ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG CÔNG TY TNHH MASAN NUTRI SCIENCE VÀ MỘT SỐ CÔNG CỤ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

TỔNG LIÊN ĐOÀN LAO ĐỘNG VIỆT NAM
TRƢỜNG ĐẠI HỌC TÔN ĐỨC THẮNG
KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH



BÁO CÁO CUỐI KỲ MÔN
ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN TRONG QUẢN LÝ

ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG CÔNG
TY TNHH MASAN NUTRI – SCIENCE VÀ MỘT
SỐ CÔNG CỤ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Giảng viên hƣớng dẫn: TS. Nguyễn Phan Anh Huy
Danh sách sinh viên: Nhóm 11_Ca chiều
1. Đỗ Thị Phương Dung

71506234

2. Lê Công Thành

71506020

3. Nguyễn Thị Yến Nhi

71506245

4. Phạm Hoài Thương

71506197

5. Nguyễn Thị Thùy Trang

71506006

6. Nguyễn Phước Cảnh Vân

71506014

TP. HỒ CHÍ MINH – NGÀY 17 THÁNG 7 NĂM 2019


NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƢỚNG DẪN
Nhóm: 11(Ca chiều)

Khóa: 19

.......................................................................................................................
.......................................................................................................................
.......................................................................................................................
.......................................................................................................................
.......................................................................................................................
.......................................................................................................................
.......................................................................................................................
.......................................................................................................................
.......................................................................................................................
.......................................................................................................................
.......................................................................................................................
.......................................................................................................................
.......................................................................................................................
.......................................................................................................................
.......................................................................................................................

Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 17 tháng 7 năm 2019
Giảng viên


BẢNG PHÂN CÔNG
STT

1

HỌ VÀ TÊN

Đỗ Thị Phương Dung

NHIỆM VỤ

NHẬN XÉT

 Làm phần 1.4.

Có tinh thần trách

 Làm phần 2.5.

nhiệm cao, hoàn

 Chỉnh sửa, tổng hợp.

thành công việc
tốt (100%)

2

Lê Công Thành

 Làm phần 1.3.

Có tinh thần trách

 Làm phần 2.1.

nhiệm cao, hoàn

 Quay clip thực hiện phần

thành công việc

mềm.

3

Nguyễn Thị Yến Nhi

tốt (100%)

 Làm phần 1.5.

Có tinh thần trách

 Làm powerpoint.

nhiệm cao, hoàn

 Quay clip phỏng vấn, video

thành công việc

thao tác trên phần mềm của

tốt (100%)

DN

4

Phạm Hoài Thương

 Làm phần 1.1.

Có tinh thần trách

 Làm phần 2.3.

nhiệm cao, hoàn

 Quay clip thực hiện phần

thành công việc

mềm.

5

Nguyễn Thị Thùy
Trang

tốt (100%)

 Làm phần 1.6.

Có tinh thần trách

 Làm phần 2.2.

nhiệm cao, hoàn

 Quay clip phỏng vấn.

thành công việc
tốt (100%)

CHỮ
KÝ


6

Nguyễn Phước Cảnh
Vân

 Làm phần 1.2.

Có tinh thần trách

 Làm phần 2.4

nhiệm cao, hoàn

 Quay clip phỏng vấn.

thành công việc
tốt (100%)


MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU ................................................................................................................ 1
PHẦN 1: BIG DATA TRONG DOANH NGHIỆP THỰC TẾ .................................... 2
1.1 Giới thiệu sơ lƣợc về doanh nghiệp ..................................................................... 2
1.2 Phân tích nhu cầu sử dụng big data của họ (phỏng vấn) .................................... 4
1.3 Phân tích hạ tầng phần cứng ............................................................................... 5
1.3.1 Dịch vụ Internet ............................................................................................... 5
1.3.2 Các thiết bị input, output, và máy chủ .............................................................. 5
1.4 Phân tích nền tảng phần mềm ............................................................................. 6
1.4.1 Ứng dụng ......................................................................................................... 6
1.4.2 Nhân lực để vận hành ....................................................................................... 8
1.4.3 Chi phí bảo trì .................................................................................................. 9
1.5 Cách thức họ thu thập, lƣu trữ và xử lý dữ liệu nhƣ thế nào? ........................... 9
1.5.1 Kiến trúc .......................................................................................................... 9
1.5.2 Scope of control ............................................................................................. 10
1.6 Phân tích ƣu và nhƣợc điểm của hệ thống đó và đề xuất các giải pháp. .......... 23
1.6.1 Ưu điểm ......................................................................................................... 23

