Tóm tắt Luận văn Thạc sỹ: Nghiên cứu bài toán xây dựng kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết định tại Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn Việt Nam

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN LÊ MẠNH TUẤN NGHIÊN CỨU BÀI TOÁN XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU VÀ HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH TẠI NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT NAM

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

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ Hà Nội – 2015

PHẦN MỞ ĐẦU

Cơ sở khoa học và thực tiễn của đề tài

Trong nền kinh tế hiện nay, thông tin là yếu tố sống còn đối

với bất kỳ doanh nghiệp nào.Việc nắm bắt thông tin giúp cho

các doanh nghiệp hoạch định các chiến lược kinh doanh cho

mình một cách chính xác

Trong những năm gần đây, công nghệ kho dữ liệu ra đời đáp

ứng được nhu cầu quản lý, lưu trữ thông tin có khối lượng lớn

và có khả năng khai thác dữ liệu đa chiều và theo chiều sâu

nhằm hỗ trợ việc ra quyết định của các nhà quản lý.

Nguồn dữ liệu đối với các tập đoàn công nghệ, tài chính,

ngân hàng là vô cùng lớn. Xây dựng một kho dữ liệu cho phép

rút trích tài nguyên, tính toán theo yêu cầu để cung cấp các báo

cáo dựa vào cơ sở dữ liệu hoạt động phục vụ sản xuất, kinh

doanh trở nên thông minh hơn, tăng thêm chất lượng và tính

linh hoạt của việc phân tích kinh doanh có chất lượng cao và ổn

định.

Đối với các doanh nghiệp nước ngoài, họ đã áp dụng kho dữ

liệu trong quản lý phân tích dữ liệu và đã cho thấy hiệu quả to

lớn giúp ích cho việc hoạch định các chiến lược kinh doanh

cũng như nghiên cứu phát triển các ứng dụng phân tích dữ liệu.

Tại Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn Việt

Nam (NHNo) việc xây dựng kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra

quyết định là rất cần thiết. Kho dữ liệu sẽ thu thập dữ liệu từ hệ

thống nghiệp vụ, cung cấp các thông tin hữu ích cho các nhà

quản lý có thể có những thông tin chính xác, nhanh chóng, hỗ

trợ cho việc ra các quyết định kịp thời và có lợi nhất cho hoạt

động tín dụng của NHNo. Ngoài ra, kho dữ liệu còn hỗ trợ

trong công việc quản trị rủi ro tín dụng – một vấn đề hết sức

quan trọng trong bối cảnh khó khăn hiện tại của các ngân hàng.

Xuất phát từ nhu cầu thực tế tại NHNo, luận văn nghiên cứu

bài toán xây dựng kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết định

(DW&BI) tại Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn

Việt Nam, với mong muốn đưa ra một dự án khả thi nhằm xây

dựng kho dữ liệu hoàn chỉnh hỗ trợ cho việc quản lý và ra quyết

định tại NHNo.

Mục tiêu đề tài

Xây dựng dự án khả thi để triển khai kho dữ liệu và hệ thống

hỗ trợ ra quyết định đáp ứng các yêu cầu nghiệp vụ thông minh

tại NHNo.

Phạm vi và đối tượng của đề tài:

- Đối tượng nghiên cứu: Kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ

ra quyết định cho hoạt động nghiệp vụ ngân hàng tại

NHNo.

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

Kết quả của đề tài

Một nghiên cứu dự án khả thi xây dựng Kho dữ liệu và hệ

thống hỗ trợ ra quyết định tại Ngân hàng Nông nghiệp và phát

triển Nông thôn Việt Nam, trình bày đầy đủ cơ sở phương pháp

luận, lựa chọn giải pháp, các bước xây dựng, thiết kế hệ thống

DW&BI cũng như tổng mức đầu tư cho dự án.

Kết cấu của đề tài

Đề tài được kết cấu gồm 3 phần (chương) chính trong đó:

Phần mở đầu:

Giới thiệu các yêu cầu khách quan, chủ quan, cơ sở thực tiễn

nghiên cứu và xây dựng đề tài.

Chương I: Giới thiệu về DW&BI.

Nội dung chính của chương này trình bầy các khái niệm cơ

bản về kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết định, các phương

pháp luận và cơ sở lựa chọn phương pháp luận để xây dựng kho

dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết định. Các bước xây dựng,

thiết kế hệ thống DW&BI.

