Giới thiệu sơ lược
Bối cảnh công nghệ & thực trạng Quản trị doanh nghiệp
Trong bối cảnh khoa học và công nghệ phát triển mạnh mẽ, đặc biệt là công nghệ thông tin, cuộc cách mạng 4.0 đã diễn ra với vai trò quan trọng của các hệ thống quản trị thông minh Công nghệ thông tin không chỉ hiện diện mà còn là yếu tố thiết yếu trong quản trị và điều hành hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp Sự phát triển của Internet đã làm thay đổi mô hình kinh doanh, chuyển giao từ giao dịch truyền thống sang giao dịch điện tử, ảnh hưởng sâu sắc đến vị trí, vai trò và nhu cầu của các bên liên quan như khách hàng, nhà cung cấp và nhà đầu tư.
Trong bối cảnh công nghệ hiện đại, nhiều doanh nghiệp đang áp dụng các công cụ hỗ trợ cho hoạt động hàng ngày, như phần mềm kế toán Misa, Fast, hoặc các giải pháp ERP như Oracle, SAP, Odoo Sự phát triển này đã tạo ra một nguồn dữ liệu số phong phú, tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vẫn chưa khai thác tối đa giá trị từ nguồn "của cải số" này Thay vì sử dụng dữ liệu để phục vụ cho việc quản trị và ra quyết định, họ vẫn chỉ dừng lại ở việc xem các báo cáo tài chính theo mẫu chuẩn của hệ thống.
Sử dụng công nghệ để hỗ trợ ra quyết định
Khi mọi thứ đã được tự động hóa, quản trị thông minh trở thành yếu tố cuối cùng giúp con người hoàn thiện tri thức Điều này đưa nhân loại tiến tới một nền công nghiệp mới, đó là nền công nghiệp sản xuất tri thức, với trọng tâm là tri thức quản trị trong mỗi doanh nghiệp.
Việc ra quyết định trong quản trị doanh nghiệp là mối quan tâm hàng đầu của nhiều tổ chức Để tối ưu hóa quy trình này, việc ứng dụng công nghệ là rất cần thiết, giúp doanh nghiệp nhanh chóng thu thập và xử lý tri thức quản trị phù hợp với bối cảnh công nghệ và tình hình dữ liệu hiện tại.
Các loại quyết định
Nhà quản lý doanh nghiệp chủ yếu tập trung vào việc phân tích thông tin và đưa ra quyết định nhằm xử lý các mối quan hệ trong và ngoài tổ chức Khoảng cách kinh tế xã hội giữa các quốc gia thực tế phản ánh sự khác biệt về tri thức, điều này làm cho quá trình ra quyết định trở nên phức tạp hơn và gia tăng chi phí cho những quyết định sai lầm.
Người ra quyết định có thể đến từ nhiều cấp quản lý và mang phong cách ra quyết định đa dạng Quyết định có thể được hình thành thông qua sự hợp tác của nhiều cá nhân Các quyết định này có thể được phân loại theo cấp độ và loại hình khác nhau.
Hình 1: Tháp phân loại quyết định
Chiến lược là tập hợp các lựa chọn nhằm đạt được mục tiêu tổng thể, trong khi chiến thuật là những hành động cụ thể để thực hiện các lựa chọn đó Thiếu chiến thuật, chiến lược sẽ không thể triển khai hiệu quả; ngược lại, có chiến thuật mà không có chiến lược sẽ dẫn đến sự lộn xộn do thiếu phương hướng Trong tổ chức, chiến lược thường được quyết định bởi hội đồng quản trị cấp cao, trong khi chiến thuật do các trưởng bộ phận thực hiện.
Các bước ra quyết định
Ra quyết định là quá trình lựa chọn hành động hiệu quả từ nhiều lựa chọn nhằm đạt được kết quả mong muốn, và đây là bản chất của quản lý Để đưa ra quyết định đúng đắn, nhà quản trị cần trải qua 7 bước cơ bản trong quy trình ra quyết định.
Hình 2: 7 bước trong quy trình ra quyết định
1 Định nghĩa quyết định Để đưa ra quyết định, trước tiên nhà quản trị phải xác định vấn đề mà họ cần giải quyết hoặc câu hỏi mà họ cần trả lời Xác định rõ ràng quyết định cũng chính để đảm bảo không đưa ra quyết định sai lệch với nhu cầu thực tế Nếu nhà quản trị cần đạt được một mục tiêu cụ thể từ quyết định của mình, thì nhà quản trị phải làm cho nó có thể đo lường được và kịp thời để bạn biết chắc chắn rằng họ đã đạt được mục tiêu khi kết thúc quá trình
2 Thu thập thông tin liên quan
Khi nhà quản trị đã xác định quyết định, bước tiếp theo là thu thập thông tin liên quan Họ cần thực hiện đánh giá nội bộ để xem doanh nghiệp đã thành công hay thất bại trong các lĩnh vực liên quan Đồng thời, việc tìm kiếm thông tin từ các nguồn bên ngoài như nghiên cứu, nghiên cứu thị trường và đánh giá từ chuyên gia tư vấn cũng rất quan trọng.
3 Định nghĩa các phương án
4 Đánh trọng số các bằng chứng
5 Chọn giữa các phương án
6 Thực hiện theo phương án đã chọn
Người quản lý thường gặp khó khăn khi phải xử lý một lượng lớn thông tin và số liệu thống kê, điều này có thể làm phức tạp quá trình ra quyết định của họ.