1.6.2 Nhược điểm.................................................................................................... 23
1.6.3 Giải pháp........................................................................................................ 24
PHẦN 2: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ............................................................................... 25
2.1 Giải quyết vấn đề bằng công cụ là phần mềm VS CODE trên nền
ANACONDA để dự báo giá nhà tại Thành phố Boston ......................................... 25
2.2 Giải quyết vấn đề bằng công cụ offline là phần mềm VOSVIEWER để ứng
dụng trong việc phân tích TEXT MINNING .......................................................... 33
2.3 Gỉai quyết vấn đề bằng công cụ online là phần mềm Voyant ........................... 44
2.4 Giải quyết vấn đề bằng công cụ Weka để phân tích tỷ lệ ngƣời tử vong ở
Singapore .................................................................................................................. 47
2.5 Giải quyết vấn đề bằng công cụ là phần mềm R studio trên nền Anaconda để
dự đoán sự sống còn cho hành khách trên chuyến tàu Titanic .............................. 57


KẾT LUẬN .................................................................................................................. 69
TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................... 70

LỜI CẢM ƠN


Bài báo cáo này được thực hiện bởi nhóm gồm 6 thành viên thuộc chuyên ngành Kinh
Doanh Quốc Tế - khoa Quản trị Kinh doanh của trường Đại học Tôn Đức Thắng.
Đầu tiên, xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Tiến sỹ Nguyễn Phan Anh Huy đã tận tình
hướng dẫn, góp ý, chỉnh sửa nhiều sai sót giúp bài báo cáo của nhóm được hoàn thiện hơn.
Tiếp đến, cũng xin chân thành cảm ơn các bạn thành viên trong nhóm đã dành thời gian quý
báu của bản thân cùng nhau hợp tác, góp sức, xây dựng, thảo luận và phân công công việc để bài
báo cáo đạt hiệu quả cao nhất.
Đồng thời, xin gửi lời cảm ơn đến các tác giả bài viết, các trang web đã góp phần cung cấp
cho nhóm chúng tôi các tiện ích và thông tin cần thiết, phù hợp cho bài báo cáo.
Cuối cùng, mặc dù nhóm đã rất cố gắng nhưng chắc chắn sẽ còn nhiều sai sót mà chưa thể

khắc phục hết được vì vậy rất mong thầy đóng góp ý kiến chân thành, phê bình thẳng thắn để
chúng em rút thêm nhiều kinh nghiệm cho những lần sau.
Xin chân thành cảm ơn!


DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1: Bảng mô tả ngắn gọn thông tin các biến trong bộ dữ liệu ...................................... 59

DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1: Biểu tượng của Tập đoàn Masan Group .................................................................. 2
Hình 1.2: Biểu tượng của Masan Nutri - Science .................................................................... 3
Hình 1.3: Tốc độ internet nhà cung cấp mạng FPT ................................................................. 6
Hình 1.4: Giao diện bên ngoài của phần mềm Meat Deli ........................................................ 7
Hình 1.5: Giao diện phân bố theo vùng của phần mềm Meat Deli........................................... 8
Hình 1.6: Danh mục các mặt hàng thịt của Masan .................................................................. 9
Hình 1.7: Quy trình xử lý data warehouse của Meat Deli...................................................... 10
Hình 1.8: Tùy biến (customize) từ phần mềm Microsoft Dynamic 365 đến Power BI ........... 10
Hình 1.9: Schedule time ....................................................................................................... 11
Hình 1.10: Các bước hướng dẫn trên giao diện Data Management ........................................ 12
Hình 1.11: Các bước chọn tập tin dữ liệu cần nhập trên ETL ................................................ 17
Hình 1.12: Chọn dữ liệu Azure Data Factory ....................................................................... 18
Hình 1.13: Nhập và xuất các trạng thái jobs.......................................................................... 18
Hình 1.14: Monitor – check trạng thái jobs ........................................................................... 19


