(Luận văn thạc sĩ) nghiên cứu công cụ khai phá dữ liệu và ứng dụng vào đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ công chức tại bộ nội vụ nước CHDCND lào​

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG

KANHALYKHAM OULAYVANH

NGHIÊN CỨU CÔNG CỤ KHAI PHÁ DỮ LIỆU
VÀ ỨNG DỤNG VÀO ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ LÀM VIỆC
CỦA CÁN BỘ CÔNG CHỨC TẠI BỘ NỘI VỤ
NƯỚC CHDCND LÀO

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

Thái Nguyên năm 2020


ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG

KANHALYKHAM OULAYVANH

NGHIÊN CỨU CÔNG CỤ KHAI PHÁ DỮ LIỆU
VÀ ỨNG DỤNG VÀO ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ LÀM VIỆC
CỦA CÁN BỘ CÔNG CHỨC TẠI BỘ NỘI VỤ
NƯỚC CHDCND LÀO
Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số: 8 48 01 01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH
Người hướng dẫn khoa học: TS. Vũ Đức Thái

Thái Nguyên năm 2020

i
LỜI CẢM ƠN
Để hồn thành đề tài: “Nghiên cứu cơng cụ khai phá dữ liệu và ứng dụng vào
đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ công chức tại Bộ Nội Vụ nước CHCDND Lào”.
Em xin được gửi lời cảm ơn chân thành đến quý thầy cô trường Đại học công
nghệ thông tin và truyền thông, Đại học Thái Ngun đặc biệt là q thầy cơ khoa học
máy tính đã dạy bảo tận tình trong suốt 2 năm học vừa qua, cung cấp cho em những
kiến thức vô cùng cần thiết và bổ ích.
Đặc biệt em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy giáo hướng dẫn luân văn tốt
nghiệp TS. Vũ Đức Thái và TS. Vũ Xuân Nam đã nhiệt tình hướng dẫn, chỉ bảo và
đưa ra những đóng góp quý báu và hơn nữa em xin chân thành cảm ơn TS. Wanida
PORNPISUTNITICHAI thầy giáo trg RTU Thái Lan đã hỗ trợ giúp đỡ đóng góp ý kiến
cho tơi trong phần thực nghiệm để tơi hồn thành tốt bài luận văn một cách trọn vẹn nhất.
Tiếp đó em xin được gửi lời cảm ơn chân thành đến Ban lãnh đạo, các đồng
nghiệp đang công tác tại Bộ Nội Vụ đã cung cấp các thông tin, số liệu giúp tơi trong
q trình thực hiện luận văn tốt nghiệp này.
Mặc dù tơi đã có nhiều cố gắng nỗ lực, tìm tịi, nghiên cứu để hồn thiện luận
văn, tuy nhiên khơng thể tránh khỏi những thiếu sót, rất mong nhận được những đóng
góp tận tình của Q thầy cơ và các bạn.
Xin chân thành cảm ơn.
Thái Nguyên, ngày …..tháng…. 2021
Học viên

KANHALYKHAM Oulayvanh


ii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

CHDCND Lào

Cộng hóa Dân chủ Nân dân Lào

Đảng NDCM Lào

Đảng Nhân dân Cách mạng Lào

KPDL

Khai phá dữ liệu

CSDL

Cơ sở dữ liệu

KĐ

Kiểm điểm

ĐNG ĐG

Đông nghiệp đánh giá

QH

Quốc hội

CP

Chính phủ


iii
MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................................ I
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .............................................................................................II
MỤC LỤC .................................................................................................................................. III
DANH MỤC HÌNH ẢNH ......................................................................................................... V
DANH MỤC BẢNG ................................................................................................................. VI
PHẦN MỞ ĐẦU.......................................................................................................................... 1
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU, CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC
TIỄN VỀ VIỆC ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ LÀM VIỆC CỦA CÁN BỘ CÔNG CHỨC ........ 4
1.1 Tổng quan về khai phá dữ liệu ................................................................................. 4

1.1.1 Khái niệm của khai phá dữ liệu......................................................................... 4
1.1.2 Các thuật tốn và cơng cụ .................................................................................. 6
1.1.3 Ứng dụng của khai phá dữ liệu ......................................................................... 8
1.2 Giới thiệu về bộ chỉ số KPI đánh giá thực hiện công việc ....................................... 9

1.2.1 Khái niệm và đặc điểm của KPI........................................................................ 9
1.2.2 Phân biệt KPI và một số chỉ số đo lường hiệu suất ....................................... 11
1.2.3 Yêu cầu đối với bộ chỉ số KPI ........................................................................ 12
1.2.4 Quy trình xây dựng KPI trong cơng việc ....................................................... 13
CHƯƠNG 2: BÀI TỐN ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ THỰC HIỆN NHIỆM VỤ CỦA CÁN
BỘ CÔNG CHỨC TẠI BỘ NỘI VỤ NƯỚC CHDCND LÀO .............................................. 19
2.1 Các hoạt động nghiệp vụ và tiêu chí đánh giá hiệu q ......................................... 19

2.1.1 Tính hình quản lý và sử dụng nhân sự của cán bộ công chức...................... 19

2.1.2 Phân tích thực trạng hệ thống đánh giá tại Bộ ............................................... 20
2.2 Căn cứ đánh giá hiệu quả làm việc trong thực tiễn ................................................ 21

2.2.1 Mục tiêu, yêu cầu thực tiễn về nguồn nhân lực ............................................. 21
2.2.2 Phát triển hệ thống các tiêu chí đánh giá mới ................................................ 23
2.3 Thuật tốn xử lý...................................................................................................... 36

2.3.1 Phân tích các thuộc tính và ràng buộc ............................................................ 36
2.3.2 Lựa chọn và xây dựng các luật xử lý, các ràng buộc, các tiêu chí cần đạt.. 39


iv
CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ LÀM VIỆC CỦA CÁN BỘ CÔNG CHỨC TẠI BỘ
NỘI VỤ NƯỚC CHDCND LÀO .............................................................................................. 41
3.1 Xây dựng CSDL ..................................................................................................... 41
3.2 Đánh giá hiệu quả làm việc .................................................................................... 47
KẾT LUẬN ................................................................................................................................. 56
TÀI LIỆU THAM KHẢO .......................................................................................................... 58


v
DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1.1: Sơ đồ q trình KPDL .....................................................................................5
Hình 1.2: Ba loại chỉ số đo lường hiệu suất ..................................................................12
Hình 2.1: Sơ đồ phát triển đội ngũ ................................................................................22
Hình 2. 2: Bảng logic xử lý đánh giá cán bộ .................................................................36
Hình 2. 3: Đồ thị xử lý hồi quy .....................................................................................40
Hình 3.1: Sơ đồ biểu diễn các yếu tố tác động với hiệu quả công việc ........................47

vi
DANH MỤC BẢNG
Bảng 2. 1: Nội dung bộ tiêu chí cấp lãnh đạo bao gồm 14 nội dung ............................23
Bảng 2. 2: Nội dung bộ tiêu chí cấp cán bộ chuyên môn bao gồm 11 nội dung ...........28
Bảng 2. 3: Nội dung bộ tiêu chí cấp cán bộ giúp việc chuyên môn bao gồm 10 nội dung...32
Bảng 2.4: Bảng đánh giá công việc ...............................................................................37
Bảng 3.1 Bảng quyết định của chị Chanthanet INKEO ...............................................42
Bảng 3.2 Bảng quyết định của anh Vilanoud PHONGPHILA .....................................42
Bảng 3.3 Bảng quyết định của anh Konika VORRASAN ............................................43
Bảng 3.4 Bảng quyết định của chị Nina CHANTHILA................................................43
Bảng 3.5: Bảng nhập thông tin bảng quyết định vào hệ thông cấp cán bộ chuyên môn ......44
Bảng 3.6: Bảng dùng Function Data Analysis (Regression) .........................................44
Bảng 3.7: Bảng cửa số Fuction Regreesion...................................................................45
Bảng 3.8: Bảng Variables of Work Quality ..................................................................46