3 Xác định các phương án
Khi đã có thông tin hiện tại, việc xác định các giải pháp cho vấn đề là cần thiết Thường có nhiều lựa chọn để đạt được mục tiêu, chẳng hạn như khi một công ty muốn tăng cường sự hiện diện trên mạng xã hội Các lựa chọn có thể bao gồm quảng cáo trả phí trên mạng xã hội, điều chỉnh chiến lược truyền thông xã hội hữu cơ, hoặc kết hợp cả hai phương pháp này.
4 Tìm kiếm & cân nhắc bằng chứng
Khi đã xác định nhiều lựa chọn thay thế, hãy xem xét các bằng chứng thuyết phục cho và chống lại từng phương án Nghiên cứu những thành công và thất bại của các công ty trong quá khứ để rút ra bài học cho tổ chức của bạn Đồng thời, xác định các cạm bẫy tiềm ẩn cho mỗi lựa chọn và cân nhắc những vấn đề ngoài lề có thể phát sinh.
5 Chọn trong số các lựa chọn thay thế Đây là một phần của quá trình ra quyết định Lúc này nhà quản trị đã xác định và làm rõ quyết định nào cần được đưa ra, thu thập tất cả thông tin liên quan và phát triển và xem xét các con đường tiềm năng cần thực hiện
Khi nhà quản trị đã đưa ra quyết định, điều quan trọng là phải hành động ngay lập tức Hãy xây dựng một kế hoạch cụ thể để hiện thực hóa quyết định đó và đảm bảo tính khả thi Tiến hành phát triển một kế hoạch dự án liên quan đến quyết định, sau đó hình thành một nhóm để thực hiện các nhiệm vụ cần thiết nhằm triển khai kế hoạch một cách hiệu quả.
Sau một khoảng thời gian xác định, hãy xem xét lại quyết định của bạn để đánh giá xem vấn đề đã được giải quyết hay chưa, và liệu bạn đã đạt được mục tiêu đặt ra hay không Nếu thành công, hãy ghi nhận những yếu tố đã giúp bạn đạt được điều đó để tham khảo trong tương lai Ngược lại, nếu chưa đạt được kết quả mong muốn, hãy rút ra bài học từ những sai lầm và bắt đầu lại quá trình ra quyết định.
Để đưa ra quyết định chính xác, cần sử dụng dữ liệu kịp thời từ nhiều nguồn khác nhau Dữ liệu cần được trình bày một cách rõ ràng và dễ hiểu để con người có thể cảm nhận và phân tích Do đó, việc sử dụng công cụ hỗ trợ là rất quan trọng để cải thiện quá trình ra quyết định.
Khi đưa ra quyết định, việc sử dụng cây quyết định để cân nhắc bằng chứng là rất hữu ích Chẳng hạn, một công ty có thể muốn xác định xem có nên thực hiện thử nghiệm thị trường trước khi ra mắt sản phẩm hay không Các chi nhánh sẽ ghi lại xác suất thành công và dự toán doanh thu cho từng lựa chọn, giúp Tổng giám đốc dễ dàng nhận thấy tùy chọn nào mang lại lợi nhuận cao hơn.
Xu hướng dịch vụ tự thân (self-service)
Dịch vụ tự thân cho phép người dùng không chuyên tự xử lý và phân tích dữ liệu mà không cần kiến thức lập trình sâu Do đặc thù bảo mật dữ liệu, các doanh nghiệp mong muốn tự kiểm soát thông tin mà không phải phụ thuộc vào bên thứ ba Vì vậy, họ cần công cụ tự động trích xuất và báo cáo dữ liệu, cho phép dễ dàng chỉnh sửa và cập nhật theo nhu cầu Doanh nghiệp cũng có thể khai báo kho dữ liệu một cách an toàn và bảo mật.
TableauBI
Tableau được thiết kế cho mọi đối tượng, không yêu cầu kỹ năng lập trình, cho phép người dùng dễ dàng tìm ra câu trả lời cho các vấn đề kinh doanh chỉ trong vài phút với thao tác kéo thả Người dùng có thể kết nối với dữ liệu chỉ bằng vài cú nhấp chuột và tạo ra các biểu đồ tương tác thông qua giao diện trực quan, dễ sử dụng, phù hợp với cả những người đã quen thuộc với Excel.
Giải pháp này được thiết kế với tiêu chí dễ học và dễ sử dụng, đồng thời mang lại tốc độ nhanh hơn so với các giải pháp hiện có Người dùng có thể sử dụng tính năng kéo thả để nhanh chóng hiển thị thông tin trên biểu đồ, đường xu hướng và dự báo, giúp khám phá dữ liệu chỉ trong vài giây.
Sau đây là những tính năng tổng quan của Tableau BI:
Kết nối với đa dạng nguồn dữ liệu như cơ sở dữ liệu, Google Analytics, Salesforce, và Google BigQuery, cho phép liên kết giữa các bảng, trích xuất dữ liệu hiệu quả và quản lý các truy vấn một cách dễ dàng.
Xây dựng giao diện hiển thị dữ liệu cho phép bạn thực hiện thao tác kéo và thả các bảng dữ liệu, tạo liên kết giữa chúng Bạn có thể dễ dàng tùy chỉnh giao diện và các trường thông tin Ngoài ra, việc kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau cũng trở nên đơn giản hơn với tính năng Blend dữ liệu.
Bản đồ: gán dữ liệu vào bản đồ, xây dựng bản đồ, khám phá dữ liệu trong bản đồ
Bảng điều khiển cho phép bạn dễ dàng tạo và sắp xếp các biểu đồ bằng cách kéo và thả từ sheet Bạn có thể lọc thông tin một cách linh hoạt khi thực hiện lựa chọn trên bảng điều khiển của mình.
