Business-Intelligence-for-Marketing

Giới thiệu về Business Intelligence

Spread the love

Business intelligence and analytics (BI&A) là một lĩnh vực có liên quan đến phân tích dữ liệu lớn (Big data analytics). Business Intelligence (BI) được định nghĩa theo nhiều cách khác nhau. Theo Stackowiak, BI là quá trình lấy một lượng lớn dữ liệu, phân tích dữ liệu đó và trình bày thành các báo cáo sao cho cô đọng được bản chất của dữ liệu đó, từ các báo cáo đó đưa ra các cơ sở cho phép người quản lý đưa ra quyết định điều hành kinh doanh [1]. Gangadharan thì định nghĩa BI bao gồm việc khai thác dữ liệu, cơ sở dữ liệu, các ứng dụng công nghệ, cũng như kỹ thuật nghiệp vụ về phân tích, từ đó cho ra kết quả phân tích chuyên sâu về dữ liệu kinh doanh chi tiết, và áp dụng vào quản lý tri thức, lập kế hoạch sử dụng tài nguyên doanh nghiệp, hỗ trợ quyết định [2].

Vậy tụ chung lại, BI là quy trình và công nghệ hỗ trợ kiểm soát dữ liệu lớn để khai phá tri thức giúp cho các doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định hiệu quả hơn trong hoạt động kinh doanh. Công nghệ BI cung cấp một bức tranh toàn cảnh về hoạt động của doanh nghiệp từ quá khứ, hiện tại và các dự đoán tương lai giúp những nhà quản lý doanh nghiệp có thể đưa các các quyết định hiệu quả hơn.

Trong các năm gần đây, BI trong khía cạnh học thuật cũng như kinh doanh ngày càng phát triển và thể hiện được sự quan trọng của mình. Trong một cuộc khảo sát của Bloomberg Businessweek vào năm 2011 về việc ứng dụng phân tích kinh doanh, kết quả khảo sát cho thấy rằng 97% các công ty có doanh thu cao hơn 100 triệu USD đều áp dụng phân tích kinh doanh vào hoạt động của mình [3]. Một báo cáo khác từ McKinseys Global Institute chỉ ra rằng tới năm 2018, thị trường Mỹ cần đến 190.000 nhân sự có kỹ năng phân tích chuyên sâu, và cần đến 1.5 triệu nhà quản lý có kiến thức về khoa học dữ liệu để đưa ra các quyết định đúng đắn [4].

TỔNG QUAN VỀ BUSINESS INTELLIGENCE

Hiện trạng và nhược điểm của quản lý dữ liệu kinh doanh truyền thống

Hiện tại, các doanh nghiệp chưa áp dụng BI vào hoạt động thường sử các hệ thống phần mềm cơ bản như bộ công cụ Microsoft Office để quản lý dữ liệu. Việc khai thác dữ liệu từ các ứng dụng này thường thông qua các mẫu báo cáo được xây dựng sẵn, hoặc qua phần mềm được phát triển nội bộ từ yêu cầu cụ thể cho các nghiệp vụ tác nghiệp. Các báo cáo chủ yếu được xây dựng bằng cách lập trình dùng các công cụ báo cáo thông thường (như crystal report, câu lệnh truy vấn dữ liệu trực tiếp từ database của phần mềm…) và trên các hệ thống phần mềm độc lập với nhau. Do đó, cách thức xây dựng và tổng hợp số liệu báo cáo là khá thủ công do lập trình viên phải thực hiện nghiên cứu biểu mẫu, phân tích nguồn dữ liệu, lập trình, thiết lập các kết nối tới các CSDL của ứng dụng nghiệp vụ, sau đó mới xây dựng được một báo cáo theo yêu cầu. Quá trình thực hiện việc này mất khá nhiều thời gian, dữ liệu lên báo cáo không đảm bảo tính chính xác, kịp thời cho công tác điều hành, ra quyết định của các nhà quản lý doanh nghiệp.

Microsoft Office

Microsoft Office

Bên cạnh đó, khi mà doanh nghiệp phát triển lên một mức độ mà lượng dữ liệu trở nên khó quản lý hơn, hiện trạng này dẫn đến việc xây dựng những báo cáo tổng hợp, Dashboard từ nhiều nguồn dữ liệu, từ nhiều hệ thống phần mềm khác nhau trở nên khó khăn và không khả thi.

