NGHIÊN CỨU BÀI TOÁN XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU VÀ HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH TẠI NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT NAM

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

LÊ MẠNH TUẤN

NGHIÊN CỨU BÀI TOÁN XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU
VÀ HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH TẠI NGÂN
HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN
VIỆT NAM

Ngành: Công nghệ thông tin
Chuyên ngành: Quản lý hệ thống thông tin
Mã số: Chuyên ngành đào tạo thí điểm

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ

Hà Nội – 2015


PHẦN MỞ ĐẦU
Cơ sở khoa học và thực tiễn của đề tài
Trong nền kinh tế hiện nay, thông tin là yếu tố sống còn đối
với bất kỳ doanh nghiệp nào.Việc nắm bắt thông tin giúp cho
các doanh nghiệp hoạch định các chiến lược kinh doanh cho
mình một cách chính xác
Trong những năm gần đây, công nghệ kho dữ liệu ra đời đáp
ứng được nhu cầu quản lý, lưu trữ thông tin có khối lượng lớn
và có khả năng khai thác dữ liệu đa chiều và theo chiều sâu
nhằm hỗ trợ việc ra quyết định của các nhà quản lý.
Nguồn dữ liệu đối với các tập đoàn công nghệ, tài chính,
ngân hàng là vô cùng lớn. Xây dựng một kho dữ liệu cho phép

rút trích tài nguyên, tính toán theo yêu cầu để cung cấp các báo
cáo dựa vào cơ sở dữ liệu hoạt động phục vụ sản xuất, kinh
doanh trở nên thông minh hơn, tăng thêm chất lượng và tính
linh hoạt của việc phân tích kinh doanh có chất lượng cao và ổn
định.
Đối với các doanh nghiệp nước ngoài, họ đã áp dụng kho dữ
liệu trong quản lý phân tích dữ liệu và đã cho thấy hiệu quả to
lớn giúp ích cho việc hoạch định các chiến lược kinh doanh
cũng như nghiên cứu phát triển các ứng dụng phân tích dữ liệu.
Tại Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn Việt
Nam (NHNo) việc xây dựng kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra
quyết định là rất cần thiết. Kho dữ liệu sẽ thu thập dữ liệu từ hệ
thống nghiệp vụ, cung cấp các thông tin hữu ích cho các nhà


quản lý có thể có những thông tin chính xác, nhanh chóng, hỗ
trợ cho việc ra các quyết định kịp thời và có lợi nhất cho hoạt
động tín dụng của NHNo. Ngoài ra, kho dữ liệu còn hỗ trợ
trong công việc quản trị rủi ro tín dụng – một vấn đề hết sức
quan trọng trong bối cảnh khó khăn hiện tại của các ngân hàng.
Xuất phát từ nhu cầu thực tế tại NHNo, luận văn nghiên cứu
bài toán xây dựng kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết định
(DW&BI) tại Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn
Việt Nam, với mong muốn đưa ra một dự án khả thi nhằm xây
dựng kho dữ liệu hoàn chỉnh hỗ trợ cho việc quản lý và ra quyết
định tại NHNo.
Mục tiêu đề tài
Xây dựng dự án khả thi để triển khai kho dữ liệu và hệ thống
hỗ trợ ra quyết định đáp ứng các yêu cầu nghiệp vụ thông minh
tại NHNo.

Phạm vi và đối tượng của đề tài:
-

Đối tượng nghiên cứu: Kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ
ra quyết định cho hoạt động nghiệp vụ ngân hàng tại
NHNo.

-

Phạm vi áp dụng: đề tài được áp dụng tại NHNo.

Kết quả của đề tài
Một nghiên cứu dự án khả thi xây dựng Kho dữ liệu và hệ
thống hỗ trợ ra quyết định tại Ngân hàng Nông nghiệp và phát
triển Nông thôn Việt Nam, trình bày đầy đủ cơ sở phương pháp


luận, lựa chọn giải pháp, các bước xây dựng, thiết kế hệ thống
DW&BI cũng như tổng mức đầu tư cho dự án.
Kết cấu của đề tài
Đề tài được kết cấu gồm 3 phần (chương) chính trong đó:
Phần mở đầu:
Giới thiệu các yêu cầu khách quan, chủ quan, cơ sở thực tiễn
nghiên cứu và xây dựng đề tài.
Chương I: Giới thiệu về DW&BI.
Nội dung chính của chương này trình bầy các khái niệm cơ
bản về kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết định, các phương
pháp luận và cơ sở lựa chọn phương pháp luận để xây dựng kho
dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết định. Các bước xây dựng,
thiết kế hệ thống DW&BI.