Câu chuyện được tạo ra từ việc tổng hợp dữ liệu từ các Bảng điều khiển và sheet, sau đó được xuất bản lên Web hoặc Tableau Server Người dùng cũng có thể chia sẻ và trình bày những câu chuyện này với mọi người.
Môi trường phân tích dữ liệu thân thiện với người dùng giúp doanh nghiệp dễ dàng tạo ra các trường tính toán, thực hiện các phép đo và phát triển các chiều phân tích Bằng cách sử dụng các công cụ thống kê và nhiều tính năng hỗ trợ, quá trình phân tích trở nên hiệu quả và thuận tiện hơn cho người dùng doanh nghiệp.
Hình 3: Phân tích dữ liệu theo các mô hình có sẵn
Xuất bản và chia sẻ: hỗ trợ cho bạn xuất ra các định dạng để chia sẻ với người khác
1.6.3 Lợi ích khi sử dụng
Như phân tích ở trên thì việc sử dụng Tableau BI sẽ mang lại các lợi ích sau:
- Phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn nhờ khả năng tích hợp dữ liệu đa dạng
Các nhà quản trị sử dụng chuỗi dữ liệu theo thời gian để nhận diện các sự đột biến và xác định phương án ứng phó hiệu quả Điều này không chỉ giúp họ đưa ra quyết định chính xác mà còn đảm bảo tính kịp thời trong quá trình ra quyết định.
Xây dựng một môi trường làm việc cộng tác cho tất cả các thành viên trong doanh nghiệp, bao gồm các phòng ban khác nhau, là điều cần thiết Điều này cần dựa trên các số liệu cụ thể và văn hóa phân tích, giúp đo lường chi tiết hiệu quả làm việc và cải thiện quy trình hợp tác.
Ai cũng có khả năng xem, phân tích và hiểu các số liệu quản lý, điều này giúp doanh nghiệp hoạt động trong môi trường tối ưu nhất và đạt được hiệu quả làm việc cao nhất.
So sánh với các công cụ khác
Thời gian thành lập của một công cụ là yếu tố quan trọng phản ánh sức bền và kinh nghiệm của nó Qua nhiều phiên bản phát triển, công cụ này có khả năng hoàn thiện và tối ưu hóa các tính năng, mang lại lợi ích tốt nhất cho người sử dụng.
Hệ hỗ trợ ra quyết định cần có khả năng cài đặt dễ dàng, với quy trình triển khai không phức tạp để đảm bảo tính thân thiện khi cấu hình kết nối tới nguồn dữ liệu và cài đặt các đầu đọc dữ liệu Hiện nay, việc đọc dữ liệu trên điện thoại di động được coi là giải pháp dễ cài đặt nhất.
- Hiệu năng với dữ liệu lớn: Đây là yếu tố vô cùng quan trọng vì dữ liệu của 1 doanh nghiệp bán lẻ thường rất lớn
Hình ảnh trực quan đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ lãnh đạo ra quyết định Khi các giao diện được thiết kế một cách rõ ràng và sinh động, khả năng đưa ra quyết định chính xác sẽ được nâng cao.
Tài liệu chuẩn là yếu tố quan trọng bao gồm hướng dẫn sử dụng công cụ, ví dụ cụ thể và tài liệu quản trị Tiêu chí đánh giá tài liệu này dựa trên tính đầy đủ, chính xác và chất lượng của nội dung.
Hỗ trợ trực tuyến là yếu tố quan trọng trong quá trình phát triển và sử dụng hệ thống, khi người dùng có thể cần sự trợ giúp từ các nhà phát triển do tài liệu không đáp ứng đầy đủ yêu cầu Tiêu chí đánh giá sự hỗ trợ này dựa vào chất lượng và tốc độ phản hồi đối với câu hỏi của người dùng, cũng như khả năng sửa chữa wiki và linh hoạt trong việc hỗ trợ các tính năng mới.
Căn cứ trên các tiêu chí đánh giá thì đây là năm thứ 5 mà Tableau nằm trong top dẫn đầu các giải pháp Business Intelligence do Gartner đánh giá
Hình 4: Bảng đánh giá các công cụ BI [4]
Dưới đây là bảng so sánh Top 2 công cụ BI dẫn đầu:
Microsoft - Power BI Tableau BI
Tính dễ cài đặt Dễ cài đặt trên nền tảng desktop Dễ cài đặt trên cả 3 nền tảng desktop, điện thoại, web
Hiệu năng với dữ liệu lớn
Hiển thị trực quan Bình thường Rất tốt
Tài liệu chuẩn Tốt Rất tốt Cực kỳ nhiều tài liệu và video hướng dẫn chi tiết từng thao tác và có cả các Bảng điều khiển mẫu
Dịch vụ hỗ trợ trực tuyến của Microsoft chưa đáp ứng được kỳ vọng của khách hàng, đặc biệt là về thời gian phản hồi và xử lý vấn đề.
Hỗ trợ cực kỳ nhanh và trên nhiều kênh
Chi phí Có bản miễn phí giới hạn 1 số tính năng Bản mất phí có giá 10 USD/người dùng không giới hạn
Có bản miễn phí full tính năng trong vòng 1 năm Bản mất phí có giá: 70$/tháng
Bảng 1: Bảng so sánh 2 công cụ BI đứng đầu
Dựa trên các tiêu chí đánh giá, Tableau nổi bật là lựa chọn hàng đầu cho việc xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong doanh nghiệp nhờ tính dễ sử dụng và khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn Điều này đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp bán lẻ, nơi dữ liệu được tạo ra liên tục theo từng phút, thậm chí từng giây, dẫn đến việc số lượng bản ghi mỗi ngày có thể lên đến vài chục nghìn.