Việc không có hệ thống dữ liệu tập trung, các dữ liệu trong các hệ thống tác nghiệp sẽ chỉ là các vùng dữ liệu riêng lẻ và không được khai thác hiệu quả, khi cần các thông tin báo cáo phục vụ điều hành và phân tích kinh doanh, phân tích thông số kỹ thuật, người sử dụng của Doanh nghiệp sẽ mất rất nhiều thời gian, thậm chí phải xử lý thủ công bằng excel. Độ bảo mật, chính xác, nhất quán và kịp thời của số liệu báo cáo hầu như không thể được đảm bảo 100%.

Điều này dẫn đến hệ lụy là công tác khai thác số liệu đột xuất giữa các phòng ban chuyên môn hoặc giữa các chi nhánh của doanh nghiệp sẽ mất rất nhiều thời gian để tổng hợp nhưng tính chính xác lại không được đảm bảo, tính nhất quán không cao.

Chính các điểm yếu trên, của việc quản lý dữ liệu theo cách truyền thống, là cơ sở quan trọng cho việc ứng dụng công nghệ hiện đại phục vụ nhu cầu khai thác dữ liệu từ các phần mềm dùng chung giữa các phòng ban, chi nhánh để đáp ứng công tác điều hành, hỗ trợ ra quyết định đang ngày càng trở nên cấp bách.

Sự cần thiết của BI trong hoạt động kinh doanh

Từ những phân tích hiện trạng ở trên cho thấy việc xây dựng một cơ sở dữ liệu tập trung và sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ như BI là rất quan trọng và cần thiết đối với một Doanh nghiệp/ tổ chức lớn trong một môi trường có tính cạnh tranh ngày càng cao.

Các lợi ích chính khi triển khai hệ thống dữ liệu tập trung bao gồm:

  • Tính chính xác và nhất quán của thông tin trong toàn Doanh nghiệp: toàn bộ dữ liệu đã được trích lọc, làm sạch và làm giàu trong CSDL tập trung, đảm bảo là nơi lưu trữ duy nhất và chính xác tất cả các dữ liệu trong Doanh nghiệp, phục vụ cho mọi yêu cầu khai thác thông tin của Doanh nghiệp (“Single Version of The Truth”)
  • Khả năng xây dựng các báo cáo điều hành kinh doanh: với CSDL tập trung, việc xây dựng hệ thống báo cáo điều hành phục vụ cho Hội đồng quản trị, Ban Tổng giám đốc, các Ban và các đơn vị thuộc tập đoàn hoặc các người sử dụng khác của Doanh nghiệp trở nên dễ dàng và chính xác, nhất quán hơn. Ví dụ khi họp Ban điều hành, các báo cáo giấy sẽ được thay thế bởi một Management Dashboard, đảm bảo tất cả các thành viên trong Ban điều hành có cùng một thông tin để cùng trao đổi và ra quyết định
  • Khả năng xây dựng các báo cáo phân tích: với CSDL tập trung, việc xây dựng các báo cáo phân tích kinh doanh như phân tích khách hàng, hiệu năng sản phẩm, phân tích lợi nhuận chi phí,…sẽ được triển khai nhanh và hiệu quả, hình ảnh hóa (dashboard) các số liệu một cách trực quan, tương tác và rõ ràng.
  • Khả năng xây dựng các ứng dụng phân tích phức tạp: các ứng dụng nghiệp vụ phức tạp như CRM, Risk Management, KPI... cần sử dụng toàn bộ dữ liệu chi tiết và lịch sử trong Doanh nghiệp. CSDL tập trung đáp ứng yêu cầu dữ liệu đầu vào cho các ứng dụng này.
  • Tính bảo mật, an toàn dữ liệu: với Data & Process Governance, chỉ những người sử dụng có thẩm quyền mới được phép truy cập các dữ liệu mang tính bảo mật cao của Doanh nghiệp.
  • Đáp ứng yêu cầu khai thác thông tin nhanh chóng, kịp thời: việc xây dựng các báo cáo tĩnh, báo cáo động và các báo cáo ad-hoc sẽ được thực hiện nhanh chóng, dễ dàng trên các Data marts. Thậm chí, người sử dụng có thể tự tạo các báo cáo mình mong muốn, không phụ thuộc nguồn lực của IT để đáp ứng nhanh chóng và hiệu quả các yêu cầu khai thác thông tin phục vụ yêu cầu kinh doanh và quản trị.
  • Giảm nguồn lực và chi phí phát triển các hệ thống khai thác thông tin: với hệ thống CSDL tập trung, việc phát triển báo cáo mới sẽ nhanh chóng và tốn ít nguồn lực IT hơn, giúp giảm chi phí cho Doanh nghiệp.

