HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

NGUYỄN MINH TUẤN NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH OBI CHO PHÂN TÍCH DỰ
BÁO SỐ LIỆU KINH DOANH TRONG DOANH NGHIỆP VIỄN
THÔNG Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số: 60.48.01

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

HÀ NỘI -2013
1

Luận văn được hoàn thành tại:
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG


BI là giải pháp công nghệ mà các tổ chức dùng để thu thập, lưu trữ, phân tích và xử
lý dữ liệu nhằm giúp các nhà quả n lý đưa ra các quyết định hiệu quả hơn. BI cung cấp một
cách nhìn toàn cảnh hoạt động của tổ chức từ quá khứ, đến hiện tại cũng như các dự đoán
trong tương lai. Việc đó giúp cho các doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu
quả hơn:
Xác định được vị trí và sức cạnh tranh của DN
Phân tích thói quen sử dụng dịch vụ của khách hàng
Xác định mục đích và chiến lược Marketing
Dự đoán tương lai của doanh nghiệp
Xây dựng chiến lược kinh doanh
Giữ được khách hàng có giá trị và dự đoán khách hành tiềm năng
Các nhà cung cấp dịch vụ Viễn thông hàng đầu ở Việt Nam. Trong những năm gần
đây, luôn chú trọng công tác cung cấp dịch vụ, đảm bảo dịch vụ, nâng cao chất lượng sản
phẩm tới khách hàng một cách nhanh chóng và thuận tiện. Để thực hiện việc đó, các thành
phần và kiến trúc của công nghệ BI được nghiên cứu ứng dụng hỗ trợ doanh nghiệp trong
việc ra quyết định hiệu quả và kịp thời.
Trước thực trạng một số hạn chế như hiện nay, học viên đề xuất việc “xây dựng hệ
thống phân tích và dự báo số kinh doanh trong doanh nghiệp viễn thông” dựa trên kiến trúc
của hệ thống (BI) áp dụng mô hình Oracle Business Intelligence (OBI).
3

Nội dung và mục tiêu của luận văn gồm 3 phần chính:
Chương 1: Kinh doanh thông minh. Cung cấp cái nhìn tổng quát về hệ thống quản trị
bao gồm khái niệm của hệ thống, vai trò của hệ thống đối với doanh nghiệp, thành phần và
kiến trúc của hệ thống trong tổng thể kiến trúc của doanh nghiệp.
Chương 2: Giới thiệu mô hình OBI. Cung cấp cái nhìn tổng quát về hệ thống OBI
bao gồm kiến trúc và các thành phần của hệ thống.
Chương 3: Đề xuất giải pháp hệ thống OBI cho dữ liệu lưu lượng và dịch vụ trong
doanh nghiệp Viễn thông: xây dựng và thiết kế cơ sở dữ liệu áp dụng giải pháp ở trên để
xây dựng các báo cáo phân tích, biểu đồ kinh doanh thông minh trong dữ liệu lưu lượ ng và
Kho dữ liệu
Hệ hỗ trợ
kinh doanh
thông minh
5

1.1.3 Lịch sử phát triển công nghệ Business Intelligence BI
Hệ thống kinh doanh thông minh trên thế giới đã có một lịch sử khá lâu đời. Năm
1958, một chuyên gia nghiên cứu của IBM đã đưa ra thuật ngữ “Business Intelligence” và
định nghĩa nó như là “khả năng nhìn nhận những mối quan hệ hiện có để rồi đề ra các hành
động nhằm đạt được mục tiêu”.
Năm 1989, Howard Dresner (sau này là chuyên gia phân tích của Gartner Group) đề
xuất “kinh doanh thông minh” như là một lớp vỏ bọc để miêu tả “các khái niệm và phương
pháp để cải thiện việc ra quyết định trong kinh doanh bằng cách sử dụng các hệ thống hỗ trợ
trên thực tế”. Cho đến cuối những năm 1990, BI đã được sử dụng rộng rãi.
Business Intelligence hiện nay vẫn giữ nguyên ý nghĩa của nó nhưng được phát triển
rộng khắp trên nhiều lĩnh vực. Mặc dù chúng ta gọi là BI nhưng khái niệm và các kỹ thuật
của BI có thể dùng được cho hầu hết các lĩnh vực như: kinh doanh, viễn thông(Telecom),
giáo dục (Education), chính phủ (Government), chăm sóc sức khỏe (health care)….

