Nghiên cứu hệ thống hỗ trợ quản trị áp dụng cho dịch vụ HSI của VNPT

1
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG






NGUYỄN HOÀNG ANH

NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG HỖ TRỢ QUẢN TRỊ
ÁP DỤNG CHO DỊCH VỤ HSI CỦA VNPT


Chuyên ngành: Truyền dữ liệu và Mạng máy tính
Mã số: 60.48.15


TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ



HÀ NỘI – 2011

2


Luận văn được hoàn thành tại:
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Hoàng Minh

Phản biện 1: ……….……………………………… …………………

Phản biện 2: ……………….….……………………….………………



Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn
thạc sĩ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
Vào lúc: …… giờ ……. ngày ……. tháng …… năm ………
Có thể tìm hiểu luận văn tại:
- Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính
Viễn thông







3
MỞ ĐẦU
Business Intelligence (BI) là hệ thống hỗ trợ quản trị doanh
nghiệp đã được thế giới nghiên cứu và áp dụng từ lâu nhưng lại khá
mới mẻ với các doanh nghiệp ở Việt Nam nói chung và doanh
nghiệp Viễn thông nói riêng. Trong bối cảnh thị trường Viễn thông
sắp bão hòa thì việc đưa ra những quyết định, giải pháp dựa trên dữ

liệu, thói quen, hành vi sử dụng của khách hàng một cách đúng đắn
sẽ là điểm nhấn tốt để tăng tính cạnh tranh cho doanh nghiệp. Hệ hỗ
trợ quản trị với các thành phần và kiến trúc được nghiên cứu hướng
hỗ trợ doanh nghiệp trong việc ra quyết định hiệu quả và kịp thời
hơn chính là chìa khóa thành công của doanh nghiệp trong môi
trường kinh doanh năng động và cạnh tranh gay gắt.
VNPT – Tập đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam luôn chú
trọng công tác cung cấp, đảm bảo dịch vụ tới khách hàng một cách
nhanh chóng và thuận tiện. VNPT luôn luôn phải tổng hợp, phân tích
các kết quả điều hành sản xuất kinh doanh từ tất cả các đơn vị VNPT
thành viên, xem những điển hình tốt, khiến khách hàng hài lòng để
nhân rộng và khắc phục những hạn chế của những đơn vị thực hiện
chưa tốt. Tuy nhiên, công việc này đôi khi nảy sinh việc các VNPT
Tỉnh phải cắt cử nhân lực chuyên để thực hiện các báo cáo theo yêu
cầu từ Tập đoàn. Các báo cáo này đôi khi không kịp thời, không
đồng bộ và tính trung thực không được phản ánh hết trong các báo
cáo.
Trước thực trạng một số hạn chế như vậy, học viên đề xuất
việc “xây dựng hệ thống hỗ trợ quản trị áp dụng cho dịch vụ HSI của

4
VNPT” dựa trên kiến trúc của hệ thống hỗ trợ quản trị (BI) với mong
muốn nâng cao chất lượng công tác điều hành khai thác kinh doanh
các dịch vụ NGN của VNPT trong tương lai.
Luận văn bao gồm các nội dung như sau:
Chương 1 – Tổng quan về hệ thống hỗ trợ quản trị: Cung cấp
cái nhìn tổng quát về hệ thống quản trị bao gồm khái niệm của hệ
thống, vai trò của hệ thống đối với doanh nghiệp, thành phần và kiến
trúc của hệ thống trong tổng thể kiến trúc của doanh nghiệp.
Chương 2 - Mô hình và phương pháp toán học trong việc ra

quyết định cho hệ thống: Trình bầy vai trò của các mô hình, phương
pháp toán học đối với việc ra quyết định trong hệ thống; nêu mô hình
phổ biến trong việc ra quyết định: Mô hình dự báo, mô hình máy
học, mô hình tối ưu, mô hình quản lý dự án, mô hình phân tích nguy
cơ, mô hình đường đợi. Chương cũng giới thiệu một số thuật toán cơ
bản được đề cập, phân tích: Thuật toán cây quyết định, thuật toán
Phân lớp sử dụng Naïve Bayes, thuật toán K láng giềng gần nhất.
Chương 3 – Đề xuất giải pháp hệ thống BI cho dịch vụ HSI
của VNPT: Chương giới thiệu dịch vụ HSI của VNPT (tập trung vào
phần quản lý điều hành khai thác dịch vụ) đề xuất và xây dựng hệ hỗ
trợ quản trị cho dịch vụ HSI của VNPT bao gồm: phân tích thiết kế
hệ thống, xây dựng CSDL, xây dựng chức năng trích chọn-chuyển
đổi-nạp, xây dựng module báo cáo, phân tích hỗ trợ công tác quản lý
điều hành.