Kiến trúc BI cơ bản


Một kiến trúc BI cơ bản trong một doanh nghiệp được thể hiện trong Hình sau [5].

Kien truc BI co ban

Kiến trúc BI cơ bản

  • Data source. Dữ liệu trong được phân tích trong BI thường đến từ các nguồn khác nhau, thường là từ các cơ sở dữ liệu về hoạt động giữa các phòng ban trong tổ chức, cũng như các đối tác bên ngoài. Các nguồn khác nhau chứa dữ liệu có chất lượng khác nhau và định dạng không nhất quán, cần phải được điều chỉnh. Do đó, các vấn đề về tích hợp, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để chuẩn bị cho các tác vụ trong BI có thể khá phức tạp, nhưng điều này là điều bắt buộc đối với việc tải dữ liệu vào BI. Hơn nữa, các tác vụ BI thường cần được thực hiện từng bước khi có dữ liệu mới đến, chẳng hạn như dữ liệu bán hàng của tháng trước. Điều này làm cho khả năng tải và làm mới dữ liệu hiệu quả và có thể mở rộng trở nên bắt buộc đối với BI.
  • Data movement, streaming engines. Các công nghệ back-end dùng để chuẩn bị dữ liệu cho BI được gọi chung là các công cụ Trích xuất-Biến đổi-Tải (Extract Transform Load - ETL). Doanh nghiệp ngày càng có nhu cầu chạy tác vụ BI trong thời gian gần thực, nghĩa là đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên chính các dữ liệu hoạt động kinh doanh. Và để phục vụ nhu cầu trên các công cụ chuyên dụng được gọi là công cụ Xử lý sự kiện phức tạp (Complex Event Processing - CEP) đã xuất hiện.
  • Data warehouse servers. Dữ liệu sau khi được xử lý qua các tác vụ BI được tải vào một kho lưu trữ dữ liệu (data warehouse) được quản lý bởi một hoặc nhiều máy chủ kho dữ liệu (data warehouse server). Và thường người ta sữ dụng hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) để lưu trữ và truy vấn data warehouse. Tuy nhiên, khi ngày càng có nhiều dữ liệu, chúng ta cần có một kiến trúc nền tảng dữ liệu có thể hỗ trợ khối lượng dữ liệu lớn hơn so với việc sử dụng RDBMS theo cách truyền thống. Vì vậy, các công cụ dựa trên mô hình MapReduce hiện đang được nhắm đến để phục vụ cho mục đích phân tích doanh nghiệp do sử hữu khả năng lập trình xử lý các tập dữ liệu lớn song song và phân tán thuật toán trên 1 cụm máy tính.
  • Mid-tier servers. Data warehouse servers được bổ sung bởi một tập hợp các máy chủ bậc trung (mid-tier servers) cung cấp chức năng chuyên biệt cho các tác vụ BI khác nhau

Máy chủ xử lý phân tích trực tuyến (Online analytic processing – OLAP server)

Phục vụ tác vụ hiển thị chế độ xem dữ liệu đa chiều và cho phép các thao tác phổ biến như lọc, tổng hợp, xem chi tiết và pivoting (tương tự chức năng pivot table trong excel).

Máy chủ báo cáo (Reporting server)

Cho phép định nghĩa, thực thi và hiển thị báo cáo — ví dụ: báo cáo tổng doanh số bán hàng theo khu vực cho năm nay và so sánh với doanh số bán hàng từ năm ngoái.

Các công cụ tìm kiếm doanh nghiệp (Enterprise search engines)

Hỗ trợ tìm kiếm từ khóa trên văn bản và dữ liệu có cấu trúc trong data warehouse (ví dụ: tìm email, tài liệu, lịch sử mua hàng…)

Các công cụ khai thác dữ liệu (Data mining engines)

Cho phép phân tích chuyên sâu các dữ liệu vượt xa những gì được cung cấp bởi OLAP server hoặc Reporting server, cung cấp khả năng xây dựng các mô hình dự đoán trong hoạt động kinh doanh, và trích xuất thông tin có giá trị mà không sẽ đòi hỏi nỗ lực thủ công đáng kể.