Do đó luận văn đề xuất sử dụng Tableau BI là công cụ để xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định nguồn lực doanh nghiệp.
Phạm vi và phương thức thực hiện của luận văn
Dựa trên 7 bước ra quyết định thủ công của doanh nghiệp, bài viết này sẽ phát triển một hệ thống hỗ trợ quản lý nhằm giúp đưa ra quyết định nhanh chóng hơn, tập trung vào 4 bước cơ bản.
Bước 1: Xác định vấn đề cần ra quyết định
Truy cập phần mềm hỗ trợ ra quyết định để xem các dữ liệu đã được phân tích và mô hình hóa sẵn, từ đó có thể tham khảo các thông tin cần thiết cho quá trình ra quyết định.
Bước 4: Theo dõi kết quả sau khi ra quyết định dựa trên các số liệu thực tế để đánh giá tác động của quyết định đó đối với doanh nghiệp.
Cụ thể, luận văn sẽ thực hiện các nội dung thuộc phạm vi sau:
Bài luận văn này tập trung vào việc khảo sát các doanh nghiệp trong lĩnh vực bán lẻ, một thị trường lớn với lượng dữ liệu phong phú và đã được số hóa.
- Luận văn tập trung nghiên cứu về các quyết định dành cho quản lý cấp cao và quản lý cấp trung về nguồn lực nhân sự
- Luận văn sử dụng công cụ TableauBI làm phương tiện để xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định
Khảo sát nhu cầu ra quyết định trong doanh nghiệp được thực hiện qua hai bài khảo sát: Bài 1 tập trung vào việc khảo sát chung về các quyết định mà doanh nghiệp phải đối mặt, trong khi Bài 2 đi sâu vào các nghiệp vụ cụ thể của doanh nghiệp Những thông tin thu thập được từ các khảo sát này sẽ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về quy trình ra quyết định và cải thiện hiệu quả hoạt động.
Để xây dựng tài liệu đặc tả hệ thống hỗ trợ ra quyết định cho một doanh nghiệp bán lẻ cụ thể, cần tiến hành phân tích yêu cầu một cách chi tiết Trước tiên, cần xác định danh sách các quyết định thường gặp phải của các cấp lãnh đạo, bao gồm các quyết định về chiến lược kinh doanh, quản lý hàng tồn kho, và định giá sản phẩm Tiếp theo, cần tổng hợp danh sách các dữ liệu cần thiết để hỗ trợ các cấp lãnh đạo trong quá trình ra quyết định, bao gồm dữ liệu bán hàng, thông tin khách hàng, và xu hướng thị trường Việc này sẽ giúp đảm bảo rằng hệ thống hỗ trợ ra quyết định được thiết kế phù hợp và hiệu quả.
- Xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định dựa trên công cụ Tableau BI
Kiểm thử giải pháp trên doanh nghiệp tương tự.
Khai thác & sử dụng công cụ Tableau BI
Kiến trúc Tableau BI và quy trình sản xuất báo cáo phân tích
Tableau Server được phát triển để kết nối nhiều tầng dữ liệu, cho phép người dùng truy cập từ các thiết bị di động, web và máy tính để bàn Tableau Desktop là một công cụ mạnh mẽ cho việc trực quan hóa dữ liệu, đảm bảo tính an toàn và khả năng sử dụng cao.
Tableau BI có khả năng hoạt động trên cả máy vật lý và máy ảo, với thiết kế đa quy trình, đa người dùng và đa luồng Để cung cấp những tính năng mạnh mẽ này, kiến trúc của Tableau BI cần phải được xây dựng một cách chặt chẽ và toàn diện.
Hệ thống Tableau BI được xây dựng trên nhiều lớp khác nhau, nhằm hỗ trợ người dùng trong việc phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau Dưới đây là kiến trúc chi tiết của Tableau BI.
Máy chủ dữ liệu Máy chủ kết nối Máy chủ thành phần
Các kỹ thuật dữ liệu
Trình kết nối đa chiều
Máy chủ chuyển đổi SQL
Máy chủ dữ liệu trung trâm
Hình 5: Kiến trúc hệ thống Tableau BI
1 Máy chủ dữ liệu - Thành phần chính của Kiến trúc Tableau là các nguồn Dữ liệu có thể kết nối với nó
Tableau có khả năng kết nối với đa dạng nguồn dữ liệu, cho phép kết hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như tệp Excel, cơ sở dữ liệu và ứng dụng web Ngoài ra, nó còn có thể thiết lập mối quan hệ giữa các loại nguồn dữ liệu khác nhau, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
2 Trình kết nối dữ liệu - Trình kết nối dữ liệu cung cấp giao diện để kết nối các nguồn dữ liệu bên ngoài với Máy chủ dữ liệu Tableau
Tableau tích hợp sẵn trình kết nối SQL/ODBC, cho phép kết nối với mọi cơ sở dữ liệu mà không cần sử dụng trình kết nối gốc Người dùng có thể lựa chọn giữa dữ liệu trích xuất và dữ liệu trực tiếp, và dễ dàng chuyển đổi giữa hai loại dữ liệu này tùy theo nhu cầu sử dụng.
Tableau cho phép kết nối với dữ liệu thời gian thực thông qua việc liên kết trực tiếp với các cơ sở dữ liệu bên ngoài, sử dụng các biểu thức đa chiều động (MDX) và câu lệnh SQL Tính năng này hoạt động như một cầu nối giữa dữ liệu trực tiếp và Tableau, giúp tối ưu hóa hệ thống cơ sở dữ liệu một cách nhanh chóng Trong nhiều doanh nghiệp, với kích thước cơ sở dữ liệu lớn và cập nhật định kỳ, Tableau trở thành công cụ trực quan hóa hiệu quả bằng cách kết nối với dữ liệu thời gian thực.