5
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ HỆ HỖ TRỢ QUẢN TRỊ
Trong thời đại ngày nay, thông tin đóng vai trò rất quan
trọng, thậm chí sống còn đối với doanh nghiệp nhưng một số doanh
nghiệp lại thiếu thông tin thiết thực từ các dữ liệu. Thực trạng đó là
do dữ liệu của các doanh nghiệp, nhất là các doanh nghiệp quy mô
lớn không nằm ở một nơi mà có thể nằm phân tán, cục bộ, gắn với
ứng dụng cụ thể. Thực trạng này khiến các dữ liệu khó hỗ trợ cho
việc ra quyết định điều hành, kinh doanh đối với doanh nghiệp vì
việc ra quyết định đòi hỏi có cái nhìn vừa tổng quát, vừa đa chiều đối
với thông tin và dữ liệu.
Hệ hỗ trợ quản trị với kiến trúc của nó sẽ giúp cho doanh
nghiệp giải quyết bài toán dữ liệu không tập trung, giải quyết tình
trạng thừa dữ liệu thiếu thông tin và giúp hỗ trợ ra các quyết định
hiệu quả hơn. Chương tổng quan về hệ hỗ trợ quản trị sẽ nêu lên các

vấn đề liên quan hệ hỗ trợ quản trị: khái niệm hệ hỗ trợ quản trị; vai
trò của hệ hỗ trợ quản trị đối với việc ra quyết định của doanh
nghiệp; thành phần kiến trúc của hệ thống. Nội dung trong chương
cũng nêu ra và phân biệt theo giá trị của dữ liệu từ thấp đến cao: dữ
liệu, thông tin vào tri thức, đồng thời cũng ánh xạ các khái niệm này
với các thành phần trong kiến trúc của hệ hỗ trợ quản trị.
1.1 Một số thuật ngữ và khái niệm
1.1.1 Khái niệm hệ hỗ trợ quản trị
Hệ hỗ trợ quản trị là qui trình và công nghệ mà các doanh
nghiệp dùng để kiểm soát dữ liệu, khai phá tri thức giúp cho các
doanh nghiệp có thể đưa các các quyết định hiệu quả hơn trong hoạt

6
động kinh doanh của mình. Công nghệ BI (BI technology) cung cấp
một cách nhìn toàn cảnh hoạt động của doanh nghiệp từ quá khứ,
hiện tại và các dự đoán tương lai. Mục đích của BI là hỗ trợ cho
doanh nghiệp ra quyết định tốt hơn[4].
Khái niệm hệ hỗ trợ ra quyết định (DSS) khá phổ biến. Hệ
hỗ trợ quản trị cũng nằm trong tập hợp của các hệ thống hỗ trợ ra
quyết định nhưng có những đặc điểm riêng để phân biệt với hệ ra
quyết định nói chung như trong hình 1-1:
Các câu hỏi và các
phân tích
Các hành động liên
quan
Các câu hỏi và các
phân tích

Các hành động liên
quan

Ra quyết định
Ra quyết định
Nhiều phần được cân nhắc hơn
Các kết luận chính xác hơn
Ra quyết định hiệu quả và đúng thời điểm

Hệ hỗ trợ
ra quyết
định
Hệ hỗ trợ
quản trị
Hình: Ra quyết định
Khác với hệ hỗ trợ quản trị thông thường, mục đính chính
của hệ thống hỗ trợ quả trị doanh nghiệp (BI) là cung cấp cho các
chuyên gia có tri thức công cụ và phương pháp cho phép họ quyết
đưa ra những quyết định hiệu quả và đúng thời gian.
1.1.2 Dữ liệu, thông tin và tri thức

7
Hệ hỗ trợ quản trị không dựa trên khái niệm duy nhất là dữ
liệu mà đề cập đến các khái niệm theo mức độ giá trị của dữ liệu: đó
là dữ liệu, thông tin và tri thức.
Dữ liệu : Dữ liệu có trong hệ thống thông tin của các tổ
chức, doanh nghiệp. Các dữ liệu được sinh ra từ các giao dịch, các
hoạt động quản trị, bán hàng và có thể từ nhiều nguồn khác nhau từ
bên ngoài.
Thông tin: là kết quả của hoạt động trích lọc và xử lý thông
tin trên dữ liệu, và nó xuất hiện một cách có ý nghĩa cho những đối
tượng nhận trong những lĩnh vực cụ thể.

