tay khách hàng.
Thanh toán:
- Thu ti隠n c栄c"mjƒej"j pi."8 pj"mflo"o瓜t phi院u thu t瑛 khách hàng.
K院t thúc:
- L逢w"vt英 l衣i các thông tin bao g欝m phi院w"dƒp"j pi."8挨p"j pi."j„c"8挨pÈ0
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 Nghiうp vつ khiｘu nＴi 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 tiｘt 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