Chương II: Bài toán đầu tư phát triển hệ thống hỗ trợ ra
quyết định tại Ngân hàng Nông nghiệp và phát triền Nông
thôn Việt Nam
Đánh giá hiện trạng hệ thống CNTT tại NHNo, xu hướng
xây dựng DW&BI tại các Ngân hàng nói chung và nhu cầu cấp
thiết cần phải xây dựng Kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết
định tại NHNo nói riêng.
Đưa ra mục tiêu đầu tư, yêu cầu năng lực sơ bộ của hệ
thống.
Đưa ra bản thiết kế logic, bản thiết kế vật lý để xây dựng
kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết định.


Chương III:Đề xuất dự án xây dựng kho dữ liệu và hệ
thống hỗ trợ ra quyết định.
Đưa ra các căn cứ để phân tích, lựa chọn giải pháp đồng thời
phân tích chi tiết về ba giải pháp phổ biến, đứng đầu về
DW&BI, qua đó khuyến nghị giải pháp kỹ thuật công nghệ sử
dụng trong dự án và dự trù tổng kinh phí của dự án.
Phần kết luận: Kết luận tổng thể về luận văn.
Đưa ra những điều làm được, những điều chưa làm được và
hướng phát triển của luận văn.


CHƯƠNG I. GIỚI THIỆU VỀ DW&BI
Chương này đưa ra các khái niệm cơ bản về Data
Warehouse và BI. Từ đó tìm ra phương pháp phù hợp để xây
dựng DW&BI tại Ngân hàng Nông nghiệp.
1.1. Các khái niệm cơ bản
1.1.1. Data Warehouse và BI là gì?

Data Warehouse (viết tắt là DW, còn gọi là Kho Dữ Liệu) là
hệ thống tập trung dữ liệu nhằm mục đích khai thác, phân tích
thông tin và hỗ trợ quyết định, với các đặc trưng về mặt dữ liệu,
bao gồm: tích hợp, hướng chủ đề, tích lũy theo thời gian, bất
biến.
Business Intelligence (viết tắt là BI) là tầng ứng dụng khai
thác dữ liệu và phân tích thông tin từ các nguồn dữ liệu khác
nhau mà tiêu biểu trong đó chính là các DW với thiết kế CSDL
đa chiều (OLAP).
1.1.2. Các đặc trưng về mặt dữ liệu của một hệ thống
DW&BI
1.1.3. Phân biệt giữa hệ thống OLTP và hệ thống DSS
1.2. Các phương pháp luận xây dựng hệ thống DW&BI
1.2.1. Phương pháp luận Top-down
1.2.2. Phương pháp luận Bottom-up
1.2.3. Phương pháp luận Spiral
1.2.4. Ưu/Nhược điểm của từng phương pháp
1.2.5. Cơ sở lựa chọn phương pháp luận


Việc lựa chọn phương pháp tiếp cận để xây dựng một hệ
thống Kho dữ liệu là một quyết định quan trọng. Thông thường
các doanh nghiệp / tổ chức có quy mô vừa và nhỏ và có nghiệp
vụ ổn định hay chọn phương pháp tiếp cận Top-Down (hay
Business-Wide Data Warehouse). Với các doanh nghiệp và tổ
chức lớn có nhiều phòng ban, chi nhánh khác nhau và có nhu
cầu khai thác thông tin rộng lớn của người sử dụng bên ngoài
thường chọn phương pháp tiếp cận Spiral (hay Interconnected
Data Marts). Phương pháp Independent Data Marts rất ít được
sử dụng. Đối với các ngân hàng và tổ chức tài chính lớn, nên

chọn theo phương pháp tiếp cận Spiral.
1.3. Thiết kế logic một hệ thống DW&BI
1.3.1. Phạm vi công việc và phương pháp thực hiện
1.3.1.1. Phạm vi công việc
Thiết kế logic đưa ra mô hình tổng thể và chi tiết các thành
phần của hệ thống nhưng ở mức logic (chưa gắn với các công
nghệ cụ thể), mô tả cấu trúc của các bảng dữ liệu, quan hệ dữ
liệu giữa các bảng, quan hệ giữa các thành phần trong hệ
thống,… với mục tiêu là hệ thống sẽ đáp ứng được các nhu cầu
thông tin của người dùng đã xác định ở giai đoạn khảo sát và
phân tích.
1.3.1.2. Phương pháp thực hiện
Giai đoạn thiết kế logic được thực hiện theo trình tự sau:

-

Thiết kế mô hình tổng thể

-

Thiết kế các CSDL chủ đề (DM)


-

Thiết kế CSDL tích hợp (EM)

-

Thiết kế CSDL trung chuyển (các DSA nguồn và DSA

đích)

-

Thiết kế Metadata

-

Thiết kế các tiến trình ETL:

-

Thiết kế tầng khai thác và phân tích thông tin

1.3.2. Thiết kế tổng thể
1.3.2.1. Mô hình logic tổng thể của hệ thống
Tùy theo từng dự án cụ thể, mô hình logic tổng thể có thể
khác nhau, nhưng nhìn chung một hệ thống DW và BI điển hình
sẽ được thể hiện như hình 1.4 dưới đây

Data Sources

Data Warehouse

DSA
nguồn

BI

DM

CSDL tác nghiệp
DSA
nguồn
DSA đích

CSDL tác nghiệp

EM

DM

Tầng
dữ liệu
người
dùng

Cổng
giao
tiếp

DSA
nguồn

Enduser

Files

Nguồn dữ
liệu ngoài

Hình

DSA
nguồn

OLAP

Administration (Metadata và Quản trị hệ thống)

1.1:
Mô hình logic tổng thể hệ thống DW&BI
1.3.2.2. Dữ liệu nguồn (Data source)
1.3.2.3. Kho dữ liệu tập trung (Data Warehouse)
1.3.2.4. BI: Tầng ứng dụng khai thác và phân tích thông
tin


1.3.2.5. Administration: Quản trị hệ thống
1.4. Thiết kế chi tiết từng thành phần
1.4.1. Thiết kế Data Warehouse (Kho dữ liệu tập trung)
1.4.1.1. Các mô hình CSDL trong thiết kế Data
Warehouse
1.4.1.2. Một số thuật ngữ thường dùng
1.4.1.3. Data Mart (DM): các CSDL chủ đề
1.4.1.4. Enterprise Model (EM): CSDL tích hợp
1.4.1.5. Data Staging Area (DSA): CSDL trung chuyển
1.4.1.6. Extraction - Transformation - Loading (ETL):
Thu thập, làm sạch và tích hợp dữ liệu
1.4.2. Thiết kế metadata

1.4.3. Thiết kế tầng khai thác và phân tích thông tin
1.4.3.1. Thiết kế CSDL đa chiều với OLAP
1.4.3.2. Thiết kế tầng khai thác và phân tích thông tin
CHƯƠNG II. BÀI TOÁN ĐẦU TƯ PHÁT TRIỂN HỆ
THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH TẠI NGÂN HÀNG
NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT
NAM
2.1. Bối cảnh xây dựng dự án
2.1.1. Xu hướng xây dựng DW&BI.


2.1.2. Hiện trạng hệ thống CNTT tại Ngân hàng Nông
nghiệp
CHỦ TỊCH HĐQT, BAN
GIÁM ĐỐC

CÁC BAN TRỰC
THUỘC TRỤ SỞ
CHÍNH

TRUNG TÂM CNTT

MẠNG LƯỚI
CHI NHÁNH

Hình 2.1: Mô hình báo cáo hiện tại của Ngân hàng Nông nghiệp
2.2. Đánh giá về hệ thống báo cáo (MIS) hiện tại
2.3. Sự cần thiết phải đầu tư
Qua đánh giá sơ bộ về các ứng dụng và hệ thống báo cáo
hiện tại của Ngân hàng Nông nghiệp có thể nhận thấy:

-

Hệ thống báo cáo hiện tại là một hệ thống mang tính
giải pháp tình thế, nhằm giảm tải cho hệ thống tác
nghiệp.

-

Thiếu kiến trúc vững chắc, mô hình dữ liệu phù hợp.