Tableau là công cụ hiệu quả cho việc trích xuất dữ liệu từ các nguồn bên ngoài, cho phép người dùng tạo bản sao cục bộ dưới dạng tệp trích xuất Với khả năng xóa hàng triệu bản ghi chỉ bằng một cú nhấp chuột, Tableau sử dụng các bộ lưu trữ như ROM, RAM và bộ nhớ đệm để xử lý và lưu trữ dữ liệu Việc áp dụng bộ lọc giúp trích xuất một số bản ghi từ tập dữ liệu lớn, cải thiện hiệu suất làm việc, đặc biệt khi xử lý các bộ dữ liệu lớn Dữ liệu được trích xuất cũng cho phép người dùng trực quan hóa ngoại tuyến mà không cần kết nối với nguồn dữ liệu.
3 Các thành phần của máy chủ Tableau: Các loại thành phần khác nhau của máy chủ Tableau là:
Máy chủ ứng dụng đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp ủy quyền và xác thực, quản lý quyền truy cập cho các giao diện di động và web Để đảm bảo tính bảo mật, nó ghi lại từng ID phiên trên Tableau Server, trong khi quản trị viên đang cấu hình thời gian chờ mặc định cho phiên trên máy chủ.
Máy chủ Viz SQL là công cụ chuyển đổi truy vấn từ nguồn dữ liệu thành hình ảnh trực quan Khi nhận yêu cầu từ khách hàng, VizSQL sẽ gửi truy vấn trực tiếp đến nguồn dữ liệu để lấy thông tin và trình bày dưới dạng hình ảnh cho người dùng.
Tableau sử dụng bộ đệm trực quan để tối ưu hóa thời gian tải, giúp nâng cao hiệu suất Bộ nhớ cache này có thể được chia sẻ giữa nhiều người dùng có quyền truy cập vào hình ảnh trực quan, mang lại trải nghiệm mượt mà hơn cho tất cả người sử dụng.
Máy chủ dữ liệu là hệ thống trung tâm dùng để lưu trữ và quản lý dữ liệu từ các nguồn bên ngoài, đảm bảo bảo mật và quản lý siêu dữ liệu hiệu quả Nó cung cấp khả năng kết nối dữ liệu, yêu cầu trình điều khiển và lưu trữ thông tin chi tiết liên quan đến tập dữ liệu, bao gồm các trường được tính toán, siêu dữ liệu, nhóm, tập hợp và tham số Ngoài ra, máy chủ dữ liệu cũng cho phép trích xuất và kết nối trực tiếp với các nguồn dữ liệu bên ngoài.
4 Cổng điều hướng: Cổng hướng các yêu cầu từ phía người dùng đến các thành phần của Tableau Khi máy khách gửi một yêu cầu, nó sẽ được chuyển tiếp đến bộ cân bằng tải bên ngoài để xử lý Cổng hoạt động như một đơn vị phân bổ các yêu cầu để nó đến đúng các thành phần Tableau tương ứng Trong trường hợp không có bộ cân bằng tải bên ngoài, cổng cũng hoạt động như một bộ cân bằng tải Đối với cấu hình máy chủ duy nhất, một cổng hoặc máy chủ chính quản lý tất cả các yêu cầu gửi đến Đối với nhiều cấu hình máy chủ, một hệ thống vật lý hoạt động như một máy chủ chính và những hệ thống khác được sử dụng làm máy chủ phụ Chỉ một máy được sử dụng làm máy chủ chính trong môi trường Máy chủ Tableau
5 Máy khách: Các hình ảnh và bảng điều khiển trong máy chủ Tableau có thể được chỉnh sửa và xem bằng các máy khách khác nhau Máy khách là một trình duyệt web, các ứng dụng di động hoặc ứng dụng trên nền Desktop
Các trình duyệt web như Google Chrome, Safari và Firefox hỗ trợ máy chủ Tableau, cho phép chỉnh sửa hình ảnh và nội dung trong trang tổng quan Ngoài ra, trang tổng quan từ máy chủ cũng có thể được trực quan hóa một cách tương tác thông qua ứng dụng di động và trình duyệt, giúp người dùng dễ dàng chỉnh sửa và xem nội dung trong sổ làm việc.
Tableau Desktop là một công cụ phân tích mạnh mẽ, cho phép người dùng xem, tạo và xuất bản bảng điều khiển trên máy chủ Tableau Với khả năng truy cập nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, người dùng có thể xây dựng các hình ảnh trực quan ấn tượng trong Tableau Desktop.
Cách thu thập, tổ chức và quản lý thông tin trong Tableau BI
Tableau cho phép người dùng kết nối với nhiều loại dữ liệu khác nhau trước khi tiến hành phân tích Người dùng cần thiết lập kết nối giữa Tableau và nguồn dữ liệu, mà có thể là bảng tính hoặc file văn bản trên máy tính, hoặc dữ liệu lớn từ các cơ sở dữ liệu quan hệ và đa chiều trên máy chủ doanh nghiệp Ngoài ra, người dùng cũng có thể kết nối với dữ liệu công cộng trên web hoặc các nguồn dữ liệu điện toán đám mây như Google Analytics, Amazon, và Salesforce.
