Tìm hiểu về kiến trúc và các công nghệ Business Intelligence

Kiến trúc và các công nghệ Business Intelligence đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý thông tin và phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp. Nó không chỉ giúp cải thiện quy trình ra quyết định mà còn giúp tạo ra sự cạnh tranh cho các doanh nghiệp. Cùng IZISolution tìm hiểu kiến trúc và các công nghệ BI để tận dụng tối đa tiềm năng của dữ liệu trong kinh doanh.

I. Kiến trúc và thành phần của hệ thống Business Intelligence

Kiến trúc Business Intelligence là một khuôn khổ cho các công nghệ khác nhau mà một tổ chức triển khai để chạy các ứng dụng phân tích và báo cáo thông minh . Nó bao gồm các hệ thống CNTT và công cụ phần mềm được sử dụng để thu thập, tích hợp, lưu trữ và phân tích dữ liệu BI, sau đó trình bày thông tin về hoạt động và xu hướng kinh doanh cho người dùng.

Các thành phần cốt lõi của kiến ​​trúc BI bao gồm:

Các hệ thống nguồn: Danh sách này bao gồm tất cả các hệ thống thu thập và lưu trữ dữ liệu giao dịch và hoạt động mà chúng ta xác định là quan trọng cho chương trình Business Intelligence trong doanh nghiệp. Điều này có thể bao gồm các hệ thống như quản lý doanh nghiệp (ERP), quản lý quan hệ khách hàng (CRM), dữ liệu tệp phẳng, giao diện lập trình ứng dụng, hệ thống quản lý tài chính, quản lý sản xuất và chuỗi cung ứng, cùng với các nguồn dữ liệu phụ khác như dữ liệu thị trường và cơ sở dữ liệu khách hàng từ các nhà cung cấp thông tin bên ngoài. Vì vậy, chúng ta thường tích hợp cả nguồn dữ liệu nội bộ và ngoại vi vào kiến trúc Business Intelligence.

Công cụ tích hợp và làm sạch dữ liệu: Để thực hiện phân tích dữ liệu hiệu quả trong chương trình Business Intelligence, tổ chức cần tích hợp và kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra các chế độ xem thống nhất. Công nghệ phổ biến nhất được sử dụng cho mục đích này trong ứng dụng BI là ETL (trích xuất, chuyển đổi và tải), một quy trình hàng loạt để lấy dữ liệu từ các hệ thống nguồn.

Một biến thể khác của ETL là trích xuất, tải và chuyển đổi (ETC), trong đó dữ liệu được trích xuất và tải nguyên trạng, sau đó được chuyển đổi cho các mục đích sử dụng cụ thể trong BI. Các phương pháp khác bao gồm tích hợp dữ liệu theo thời gian thực, như việc thu thập dữ liệu thay đổi và tích hợp trực tuyến để hỗ trợ các ứng dụng phân tích thời gian thực, và ảo hóa dữ liệu, cho phép kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau.

Khám phá quy trình ETL (Extract, Transform, Load) và ảnh hưởng của nó đến xây dựng hệ thống BI

Kho dữ liệu phân tích: Hệ thống BI bao gồm nhiều kho lưu trữ khác nhau để quản lý và lưu trữ dữ liệu BI. Kho lưu trữ chính trong hệ thống là kho dữ liệu, thường lưu trữ dữ liệu có cấu trúc trong các cơ sở dữ liệu quan hệ, cột hoặc đa chiều. Kho dữ liệu này cung cấp dữ liệu cho việc truy vấn và phân tích. Ngoài ra, có thể có các trung tâm dữ liệu nhỏ hơn được thiết lập cho từng phòng ban và đơn vị kinh doanh riêng lẻ. Các trung tâm dữ liệu này chứa dữ liệu được tùy chỉnh để phục vụ nhu cầu BI cụ thể của từng phòng ban hoặc đơn vị kinh doanh.

Data Warehouse là gì? Đặc điểm, thành phần và vai trò đối với hệ thống BI

BI và các công cụ trực quan hóa dữ liệu: Các công cụ được sử dụng để phân tích dữ liệu và trình bày thông tin cho người dùng doanh nghiệp bao gồm một bộ công nghệ có thể tích hợp vào kiến ​​trúc Business Intelligence. Ví dụ, có truy vấn đặc biệt, công cụ khai thác dữ liệu và phần mềm xử lý phân tích trực tuyến. Ngoài ra, việc sử dụng ngày càng nhiều các công cụ Business Intelligence tự phục vụ cho phép các nhà phân tích và quản lý kinh doanh tự thực hiện các truy vấn thay vì phải phụ thuộc vào các thành viên của nhóm Business Intelligence để thực hiện điều đó.