1
PHẦN MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Đất nước Lào đang trong thời kỳ đổi mới toàn diện đất nước đòi hỏi phải thực
hiện hiện nhiều cải cách quan trọng trên mọi lĩnh vực hoạt động của Nhà nước. Cải cách
hành chính nhà nước và chuyển dần từ “hành chính cai trị” sang “hành chính phục vụ”
nhằm tăng hiệu lực và hiệu quả của nền hành chính cơng. Cơng tác quản lý hành chính
nói chung và quản lý đội ngũ cán bộ cơng chức nói riêng là một xu hướng tất yếu đối với
hầu hết các quốc gia và đặc biệt đối với nền hành chính Lào.
Bộ Nội Vụ là cơ quan của Chính phủ, thực hiện chức năng quản lý nhà nước
các ngành lĩnh vực: Phát triển hành chính của nhà nước; Chính quyền trung tâm và địa
phương; Quản lý cán bộ công chức nhà nước; Quản lý tổ chức xã hội; Khảo sát và đo dạc
bản đồ; Văn thư, lưu trữ nhà nước; Dân tộc và tôn giáo; Thi dua và khen thưởng.
Tất cả mọi việc theo nhiệm vụ của Bộ sẽ hồn thành được khi có nguồn nhân lực

mạnh mẽ; vì vậy, Bộ Nội vụ rất quan tâm về việc quản lý cán bộ của mình. Việc quản
lý nguồn nhân lực nói chung và cơng chức nói riêng là một hoạt động quản lý bao gồm
nhiều nội dung: tổ chức thực hiện các chế độ, chính sách của Nhà nước đối với cơng chức;
bố trí, phân cơng, điều động, thuyên chuyển công tác; đánh giá; khen thưởng, kỷ luật cơng
chức v.v… Mỗi nội dung có một vị trí nhất định và có mối quan hệ mật thiết với nhau,
trong đó đánh giá là khâu tiền đề, có ý nghĩa quan trọng và là cơ sở của các khâu khác.
Ngồi việc quản lý cịn có việc đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ công chức là
một việc làm khó, rất nhạy cảm vì nó ảnh hưởng đến tất cả các khâu khác của công tác
cán bộ, có ý nghĩa quyết định trong việc phát hiện, tuyển chọn, đào tạo, bồi dưỡng, bố
trí, sử dụng, đề bạt, khen thưởng, kỷ luật và thực hiện các chế độ, chính sách đối với
cán bộ cũng như giúp cán bộ phát huy ưu điểm, khắc phục nhược điểm, tiến bộ khơng
ngừng trong việc nâng cao phẩm chất chính trị, đạo đức cách mạng, năng lực và hiệu
quả công tác của cán bộ.
Theo quy định tại Nghị định số 300/CP ngày 13 tháng 9 năm 2017 của Chính phủ
Lào quy định việc đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ công chức được thực hiện
theo từng năm công tác. Thời điểm đánh giá, phân loại cán bộ, công chức được tiến
hành trong tháng 12 hàng năm. Kết quả đánh giá là thơng tin quan trọng để bố trí, sử
dụng, đào tạo, bồi dưỡng, nâng ngạch hoặc thăng hạng chức danh nghề nghiệp, quy


2
hoạch, bổ nhiệm, miễn nhiệm, điều động, luân chuyển, khen thưởng, kỷ luật và thực
hiện các chính sách khác đối với cán bộ công chức.
Đến bây giờ việc đánh giá hiệu quả làm việc tại Bộ chưa có cơng cụ nào để giúp
chỉ làm việc trên giấy làm cho thông tin chưa chính xác, khó lưu trữ và mất nhiều thời
gian làm việc. Hiện nay đối với sự phát triển của cơng nghệ thơng tin có rất nhiều cơng
cụ giúp chúng ta làm việc hồn thành theo mục đích và nhiệm vụ công việc để làm cho
việc thực hiện đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ công chức tại Bộ Nội Vụ hồn
thanh và có hiệu quả tốt nhất. Vì vậy, chúng ta phải có cơng cụ giúp lưu trữ và xử lý
dữ liệu đó và trong quá trình học tập chương trình thạc sĩ Khoa học máy tính tại

trường Đại học Cơng nghệ Thơng tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên, em đã được
học và nghiên cứu về các lý thuyết và công cụ hiện đại hỗ trợ con người xử lý thông tin
dạng mờ và lớn (khai phá dữ liệu, mạng nơ ron, hệ logic mờ…). Các công cụ này trợ
giúp hiệu quả cho bài toán xây dựng hỗ trợ giúp quyết định ứng dụng cho việc nhận xét
đánh giá cán bộ qua kết quả hàng ngày. Được sự nhất trí của cán bộ hướng dẫn khoa học,
em chọn đề tài: “Nghiên cứu công cụ khai phá dữ liệu và ứng dụng vào đánh giá hiệu
quả làm việc của cán bộ công chức tại bộ nội vụ nước CHDCND Lào”.
2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
2.1 Đối tượng
Luận văn tập trung vào xử lý nguồn cơ sở dữ liệu về giao tác nghiệp vụ của nhân
viên diễn ra trong quá trình thực hiện nhiệm vụ được giao trong một năm cơng tác, từ đó
khai thác đưa ra các thơng tin hữu ích cho việc đánh giá hiệu quả làm việc của đội ngũ
cán bộ công chức tại Bộ Nội Vụ của nước CHDCND Lào.
2.2 Phạm vi
Giới hạn trong việc đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ công chức của Cục tổ
chức và quản lý cán bộ, Bộ Nội Vụ. Đánh giá một số tiêu chí chính dựa trên bộ tiêu
chí hiện hành của Bộ Nội vụ nước CHDCND Lào.
3. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu
3.1 Mục tiêu
Nghiên cứu các lý thuyết và thuật toán khai phá dữ liệu để ứng dụng vào bài
tốn đánh giá hiệu quả cơng việc của cán bộ công nhân viên làm việc tại Bộ Nội vụ của
nước CHDND Lào, trên cơ sở phân tích đánh giá các nhà quản lý có cơ chế chính sách