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết Tắt

Tiếng Việt

Na

Người chết không phải trẻ sơ sinh

CNTT

Công nghệ thông tin

BLOB

Mỗi object ta lưu trữ trên Azure
Blob Storage

SFTP

Là giao thức mạng giúp bạn có thể
upload hoặc download dữ liệu trên
máy chủ

OMCS

Secure File Transfer Protocol
Oracle Bussiness Intelligent
Enterprise Edition

OBIEE
EBS

Tiếng Anh

Vận hành quản trị
Operations and Maintenance Center
System


LỜI MỞ ĐẦU
Trong bối cảnh toàn cầu hóa gắn liền với sự phát triển của khoa học - kĩ thuật, kèm theo
đó là sự nhảy vọt của lực lượng sản xuất do phân công lao động diễn ra mạnh mẽ trên thế giới,
đã trở thành một trong những động lực chính đóng góp vào sự thay đổi cục diện thế giới trong
vài thập kỷ trở lại đây, đó là tốc độ phát triển nhanh chóng của công cuộc cách mạng 4.0. Do đó,
việc ứng dụng Big Data đã trở thành một phần không thể thiếu trong công cuộc thương mại hóa
hiện giờ.
Những mô hình kinh doanh mới dựa trên Big Data đang được hình thành để giúp các tổ
chức, doanh nghiệp tận dụng dữ liệu một cách triệt để. Big Data chứa trong mình rất nhiều thông
tin quý giá mà nếu trích xuất thành công, nó sẽ giúp rất nhiều cho việc kinh doanh, nghiên cứu
khoa học, dự đoán các xu hướng, trào lưu trong tương lai. Chính vì thế, những dữ liệu này phải
được thu thập, tổ chức, lưu trữ và tìm kiếm, chia sẻ theo một cách khác so với bình thường.
Ngày nay, dữ liệu chính là tiền bạc của doanh nghiệp. Bản thân các công ty, doanh
nghiệp cũng đang sở hữu Big Data của riêng mình. Big Data là một điều khoản trong công nghệ
có thể giúp hiểu khách hàng, phát triển sản phẩm, dịch vụ và thị trường, bên cạnh đó nâng cao
hiệu quả hoạt động và điều chỉnh dự báo nhu cầu thị trường (Kotler & Keller, 2012, Isaca, 2013;
Davenport & Dyché, 2013).
Chính vì vậy, để bắt kịp được những xu hướng trên, cũng như sẵn sàng cho việc bước
chân vào môi trường làm việc mới trong thời gian sắp tới. Nay nhóm chúng em quyết định thực
hiện đề tài “Ứng dụng Big Data trong Công ty TNHH Masan Nutri – Science và một số công
cụ phân tích dữ liệu”.
Bài báo cáo gồm 2 phần chính:
Phần 1: Big Data trong doanh nghiệp thực tế.
Phần 2: Phân tích dữ liệu.

1


PHẦN 1: BIG DATA TRONG DOANH NGHIỆP
THỰC TẾ
1.1 Giới thiệu sơ lƣợc về doanh nghiệp
Masan Group là một trong những công ty lớn nhất trong khu vực kinh tế tư nhân Việt
Nam, tập trung hoạt động trong ngành hàng tiêu dùng và tài nguyên của Việt Nam. Công ty có
nhiều thành tích trong hoạt động xây dựng, mua lại và quản lý các nền tảng hoạt động kinh
doanh có quy mô lớn nhằm phát triển và khai thác các tiềm năng dài hạn trong lĩnh vực hàng tiêu
dùng và tài nguyên. Doanh nghiệp tin rằng có thể tạo ra phần lớn giá trị cho cổ đông thông qua
đội ngũ quản lý chuyên nghiệp, các đối tác toàn cầu và sự cam kết phục vụ tầng lớp trung lưu
ngày càng lớn mạnh ở Việt Nam.
Tầm nhìn của công ty là trở thành một Tập đoàn lớn mạnh thuộc khu vực kinh tế tư nhân
địa phương tại Việt Nam xét về quy mô, lợi nhuận và thu nhập cho cổ đông, và trở thành đối tác
có tiềm năng tăng trưởng và nhà tuyển dụng được ưa thích ở Việt Nam. Để đạt được tầm nhìn
này, Masan Group hiện đang hoạt động trong các lĩnh vực mà một công ty thuộc khu vực kinh tế
tư nhân địa phương có thể dẫn đầu thị trường, và họ phát triển quy mô thông qua đầu tư có chọn
lọc và chiến lược hợp nhất.
Đội ngũ quản lý của công ty bao gồm các chuyên gia có chuyên môn quốc tế về quản lý
rủi ro và phân bổ nguồn vốn, các nhà quản lý người Việt với kinh nghiệm thực thi tại địa
phương, và ở cấp độ công ty thành viên là những giám đốc chuyên ngành cao cấp có kinh
nghiệm thực tiễn từ các tập đoàn đa quốc gia.

