XÂY DỰNG HỆ THỐNG PHÂN TÍCH KINH DOANH TRONG QUẢN LÍ ĐƠN HÀNG

ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
VIỆN TOÁN ỨNG DỤNG VÀ TIN HỌC

**************

XÂY DỰNG HỆ THỐNG
PHÂN TÍCH KINH DOANH
TRONG QUẢN LÍ ĐƠN HÀNG
ĐỒ ÁN I
Chuyên ngành: TOÁN TIN
Chuyên sâu: Tin học

Giảng viên hướng dẫn:

Nguyễn Danh Tú

Sinh viên thực hiện:
MSSV:
Lớp:

Phạm Thị Thu Hương
20185367
Tốn Tin 02 – K63

Học kì: 20202 – Năm học: 2020 – 2021

Hà Nội, 2021


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

NHẬN XÉT CỦA GiẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
1. Mục đích và nội dung đồ án:
- Học được kĩ năng tiền xử lí dữ liệu
- Thực hiện thành thạo các công cụ truy vấn trong cơ sở dữ
liệu
- Học được hồn thiện cơng cụ trực quan hóa dữ liệu
- Chuyển được một cơ sở dữ liệu từ mơ hình OLTP sang mơ
hình OLAP
- Áp dụng cho bài tốn quản lí đơn hàng
2. Kêt quả đạt được:
- Xây dựng được Hệ thống phân tích kinh doanh trong quản lí đơn
hàng.
- Xây dựng một số dashboard phân tích cơ bản.
3. Ý thức làm việc của sinh viên:
…………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………
………………………………………………………………………….

Hà Nội, ngày 1 tháng 7 năm 2021
Giảng viên hướng dẫn
(Ký và ghi rõ họ tên)

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

1


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

LỜI MỞ ĐẦU
Hiện nay, chúng ta sống trong một kỉ nguyên công nghệ đang phát triển
như vũ bão và trung tâm của kỷ nguyên này chính là dữ liệu (data). Thời điểm
mà dữ liệu là nguồn tài nguyên quan trọng nhất của doanh nghiệp thì Business
Intelligence (BI) – kinh doanh thơng minh đóng vai trị như một phương tiện biến
đổi dữ liệu trở thành các thông tin, insight quan trọng, giúp doanh nghiệp có thể
đưa ra các quyết định chính xác nhất.
Trong hoạt động kinh doanh của hầu hết doanh nghiệp thì việc quản lý
đơn đặt hàng một cách hiệu quả là hết sức cần thiết vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến
mức độ hài lòng cả khách hàng với doanh nghiệp. Người tiêu dùng mong đợi
toàn bộ quy trình quản lý đơn hàng sẽ hoạt động trơn tru, từ lúc họ kiểm tra đến
lúc một gói hàng đến trước cửa nhà họ.
Quản lý đơn hàng là một trong những chức năng kinh doanh bị ảnh hưởng
rất nhiều bởi kinh doanh thông minh. Cụ thể, kinh doanh thông minh có thể tăng
cường quản lí đơn đặt hàng:
+ Phân tích dữ liệu và cung cấp thơng tin về khả năng sinh lời của sản
phẩm
+ Đưa ra các dự báo để hoạt động tốt hơn
+ Giao tiếp với nhà cung cấp tốt hơn
+ Hiệu quả của chuỗi cung ứng tốt hơn
+ Xác định cách bán hàng có lợi nhất
Vì thế em lựa chọn Q trình kinh doanh thơng minh (BI) với bài tốn về “Quản
lí đơn đơn hàng” là mục đích tìm hiểu, nghiên cứu, thực hành.
Bài báo cáo gồm 4 chương:
•
•
•
•

Chương 1: Cơ sở lý thuyết

Chương 2: Khảo sát bài tốn
Chương 3: Phân tích và thiết kế hệ thống quản lí đơn hàng
Chương 4: Xây dựng hệ thống OLAP quản lí đơn hàng

Qua đây, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy Nguyễn Danh Tú đã
hướng dẫn, chỉ bảo tận tình em trong suốt quá trình học. Thầy đã định hướng và
truyền đạt cho em những kiến thức, kĩ năng cơ bản và cốt lõi để em có thể hồn
thành mơn học một cách hiệu quả nhất. Em xin chân thành cảm ơn!
Sinh viên thực hiện
Ký và ghi rõ họ tên

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

2


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng
MỤC LỤC

CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT .................................................................... 9
1.1 Tổng quan về Kinh doanh thông minh ...................................................... 9
Kinh doanh thơng minh là gì? ................................................................ 9
Sự khác biệt chính giữa Kinh doanh thơng minh và Phân tích dữ liệu.. 9
Hệ thống Kinh doanh thông minh ........................................................ 10
Các hoạt động chính của Kinh doanh thơng minh ............................... 12
Đối tượng được hưởng lợi từ Kinh doanh thông minh ........................ 12
Tại sao Kinh doanh thông minh lại quan trọng đối với doanh nghiệp. 12
1.2 Tìm hiểu về Kho dữ liệu ............................................................................ 12
Kho dữ liệu là gì? ................................................................................. 12
Vai trị của Kho dữ liệu trong hệ thống Kinh doanh thông minh ........ 13