1.1.4 Vai trò của hệ thống BI trong doanh nghiệp
Đối với các tổ chức kinh doanh luôn đặt tiêu chí hàng đầu “Thời gian chính là tiền
bạc”, do đó họ không chỉ đơn thuần quả n lý hiệu quả hoạt động kinh doanh qua các chỉ tiêu
tài chính, kinh doanh, sản xuất, hệ thống phân phối mà còn quản lý thông qua một ma trận
các chỉ số hiệu suất chính (Key Performance Index - KPI) của tập hợp nhiều bộ phận với
nhau trong toàn bộ chuỗi cung ứng và hoạt động của doanh nghiệp.
1.2 Khái niệm về mô hình BI
1.2.1 Khái niệm hệ hỗ trợ ra quyết định BI

1.3.1 Kho dữ liệu (Datawarehouse)
Kho dữ liệu (Data Warehouse) là tập hợp của các CSDL tích hợp, hướng chủ đề,
được thiết kế để hỗ trợ cho chức năng trợ giúp quyết định mà mỗi đơn vị dữ liệu đều liên
quan tới một khoảng thời gian cụ thể
1.3.1.1 Một data warehouse thường có các tính chất sau :
- Dữ liệu có tính tích hợp
- Dữ liệu gắn thời gian và có tính lịch sử
- Dữ liệu tổng hợp và chi tiết
7

- Lưu trữ lâu dài
- Bất biến theo thời gian
- Dữ liệu chỉ đọc
1.3.1.2 Các lớp kiến trúc của một Data Warehouse thông thường
- Data Source Layer (Lớp dữ liệu nguồn)
- Data Extraction Layer
- Staging Area
- ETL Layer
- Data Storage Layer
1.3.1.3 Kho dữ liệu chủ đề (Datamart)
Kho dữ liệu chủ đề (Datamart - DM) là CSDL có những đặc điểm giống với kho dữ
liệu nhưng với quy mô nhỏ hơn và lưu trữ dữ liệu về một lĩnh vự c, một chuyên ngành. Các
Datamart có thể được hình thành từ một tập con dữ liệu của kho dữ liệu hoặc cũng có thể
được xây dựng độc lập và sau khi xây dựng xong các Datamart có thể được kết nối, tích hợp
lại với nhau tạo thành kho dữ liệu.
Có thể chia Datamart ra làm 2 loại: Datamart độc lập và Datamart phụ thuộc
1.3.2 Xử lý dữ liệu trực tuyến (Online Analysis Processing - OLAP)
1.3.2.1 Khái niệm
OLAP là mộ t kỹ thuật sử dụng các biểu diễn dữ liệu đa chiều gọi là các khối (cube) nhằm
cung cấp khả năng truy xuất nhanh đến dữ liệu của kho dữ liệu. Tạo khối (cube) cho dữ liệu

chuyển đổi về dạng phù hợp cho việc khai phá bằng cách thực hiện các thao tác nhóm hoặc
tập hợp.
Bước 5: Khai phá dữ liệu (data mining): là giai đoạn thiết yếu, trong đó các phương
pháp thông minh sẽ được áp dụng để trích xuất ra các mẫu dữ liệu.
Bước 6: Đánh giá mẫu (pattern evaluation): đánh giá sự hữu ích của các mẫu biểu
diễn tri thức dựa vào một số phép đo.
Bước 7: Trình diễn dữ liệu (knowlegde presentation): sử dụng các kĩ thuật trình diễn
và trực quan hoá dữ liệu để biểu diễn tri thức khai phá được cho người sử dụng.