Người dùng cần cung cấp thông tin khác nhau cho từng kết nối dữ liệu, bao gồm tên máy chủ và thông tin đăng nhập Đối với một số kết nối, người dùng có thể thực hiện các báo cáo SQL gốc, trong khi các máy chủ SSL-kích hoạt yêu cầu chọn hộp kiểm "Require SSL" khi kết nối Bài viết này sẽ thảo luận về các thông tin cụ thể cần thiết cho từng nguồn dữ liệu mà người dùng muốn kết nối.
Lưu ý: người dùng có thể nhanh chóng tạo ra một nguồn dữ liệutrong Tableau bằng cách sao chép và dán dữ liệu như thao tác trên word hay excel
Kết nối qua lệnh SQL trực tiếp
Khi kết nối với cơ sở dữ liệu, người dùng có thể chỉ định một lệnh SQL gốc để thực hiện khi mở bảng tính, làm mới chiết xuất, đăng nhập lên Tableau Server hoặc xuất bản lên Tableau Server Lệnh SQL gốc này khác với kết nối SQL tùy chỉnh, vì nó định nghĩa mối quan hệ giữa các bảng để tạo ra truy vấn.
Người dùng có thể sử dụng lệnh này để:
- Thiết lập bảng tạm thời để sử dụng trong phiên làm việc
Thiết lập môi trường dữ liệu tùy chỉnh cho phép người dùng thêm lệnh SQL gốc trong hộp thoại Server Connection hoặc trên trang nguồn dữ liệu Người dùng có thể tạo nguồn dữ liệu hoặc thêm kết nối với bảng ghi tạm dữ liệu Để thực hiện phân tích nhanh chóng, thay vì tạo nguồn dữ liệu chung và kết nối trong Tableau, người dùng có thể sao chép và dán dữ liệu trực tiếp vào bảng tính Tableau sẽ tự động tạo nguồn dữ liệu mới để người dùng bắt đầu phân tích, và khi dán dữ liệu trên trang nguồn, Tableau sẽ tạo kết nối mới trong nguồn dữ liệu hiện có.
Khi người dùng dán dữ liệu vào bảng trong Tableau, một nguồn dữ liệu mới được tạo ra để phục vụ cho việc phân tích Dữ liệu được dán sẽ được lưu trữ dưới dạng file văn bản trong Repository của người dùng khi bảng tính được lưu lại.
Lên kế hoạch tạo ra nguồn dữ liệu
Lên kế hoạch tạo nguồn dữ liệu là việc thiết lập ống dẫn giúp dữ liệu doanh nghiệp lưu chuyển mượt mà vào công cụ Tableau Để đảm bảo dòng chảy này không bị gián đoạn, người dùng cần thu thập và cấu hình các thông số cần thiết.
- Tên tập tin nguồn & đường dẫn đến tập tin đó
- Tên máy chủ cơ sở dữ liệu & thông tin đăng nhập
- Tên các bảng trong kết nối & mối quan hệ giữa các bảng với nhau
- Các tùy chỉnh hoặc các thao tác tối ưu hóa để có được dữ liệu mong muốn
Các cách kết hợp dữ liệu
Kết hợp (Union) là phương pháp thêm giá trị cho các bảng bằng cách kết hợp các bảng có cột tương tự Kết quả của quá trình này là một bảng ảo với các cột giống nhau, nhưng được mở rộng theo chiều dọc bằng cách thêm các dãy dữ liệu Tableau hỗ trợ việc kết hợp các bảng tính Excel trong một bảng tính, cũng như trên nhiều bảng tính khác nhau, và có thể xử lý các tệp văn bản trong cùng một thư mục hoặc từ các thư mục khác nhau.
Phép join là phương pháp kết hợp các bảng liên quan thông qua các trường chung, thường là các cột chung Kết quả của quá trình này là một bảng ảo mở rộng theo chiều ngang, với việc thêm các cột dữ liệu mới.
Tableau cho phép người dùng thực hiện việc tham gia giữa các bảng trong cùng một cơ sở dữ liệu cũng như giữa các bảng trong các cơ sở dữ liệu khác nhau, được gọi là cơ sở dữ liệu tham gia.
Pha trộn dữ liệu là một phương pháp hiệu quả giúp người dùng kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đặc biệt khi cơ sở dữ liệu không cho phép thực hiện các phép join Phương pháp này cũng rất hữu ích khi các nguồn dữ liệu có mức độ chi tiết khác nhau, chẳng hạn như khi kết hợp dữ liệu giao dịch hàng ngày với dữ liệu theo quý.
Kết quả của việc kết hợp dữ liệu bằng phương pháp trộn tạo ra một bảng ảo mở rộng theo chiều ngang, thông qua việc thêm các cột dữ liệu.
Sử dụng dữ liệu với một store procedure
Thủ tục lưu trữ là chương trình con cho phép ứng dụng truy cập vào hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ Khi kết nối với SAP Sybase ASE hoặc Microsoft SQL Server, bạn có thể sử dụng thủ tục lưu trữ để xác định kết nối Đối với Oracle, hàm bảng được sử dụng để xác định kết nối, tương tự như thủ tục lưu trữ và được liệt kê trong các Stored Procedure trên trang Nguồn dữ liệu.
When creating a data source using one of the data types and predefined procedures listed under Stored Procedures, as demonstrated in Microsoft SQL Server, it's essential to follow best practices for optimal performance and organization.
Lưu ý: Các ràng buộc quy trình lưu trữ cho cơ sở dữ liệu SQL
Người dùng có thể xoay dữ liệu từ tập tin văn bản Microsoft Excel, bảng tính Google và các nguồn dữ liệu pdf sang định dạng hình cây cột để dễ dàng phân tích Nếu không làm việc với các định dạng này, người dùng có thể sử dụng SQL tùy chỉnh để xoay dữ liệu trong Tableau.