Khác biệt giữa Hệ cơ sở dữ liệu hoạt động và Kho dữ liệu ................. 14
Tại sao cần có Kho dữ liệu riêng biệt? ................................................. 16
CHƯƠNG 2. KHẢO SÁT BÀI TOÁN ............................................................. 18
2.1 Mơ tả bài tốn ............................................................................................. 18
Mơ tả tập dữ liệu .................................................................................. 18
Yêu cầu bài toán ................................................................................... 20
2.2 Khảo sát nghiệp vụ ..................................................................................... 20
Nghiệp vụ quản lí đơn hàng ................................................................. 20
Khảo sát nghiệp vụ Kinh doanh thông minh........................................ 21
CHƯƠNG 3. PHÂN TÍCH & THIẾT KẾ HỆ THỐNG
QUẢN LÍ ĐƠN HÀNG ...................................................................................... 26
3.1 Phân tích hệ thống OLTP .......................................................................... 26
Sơ đồ quan hệ thực thể ......................................................................... 26
Mô tả cấu trúc bảng trong cơ sở dữ liệu .............................................. 26
Hạn chế của hệ thống OLTP ................................................................ 30
3.2 Phân tích và Thiết kế hệ thống OLAP ..................................................... 31
Phân tích chủ điểm phân tích (Facts) ................................................... 31
Phân tích các chiều (Dimentions) ........................................................ 31
Kiến trúc của hệ thống OLAP .............................................................. 37
Thiết kế mơ hình OLAP ....................................................................... 39
CHƯƠNG 4. XÂY DỰNG HỆ THỐNG OLAP .............................................. 40
PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

3


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng
4.1 Cơng nghệ sử dụng ..................................................................................... 40
Power query ......................................................................................... 40
Microsoft SQL Server .......................................................................... 40

Microsoft Power BI .............................................................................. 41
4.2 Tiền xử lí dữ liệu......................................................................................... 42
Trích xuất dữ liệu ................................................................................. 42
Chuyển đổi dữ liệu ............................................................................... 43
Tải dữ liệu vào kho dữ liệu .................................................................. 48
4.3 Xây dựng báo cáo, Dashboard .................................................................. 52
KẾT LUẬN ......................................................................................................... 69
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................. 70

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

4


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1. Kinh doanh thơng minh là gì? ................................................................ 9
Hình 1.2. Tiến trình kinh doanh thơng minh........................................................ 11
Hình 1.3. Các thành phần của hệ thống BI .......................................................... 11
Hình 1.4. Kiến trúc mức cao của hệ thống BI ...................................................... 14
Hình 1.5. OLTP – OLAP ..................................................................................... 15
Hình 2.1. Cơng ty DataCo Global ........................................................................ 18
Hình 2.2. Mơ tả các trường dữ liệu ...................................................................... 19
Hình 2.3. ETL ...................................................................................................... 22
Hình 2.4. Trực quan hóa dữ liệu .......................................................................... 23
Hình 2.5. Data Visualization hỗ trợ doanh nghiệp trong việc ra quyết định kinh
doanh .................................................................................................................... 24
Hình 3.1. Sơ đồ quan hệ thực thể ......................................................................... 26
Hình 3.2. Dữ liệu chiều về thời gian .................................................................... 35
Hình 3.3. Dữ liệu chiều về giao dịch ................................................................... 35

Hình 3.4. Dữ liệu chiều về sản phẩm ................................................................... 36
Hình 3.5.Dữ liệu chiều về vận chuyển ................................................................. 36
Hình 3.6. Dữ liệu chiều vê khách hàng ................................................................ 37
Hình 3.7. Kiến trúc hệ thống OLAP quản lí đơn hàng ........................................ 37
Hình 3.8. Mơ hình logic của hệ thống OLAP ...................................................... 39
Hình 3.9. Mơ hình quan hệ của hệ thống OLAP.................................................. 39
Hình 4.1. SQL Server ........................................................................................... 40
Hình 4.2.Power BI................................................................................................ 42
Hình 4.3. Trích xuất dữ liệu ................................................................................. 43
Hình 4.4. Xóa bỏ trường giá trị bị bỏ trống ......................................................... 43
Hình 4.5.Xóa bỏ trường giá trị khơng cần thiết ................................................... 44
Hình 4.6. Định dạng kiểu dữ liệu ......................................................................... 46
Hình 4.7. Các nhóm dữ liệu ................................................................................. 47
Hình 4.8. Lưu dữ liệu vào cơ sở dữ liệu .............................................................. 48
Hình 4.9. Tải dữ liệu vào kho dữ liệu .................................................................. 48
Hình 4.10. Tải dữ liệu vào kho dữ liệu ................................................................ 52
Hình 4.11. Index Dashboard ................................................................................ 52
Hình 4.12. Product Overview Dashboard ............................................................ 53
Hình 4.13. Analysis by Product Dashboard ......................................................... 55
Hình 4.14. Shop Overview Dashboard ................................................................ 57
PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

5


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng
Hình 4.15. Analysis by Shop Dashboard ............................................................. 59
Hình 4.16. Analysis Transaction Dashboard ....................................................... 61
Hình 4.17. Analysis Delivery ............................................................................... 63
Hình 4.18. Customer Overview Dashboard ......................................................... 65

Hình 4.19. Analysis Customer Dashboard ........................................................... 67

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

6


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng
DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1. So sánh BI và DA ................................................................................ 10
Bảng 1.2. So sánh giữa OLTP và OLAP ............................................................. 16
Bảng 2.1. Báo cáo chi tiết .................................................................................... 20
Bảng 3.1. OLTP - Detail Order ............................................................................ 26
Bảng 3.2.OLTP - Order ........................................................................................ 27
Bảng 3.3. OLTP - Delivery .................................................................................. 28
Bảng 3.4. OLTP - Product.................................................................................... 28
Bảng 3.5. OLTP - Category ................................................................................. 29
Bảng 3.6. OLTP - Department ............................................................................. 29
Bảng 3.7. OLTP - Shop ........................................................................................ 29
Bảng 3.8. OLTP - Customer ................................................................................ 30
Bảng 3.9. OLTP - Dist_Customer ........................................................................ 30
Bảng 3.10. OLAP – Fact_OrderItem ................................................................... 31
Bảng 3.11. OLAP - Dim_Date ............................................................................. 32
Bảng 3.12.OLAP - Dim_Transaction .................................................................. 32
Bảng 3.13. OLAP - Dim_ Shop ........................................................................... 32
Bảng 3.14. OLAP - Dim_Product ........................................................................ 33
Bảng 3.15. OLAP - Dim_Category ...................................................................... 33
Bảng 3.16. OLAP - Dim_Delivery ...................................................................... 33
Bảng 3.17. OLAP- Dim_Customer ...................................................................... 34