Tri thức: Thông tin được chuyển thành tri thức khi nó được
sử dụng để ra quyết định hay phát triển những hành động tương ứng.
Mối liên hệ giữa Dữ liệu, Thông tin và Tri thức có thể được
thể hiện trong hình 1-2 [1]:
Giá
trị
dữ
liệu
Dữ liệu
Thông
tin
Tầm nhìn/
Tương lai
Tri thức

Báo cáo và Truy vấn

Phân tích trực tuyến, đa
chiều
-
Báo cáo

- Truy vấn SQL
- Các khung nhìn dữ
liệu
- Công cụ phân tích
trực tuyến
- Các phân tích đa
chiều
- Các KPI

-
Dự báo

- Phân tích thống
kê dữ liệu
-
Mạng nơron thần
kinh
Khai phá dữ liệu

Hình: Dữ liệu - Thông tin - Tri thức
Ở trong hình 1-2, có thể thấy rõ giá trị của dữ liệu được nâng
dần từ Dữ liệu thô (Data) đến Thông tin (Information) rồi đến

8
Tri thức (Knowledge) và mức cao nhất là khả năng định hình,
tiên đoán tương lai (Clairvoyance/Vision).
1.2 Vai trò của hệ thống BI
BI làm tăng khả năng kiểm soát thông tin của doanh nghiệp
một cách chính xác, hiệu quả từ đó có thể phân tích, khai phá tri thức
giúp doanh nghiệp có thể dự đoán về xu hướng của giá cả dịch vụ,
hành vi khách hàng, phát hiện khách hàng tiềm năng để đề ra các
chiến lược kinh doanh phù hợp nhằm tăng khả năng cạnh tranh của
doanh nghiệp.
BI giúp cho các doanh nghiệp sử dụng thông tin một cách
hiệu quả, chính xác để thích ứng với môi trường thay đổi liên tục và
cạnh tranh khốc liệt trong kinh doanh. Ra các quyết định kinh doanh
hiệu quả hơn bởi các lý do:
 Xác định được vị trí và sức cạnh tranh của
doanh nghiệp

 Phân tích hành vi khách hàng
 Xác định mục đích và chiến lược tiếp thị, bán
hàng
 Dự đoán tương lai của doanh nghiệp
 Xây dựng chiến lược kinh doanh
 Giữ được khách hàng có giá trị và dự đoán
khách hành tiềm năng
1.3 Thành phần, kiến trúc của hệ thống
1.3.1 Kiến trúc thành phần của hệ thống BI
Thành phần cơ bản của hệ thống BI theo mô hình hình tháp
như hình 1-3[1]:

9

Lựa chọn phương
án/Tối ưu hóa
Khai phá dữ liệu

Các mô hình học từ dữ liệu
Thăm dò dữ liệu
Phân tích thống kê và hình dung dữ liệu

Kho dữ liệu
Phân tích hình khối đa chiều
Nguồn dữ liệu (Data sources)
Dữ liệu hoạt động, tài liệu và dữ liệu bên ngoài

Ra quyết
định

Hình: Thành phần cơ bản của hệ hỗ trợ quản trị
Nguồn dữ liệu (Data sources):
Trong tầng đầu tiên của thành phần kiến trúc hệ thông BI,
cần phải tập hợp và tích hợp các dữ liệu được chứa trong nhiều
nguồn trực tiếp và nguồn gián tiếp không đồng nhất về xuất xứ và
loại.
1.3.1.1 Kho dữ liệu và khối dữ liệu
Như tên gọi, kho dữ liệu là chỗ chứa trước tiên nhất cho việc
phát triển kiến trúc của hệ hỗ trợ quản trị và hệ hỗ trợ ra quyets định.
Khái niệm data warehousing chỉ định tập được quan tâm có trong
việc thiết kế, cài đặt và sử dụng kho dữ liệu.
Khối dữ liệu là các hệ thống thu thập tất cả các dữ liệu yêu
cầu bởi một phòng ban nào đó của công ty như tiếp thị, đánh giá, cho
mục đích phân tích một vài chức năng của hệ hỗ trợ quản trị.

10
1.3.1.2 Khai thác, thăm dò dữ liệu (data exploration)
Các kỹ thuật công cụ được sử dụng hỗ trợ cho hệ thống BI
được sử dụng như là các câu truy vấn và tạo ra các báo cáo, các
phương thức thống kê.
1.3.1.3 Khai phá dữ liệu (Data mining)
Đây là phần rất quan trọng trong hệ thống BI, là các phần sẽ
biến đổi từ dữ liệu thô, khai thác những thông tin cần thiết để đưa ra
và hỗ trợ trong việc ra quyết định.
1.3.1.4 Tối ưu hóa (Optimization)
Thành phần tối ưu hóa cho phép xác định giải pháp tốt nhất
từ tập hợp các hành động liên quan. Tập các hành động này có thể rất
rộng và đôi khi không xác định.
1.3.1.5 Quyết định (Decision)
Đỉnh của kim tự tháp trong hình 1-3 ứng với việc lựa chọn

và thực thi phương thức quyết định nào đó dựa trên sự tính toán, so
sánh đối chiếu của các phương thức toán học.
1.3.2 Cấu trúc của hệ thống hỗ trợ quản trị
Kho dữ
liệu
Các công cụ Chọn lọc, Chuyển đổi, Nạp
Căn cứ
Tiếp thị
bán hàng