3
hợp lý để phát huy năng lực đội ngũ. Cụ thể: Khảo sát, thiết kế xây dựng cơ sở dữ liệu
phụ vụ cho xử lý đưa ra các thông tin cần thiết. Xây dựng các giải pháp vận dụng thuật toán
vào xử lý CSDL; Đưa ra các kết quả cho người dùng đáp ứng các yêu cầu, tiêu chí phục vụ
cho bài toán quản trị nhân lực hiệu quả. Phát triển mở rộng các ứng dụng cho các đơn vị khác.
3.2 Nhiệm vụ nghiên cứu

- Hệ thống hóa, khái quát những nguyên lý cơ bản về việc đánh giá hiệu quả làm

việc của cán bộ công chức trong tổ chức công.
- Khảo sát, mô tả thực trạng, đề xuất các tiêu chí đánh giá.
- Để xuất các giải pháp, lựa chọn thuật toán thực hiện xử lý để đưa ra những cơ sở

thông tin giúp cho công tác quản trị nhân lực tại Bộ Nội vụ.
4. Hướng nghiên cứu của đề tài
Khai phá dữ liệu và ứng dụng cho bài toán quản trị nhân lực.
5. Nhưng nội dung nghiên cứu chính
- Nghiên cứu lý thuyết về nhân lực và quản trị nhân lực: chức năng, nhiệm vụ,

các tiêu chí đánh giá nhân sự.
- Nghiên cứu các lý thuyết, thuật toán về khai phá dữ liệu: cây quyết định, luật

phân lớp, phân cụm, luật kết hợp.
- Cài đặt thuật toán xử lý, xây dựng hàm hồi quy đánh giá kết quả xử lý.
- Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả quản trị nhân lực.

6. Kết cấu luận văn
Phần 1: Đặt vấn đề
Nêu lý do chọn đề tài và hướng nghiên cứu chính.
Phần 2: Những nội dung nghiên cứu
Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu, cơ sở lý luận và thực tiễn về việc
đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ cơng chức.
Chương 2: Bài tốn đánh giá hiệu quả thực nhiệm vụ của cán bộ công chức tại
Bộ Nội Vụ nước CHĐCND Lào.
Chương 3: Xây dựng chương trình thuật toán đánh giá hiệu quả làm việc của
cán bộ công chức tại Bộ Nội Vụ.
Phần 3: Kết luận và kiến nghị: Tóm tắt các kết quả đã đạt được, đánh giá ưu

nhược điểm và hướng phát triển tiếp theo của đề tài.


4
CHƯƠNG 1:
TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU, CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN
VỀ VIỆC ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ LÀM VIỆC CỦA CÁN BỘ CÔNG CHỨC
1.1 Tổng quan về khai phá dữ liệu
1.1.1 Khái niệm của khai phá dữ liệu
Khai phái dữ liệu là một khái niệm ra đời vào những năm cuối của thập kỷ 80. Nó
bao hàm một loạt các kỹ thuật nhằm phát hiện ra các thông tin có giá trị tiềm ẩn trong các
tập dữ liệu lớn (các kho dữ liệu). Về bản chất, KPDL liên quan đến việc phân tích các
dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật để tìm ra các mẫu hình có tính chính quy (regularities)
trong tập dữ liệu[4].
Năm 1989, Fayyad, Piatestsky-Shapiro và Smyth đã dùng khái niệm Phát
hiện tri thức trong cơ sở dữ liệu (Knowledge Discovery in Database-KDD) để chỉ tồn
bộ q trình phát hiện các tri thức có ích từ các tập dữ liệu lớn. Trong đó, KPDL là một
bước đặc biệt trong tồn bộ tiến trình, sử dụng các giải thuật đặc biệt để chiết xuất ra
các mẫu (pattern) (hay các mơ hình) từ dữ liệu[5].
Khai phá dữ liệu là một tiến trình sử dụng các cơng cụ phân tích dữ liệu khác
nhau để khám phá ra các mẫu dưới nhiều góc độ khác nhau nhằm phát hiện ra các mối
quan hệ giữa các dữ kiện, đối tượng bên trong CSDL, kết quả của việc khai phá là xác
định các mẫu hay các mơ hình đang tồn tại bên trong, nhưng chúng nằm ẩn khuất ở
các CSDL. Để từ đó rút trích ra được các mẫu, các mơ hình hay các thơng tin và tri
thức từ các CSDL.
Các giải thuật KPDL thường được mô tả như những chương trình hoạt động
trực tiếp trên tệp dữ liệu. Với các phương pháp học máy và thống kê trước đây, thường
thì bước đầu tiên là các giải thuật nạp toàn bộ tệp dữ liệu vào trong bộ nhớ. Khi chuyển
sang các ứng dụng công nghiệp liên quan đến việc khai phá các kho dữ liệu lớn, mơ
hình này khơng thể đáp ứng được. Khơng chỉ bởi vì nó khơng thể nạp hết dữ liệu vào

trong bộ nhớ mà cịn vì khó có thể chiết xuất dữ liệu ra các tệp đơn giản để phân tích được.
Q trình xử lý KPDL bắt đầu bằng cách xác định chính xác vấn đề cần giải
quyết. Sau đó sẽ xác định các dữ liệu liên quan dùng để xây dựng giải pháp. Bước tiếp
theo là thu thập các dữ liệu có liên quan và xử lý chú́ ng thành dạng sao cho giải thuật


5
KPDL có thể hiểu được. Về lý thuyết thì có vẻ rất đơn giản nhưng khi thực hiện thì
đây thực sự là một q trình rất khó khăn, gặp phải rất nhiều vướng mắc như: các dữ
liệu phải được sao ra nhiều bản (nếu được chiết xuất vào các tệp), quản lý tập các tệp
dữ liệu, phải lặp đi lặp lại nhiều lần tồn bộ q trình (nếu mơ hình dữ liệu thay đổi).
Bước tiếp theo là chọn thuật toán KPDL thích hợp và thực hiện việc KPDL để
tìm được các mẫu (pattern) có ý nghĩa dưới dạng biểu diễn tương ứng với các ý nghĩa
đó (thường được biểu diễn dưới dạng các luật xếp loại, cây quyết định, luật sản xuất, biểu
thức hồi quy). Đặc điểm của mẫu phải là mới (ít nhất là đối với hệ thống đó). Độ mới
có thể đuợc đo tương ứng với độ thay đổi trong dữ liệu (bằng cách so sánh các giá trị
hiện tại với các giá trị trước đó hoặc các giá trị mong muốn) hoặc bằng tri thức (mối
liên hệ giữa phương pháp tìm mới và phương pháp cũ như thế nào). Thường thì độ
mới của mẫu được đánh giá bằng một hàm logic hoặc một hàm đo độ mới, độ bất ngờ
của mẫu.

Hình 1.1: Sơ đồ quá trình KPDL
Kỹ thuật KPDL thực chất là phương pháp khơng hồn tồn mới. Nó là sự kế
thừa, kết hợp và mở rộng của các kỹ thuật cơ bản đã được nghiên cứu từ trước như
máy học, nhận dạng, thống kê (hồi quy, xếp loại, phân cụm), các mơ hình đồ thị, các
mạng Bayes, trí tuệ nhân tạo, thu thập tri thức hệ chuyên gia, v.v… Tuy nhiên, với sự
kết hợp tài tình của KPDL, kỹ thuật này có ưu thế hơn hẳn các phương pháp trước đó,
đem lại nhiều triển vọng trong việc ứng dụng phát triển nghiên cứu khoa học.