Bảng 3.18. OLAP - Dim_DistCustomer .............................................................. 34
Bảng 4.1. Các trường dữ liệu còn lại sau làm sạch .............................................. 44
Bảng 4.2. Tạo thủ tục đổ dữ liệu vào kho dữ liệu ................................................ 49

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

7


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng
CÁC KHÁI NIỆM

STT

Khái niệm

Viết tắt

Trang

1

Kinh doanh thơng minh

BI

8

2

Phân tích dữ liệu

DA

8

3

Kho dữ liệu

DW

11

4

Cơ sở dữ liệu

CSDL

14

5

Hệ thống xử lí giao dịch trực tuyến

OLTP

14

6

Hệ thống phân tích trực tuyến

OLAP

14

7

Quản lí đơn hàng

8

Tiền xử lí dữ liệu

9

Trực quan hóa dữ liệu

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

19
ETL

20
22

8

Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1.1 Tổng quan về Kinh doanh thơng minh
Kinh doanh thơng minh là gì?
Kinh doanh thơng minh hay Trí tuệ doanh nghiệp (Business Intelligence - BI) kết
hợp phân tích kinh doanh, khai thác dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, cơng cụ và cơ sở
hạ tầng dữ liệu cũng như các phương pháp hay nhất để giúp các tổ chức đưa ra quyết
định dựa trên dữ liệu nhiều hơn:
+ BI đề cập đến các kĩ năng, qui trình, cơng nghệ, ứng dụng được sử dụng
để hỗ trợ ra quyết định.
+ BI là tập hợp các công nghệ và công cụ để chuyển đổi những dữ liệu thơ
thành những thơng tin có nghĩa và có mục đích phân tích kinh doanh.
+ BI là các ứng dụng và công nghệ để chuyển dữ liệu doanh nghiệp thành
hành động.

Hình 1.1. Kinh doanh thơng minh là gì?
Trên thực tế, khi kinh doanh thơng minh thì sẽ có cái nhìn tồn diện về dữ liệu
của tổ chức mình và sử dụng dữ liệu đó để thúc đẩy sự thay đổi, loại bỏ sự kém hiệu
quả và nhanh chóng thích ứng với những thay đổi của thị trường hoặc nguồn cung.
Sự khác biệt chính giữa Kinh doanh thơng minh và Phân tích dữ
liệu
Nhiều người sẽ nhầm tưởng Kinh doanh thơng minh (BI) cũng giống Phân tích
số liệu (Data Analytics – DA) cũng bởi cả 2 đều là biến dữ liệu thơ thành thơng tin có
ý nghĩa. Câu hỏi đặt ra là: BI thật sự khác biệt với DA ở điềm nào? Tại sao doanh
nghiệp cần BI và doanh nghiệp như thế nào sẽ phù hợp triển khai BI. Trước hết, chúng
ta cần phân biệt được BI và DA.

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

9


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

Bảng 1.1. So sánh BI và DA
Business Intelligence

Data Analytics

Mục đích – Là việc phân tích những thơng Là việc điều chỉnh dữ liệu thơ
Ý nghĩa
tin cần có để tăng hiệu quả cho trở thành các hình thức mà
việc ra quyết định của doanh người dùng có thể hiểu được
nghiệp
Chức năng

Mục đích chính là hỗ trợ doanh
nghiệp trong việc đưa ra các
quyết định. Từ đó, giúp phát
triển tổ chức kinh doanh

Mục đích chính là mơ hình
hóa, làm sạch, dự đoán và
chuyển đổi dữ liệu tùy theo
nhu cầu của doanh nghiệp.

Ứng dụng

Có thế được ứng dụng bằng
cách sử dụng các công cụ BI
trên thị trường. BI chỉ sử dụng
những dữ liệu trong quá khứ
được lưu trữ trong kho dữ liệu

Có thể được ứng dụng để sử
dụng bằng nhiều công cụ lưu
trữ dữ liệu khác nhau trên thị
trường. Việc phân tích dữ liệu
cũng có thể được thực hiện
trên các cơng cụ BI, nhưng nó
cịn phụ thuộc vào cách tiếp
cận, chiến lược riêng của mỗi
tổ chức

Đối với cơ BI không ảnh hưởng đến mơ
cấu tổ chức hình doanh nghiệp hiện tại mà
mục đích chính là giúp doanh
nghiệp đạt được mục đích đề
ra, giúp người dùng có thể xác
định được lỗ hổng trong việc
quản lý dữ liệu và đưa ra các
hướng giải quyết hiệu quả
nhất.

DA giúp doanh nghiệp thay
đổi mơ hình của bản thân,
bằng cách phân tích dữ liệu
trong quá khứ, dữ liệu hiện tại

và dự đoán các xu hướng trong
tương lai.

Hiện nay, các công cụ BI hiện đại đều được trang bị với các lựa chọn để phân
tích dữ liệu và nó còn tùy thuộc vào các doanh nghiệp để đưa ra lựa chọn đúng đắn
nhất dựa trên tình trạng của chính doanh nghiệp đó.
Hệ thống Kinh doanh thơng minh
Hình minh họa dưới đây mơ tả một "Tiến trình kinh doanh thơng minh".