Chương II: Bài toán đầu tư phát triển hệ thống hỗ trợ ra

quyết định tại Ngân hàng Nông nghiệp và phát triền Nông

thôn Việt Nam

Đánh giá hiện trạng hệ thống CNTT tại NHNo, xu hướng

xây dựng DW&BI tại các Ngân hàng nói chung và nhu cầu cấp

thiết cần phải xây dựng Kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết

định tại NHNo nói riêng.

Đưa ra mục tiêu đầu tư, yêu cầu năng lực sơ bộ của hệ

thống.

Đưa ra bản thiết kế logic, bản thiết kế vật lý để xây dựng

kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết định.

Chương III:Đề xuất dự án xây dựng kho dữ liệu và hệ

thống hỗ trợ ra quyết định.

Đưa ra các căn cứ để phân tích, lựa chọn giải pháp đồng thời

phân tích chi tiết về ba giải pháp phổ biến, đứng đầu về

DW&BI, qua đó khuyến nghị giải pháp kỹ thuật công nghệ sử

dụng trong dự án và dự trù tổng kinh phí của dự án.

Phần kết luận: Kết luận tổng thể về luận văn.

Đưa ra những điều làm được, những điều chưa làm được và

hướng phát triển của luận văn.

CHƯƠNG I. GIỚI THIỆU VỀ DW&BI

Chương này đưa ra các khái niệm cơ bản về Data

Warehouse và BI. Từ đó tìm ra phương pháp phù hợp để xây

dựng DW&BI tại Ngân hàng Nông nghiệp.

1.1. Các khái niệm cơ bản

1.1.1. Data Warehouse và BI là gì?

Data Warehouse (viết tắt là DW, còn gọi là Kho Dữ Liệu) là

hệ thống tập trung dữ liệu nhằm mục đích khai thác, phân tích

thông tin và hỗ trợ quyết định, với các đặc trưng về mặt dữ liệu,

bao gồm: tích hợp, hướng chủ đề, tích lũy theo thời gian, bất

biến.

Business Intelligence (viết tắt là BI) là tầng ứng dụng khai

thác dữ liệu và phân tích thông tin từ các nguồn dữ liệu khác

nhau mà tiêu biểu trong đó chính là các DW với thiết kế CSDL

đa chiều (OLAP).

1.1.2. Các đặc trưng về mặt dữ liệu của một hệ thống

DW&BI

1.1.3. Phân biệt giữa hệ thống OLTP và hệ thống DSS

1.2. Các phương pháp luận xây dựng hệ thống DW&BI

1.2.1. Phương pháp luận Top-down

1.2.2. Phương pháp luận Bottom-up

1.2.3. Phương pháp luận Spiral

1.2.4. Ưu/Nhược điểm của từng phương pháp

1.2.5. Cơ sở lựa chọn phương pháp luận

Việc lựa chọn phương pháp tiếp cận để xây dựng một hệ

thống Kho dữ liệu là một quyết định quan trọng. Thông thường

các doanh nghiệp / tổ chức có quy mô vừa và nhỏ và có nghiệp

vụ ổn định hay chọn phương pháp tiếp cận Top-Down (hay

Business-Wide Data Warehouse). Với các doanh nghiệp và tổ

chức lớn có nhiều phòng ban, chi nhánh khác nhau và có nhu

cầu khai thác thông tin rộng lớn của người sử dụng bên ngoài

thường chọn phương pháp tiếp cận Spiral (hay Interconnected

Data Marts). Phương pháp Independent Data Marts rất ít được

sử dụng. Đối với các ngân hàng và tổ chức tài chính lớn, nên

chọn theo phương pháp tiếp cận Spiral.

1.3. Thiết kế logic một hệ thống DW&BI

1.3.1. Phạm vi công việc và phương pháp thực hiện

1.3.1.1. Phạm vi công việc

Thiết kế logic đưa ra mô hình tổng thể và chi tiết các thành

phần của hệ thống nhưng ở mức logic (chưa gắn với các công

nghệ cụ thể), mô tả cấu trúc của các bảng dữ liệu, quan hệ dữ

liệu giữa các bảng, quan hệ giữa các thành phần trong hệ

thống,… với mục tiêu là hệ thống sẽ đáp ứng được các nhu cầu

thông tin của người dùng đã xác định ở giai đoạn khảo sát và

phân tích.