9

CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH OBI
2.1 Giới thiệu
2.2 Các thành phần chính của mô hình OBI
OBI là hệ thố ng cung cấp các tính năng rất mạnh hỗ trợ cho các ứng dụng BI trong
doanh nghiệp. Một hệ thống OBI bao gồm các thành phần: Oracle Business Intelligence
Enterprise Edition 11g, Oracle BI Publisher, Oracle Essbase, Oracle Scorecard and Strategy
Management, và Oracle Essbase Analytics Link (EAL). Dưới đây là cái nhìn tổng thể về các
thành phần chính trong hệ thống này
2.2.1 Các thành phần của Server
OBI Server là hệ thống server phục vụ cho việc truy vấn, lập báo cáo và phân tích dữ
liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Hệ thống này cung cấp các dịch vụ cho các thành
phần khác của hệ thống BI như các ứng dụng phân tích số liệu, các bảng điều khiển, các ứng
dụng khai phá dữ liệu.

Hình 0-1 – Kiến trúc tổng quát của hệ thống OBI

Common Enterprise Information Model: mô hình mứ c ngữ cả nh của hệ thống OBI. Nó
được truy cập thông qua một API mở, do đó tích hợp được với các kênh dữ liệu cả dưới
dạng Oracle hoặc không phải Oracle.

java và các thủ tục riêng khác từ bất kỳ một kênh phân phối nào.
11

- Integrated Search: Cung cấp khả năng tìm kiế m dựa trên việc đánh chỉ mục các bảng
điều khiển, bảng phân tích, khung nhìn, các cảnh báo, các chỉ số KPI, các bảng
Scorecard, các báo cáo Publisher.
- BI on the go: Cung cấp các tính năng của hệ thống BI trong trường hợp người dùng
không kết nối trực tiếp với hệ thống mạng của doanh nghiệp.
2.2.3 Các thành phần quản trị hệ thống
Oracle Enterprise Manager Integration: Cung cấp các công cụ quản trị tập trung dưới
dạng web. Cho phép người quản trị hệ thống OBI quản lý nhiều hệ thống server khác nhau
trên một giao diện.
2.3 Các đặc điểm của hệ thống OBI
OBI được thiết kế nhằm đưa ra các giải pháp cho các yêu cầu phân tích số liệu sản
xuất kinh doanh của doanh nghiệp. Nó bao gồm một loạt các tính năng như truy vấn và
phân tích dữ liệu, đưa ra các bảng điều khiển, scorecard, lập báo cáo, cảnh báo, phân tích từ
xa… Hệ thống được thiết kế với các đặc điểm cơ bản sau:
- Khung nhìn thông tin mức ngữ cảnh là thống nhất
- Người dùng tự phục vụ
- Truy nhập thông tin theo thời gian thực
- Đưa ra các hoạt động dựa trên kết quả phân tích
- Platform thống nhất
2.4 Kết chương
Trong chương này, học viên đã tìm hiểu đượ c một số các lý thuyết, các kĩ thuật được
sử dụng trong hệ thống OBI như: kiến trúc và các thành phần củ a OBI. Trong chương này,
cũng chỉ ra những mục tiêu và nhiệm vụ mà học viên sẽ phải đ ạt được trong luận văn. Đọc
xong chương này, người đọc đã có thể có một cái nhìn tổng quan có tính hệ thống về đề tài
đang được thực hiện.
13

3.1.1 Nhu cầu thực tế
Tất cả các thông tin vừa nêu trong phần trên về cơ bản đều hữu ích cho người quản lý dịch
vụ, người vận hành dịch vụ và những người hoạch định chiến lược kinh doanh đối với các
dịch vụ.
Từ các thông tin liệt kê trên hiện chưa có là
- Chưa thể hiểu được khách hàng và các yêu cầu của khách hàng
- Chưa thể đưa ra các dịch vụ mới cho khách hàng dựa trên yêu cầu
- Chưa thể thấy rõ được hiệu quả sử dụng dịch vụ của khách hàng
- …
Với những vấn đề như vậy, khả năng mất khách hàng, mất thị trường hay thua kém so với
đối thủ là không thể tránh đượ c.
Do vậy việc cần có một hệ thống BI để phụ c vụ cho các nhu cầu quản lý, điều hành, nhu cầu
phân tích thị trường, phân tích dịch vụ, phân tích khách hàng và hàng loạt những nhu cầu
khác là rất cấp thiết.
3.2 Mô tả bài toán thử nghiệm
3.2.1 Lựa chọn nguồn dữ liệu
Dựa trên khảo sát thực tế tác giả xây dựng bả ng tổng hợp các nguồn dữ liệu được
đưa ra dựa trên việc phân tích các hệ thống phục vụ công tác quản lý vận hành khai thác các
dịch vụ cơ bản của VNPT. Các đối tượng tham gia gồm có: Các công ty dịch vụ di động,
VNP, VMS, công ty hạ tầng VTN, công ty chủ quản dị ch vụ Internet VDC, công ty chủ
quản dịch vụ IPTV VASC, công ty chủ quản dịch vụ VPN và VoIP: VTN.
Trong phạm vi đề tài này tác giả lựa chọn dịch vụ (NP, VoIP SP, VPN SP) của công
ty hạ tầng VTN để phân tích lưu lượng và dịch vụ.
3.2.2 Phân tích biểu mẫu báo cáo và chỉ tiêu phục vụ phân tích và dự báo
Hệ thống báo cáo số liệu, biểu đồ phân tích hiện tại của đơn vị Viễn thông đư ợc xây dựng
dựa trên nhu cầu thực tế của người dùng, và chỉ cung cấp được thông tin theo một chiề u
nhất định. Vì vậy, để đả m bảo tính chính xác của số liệu thông tin và tối ưu hóa lưu trữ, xử
lý dữ liệu, học viên đã thực hiện thu thập, phân tích và xử lý các biểu mẫu, chỉ tiêu đối với

