Tiểu luận môn Hệ hỗ trợ quyết định ỨNG DỤNG OLAP HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH VIỆC QUẢN LÝ TÀU THUYỀN

MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN 2
CHƢƠNG 1 : TỔNG QUAN 3
1. Lời giới thiệu 3
2. Bài toán đặt ra: 3
CHƢƠNG 2: CÔNG NGHỆ OLAP 5
2.1. OLAP là gì? 5
2.2. Mô hình dữ liệu đa chiều 6
2.3. Các lƣợc đồ cho CSDL đa chiều 7
2.4. Các mô hình OLAP thông dụng 9
CHƢƠNG 3: ỨNG DỤNG KỸ THUẬT OLAP TRÊN CSDL QUẢN LÝ TÀU CÁ 13
1. Giới thiệu cơ sở dữ liệu quản lý tàu cá 13
2. Ứng dụng kỹ thuật OLAP để phân tích dữ liệu đa chiều: 17
CHƢƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG NGHIÊN CỨU TƢƠNG LAI 20
TÀI LIỆU THAM KHẢO 21












LỜI CẢM ƠN
Trong thời lƣợng 8 buổi học, tuy thời gian ngắn nhƣng qua sự truyền đạt tận tình
cùng với kinh nghiệm giảng dạy lâu năm của thầy PGS TS Đỗ Phúc đã truyền đạt cho
Em cũng nhƣ các bạn trong lớp những kiến thức quý báu. Bên cạnh những kiến thức

trong chƣơng trình đào tạo Thầy còn truyển đạt những kỹ năng , kinh nghiệm trong cuộc
sống.
Với những kiến thức đã tích lũy đƣợc, Em xin chân thành cám ơn Thầy về những
kiến thức và những kinh nghiệm quý báu mà Thầy đã truyền đạt cho lớp trong phạm vi
môn học Hệ hỗ trợ quyết định thuộc chƣơng trình đào tạo cao học ngành Khoa học máy
tính tại trƣờng Đại học Công Nghệ Thông Tin – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí
Minh.
Một lần nữa em xin cám ơn Thầy. Chúc Thầy sức khỏe, hạnh phúc và thành công

Em xin chân thành cảm ơn!

Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 3/21

CHƢƠNG 1 : TỔNG QUAN
1. Lời giới thiệu
Hiện nay, Thủy sản là ngành trọng điểm phát triển trong nông nghiệp của nƣớc ta. Với
chiều dài hơn 2000 km bờ biển tài nguyên về biển là vô cùng phong phú. Phát triển xuất khẩu
thủy sản đem lại hàng tỷ USD cho nƣớc ta hàng năm. Trong đó khai thác thủy sản đóng vai
trò quan trọng trong chiến lƣợc phát triển của nƣớc ta. Bên cạnh đó khai thác thủy sản cũng
để chúng ta khẳng định chủ quyền biển đảo. Ngoài việc đánh bắt cá ngƣ dân còn thực hiện
trách nhiệm cao cả là giữ vững vùng đánh bắt. Đó cũng là vùng biên giới thiêng liêng của đất
nƣớc. Trong tình hình căng thẳng về biển đông hiện nay. Các tàu hải giám của Trung Quốc
thƣờng xuyên bắt giữ và tịch thu dụng cụ của ngƣ dân nƣớc ta. Trên cơ sở này, các nghiệp
đoàn nghề cá ra đời.
Kinh tế nƣớc ta phát triển nhanh và ngày càng hội nhập cùng kinh tế toàn cầu. Trên đà
phát triển đó ngành Thủy sản cũng từng bƣớc đổi mới phƣơng thức khai thác. Cùng với
phƣơng thức khai thác nguồn thủy sản gần bờ nhƣ truyền thống, ngƣ dân cũng có điều kiện
đóng những con tàu với công suất lớn để khai thác xa bờ. Phƣơng tiện và kỹ thuật khai thác
cũng từ đó cải tiến theo. Khác với các tàu đánh bắt cá gần bờ chỉ trang bị một số công cụ,

