4 thành phần quan trọng nhất của hệ thống Business Intelligence

Hệ thống Business Intelligence là một công cụ quan trọng trong việc quản lý thông tin và phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp. Để hiểu rõ hơn về cách hoạt động của báo cáo thông minh, chúng ta cần tìm hiểu về các thành phần cơ bản của hệ thống này. Bằng cách kết hợp sự mạnh mẽ của các thành phần này, hệ thống BI giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh và nắm bắt được cơ hội kinh doanh. Hãy cùng tìm hiểu chi tiết về từng thành phần trong nội dung sau đây.

1. Hệ thống thu thập và tích hợp dữ liệu

Hệ thống thu thập và tích hợp dữ liệu là một thành phần quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu và cung cấp thông tin quan trọng cho doanh nghiệp. Hệ thống này giúp thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, như cơ sở dữ liệu, hệ thống CRM, hệ thống ERP và các nguồn dữ liệu khác.

Quá trình thu thập dữ liệu trong hệ thống BI bao gồm việc xác định các nguồn dữ liệu cần thu thập, thiết lập các kết nối và giao thức truyền dữ liệu, và tổ chức dữ liệu theo cấu trúc phù hợp. Hệ thống cũng có khả năng tự động hóa quá trình thu thập dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và đáng tin cậy của dữ liệu.

Sau khi dữ liệu được thu thập, hệ thống BI sẽ tiến hành tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau thành một kho dữ liệu chung. Quá trình này bao gồm việc làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa và biến đổi dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và khả năng phân tích cao.

Hệ thống thu thập và tích hợp dữ liệu BI đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp dữ liệu chính xác và đáng tin cậy cho các quyết định kinh doanh. Nó giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hoạt động của mình, phân tích xu hướng và mô hình kinh doanh, và đưa ra những quyết định thông minh dựa trên dữ liệu.

2. Data warehouse và Data mart

Data warehouse và Data mart là các kho dữ liệu được thiết kế để lưu trữ dữ liệu dưới dạng cơ sở dữ liệu tối ưu cho việc phân tích.

Data warehouse (kho dữ liệu) là một hệ thống lưu trữ dữ liệu tích hợp từ nhiều nguồn khác nhau. Nó được thiết kế để hỗ trợ việc phân tích và báo cáo dữ liệu trong môi trường BI. Data warehouse giúp tổ chức và lưu trữ dữ liệu theo cấu trúc phù hợp để dễ dàng truy xuất và phân tích. Nó cung cấp một nguồn dữ liệu chính xác và nhất quán cho các hoạt động phân tích và ra quyết định trong doanh nghiệp.

Tìm hiểu thêm về: Data Warehouse là gì?

Data mart (phiên bản đơn giản của Data warehouse) là một phần của kho dữ liệu, được thiết kế và xây dựng để phục vụ một phần của tổ chức hoặc một nhóm người dùng cụ thể. Data mart tập trung vào một lĩnh vực hoặc chức năng kinh doanh cụ thể, như bán hàng, tài chính, marketing, và cung cấp dữ liệu được tối ưu hóa cho các hoạt động phân tích và báo cáo trong lĩnh vực đó. Data mart thường có quy mô nhỏ hơn và dễ dàng triển khai hơn so với Data warehouse.

Cả Data warehouse và Data mart đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp dữ liệu chính xác và nhất quán cho việc phân tích và ra quyết định trong hệ thống Business Intelligence. Data warehouse là nơi lưu trữ toàn bộ dữ liệu tích hợp, trong khi Data mart tập trung vào cung cấp dữ liệu tối ưu hóa cho một lĩnh vực hoặc chức năng kinh doanh cụ thể.

3. Công cụ trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) và báo cáo

Data Visualization là gì?

Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) là việc biểu diễn thông tin từ nguồn dữ liệu dưới dạng biểu đồ, đồ thị và sử dụng các công cụ khác nhau để làm cho thông tin trở nên trực quan và dễ hiểu. Mục tiêu là chuyển đổi dữ liệu từ các nguồn khác nhau thành hình ảnh hoặc đồ họa một cách hấp dẫn và dễ theo dõi. Điều này giúp truyền đạt thông tin và những hiểu biết quan trọng từ dữ liệu một cách rõ ràng và dễ hiểu đến người đọc, người xem. 