1.3.1.2. Phương pháp thực hiện

Giai đoạn thiết kế logic được thực hiện theo trình tự sau:

- Thiết kế mô hình tổng thể

- Thiết kế các CSDL chủ đề (DM)

- Thiết kế CSDL tích hợp (EM)

- Thiết kế CSDL trung chuyển (các DSA nguồn và DSA

đích)

- Thiết kế Metadata

- Thiết kế các tiến trình ETL:

- Thiết kế tầng khai thác và phân tích thông tin

1.3.2. Thiết kế tổng thể

1.3.2.1. Mô hình logic tổng thể của hệ thống

Tùy theo từng dự án cụ thể, mô hình logic tổng thể có thể

khác nhau, nhưng nhìn chung một hệ thống DW và BI điển hình

sẽ được thể hiện như hình 1.4 dưới đây

Hình

1.1:

Mô hình logic tổng thể hệ thống DW&BI

1.3.2.2. Dữ liệu nguồn (Data source)

1.3.2.3. Kho dữ liệu tập trung (Data Warehouse)

1.3.2.4. BI: Tầng ứng dụng khai thác và phân tích thông

tin

1.3.2.5. Administration: Quản trị hệ thống

1.4. Thiết kế chi tiết từng thành phần

1.4.1. Thiết kế Data Warehouse (Kho dữ liệu tập trung)

1.4.1.1. Các mô hình CSDL trong thiết kế Data

Warehouse

1.4.1.2. Một số thuật ngữ thường dùng

1.4.1.3. Data Mart (DM): các CSDL chủ đề

1.4.1.4. Enterprise Model (EM): CSDL tích hợp

1.4.1.5. Data Staging Area (DSA): CSDL trung chuyển

1.4.1.6. Extraction - Transformation - Loading (ETL):

Thu thập, làm sạch và tích hợp dữ liệu

1.4.2. Thiết kế metadata

1.4.3. Thiết kế tầng khai thác và phân tích thông tin

1.4.3.1. Thiết kế CSDL đa chiều với OLAP

1.4.3.2. Thiết kế tầng khai thác và phân tích thông tin

CHƯƠNG II. BÀI TOÁN ĐẦU TƯ PHÁT TRIỂN HỆ

THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH TẠI NGÂN HÀNG

NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT

NAM

2.1. Bối cảnh xây dựng dự án

2.1.1. Xu hướng xây dựng DW&BI.

2.1.2. Hiện trạng hệ thống CNTT tại Ngân hàng Nông

nghiệp

Hình 2.1: Mô hình báo cáo hiện tại của Ngân hàng Nông nghiệp

2.2. Đánh giá về hệ thống báo cáo (MIS) hiện tại

2.3. Sự cần thiết phải đầu tư

Qua đánh giá sơ bộ về các ứng dụng và hệ thống báo cáo

hiện tại của Ngân hàng Nông nghiệp có thể nhận thấy:

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

nghiệp.

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

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

trị.

Trong khi đó, Ngân hàng Nông nghiệp là một tổ chức tín

dụng lớn, có mức độ tăng trưởng dữ liệu cao, cùng với đó là

mong muốn được khai thác sâu hơn vào dữ liệu để có thể ra

những quyết định chính xác nhất. Việc xây dựng DW&BI là

nhu cầu cấp thiết của Ngân hàng Nông nghiệp, DW&BI sẽ cung

cấp một hướng tiếp cận dữ liệu tốt hơn, triệt để hơn và giảm

thiểu xung đột cũng như hạn chế sự xuống cấp trong môi trường

hoạt động hiện tại của Ngân hàng Nông nghiệp.

2.3. Mục tiêu đầu tư

2.3.1. Mục tiêu chung

Mục tiêu chung của dự án nhằm xây dựng DW&BI tại Ngân

hàng Nông nghiệp, dần dần tổng hợp toàn bộ dữ liệu tại Ngân

hàng Nông nghiệp về kho dữ liệu. Tạo ra một môi trường làm

việc và các công cụ để người sử dụng có thể khai thác thông tin

một cách nhanh chóng, chính xác.