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

10


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

Hình 1.2. Tiến trình kinh doanh thơng minh
Vấn đề cốt lõi trong hệ thống BI là kho dữ liệu (Data Warehouse) và khai phá dữ
liệu (Data Mining) vì dữ liệu dùng trong BI là dữ liệu tổng hợp (Nhiều nguồn, nhiều
định dạng, phân tán và có tính lịch sử) đó là đặc trưng của kho dữ liệu. Đồng thời việc
phân tích dữ liệu trong BI khơng phải là những phân tích đơn giản (Query, Filtering)
mà là những kỹ thuật trong khai phá dữ liệu (Data Mining) dùng để phân loại
(classification) phân cụm (Clustering), hay dự đốn (Prediction). Vì vậy BI có mối
quan hệ rất chặt chẽ với Data Warehouse và Data Mining.
Hệ thống BI đơn giản có thể được xem là sự kết hợp của 3 thành phần chính như
sau:

Hình 1.3. Các thành phần của hệ thống BI
+ Data Warehouse (Kho dữ liệu): Chứa tổng hợp dữ liệu của doanh
nghiệp

+ Data Mining (Khai phá dữ liệu): Các kỹ thuật sử dụng để khai phá dữ
liệu và phát hiện tri thức như phân loại (Classification), phân nhóm
(Clustering), phát hiện luật (Association Rule), Dự đoán (Predcition),…

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

11


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

+ Business Analyst (Phân tích kinh Doanh): Các nhà lãnh đạo Doanh
nghiệp đưa ra những quyết định chiến lược đối với hoạt động kinh doanh
doanh nghiệp của doanh nghiệp.
Các hoạt động chính của Kinh doanh thơng minh
+
+
+
+
+
+

Hỗ trợ quyết định (Decision support)
Truy vấn và báo cáo (Query and reporting)
Phân tích xử lý trực tuyến (Online analytical processing (OLAP))
Phân tích thống kê (Statistical analysis)
Dự đốn (Forecasting)
Khai phá dữ liệu (Data mining).
Đối tượng được hưởng lợi từ Kinh doanh thông minh

+
+
+
+

Ban quản trị (Executives)
Người ra quyết định kinh doanh (Business Decision Makers)
Khách hàng (Customers)
Phân tích viên (Analysts)

Tại sao Kinh doanh thông minh lại quan trọng đối với doanh nghiệp
Kinh doanh thơng minh có thể giúp các cơng ty đưa ra quyết định tốt hơn bằng
cách hiển thị dữ liệu hiện tại và lịch sử trong bối cảnh kinh doanh của họ. Các nhà
phân tích có thể tận dụng BI để cung cấp các điểm chuẩn về hiệu suất và đối thủ cạnh
tranh để giúp tổ chức hoạt động trơn tru và hiệu quả hơn. Các nhà phân tích cũng có
thể dễ dàng phát hiện xu hướng thị trường để tăng doanh số bán hàng hoặc doanh thu.
Được sử dụng hiệu quả, dữ liệu phù hợp có thể giúp ích cho mọi việc, từ việc tuân thủ
đến nỗ lực tuyển dụng.
Một số cách mà trí tuệ kinh doanh có thể giúp các công ty đưa ra quyết định
thông minh hơn, dựa trên dữ liệu:
+ Xác định các cách để tăng lợi nhuận
+ Phân tích hành vi của khách hàng
+ So sánh dữ liệu với đối thủ cạnh tranh
+ Theo dõi hiệu suất
+ Tối ưu hóa hoạt động
+ Dự đốn thành cơng
+ Xu hướng thị trường giao ngay
+ Khám phá các vấn đề hoặc sự cố
1.2 Tìm hiểu về Kho dữ liệu
Kho dữ liệu là gì?

Kho dữ liệu (Data Warehouse - DW) cung cấp kiến trúc và các công cụ cho
doanh nghiệp tổ chức, hiểu, và sử dụng dữ liệu của họ để đưa ra quyết định chiến
lược. Hệ thống kho dữ liệu là các cơng cụ có giá trị trong mơi trường cạnh tranh và
phát triển nhanh hiện nay. Trong những năm vừa qua, nhiều công ty đã bỏ ra hàng
triệu USD vào việc xây dựng kho dữ liệu lớn. Nhiều người cảm thấy rằng với sự cạnh

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

12


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

tranh gia tăng trong mọi ngành cơng nghiệp, việc lưu trữ dữ liệu là vũ khí tối tân trên
thị trường để giữ khách hàng bằng cách tìm hiểu nhu cầu của họ.
"Vậy, chính xác kho dữ liệu là gì?". Kho dữ liệu đã được định nghĩa bằng nhiều
cách, rất khó để có một định nghĩa chính xác. Nói một cách nôm na, kho dữ liệu là
một cơ sở dữ liệu tồn tại riêng biệt với cơ sở dữ liệu của tổ chức. Hệ thống kho dữ liệu
cho phép tích hợp với một loạt các ứng dụng. Chúng hỗ trợ xử lý thông tin bằng cách
cung cấp một nền tảng vững chắc của cơ sở dữ liệu mang tính lịch sử và thống nhất để
phân tích.
Theo Inmon toWilliam H., một chuyên gia hàng đầu trong việc xây dựng hệ
thống kho dữ liệu, "Một kho dữ liệu là một tập hợp dữ liệu hướng chủ đề, tích hợp,
biến thể thời gian, ít biến động hỗ trợ cho q trình đưa ra quyết định của doanh
nghiệp". Tóm lại, Bốn từ khóa: hướng chủ đề, tích hợp, biến thể thời gian, ít biến động
là bốn đặc điểm phân biệt kho dữ liệu với các hệ thống dữ liệu khác.
Hướng chủ đề: Một kho dữ liệu được tổ chức xung quanh các chủ đề chính,
chẳng hạn như khách hàng, nhà cung cấp, sản phẩm, và bán hàng. Vượt ra khỏi sự tập
trung vào hoạt động hàng ngày và xử lý giao dịch của một tổ chức, một kho dữ liệu
tập trung vào mô hình hóa và phân tích các dữ liệu giúp cho việc đưa ra quyết định.