thiết bị cần thiết nhƣ lƣới đánh cá, máy bộ đàm,… Tàu đánh bắt cá xa bờ trang bị các công
cụ thiết bị hiện đại hơn nhiều nhƣ máy định vị phát hiện cá, máy định vị tọa độ, máy kéo
lƣới, …. Công cụ, dụng cụ trong mỗi tàu đánh bắt cá nhiều vô kể.
Từ những nhận định trên ta có thể thấy việc quản lý khai thác thủy sản trở nên phức
tạp hơn trong tình hình hiện nay. Do đó các cơ quan chức năng quản lý trong lĩnh vực thủy
sản cũng gặp không ít khó khăn trong quản lý.
2. Bài toán đặt ra:
Chi cục Thủy sản Bình Thuận(Chi cục) là đơn vị thực thi trực tiếp chức năng quản lý
nhà nƣớc đối với ngành thủy sản tỉnh Bình Thuận. Về chức năng và nhiệm vụ của Chi cục có
nhiều. Tuy nhiên do Bình Thuận là tỉnh ven biển miền Trung nên chức năng quản lý về khai
thác và bảo vệ nguồn lợi Thủy sản chiếm vai trò chủ yếu. Một số nhiệm vụ và quyền hạn của
Chi cục nhƣ sau:
 Hƣớng dẫn, kiểm tra việc thực hiện quy định về loại nghề, phƣơng tiện, đối tƣợng,
mùa vụ khai thác thủy sản, vùng cấm khai thác, vùng hạn chế khai thác, các loài thuỷ
sản cấm nhập khẩu, cấm xuất khẩu trên địa bàn tỉnh theo quy định của pháp luật.
 Thực hiện việc đăng kiểm phƣơng tiện nghề cá, phê duyệt hồ sơ, thiết kế đóng mới,
cải hoán, hoàn công tàu cá có chiều dài đƣờng nƣớc thiết kế dƣới 20m; đăng ký tàu cá,
Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 4/21

đăng ký thuyền viên tàu cá của địa phƣơng theo hƣớng dẫn, phân cấp của Bộ thủy sản
và quy định của pháp luật.
 Hƣớng dẫn, kiểm tra việc thực hiện quy định về danh mục các loài thủy sản cần đƣợc
bảo vệ, cần đƣợc tái tạo; các biện pháp bảo vệ môi trƣờng, các hệ sinh thái thủy sản,
bảo tồn quỹ gien, đa dạng sinh học thuỷ sản; phối hợp với các cơ quan có liên quan
hƣớng dẫn, kiểm tra việc thực hiện các quy định về bảo vệ môi trƣờng, tài nguyên
nƣớc liên quan đến môi trƣờng sống thủy sản.
Thực trạng quản lý ngày nay trở nên phức tạp và khó khăn hơn rất nhiều so với trƣớc
đây. Hàng năm, số lƣợng tàu thuyền đăng ký trong tỉnh không ngừng tăng, công cụ dụng cụ
phục vụ cho những chuyến đi khai thác cũng đa dạng về chủng loại và nhiều về số lƣợng.

Bên cạnh đó, tài nguyên biển đã bị cạn kiệt do khai thác quá mức. Vùng biển cần phải mở
rộng hơn, dẫn đến tàu các tỉnh khác đến tìm kiếm nguồn hải sản trong tỉnh trở nên thƣờng
xuyên hơn. Đồng thời ngoài việc quản lý thông tin về phƣơng tiện Chi cục còn quản lý về
con ngƣời về tổ chức(các nghiệp đoàn). Trên địa bàn tỉnh có khoảng hơn 5000 tàu tập trung ở
10 vùng(huyện) khác nhau. Các tàu nằm phân bố ở các huyện (các huyện xa nhau hàng chục
cây số). Mỗi tàu cá đánh bắt gần bờ có khoảng 10 thuyền viên. Đối với các tàu cá đánh bắt xa
bờ có hơn 10 thuyền viên.
Có thể thấy, với vai trò và nhiệm vụ của Chi cục trong lĩnh vực khai thác Thủy sản.
Việc quản lý thông tin của ngành ngày càng phức tạp. Do lƣợng thông tin ngày càng nhiều và
đa dạng, hình thức quản lý không còn đơn giản nhƣ trƣớc đây.
Với số lƣợng thông tin nhiều nhƣ vậy, việc quản lý truyền thông (quản lý hồ sơ giấy
tờ) đã trở nên lỗi thời không đáp ứng đƣợc nhu cầu thực tế. Do đó để quản lý lĩnh vực khai
thác thủy sản đƣợc chi tiết và khoa học, ứng dụng công nghệ thông tin là giải pháp hữu hiệu.
Để khai thác dữ liệu một các hiệu quả để từ đó đƣa ra những quyết định về chính sách quản
lý là bài toán đƣợc đặt ra. Ứng dụng OLAP để phân tích dữ liệu là giải pháp khả thi để giải
quyết bài toán trên.

Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 5/21

CHƢƠNG 2: CÔNG NGHỆ OLAP

2.1. OLAP là gì?
Thuật ngữ OLAP đƣợc E. F. Codd đƣa ra trong một bài báo có tên “Providing On-
Line Analytical Processing to User Analysts” đƣợc công bố vào tháng 8 năm 1993 [8].
Trong bài báo này ông cũng đƣa ra 12 quy tắc mà một hệ thống OLAP phải tuân theo. Từ
đó OLAP đƣợc biết đến nhƣ một kỹ thuật phân tích dữ liệu sử dụng các thể hiện dữ liệu
đa chiều gọi là các khối (cube). OLAP cung cấp khả năng tạo ra các khối dữ liệu và thực
hiện các truy vấn tinh vi trên các ứng dụng ngƣời dùng.

12 tiêu chuẩn để đánh giá một hệ thống OLAP của E. F. Codd:

1. Khung nhìn khái niệm đa chiều (Multidimensional Conceptual View): Dữ
liệu sẽ đƣợc trình bày cho ngƣời dùng trên khuân mẫu đa chiều.
2. Trong suốt (Transparency): Ngƣời dùng không cần biết họ đang sử dụng CSDL
đa chiều OLAP.

3. Tính truy cập (Accessibility): Các công cụ OLAP nên chọn dữ liệu nguồn tốt nhất
để hỗ trợ truy vấn.

4. Nhất quán trong thực thi báo cáo (Consistent Reporting Performance): Sự thực
thi báo cáo phải nhƣ nhau không phụ thuộc vào dung lƣợng CSDL và số chiều đƣợc sử
dụng.

5. Có kiến trúc khách – chủ (Client-Server Architecture): Các công cụ OLAP đƣợc
triển khai trên mô hình khách hàng – phục vụ.

6. Phân chiều tổng quát (Generic Dimensionality): Đảm bảo các chiều dữ liệu là nhƣ
nhau trong cấu trúc và tính toán. Không thiên vị trong việc truy cập bất cứ chiều nào.

7. Xử lý động Ma trận dữ liệu thừa (Dynamic Sparse Matrix Handling): Các giá trị
null đƣợc tổ chức lƣu trữ hiệu quả trên ma trận động.

8. Hỗ trợ đa ngƣời dùng (Multi-User Support): Công cụ OLAP phải hỗ trợ nhiều
ngƣời dùng đồng thời.

9. Các toán tử qua các chiều không giới hạn (Unrestricted Cross-
Dimensional Operations): Quy tắc kết hợp đƣợc áp dụng trên tất cả các chiều.

10. Thao tác dữ liệu bằng trực giác (Intuitive Data Manipulation): Ngƣời dùng

nhìn thấy mọi dữ liệu cần thiết trên giao diện, tránh phải sử dụng qua menu hoặc qua nhiều
thao tác mới mở đƣợc giao diện.
Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 6/21