2.3.2. Mục tiêu cụ thể

2.4. Yêu cầu năng lực sợ bộ của hệ thống

2.5. Yêu cầu về các thiết bị phần cứng

2.6. Quan điểm thực hiện dự án

2.7. Dự kiến quy mô đầu tư

2.8. Thiết kế sơ bộ

2.8.1. Mô hình tổng thể

2.8.1.1. Phương pháp luận đưa ra mô hình tổng thể

2.8.1.2. Mô hình tổng thể

Hình 2.3: Mô hình thiết kế tổng thể hệ thống DW&BI

Trong mô hình tổng thể hệ DW&BI được chia làm 4 phần

logic chính bao gồm:

- Phần 1: Các hệ thống ứng dụng tác nghiệp

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

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

BOE)

- Phần 4: Tầng thông tin (Information Delivery)

2.8.2. Thiết kế mô hình vật lý của hệ thống

Hình 2.4: Thiết kế mô hình vật lý hệ thống DW&BI

2.8.3. Giải pháp tích hợp hệ thống.

- Tích hợp CSDL

- Tính hợp hệ thống lưu trữ

- Tích hợp mạng

2.8.4. Giải pháp đồng bộ dữ liệu

CSDL tác nghiệp tại Ngân hàng Nông nghiệp đều là CSDL

Oracle, việc đồng bộ dữ liệu giữa các CSDL tác nghiệp và kho

dữ liệu có thể được thực hiện dựa trên các nhóm giải pháp như

sau:

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

buộc;

- Giải pháp Logical Standby database;

- Oracle Golden gate;

CHƯƠNG III. ĐỀ XUẤT DỰ ÁN XÂY DỰNG KHO DỮ

LIỆU VÀ HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH

3.1. Căn cứ lựa chọn giải pháp xây dựng DW&BI

Khi lựa chọn mua sắm hàng hóa thông thường, chủ yếu dựa

trên 2 tiêu chí là tính năng và giá cả. Tuy nhiên sản phẩm

CNTT là một sản phẩm đặc biệt nên nếu muốn so sánh về giá

thì phải so sánh Tổng chi phí (TCO – Total Cost of Ownership).

TCO = chi phí mua license + chi phí triển khai

+ chi phí vận hành và đào tạo

Ta không thể chỉ so sánh chi phí mua license bởi vì chi phí

này thay đổi tùy theo dự án. Đây là chính sách bán hàng của tất

cả các hãng cung cấp. Chi phí mua license có thể bằng không

nếu lựa chọn sản phẩm mã nguồn mở. Tuy nhiên khi đó chi phí

triển khai và đào tạo có thể gấp nhiều lần. Do đó nếu muốn so

sánh giá khi mua sản phẩm CNTT thì phải so sánh TCO.

Theo thống kê của các hệ thống CNTT hiện tại của NHNo,

hệ thống cần đáp ứng xử lý yêu cầu cho 1000 người (hơn 1000

chi nhánh, mỗi chi nhánh ít nhất một người) khai thác báo cáo,

với khoảng 250 người dùng đồng thời, 150 người dùng nâng

cao và 10 chuyên viên phân tích chuyên sâu, đồng thời đáp ứng

tính sẵn sàng cao. Dữ liệu đầu vào hiện nay khoảng 36TB, hàng

năm tăng trưởng khoảng 35%/năm. Như vậy để xây dựng hệ

thống DW&BI, NHNo cần trang bị thêm ít nhất 02 máy chủ

ứng dụng BI và 02 máy chủ CSDL. Hệ thống lưu trữ hiện tại

của NHNo vẫn đáp ứng được sự tăng trưởng dữ liệu trong vòng

5 năm tới.

Các thông tin trên sẽ là căn cứ để phân tích và lựa chọn giải

pháp đầu tư.

3.2. Phân tích lựa chọn giải pháp

3.2.1. Giải pháp DW&BI của IBM

3.2.1.1. Giới thiệu

Về Data Warehouse, IBM có dòng sản phẩm: InfoSphere

Warehouse và Netezza(hay còn gọi là PureData for Analytic).

Giải pháp hoàn chỉnh Data Warehouse của IBM cũng tuân theo

mô hình chuẩn của giải pháp Data Warehouse nói chung.Trong

giải pháp này IBM đề xuất sử dụng họ sản phẩm IBM

Information Server cho lớp chuyển đổi, làm sạch dữ liệu. Với

lớp khai thác dữ liệu và tạo báo cáo, phân tích thì IBM sử dụng

nhóm sản phẩm Cognos BI làm nền tảng cho hệ thống báo cáo,

phân tích theo yêu cầu nghiệp vụ, Cognos TM1 hoặc SPSS cho

việc phân tích, thông kê dữ liệu để phục vụ cho nghiệp vụ dự

báo, lập kế hoạch.