Hình 1.1: Biểu tƣợng của tập đoàn Masan Group

2


Công ty cổ phần tập đoàn Masan (MSN) công bố tại đại hội đồng cổ đông thường niên

diễn ra tại TPHCM về việc họ đã mua 52% và 70% cổ phần của Công ty cổ phần Việt Pháp sản
xuất thức ăn gia súc (Proconco) và Công ty cổ phần dinh dưỡng nông nghiệp quốc tế (Anco)
thông qua việc mua lại 99,99% số cổ phần này từ Công ty TNHH Sam Kim.
Tập đoàn sau đó đã đổi tên đơn vị này thành Công ty TNHH Masan Nutri-Science. Chủ
tịch tập đoàn Masan, ông Nguyễn Đăng Quang, công bố thông tin này vào đầu phiên họp và chia
sẻ với cổ đông rằng việc mua các công ty trên là bước đi quan trọng để cải thiện và tăng năng
suất của ngành sản xuất đạm động vật của Việt Nam.

Hình 1.2: Biểu tƣợng của Masan Nutri-Sceince
Việc mua và thành lập Masan Nutri Science đem lại cho tập đoàn một vị thế mới trong
ngành thức ăn chăn nuôi đang phát triển trị giá tới 6 tỷ đô la Mỹ tại Việt Nam. Proconco và Anco
kết hợp lại sẽ là công ty sản xuất thức ăn cho heo lớn nhất (không bao gồm trại gia công) và công
ty sản xuất thức ăn chăn nuôi nói chung lớn thứ hai Việt Nam, với sản lượng thức ăn chăn nuôi
cung cấp cho thị trường năm 2014 trên 1,7 triệu tấn, bao gồm tất cả các loại sản phẩm thức ăn
cho heo, gà, vịt, bò, thủy sản. Công ty có mạng lưới phân phối lớn nhất với 2.000 đại lý trên toàn
lãnh thổ Việt Nam.
Tập đoàn có kế hoạch thay đổi toàn diện công ty bằng cách áp dụng các chiến lược tốt
nhất của ngành hàng tiêu dùng nhanh, có mục tiêu xây dựng những thương hiệu mạnh phát triển
mạng lưới phân phối có độ phủ cao và sản xuất các sản phẩm sáng tạo, theo thông cáo báo chí
của tập đoàn. Sự kết hợp của nền tảng thức ăn chăn nuôi và nền tảng hàng tiêu dùng nhanh sẽ tạo
3


ra giá trị cộng hưởng lớn và sẽ là yếu tố then chốt giúp Masan Nutri Science đạt được mục tiêu
2020 là chiếm 50% thị phần thức ăn chăn nuôi của Việt Nam.
1.2 Phân tích nhu cầu sử dụng big data của họ (phỏng vấn)
Câu 1: Anh/chị có thể cho em biết big data là gì không?
 Là dữ liệu bên trong và bên ngoài của doanh nghiệp ghi nhận lại các số liệu, tiếp cận các
thông tin bên ngoài để dễ ra các quyết định điều hành;
 Lấy dữ liệu từ các phần mềm đang quản lí để biết được sản phẩm bán được nhiều nhất,