Các dạng trực quan hóa dữ liệu

Biểu đồ

Dữ liệu, dù là dạng rời rạc hay liên tục, có thể được biểu diễn một cách hiệu quả thông qua việc sử dụng các loại biểu đồ khác nhau. Các biểu đồ có đa dạng loại như biểu đồ Vùng, Đường, Thanh, Xếp chồng, Hình tròn, Phân tán, Kết hợp, Phễu, Mạng nhện và nhiều loại khác. Mỗi loại biểu đồ cung cấp nhiều tùy chọn tương tác, giúp người sử dụng có khả năng thực hiện phân tích sâu hơn và điều tra thông tin dựa trên ngữ cảnh cụ thể.

Dưới đây là một số biểu đồ quan trọng và phổ biến:

• Biểu đồ đường (Line Chart)

• Biểu đồ vùng (Area Chart)

• Biểu đồ thanh (Bar)

• Biểu đồ thanh xếp chồng

• Biểu đồ hình tròn

• Biểu đồ hình khuyên (Ring Chart)

• Biểu đồ phân tán (Scatter Chart)

• Biểu đồ bong bóng (Bubble Chart)

• Biểu đồ kết hợp

• Biểu đồ phễu (Funnel Chart)

• Biểu đồ mạng nhện

• Bản đồ nhiệt

• Bản đồ địa lý

Pivot Table

Pivot Table cho phép bạn tổ chức, nhóm lại, tóm tắt và biểu đồ các tập dữ liệu lớn một cách linh hoạt, giúp bạn dễ dàng hơn trong việc phân tích và sử dụng chúng. Bạn sẽ có nhiều tùy chọn để lọc, sắp xếp và tùy chỉnh bảng cũng như cách hiển thị dữ liệu trong bảng.

Widget KPI

Widget là một công cụ hữu ích khi bạn muốn làm nổi bật các chỉ số quan trọng trong bảng chỉ số, để giúp họ trở nên dễ hiểu hơn. Các số liệu này thường được kết hợp với các biểu đồ so sánh để làm nổi bật các xu hướng quan trọng. Dưới đây là một số loại widget KPI đáng chú ý:

• Widget dạng biểu đồ

• Widget số đơn lẻ

Bảng chỉ số

Bảng chỉ số cho phép bạn tổng hợp nhiều báo cáo và widget KPI trên một trang duy nhất để tạo ra một cái nhìn tổng quan. Các báo cáo và widget có thể được sắp xếp một cách tiện lợi thông qua việc sử dụng một giao diện linh hoạt. Ngoài ra, tính năng lọc đa dạng cho phép bạn hiển thị thông tin cụ thể hoặc theo các yêu cầu cụ thể khác nhau.

4. Data mining và machine learning trong BI

Data mining và machine learning là hai khái niệm quan trọng trong lĩnh vực Business Intelligence.

Data mining (khai phá dữ liệu) là quá trình khám phá và trích xuất thông tin có giá trị từ dữ liệu lớn. Nó sử dụng các phương pháp và thuật toán để tìm ra các mẫu, quy luật và thông tin tiềm ẩn trong dữ liệu. Data mining giúp tìm ra những thông tin quan trọng và hữu ích từ dữ liệu để hỗ trợ quyết định kinh doanh và dự báo xu hướng.

Machine learning (học máy) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) mà máy tính được lập trình để tự học và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Machine learning sử dụng các thuật toán và mô hình để phân tích dữ liệu, tìm ra mẫu và quy luật, và tạo ra các dự đoán và quyết định dựa trên dữ liệu. Machine learning trong BI giúp tự động hóa quá trình phân tích dữ liệu và cung cấp thông tin quan trọng để hỗ trợ quyết định kinh doanh.

Data mining và machine learning đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu và cung cấp thông tin quan trọng cho hệ thống BI. Data mining giúp khám phá thông tin tiềm ẩn trong dữ liệu, trong khi machine learning giúp tự động hóa quá trình phân tích và tạo ra các dự đoán dựa trên dữ liệu. Cả hai công nghệ này đóng góp vào việc cung cấp thông tin quan trọng để hỗ trợ quyết định và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh trong lĩnh vực Business Intelligence.
Nếu doanh nghiệp của bạn đang có nhu cầu tư vấn và triển khai hệ thống BI, hãy liên hệ ngay với IZISolution để được tư vấn chi tiết và đáp ứng đúng nhu cầu của bạn. Với đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm và sự cam kết đem lại giải pháp tốt nhất, IZISolution sẽ là đối tác đáng tin cậy để giúp doanh nghiệp của bạn tiến bộ và thành công trong thời đại số hóa ngày nay.