Do đó, kho dữ liệu thơng thường cung cấp một cái nhìn đơn giản và ngắn gọn về các
chủ đề cụ thể bằng cách loại trừ dữ liệu thừa đối với quá trình đưa ra quyết định.
Tích hợp: Một kho dữ liệu thường được xây dựng bởi việc tích hợp nhiều nguồn
dữ liệu khác nhau chẳng hạn như cơ sở dữ liệu quan hệ, các tập tin, và hồ sơ giao dịch
trực tuyến. Làm sạch dữ liệu và kỹ thuật tích hợp dữ liệu được áp dụng để đảm bảo
tính nhất quán trong việc ước đặt tên, mã hóa cấu trúc, đo đạt các thuộc tính,…
Biến thể - thời gian: Dữ liệu được lưu trữ để cung cấp thơng tin mang tính lịch
sử (ví dụ: trong 50-10 năm qua). Tất cả các cấu trúc quan trọng trong kho dữ liệu
chứa, hoặc ngầm chứa một phần tử của thời gian.
Ít biến đổi: Một kho dữ liệu ln luôn là kho riêng biệt về mặt vật lý đối với dữ
liệu trong xử lý giao tác hàng ngày. Do việc tách biệt này, một kho dữ liệu không yêu
cầu xử lý giao dịch, phụ c hồi, và cơ chế kiểm sốt xử lý đồng thời. Nó thường địi hỏi
chỉ có hai hoạt động trên dữ liệu là tải dữ liệu và làm mới dữ liệu.
Tóm lại, một kho dữ liệu là một kho dữ liệu đồng nhất về ngữ nghĩa phục vụ cho
việc đưa ra quyết định, cung cấp và lưu trữ các thông tin mà doanh nghiệp cần để đưa
ra quyết định chiến lược. Một kho dữ liệu cũng thường được xem như là một kiến trúc
được xây dựng bằng cách tích hợp từ nhiều nguồn dữ liệu khơng đồng nhất.
Vai trị của Kho dữ liệu trong hệ thống Kinh doanh thông minh
Data warehouse là cốt lõi của hệ thống BI được xây dựng để phân tích và báo
cáo dữ liệu.

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

13


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

Hình 1.4. Kiến trúc mức cao của hệ thống BI
Vị trí của Kho dữ liệu được minh họa ở trên hình. Phía bên phải (hình oval bên

phải) là đối tượng thụ hưởng của hệ thống – những người sẽ phân tích thơng tin để
đưa ra các kế hoạch dài hạn hay điều hành ngắn hạn. Để có thể đưa ra được các thơng
tin có tính hệ thống, phù hợp với nghiệp vụ kinh doanh của doanh nghiệp thì cần có
đội ngũ nghiệp vụ (hình oval ở giữa), chịu trách nhiệm xây dựng các báo cáo quản trị
từ Kho dữ liệu. Cuối cùng để có thể lấy được dữ liệu và đưa vào Kho dữ liệu theo nhu
cầu nghiệp vụ thì cần có đội ngũ kỹ thuật (hình oval bên trái). Ngồi ra có thể có các
hệ thống thơng minh (hình vng góc dưới bên trái) có thể khai thác dữ liệu từ Kho dữ
liệu nhằm hỗ trợ quản lý ra quyết định.
Khác biệt giữa Hệ cơ sở dữ liệu hoạt động và Kho dữ liệu
Bởi vì hầu hết mọi người đều quen thuộc với các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ
thương mại nên để hiểu kho dữ liệu dễ dàng ta sẽ so sánh hai loại hệ thống. Nhiệm vụ
chính của hệ thống cơ sở dữ liệu hoạt động là để thực hiện giao dịch trực tuyến và truy
vấn. Các hệ thống này được gọi là hệ thống xử lý hoạt động trực tuyến (Online
transaction processing - OLTP). Chúng bao gồm hầu hết các hoạt động hàng ngày của
một tổ chức, chẳng hạn như thu mua, tồn kho, sản xuất, ngân hàng, đăng ký, và kế
toán.
Ngược lại, hệ thống Kho dữ liệu phục vụ người sử dụng hay cơng nhân tri thức
trong vai trị phân tích dữ liệu và ra quyết định. Hệ thống như vậy có thể tổ chức và
thể hiện dữ liệu trong nhiều định dạng, để thích ứng với nhu cầu đa dạng của người sử
dụng khác nhau. Những hệ thống này được biết là hệ thống phân tích trực tuyến
(Online analytical processing - OLAP).

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

14


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

Hình 1.5. OLTP – OLAP

Điểm khác biệt chủ yếu giữ OLTP và OLAP được tóm gọn như sau:
+ Người sử dụng và định hướng của hệ thống: Một hệ thống OLTP là
định hướng khách hàng được sử dụng cho giao dịch và xử lý truy vấn bởi
thư ký, khách hàng, và các chuyên gia công nghệ thông tin. Một hệ thống
OLAP là định hướng thị trường và được sử dụng cho phân tích dữ liệu bởi
cơng nhân tri thức, bao gồm cả quản lý, điều hành, và các nhà phân tích.
+ Nội dung dữ liệu: hệ thống OLTP quản lý dữ liệu mang tính update
thơng thường q chi tiết để dễ dàng sử dụng cho việc ra quyết định. Một
hệ thống OLAP quản lý số lượng lớn dữ liệu quá khứ, cung cấp các tiện
ích cho tổng kết và tập hợp, và lưu trữ, quản lý thông tin ở các cấp độ
khác. Những tính năng này làm cho các dữ liệu dễ dàng sử dụng hơn
trong việc ra quyết định.
+ Thiết kế dữ liệu: một hệ thống OLTP thường sử dụng mơ hình thực thể
quan hệ và một thiết kế hướng ứng dụng. Một hệ thống OLAP thường sử
dụng mơ hình sao hoặc bơng tuyết và thiết kế dữ liệu hướng chủ đề.
+ Khung nhìn: Một hệ thống OLTP thường tập trung chủ yếu vào dữ liệu
hiện tại của tập đồn hoặc của phịng ban, khơng chú ý tới dữ liệu lịch sử
hay dữ liệu ở các tổ chức khác nhau. Ngược lại, hệ thống OLAP thường
mở rộng các phiên bản của lược đồ dữ liệu do quá trình phát triển của tổ
chức. Hệ thống OLAP thường làm việc với thông tin từ nhiều tổ chức
khác nhau, tổng hợp từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.
+ Mơ hình truy xuất: mơ hình truy xuất của hệ thống OLTP bao gồm các
giao dịch. Hệ thống như vậy yêu cầu có sự kiểm sốt xử lý đồng thời và
cơ chế hồi phục. Tuy nhiên, truy xuất hệ thống OLAP chủ yếu là quá trình
đọc. Bởi vì hầu hết các kho dữ liệu lưu trữ dữ liệu lịch sư hơn là dữ liệu
mang tính cập nhật, mặc dù có rất nhiều truy vấn phức tạp.