Bảng điều khiển, cổng thông tin và báo cáo: Các công cụ cung cấp thông tin này cho phép người dùng trình bày kết quả của ứng dụng Business Intelligence và phân tích dữ liệu với tính năng trực quan hóa dữ liệu tích hợp. Thường, chúng cũng có khả năng tự phục vụ để thực hiện phân tích dữ liệu bổ sung. Ví dụ, các bảng điều khiển Business Intelligence và các cổng trực tuyến có thể được thiết kế để cung cấp quyền truy cập dữ liệu theo thời gian thực với các chế độ xem có thể tùy chỉnh và cho phép người dùng khám phá chi tiết dữ liệu. Báo cáo thường trình bày dữ liệu ở định dạng tĩnh hơn.

Xem thêm: 4 thành phần cơ bản của hệ thống Business Intelligence

II. Các cơ sở dữ liệu phổ biến trong Business Intelligence

OLAP

Online Analytical Processing (OLAP) là một hệ thống xử lý dữ liệu được sử dụng để phân tích lượng lớn dữ liệu từ nhiều góc độ khác nhau. Phần mềm OLAP được sử dụng trong phân tích dữ liệu và thông minh kinh doanh để hỗ trợ các quy trình báo cáo, phân tích và ra quyết định phức tạp.

Cơ sở dữ liệu OLAP sử dụng cấu trúc dữ liệu đa chiều được gọi là khối OLAP để lưu trữ và quản lý dữ liệu. Điều này cung cấp chế độ xem dữ liệu linh hoạt và năng động, đồng thời cho phép phân tích trên nhiều thứ nguyên khác nhau.

Mục đích chính của OLAP là cho phép người dùng khám phá dữ liệu một cách trực quan và tương tác hơn các công cụ báo cáo truyền thống. Cơ sở dữ liệu OLAP có thể hỗ trợ các hoạt động như xoay, cắt và xúc xắc cũng như truy sâu để giúp các nhà khoa học dữ liệu trực quan hóa và phân tích dữ liệu tổng hợp.

Các công cụ OLAP cũng được tối ưu hóa cho các hoạt động cần đọc nhiều. Chúng được thiết kế để truy xuất dữ liệu nhanh chóng, nhờ đó, các nhà phân tích kinh doanh có thể chạy các truy vấn phân tích phức tạp một cách hiệu quả trên khối lượng dữ liệu lớn.

OLTP

OLTP là viết tắt của "Online Transaction Processing" (Xử lý giao dịch trực tuyến). Nó được sử dụng để đồng thời xử lý một lượng lớn các giao dịch cơ sở dữ liệu đơn giản, thường được thực hiện bởi nhiều người dùng khác nhau.

Mục tiêu chính của hệ thống OLTP là hỗ trợ hoạt động hàng ngày của tổ chức bằng cách ghi lại và xử lý các giao dịch kinh doanh ngay khi chúng diễn ra. Ví dụ về các giao dịch này có thể là việc rút tiền và gửi tiền tại ngân hàng, mua hàng trực tuyến, đặt vé máy bay hoặc nhập viện cho bệnh nhân.

Hệ thống OLTP được tối ưu hóa để xử lý dữ liệu giao dịch một cách nhanh chóng và đáng tin cậy, tập trung vào tính toàn vẹn dữ liệu. Thông thường, dữ liệu được lưu trữ ở dạng chuẩn hóa để giảm thiểu sự trùng lặp dữ liệu.

In-memory Databases

In-memory Databases (IMDB) là hình thức lưu trữ dữ liệu máy tính trực tiếp trong bộ nhớ chính của máy tính thay vì trên ổ đĩa cứng, nhằm tối ưu hóa thời gian phản hồi nhanh hơn. Bằng cách này, việc truy cập dữ liệu trở nên nhanh chóng hơn bởi vì không cần phải đợi để truy vấn dữ liệu từ đĩa cứng. In-memory Databases thường được sử dụng bởi các ứng dụng có yêu cầu về thời gian phản hồi nhanh và quản lý dữ liệu theo thời gian thực. 