6
1.1.2 Các thuật tốn và cơng cụ
1) Khái thác tập phổ biến và luật kết hợp
Khai phá tập mục thường xun là bài tốn có vai trị quan trọng nhiều nhiệm vụ
khai phá dữ liệu. Khai phá tập mục thường xuyên được biết đến ban đầu là một trong
những bài toàn quan trọng của khai phá luật kết hợp được giới thiệu bởi Agrawal
vào năm 1993 khi phân tích cơ sở dữ liệu bán hàng của siêu thị, phân tích sở thích mua
của khách hàng bằng các tìm ra những mặt hàng khác nhau được khách hàng mua
cùng trong một lần mua. Những thông tin như vậy sẽ giúp người quản lý kinh doanh
tiếp thị chọn lọc và thu xếp khơng gian bày hàng hợp lí hơn, giúp cho kinh doanh
hiệu quả hơn.
Đây là tiến trình khám phá các tập giá trị thuộc tính xuất hiện phổ biến trong
các đối tượng dữ liệu. Từ tập phổ biến có thể tạo ra các luật kết hợp giữa các giá trị
thuộc tính nhằm phản ánh khả năng xuất hiện đồng thời các giá trị thuộc tính trong tập
các đối tượng. Một luật kết hợp X → Y phản ánh sự xuất hiện của tập X dẫn đến sự
xuất hiện đồng thời của tập Y. Chẳng hạn phân tích CSDL bán hàng nhận được thơng
tin về những khách hàng mua máy tính có khuynh hướng mua phần mềm quản lý nhân
sự trong cùng lần mua được miêu tả bằng luật kết hợp như: “Máy tính Þ Phần mềm quản
lý nhân sự” Luật kết hợp giúp các nhà hoạch định hiểu rõ xu thế bán hàng, tâm lý
khách hàng từ đó đưa ra chiến lược bố trí mặt hàng, kinh doanh, tiếp thị.
Việc sinh luật kết hợp có 2 bước: bước thứ nhất là tìm các tập mục thường
xuyên thỏa mãn ngưỡng độ hỗ trợ tối thiểu minsup cho trước; bước thứ hai là từ các tập
mục thường xuyên tìm được sinh ra các luật kết hợp thỏa mãn ngưỡng độ tin cây minconf
cho trước. Mộ khó khăn của bài tốn này là tập trung ở bước thú nhất, đó là khai phá tất
cả các tập mục thường xuyên thỏa mãn ngưỡng độ hỗ trợ cho trước.
2) Phân lớp dữ liệu
Phân lớp (Classification): Là tiến trình khám phá các luật phân loại hay đặc
trưng cho các tập dữ liệu đã được xếp lớp. Tập dữ liệu học bao gồm tập đối tượng đã được
xác định lớp sẽ được dùng để tạo mơ hình phân lớp dựa trên đặc trưng của đối tượng
trong tập dữ liệu học. Các luật phân lớp được sử dụng để xây dựng các bộ phân lớp dữ

liệu. Phân lớp dữ liệu có vai trị quan trọng trong tiến trình dự báo các khuynh hướng
quy luật phát triển. Áp dụng vào tiến trình phân lớp dữ liệu khách hàng trong CSDL


7
có thể xây dựng các luật phân lớp khách hàng. Một số kỹ thuật thường được sử dụng
trong phân lớp:
- Cây quyết định (Decision tree): Cấu trúc dạng hình cây là biểu thị cho các

quyết định. Các quyết định này sinh ra các quy tắc để phân lớp và dự đoán (dự báo) tập dữ
liệu mới chưa được phân lớp. Tri thức được rút ra trong kỹ thuật này thường được mô
tả dưới dạng tường minh, đơn giản, trực quan, dễ hiểu đối với người sử dụng. Tuy vậy,
nó cũng địi hỏi một khơng gian nhất định để mơ tả tri thức trong phạm vi mà con người
có thể hiểu được.
- Mạng Nơron (Neural Network): Đây là một trong những kỹ thuật được

ứng dụng rất phổ biến hiện nay vì kỹ thuật này bắt chước khả năng tìm kiếm mẫu của
bộ não con người. Việc huấn luyện theo phương pháp này được bắt đầu bằng việc cho
vào một tập dữ liệu (gọi là tập dữ liệu huấn luyện) mạng sẽ tự động điều chỉnh (học)
qua từng lớp trong mạng và cho ra kết quả, quá trình huấn luyện được lặp đi lặp lại nhiều
lần. Sau khi mạng học thành công thì nó được xem là một chun gia trong lĩnh vực đó.
3) Gom cụm
Gom cụm (clustering): Là tiến trình nhận diện các cụm tiềm ẩn trong tập các
đối tượng chưa được xếp lớp. Tiến trình phân cụm dựa trên mức độ tương tự giữa các
đối tượng. Các đối tượng được gom cụm sao cho mức độ tương tự giữa các đối tượng
trong cùng một cụm là cực đại và mức độ tương tự giữa các đối tượng nằm trong các
cụm khác nhau là cực tiểu. Các cụm được đặc trưng bằng các tính chất chung của tất
cả các đối tượng trong cụm. Do vậy, khảo sát các cụm sẽ giúp khái quát, tổng kết
nhanh chóng nội dung của khối dữ liệu lớn. Một số kỹ thuật dùng trong gom cụm:
phương pháp phân cấp và thuật giải k-means.

Trong phương pháp phân cấp gồm hai giai đoạn: ở giai đoạn gộp mỗi đối tượng
thuộc về một lớp, dưới một ngưỡng nào đó chúng được gom lại và tiếp tục như vậy
cho đến khi tất cả các đối tượng thuộc về cùng một cụm; còn ở giai đoạn tách sẽ tiến
hành ngược lại so với giai đoạn gộp. Trong phương pháp này, để đưa ra được ngưỡng
người ta dựa vào liên kết đơn (khoảng cách gần nhất) và liên kết đôi (khoảng cách xa
nhất) giữa hai cụm.
Trong thuật giải k-means: khi tiến hành gom cụm ta cần phải biết trước số cụm.
Với mỗi cụm như vậy ta chọn phần tử trọng tâm, tiếp đến tính khoảng cách từ mỗi đối