11. Lập báo cáo động (Flexible Reporting): Cho phép ngƣời dùng trình bày báo cáo
dữ liệu theo bất kỳ cách nào mà họ thích.
12. Mức độ kết hợp và số chiều không hạn chế (Unlimited Dimensions and
Aggregation Levels): Sẽ không có giới hạn số chiều và mức kết hợp trong mô hình OLAP.
2.2. Mô hình dữ liệu đa chiều
Trong thực tế ngƣời ta có khuynh hƣớng suy nghĩ theo “đa chiều”. Ví dụ một nhà
quản lý nông nghiệp khi dự đoán dịch bệnh xảy ra anh ta mô tả nhƣ sau: “Có khả năng dịch
rầy nâu sẽ bùng phát trở lại tại các tỉnh Trà Vinh, Vĩnh Long, An Giang trong khoảng
tháng 5 năm 2009 ”. Dự đoán này đƣợc những ngƣời thiết kế khối dữ liệu mô tả lại nhƣ
sau:





Hình 1: Mô phỏng các chiều trong mô tả dịch bệnh

Khối dữ liệu (cube): Khối là thành phần chính trong cấu trúc OLAP đƣợc sử
dụng để lƣu trữ và liệt kê dữ liệu. Nó tƣơng tự nhƣ khái niệm bảng (table) trong hệ thống
CSDL quan hệ. Khái niệm khối thƣờng làm cho ngƣời ta nghĩ rằng nó có ba chiều nhƣng
trong cấu trúc OLAP một khối có thể có nhiều hơn 128 chiều.
Khối có cấu trúc đa chiều đƣợc định nghĩa bởi tập hợp các chiều và các độ đo.
Các chiều xác định cấu trúc của khối còn các độ đo xác định các giá trị số mà ngƣời dùng
quan tâm [12]. Mỗi khối có một lƣợc đồ dùng để xác định tập hợp các bảng dữ liệu có quan

hệ với nhau đƣợc lấy từ dữ liệu nguồn lƣu trong kho dữ liệu. Bảng ở giữa lƣợc đồ gọi là
bảng sự kiện, lƣu trữ các độ đo của khối. Các bảng còn lại trong lƣợc đồ gọi là bảng chiều,
lƣu trữ các chiều của khối.

Chiều dữ liệu (Dimension): Chiều là thuộc tính cấu trúc tạo nên khối. Một chiều có
thể nằm trong một khối duy nhất hoặc đƣợc chia sẻ cho nhiều khối. Chiều đƣợc tạo ra
khi tạo khối. Mỗi chiều ánh xạ thông tin đến một bảng trong kho dữ liệu gọi là bảng chiều.
Ví dụ trong hình 2.3 gồm các chiều thời gian, loại bệnh, thời tiết, giai đoạn sinh trƣởng, địa
điểm.
Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 7/21


Phân cấp (hierarchy): Phân cấp là cột sống của việc tổng hợp dữ liệu hay nói cách
khác là dựa vào các phân cấp mà việc tổng hợp dữ liệu mới có thể thực hiện đƣợc.
Phần lớn các chiều đều có một cấu trúc đa mức hay phân cấp.

Các độ đo (Measures): Trong một khối, độ đo là tập hợp các giá trị số đƣợc dựa trên
cột trong bảng sự kiện của khối. Các độ đo là dữ liệu dạng số đƣợc ngƣời dùng quan tâm
khi liệt kê khối. Độ đo đƣợc lựa chọn dựa trên loại thông tin ngƣời dùng yêu cầu. Độ đo
đƣợc tạo ra khi tạo khối. Một độ đo chỉ thuộc một khối duy nhất ngƣợc lại một khối có
thể có nhiều hơn
1024 độ đo [12].

Các phân hoạch (Partitions): Tất cả các khối đều có tối thiểu một phân hoạch để
chứa dữ liệu của nó. Một phân hoạch đơn đƣợc tự động tạo ra khi khối đƣợc định nghĩa.
Khi ta tạo một phân hoạch mới cho một khối, phân hoạch mới này đƣợc thêm vào trong tập
hợp các phân hoạch đã tồn tại đối với khối. Khối phản ánh dữ liệu đã đƣợc kết nối có trong
tất cả các phân hoạch của nó. Một bảng phân hoạch của khối là vô hình đối với ngƣời dùng.