Đánh giá
hiệu năng

- Không gian đa chiều
- Phân tích khai thác dữ
liệu
- Phân tích chuỗi thời gian
- Khai phá dữ liệu
- Tối ưu hóa
Dữ liệu bên ngoài
Hệ thống hoạt
động


11
Hình: Kiến trúc cơ bản của Hệ hỗ trợ quản trị
Trong kiến trúc của hệ thống hỗ trợ quản trị bao gồm các
thành phần kể trên, công cụ Chọn lọc-Chuyển đổi-Nạp (ETL) hỗ trợ
cho việc trích lọc, chuyển đổi và tải thông tin [1]
Chọn lọc: trong pha đầu tiên, dữ liệu được trích rút ra từ các

nguồn sẵn có bên trong và bên ngoài.
Chuyển đổi: mục đích của pha làm sạch và truyền thông tin
để tăng cường chất lượng của thông tin từ dữ liệu được trích rút từ
các nguồn khác nhau.
Nạp dữ liệu: sau khi được trích lọc và chuyển đổi, các dữ
liệu được tải vào trong các bảng của kho dữ liệu chung
1.4 Kết chương
Nội dung chương này đã đề cập đến các khái niệm cơ bản,
vai trò, thành phần và kiến trúc của hệ thống hỗ trợ quản trị.


12
CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP TOÁN HỌC
TRONG VIỆC RA QUYẾT ĐỊNH CHO HỆ THỐNG
Nội dung trong chương hai nêu lên vai trò của các mô hình
toán học, các mô hình toán học trong việc ra quyết. Chương tập trung
phân tích một số giải thuật cho mô hình dự báo bao gồm.
2.1 Các mô hình và hỗ trợ trong việc ra quyết định
2.1.1 Vai trò của các mô hình toán học
Một hệ hỗ trợ quản trị cung cấp việc hỗ trợ ra quyết định với
thông tin và tri thức được trích rút ra từ dữ liệu thông qua việc áp
dụng các mô hình toán học và các giải thuật. Trong một vài trường
hợp, hành động này có thể giảm bớt việc tính tổng và phần trăm,
được biểu diễn bởi các đồ thị đơn giản, trong khi đó những phân tích
thí nghiệm yêu cầu việc phát triển tối ưu hóa nâng cao và mô hình
máy học.
2.1.2 Các mô hình toán học hỗ trợ ra quyết định
Phần này để cập đến các mô hình toán học chính cho việc ra
quyết định bao gồm
 Mô hình dự báo (predictive model)

 Mô hình tự học và nhận mẫu (pattern recognition and
learning models)
 Mô hình tối ưu (optimazation models)
 Mô hình quản lý dự án (project management models)
 Mô hình phân tích nguy cơ (risk analysis models)
 Mô hình đường đợi (waitiong line models)
2.1.2.1 Mô hình dự báo

13
Mô hình này được sử dụng nhiều đáng kể trong cách hệ
thống hỗ trợ quản trị, cũng như đối với mô hình tối ưu, yêu cầu dữ
liệu đầu vào có liên quan tới các sự kiện trong tương lai.
2.1.2.2 Mô hình máy học và nhận biết mẫu
Mục tiêu của mô hình này là phát triển khả năng thông minh
hiểu và có khả năng trích ra tri thức từ các kinh nghiệm cũ và sử
dụng lại trong tương lai.Mô hình này được sử dụng để phát triển các
thuật toán hiệu quả cho việc thực hiện nhiệm vụ trên.
2.1.2.3 Mô hình tối ưu
Nhiều tiến trình ra quyết định đưa ra bởi các công ty hay tổ
chức phức tạp thường theo hướng: đưa ra một vấn đề được định
nghĩa rõ ràng, người ra quyết định sẽ đưa ra một tập các quyết định,
giải pháp và sau đó là quá trình đánh giá hiệu quả, so sánh chọn ra
giải pháp tốt nhất. Mô hình phù hợp với các tiến trình ra quyết định
mà bị giới hạn bởi tài nguyên sử dụng, và chúng cần phải sử dụng
một cách hợp lý nhất. Tài nguyên ở đây có thể là con người, sản
phẩm, nguyên liệu, các thành phần, nhân tố tài chính.
2.1.2.4 Mô hình quản lý dự án
Một dự án là một tập phức tạp các hoạt động có liên quan
với nhau được đưa ra nhằm mục đích hướng tới một mục tiêu nhất
định được đặt ra, nó có thể một sản phẩm công nghiệp, một hệ thống

thông tin, sản phẩm mới hoặc một cấu trúc tổ chức mới, phụ thuộc
vào các miền ứng dụng khác nhau. Quá trình thực thi một dự án yêu
cầu tới các kế hoạch và các tiến trình kiểm soát từng hoạt động độc