8
tượng đến phần tử trọng tâm ở tất cả các cụm và gán nó vào cụm có khoảng cách nhỏ
nhất. Quá trình này tiếp tục như vậy cho đến khi các cụm khơng cịn biến đổi hoặc
thoả điều kiện đặt ra [5].
1.1.3 Ứng dụng của khai phá dữ liệu
KPDL được vận dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau nhằm khai thác nguồn dữ
liệu phong phú được lưu trữ trong các hệ thống thông tin. Tùy theo bản chất của từng
lĩnh vực, việc vận dụng KPDL có những cách tiếp cận khác nhau. KPDL cũng được
vận dụng hiệu quả để giải quyết các bài tốn phức tạp trong các ngành địi hỏi kỹ thuật
cao, như tìm kiếm mỏ dầu từ ảnh viễn thám, xác định các vùng gãy trong ảnh địa chất
để dự đốn thiên tai, cảnh báo hỏng hóc trong các hệ thống sản xuất. Các bài toán này
đã được giải quyết từ khá lâu bằng các kỹ thuật nhận dạng hay xác suất nhưng được
giải quyết với yêu cầu cao hơn bởi các kỹ thuật của KPDL[6].
Phân nhóm và dự đốn là những cơng cụ rất cần thiết cho việc qui hoạch và
phát triển các hệ thống quản lý và sản xuất trong thực tế. Các kỹ thuật KPDL đã được
áp dụng thành cơng trong việc dự đốn tải sử dụng điện năng cho các công ty cung cấp
điện, lưu lượng viễn thông cho các công ty điện thoại, mức độ tiêu thụ sản phẩm cho
các nhà sản xuất, giá trị của sản phẩm trên thị trường cho các cơng ty tài chính hay phân
nhóm các khách hàng tiềm năng. Ngồi ra, KPDL cịn được áp dụng cho các vấn đề xã hội
như phát hiện tội phạm hay tăng cường an ninh xã hội. Việc vận dụng thành công đã

mang lại những hiệu quả thiết thực cho các hoạt động diễn ra hàng ngày trong đời sống.
Những thách thức trong ứng dụng và nghiên cứu kỹ thuật KPDL:
- Khối lượng dữ liệu lớn và từ nhiều nguồn khác nhau: CSDL, internet, các

loại thiết bị thu nhận tín hiệu, các loại thiết bị nhận dạng, các loại thiết bị lưu trữ như
băng từ, CD; Số mẫu tin và số các thuộc tính quá lớn làm cho độ phức tạp và thời gian
giải quyết bài tốn tăng lên rất nhanh.
- Mơ hình hay tri thức phát hiện được bị thay đổi theo thời gian tức là mơ hình

hay tri thức đó phụ thuộc vào thời điểm quan sát, lấy mẫu, thời điểm khai phá, kết quả đạt
được sau khai phá cũng gây khơng ít khó khăn cho khai phá dữ liệu.
- Dữ liệu bị ảnh hưởng, bị nhiễu bởi tác động của mơi trường bên ngồi, hay

bộ dữ liệu khơng hồn chỉnh làm cho dữ liệu không phản ánh trung thực, chính xác
của các quy luật, tri thức mà ta tìm được.


9
- Các thuộc tính khơng phù hợp, các bộ giá trị không đầy đủ, bị thiếu giá trị

trong các miền thuộc tính sẽ ảnh hưởng rất lớn đến việc khai phá dữ liệu. Chẳng hạn
như khi khai phá dữ liệu, các hệ thống tương tác với nhau, phụ thuộc nhau, chỉ cần
thiếu một vài giá trị nào đó sẽ dẫn đến các mẫu thuẫn, khơng chính xác, khơng đầy đủ.
Từ những vấn đề đặt ra ở trên nên tốc độ xử lý cần quan tâm trước nhất. Có hai
phương hướng để giải quyết vấn đề này là nâng cao năng lực của phần cứng và cải tiến
phần mềm. Tuy nhiên khi cải thiện năng lực của máy tính thì dữ liệu cung tăng khơng
ngừng, thậm chí cịn tăng nhanh hơn gấp nhiều lần. Do vây việc nghiên cứu đề xuất
các thuật tốn hiệu quả có khả năng làm việc trên khối lượng dữ liệu lớn, và có độ
phức tạp tính toán thấp là một hướng nghiên cứu đầy tiềm năng. Từ nhu cầu thực tế
trên, gần đây đã xuất hiện nhiều ngành khoa học công nghệ hỗ trợ KPDL như tính tốn

song song, máy tính lượng tử, cơng nghệ nano, phát triển thuật toán, ...[5]
1.2 Giới thiệu về bộ chỉ số KPI đánh giá thực hiện công việc
1.2.1 Khái niệm và đặc điểm của KPI
KPI-Key Performance Indicators là tập hợp các biện pháp tập trung vào những
khía cạnh của các hoạt động tổ chức nhằm mang đến sự thành công hiện tại và tương
lai của tổ chức, (David Parmenter, Các chỉ số đo lường hiệu suất: Xây dựng và ứng
dụng các chỉ số hiệu suất cốt yếu có tính thuyết phục)[7].
KPI được hiểu là các chỉ số đo lường hiệu suất cốt yếu, hay chỉ số đo lường sự
thành công (KSI-Key Success Indicator), hay còn được gọi với cái tên phổ biến là chỉ
số đánh giá hoạt động, được xây dựng nhằm đánh giá hiệu quả sự tăng trưởng của các
hoạt động trong doanh nghiệp so với mục tiêu đề ra, (Chỉ số đo lường hiệu suất-Key
Performance Indicator (KPI), Saga.vn).
KPI là từ viết tắt của Key Performance Indicator, tiếng Việt dùng là Chỉ số đánh
giá hoạt động chính hoặc chỉ số hiệu quả trọng yếu tố. Đây là một công cụ quản lý,
được sử dụng để đo lường, phân tích khả năng đạt được mục tiêu của tổ chức.
KPI theo tiếng anh là Key Performance Indicator có nghĩa là chỉ số đánh giá thực
hiện công việc, là công cụ đo lường, đánh giá hiệu quả công việc được thể hiện qua số
liệu, tỉ lệ, chỉ tiêu định lượng, nhằm phản ảnh hiệu quả hoạt động của các tổ chức hoặc
bộ phận chức năng hay cá nhân.(Kpibsc.com)


10
KPI là một công cụ hiện đại giúp cho các nhà quản lý. triển khai chiến lược
lãnh đạo thành các mục tiêu quản lý và chương trình hành động cụ thể cho từng bộ
phận, từng lĩnh vực (về nhân sự: về tuyển dụng, về đào tạo, về năng suất của nguồn
nhân lực, về an toàn lao động, về giờ làm việc, về lương, về đánh giá công việc, về
hoạt động cải tiến, về lịng trung thành; về tài chính, về sản xuất chất lượng, về quảng
cáo) và từng cá nhân, do đó, KPI áp dụng cho nhiều mục đích: quản lý, hệ thống công
việc của một tổ chức, tự quản lý, cơng việc của nhóm, của cá nhân. Hay nói cách khác,
KPI phản ánh mục tiêu công việc mà tổ chức, phịng ban, tổ nhóm hay cá nhân muốn

