Xây dựng ứng dụng hỗ trợ phân tích và khai thác dữ liệu kinh doanh của Công ty Kẹo dừa Bến Tre

Bài báo "Xây dựng ứng dụng hỗ trợ phân tích và khai thác dữ liệu kinh doanh của Công ty Kẹo dừa Bến Tre" nghiên cứu kỹ thuật OLAP để phân tích doanh thu theo thời gian của các chi nhánh, khu vực, sản phẩm và đối tượng khách hàng,... Từ đó, thực hiện khai thác dữ liệu và đưa ra được báo cáo đa chiều về số liệu doanh thu, dự báo về nhu cầu của khách hàng một cách nhanh chóng và chính xác. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Xây dựng ứng dụng hỗ trợ phân tích và khai thác dữ liệu kinh doanh của Công ty Kẹo dừa Bến TreKỷ yếu Hội thảo khoa học Khoa Công nghệ thông tin, năm 2024XÂY DỰNG ỨNG DỤNG HỖ TRỢ PHÂN TÍCH VÀ KHAI THÁC DỮ LIỆU KINH DOANH CỦA CÔNG TY KẸO DỪA BẾN TRE Đinh Thị Mận1, Trần Thị Vân Anh1,*. Trường Đại học Công thương Thành phố Hồ Chí Minh 1 * Email: anhttv@huit.edu.vn Ngày nhận bài: 05/04/2024; Ngày chấp nhận đăng: 20/05/2024 TÓM TẮT Dữ liệu kinh doanh của Công ty Kẹo dừa Bến tre được cập nhật thường xuyên và ngàycàng lớn, việc tổng hợp dữ liệu tác nghiệp rời rạc gặp nhiều khó khăn. Để hỗ trợ việc tổng hợpdữ liệu để phân tích và khai thác kết quả kinh doanh hiệu quả, bài báo nghiên cứu kỹ thuậtOLAP để phân tích doanh thu theo thời gian của các chi nhánh, khu vực, sản phẩm và đốitượng khách hàng,... Từ đó, thực hiện khai thác dữ liệu và đưa ra được báo cáo đa chiều về sốliệu doanh thu, dự báo về nhu cầu của khách hàng một cách nhanh chóng và chính xác. Ứngdụng đa nền tảng gồm ứng dụng Desktop và ứng dụng Web được phát triển đã hỗ trợ lãnh đạocông ty dễ dàng sử dụng trong việc phân tích, xác định xu hướng để kịp thời đưa ra nhữngquyết định phù hợp với tình hình thực tế đem lại hiệu quả kinh doanh.Từ khóa: OLAP, phân tích dữ liệu, kho dữ liệu 1. MỞ ĐẦU Hiện nay, quy mô hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp trong các lĩnh vực ngàycàng được mở rộng, theo đó dữ liệu tác nghiệp hàng ngày của các doanh nghiệp rất lớn, lãnhđạo các doanh nghiệp quan tâm đến vấn đề làm sao tìm ra được giải pháp để lưu trữ và phântích dữ liệu hiệu quả. Đặc biệt trong môi trường cạnh tranh của các doanh nghiệp, việc phântích dữ liệu đưa ra những thống kê, báo cáo và dự báo xu hướng kinh doanh chính xác để hỗtrợ cho lãnh đạo đưa ra những chiến lược kinh doanh đóng vai trò rất quan trọng. Tuy nhiên,đối với dữ liệu tác nghiệp được thao tác hàng ngày với các phần mềm quản lý chỉ mang tínhnghiệp vụ cụ thể, rời rạc chưa hỗ trợ nhiều cho các nhà quản trị trong việc thống kê số liệukinh doanh theo các chủ đề hỗ trợ đưa ra quyêt định đúng đắn [1]. Việc xây dựng kho dữ liệulà giải pháp phù hợp để tích hợp dữ liệu tác nghiệp từ các nguồn khác nhau hỗ trợ phân tíchvà khai thác dữ liệu hiệu quả [2]. Những công trình nghiên cứu trong những năm gần đây chothấy kho dữ liệu được ứng dụng trong việc phân tích dữ liệu nhiều lĩnh vực như phân tích dữliệu tuyển sinh đại học, chăm sóc sức khỏe, phân tích kết quả học tập,… [3-5] Năm 2023, Thantilage và