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

15

Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

Bảng 1.2. So sánh giữa OLTP và OLAP

Thuộc tính

OLTP

OLAP

Tính chất

Xử lý giao dịch

Xử lý thơng tin

Định hướng

Giao dịch

Phân tích

Người dùng

Cơng nhân trí thức

Chức năng

Thư ký, DBA, chun
gia cơ sở dữ liệu
Hoạt động hàng ngày

Thiết kế cơ sở dữ
liệu
Dữ liệu

Mơ hình ER, hướng
ứng dụng
Đảm bào cập nhật

Tổng hợp

Thơ sơ, chi tiết

Đơn vị công việc
Truy xuất

Ngắn, giao dịch đơn
giản
Đọc/ghi

Trọng tâm

Dữ liệu vào

Hoạt động

Chỉ mục/Băm trên khóa Nhiều phép duyệt

chính
Hàng chục
Hàng triệu

Số lượng bản ghi
Số lượng người
dùng
Kích thước cơ sở
dữ liệu
Độ ưu tiên
Độ đo

Yêu cầu thông tin lâu
dài, hỗ trợ đưa ra quyết
định
Mơ hình sao, bơng tuyết,
hướng chủ đề
Mang tính lịch sử,
Tổng hợp tốt, nhiều
chiều
Truy vấn phức tạp
Hầu hết là đọc
Thông tin ra

Hàng ngàn

Hàng trăm

100MB tới GB

100GB tới TB

Thực hiện nhanh, độ
Độ linh hoạt cao
sẵn sàng cao
Độ thông suốt giao dịch Độ thông suốt truy vấn
và thời gian đáp ứng

Tại sao cần có Kho dữ liệu riêng biệt?
Bởi vì cơ sở dữ liệu hoạt động lưu trữ một lượng lớn dữ liệu, bạn có thể tự hỏi,
"Tại sao khơng thực hiện trực tuyến q trình phân tích trực tiếp trên cơ sở dữ liệu đó
thay vì bỏ thêm thời gian và nguồn lực để xây dựng một kho dữ liệu riêng biệt?" Lý
do cho việc tách này là giúp thúc đẩy hiệu suất của cả hệ thống. Một cơ sở dữ liệu
hoạt động được thiết kế và điều chỉnh để thực hiện những công việc như tạo chỉ mục

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

16


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

và băm dùng khóa chính, tìm kiếm record, tối ưu truy vấn. Trong khi đó, câu truy vấn
trên kho dữ liệu thường phức tạp. Chúng liên quan đến việc tính tốn trên nhóm lớn
của dữ liệu ở mức tổng hợp, và có thể yêu cầu việc sử dụng của việc tổ chức dữ liệu,
truy xuất, và phương pháp cài đặt dựa trên cái nhìn đa chiều. Xử lý truy vấn OLAP
trong cơ sở dữ liệu giao dịch có thể làm chậm quá trình làm việc của các xử lý giao
dịch.
Hơn nữa, một cơ sở dữ liệu giao dịch hỗ trợ việc xử lý đồng thời của nhiều giao
dịch. Đồng thời cần phải kiểm soát xử lý đồng thời và các cơ chế phục hồi, chẳng hạn

như khóa và ghi nhật trí xử lý, để bảo đảm tính nhất quán và an toàn cho giao dịch.
Một truy vấn OLAP thường chỉ đọc dữ liệu để tổng kết và tập hợp. Nếu áp dụng các
cơ chế trên cho các hoạt động của OLAP, có thể gây nguy hiểm cho việc thực hiện các
giao dịch đồng thời và do đó giảm đáng kể thông lượng của một hệ thống OLTP.
Sau cùng, việc tách kho dữ liệu với cơ sở dữ liệu giao dịch được dựa trên các cấu
trúc khác nhau, nội dung, và sử dụng các dữ liệu trong hai hệ thống. Việc hỗ trợ đưa ra
quyết định yêu cầu dữ liệu có tính lịch sử, trong khi cơ sở dữ liệu giao dịch khơng
thường duy trì dữ liệu lịch sử. Trong bối cảnh đó, các dữ liệu giao dịch mặc dù dồi dào
nhưng thường xa với việc đưa ra quyết định. Việc hỗ trợ quyết định địi hỏi tính hợp
nhất (chẳng hạn như tập hợp và tổng kết) của dữ liệu từ các nguồn không đồng nhất,
kết quả trong dữ liệu có chất lượng cao, sạch, và tích hợp. Ngược lại, cơ sở dữ liệu
giao dịch chỉ chứa dữ liệu chi tiết chưa xử lý, chẳng hạn như giao dịch, và cần phải
được củng cố trước khi phân tích. Bởi vì hai hệ thống cung cấp chức năng khá khác
nhau và đòi hỏi khác nhau về các loại dữ liệu, nên rất cần thiết duy trì 2 loại cơ sở dữ
liệu này riêng biệt. Tuy nhiên, nhiều nhà cung cấp hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu giao
dịch đang bắt đầu tối ưu hóa hệ thống để hỗ trợ truy vấn OLAP. Nếu xu hướng này
tiếp tục phát triển, sự tách biệt giữa các hệ thống OLTP và OLAP có thể sẽ giảm đi.

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

17


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

CHƯƠNG 2. KHẢO SÁT BÀI TỐN
2.1 Mơ tả bài tốn
Mơ tả tập dữ liệu
Tập dữ liệu có cấu trúc của Chuỗi cung ứng được sử dụng bởi công ty DataCo
Global đã được sử dụng để phân tích. DataCo là một trong những công ty cung cấp

dịch vụ quản lý thông tin và dữ liệu độc lập lớn nhất tồn cầu.