IBM được biết đến như là nhà cung cấp các giải pháp phần

cứng hàng đầu ở Việt nam. Để tận dụng thế mạnh về phần cứng

của mình, IBM cũng quan tâm đến các giải pháp phần mềm,

đưa ra thị trường những giải pháp trọn gói, đồng bộ cả phần

cứng và phần mềm. Năm 2007, IBM mua lại Cognus. Kể từ lúc

đó IBM xuất hiện trên thị trường BI như là như là nhà cung cấp

giải pháp BI hàng đầu.

3.2.1.2. Chi phí mua sắm và triển khai

Tổng cộng chi phí mua sắm và triển khai:

Danh mục Thành tiền(VNĐ)

Chi phí trang thiết bị phần cứng 25,550,690,000

Chi phí phần mềm tiêu chuẩn 25,469,584,140

Chi phí đào tạo và triển khai 14,064,600,000

Tổng cộng 65,084,874,140

Bảng 3.1: Tổng chi phí của giải pháp IBM

3.2.2. Giải pháp DW&BI của Oracle

3.2.2.1. Giới thiệu

Oracle là nhà cung cấp giải pháp về hệ quản trị CSDL hàng

đầu ở Việt nam. Với ưu thế là giải pháp chuyên dụng cho các tổ

chức có khối lượng dữ liệu lớn, Oracle gần như thống trị thị

trường Hệ quản trị CSDL trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng.

Giải pháp hoàn chỉnh Data Warehouse của ORACLE tuân

theo mô hình chuẩn của giải pháp Data Warehouse nói chung.

Trong giải pháp này ORACLE đề xuất sử dụng họ sản phẩm

Oracle Exadata. Giải pháp này tích hợp toàn diện bao gồm hệ

thống máy chủ cơ sở dữ liệu Oracle Exadata, cơ sở dữ liệu

Oracle 12C, Oracle Partritioning, Oracle Business Interlligence

Enterprise Edition, Oracle Intergrator và các công cụ chuẩn

đoán, tinh chỉnh tự động hiệu suất hệ thống.

3.2.2.2. Chi phí mua sắm và triển khai

Tổng cộng chi phí mua sắm và triển khai:

Danh mục Thành tiền(VNĐ)

Chi phí trang thiết bị phần cứng 48,379,689,019

Chi phí phần mềm tiêu chuẩn 18,117,503,250

Chi phí đào tạo và triển khai 11,550,000,000

Tổng cộng 78,047,192,269

Bảng 3.2: Tổng chi phí của giải pháp Oracle

3.2.3. Giải pháp DW&BI của SAP

3.2.3.1. Giới thiệu

SAP vào Việt nam sau IBM và Oracle, được biết đến như là

nhà cung cấp giải pháp ERP. FPT là một trong các đối tác lớn,

triển khai thành công giải pháp ERP của SAP tại nhiều đơn vị

lớn và nhỏ ở Việt nam. SAP đã có văn phòng đại diện ở Việt

nam nhưng chưa có một đội ngũ hỗ trợ kỹ thuật chuyên nghiệp.

SAP xuất hiện trên thị trường BI kể từ những ngày đầu và sau

khi mua lại Business Object năm 2007 thì SAP trở thành một

trong những nhà cung cấp giải pháp BI hàng đầu.

Giải pháp kho dữ liệu của SAP dựa trên nền quan hệ quản trị

cơ sở dữ liệu SYSBASE. Nhìn chung, kiến trúc kho dữ liệu của

SAP tuân theo kiến trúc chuẩn của DW, dữ liệu từ các nguồn

được thu thập và được làm sạch tại lớp dữ liệu tạm (Staging

Layer) sau đó thông qua batch ETL hoặc Realtime CDC để

chuyển vào lớp Warehouse, sau đó tiếp tục thông qua ETL để

đến các khối dữ liệu chuyên dụng (Data Mart) nằm trong lớp

Performance Layer.

