[Tóm tắt] Luận văn 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 Files Data Sources Data Warehouse BI Nguồn dữ liệu ngoài DSA nguồn DSA đích CSDL tác nghiệp DSA nguồn DSA nguồn DSA nguồn EM DM DM OLAP CSDL tác nghiệp Tầng dữ liệu người dùng Cổng giao tiếp End- user Administration (Metadata và Quản trị hệ thống) 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 CHỦ TỊCH HĐQT, BAN GIÁM ĐỐC CÁC BAN TRỰC THUỘC TRỤ SỞ CHÍNH TRUNG TÂM CNTT MẠNG LƯỚI CHI NHÁNH 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) Tra cứu dữ liệu theo chủ đề Phân tích dữ liệu nhiều chiều Báo cáo phục vụ nghiệp vụ hàng ngày Báo cáo tổng hợp Dự báo khai phá dữ liệu 4 BUSINESS OBJECT ENTERPRISE TABMIS IPCAS2 CSDL COREBANKING TABMIS MIS TAB MISTCS_TT CSDL NGHIỆP VỤ KHÁC TABMIS TTSP TABMIS SMS B NKING TABMIS WESTERN UNION TABMIS INTERNET B NKING 1 CSDL BÁO CÁO TỔNG HỢP Data Integration Data Quality Management Master Data Management Metadata Management KHO DỮ LIỆU TÍCH HỢP Chủ đề 2 Chủ đề n Chủ đề 1 2 Reports Live Office Executive dashboard Voyager 3 - 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 Máy chủ ứng dụng BIMáy chủ Web Cổng giao tiếp ` Máy chủ CSDL trung chuyển Data Source Máy chủ CSDL tích hợp Máy chủ CSDL chủ đề Business Intelligence Data Warehouse End-user 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: Đối tượng sử dụng Tính năng Điểm tối đa SAP IBM Oracle Người sử dụng cuối 250 245 223 223 Khả năng tạo báo cáo thường xuyên (Enterprise Reporting) 60 60 54 54 Khả năng tạo báo cáo phân tích (Analytic Reporting) 60 60 60 60 Tra cứu thông tin chi tiết 20 20 14 14 Đối tượng sử dụng Tính năng Điểm tối đa SAP IBM Oracle Khả năng tích hợp với MS Office 10 10 0 0 Xuất bản báo cáo và chia sẻ thông tin/ báo cáo với người khác 40 40 40 40 Đảm bảo an toàn / bảo mật thông tin 40 40 40 40 Ngôn ngữ 20 15 15 15 Người quản trị và vận hành hệ thống 100 100 100 100 Cài đặt và cấu hình 10 10 10 10 Quản trị người dùng 20 20 20 20 Quản trị báo cáo/ thông tin 20 20 20 20 Tạo và cập nhật lớp CSDL dành cho người dùng cuối (Universe) 30 30 30 30 Xử lý sự cố 10 10 10 10 Đảm bảo an toàn thông tin 10 10 10 10 Người xây dựng và phát triển hệ thống 50 50 50 50 Dễ cài đặt, kiểm thử (test) và gỡ lỗi (debug) 10 10 10 10 Công cụ hỗ trợ xây dựng báo cáo đã 20 20 20 20 Đối tượng sử dụng Tính năng Điểm tối đa SAP IBM Oracle biết (Fixed Report) Công cụ hỗ trợ xây dựng các lớp CSDL dành cho người dùng cuối (Universe) 10 10 10 10 Khả năng chuyển từ môi trường phát triển sang môi trường chạy thật. 10 10 10 10 TỔNG CỘNG 400 395 373 373 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 Tổng điểm 400 395 373 373 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 T T Danh mục Trước thuế VAT Sau thuế A Chi phí mua sắm triển khai 59,266,30 0,515 5,926,63 0,052 65,192,93 0,567 1 Thiết bị phần cứng 7,247,050 ,515 724,705, 052 7,971,755 ,567 2 Phần mềm tiêu chuẩn 37,635,00 0,000 3,763,50 0,000 41,398,50 0,000 3 Tổ chức triển khai 14,384,25 0,000 1,438,42 5,000 15,822,67 5,000 B Chi phí quản lý 2,366,927 ,133 236,692, 713 2,603,619 ,846 1 Chi phí lập dự toán 515,024,1 51 51,502,4 15 566,526,5 66 2 Chi phí thẩm định 156,463,0 33 15,646,3 03 172,109,3 36 3 Chi phí kiểm toán 196,002,5 46 19,600,2 55 215,602,8 01 4 Chi phí quản lý dự án 1,173,472 ,750 117,347, 275 1,290,820 ,025 5 Chi phí tư vấn 325,964,6 53 32,596,4 65 358,561,1 18 Tổng cộng (A+B) 61,633,22 7,648 6,163,32 2,765 67,796,55 0,413 C Chi phí dự phòng 5% 3,081,661 ,382 308,166, 138 3,389,827 ,521 Tổng dự toán (A+B+C) sau thuế 64714889 030 6,471,48 8,903 71,186,37 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.