khách hàng thích mua loại sản phẩm nào, thu thập thông tin bên ngoài để biết được nhu cầu của
khách hàng;
 Tổng hợp từ cả các nguồn có sẵn và thu thập được gọi là big data.
Câu 2: Trong lĩnh vực công việc của anh/chị, anh/chị có thể cho em biết big data có
vai trò gì trong công việc quản lí của chị?
 Dễ ra quyết định;
 Nắm được tình hình thực tế xuất tồn kho dữ liệu.
Câu 3: Đối tƣợng sử dụng big data trong công ty anh/chị gồm những ai, phòng ban
nào?
 Phòng phân tích dữ liệu;
 Phòng làm báo cáo chuyên gia xử lí dữ liệu;
 Người quản lí cấp cao.
Câu 4: Mục đích sử dụng big data của anh/chị và những ngƣời trong công ty để làm
gì?
 Phân tích hoạt động kinh doanh của công ty để đưa ra các giải pháp;
 Giúp người quản lí đưa ra các chiến lược kinh doanh phù hợp.
Câu 5: Anh/Chị cảm thấy việc sử dụng big data có cần thiết cho công việc và mọi
ngƣời trong công ty?
 Cần thiết nhằm để nâng cao doanh số và doanh thu của công ty;
 Khối lượng công việc nhiều hơn vì dữ liệu rất lớn.
Câu 6: Phần mềm Meat Deli có sử dụng phân tích big data?
 Tổng hợp dữ liệu từ nhiều kho;
 Kiểm soát số liệu xuất tồn kho một cách nhanh chóng;
 Công ty sử dụng Big data trong Meat Deli để tối ưu hóa các dữ liệu.
4


1.3 Phân tích hạ tầng phần cứng
1.3.1 Dịch vụ Internet
Bên công ty thường sử dụng dịch vụ internet của FPT, mỗi nhân viên dùng địa chỉ IP

máy tính để kết nối wifi để tránh bị xao lãng trong công việc, quản lí mọi dữ liệu, hoạt động của
nhân viên trên máy tính và khắc phục tình trạng virus nếu có. Gói cước càng mạnh càng bảo mật
thì chi phí càng đắt.
Bộ phát wifi 3 râu được trang bị hơn 10 modern wifi trong công ty nhằm đảm bảo tốc độ
truy cập internet tốt nhất và đường truyền ổn định cho từng bộ phận và toàn thể nhân viên trong
công ty.

Tại công ty, bên cạnh việc sử dụng dịch vụ internet của FPT, ngoài truy cập wifi thì công
ty còn cung cấp đường truyền cáp quang cho mỗi thiết bị cố định của các cấp quản lí nhằm đảm
bảo đường truyền luôn ổn định, cập nhật các dữ liệu thông tin một cách nhanh chóng và kịp thời.
Tuy nhiên, phần mềm cũng sẽ bị ảnh hưởng nếu không thể truy cập vào internet do các
lỗi mất mạng, mất điện và hacker xâm nhập nên luôn được bảo mật liên tục và bảo trì thường
xuyên từ công ty cung cấp internet FPT.
1.3.2 Các thiết bị input, output, và máy chủ
Công ty có hệ thống máy chủ nhằm quản lí các địa chỉ IP máy tính cá nhân của nhân viên
truy cập vào các trang website lạ và nhằm khắc phục các tình trạng bị hacker hay các trục trặc
của các máy tính cá nhân khác trong công ty.

5


Hình 1.3: Tốc độ internet nhà cung cấp mạng FPT
Mặt khác, ngoài giờ làm việc, phần mểm của công ty được đăng nhâp bằng địa chỉ trình
duyệt trên web và bảo mật trên clould, không cố định tại một máy tính cho nhân viên. Nhân viên
vẫn có thể đăng nhập vào phần mềm để làm việc và quản lí, nhập xuất các dữ liệu ngay tại máy
tính cá nhân tại nhà, giúp giảm bớt áp lực và tăng năng suất hoạt động cho mỗi nhân viên, kiểm
soát được các số liệu một cách chi tiết, cụ thể và kịp thời.
Các thiết bị phần cứng dùng để bắt được truyền mạng như máy tính để bàn tại công ty
cho mỗi nhân viên, hoặc các thiết bị thông minh như Table, Ipad, smartphone, laptop có thể bắt
được mạng thì đều có thể truy cập vào phần mềm một cách trực tuyến nhằm tiết kiệm thời gian