  • Front-end applications. Các ứng dụng ở giao diện người dùng phổ biến để thực hiện các tác vụ BI.

Hướng phát triển của BI

Trong thời đại số, mọi thứ biến đổi với tốc độ nhanh, người tiêu dùng ngày càng yêu cầu dịch vụ phải nhanh hơn, hiệu quả hơn từ các doanh nghiệp. Để duy trì sự cạnh tranh, các công ty phải đáp ứng hoặc vượt qua sự mong đợi của khách hàng. Các công ty sẽ phải phụ thuộc nhiều hơn vào hệ thống BI của mình để có thể đón đầu xu hướng trong tương lai. Do đó, người dùng BI cũng yêu cầu hệ thống BI có khả năng phân tích dữ liệu trong thời gian thực hoặc gần thời gian thực (real-time and near real-time).

Những nhà quản trị kinh doanh sẽ mong đợi những thông tin cập nhật tức thời. Do đó, phân tích hàng tháng và thậm chí hàng tuần sẽ không đủ. Trong tương lai, các công ty sẽ trở nên phụ thuộc vào thông tin kinh doanh theo thời gian thực giống như cách mà mọi người mong đợi để có được thông tin trên internet chỉ trong một hoặc hai cú nhấp chuột.

Ngoài ra, thông tin doanh nghiệp sẽ trở nên minh bạch hóa hơn, người quản trị có thể xem thông tin về một phân khúc thị trường, hoặc một nhãn hàng cụ thể để xem nó hoạt động như thế nào.

Vì vậy, các yêu cầu về năng lực BI sẽ tăng lên như kỳ vọng của người tiêu dùng tăng lên. Do đó, để duy trì tính cạnh tranh, các công ty bắt buộc phải tăng với tốc độ ứng dụng BI, cũng như nhân sự có kỹ năng về BI sẽ được săn đón nhiều hơn.

Triển khai BI của hãng Tableau trong thực tế

Với những biểu mẫu báo cáo thông thường BI hỗ trợ thiết kế khung nhìn hiển thị dữ liệu trực quan và sinh động (từ các biểu mẫu đơn giản tĩnh đến các Dashboard sinh động), có tính tương tác giữa người sử dụng và hệ thống dữ liệu sẵn có, từ tổng quan đến chi tiết theo cách tổ chức “drilldown”, dữ liệu được xoay theo các chiều khác nhau, trên các Dashboard hiển thị các số liệu rõ ràng, hỗ trợ so sánh từ số liệu kế hoạch đến kết quả thực hiện, các chỉ tiêu dữ liệu qua các năm, tháng, quý được tường minh và minh bạch hóa giúp Lãnh đạo, các bộ phận dễ dàng quan sát trực quan, có cái nhìn tổng thể về hoạch động sản xuất kinh doanh của đơn vị một cách kịp thời và có định hướng cho các tháng, quý và năm tiếp theo nhằm mục đích đạt hiệu quả cao nhất trong kinh doanh.

Không chỉ dừng lại ở những biểu mẫu, phân tích các số liệu hiển thị trên những Dashboard hệ thống còn hỗ trợ các tính năng dự báo (forecast), xu hướng (trend)... từ những dữ liệu trong quá khứ và các thuật toán tối ưu sẵn có, giúp các nhà hoạch định chính sách, các nhà quản lý có kế hoạch tương đối chính xác cho các năm tiếp theo.

Thành phần BI cho phép thiết kế và khai phá dữ liệu (Data Mining) một cách dễ dàng, thuận tiện theo hướng khai thác tri thức trong khối dữ liệu đang có giúp cho việc điều hành và ra quyết định được kịp thời.

Hiện tại, trên thị trường có rất nhiều hãng cung cấp giải pháp BI. Tuy nhiên, bài báo cáo lực chọn công cụ BI của hãng Tableau – Mỹ, là công cụ luôn được đánh giá cao trên thế giới trong lĩnh vực này, để mô tả việc triển khai BI trong thực tế.