-

Thiếu các báo cáo quản lý cấp cao và phân tích có giá
trị.

Trong khi đó, Ngân hàng Nông nghiệp là một tổ chức tín
dụng lớn, có mức độ tăng trưởng dữ liệu cao, cùng với đó là
mong muốn được khai thác sâu hơn vào dữ liệu để có thể ra
những quyết định chính xác nhất. Việc xây dựng DW&BI là
nhu cầu cấp thiết của Ngân hàng Nông nghiệp, DW&BI sẽ cung
cấp một hướng tiếp cận dữ liệu tốt hơn, triệt để hơn và giảm


thiểu xung đột cũng như hạn chế sự xuống cấp trong môi trường
hoạt động hiện tại của Ngân hàng Nông nghiệp.
2.3. Mục tiêu đầu tư
2.3.1. Mục tiêu chung
Mục tiêu chung của dự án nhằm xây dựng DW&BI tại Ngân
hàng Nông nghiệp, dần dần tổng hợp toàn bộ dữ liệu tại Ngân

hàng Nông nghiệp về kho dữ liệu. Tạo ra một môi trường làm
việc và các công cụ để người sử dụng có thể khai thác thông tin
một cách nhanh chóng, chính xác.
2.3.2. Mục tiêu cụ thể
2.4. Yêu cầu năng lực sợ bộ của hệ thống
2.5. Yêu cầu về các thiết bị phần cứng
2.6. Quan điểm thực hiện dự án
2.7. Dự kiến quy mô đầu tư
2.8. Thiết kế sơ bộ
2.8.1. Mô hình tổng thể


2.8.1.1. Phương pháp luận đưa ra mô hình tổng thể
2.8.1.2. Mô hình tổng thể
BUSINESS OBJECT
ENTERPRISE

CSDL
COREBANKING

1

TABMIS

IPCAS2

3

TABMIS

MIS

Báo cáo phục vụ
nghiệp vụ hàng
ngày

CSDL NGHIỆP VỤ KHÁC
TAB
MIS
TCS_TT
TABMIS

TTSP

4

Reports

SMS
TABMIS
BANKING
INTERNET
TABMIS
BANKING
WESTERN
TABMIS
UNION

Báo cáo tổng hợp
Executive

dashboard

CSDL BÁO CÁO TỔNG HỢP

Phân tích dữ liệu
nhiều chiều

2
Live
Office

Data
Integration

Data Quality
Management

Master Data
Management

Metadata
Management

Tra cứu dữ liệu
theo chủ đề

Chủ đề 1

KHO DỮ LIỆU
TÍCH HỢP

Chủ đề n
Chủ đề 2

Voyager
Dự báo
khai phá dữ liệu

Hình 2.3: Mô hình thiết kế tổng thể hệ thống DW&BI
Trong mô hình tổng thể hệ DW&BI được chia làm 4 phần
logic chính bao gồm:

-

Phần 1: Các hệ thống ứng dụng tác nghiệp

-

Phần 2: Kho dữ liệu (bao gồm CSDL báo cáo tổng hợp
và Kho dữ liệu tích hợp cũng như các CSDL chủ đề)

-

Phần 3: Tầng công cụ xử lý, quản trị, hỗ trợ tạo báo cáo
và phân tích thông tin (Business Object Enterprise –
BOE)


-

Phần 4: Tầng thông tin (Information Delivery)

2.8.2. Thiết kế mô hình vật lý của hệ thống
End-user
`

Cổng giao tiếp

Business Intelligence

Máy chủ Web

Máy chủ ứng dụng BI

Data Warehouse

Máy chủ CSDL
trung chuyển

Máy chủ CSDL
tích hợp

Máy chủ CSDL
chủ đề

Data Source

Hình 2.4: Thiết kế mô hình vật lý hệ thống DW&BI
2.8.3. Giải pháp tích hợp hệ thống.
-

Tích hợp CSDL

-

Tính hợp hệ thống lưu trữ

-

Tích hợp mạng


2.8.4. Giải pháp đồng bộ dữ liệu
CSDL tác nghiệp tại Ngân hàng Nông nghiệp đều là CSDL
Oracle, việc đồng bộ dữ liệu giữa các CSDL tác nghiệp và kho
dữ liệu có thể được thực hiện dựa trên các nhóm giải pháp như
sau:

-

Giải pháp Replication nếu dung lượng dữ liệu giao dịch
ít và đòi hỏi tính tức thời của dữ liệu báo cáo là bắt
buộc;

-

Giải pháp Logical Standby database;

-

Oracle Golden gate;

CHƯƠNG III. ĐỀ XUẤT DỰ ÁN XÂY DỰNG KHO DỮ
LIỆU VÀ HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH
3.1. Căn cứ lựa chọn giải pháp xây dựng DW&BI
Khi lựa chọn mua sắm hàng hóa thông thường, chủ yếu dựa
trên 2 tiêu chí là tính năng và giá cả. Tuy nhiên sản phẩm
CNTT là một sản phẩm đặc biệt nên nếu muốn so sánh về giá
thì phải so sánh Tổng chi phí (TCO – Total Cost of Ownership).
TCO = chi phí mua license + chi phí triển khai
+ chi phí vận hành và đào tạo
Ta không thể chỉ so sánh chi phí mua license bởi vì chi phí
này thay đổi tùy theo dự án. Đây là chính sách bán hàng của tất
cả các hãng cung cấp. Chi phí mua license có thể bằng không
nếu lựa chọn sản phẩm mã nguồn mở. Tuy nhiên khi đó chi phí


triển khai và đào tạo có thể gấp nhiều lần. Do đó nếu muốn so
sánh giá khi mua sản phẩm CNTT thì phải so sánh TCO.
Theo thống kê của các hệ thống CNTT hiện tại của NHNo,
hệ thống cần đáp ứng xử lý yêu cầu cho 1000 người (hơn 1000
chi nhánh, mỗi chi nhánh ít nhất một người) khai thác báo cáo,
với khoảng 250 người dùng đồng thời, 150 người dùng nâng
cao và 10 chuyên viên phân tích chuyên sâu, đồng thời đáp ứng
tính sẵn sàng cao. Dữ liệu đầu vào hiện nay khoảng 36TB, hàng
năm tăng trưởng khoảng 35%/năm. Như vậy để xây dựng hệ
thống DW&BI, NHNo cần trang bị thêm ít nhất 02 máy chủ
ứng dụng BI và 02 máy chủ CSDL. Hệ thống lưu trữ hiện tại
của NHNo vẫn đáp ứng được sự tăng trưởng dữ liệu trong vòng
5 năm tới.

Các thông tin trên sẽ là căn cứ để phân tích và lựa chọn giải
pháp đầu tư.
3.2. Phân tích lựa chọn giải pháp
3.2.1. Giải pháp DW&BI của IBM
3.2.1.1. Giới thiệu
Về Data Warehouse, IBM có dòng sản phẩm: InfoSphere
Warehouse và Netezza(hay còn gọi là PureData for Analytic).
Giải pháp hoàn chỉnh Data Warehouse của IBM cũng tuân theo
mô hình chuẩn của giải pháp Data Warehouse nói chung.Trong
giải pháp này IBM đề xuất sử dụng họ sản phẩm IBM
Information Server cho lớp chuyển đổi, làm sạch dữ liệu. Với
lớp khai thác dữ liệu và tạo báo cáo, phân tích thì IBM sử dụng


nhóm sản phẩm Cognos BI làm nền tảng cho hệ thống báo cáo,
phân tích theo yêu cầu nghiệp vụ, Cognos TM1 hoặc SPSS cho
việc phân tích, thông kê dữ liệu để phục vụ cho nghiệp vụ dự
báo, lập kế hoạch.
IBM được biết đến như là nhà cung cấp các giải pháp phần
cứng hàng đầu ở Việt nam. Để tận dụng thế mạnh về phần cứng
của mình, IBM cũng quan tâm đến các giải pháp phần mềm,
đưa ra thị trường những giải pháp trọn gói, đồng bộ cả phần
cứng và phần mềm. Năm 2007, IBM mua lại Cognus. Kể từ lúc
đó IBM xuất hiện trên thị trường BI như là như là nhà cung cấp
giải pháp BI hàng đầu.
3.2.1.2. Chi phí mua sắm và triển khai
Tổng cộng chi phí mua sắm và triển khai:
Danh mục

Thành tiền(VNĐ)