cộng sự nghiên cứu kiến trúc kho dữ liệu bảo mật dữ liệuchăm sóc sức khỏe. Nhóm tác giả tập trung vào các kiến trúc kho dữ liệu, loại dữ liệu, sơ đồdữ liệu, lưu trữ, bảo mật và quyền riêng tư có thể có trong môi trường chăm sóc sức khỏe.Nghiên cứu kiến trúc kho dữ liệu hiện có dành riêng cho dữ liệu lâm sàng và đề xuất cácphương pháp kho dữ liệu tốt nhất để lưu trữ dữ liệu lâm sàng [3]. Năm 2021, Edastam và cộng sự đã sử dụng kho dữ liệu và khai thác dữ liệu cho dữ liệuhọc tập của trường Đại học. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả tích hợp dữ liệu từ nhiềunguồn vào kho dữ liệu, sau đó áp dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để phân tích dữ liệu. Kết 101Đinh Thị Mận, Trần Thị Vân Anhquả của việc ứng dụng khai thác dữ liệu là tạo ra các mẫu đặc trưng của sinh viên theo học cácchương trình chuyên môn nhất định [4]. Năm 2017, Nguyễn Văn Chức và cộng sự ứng dụng kỹ thuật OLAP phục vụ cho việclưu trữ, tổng hợp, truy vấn dữ liệu để lập báo cáo đa chiều về dữ liệu tuyển sinh Đại học, giúpkhai thác hiệu quả dữ liệu tuyển sinh nhằm cung cấp thông tin đăng ký xét tuyển Đại học chothí sinh có thông tin để quyết định chọn ngành đăng ký phù hợp [5]. Từ những công trình đã công bố cho thấy sử dụng kho dữ liệu được nhiều nhóm tác giảquan tâm nghiên cứu và đạt kết quả đáng tin cậy. Tuy nhiên, hầu hết cá nghiên cứu chỉ dừnglại ở việc xây dựng kho dữ liệu hoặc chỉ phát triển ứng dụng trên một nền tàng. Nghiên cứucủa chúng tôi đã xây dựng kho dữ liệu đáp ứng việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn phục vụviệc lưu trữ, báo cáo, thống kê và dự báo nhanh chóng chính xác; phát triển ứng dụng đa nềntảng hỗ trợ doanh nghiệp dễ dàng sử dụng. 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT2.1. Kho Dữ Liệu – Data Warehouse Kho dữ liệu là tập hợp của các cơ sở dữ liệu tích hợp, hướng chủ đề, được thiết kế để hỗtrợ cho chức năng hỗ trợ ra quyết định trong đó mỗi đơn vị dữ liệu đều liên quan tới một thờigian cụ thể [6].2.1.1. Thành phần kho dữ liệu Kho dữ liệu gồm 4 thành phần chính: Nguồn dữ liệu (Operational Source Systems), Khuvực xử lý (Staging Area), Khu vực trình bày (Data Presentation Area), Công cụ truy cập (DataAccess Tools) được min họa chi tiết trong Hình 1. Hình 1. Thành phần kho dữ liệu [2]2.1.2. Mô hình dữ liệu Dữ liệu được tổ chức hướng chủ đề nên mô hình quan hệ thực thể được dùng trong thiếtkế CSDL tác nghiệp là không còn phù hợp. Trong thực tế, khái niệm về độ đo (measure) vàchiều phân tích (dimension) được dùng để biểu diễn dữ liệu trong kho [2]. Mô hình dữ liệutheo chiều được được sử dụng gồm đối tượng bảng sự kiện (Fact Table) và bảng chiều(Dimension Table); lược đồ sao (Star) và lược đồ bông tuyết (Snowflake). Trong đó bảng sựkiện chứa dữ liệu có tính chất đo đạc được, thường là dữ liệu số và chứa tính cộng. Đồng thờichứa khóa ngoại tham chiếu tới các bảng chiều. Bảng chiều được dùng để chứa thông tin vềcác chiều phân tích, bảng sự kiện sẽ có mối quan hệ với bảng chiều tương ứng [2]. ...