3.2.3.2. Chi phí mua sắm và triển khai

Tổng cộng chi phí mua sắm và triển khai:

Danh mục Thành tiền(VNĐ)

Chi phí trang thiết bị phần cứng 7,971,755,567

Chi phí phần mềm tiêu chuẩn 41,398,500,000

Chi phí đào tạo và triển khai 15,822,675,000

Tổng cộng 65,192,930,567

Bảng 3.3: Tổng chi phí của giải pháp SAP

3.2.4. Đánh giá về tính năng của ba giải pháp

Về tính năng, chúng tôi chia thành nhóm theo đối tượng sử

dụng:

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

- Người quản trị và vận hành hệ thống: chuyên gia CNTT

tại Trung tâm CNTT Ngân hàng Nông nghiệp.

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

Các tính năng đưa ra ở đây được tham khảo từ các tính năng

của một hệ thống BI chuẩn kết hợp với các yêu cầu đặc thù tại

các Ngân hàng. Mỗi tính năng đều có điểm tối đa. Trên cùng

một thang điểm và danh sách các tính năng, chúng tôi cho điểm

theo mỗi sản phẩm của SAP, IBM, Oracle. Đối với mỗi tính

năng, nếu sản phẩm đang xét có tính năng đó thì sẽ có số điểm

tối đa, nếu sản phẩm đang xét không có tính năng đó thì được 0

điểm. Kết quả đánh giá cho biết các sản phẩm đang xem xét có

đáp ứng hết các yêu cầu về tính năng mà Ngân hàng Nông

nghiệp cần hay không.

Chúng ta có bảng kết quả tổng hợp, đánh giá về tính năng

của các sản phẩm như sau:

Tính năng SAP IBM Oracle Điểm tối đa Đối tượng sử dụng

250 245 223 223 Người sử dụng cuối

60 60 54 54

60 60 60 60

20 20 14 14 Khả năng tạo báo cáo thường xuyên (Enterprise Reporting) Khả năng tạo báo cáo phân tích (Analytic Reporting) Tra cứu thông tin chi tiết

Tính năng SAP IBM Oracle Điểm tối đa Đối tượng sử dụng

10 10 0 0

40 40 40 40

40 40 40 40 Khả năng tích hợp với MS Office Xuất bản báo cáo và chia sẻ thông tin/ báo cáo với người khác Đảm bảo an toàn / bảo mật thông tin

Ngôn ngữ 20 15 15 15

100 100 100 100 Người quản trị và vận hành hệ thống

Cài đặt và cấu hình 10 10 10 10

20 20 20 20

20 20 20 20

30 30 30 30

Quản trị người dùng Quản trị báo cáo/ thông tin Tạo và cập nhật lớp CSDL dành cho người dùng cuối (Universe)

Xử lý sự cố 10 10 10 10

10 10 10 10 Đảm bảo an toàn thông tin

50 50 50 50 Người xây dựng và phát triển hệ thống

10 10 10 10

20 20 20 20 Dễ cài đặt, kiểm thử (test) và gỡ lỗi (debug) Công cụ hỗ trợ xây dựng báo cáo đã

Tính năng SAP IBM Oracle Điểm tối đa Đối tượng sử dụng biết (Fixed Report)

10 10 10 10

10 10 10 10

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

400 395 373 373 TỔNG CỘNG

Bảng 3.4: Đánh giá tính năng của ba giải pháp

(Bảng đánh giá chi tiết các tính năng tham khảo phần Phụ

lục)

3.3. Giải pháp được lựa chọn

Bảng tổng điểm đánh giá tính năng của ba giải pháp:

Giải pháp Điểm tối đa SAP IBM Oracle

395 373 373 Tổng điểm 400

Bảng 3.5: So sánh tổng điểm của ba giải pháp

Bảng tổng chi phí mua sắm và triển khai của ba giải pháp:

Giải pháp Tổng tiền(VNĐ)

IBM 65,084,874,140

ORACLE 78,047,192,269

SAP 65,192,930,567

Bảng 3.6: So sánh tổng chi phí của ba giải pháp

Dựa vào hai bảng tổng kết, giải pháp DW&BI của SAP có

tổng điểm tính năng được đánh giá cao nhất, đồng thời tổng chi

phí mua sắm và triển khai đứng thứ hai và không đắt hơn so với

giải pháp có tổng chi phí rẻ nhất (IBM) quá nhiều (Số tiền

chênh lệch của hai giải pháp chỉ là: 108,056,427 VNĐ).

Theo đó, chúng tôi khuyến nghị Ngân hàng Nông nghiệp

lựa chọn giải pháp DW&BI của SAP.