hợp với các dữ liệu khác, (ví dụ như dữ liệu chi tiết lưu lượng).
• Dữ liệu quản lý thiết bị
Dữ liệu thiết bị lưu trữ các thông tin thuộc tính của thiết bị như: địa chỉ IP, port, tên thiết
bị, hướng kết nối, đơn vị thuê…
• Dữ liệu port
15

Dữ liệu port lưu trữ các thông tin thuộc tính của port như: port, mô tả port, hướng kết
nối, thời gian bắt đầu, thời gian kết thúc, đ ơn vị thuê …
3.3 Xác định các mục tiêu
3.3.1 Mục tiêu gần
- Nắm được một nguồn dữ liệu cần có cho các yêu cầu báo cáo
- Có một số báo cáo mức cơ bản
- Trước mắt là báo cáo offline, quá trình lấy thông tin cho báo cáo là bán tự
động/tự động
- Chuẩn hóa được một số dữ liệu dữ liệu cơ bản
3.3.2 Mục tiêu xa
- Xây dựng được hệ thống BI dựa trên nền tảng công nghệ OBI cho các dịch vụ
của VNPT
- Có đầy đủ các mức độ báo cáo trong hệ thống từ báo cáo chung tới các báo
cáo đa chiều, các báo cáo dự báo, dự đoán, phân tích.
- Các báo cáo là realtime, việc thu thập và phân tích thông tin là hoàn toàn tự
động
- Chuẩn hóa được tất cả các dữ liệu cần có phục vụ các bài toán kinh doanh,
quản lý.
3.4 Mô hình triển khai
3.4.1 Đề xuất mô hình triển khai thử nghiệm
mô hình triển khai thử nghiệm
Căn cứ vào nhu cầu thực tế tại đơn vị tác giả đưa lựa chọn một số thành phần cơ bản để
đưa ra mô hình triển khai như sau:

vụ Internet băng rộng (HSI) nói riêng và dịch vụ NGN nói chung.
3.4.2 Các bước thực hiện
Hệ thống thử nghiệm được tiến hành qua các bước như sau:
17

Dữ liệu chi
tiết lưu
lượng
Dữ liệu lưu
lượng theo
dịch vụ
Dữ liệu đơn
vị thuê
Dữ liệu
quản lý thiết
bị
Dữ liệu port
Hệ thốn g ETL
Kho dữ liệu
DataWarehouse
Dữ liệu lưu
lượng trung
bình giờ cao
điểm
Dữ liệu dung
lượng
Dữ liệu lưu
lượng theo
dịch vụ
Dữ liệu dung

VARCHAR2
4
DAY_NUM_OF_WEEK
NUMBER
5
MONTH_ID
VARCHAR2
6
MONTH_TIME_SPAN
NUMBER
7
MONTH_END_DATE
DATE
8
MONTH_SHORT_DESC
VARCHAR2
18