14
lập cũng như tài nguyên về con người, kĩ thuật và tài chính cần thiết
để đạt được mục đích cuối cùng.
2.1.2.5 Mô hình phân tích nguy cơ
Người ra quyết định được yêu cầu chọn lựa một hướng đi
trong một số hướng có sẵn mà không có các thông tin về ảnh hưởng
của các các chọn này tới sự việc có thể xảy ra trong tương lai. Ví dụ
như, một người quản lý một công ty cần đanh giá chọn lựa hướng
phát triển khả năng sản xuất của công ty.
2.1.2.6 Mô hình đường đợi
Mục đích của lý thuyết hàng đợi là điều tra hiện tượng tắc
nghẽn xảy ra khi nhu cầu và khả năng cung cấp của một dịch vụ
ngẫu nhiên trong hoạt động hàng ngày.
2.2 Các phương pháp Toán học
Các giải thuật được đề cập bao gồm: Cây quyết định
(decision trees), Phân lớp sử dụng Naïve Bayes, Thuật toán K – Láng
giềng gần nhất.
2.2.1 Cây quyết định
Trong lĩnh vực học máy, cây quyết định là một kiểu mô hình
dự báo (predictive model), nghĩa là một ánh xạ từ các quan sát về
một sự vật/hiện tượng tới các kết luận về giá trị mục tiêu của sự
vật/hiện tượng. Mỗi một nút trong (internal node) tương ứng với một
biến; đường nối giữa nó với nút con của nó thể hiện một giá trị cụ thể
cho biến đó. Mỗi nút lá đại diện cho giá trị dự đoán của biến mục
tiêu, cho trước các giá trị của các biến được biểu diễn bởi đường đi

15
từ nút gốc tới nút lá đó. Kỹ thuật học máy dùng trong cây quyết định
được gọi là học bằng cây quyết định, hay chỉ gọi với cái tên ngắn
gọn là cây quyết định
2.2.2 Phân lớp sử dụng Naïve Bayes
Là phương pháp học phân lớp có giám sát và dựa trên xác
suất. Việc phân loại dựa trên các giá trị xác suất của các khả năng
xảy ra của các giả thiết. Là một trong các phương pháp học máy
thường được sửa dụng trong các bài toán thực tế[15].
2.2.3 K – láng giềng gần nhất
Thuật toán K láng giềng gần nhất nên được dùng khi các ví
dụ được biểu diễn là các vector trong không gian số thực. Số lượng
các thuộc tính, số chiều của không gian đầu vào không lớn [14].
2.3 Kết chương
Chương đã đề cập đến một số mô hình và phương pháp Toán
học trong việc hỗ trợ ra quyết định bao gồm: mô hình dự báo, mô
hình máy học và nhận biết, mô hình tối ưu, mô hình quản lý dự án,
mô hình phân tích nguy cơ, mô hình đường đợi.
Chương cũng đã trình bầy một số phương pháp toán học,
một số giải thuật điển hình trong các mô hình, tập trung vào chức
năng dự báo bao gồm: Cây quyết định, Phân lớp sử dụng Naïve
Bayes, K – láng giềng gần nhất.




16
CHƯƠNG 3. ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP HỆ THỐNG BI CHO
DỊCH VỤ HSI CỦA VNPT
Một đặc điểm của mạng NGN là điều hành khai thác tập

trung do các hệ thống điều khiển các dịch vụ ở mức tập trung như
IMS. Trong khi đó, mô hình khai thác hiện tại của VNPT lại đang
phân tán ở các VNPT Tỉnh và các công ty dọc. Thực trạng trên dẫn
đến một số hạn chế cho công tác điều hành cung cấp đảm bảo dịch
vụ ở mức tập trung như: thiếu dữ liệu phân tích, dữ liệu gửi về chậm,
dữ liệu không thống nhất, đồng bộ. Do vậy, cần có giải pháp hệ
thống BI cho dịch vụ HSI của VNPT.
3.1 Giới thiệu dịch vụ HSI của VNPT.
Dịch vụ HSI của VNPT là dịch vụ truy xuất Internet chạy
trên nền băng rộng của VNPT.
3.1.1 Đặc điểm dịch vụ
Các loại dịch vụ thuộc dịch vụ HSI của VNPT bao gồm các dịch
vụ MegaVNN, Fiber VNN(tương tự MegaVNN) và Internet
trực tiếp (DIA).
3.1.1.1 Mega VNN
MegaVNN là dịch vụ truy nhập Internet tốc độ cao, dựa trên
công nghệ đường dây thuê bao số bất đối xứng ADSL do Tập đoàn
Bưu chính Viễn thông Việt Nam (VNPT) cung cấp [5].
Với ưu điểm nổi bật là kết nối Internet tốc độ cao, có nhiều
gói cước linh hoạt, dịch vụ Mega VNN đáp ứng nhu cầu sử dụng
ngày càng cao và đa dạng của khách hàng.
3.1.1.2 Internet trực tiếp