Ví dụ, giả sử nguồn dữ liệu của người dùng có chứa giá trị doanh thu của năm:
North 500 450 150 East 150 300 225 South 325 300 375 West 200 200 150 Central 300 200 250
Mặc dù người dùng có thể phân tích doanh thu theo năm, họ mong muốn hiển thị toàn bộ giá trị bán hàng theo năm mà không phân biệt khu vực Để thực hiện điều này với nguồn dữ liệu ví dụ, người dùng cần sử dụng trục chính để điều chỉnh định dạng của các trường hiện tại, sao cho tất cả giá trị năm được gom vào một trường và tất cả giá trị bán được chứa trong một trường khác Hình ảnh minh họa bên dưới cho thấy nguồn dữ liệu ví dụ trong lưới sau khi áp dụng trục chính (bên trái) và chế độ xem mà người dùng có thể tạo ra với các trục chính (bên phải).
Lọc dữ liệu từ nhiều nguồn
Người dùng có thể tạo bộ lọc trên một nguồn dữ liệu, do đó làm giảm số lượng dữ liệu trong nguồn dữ liệu
Giao diện dành cho người thiết kế
Bắt đầu với Tableau Desktop
Khi khởi động Tableau Desktop, người dùng sẽ thấy giao diện chính, nơi họ có thể chọn trình kết nối để kết nối với dữ liệu mà mình muốn sử dụng.
Người dùng có thể nhìn thấy giao diện sau khi kết nối như sau:
Với dữ liệu bán hàng mẫu từ năm 2014 tới 2017, hãy bắt đầu tạo một biểu đồ đơn giản
Từ ô Dimensions trong mục Dữ liệu, kéo Order Date vào mục Columns
Bước 2: Tinh chỉnh cái nhìn về sản phẩm Để hiểu rõ hơn về sản phẩm nào đóng góp vào doanh số bán hàng tổng thể, cần thu thập thêm dữ liệu Hãy bắt đầu bằng cách bổ sung các loại sản phẩm để có cái nhìn tổng quan về doanh thu từ nhiều góc độ khác nhau.
Kéo Category từ Dimensions vào Columns và đặt bên phải Year (Order Date) để chuyển đổi view thành biểu đồ thanh Bằng cách thêm một trường độc lập vào view, người dùng có thể phân loại dữ liệu theo các khối, thay vì theo dõi dữ liệu liên tục như biểu đồ đường Điều này giúp hiển thị tổng doanh thu cho từng loại sản phẩm theo năm một cách rõ ràng.
1.3.3 Lọc và hiển thị thông tin theo ý muốn
Các thao tác sau sẽ giúp người dùng hiển thị được thông tin theo ý muốn bằng các thao tác hết sức đơn giản:
Thao tác 1: Áp dụng bộ lọc
Bộ lọc được bố trí bên phải giao diện theo thứ tự người dùng đã chọn, với thiết kế dạng thẻ có thể di chuyển Khi người dùng kéo bộ lọc, một đường màu đen đậm sẽ xuất hiện, cho thấy vị trí có thể thả bộ lọc để thay đổi vị trí trong giao diện.
Thao tác 2: Thêm màu vào view
Bằng cách đánh dấu trường lợi nhuận trong tùy chọn Mark, người dùng có thể xem được quá trình đổi màu của lợi nhuận
Để giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm sản phẩm, việc lọc các chi tiết quan trọng là cần thiết Khi một view chứa quá nhiều dữ liệu, người dùng chỉ cần chọn các subcategory cụ thể để thu gọn giao diện Điều này giúp họ tập trung vào những category mà họ đang quan tâm, nâng cao trải nghiệm sử dụng.
1.3.4 Thu thập thông tin chi tiết
Tableau cung cấp các giải pháp để có thể hiển thị chi tiết các thông tin mà bạn muốn xem
Bước 1: Hiển thị dữ liệu top N
Bước 2: Di chuyển các thanh công cụ lọc để xem được vấn đề của dữ liệu
Nhà quản trị có thể dễ dàng xác định các mặt hàng bị lỗ trong năm bằng cách chọn khoảng thời gian và điều chỉnh dải lợi nhuận về âm Điều này giúp người dùng nhanh chóng phát hiện các sản phẩm có kết quả kinh doanh kém.
1.3.5 Xây dựng Bảng điều khiển
Cài đặt Bảng điều khiển bằng cách kéo thả các sheet dữ liệu đã tạo sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan về các loại dữ liệu.
Người dùng có thể tùy chỉnh giao diện của Bảng điều khiển bằng cách loại bỏ các header không cần thiết hoặc điều chỉnh kích thước các cột để hiển thị đầy đủ nội dung.
Thêm tương tác: Thêm các bộ lọc để có thể lọc dữ liệu cho 1 hoặc nhiều sheet tùy chọn
Các mô hình học máy
Tableau cung cấp các mô hình đặc thù hỗ trợ xây dựng hệ thống ra quyết định Trong luận văn này, hai mô hình sẽ được áp dụng để phát triển hệ thống hỗ trợ ra quyết định về nguồn lực nhân sự cho doanh nghiệp bán lẻ.
2.4.1 Mô hình phân cụm dữ liệu: Cluster
Tableau sử dụng thuật toán k-mean để phân cụm dữ liệu thành k cụm đã chỉ định Mỗi cụm có một trung tâm (centroid) đại diện cho giá trị trung bình của các điểm trong cụm đó Thuật toán này hoạt động thông qua một quy trình lặp để giảm thiểu khoảng cách giữa các điểm và trung tâm của cụm Người dùng có thể xác định số lượng cụm mong muốn hoặc để Tableau tự động kiểm tra các giá trị khác nhau của k và đề xuất số cụm tối ưu.