9
MONTH_LONG_DESC
VARCHAR2
10
MONTH_SHORT
VARCHAR2
11
MONTH_LONG
VARCHAR2
12
QUARTER_ID
VARCHAR2

23
DAY_ID_VN
VARCHAR2
24
YEAR_AND_WEEK
NUMBER
25
YEAR_AND_MONTH
NUMBER

Bảng 0-2: Bảng dữ liệu tổng hợp lưu lượng
STT
Tên Trường
Kiểu dữ liệu
1
CALENDAR_KEY
NUMBER
2
PROVINCE_ID
NUMBER
3
SERVICE_ID
NUMBER
4
DEVICE_ID
NUMBER
5
DESCR
VARCHAR2
6

S
TT
Tên Trường
Kiểu dữ liệu
1
ID
NUMBER
2
NAME
VARCHAR2
Bảng 0-5: Bảng dữ liệu thiết bị
S
TT
Tên Trường
Kiểu dữ liệu
1
ID
NUMBER
2
IP
NVARCHAR2
3
COMMUNITY
NVARCHAR2
4
TYPE
NVARCHAR2
5
SYSDESCR
NVARCHAR2

Thời gian ! Năm ! Tháng ! Ngày
Đơn vị thuê ! Vùng(TT1:miền bắc,TT2: miền trung, TT3 miền nam) ! Đơn vị

Hình 0-1 Báo cáo tổng hợp lưu lượng theo dịch vụ và khu vực
3.6 Đánh giá kết quả thử nghiệm
22

Trong quá trình cài đặt thử nghiệm theo mô hình đề xuất, học viên nhận thấy được một
số lợi ích được đối chiếu so sánh trong hình dưới đây:
Các yếu tố \ Kết quả
Chưa triển khai
Khi triển khai
Dữ liệu về lưu lượng,
dịch vụ, đơn vị thuê,
thiết bị
Tồn tại dưới dạng file text và không
được lưu trữ theo thời gian
Lưu trữ tập trung tại một nơi và
theo lịch sử để dễ dàng khai
thác
Nhân sự để thực hiện
báo cáo
Hàng ngày, tuần quí tốn nhiều nhân sự
cho việc thu thập thống kế báo cáo cho
lãnh đạo. Đôi khi số liệu không được
tin cậy
Không cần nhân sự cho việc
thực hiện các báo cáo
Định dạng các báo cáo
Txt, excel, word

niệm BI, vai trò đối với doanh nghiệp cũng như kiến trúc và các thành phần của hệ thống
OBI.
Tuy nhiên, trong khuôn khổ luận văn tốt nghiệp, sản phẩm mẫu còn một số hạn chế. Thứ
nhất, dữ liệu thu được mới ở khía cạnh lưu lượng trung bình giờ cao điểm, dịch vụ sử dụng,
thông tin thiết bị và đơn vị thuê. Thứ hai, mức độ thông tin đưa ra chưa sâu, chưa nhiều. Thứ
ba: mới ứng dụng được cho một phần rất nhỏ của Viễn thông. 24

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making. Carlo
Vercellis (2009)
[2] Successful BUSINESS INTELLIGENCE Secrets to Making BI a Killer App. Cindi
Howson (2008)
[3] Business Intelligence Roadmap: The Complete Project Lifecycle for Decision-Support
Applications. Larissa T. Moss, Shaku Atre (2003)
[4] Data Mining and Market Intelligence for Optimal Marketing Returns. Susan Chiu
Domingo Tavella
[5] Beyond Data Warehousing: What’s Next in Business Intelligence? Matteo Golfarelli
DEIS, Stefano Rizzi DEIS, Iuris Cella Gruppo
[6] BUSINESS INTELLIGENCE: CONCEPTS, COMPONENTS, TECHNIQUES AND
BENEFITS (2005 - 2009): JAYANTHI RANJAN Institute of Management Technology,
Ghaziabad, Uttar Pradesh, India.
[7] Decision Support Systems(2002): Marek J. Druzdzel and Roger R. Flynn, University of
Pittsburgh Pittsburgh.
[8] SAP Business Intelligence: Egger, Fiechter, Kramer,Sawicki, Straub, Weber.
[9] Oracle business intelligence : />analytics/business-intelligence/index.html [Truy cập: 10/01/2013].