17
VNN/ Internet trực tiếp là dịch vụ truy cập Internet với tốc
độ cao, đối xứng qua kênh thuê riêng từ địa điểm khách hàng đến
POP Internet của VDC với tốc độ theo yêu cầu của khách hàng từ
64Kbps đến hàng chục Gbps.
Với những tính năng bảo mật, ổn định và khả năng triển khai
các ứng dụng tốt nhất, VNN Internet trực tiếp đặc biệt thích hợp với

các doanh nghiệp, tổ chức có nhu cầu sử dụng Internet bảo mật, ổn
định, tốc độ cao và không chia sẻ băng thông.
3.1.2 Mô hình triển khai dịch vụ


Core
BRAS DLSAM
DLSAM
VNPT
Tỉnh
NETWORK PROVIDER

User
User
User
Internet
UNI

UNI
V
DC= H
SI SP

AAA
Billing


P
E

P
E


CES


CES
MEN
MEN CORE(VN2)

VNPT CSSU
VNPT
Tỉnh
Internet VPN

P
E

P
E
Internet VPN

L2 VPN
cho HSI

Hình: Mô hình triển khai dịch vụ HSI của VNPT
Các đơn vị tham gia quản lý khai thác kinh doanh dịch vụ
HSI của VNPT bao gồm :
 Các VNPT Tỉnh Thành phố: Khai thác dịch vụ

 Công ty VDC (HSI SP): chủ quản dịch vụ
 Công ty VTN (NP): phụ trách quản lý phần hạ tầng
mạng cho dịch vụ
 Đơn vị quản lý tất cả các dịch vụ NGN: VNPT
CSSU, là các Ban chức năng của Tập đoàn.

18
3.1.3 Nhu cầu cần thiết hệ thống BI cho dịch vụ HSI
Do dữ liệu chủ yếu ở mức độ phân tán, trong khi quản lý lại
tập trung nên dẫn tới hiện trạng là người quản lý trong tay không có
công cụ gì theo dõi, đánh giá, trong khi đó, người phải báo cáo là các
VNPT Tỉnh thì lại luôn phải cắt cử nhân sự ra làm các báo cáo theo
yêu cầu.
Các báo cáo thực hiện đôi khi là nhân công, đôi khi được hệ
thống hỗ trợ nhưng lại xuất ra các định dạng khác nhau, rất khó cho
việc tập hợp và lưu trữ.
3.1.4 Các quy trình nghiệp vụ đối với dịch vụ HSI của VNPT
Dữ liệu được thu thập và phân tích trong giới hạn của luận
văn là dữ liệu về Thuê bao và Điều hành, các dữ liệu này được thu
thập dựa trên các Quy trình nghiệp vụ cơ bản cho việc Cung cấp và
Đảm bảo dịch vụ HSI của VNPT bao gồm: Quy trình Tiếp nhận và
xử lý yêu cầu; Quy trình Thiết lập dịch vụ; Quy trình Thay đổi dịch
vụ; Quy trình Xử lý sự cố; Quy trình Khiếu nại dịch vụ; Quy trình
Kết thúc dịch vụ; Quy trình Cước dịch vụ
3.2 Thiết kế xây dựng giải pháp hệ thống BI cho dịch vụ HSI
của VNPT
3.2.1 Các đối tượng tham gia hệ thống
3.2.1.1 Đối tượng chủ quản dịch vụ HSI SP
Là đối tượng chịu trách nhiệm cao nhất trước khách hàng và
VNPT về dịch vụ HSI, bao gồm:

 Chiến lược kinh doanh dịch vụ, đề xuất các chính
sách khuyến mại với khách hàng của dịch vụ

19
 Phân tích chất lượng dịch vụ và báo cáo định kỳ
 Giám sát các thông số hàng ngày/hàng tháng quan
trọng của dịch vụ HSI trên phạm vi toàn quốc
 Báo cáo định kỳ bao gồm các phân tích, nhận xét lên
Tập đoàn về các vấn đề liên quan đến dịch vụ
 Chịu trách nhiệm hiệu quả kinh doanh của dịch vụ
 Đưa ra các chiến lược kinh doanh, khuyến mại, các
gói cước phù hợp
 Quản lý tài khoản, thuê bao trong toàn VNPT
3.2.1.2 Đối tượng Giám sát dịch vụ NGN (VNPTCSSU)
 Điều phối các đơn vị tham gia dịch vụ, quan sát hoạt
động điều hành của dịch vụ cũng như các phàn nàn
từ khách hàng, các xung đột nội bộ.
 Quản lý /điều chỉnh các quy trình nghiệp vụ.
 Giám sát toàn bộ các vấn đề về dịch vụ trên toàn
VNPT.
3.2.2 Phân tích dữ liệu
Các loại dữ liệu quan tâm đối với một nhà cung cấp dịch vụ
là rất nhiều và đa dạng nhưng có thể gom vào 4 khối chính như trong
hình 3-7 bao gồm: Thuê bao, Điều hành, Doanh thu, Mạng lưới.