Chi phí trang thiết bị phần cứng

25,550,690,000

Chi phí phần mềm tiêu chuẩn

25,469,584,140

Chi phí đào tạo và triển khai

14,064,600,000

Tổng cộng

65,084,874,140

Bảng 3.1: Tổng chi phí của giải pháp IBM
3.2.2. Giải pháp DW&BI của Oracle
3.2.2.1. Giới thiệu
Oracle là nhà cung cấp giải pháp về hệ quản trị CSDL hàng
đầu ở Việt nam. Với ưu thế là giải pháp chuyên dụng cho các tổ
chức có khối lượng dữ liệu lớn, Oracle gần như thống trị thị
trường Hệ quản trị CSDL trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng.


Giải pháp hoàn chỉnh Data Warehouse của ORACLE tuân
theo mô hình chuẩn của giải pháp Data Warehouse nói chung.
Trong giải pháp này ORACLE đề xuất sử dụng họ sản phẩm
Oracle Exadata. Giải pháp này tích hợp toàn diện bao gồm hệ

thống máy chủ cơ sở dữ liệu Oracle Exadata, cơ sở dữ liệu
Oracle 12C, Oracle Partritioning, Oracle Business Interlligence
Enterprise Edition, Oracle Intergrator và các công cụ chuẩn
đoán, tinh chỉnh tự động hiệu suất hệ thống.
3.2.2.2. Chi phí mua sắm và triển khai
Tổng cộng chi phí mua sắm và triển khai:
Danh mục

Thành tiền(VNĐ)

Chi phí trang thiết bị phần cứng

48,379,689,019

Chi phí phần mềm tiêu chuẩn

18,117,503,250

Chi phí đào tạo và triển khai

11,550,000,000

Tổng cộng

78,047,192,269

Bảng 3.2: Tổng chi phí của giải pháp Oracle
3.2.3. Giải pháp DW&BI của SAP
3.2.3.1. Giới thiệu
SAP vào Việt nam sau IBM và Oracle, được biết đến như là

nhà cung cấp giải pháp ERP. FPT là một trong các đối tác lớn,
triển khai thành công giải pháp ERP của SAP tại nhiều đơn vị
lớn và nhỏ ở Việt nam. SAP đã có văn phòng đại diện ở Việt
nam nhưng chưa có một đội ngũ hỗ trợ kỹ thuật chuyên nghiệp.
SAP xuất hiện trên thị trường BI kể từ những ngày đầu và sau


khi mua lại Business Object năm 2007 thì SAP trở thành một
trong những nhà cung cấp giải pháp BI hàng đầu.
Giải pháp kho dữ liệu của SAP dựa trên nền quan hệ quản trị
cơ sở dữ liệu SYSBASE. Nhìn chung, kiến trúc kho dữ liệu của
SAP tuân theo kiến trúc chuẩn của DW, dữ liệu từ các nguồn
được thu thập và được làm sạch tại lớp dữ liệu tạm (Staging
Layer) sau đó thông qua batch ETL hoặc Realtime CDC để
chuyển vào lớp Warehouse, sau đó tiếp tục thông qua ETL để
đến các khối dữ liệu chuyên dụng (Data Mart) nằm trong lớp
Performance Layer.
3.2.3.2. Chi phí mua sắm và triển khai
Tổng cộng chi phí mua sắm và triển khai:
Danh mục
Chi phí trang thiết bị phần cứng

Thành tiền(VNĐ)
7,971,755,567

Chi phí phần mềm tiêu chuẩn

41,398,500,000

Chi phí đào tạo và triển khai

15,822,675,000

Tổng cộng

65,192,930,567

Bảng 3.3: Tổng chi phí của giải pháp SAP
3.2.4. Đánh giá về tính năng của ba giải pháp
Về tính năng, chúng tôi chia thành nhóm theo đối tượng sử
dụng:

-

Người sử dụng cuối: là những người làm nghiệp vụ.

-

Người quản trị và vận hành hệ thống: chuyên gia CNTT
tại Trung tâm CNTT Ngân hàng Nông nghiệp.


-

Người xây dựng và phát triển hệ thống: các chuyên gia
CNTT thuộc các công ty và các đơn vị triển khai.