Các lĩnh vực sử dụng phổ biến của cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ bao gồm ngành viễn thông, ngân hàng, du lịch và giải trí điện tử. Còn được gọi bằng nhiều tên khác nhau như cơ sở dữ liệu bộ nhớ chính (Main Memory Database MMDB, Real-Time Database RTDB hoặc In-Memory Database System IMDS).

III. Sự kết hợp giữa Big Data và BI

Sự kết hợp giữa Big Data và Business Intelligence (BI) đã tạo ra một sức mạnh lớn trong việc quản lý và phân tích dữ liệu để hỗ trợ quyết định kinh doanh. Dưới đây là một số điểm chính về sự kết hợp này:

Xử lý dữ liệu lớn: Big Data đặc trưng bởi lượng dữ liệu lớn, đa dạng và có tốc độ cao. BI kết hợp với Big Data cho phép tổ chức xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn một cách hiệu quả, giúp phân tích thông tin từ các nguồn dữ liệu khác nhau như dữ liệu máy chủ, dữ liệu truyền thông xã hội, dữ liệu cảm biến, và nhiều nguồn khác.

Phân tích dữ liệu sâu rộng: Khi kết hợp với Big Data, BI có khả năng thực hiện phân tích sâu rộng trên các tập dữ liệu phức tạp. Nó có thể tìm kiếm thông tin ẩn sau những khía cạnh lớn của dữ liệu và cung cấp các hiểu biết chi tiết hơn về hoạt động kinh doanh.

Dự đoán và quản lý xu hướng: BI sử dụng các công cụ phân tích dự đoán và khai thác dữ liệu để xác định xu hướng và mô hình trong Big Data. Điều này giúp tổ chức dự đoán các biến động trong thị trường, hiểu rõ nhu cầu của khách hàng và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu chính xác.

Thông báo thời gian thực: Điều này cho phép tổ chức nhận được thông báo và đưa ra các quyết định kịp thời dựa trên dữ liệu mới nhất.

Hiểu biết chi tiết về khách hàng: Kết hợp BI và Big Data giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng của họ. Họ có thể phân tích hành vi của khách hàng trên các nền tảng trực tuyến và offline, từ đó cá nhân hóa dịch vụ và sản phẩm hơn.

IV. Công nghệ trí tuệ nhân tạo và BI

Công nghệ Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) và Business Intelligence (BI) là hai lĩnh vực quan trọng trong phân tích dữ liệu và hỗ trợ quyết định trong doanh nghiệp. Sự kết hợp giữa công nghệ Trí tuệ nhân tạo và BI mang lại nhiều lợi ích và cơ hội mới cho các tổ chức.

Công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng tự động học và phân tích dữ liệu, từ đó tạo ra các mô hình dự đoán và dự báo. AI có thể xử lý và phân tích dữ liệu lớn, phức tạp và đa dạng từ các nguồn khác nhau. Khi kết hợp với BI, AI có thể tự động phát hiện mô hình và xu hướng trong dữ liệu, từ đó giúp tổ chức hiểu rõ hơn về hoạt động kinh doanh và đưa ra các quyết định thông minh.

Ví dụ, công nghệ Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu khách hàng và dự đoán hành vi mua hàng. AI có thể tự động nhận diện các mô hình mua hàng và đưa ra các gợi ý cá nhân hóa cho từng khách hàng. Điều này giúp tăng cường trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.

Ngoài ra, Trí tuệ nhân tạo cũng có thể được sử dụng để tự động phân loại và phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau như mạng xã hội, email, tài liệu văn bản... Điều này giúp tổ chức nắm bắt thông tin quan trọng và đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên dữ liệu phân tích.

Như vậy, kiến trúc và các công nghệ Business Intelligence đóng vai trò quan trọng trong việc biến dữ liệu thành thông tin và kiến thức giúp tổ chức ra quyết định hiệu quả. Chúng tạo ra cơ hội để nắm bắt cơ hội, tối ưu hóa hoạt động, và cải thiện sự cạnh tranh. Với sự phát triển không ngừng của dữ liệu và công nghệ, khả năng sáng tạo và tận dụng BI sẽ tiếp tục định hình cách chúng ta làm kinh doanh trong tương lai.