Các thành phần của giải pháp Tableau BI

Nhu cầu về báo cáo nói chung bao gồm có 3 nhu cầu chính bao gồm:

  • Nhu cầu về phân tích: Là nhu cầu dựa trên các nguồn dữ liệu có sẵn người dùng có thể xác định được các chiều phân tích và chỉ tiêu phân tích mang thông tin. Từ đó, người dùng có thể đưa ra những nhìn nhận, đánh giá, xu hướng và phản ánh chúng vào các báo cáo.
  • Nhu cầu về chia sẻ: Sau khi xây dựng được báo cáo là vật mang thông tin, người dùng sẽ có nhu cầu chia sẻ, truyền đạt thông tin (trong tình huống này là báo cáo) cho các đối tượng VD: nhu quản lý, đồng nghiệp, đối tác ….
  • Nhu cầu về bảo mật: Vì báo cáo là vật mang thông tin, do vậy các hệ thống báo cáo luôn đi kèm với yêu cầu về bảo mật dữ liệu.

Nhằm để thỏa mãn về các nhu cầu của báo cáo, Tableau đưa ra bộ giải pháp gồm 3 sản phẩm chính bao gồm:

  • Tableau Prep: Công cụ làm sạch và làm giàu dữ liệu, cho phép xây dựng kịch bản xử lý dữ liệu (sơ đồ xử lý dữ liệu). Tableau Prep được sử dụng cho giai đoạn trước khi Phân tích
  • Tableau Desktop: Công cụ cho phép khai thác, phân tích và biểu đồ hóa dữ liệu. Tableau Desktop được xử dụng cho nhu cầu về Phân tích.
  • Tableau Server: Công cụ lưu trữ, quản lý báo cáo và cho phép truy cập đa nền tảng thông qua Web base và Mobile App. Tableau Server xử lý cho nhu cầu về chia sẻ và nhu cầu về bảo mật dữ liệu trong báo cáo. Tableau Server chạy trên nền tảng On – Premise, người dùng sẽ tự chủ về hạ tầng cài đặt.
  • Tableau Online: Công cụ lưu trữ, quản lý báo cáo và cho phép truy cập đa nền tảng thông qua cả Web base và Mobile App. Tableau Online có vai trò xử lý giống với Tableau Server, tuy nhiên nền tảng của Online là Cloud, người dùng sẽ sử dụng phần cứng của Tableau.

Kiến trúc hệ thống Tableau BI

Kiến trúc của hệ thống Tableau BI [6] thể hiện qua hình dưới:

Kiến trúc của hệ thống Tableau BI

Kiến trúc của hệ thống Tableau BI

Tầng 1 Dữ liệu: Nguồn dữ liệu, đây là các CSDL nguồn cần phân tích, là các nguồn dữ liệu, nơi có thể tồn tại rất nhiều nguồn dữ liệu khác nhau tùy theo đặc điểm của từng đơn vị. Tableau có thể kết nối đến hợp 60 nguồn dữ liệu bao gồm cả file và server đảm bảo.

Tầng 2 Tableau Desktop: Sau khi chuẩn bị được nguồn dữ liệu, người dùng sử dụng Tableau Desktop có thể lập các kết nổi thẳng đến các nguồn đó thực hiện load lên Tableau Desktop để bắt đầu phân tích dữ liệu.

Tableau Desktop có thể lập được nhiều kết nối đến nhiều nguồn song song trong cùng 1 thời điểm. Có 2 kiểu kết nối dữ liệu trong Tableau Desktop là kết nối Live (2.1 kết nôi trực tiếp) và kết nối Extract (2.2 kết nối trích xuất) trong đó:

  • Kết nối Live: Là kết nối trực tiếp vào nguồn dữ liêu. Khi dữ liệu thay đổi thì các báo cáo sử dụng nguồn dữ liệu đó cũng thay đổi. Kết nối Live được khuyến nghị sử dụng với các trường hợp dữ liệu ít và vừa, mức độ cập nhật dữ liệu cao, liên tục. Đặc biệt kết nối Live đòi hỏi tài nguyên sử dụng lớn
  • Kết nối Extract: là kết nối theo dạng Batch jobs của Tableau. Khi lựa chọn kết nối Extract, Tableau sẽ nén dữ liệu lại theo công nghệ Hyper và xử lý chủ yếu trên RAM. Do vậy tốc độ xử lý báo cáo rất nhanh, tính ổn định cao. Tại các khoảng thời gian thiết lập, Tableau tự động làm tươi lại dữ liệu Extract từ dữ liệu nguồn. Kết nối Extract được khuyến nghị sử dụng cho các trường hợp dữ liệu lớn đến rất lớn. Extract cũng làm giảm yêu cầu về cấu hình và đường truyền hơn.