Các tính năng đưa ra ở đây được tham khảo từ các tính năng
của một hệ thống BI chuẩn kết hợp với các yêu cầu đặc thù tại
các Ngân hàng. Mỗi tính năng đều có điểm tối đa. Trên cùng

một thang điểm và danh sách các tính năng, chúng tôi cho điểm
theo mỗi sản phẩm của SAP, IBM, Oracle. Đối với mỗi tính
năng, nếu sản phẩm đang xét có tính năng đó thì sẽ có số điểm
tối đa, nếu sản phẩm đang xét không có tính năng đó thì được 0
điểm. Kết quả đánh giá cho biết các sản phẩm đang xem xét có
đáp ứng hết các yêu cầu về tính năng mà Ngân hàng Nông
nghiệp cần hay không.
Chúng ta có bảng kết quả tổng hợp, đánh giá về tính năng
của các sản phẩm như sau:
Đối
tượng
sử
dụng

Tính năng

Người sử dụng cuối
Khả năng tạo báo
cáo thường xuyên
(Enterprise
Reporting)
Khả năng tạo báo
cáo phân tích
(Analytic
Reporting)
Tra cứu thông tin
chi tiết

Điểm
tối đa

SAP IBM Oracle

250

245

223

223

60

60

54

54

60

60

60

60

20

20

14

14


Đối
tượng
sử
dụng

Tính năng
Khả năng tích hợp
với MS Office
Xuất bản báo cáo
và chia sẻ thông
tin/ báo cáo với
người khác
Đảm bảo an toàn /
bảo mật thông tin
Ngôn ngữ

Người quản trị và vận hành
hệ thống
Cài đặt và cấu hình
Quản trị người
dùng
Quản trị báo cáo/
thông tin
Tạo và cập nhật

lớp CSDL dành
cho người dùng
cuối (Universe)
Xử lý sự cố
Đảm bảo an toàn
thông tin
Người xây dựng và phát
triển hệ thống
Dễ cài đặt, kiểm
thử (test) và gỡ lỗi
(debug)
Công cụ hỗ trợ xây
dựng báo cáo đã

Điểm
tối đa

SAP IBM Oracle

10

10

0

0

40

40

40

40

40

40

40

40

20

15

15

15

100

100

100

100

10

10

10

10

20

20

20

20

20

20

20

20

30

30

30

30

10

10

10

10

10

10

10

10

50

50

50

50

10

10

10

10

20

20

20

20


Đối
tượng
sử
dụng

Tính năng

Điểm
tối đa

SAP IBM Oracle

10

10

10

10

10

10

10

10

400

395

373

373

biết (Fixed Report)
Công cụ hỗ trợ xây
dựng các lớp
CSDL dành cho
người dùng cuối
(Universe)
Khả năng chuyển
từ môi trường phát
triển sang môi
trường chạy thật.
TỔNG CỘNG

Bảng 3.4: Đánh giá tính năng của ba giải pháp
(Bảng đánh giá chi tiết các tính năng tham khảo phần Phụ
lục)
3.3. Giải pháp được lựa chọn
Bảng tổng điểm đánh giá tính năng của ba giải pháp:
Giải pháp

Điểm tối đa SAP IBM Oracle

Tổng điểm 400

395

373

373

Bảng 3.5: So sánh tổng điểm của ba giải pháp
Bảng tổng chi phí mua sắm và triển khai của ba giải pháp:
Giải pháp Tổng tiền(VNĐ)
IBM

65,084,874,140

ORACLE

78,047,192,269


SAP

65,192,930,567

Bảng 3.6: So sánh tổng chi phí của ba giải pháp
Dựa vào hai bảng tổng kết, giải pháp DW&BI của SAP có
tổng điểm tính năng được đánh giá cao nhất, đồng thời tổng chi
phí mua sắm và triển khai đứng thứ hai và không đắt hơn so với
giải pháp có tổng chi phí rẻ nhất (IBM) quá nhiều (Số tiền
chênh lệch của hai giải pháp chỉ là: 108,056,427 VNĐ).
Theo đó, chúng tôi khuyến nghị Ngân hàng Nông nghiệp
lựa chọn giải pháp DW&BI của SAP.
3.4. Dự trù kinh phí và nguồn vốn đầu tư
3.4.1. Căn cứ lập tổng mức đầu tư
3.4..2. Chi phí mua sắm và triển khai
3.4.3. Các chi phí quản lý3.4.4. Chi phí dự phòng
3.4.5. Tổng mức đầu tư
Trước