đạt được để đáp ứng yêu cầu chung. Thông thường mỗi chức danh sẽ có bản mơ tả
cơng việc hoặc kế hoạch làm việc hàng tháng. Nhà quản lý. sẽ áp dụng các chỉ số để
đánh giá hiệu quả của chức danh đó.Dựa trên việc hồn thành KPI, cơng ty sẽ có các
chế độ thưởng phạt cho từng cá nhân.KPI là cơ sở để nhà quản lý, đánh giá thành tích
của phịng ban, của nhân viên và đưa ra những khuyến khích phù hợp cho từng phòng
ban, từng nhân viên.
KPI là thước đo định lượng được sử dụng để đo lường kết quả hoạt động của tổ
chức trong việc đạt được các yếu tố thành cơng. KPI có thể là chỉ số đo tài chính hoặc
phi tài chính.Mục đích của việc sử dụng chỉ số KPI trong đánh giá thực hiện công việc
là nhằm đảm bảo cho người lao động thực hiện đúng các trách nhiệm trong bảng mô tả
công việc của từng vị trí chức danh cụ thể, điều này góp phần cho việc đánh giá thực
hiện công việc trở nên minh bạch, r. ràng, cụ thể, công bằng và hiệu quả hơn, nâng cao
hiệu quả của đánh giá thực hiện cơng việc bởi vì các chỉ số KPI mang tính định lượng
cao, có thể đo lường cụ thể.
 Một số đặc điểm của KPI:
1) Là các chỉ số đánh giá phi tài chính (khơng biểu thị bằng các đơn vị tiền tệ
như đơla, n, euro…). Nó có thể là số lượng thăm viếng, tiếp xúc với những khách hàng
chủ chốt, những người mang lại phần lớn lợi nhuận cho hoạt động kinh doanh của đơn
vị bạn, cũng có thể là số nhân viên tuyển dụng thành công trong một đợt tuyển dụng.
2) Được đánh giá thường xuyên. Không giống như những chỉ số khác, KPI là
chỉ số được theo dõi thường xuyên và đánh giá, tùy theo thực trạng doanh nghiệp mà
việc đánh giá được thực hiện theo hàng tháng, hàng quý hay hàng năm, đối với một vài
chỉ số việc theo dõi có thể diễn ra định kỳ hàng tuần.


11
3) Chịu tác động bởi giám đốc điều hành và đội ngũ quản trị cấp cao. Tất cả
các chỉ số đo lường hiệu suất hiệu quả đều tạo ra được sự khác biệt, thu hút được sự
chú ý của giám đốc điều hànhvới những cuộc gọi hàng ngày tới các nhân viên có liên
quan. Bởi đây là cách làm tương đối đơn giản, làm căn cứ để cấp quản trị đưa ra quyết

định của mình.
4) Địi hỏi nhân viên phải hiểu chỉ số và có hành động điều chỉnh. Chỉ số đo
lường hiệu suất sẽ cho ta thấy ta cần phải làm những gì. KPI có thể gắn với từng nhân
viên, để từ đó đo lường và đánh giá được nhân viên. Vì vậy chỉ có hiểu rõ KPI và có
sự điều chỉnh hoạt động làm việc của bản than nhằm hồn thành tốt mục đích từ chính
phía cá nhân mỗi nhân viên.
5) Gắn trách nhiệm cho từng cá nhân hoặc từng đơn vị. Trong một tổ chức,
chỉ số đo lường hiệu suất có thể gắn với từng cá nhân riêng lẻ. Điều này có nghĩa là
(dựa vào chỉ số đo lường hiệu suất), giám đốc điều hành có thể gọi bất kỳ một nhân
viên nào đó đến và đặt câu hỏi “tại sao lại như vậy”. Gắn trách nhiệm công việc cho
mỗi cá nhân, đơn vị. Điều này càng thúc đẩy nhân viên hồn thành tốt cơng việc của mình.
6) Có một tác động đáng kể. Một chỉ số đo lường hiệu suất hiệu quả sẽ ảnh
hưởng đến hầu hết các yếu tố cơ bản quyết định thành công mà khơng chỉ ảnh hưởng
đến một chỉ tiêu nào đó. Nói cách khác, khi giám đốc điều hành, ban quản trị và nhân
viên tập trung vào chỉ số đo lường hiệu suất, cả tổ chức hoặc doanh nghiệp sẽ đạt được
mục tiêu đề ra trên mọi phương diện.
7) Có tác động tích cực. Một chỉ số đo lường hiệu suất cũng sẽ tạo nên hiệu
ứng “dây chuyền”. Việc theo dõi KPI sẽ cho doanh nghiệp biết họ sẽ phải làm gì, thay
đổi như thế nào. Cũng từ đó, sự cải thiện KPI sẽ có tác động tích cực đến các chỉ số khác.
1.2.2 Phân biệt KPI và một số chỉ số đo lường hiệu suất
Nhiều cơ quan hiện nay đang sử dụng các chỉ số đo lường không chuẩn, trong đó
nhiều chỉ số bị gọi tên khơng đúng cách là các chỉ số hiệu suất cốt yếu. Lí do là bởi có
rất ít tổ chức, nhà lãnh đạo doanh nghiệp tìm hiểu cặn kẻ về chỉ số cốt yếu. Thực ra,
chỉ số đo lường hiệu suất là chỉ số dùng trong quản trị để đo lường, báo cáo và cải
thiện hiệu suất thực hiện công việc. Các chỉ số này có thể được phân loại thành chỉ số
kết quả cốt yếu, chỉ số hiệu suất và chỉ số hiệu suất cốt yếu[7].


12

Hình 1.2: Ba loại chỉ số đo lường hiệu suất
- Chỉ số kết quả cốt yếu (Key Result Indicator): cho biết chúng ta đã làm

được gì với một chỉ tiêu. Các ví dụ về chỉ số kết quả cốt yếu: Sự hài lòng của khách
hàng; Lợi nhuận trước thuế; Lợi ích của khách hang; Sự hài lòng của nhân viên.
- Chỉ số hiệu suất (Performance Indicator): là chỉ số cho biết doanh nghiệp

cần làm gì, biểu thị một tập hợp các chỉ số đo lường hướng vào các phương diện hoạt
động của tổ chức.
- Chỉ số hiệu suất cốt yếu(KPI – Key Performance Indicators): là chỉ số cho

biết doanh nghiệp phải làm gì để tăng hiệu suất lên một cách đáng kể.
Theo David Parmenter, tổ chức nên có khoảng: (Quy tắc 10/80/10)
 10 chỉ số kết quả cốt yếu - KRIs (cho biết chúng ta đã làm được gì đối với
một chỉ tiêu)
 80 chỉ số hiệu suất - PIs (cho biết chúng ta phải làm gì)
 10 chỉ số hiệu suất cốt yếu – KPI (cho biết chúng ta phải làm gì để tang hiệu
suất lên một cách đáng kể).
1.2.3 Yêu cầu đối với bộ chỉ số KPI
Tất cả các hoạt động của cơng việc đều có những mục tiêu cụ thể, khi tiến hành
phát triển các KPI cần phải bám sát vào tầm nhìn, sứ mệnh của cơng ty hay đơn giản
hơn là cần thiết phải tích hợp với các mục tiêu để xây dựng các KPI hợp lí và đây là
một cơng cụ dùng để đánh giá hiệu quả hoạt động của công việc nên khi xây dựng hệ
thống KPI đều cố gắng và hướng đến tiêu chí SMART[7]:
- S - Specific - Cụ thể: Giúp người lao động biết mình phải làm gì để đạt được

hiệu quả cơng việc mong muốn. Các tiêu chí phải phản ánh được sự khác biệt giữa
người làm công việc tốt và người không tốt.