Hình 2.1. Cơng ty DataCo Global
Tập dữ liệu gồm 108519 chi tiết về các đơn hàng được đặt hàng trong ba năm
2015, 2016, 2017 và tháng 1 năm 2018. Cụ thể mỗi chi tiết gồm các trường dữ liệu
sau:

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

18


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

Hình 2.2. Mơ tả các trường dữ liệu

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

19


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

u cầu bài tốn
2.1.2.1. Chủ điểm phân tích
+ Số lượng đơn đặt hàng
+ Doanh thu
+ Lợi nhuận
2.1.2.2. Báo cáo chi tiết
Bảng 2.1. Báo cáo chi tiết

Vận hành
Phân tích
➢ Dashboard về sản ➢ Phân tích Số lượng đơn hàng, Doanh thu, lợi
phẩm
nhuận
➢ Dashboard về các
• Product → Category → Department (công thức
khu vực bán hàng
cộng): theo các DIM
➢ Dashboard về
• Thời gian: Month → Quarter → Year
khách hàng

• Market → Region → Country → State → City
• Chỉ số (cơng thức nhân)
• Tương quan
➢ Chân dung khách hàng
• Phân khúc khách hàng
• Khu vực sinh sống
• Thời điểm mua hàng
• Số lần mua hàng
• Giá trị đơn hàng trung bình 1 lần mua
• Doanh thu, lợi nhuận thu được
➢ Phân tích Các hình thức đặt hàng, thanh tốn
➢ Phân tích về chế độ vận chuyển, thời gian vận
chuyển

2.2 Khảo sát nghiệp vụ
Nghiệp vụ quản lí đơn hàng
2.2.1.1. Quản lý đơn hàng là gì?

Quản lý đơn hàng (order management) là việc quản lý các quy trình kinh doanh
liên quan đến đơn hàng cho hàng hóa hoặc dịch vụ. Order management bắt đầu khi
khách hàng đặt hàng và kết thúc khi họ nhận được gói hoặc dịch vụ của họ. Nó cho
phép một doanh nghiệp điều phối tồn bộ q trình thực hiện – từ thu thập đơn hàng,
tồn kho và khả năng giao hàng đến khả năng cung cấp dịch vụ.

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

20


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

2.2.1.2. Quản lí chi tiết đối với mỗi đơn hàng
a. Cửa hàng cung cấp đơn hàng
• Đơn hàng được đặt tại cửa hàng ở Thành phố? Tiểu bang? Quốc
gia? Khu vực? Thị trường nào?
b. Chi tiết sản phẩm của đơn hàng
• Sản phẩm thuộc Chủng loại? Bộ phận? Nhóm bộ phận nào?
• Đơn giá của sản phẩm là bao nhiêu?
• Số lượng của mỗi sản phẩm được đặt là?
c. Các thông tin về giá trị, quy mô đơn hàng
• Giá thành tiền của đơn hàng
• Phần trăm giảm giá của đơn hàng
• Tổng hóa đơn sau giảm giá
• Lợi nhuận thu được trên đơn hàng
• Quy mơ đơn hàng: Lớn? Trung bình? Nhỏ?
d. Các thơng tin về q trình đặt hàng và vận chuyển đơn hàng
• Loại giao dịch của đơn hàng
• Ngày đặt hàng

• Trạng thái đặt hàng
• Chế độ vận chuyển
• Số ngày vận chuyển
• Trạng thái vận chuyển
• Ngày giao hàng
e. Thơng tin về khách hàng
➢ Họ và tên khách hàng
➢ Địa chỉ khách hàng (Quốc gia, tiểu bang, thành phố, đường)
➢ Phân khúc khách hàng
Khảo sát nghiệp vụ Kinh doanh thông minh
2.2.2.1. Tiền xử lí dữ liệu
Tiền xử lí dữ liệu hay ETL dữ liệu là một phần thiết yếu của các quy trình
và hệ thống Business Intelligence (BI) ngày nay. Đó là quá trình mà thơng qua đó, dữ
liệu từ các nguồn khác nhau có thể được đưa vào một vị trí để phân tích và khám phá
thơng tin chi tiết về doanh nghiệp.
ETL là từ viết tắt của Extract – Transform – Load với nghĩa là trích xuất –
biến đổi – tải.

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

21


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

Hình 2.3. ETL
a. Extract (Trích xuất): Là q trình nhận dữ liệu từ một hoặc nhiều nguồn.
Các nguồn có thể có các định dạng và cấu trúc khác nhau, chẳng hạn như tài liệu
Excel, tệp CSV, CRM, các hệ quản trị cơ sở dữ liệu có cấu trúc như Oracle, MySQL,
SQL Server và hệ quản trị cơ sở dữ liệu phi cấu trúc như MongoDB…Có 3 loại trích

xuất chính:
•
Trích xuất tồn bộ (Full Extraction): Trích xuất tất cả dữ liệu vào
khu vực dàn dựng mà không cần áp dụng điều kiện.
•
Trích xuất một phần (Với thơng báo cập nhật): Trích xuất dữ liệu
với thơng báo cập nhật do nguồn gửi, nếu một số dữ liệu đã trích xuất có
sửa đổi, chỉ trích xuất dữ liệu đã sửa đổi vào khu vực tổ chức.
•
Trích xuất một phần (Khơng có thơng báo cập nhật): Trích xuất
dữ liệu đang có điều kiện tải, chẳng hạn như trong một số bộ lập lịch
hàng ngày chỉ trích xuất dữ liệu hàng ngày đó. Phần còn lại của dữ liệu
mới được thêm vào sẽ được trích xuất trong ngày tương ứng.
b. Transform (Chuyển đổi): Dữ liệu được trích xuất vào một vùng / bảng
dàn dựng là dữ liệu thơ và nó khơng thể được sử dụng để phân tích. và nó cần được
Làm sạch, Lập bản đồ và Chuyển đổi. Trong một số dự án, thơng thường những dự
án có lượng dữ liệu nhỏ thì khơng cần sử dụng vùng dàn dựng này, nhưng hầu hết các
dự án đều sử dụng nó.
Có một số nhiệm vụ sẽ thực hiện trong q trình Transform:
• Selection (Lựa chọn): tiêu chí để lựa chọn dữ liệu trích xuất. Việc lựa
chọn có thể được thực hiện trong giai đoạn chiết xuất, trong giai đoạn biến
đổi hoặc trong cả hai giai đoạn.
• Integration (Tích hợp): sự kết hợp của dữ liệu từ giai đoạn trích xuất đến
khu vực dàn dựng. Sự kết hợp này có nghĩa là thêm, xóa và cập nhật dữ liệu
trong khu vực tổ chức dựa trên dữ liệu được trích xuất.
• Join (Tham gia): được sử dụng để nối dữ liệu được trích xuất, tương tự
như phép nối SQL (phép nối bên trong, phép nối bên trái, phép nối phải, phép
nối đầy đủ, v.v.)