và đảm bảo thông tin luôn mạch lạc và rõ ràng.
1.4 Phân tích nền tảng phần mềm
1.4.1 Ứng dụng
Phần mềm mà công ty Masan Nutri Scence (công ty con thuộc tập đoàn của Masan
Group) hiện đang sử dụng là phần mềm Meat Deli - quản lí dữ liệu thông tin số lượng thịt heo
mà công ty bán ra tại các cửa hàng trên toàn quốc giúp cấp trên dễ theo dõi và xử lí.
Phần mềm dễ sử dụng, không cần phải cài đặt, và có thể dùng trực tiếp trên website từ
các thiết bị thông minh. Là công ty đa lĩnh vực từ các ngành trong sản xuất thực phẩm là thịt heo,
Masan Group sử dụng phần mềm trên nền tảng của Microsoft Dynamic 365 và được tùy biến
thành phần mềm Meat Deli cho phù hợp với công ty.

6


Hình 1.3: Giao diện bên ngoài của phần mềm Meat Deli

Hình 1.4: Giao diện phân bố theo vùng của phần mềm Meat Deli

7


Hình 1.5: Danh mục các mặt hàng thịt của Masan
Microsoft cung cấp gói chuẩn toàn cầu với cơ sở dữ liệu (database) trên cloud. Sau đó
được công ty chuyên phần mềm FPT nhận tùy biến (customize) theo nhu cầu của công ty Masan.
Phần mềm chủ yếu dùng Dynamic 365 để nhập liệu và Power Pi để phân tích.
1.4.2 Nhân lực để vận hành
Mặc dù phần mềm rất tiện lợi, dễ sử dụng và không cần cố định một chỗ cho một thiết bị.
Song, mỗi nhân viên sử dụng phần mềm đều phải được training từ 2-3 buổi thì mới có thể sử
dụng phần mềm bởi vì Microsoft là phần mềm nước ngoài, giao diện chính bằng tiếng anh và ít
khi được tùy biến nên các bậc “tiền bối lão làng” có tuổi ít tiếp xúc với công nghệ và không

thành thạo tiếng Anh thì cảm thấy rất khó để sử dụng.
Phần mềm Meat Deli là phần mềm từ Microsoft Dynamic 365 nên phần mềm Meat Deli
là phần mềm tiên tiến nhất, vì vậy chỉ có các doanh nghiệp lớn mới sử dụng với mong muốn để
niêm yết cổ phiếu của mình lên sàn chứng khoán và việc này tốn rất nhiều chi phí để vận hành,
các doanh nghiệp quy mô vừa và nhỏ không thể triển khai.
Công ty còn rất nhiều mềm khác như Oracle, EBS, Emobiz cho nhân viên kinh doanh đi
bán hàng tiến hành nhập liệu rồi sau đó chuyển dữ liệu về công ty. Các phần mềm hỗ trợ như
SAP, Oracle, Microsoft chỉ có doanh nghiệp lớn mới có khả năng kiểm soát được và kiểm toán
một cách dễ dàng hơn các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

8


1.4.3 Chi phí bảo trì
Trong quá trình triển khai cho nhân viên sử dụng, công ty phải trả phí triển khai cho phía
công ty FPT trong quá trình sử dụng. Mỗi năm, công ty phải trả phí bảo trì, sửa lỗi phần mềm và
xây dựng thêm báo cáo với chi phí cho mỗi báo cáo khá cao.
1.5 Cách thức họ thu thập, lƣu trữ và xử lý dữ liệu nhƣ thế nào?

MSN RETAIL
Version
1.0

Date

Description

Author

12-Mar-2018

First version

LVTruong

1.5.1 Kiến trúc
Đây là kiến trúc chính, ngoài ra còn có Flow từ EBS > OMCS

Hình 1.6: Quy trình xử lý data warehouse của Meat Deli
Từ phần mềm Microsoft Dynamic 365 (Meat Deli): đó chính là giao diện để người sử
dụng (user) nhập liệu vào > database (ở đây dùng Azure là database trên cloud) > sau đó dùng
Microsoft Power BI cho việc vẽ biểu đồ.