Dựa trên các nguồn dữ liệu đã lập kết nối, Tableau hiển thị các chỉ tiêu đo lường KPI dưới dạng các Dashboard được thiết kế dựa theo các chiều (Dimensions) và các tiêu chí (Measures)

Dashboard là một dạng báo cáo có tính tương tác với người dùng chứ không phải là báo cáo có nội dung tĩnh. Ví dụ khi người dùng thay đổi chiều phân tích, thay đổi chi nhánh phân tích, dữ liệu trên dashboard sẽ được tính toán lại theo các tiêu chí lựa chọn của người dùng.

Tầng 3 và Tầng 4 – Tableau Server: Tầng giao diện web, người dùng User.

  • Báo cáo (Dashboard) sau khi được xây dựng trên Tabeau Desktop sẽ được xuất bản (Publish) lên Tableau server và lưu trữ tại Tableau Server
  • Tableau Server sẽ lưu kết nối với nguồn dữ liệu của báo cáo và thực hiện làm tươi dữ liệu theo định kỳ
  • Các Dashboard được phân quyền và hạn chế khả năng truy cập dữ liệu theo từng người dùng cụ thể tương ứng với một tập quyền, hệ thống sẽ hạn chế các loại dashboard mà người dùng được truy cập.
  • Dashboard có thể hiển thị trên Web base hoặc hệ thống Mobile App

Như vậy, Tableau Desktop là nơi thiết kế, phân tích dashboard, workbook và publish lên Tableau Server. Tableau Server là nơi lưu trữ, phân quyền workbook và phân phối lại các workbook cho các user thông qua trình duyệt web, Tableau Mobile.

Chi tiết chức năng về giải pháp Tableau BI

Tableau là giải pháp phân tích số liệu hàng đầu thế giới, luôn luôn đứng vị trí số 1 do Gartner đánh giá trong những năm gần đây. Với tiêu chí "Making data easy to see and understand is one of the great opportunities of our time", Tableau đã phát triển các tính năng cốt lõi của mình dựa trên:

  • Trực quan (Visual) và Phân tích (Analytics)
    • Đây là 2 tính năng trọng tâm của Tableau, rất dễ dàng các nhà quản trị có thể Visual các dữ liệu của mình, thay thế các con số trên báo cáo khô khan thành các biểu đồ giúp cho nhà quản trị dễ dàng nắm chiều hướng của các hoạt động của doanh nghiệp mình, nhất là đối với doanh thu, chi phí… Chỉ với các thao tác kéo thả, có thể xây dựng được các visual, phân tích và tổng hợp chúng thành các dashboard hoặc Story.
    • Tableau kết nối đồng thời với nhiều dữ liệu khác nhau, tạo nên một trung tâm phân tích số liệu thông qua các phòng ban (kinh doanh, tài chính kế toán, nhân sự, kho), hoặc công ty thành viên của doanh nghiệp đồng thời dễ dàng chia sẻ các phân tích này với đồng nghiệp.
    • Tableau có thể cho phép tạo rất nhiều điều kiện lọc cho tất cả các chiều và chỉ tiêu phân tích sẵn có trên nguồn dữ liệu nhằm đảm bảo khả năng phân tích của báo cáo.
  • Khai thác dữ liệu (Discovery)
    • Xây dựng các kịch bản nhằm trả lời những câu hỏi do nhà quản trị đặt ra dưới dạng: nếu như chi phí vận chuyển tăng lên 2% thì ảnh hưởng thế nào đến lợi nhuận và chỉ số lợi nhuận trên doanh thu ảnh hưởng như thế nào; cũng như tỉ giá tăng 3% thì ảnh hưởng thế nào đến nguyên vật liệu cũng như lợi nhuận của doanh nghiệp.
    • Tableau giúp nhà quản trị vận hành dữ liệu của doanh nghiệp cùng với các số liệu của ngành nghề giúp nhanh chóng am hiểu thị trường, thấu hiểu khách hàng và sâu sắc với sản phẩm của mình.
  • Bản đồ: Sử dụng phân tích số liệu hiển thị trên nền bản đồ địa lý giúp người dùng dễ dàng nhận ra các chỉ tiêu phân tích trên bản đồ như doanh thu ở khu vực, tình hình tăng/giảm doanh thu của khu vực, độ phủ (coverage) của sản phẩm trên khu vực địa lý... Tableau nhanh chóng cung cấp cho nhà quản trị toàn bộ các thông tin quan trọng
  • Mobility: Tương thích với Andriod và iOS giúp các nhà quản trị luôn có được thông tin và khả năng phân tích số liệu mọi lúc mọi nơi.
  • Chia sẻ báo cáo với các nguồn khác: Tableau cung cấp khả năng nhúng các báo cáo của mình lên các hệ thống khác một cách dễ dàng với chức năng Embed link. Khi các hệ thống khác đặt embed link của Tableau và có truy suất dữ liệu từ người dùng, hệ thống sẽ gửi yêu cầu về Tableau Server (hoặc Online) và hiển thị kết quả được trả về.