3.4. Dự trù kinh phí và nguồn vốn đầu tư

3.4.1. Căn cứ lập tổng mức đầu tư

3.4..2. Chi phí mua sắm và triển khai

3.4.3. Các chi phí quản lý-

3.4.4. Chi phí dự phòng

3.4.5. Tổng mức đầu tư

Trước T

Danh mục thuế VAT Sau thuế T

A Chi phí mua sắm 59,266,30 5,926,63 65,192,93

triển khai 1 Thiết bị phần cứng 0,515 7,247,050 0,052 724,705, 0,567 7,971,755

,515 2 Phần mềm tiêu chuẩn 37,635,00 052 3,763,50 ,567 41,398,50

3 Tổ chức triển khai 0,000 14,384,25 0,000 1,438,42 0,000 15,822,67

5,000 B Chi phí quản lý 0,000 2,366,927 236,692, 5,000 2,603,619

,133 713 ,846

1 Chi phí lập dự toán 515,024,1 51,502,4 566,526,5

2 Chi phí thẩm định 51 156,463,0 15 15,646,3 66 172,109,3

3 Chi phí kiểm toán 33 196,002,5 03 19,600,2 36 215,602,8

46 4 Chi phí quản lý dự án 1,173,472 55 01 1,290,820

5 Chi phí tư vấn ,750 325,964,6 ,025 358,561,1

Tổng cộng (A+B) 53 61,633,22 18 67,796,55

C Chi phí dự phòng 7,648 3,081,661 117,347, 275 32,596,4 6,163,32 65 2,765 308,166, 0,413 3,389,827

5% Tổng dự toán ,382 64714889 138 6,471,48 ,521 71,186,37

(A+B+C) sau thuế 030 8,903 7,934 Bảng 3.17: Dự trù tổng mức đầu tư

KẾT LUẬN

Một hệ thống DW&BI xây dựng thành công giúp cho mô

hình hoạt động tác nghiệp ngành tài chính ngân hàng sẽ đạt hiệu

quả, thuận tiện hơn trong các ứng dụng thực tiễn với các hệ

thống báo cáo, các dự báo và phân tích cho phép tổ chức/doanh

nghiệp khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau về khách

hàng, thị trường, nhà cung cấp, đối tác, nhân sự... và phân

tích/sử dụng các dữ liệu đó thành các nguồn thông tin có ý

nghĩa nhằm hỗ trợ các nhà lãnh đạo có được đầy đủ thông tin

thể hiện tình hình hoạt động của tổ chức mình mà đưa ra quyết

định, định hướng, chiến lược hợp lý, kịp thời.

Dự án “Kho dữ liệu và Hệ thống hỗ trợ ra quyết định” trong

giai đoạn hiện nay và những năm tiếp theo khi được triển khai

thành công sẽ đem lại hiệu quả cao trong công tác báo cáo

thống kê, phân tích từ đó hỗ trợ lãnh đạo Ngân hàng Nông

nghiệp ra những quyết định cần thiết trong chiến lược hoạt động

kinh doanh của Ngân hàng Nông nghiệp. Mặt khác góp phần

quảng bá thương hiệu Ngân hàng Nông nghiệp, phục vụ đắc lực

cho chiến lược thu hút khách hàng và hiện đại hóa quản lý của

Ngân hàng Nông nghiệp.

Do hạn chế về kinh nghiệm và thời gian thực hiện nên luận

văn mới chưa nghiên cứu sâu hơn về các bước triển khai một hệ

thống DW&BI. Luận văn cũng đã cố gắng tập trung tìm hiểu,

nghiên cứu và trình bày được một số kỹ thuật, công nghệ đứng

đầu hiện nay về xây dựng kho dữ liệu, tuy nhiên do còn thiếu

kinh nghiệm dự án thực tế nên chưa đưa ra được thiết kế chi tiết

cũng như từng bước triển khai của các giải pháp DW&BI đấy.

Trong tương lại tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu để hoàn thiện và mở

rộng hướng tiếp cận với bài toán khai phá thông tin từ kho dữ

liệu với nguồn dữ liệu tổng quát hơn kết hợp song song ứng

dụng vào bài toán thực tế và hy vọng sẽ đạt được kết quả mong

muốn.

Trên đây là toàn bộ luận văn được tác giả nghiên cứu và xây

dựng. Xin trân trọng cảm ơn sự lưu tâm, đóng góp ý kiến để

luận văn ngày được hoàn thiện và nâng cao tính khả thi trong

thực tiễn.