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

22


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

• Cleansing (Làm sạch dữ liệu): loại bỏ dữ liệu không nhất quán hoặc
không hợp lệ hoặc dữ liệu có lỗi để cải thiện chất lượng dữ liệu.
• Summarizations (Tóm tắt): tóm tắt bộ dữ liệu để sử dụng sau
• Aggregations (Tổng hợp): dữ liệu được tổng hợp và tóm tắt theo nhóm
• Consolidations (Tính tốn): dữ liệu từ nhiều nguồn hoặc cấu trúc được
hợp nhất trong một tập dữ liệu duy nhất
c. Load (Tải dữ liệu): như bạn thấy ở hình trên, sau khi được chuyển đổi
thì toàn bộ các dữ liệu này được đưa vào một nơi lưu trữ mới, mà người ta gọi là
DataWarehouse (tạm dịch là kho dữ liệu). Và đến đây là kết thúc giai đoạn ETL dữ
liệu, giai đoạn đầu tiên để bạn triển khai giải pháp Business Intelligence cho doanh
nghiệp của bạn.
Có 3 phương pháp load chính:
•
Tải tồn bộ: tồn bộ dữ liệu đã được trích xuất và chuyển đổi
được tải vào khu vực phân tích
•
Tải tăng dần: là q trình so sánh dữ liệu đã chuyển đổi với dữ
liệu ở đích cuối cùng và chỉ tải dữ liệu mới. Tải tăng dần có thể được sử
dụng cùng với tải làm mới, được giải thích bên dưới
•
Tải làm mới: là q trình cập nhật dữ liệu ở đích cuối cùng để
phản ánh những thay đổi được thực hiện trong nguồn ban đầu. Làm mới
có thể đầy đủ hoặc tăng dần.
2.2.2.2. Trực quan hóa dữ liệu

a. Trực quan hóa dữ liệu là gì?
Về cơ bản, trực quan hóa dữ liệu, hay data visualization là kỹ thuật trình bày số
liệu và thơng tin bằng hình ảnh, thơng thường là qua các biểu đồ, đồ thị hoặc dưới
dạng các báo cáo tổng quan - Dashboard, nhằm truyền đạt thông tin một cách hiệu quả
đến mọi người thông qua các phương tiện đồ họa. Minh họa bằng hình ảnh cung cấp
cho người đọc báo cáo những thơng tin quan trọng khó có thể nhận thấy ngay lập tức
trong dữ liệu thơ.

Hình 2.4. Trực quan hóa dữ liệu

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

23


Quy trình kinh doanh thơng minh cho bài tốn quản lí đơn hàng

Trực quan hóa dữ liệu và phân tích thơng tin là các bước sau cùng của quy trình
khai thác dữ liệu, được thực hiện sau khi bạn đã thu thập, xử lý và tổ chức dữ liệu. Do
vậy, kết quả của việc trình bày dữ liệu phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng của nguồn
dữ liệu cũng như mức độ chuẩn hóa của các thơng tin đầu vào.
b. Tại sao cần trực quan hóa dữ liệu?
Chúng ta cần trực quan hóa dữ liệu vì bản tóm tắt thơng tin trực quan giúp dễ
dàng xác định các mẫu và xu hướng hơn là xem qua hàng nghìn hàng trên bảng tính.
Đó là cách bộ não con người hoạt động.
Vì mục đích của phân tích dữ liệu là để hiểu rõ hơn, dữ liệu có giá trị hơn nhiều
khi nó được trực quan hóa. Ngay cả khi một nhà phân tích dữ liệu có thể lấy thơng tin
chi tiết từ dữ liệu mà khơng cần trực quan, thì việc truyền đạt ý nghĩa mà khơng trực
quan sẽ khó khăn hơn.
Biểu đồ và đồ thị giúp truyền đạt kết quả dữ liệu dễ dàng hơn ngay cả khi bạn

có thể xác định các mẫu mà khơng có chúng.
Nếu khơng có sự trình bày trực quan của những hiểu biết sâu sắc, người xem có
thể khó nắm bắt được ý nghĩa thực sự của những phát hiện. Ví dụ: việc trình bày các
con số với sếp của bạn sẽ không cho họ biết lý do tại sao họ nên quan tâm đến dữ liệu,
nhưng hiển thị cho họ biểu đồ về số tiền mà những thơng tin chi tiết có thể tiết kiệm
chắc chắn sẽ thu hút sự chú ý của họ.
Quan trọng nhất, các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu – data visualization được
xem là công cụ giúp các nhà quản lý – những người ra quyết định, có thể nhanh chóng
phân tích các dữ liệu của cơng ty và ra các chiến lược phù hợp nhất. Như vậy, họ có
thể nắm rõ ràng và chi tiết các hoạt động khác nhau trong công ty. Điều này, giúp làm
tăng và làm nổi bật các ưu điểm của doanh nghiệp.

Hình 2.5. Data Visualization hỗ trợ doanh nghiệp trong việc ra quyết định kinh doanh

PHẠM THỊ THU HƯƠNG - 20185367

24