Nghiên cứu giải pháp Kho dữ liệu trong
Oracle Data Warehouse10g và áp dụng trong
bài toán xây dựng kho dữ liệu khách hàng –
Ngân hàng TMCP Tiên Phong

Trịnh Hồng Nam

Trường Đại học Công nghệ
Luận văn Thạc sĩ ngành: Hệ thống thông tin; Mã số: 60 48 05
Người hướng dẫn: PGS.TS. Đỗ Trung Tuấn
Năm bảo vệ: 2011

Abstract: Trình bày về khái niệm, mục tiêu, cấu trúc và thành phần của hệ quản trị cơ
sở dữ liệu. Nghiên cứu định nghĩa, đặc trưng , kiến trúc , thiết kế logic, thiết kế vật lý
của kho dữ liệu, qua đó tìm hiểu công cụ tích hợp dữ liệu, quản lý môi trường và bảo
trì kho dữ liệu. Giới thiệu về ngân hàng Tiên Phong qua mục đích, đặc tính và hỗ trợ
tích hợp của kho dữ liệu. Từ đó đưa ra giải pháp và đề xuất xây dựng kho dữ liệu
khách hàng. Cài đặt, thử nghiệm và kết quả.

Keywords: Hệ thống thông tin; Kho dữ liệu; Cơ sở dữ liệu

Content
GIỚI THIỆU BÀI TOÁN
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.
Với sự phát triển của mô hình kho dữ liệu, ngày nay ở Việt nam các tổ chức, doanh
nghiệp luôn chú trọng khả năng lưu trữ, xử lý và khai thác thông tin giúp nhà quản trị, lãnh
đạo phân tích trên các lớp dữ liệu dự báo được các khuynh hướng phát triển, đưa ra các quyết

Một trong những nhu cầu tất yếu với hệ thống tác nghiệp đa chiều đối với kho dữ liệu.
Việc xây dựng kho dữ liệu phục vụ đáp ứng nhu cầu phân tích thông tin đa chiều.
1. Các phân tích sâu hơn và nhiều chiều hơn …, các báo cáo phân tích phức tạp với
nhiều tiêu chí đan xen.
• Phân tích lợi nhuận (giá trị, tỷ suất) chi tiết đến từng chi nhánh.
• Phân tích lợi nhuận (giá trị, tỷ suất) chi tiết đến từng loại sản phẩm, dịch vụ.
2. Phân tích trên một khoảng thời gian dài.
• Phân tích sự tăng trưởng về giá trị huy động vốn từ những khách hàng cá nhân
trên địa bàn Hà Nội trong khoảng thời gian từ năm 2002 đến 2010.
3. Những phân tích dự báo, có sự kết hợp với các nguồn dữ liệu bên ngoài.
• Những phân tích kiểu “what-if” ? (các kịch bản nào có thể xảy ra với từng tình
huống cụ thể), ví dụ: tăng lãi suất.
• Dự báo nhu cầu vay vốn của một các khách hàng doanh nghiệp xuất nhập khẩu
trong quý III/2010.
• Dự báo tổng giá trị huy động từ các khách hàng cá nhân khu vực Hà Nội.
Giải pháp mang toàn diện và lâu dài để đáp ứng tốt nhất các nhu cầu thông tin
của ngân hàng:
1. Quan điểm thiết kế đa chiều (tổ chức dữ liệu đa chiều), chuyên để phân tích thông
tin, hỗ trợ quyết định  đáp ứng tốt nhất các nhu cầu phân tích đa chiều, hỗ trợ
quyết định.
2. Phương pháp tối ưu để lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu lịch sử, dữ liệu tích lũy theo
thời gian, cho phép phân tích theo thời gian dài.
3. Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn đủ các thông tin liên quan.
4. DWH sẽ khai thác được kho dữ liệu quý giá đang có để tạo ra những thông tin giá
trị cho hoạch định chiến lược, chính sách kinh doanh, chính sách chăm sóc khách
hàng tốt nhất (từ khai phá dữ liệu để xác định các quy luật nghiệp vụ).
5. Tầng ứng dụng BI tạo ra một lớp các thông tin nghiệp vụ luôn ở trạng thái sẵn sàng
và thuận tiện truy vấn, do đó, mang đến cho người dùng sự chủ động cao khi phân
tích.
6. DWH củng cố nền tảng CNTT của ngân hàng, giúp ngân hàng quản trị hiệu quả tài