Cơ sở dữ liệu OLAP (OLAP Databases): CSDL OLAP là không gian lƣu trữ cho
các khối và các đối tƣợng liên quan đến CSDL. Các đối tƣợng này bao gồm: dữ liệu nguồn,
các chiều chia sẽ và các quy định về quyền truy cập CSDL (Database role). Nếu các đối
tƣợng này đƣợc chia sẻ cho nhiều khối thì đối tƣợng và khối phải nằm trong cùng một
CSDL [12].
2.3. Các lƣợc đồ cho CSDL đa chiều

Lược đồ hình sao (star schema): Lƣợc đồ hình sao bao gồm một bảng sự kiện (Fact
table) nằm ở trung tâm, và một số bảng chiều (dimension table) kết nối bao quanh
bảng sự kiện tạo thành hình ngôi sao. Mỗi bảng tƣơng ứng với một cột trong bảng sự
kiện. Dữ liệu trong bảng chiều đƣợc sử dụng để tạo thành các câu truy vấn phân tích trên
bảng sự kiện.

Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 8/21



Hình 4: Lƣợc đồ hình sao

Lược đồ bông tuyết (Snowflake schema): Lƣợc đồ bông tuyết là một biến thể của
lƣợc đồ hình sao, trong đó một số bảng chiều đƣợc chuẩn hóa, từ đó có thể có tiếp tục chia
dữ liệu thành nhiều bảng khác. Lƣợc đồ có hình dạng nhƣ một bông tuyết.



Hình 5: Lƣợc đồ bông tuyết


Lược đồ chòm sao sự kiện (fact constellation): Các ứng dụng phức tạp có thể đòi

hỏi nhiều bảng sự kiện cùng chia sẻ các bảng chiều. Loại lƣợc đồ này có thể đƣợc xét nhƣ
một tập hợp các lƣợc đồ hình sao. Và vì thế, nó đƣợc gọi là lƣợc đồ chòm sao sự kiện.

Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 9/21



Hình 6: Lƣợc đồ chòm sao sự kiện.


2.4. Các mô hình OLAP thông dụng
Hai mô hình OLAP thông dụng đƣợc nhiều nhà cung cấp dịch vụ OLAP hỗ trợ là
MOLAP và ROLAP. Sự phân biệt giữa hai mô hình này dựa trên cách thức lƣu trữ dữ liệu.
ROLAP đại diện cho xử lý phân tích trực tuyến trên CSDL quan hệ. MOLAP đại diện cho
xử lý phân tích trực tuyến trên CSDL đa chiều.


Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 10/21

H nh 7: Mô h nh MOLAP
2.4.1 Mô hình MOLAP

Trong mô hình MOLAP, dữ liệu phân tích đƣợc lƣu trữ trong CSDL đa chiều
chuyên dụng nhằm phục vụ tốt nhất cho các truy vấn tổng hợp dữ liệu thƣờng xuyên mà
cần thời gian truy xuất nhanh. Số liệu tính toán trƣớc và chiều của khối dữ liệu đƣợc lƣu
trong CSDL đa chiều. Động cơ MOLAP trong tầng ứng dụng đẩy dữ liệu đa chiều từ
CSDL đa chiều đến ngƣời dùng phân tích dữ liệu. Hình 2.8 trình bày kiến trúc của mô
hình MOLAP.




Ưu điểm của MOLAP:


- Thực thi nhanh câu truy vấn nhờ vào việc tối ƣu hóa lƣu trữ, lập chỉ mục đa chiều
và cơ chế bộ nhớ cache.

- Áp dụng tốt cho các hệ thống có yêu cầu tính toán phức tạp và thời gian truy xuất
nhanh bởi vì tất cả các dữ liệu cần tính toán đã đƣợc thực hiện khi tạo khối dữ liệu.

- Không sử dụng cơ chế khoá do dữ liệu là chỉ đọc.

- Dữ liệu có thể dễ dàng sao chép đến ngƣời dùng cho phân tích offline.

Nhược điểm của MOLAP:

- Chi phí nhiều thời gian để xử lý dữ liệu (nạp dữ liệu), đặc biệt trong trƣờng hợp
khối dữ liệu có dung lƣợng lớn. Để khắc phục nhƣợc điểm này các công cụ MOLAP
cho phép chỉ xử lý phần dữ liệu có sự thay đổi thay vì xử lý lại toàn bộ khối dữ liệu.