K-mean yêu cầu một đặc điểm kỹ thuật ban đầu của các trung tâm cụm Bắt đầu với một cụm, phương thức chọn một biến có giá trị trung bình được sử dụng làm ngưỡng để chia dữ liệu thành hai Các trọng tâm của hai phần này sau đó được sử dụng để khởi tạo phương tiện k để tối ưu hóa thành viên của hai cụm Tiếp theo, một trong hai cụm được chọn để phân tách và một biến trong cụm đó được chọn có giá trị trung bình được sử dụng làm ngưỡng để chia cụm đó thành hai K-mean sau đó được sử dụng để phân vùng dữ liệu thành ba cụm, được khởi tạo với các tâm của hai phần của cụm phân tách và tâm của cụm còn lại Quá trình này được lặp lại cho đến khi đạt được số lượng cụm
Tableau áp dụng thuật toán Lloyd với khoảng cách Euclide bình phương để thực hiện phân cụm k-mean cho mỗi giá trị k Bằng cách kết hợp quy trình phân tách nhằm xác định các tâm ban đầu cho mỗi k lớn hơn 1, quá trình phân cụm cho ra kết quả xác định, chỉ phụ thuộc vào số lượng cụm đã chọn.
Thuật toán bắt đầu bằng cách chọn các trung tâm cụm ban đầu và phân vùng các nhãn hiệu bằng cách gán từng nhãn cho trung tâm gần nhất Sau đó, nó tinh chỉnh kết quả bằng cách tính toán các trung tâm mới cho mỗi cụm dựa trên trung bình của tất cả các điểm được gán Cuối cùng, thuật toán xem xét việc gán nhãn cho các cụm và điều chỉnh lại bất kỳ nhãn nào gần với một trung tâm khác hơn so với trước đó.
Các cụm được xác định lại và các dấu được gán lại lặp đi lặp lại cho đến khi không có thêm thay đổi nào xảy ra
Tiêu chí được sử dụng để xác định số lượng cụm tối ưu
Tableau sử dụng tiêu chí Calinski-Harabasz để đánh giá chất lượng cụm Tiêu chí Calinski-Harabasz được định nghĩa là:
Trong đó là phương sai tổng thể giữa các cụm, là tổng phương sai trong cụm, k số lượng cụm và N số lượng quan sát
Giá trị của tỷ lệ này càng cao, cho thấy các cụm có sự gắn kết chặt chẽ với phương sai thấp và sự tách biệt rõ ràng giữa các cụm.
Nếu người dùng không chỉ định số lượng cụm trong Tableau, hệ thống sẽ tự động chọn số cụm dựa trên mức tối đa cục bộ đầu tiên của chỉ số Calinski-Harabasz Mặc định, thuật toán k-mean sẽ chạy tối đa 25 cụm, trừ khi đạt được mức tối đa cục bộ đầu tiên cho các giá trị k nhỏ hơn Người dùng có thể tùy chỉnh và đặt giá trị tối đa lên đến 50 cụm.
Ví dụ: Phân loại các khách hàng mua hàng dựa trên tiêu chí avg(price) – Giá trung bình,
Số lượng cụm là 3 người dùng có thể xem thông số về kết quả phân cụm như sau:
2.4.2 Mô hình đường xu hướng Đường xu hướng được sử dụng để dự đoán sự tiếp tục của một xu hướng nhất định của một biến Nó cũng giúp xác định mối tương quan giữa hai biến bằng cách quan sát xu hướng trong cả hai biến đó cùng một lúc Có nhiều mô hình toán học để thiết lập các đường xu hướng Tableau cung cấp bốn tùy chọn o Hàm tuyến tính
Với kiểu mô hình tuyến tính, công thức là:
Trong đó b1là độ dốc và b0 là chặn của dòng
Ví dụ: Xu hướng sản lượng bán hàng theo thời gian tại 1 doanh nghiệp theo hàm tuyến tính o Hàm logarit
Với kiểu mô hình logarit, công thức là:
Với kiểu mô hình hàm mũ, công thức là:
Trong mô hình hàm mũ, biến được chuyển đổi bằng cách sử dụng logarithm tự nhiên trước khi ước tính mô hình Các dấu hiệu được hiển thị trong chế độ xem của người dùng thông qua việc thay thế các giá trị giải thích khác nhau để tìm ra giá trị của ln(Y) Công thức được sử dụng là ln(Y) = b0 + b1 * X.
Các giá trị này sau đó được lũy thừa để vẽ đường xu hướng Những gì người dùng thấy là mô hình hàm mũ theo mẫu sau:
Mô hình được biểu diễn dưới dạng Y = b2*exp(b1 * X), trong đó b2 là giá trị của exp(b0) Do logarit không xác định cho các số âm, nên các giá trị âm sẽ được loại bỏ trước khi tiến hành ước lượng mô hình.
Các phép tính & biểu đồ cơ bản
Tableau hỗ trợ các phép tính toán cơ bản tương tự excel Chi tiết trong phụ lục
Biểu đồ cột: sử dụng để so sánh dữ liệu giữa các chỉ tiêu (dimension)
Tạo biểu đồ cột dọc Tạo biểu đồ cột nằm ngang
Biểu đồ dạng bảng chữ
Ngoài ra, bài viết không đề cập đến một số biểu đồ như biểu đồ nhiệt và bản đồ địa lý, vì chúng không được sử dụng trong luận văn.