13
- M - Measurable - Đo lường được: Có thể định lượng bằng các đơn vị khác

nhau chứ không chỉ trình bày dưới dạng tiền tệ. Ví dụ: thị phần, sự hài lịng của khách
hàng, tỉ lệ hồn vốn đầu tư.
- A - Achievale - Tính khả thi: Cần xây dựng mục tiêu sát thực với thực tế để

nhân viên có thể đạt được mục tiêu, tính khả thi cao.
- R – Realistic - Thực tế: KPI là các chỉ số hướng đến hiện tại và tương lai,

liên kết chặt chẽ với các mục tiêu chiến lược và mang tính hành động rõ ràng, các tiêu
chí đánh giá phải nhất quán, đáng tin cậy.
- T – Timebound - Có thời hạn cụ thể: KPI phải có giới hạn khoảng thời gian

cụ thể để biết bao lâu phải hoàn thành.
1.2.4 Quy trình xây dựng KPI trong cơng việc
 Quy trình xây dựng KPIs cho một bộ phận, chức danh công việc
Bước 1: xác định bộ phận/ người xây dựng KPIs
Các bộ phận/phịng/ban tự xây dựng KPIs: có thể do các bộ phận/phòng/ban chức
năng trực tiếp xây dựng hệ thống KPIs cho các vị trí chức danh trong bộ
phận/phịng/ban đó dựa trên sự hướng dẫn, trợ giúp về mặt phương pháp của những
người có chun mơn (bộ phận chun trách nguồn nhân lực, các nhà chuyên môn).
Người xây dựng KPIs thường là Trưởng bộ phận/phòng/ban-người hiểu rõ và
tổng quan nhất về các nhiệm vụ, yêu cầu của các vị trí chức danh trong bộ phận. Trong
trường hợp bộ phận/phịng/ban q lớn thì việc xây dựng KPIs nên được đảm nhận bởi
những quản lý cấp thấp hơn.
Ưu điểm của phương pháp này: các chỉ số KPIs do các bộ phận/phòng/ban tự
xây dựng cho bộ phận mình sẽ có tính khả thi cao và mang thể hiện được rõ nét chức
năng, nhiệm vụ của bộ phận.
Nhược điểm của phương pháp này: có thể dẫn đến việc thiếu khách quan

trong việc xây dựng hệ thống KPIs như: đặt mục tiêu quá thấp. Do đó, nếu xây dựng
KPIs theo phương pháp này thì cần có sự kiểm định, đánh giá của hội đồng những nhà
chuyên môn, am hiểu về cơng việc của bộ phận/phịng/ban.
Bộ phận chun trách nguồn nhân lực, các nhà chuyên môn: khác với phương
pháp trên, phương pháp này đảm bảo được tính khách quan, khoa học về phương pháp.


14
Tuy nhiên các chỉ số KPIs đưa ra có thể không thực tế, không thể hiện được đúng chức
năng, nhiệm vụ của bộ phận/phòng/ban.
Để khắc phục vấn đề này, hệ thống KPIs sau khi được xây dựng cần có sự góp ý,
thẩm định, đánh giá của bộ phận chức năng.
Bước 2: Xác định các KRAs (Keys Result Area) của bộ phận (các chức
năng/nhiệm vụ của Phòng).
Mỗi bộ phận trong tổ chức có những chức năng/trách nhiệm cụ thể đặc trưng
cho bộ phận/phòng/ban và hệ thống các KPIs được xây dựng phải thể hiện, gắn liền
với đặc trưng, chức năng, nhiệm vụ của bộ phận.
Bước 3: Xác định vị trí chức danh và các trách nhiệm chính của vị trí chức danh.
Với mỗi vị trí chức danh thì người xây dựng KPIs cần chỉ ra một số trách nhiệm
chính mà người đảm nhận vị trí cơng việc này phải thực hiện (mơ tả cơng việc). Các
trách nhiệm chính này là cơ sở để xây dựng hệ thống chỉ số KPIs do đó, các trách
nhiệm nêu ra phải rõ ràng, cụ thể và có thể thực hiện được.
Bước 4: Xác định các chỉ số KPIs (chỉ số đánh giá)
KPIs của bộ phận: dựa trên cơ sở chức năng, nhiệm vụ của từng bộ
phận/phòng/ban người xây dựng hệ thống KPIs sẽ xây dựng những chỉ số KPIs chung
đặc trưng cho cả bộ phận. Những chỉ số KPIs này là cơ sở để xây dựng KPIs của từng
vị trí chức danh.
KPIs cho từng vị trí chức danh: Vây dựng KPIs để cho người lao động thực
hiện đúng mô tả và yêu cầu công việc. Do đó, các chỉ số KPIs được xây dựng trên cơ
sở những trách nhiệm chính của vị trí chức danh nêu trên và các chỉ số KPIs của từng

bộ phận.
Các chỉ số KPIs phải đảm bảo tiêu chí SMART và phải có nguồn thu thập thơng
tin mà doanh nghiệp đang áp dụng hoặc sẽ áp dụng trong tương lai gần.
Kỳ đánh giá: Kỳ đánh giá thường áp dụng là tháng, quý, năm. Tùy vào từng
chỉ số KPIs, nội dung của các từng chỉ số mà người.
Bước 5: Xác định mức độ điểm số cho các kết quả đạt được
- Thông thường điểm số được chia ra thành 2-5 mức độ điểm số tương ứng với

mức độ hồn thành cơng việc theo kết quả.


15
- Càng nhiều mức độ điểm số thì việc đánh giá càng khách quan. Tuy nhiên, nếu

quá chia nhỏ các mức độ điểm số thì việc đánh giá cuối cùng và xác định tổng điểm
cuối cùng sẽ gặp khó khăn trong việc xác định điểm số.
Bước 6: Liên hệ giữa kết quả đánh giá KPIs và lương thưởng.
Với mỗi khung điểm số cụ thể người xây dựng hệ thống KPIs sẽ xác định mỗi
liên hệ giữa kết quả đánh giá và các mức đãi ngộ cụ thể.
Tùy thuộc vào từng bộ phận chức danh, lĩnh vực hoạt động… mà các nhà quản
lý thực hiện việc xây dựng KPIs linh hoạt trong các bước và nên thuê các chuyên gia
tư vấn có kinh nghiệm kết hợp với nhân viên trong Cơng ty để chỉ tiêu đưa ra đưa vào
sử dụng phát huy hiệu quả cao và phù hợp với mục tiêu quản lý chung của Công ty,
đặc biệt là mục tiêu trong quản lý nhân sự.
 Quy trình xây dựng KPIs trong doanh nghiệp
Bước 1: Xây dựng bản đồ chiến lược.
Những chỉ số KPI có hiệu quả là những chỉ số liên kết trực tiếp đến các chiến
lược cơng ty.Vì vậy, bước hợp lý đầu tiên là phải xác định được những chiến lược đó
là gì, xây dựng chiến lược của cơng ty. Ngày nay, có rất nhiều các cơng ty hàng đầu đã
đưa vào sử dụng các công cụ như Strategy map (bản đồ chiến lược) hay bản đồ tạo giá