Thuê bao

Điều hành

Doanh thu

Mạng lưới


Hình: Bốn loại dữ liệu chính

20
Trong bốn loại dữ liệu này, hai loại dữ liệu về Thuê bao và
công tác điều hành sẵn sàng hơn do có thể thu thập từ các chương
trình tự động hóa các quy trình nghiệp vụ, các nguồn dữ liệu khác sẽ
được đề cập trong những hướng nghiên cứu tiếp theo.
3.2.2.1 Dữ liệu Thuê bao
Số lượng Thuê bao đăng ký: được tính khi Thuê bao đăng ký,
lập hợp đồng, thanh toán cước lắp đặt với nhà cung cấp dịch vụ.
Số lượng Thuê bao Phát triển mới: được tính khi bước hoàn
công cuối cùng được thực hiện.
Số Thuê bao chờ lắp đặt: được tính bằng số Thuê bao đã
đăng ký trong hệ thống nhưng chưa Hoàn công
Số Thuê bao Rời mạng: được tính bằng số Thuê bao có trong
hệ thống nhưng đã xảy ra sự kiện rời mạng
Số Thuê bao Thực tăng: được tính bằng số Thuê bao phát
triển mới trừ đi (-) số Thuê bao rời mạng.
Số Thuê bao Tồn quá hạn: Thời gian chờ được tính bằng thời
điểm hiện tại trừ đi thời điểm Thuê bao đăng ký.
Số Thuê bao báo hỏng: là tổng số Thuê bao thông báo có vấn
đề liên quan đến gián đoạn sử dụng dịch vụ trong hệ thống.
Số Thuê bao Khiếu nại: là tổng số Thuê bao gửi thông báo
khiếu nại đến nhà cung cấp dịch vụ

Số Thuê bao chuyển gói cước: Là các Thuê bao tham gia vào
quy trình Thay đổi dịch vụ, gửi yêu cầu chuyển đổi gói cước đang sử
dụng tới nhà cung cấp dịch vụ.
3.2.2.2 Dữ liệu Điều hành

21
Thời gian Thiết lập dịch vụ: là thời gian từ lúc khách hàng
đăng ký sử dụng dịch vụ tới lúc sử dụng được dịch vụ.
Thời gian xử lý yêu cầu: Được tính từ lúc Khách hàng đăng
ký sử dụng dịch vụ tới lúc hợp đồng được xử lý xong
Thời gian Cấu hình dịch vụ: là thời gian nhà cung cấp dịch
vụ cấu hình các khâu cho dịch vụ của khách hàng.
Thời gian Thi công Cáp: là thời gian kéo cáp từ cáp chính
đến vị trí cột sát nhất tại nhà khách hàng
Thời gian Cài đặt dịch vụ: là thời gian đi cáp đoạn cuối cùng
tới nơi đặt thiết bị sử dụng dịch vụ, lắp, cài đặt thiết bị đầu cuối
Thời gian xử lý sự cố: là thời được tính từ lúc khách hàng
thông báo có sự cố gián đoạn việc sử dụng dịch vụ tới lúc nhà cung
cấp dịch vụ khôi phục lại sự cố cho khách hàng.
Thời gian xử lý khiếu nại: là thời gian được từ lúc khách
hàng gửi khiếu nại tới nhà cung cấp đến lúc khách hàng thỏa mãn.
3.2.3 Mô hình giải pháp đề xuất

HSI SP (VDC)
VNPT
CSSU (BVT)
Các Tỉnh có
chương trình
PTTB/điều
hành riêng và

có khả năng
tùy chỉnh
Phần mềm BPE (Đặt tập
trung tại VNPT)
?

NP (VTN)
EMS/
NMS
mạng
băng
rộng
Mạng lưới
Các Tỉnh có
chương trình
PTTB/điều
hành riêng
nhưng không
khả năng tùy
chỉnh
?