- MOLAP lƣu trữ nhiều dữ liệu dƣ thừa nhằm đáp ứng thời gian truy xuất nhanh.
Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 11/21

- Bị giới hạn bởi dung lƣợng dữ liệu của hệ thống do tất cả các dữ liệu tính toán trƣớc
đều đƣợc lƣu trữ trong khối. Điều này làm cho dữ liệu trong khối có phinh hƣớng
tổng hợp hơn là chi tiết.
- Tăng thêm chi phí do công nghệ đa chiều không có sẵn trong hệ thống nên phải đầu
tƣ chi phí cho cả công nghệ và huấn luyện con ngƣời.

2.4.2 Mô hình ROLAP
Trong mô hình ROLAP, dữ liệu đƣợc lƣu trữ trên các bảng theo định dạng của
CSDL quan hệ đáp ứng tốt nhất cho các truy vấn dữ liệu không thƣờng xuyên. Để giấu
đi kiến trúc lƣu trữ theo định dạng quan hệ và trình bày dữ liệu đa chiều, ROLAP tạo ra
một lớp dữ liệu ngữ nghĩa gọi là Metadata. Lớp Metadata này hỗ trợ việc ánh xạ của các
chiều đến các bảng trong CSDL quan hệ đồng thời hỗ trợ việc tổng hợp và kết hợp dữ liệu.
Metadata đƣợc lƣu trữ ngay trong CSDL quan hệ.

Hình 8: Mô hình ROLAP

Hình 2.9 trình bày kiến trúc của mô hình ROLAP ba tầng. Server phân tích nằm
trong tầng ứng dụng ở giữa tạo ra khối dữ liệu đa chiều động cho tầng trình bày ở phía
trên. Hệ thống đa chiều trong tầng trình bày sẽ cung cấp khung nhìn đa chiều của dữ liệu
đến ngƣời dùng. Khi ngƣời dùng đƣa ra câu hỏi phức tạp trên dữ liệu đa chiều, câu hỏi
đƣợc chuyển trực tiếp tới CSDL quan hệ. Không giống nhƣ trong mô hình MOLAP, các
khối đa chiều trong mô hình ROLAP không đƣợc tạo ra và lƣu trữ cố định.

2.4.4. Mô hình HOLAP

Mô hình HOLAP là sự kết hợp giữa MOLAP và ROLAP, lƣu trữ các khối trong
Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 12/21

cấu trúc HOLAP là tốt nhất cho các truy vấn tổng hợp dữ liệu thƣờng xuyên dựa trên
một lƣợng lớn dữ liệu cơ sở. Ví dụ, chúng ta sẽ lƣu trữ dữ liệu bán hàng theo hàng quý,
hàng năm trong cấu trong MOLAP và dữ liệu hàng tháng, hàng tuần và hàng ngày trong
cấu trúc ROLAP.


Hình 10: Mô hình HOLAP

2.5. Các thao tác OLAP trong mô hình dữ liệu đa chiều

- Roll up: Thao tác này đi theo hƣớng cao hơn trong cấu trúc phân cấp, nhằm tổng
hợp số liệu ở mức cao hơn.

- D

r
ill-
d
ow
n
: Thao tác ngƣợc với Roll-up, theo hƣớng về cấp thấp hơn trong cấu
trúc phân cấp, nhằm trình bày dữ liệu ở mức chi tiết hơn.

- Slice and Dice: Thao tác này
thực hiện một phép chọn chiếu trên một hoặc
nhiều
chiều của một khối dữ liệu đã cho, kết quả thu đƣợc sẽ là một khối dữ liệu con.
- Pivot (hay rotate): Thao tác pivot là một thao tác minh họa, quay các trục dữ liệu
trong khung nhìn nhằm cung cấp một dạng biểu diễn khác của dữ liệu để chọn lựa cách
biểu diễn.

Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 13/21

CHƢƠNG 3: ỨNG DỤNG KỸ THUẬT OLAP TRÊN CSDL QUẢN LÝ TÀU CÁ

1. Giới thiệu cơ sở dữ liệu quản lý tàu cá
Nguồn dữ liệu đƣợc thu thập và thiết kế dựa trên một ứng dụng đƣợc viết theo ngôn
ngữ VBA trong Access. Ứng dụng này đang sử dụng ở Chi cục. Do vậy việc chuyển đổi và
nâng cấp CSDL Em xin không trình bày. Trong phạm vi bài tiểu luận em xin chỉ trích thông
tin một số bảng qua đó để thấy rõ quá trình phân tích dữ liệu thông qua kỹ thuật OLAP.
1.1. Thông tin một số bảng dùng trong bài tiểu luận.
 Bảng công dụng

 Bảng Cấp tàu:

 Bảng Loại tàu:

 Bảng nguồn gốc tàu:

 Bảng vật liệu vỏ:

 Bảng vùng hoạt động:

 Bảng Loại nghề:


Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 14/21

 Bảng hồ sơ tàu cá:
1
3


2
4


Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 15/21

5
7

6




Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 16/21

1.2. Biểu đồ quan hệ của một số bảng


Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 17/21

2. Ứng dụng kỹ thuật OLAP để phân tích dữ liệu đa chiều:
2.1. Xây dựng khối dữ liệu bằng SQL Server Business Intelligence Development Studio
Click on Start Menu -> Microsoft SQL Server 2008 R2 -> Click SQL Server Business
Intelligence Development Studio.
Các bƣớc cần thiết để tạo khối dữ liệu đa chiều
a) Tạo mới Data Source
b) Tạo mới Data Source View
c) Tạo mới Cube
d) Chỉnh sửa chiếu dữ liệu
2.2. Các biểu mẩu báo cáo phân tích dữ liệu
 Báo cáo 1: Báo cáo tình hình số tàu thuyền hoạt động theo nghề, theo loại vỏ

 Báo cáo 2: Báo cáo tình hình số tàu thuyền hoạt động theo vùng, theo loại vỏ

Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 18/21

 Báo cáo 3: Báo cáo tình hình số tàu thuyền hoạt động theo vùng, theo loại nghề

 Báo cáo 4: Báo cáo tình hình số tàu thuyền hoạt động theo vùng, theo loại nghề
và loại vỏ

Báo cáo 5: Báo cáo tình hình số tàu thuyền hoạt động theo công dụng, theo vật
liệu vỏ

Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 19/21

2.3. Đƣa ra quyết định:
Dựa vào các báo cáo trên mục 2.2, Cán bộ của Chi cục Thủy sản Bình Thuận có thể
tham mƣu các chính sách phù hợp với tình hình địa phƣơng để đƣa ra những quyết định đúng
đắn. Ngoài ra dựa vào các báo cáo trên lãnh đạo Chi cục cũng có thể đƣa ra những chỉ đạo
đáp ứng với tình hình đối với cán bộ đăng kiểm trong kiểm tra thực hiện của ngƣ dân.
Một số quyết định có thể đƣa ra:
Quyết định 1: Dựa vào báo cáo 1, do số tàu vỏ sắt ít và chỉ tập trung ở một số loại
nghề nhƣ đôi, đơn, DVTS, lƣới khơi, lƣới mực, mực. Vì vậy quyết định cử cán bộ đăng kiểm
cần tập trung trong một thời gian ngắn và kiểm tra theo những loại nghề đã đăng ký của các
tàu cá vỏ sắt là cần thiết. Tránh tình trạng kiểm tra tràn lan gây mất thời gian.
Quyết định 2: Dựa vào báo cáo 2 và tổng sản lƣợng đánh bắt hàng năm có thể ƣớc
lƣợng sản lƣợng từng vùng đánh bắt. Từ đó đƣa ra quyết định kiểm tra khoang vùng cấm đối
với một số thủy hải sản cấm đánh bắt. Đồng thời dự vào số liệu trên để thực hiện tuyên
truyền những chính sách giúp ngƣời dân cân bằng vùng hoạt động đánh bắt để đạt sản lƣợng
cho mỗi chuyến vƣơn khơi.
Quyết định 3: Theo số liệu trong báo cáo 3 nhận thấy số tàu lƣới lộng, lƣới khơi khai