trị để có thể vạch ra một hướng hành động hiệu quả nhằm giúp đạt được các tuyên bố
về giá trị (phân phối đầu ra) và giúp cho việc xây dựng chiến lược, quản trị chiến lược
và quản lý kinh doanh được hiệu quả.
Bước 2: Xác định bộ phận/người xây dựng KPIs.
Các bộ phận/phịng/ban tự xây dựng KPIs: có thể do các bộ phận/phòng/ban chức
năng trực tiếp xây dựng hệ thống KPIs cho các vị trí chức danh trong bộ
phận/phịng/ban đó dựa trên sự hướng dẫn, trợ giúp về mặt phương pháp của những
người có chun mơn (bộ phận chun trách nguồn nhân lực, các nhà chuyên môn).
Người xây dựng KPIs thường là Trưởng bộ phận/phòng/ban-người hiểu rõ và
tổng quan nhất về các nhiệm vụ, yêu cầu của các vị trí chức danh trong bộ phận.Trong
trường hợp bộ phận/phịng/ban q lớn thì việc xây dựng KPIs nên được đảm nhận bởi
những quản lý cấp thấp hơn.
Ưu điểm của phương pháp này là các chỉ số KPIs do các bộ phận/phòng/ban tự
xây dựng cho bộ phận mình sẽ có tính khả thi cao và thể hiện được rõ nét các chức


16
năng, nhiệm vụ của bộ phận. Tuy nhiên nhược điểm của phương pháp này là nó có thể
dẫn đến việc thiếu khách quan trong việc xây dựng hệ thống PIs như: đặt mục tiêu quá
thấp. Do đó, nếu xây dựng KPIs theo phương pháp này thì cần có sự kiểm định, đánh
giá của hội đồng những nhà chuyên môn, am hiểu về cơng việc của bộ
phận/phịng/ban.
Cũng có thể người xây dựng KPIs là bộ phận chuyên trách nguồn nhân lực, các
nhà chuyên môn.Khác với phương pháp trên, phương pháp này đảm bảo được tính
khách quan, khoa học về phương pháp.Tuy nhiên các chỉ số KPIs đưa ra có thể khơng
thực tế, không thể hiện được đúng chức năng, nhiệm vụ của bộ phận/phòng/ban.Để
khắc phục vấn đề này, hệ thống KPIs sau khi được xây dựng cần có sự góp ý, thẩm
định, đánh giá của bộ phận chức năng.
Bước 3: Xây dựng các câu hỏi về hiệu suất chính (Key Performance
Question –KPQ)

Để thu hẹp danh sách các chỉ số đo lường xuống đến mức súc tích và có ý nghĩa
nhất, đặt ra các KPQ là một giải pháp. Nói cách khác, để có được câu trả lời, chúng ta
cần phải bắt đầu bằng 1 câu hỏi. Nếu khơng có câu hỏi nào cần phải trả lời thì khơng
cần một phép đo lường nào cả.
Sau khi xem xét việc các Chỉ số hiệu suất chính liên hệ như thế nào đến các
mục tiêu kinh doanh và việc lập chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp người nghiên
cứutiến hành xây dựng các chỉ số hiệu suất chính KPI theo mẫu thiết kế.
Bước 4: Xác định các KRAs (Keys Result Area) của bộ phận (các chức
năng/nhiệm vụ của Phòng)
Mỗi bộ phận trong tổ chức có những chức năng/trách nhiệm cụ thể đặc trưng
cho bộ phận/phòng/ban và hệ thống các KPIs được xây dựng phải thể hiện, gắn liền
với đặc trưng, chức năng, nhiệm vụ của bộ phận.
Bước 5: Xác định vị trí chức danh và các trách nhiệm chính của vị trí chức danh.
Với mỗi vị trí chức danh thì người xây dựng KPIs cần chỉ ra một số trách nhiệm
chính mà người đảm nhận vị trí cơng việc này phải thực hiện (thơng qua bản mơ tả
cơng việc). Các trách nhiệm chính này là cơ sở để xây dựng hệ thống chỉ số KPIs, do
đó, các trách nhiệm nêu ra phải rõ ràng, cụ thể và có thể thực hiện được.


17
Bước 6: Xác định các chỉ số KPIs (chỉ số đánh giá) và thu thập dữ liệu.
Đây là một khía cạnh mang tính kỹ thuật hơn trong việc xây dựng các chỉ số
KPI. Các doanh nghiệp cần phải đánh giá một cách cẩn thận các thế mạnh và cả điểm
yếu của các loại công cụ đo lường khác nhau và chọn ra loại nào thích hợp nhất. Các
khía cạnh dưới đây cần phải được xem xét:
Phương thức thu thập dữ liệu: Tùy thuộc vào bản chất của các tác nhân thúc đẩy
giá trị mà chúng ta xác định cho KPI, chúng ta có thể dùng phương pháp mang lại
nhiều dữ liệu định tính hơn so với những cách khác. Mặc dù các dữ liệu định lượng có
thể dễ dàng đo lường, các dữ liệu định tính phong phú lại có thể tạo ra những cái nhìn
và bối cảnh vơ giá. Một số các phương pháp phổ biến là: hệ thống theo dõi và thu thập

dữ liệu, khảo sát, phỏng vấn chuyên sâu, các nhóm tập trung, đánh giá bởi người bên
ngoài, quan sát, đánh giá ngang nhau.
Nguồn dữ liệu: Các doanh nghiệp cần phải xác định được liệu các dữ liệu đã có
sẵn để thu thập hay chưa và liệu các nguồn có đáng tin hay khơng. Trong trường hợp
có nhiều rào cản thách thức tính chính xác của dữ liệu thì có thể cân nhắc một phương
pháp khác hay kết hợp nhiều phương pháp cùng lúc.
Công thức/Thang điểm/Phương pháp đánh giá: Điều này quyết định các mức độ
hiệu suất được định nghĩa thế nào hay cách thu thập dữ liệu. Đối với các dữ liệu định
lượng, có thể áp dụng các cơng thức tính (vd: lợi nhuận biên hay ROI) hoặc các thang
điểm; trong khi đó, đối với các dữ liệu định tính, bạn cần xác định được các tiêu chí
đánh giá. Một số thang điểm phổ biến được sử dụng bao gồm Danh nghĩa (Nominal),
Thứ tự (Ordinal), Nội bộ (Internal) và Tỉ lệ (Ratio). Thêm vào đó, thang điểm Likert
đo lường mức độ mà người trả lời đồng ý hay không đồng ý với các điều đưa ra cũng
rất phổ biến.
Tần suất: Cần phải nghĩ đến mức độ thường xuyên để thu thập các KPI, và điều
này lại phụ thuộc vào bản chất của mỗi chỉ số KPI. Ví dụ, các PI nội bộ thường được
đo lường thường xuyên hơn trong khi các KPI bên ngoài (như xếp hạng thương hiệu)
lại chỉ có thể đo một hoặc 2 lần một năm. Cũng rất quan trọng để cân nhắc tần suất nào
sản sinh ra đủ dữ liệu để trả lời cho các KPQ.