Kết luận

Qua bài báo cáo trên, tác giả đã cung cấp khái niệm về BI, và phần nào trả lời cho câu hỏi vì sao nhu cầu sử dụng BI ngày càng tăng. Các doanh nghiệp ở thời điểm hiện tại không những muốn biết những gì đã xảy ra mà họ muốn biết vì sao điều đó xảy ra. Thay vì biết có bao nhiêu chiếc chăn đã được bán trong một tháng, các doanh nghiệp muốn biết bao nhiêu chiếc chăn đã được bán ra ở thị trường nào cao nhất, vào thời gian nào và tại sao lại như vậy. BI cung cấp cái nhìn tổng hợp thống nhất về các hoạt động kinh doanh để một doanh nghiệp có thể nhìn vào đó và đưa ra quyết định mua nguyên vật liệu vào thời gian nào, quản lý kho bãi ra sao, và vận hành chuỗi cung ứng như thể nào để tối đa hóa lợi nhuận. Việc sử dụng hệ thống BI sẽ giúp việc tổng hợp, báo cáo công tác kinh doanh của doanh nghiệp được nhanh chóng, hiệu quả và nhất quán hơn. Từ đó giúp các nhà quản lý có những quyết định đúng đắn, kịp thời góp phần nâng cao hiệu suất hoạt động kinh doanh.

Bên cạnh đó, bài báo cáo cũng đưa ra xu hướng phát triển của các hệ thống BI trong tương lai. Bắt nguồn từ việc các doanh nghiệp ngày nay yêu cầu kết quả nhanh chóng, không những việc thực hiện phân tích hoạt động kinh doanh trở nên cần thiết mà việc phản ứng với phân tích kết quả và thay đổi ngay lập tức các thông số của quy trình kinh doanh cũng quan trọng không kém. Vì vậy, trong tương lai, với sự đổi mới trong công nghệ lưu trữ dữ liệu và sức mạnh xử lý của máy tính, các hệ thống BI sẽ tiệm cận với phân tích thời gian thực.

Để cung cấp cái nhìn cụ thể về việc triển khai BI trong thực tế, dựa trên giải pháp BI của hãng Tableau, bài báo cáo đưa ra sơ bộ các thành phần, kiến trúc của hệ thống cũng như các chức năng của Tableau BI.

Thông qua bài báo cáo này, người đọc có thể nắm sơ bộ về khái niệm, tầm quan trọng cũng như các lợi ích, chức năng của BI, và nắm được cấu trúc cơ bản, mối quan hệ của các thành phần trong hệ thống BI để có thể tìm hiểu sâu hơn trong tương lai.


References:

[1]

R. R. J. a. G. R. Stackowiak, Oracle Data Warehousing and Business Intelligence Solutions, Indianapolis.: Wiley Publishing, Inc,, 2007.

[2]

G. R. G. a. S. N. Swami, “Business intelligence systems: design and implementation strategies,” 26th International Conference on Information Technology Interfaces, tập 1, pp. 139-144, 2004.

[3]

B. B. R. Services, “The Current State of BusinessAnalytics: Where Do We Go from Here,” 2011. 

[4]

M. C. B. B. J. B. R. D. C. R. a. A. H. B. James Manyika, “Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity,” 01 05 2011. 

[5]

S. D. U. a. N. V. Chaudhuri, “An overview of business intelligence technology,” Communications of the ACM, tập 54, số 8, pp. 88-98, 2011.

[6]

“Tableau Architecture – 8 Major Components of Tableau Server Architecture,” Data Flair.