Các Tỉnh
chưa có có
chương trình
PTTB/điều
hành riêng
EMS/NMS mạng truy nhập

22
Hình: Giải pháp đề xuất
Hệ thống bao gồm các thành phần:
Cơ sở dữ liệu tập trung (kho dữ liệu): lưu các thông tin được
chọn lọc gửi lên lưu trữ tập trung từ các phần mềm bên dưới.
Tập hợp các hàm webservice (chức năng ETL): để các ứng
dụng bên dưới gọi với mục đích đẩy thông tin từ các phần mềm phân
tán về Trung tâm dữ liệu, các dữ liệu trong phạm vi thực hiện là dữ
liệu về Thuê bao và dữ liệu về Điều hành.
Tập hợp các khung nhìn (views): trên dữ liệu thu thập được,
biểu diễu dữ liệu đa chiều, đa dạng khác nhau.
Chức năng báo cáo, phân tích cho 2 đối tượng VNPTCSSU
và HSISP: bao gồm thành phần biểu diễu dữ liệu trực tuyến; phân
tích dạng đồ thị; sinh báo cáo dưới dạng form mẫu của Tập đoàn
3.2.4 Thiết kế cơ sở dữ liệu
Cơ sở dữ liệu được thiết kế theo hướng có thể lưu được đầy
đủ các thông tin thể hiện các KPI đề xuất theo hướng tối ưu hóa về
mặt lưu trữ và tính toán.
3.2.5 Các hàm webservices
Mục đích của các hàm webservices: các phần mềm tự động
hóa các Quy trình có thể liên kết một cách dễ dàng với phần mềm
trung tâm qua môi trường mạng nội bộ hoặc Internet. Bản chất, các
hàm webservice mang chức năng ETL của hệ thống.
3.2.6 Các thông số chỉ báo chính cần thu thập
3.2.6.1 KPI cho VNPT CSSU

23
 Thông tin cơ bản về Thuê bao tất cả các dịch vụ
NGN: HSI, IPTV, VoIP, VPN: Thuê bao đăng ký,
phát triển mới, rời mạng, lũy kế

 Thông tin Top5 các Tỉnh về Thuê bao tăng trưởng
của các dịch vụ; thuê bao rời mạng của các dịch vụ
 Các sự kiện mới, chi tiết các sự kiện
 Phân tích Kế hoạch; Phân tích Thuê bao
 Phân tích các thông số điều hành: Thời gian Xử lý
yêu cầu Trung bình; Cấu hình dịch vụ; Thi công cáp;
Cài đặt Dịch vụ;
 Phân tích % khách hàng bị từ chối; % rời mạng
3.2.6.2 KPI cho HSI SP
HSI SP có các thông tin tương tự như VNPT CSSU nhưng
chỉ đối với dịch vụ Internet tốc độ cao (HSI) và các thông tin chi tiết
hơn của từng đối tượng khách hàng đối với dịch vụ. Ngoài ra còn
một số thông tin như: Top 5 Thuê bao; Top 5 Điều hành
3.3 Kết quả xây dựng và thử nghiệm
Việc xây dựng và thử nghiệm bao gồm: Xây dựng Cơ sở dữ
liệu, xây dựng các hàm webservice, xây dựng webserver cho hiển thị
các dữ liệu.
3.3.1 Mô hình xây dựng trong Lab:
Học viên triển khai mô hình với 2 server: server thứ nhất cài
đặt CSDL và webserver, server thứ 2 cài đặt chương trình Phát triển
Thuê bao, tự động hóa các Quy trình cung cấp, đảm bảo dịch vụ
trong nội các VNPT Tỉnh.

24
LAN
Webservice (ETL)
Theo dõi
giám sát
Web Server

DB Server

PTTB
(Dữ liệu bên
ngoài)
DW
Web
Client

Báo cáo
Phân tích
Ra quyết
định

Hình: Mô hình triển khai dự kiến
Ánh xạ mô hình vào kiến trúc của hệ hỗ trợ quản trị:
 Kho dữ liệu: là cơ sở dữ liệu đặt trong DB Server
 Khối ETL: là webservice cài đặt trên Webserver
 Khối báo cáo: gồm các báo cáo dạng trực tuyến, báo
cáo đồ họa.
3.3.2 Các mẫu báo cáo đã thể hiện
Theo kiến trúc của Hệ hỗ trợ quản trị, các loại báo cáo được
quan tâm gồm các báo cáo trực tuyến, báo cáo dạng đồ thị trực quan
và báo cáo có chọn lựa các thông số đầu vào như hình dưới:


Kho dữ liệu (DW)

Tiến trình:
Chọn,
Chuyển đổi
và Nạp
ERP
CRM
CSDL

Tệp
Báo cáo
trực quan
Báo cáo
theo biểu
mẫu
Phân tích,
xử lý trực
tuyến

Hình: Các phần được thực hiện theo kiến trúc BI

25
Học viên đưa ra 3 loại báo cáo tương ứng
OLAP – Phân tích xử lý trực tuyến
 Phân tích trực tuyến về Thuê bao
 Phân tích trực tuyến về Điều hành
 Phân tích theo nhiều khía cạnh: Tỉnh, gói dịch vụ
 Đưa các sự kiện tức thời, có cảnh báo

Hình: Dạng báo cáo đồ thị trực tuyến
Ad-hoc Reporting: Báo cáo theo mẫu biểu
 Cho phép người dùng tạo ra và tùy biến các truy vấn
theo ý muốn
 Giao diện thân thiện, dễ dùng, không yêu cầu hiểu
biết về các lệnh truy vấn, CSDL.