T
T

Danh mục

thuế

VAT

Sau thuế

A

Chi phí mua sắm

59,266,30

5,926,63 65,192,93

1

triển khai
Thiết bị phần cứng

0,515
7,247,050

0,052
0,567
724,705, 7,971,755

2

Phần mềm tiêu chuẩn

,515
37,635,00

052
,567
3,763,50 41,398,50

3

Tổ chức triển khai

0,000
14,384,25

0,000
0,000
1,438,42 15,822,67

B

Chi phí quản lý

0,000
2,366,927

5,000
5,000
236,692, 2,603,619

,133

713

,846


1

Chi phí lập dự toán

515,024,1

51,502,4 566,526,5

2

Chi phí thẩm định

51
156,463,0

15
66
15,646,3 172,109,3

3

Chi phí kiểm toán

33
196,002,5

03
36
19,600,2 215,602,8

4

Chi phí quản lý dự án

46
1,173,472

55

01
1,290,820

5

Chi phí tư vấn

,750
325,964,6

117,347,

,025
358,561,1

Tổng cộng (A+B)

53
61,633,22

Chi phí dự phòng

7,648
3,081,661

275
18
32,596,4
6,163,32 67,796,55
65
2,765
0,413
308,166, 3,389,827

5%
Tổng dự toán

,382
64714889

138
,521
6,471,48 71,186,37

C

(A+B+C)Bảng
sau thuế
030
8,903
3.17: Dự trù tổng
mức đầu

tư

7,934

KẾT LUẬN
Một hệ thống DW&BI xây dựng thành công giúp cho mô
hình hoạt động tác nghiệp ngành tài chính ngân hàng sẽ đạt hiệu
quả, thuận tiện hơn trong các ứng dụng thực tiễn với các hệ
thống báo cáo, các dự báo và phân tích cho phép tổ chức/doanh
nghiệp khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau về khách
hàng, thị trường, nhà cung cấp, đối tác, nhân sự... và phân
tích/sử dụng các dữ liệu đó thành các nguồn thông tin có ý
nghĩa nhằm hỗ trợ các nhà lãnh đạo có được đầy đủ thông tin
thể hiện tình hình hoạt động của tổ chức mình mà đưa ra quyết
định, định hướng, chiến lược hợp lý, kịp thời.


Dự án “Kho dữ liệu và Hệ thống hỗ trợ ra quyết định” trong
giai đoạn hiện nay và những năm tiếp theo khi được triển khai
thành công sẽ đem lại hiệu quả cao trong công tác báo cáo
thống kê, phân tích từ đó hỗ trợ lãnh đạo Ngân hàng Nông
nghiệp ra những quyết định cần thiết trong chiến lược hoạt động
kinh doanh của Ngân hàng Nông nghiệp. Mặt khác góp phần
quảng bá thương hiệu Ngân hàng Nông nghiệp, phục vụ đắc lực
cho chiến lược thu hút khách hàng và hiện đại hóa quản lý của
Ngân hàng Nông nghiệp.
Do hạn chế về kinh nghiệm và thời gian thực hiện nên luận
văn mới chưa nghiên cứu sâu hơn về các bước triển khai một hệ
thống DW&BI. Luận văn cũng đã cố gắng tập trung tìm hiểu,
nghiên cứu và trình bày được một số kỹ thuật, công nghệ đứng

đầu hiện nay về xây dựng kho dữ liệu, tuy nhiên do còn thiếu
kinh nghiệm dự án thực tế nên chưa đưa ra được thiết kế chi tiết
cũng như từng bước triển khai của các giải pháp DW&BI đấy.
Trong tương lại tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu để hoàn thiện và mở
rộng hướng tiếp cận với bài toán khai phá thông tin từ kho dữ
liệu với nguồn dữ liệu tổng quát hơn kết hợp song song ứng
dụng vào bài toán thực tế và hy vọng sẽ đạt được kết quả mong
muốn.
Trên đây là toàn bộ luận văn được tác giả nghiên cứu và xây
dựng. Xin trân trọng cảm ơn sự lưu tâm, đóng góp ý kiến để
luận văn ngày được hoàn thiện và nâng cao tính khả thi trong
thực tiễn.