thác gần bờ khá nhiều. Do đó cần khuyến khích đổi mới ngƣ trƣờng giúp tăng sản lƣợng là
cần thiết.
Quyết định 4: Dựa vào số liệu trong báo cáo 5, nhận thấy toàn bộ tàu thuyền đăng ký
hoạt động chỉ sử dụng cho khai thác thủy sản. Đồng thời số lƣợng tàu vỏ sắt hoạt động khai
thác rất ít. Trong tình hình hiện nay, vấn đề biển đảo đang nhận đƣợc sự quan tâm rất nhiều
từ ngƣời dân Việt Nam. Đảng và Nhà nƣớc cần ngƣ dân ta ra khơi bám biển một mặt ổn định
đời sống cho ngƣ dân, mặt khác bảo vệ chủ quyền biển đảo thiêng liêng. Bên cạnh đó ngƣ
dân còn phải nâng cao chất lƣợng vỏ tàu để chống lại những hành động va đâm của các tàu
Trung Quốc. Tỉnh Bình Thuận là tỉnh phát triển đánh bắt Thủy sản lâu đời. Dựa vào số lƣợng
tàu vỏ sắt ít ỏi đó thiết nghĩ Chi cục Thủy sản Bình Thuận cần tham mƣu, kiến nghị những
chính sách để nâng cao chất lƣợng tàu thuyền của tỉnh nhà.
Trên đây là một số quyết định dựa trên số liệu báo cáo, việc đƣa ra quyết định đối với
quản lý hành chính cần nhiều yếu tố. Tuy nhiên dựa trên những báo cáo số liệu cụ thể là cơ
sở vững chắc để Chi cục Thủy sản Bình Thuận tham mƣu những chính sách phù hợp để ngƣ
dân đƣợc hƣởng lợi từ những quyết định đó.

Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 20/21

CHƢƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG NGHIÊN CỨU TƢƠNG LAI
Qua quá trình thực hiện bài tiểu luật đạt một số kết quả sau:
 Trình bày tổng quan về lý thuyết OLAP. Các khái niệm liên quan đến dữ liệu đa
chiều, các lƣợc đồ CSDL đa chiều, các mô hình OLAP.
 Giới thiệu vấn đề cần giải quyết là bài toán ứng dụng OLAP để phân tích dữ liệu đa
chiều(CSDL về quản lý tàu cá) ở Chi Cục Thủy sản Bình Thuận. Từ đó hỗ trợ lãnh
đạo Chi Cục đƣa ra những chính sách quản lý cần thiết
 Bài tiểu luận đề cập đến việc nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật OLAP để phân tích dữ
liệu tàu thuyền của tỉnh Bình Thuận. Dữ liệu trình bày trong tiểu luận là dữ liệu thực
tế. Kết quả này cho thấy khả năng ứng dụng thực tế rất tốt của kỹ thuật OLAP cho
các ứng dụng cung cấp thông tin trong lĩnh vực này.

Hƣớng phát triển của bài tiểu luận:
 Do thời gian có hạn em chỉ thực hiện đƣợc việc sử dụng các thao tác của OLAP để
khai thác dữ liệu chƣa xây dựng đƣợc ứng dụng thực tế.
 Qua bài tiểu luận, Em nhận thấy còn thiếu nhiều kiến thức về tiến trình hỗ trợ ra
quyết định từ việc phân tích dữ liệu dùng kỹ thuật OLAP. Để có thể xây dựng đƣợc
ứng dụng hoàn chỉnh Em cần có thêm thời gian đồng thời hƣớng dẫn của Thầy.




Hệ hỗ trợ ra quyết định
Học viên: Trần Văn Cường - MSHV:CH1301083 Trang 21/21

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] PGS.TS ĐỖ PHÚC (2014) – Giáo trình và bài giảng Hệ hỗ trợ ra quyết định.
[2] TS. Vũ Chí Tùng (2010) – Hệ hỗ trợ ra quyết định – DSS
[3] Trang web OLAP cube (Truy cập tháng 6/2014),
[4] Trang web Create First OLAP Cube in SQL Server Analysis Services (Truy cập tháng 6/2014),
/>Serv