9


Hình 1.7: Tùy biến (customize) từ phần mềm Microsoft Dynamic 365 đến Power BI
1.5.2 Scope of control
Bao gồm: Dynamic 365 Retail, Azure, SFTP Server, OMCS và Power BI

Hình 1.8: Schedule time
Tổng quan:
1. Data Extract từ D365 về Azure (Azure SQL Server Database)
2. Export – Import Data từ Azure SQL Server Database tới Azure BLOB, ngược lại
khi lấy dữ liệu từ OMCS lên để sử dụng với BLOB là một dịch vụ hay đơn giản là một công cụ
cho phép lưu trữ dữ liệu không cấu trúc trên cloud. Mỗi dữ liệu đưa lên để lưu trữ thì ta coi đó
như một object, có thể là text, dữ liệu nhị phân, các document hay media file, hoặc là các file cài
đặt … Blob storage hay còn được gọi là Object storage. Azure Blog Storage là NON-SQL
Database.
10

3. Transfer Data từ Azure BLOB tới EC2 (10.1.241.195) và tới SFTP Server
), và ngược lại.
4. ETL Data vào hệ thống OMCS, Src là file csv trên SFTP Server.
5. Visualization: Power BI và OBIEE.
1.5.2.1. Data Extract từ D365 về Azure (Azure SQL Server Database)
Bƣớc 1: Đăng nhập vào phần mềm Microsoft Dynamic 365 bằng cách nhập vào địa chỉ
website: />(Vì lí do bảo mật thông tin của công ty, nhân viên công ty không được phép tiết lộ hoặc
cung cấp user và password cho bất kì ai để truy cập vào phân mềm của công ty)
Trên trang chủ là các Module sử dụng trong chương trình
Hoặc có thể vào Module bằng cách click vào Menu bên góc trái
Các tính năng chi tiết trong Module như sau:

Hình 1.9: Các tính năng chi tiết trong module
Bƣớc 2: Truy vấn danh mục sản phẩm cần tìm
Ở bước này có thẻ tìm tên sản phẩm theo từ khóa mình muốn tìm.

11


Chọn tùy chọn click vào New/Delete ở góc màn hình :


New : để thêm 1 sản phẩm mới



Delete : để xóa sản phẩm đang chọn

Nhập vào Số hiệu sản phẩm, Tên, Từ khóa để tìm kiếm, chọn loại sản phẩm tương ứng
Nhấn OK để lưu lại, hoặc Cancel nếu không muốn lưu nữa
Tiếp tục đăng nhập vào Microsoft Azure để xem dữ liệu trong database (database on
cloud).
Bƣớc 3: Vào Data Management để xem thiết lập job.
Thời gian chạy hiện tại: Hourly – phút thứ 15 – request time 10p > phút 25 Run.

Hình 1.10: Các bƣớc hƣớng dẫn trên giao diện Data Management

12


1.5.2.2 Export – Import Data từ Azure SQL Server Database tới Azure BLOB
Sử dụng Azure Data Factory để thực hiện ETL Data từ Dynamic 365 (D365)  Oracle
(OMCS) là kho dataware house của doanh nghiệp.
Bƣớc 1: Truy cập vào Azure
Bƣớc 2: Viết các câu lệnh để truy vấn dữ liệu từ SQL của công ty


Có thể tìm kiếm trực tiếp trên kết quả truy vấn



Hoặc xuất dữ liệu ra thành file (csv,...)

13


14

Bƣớc 3: Quay trở lại phần mềm Meat Deli, kiểm tra một đơn hàng mới:
Với một đơn hàng gồm 2 phần :


Master (hay Header) : Thông tin chung về đơn hàng



Detail (hay Lines) : Thông tin về các sản phẩm trong đơn hàng (Tên SP, số lượng,

đơn giá,...)
Click :


New : để thêm 1 đơn hàng mới



Edit : để sửa đơn hàng đang chọn



Delete : để xóa đơn hàng đang chọn

15


Từ dữ liệu đơn hàng có thể viết các câu truy vấn để thống kê 1 số thông tin cần biết như
tổng số lượng bán, tổng thành tiền bán của từng mặt hàng trong cùng 1 tháng, ...

16