Thiết kế hệ thống

Chương 3 Phân tích & thiết kế hệ hỗ trợ ra quyết định cho nguồn lực doanh nghiệp

3.3. Thiết kế hệ thống

Hình 9: Kiến trúc hệ thống hỗ trợ ra quyết định

1. Nguồn dữ liệu

Từ những đặc tả yêu cầu của 1 doanh nghiệp bán lẻ. Luận văn đã tìm hiểu và định nghĩa ra các nguồn dữ liệu của doanh nghiệp một cách đầy đủ và chi tiết để có thể hỗ trợ bước thu thập dữ liệu được hoàn chỉnh. Các nguồn dữ liệu bao gồm

- Máy chủ ERP: Nơi lưu trữ toàn bộ dữ liệu hạch toán về tài chính, mua hàng, bán hàng - Máy chủ POS bán hàng: Nơi lưu trữ toàn bộ dữ liệu về bán lẻ của 1 doanh nghiệp - Máy chấm công: Nơi lưu trữ toàn bộ các thông tin về lịch sử chấm công của nhân viên - Bảng tính google: Nơi lưu trữ toàn bộ thông tin về hiệu quả marketing của doanh nghiệp

2. Hệ thu thập dữ liệu thô

Tất cả các dữ liệu sẽ được kết nối qua trình kết nối của TableauBI. Cụ thể:

- Đối với nguồn bảng tính trên google: Kết nối qua trình kết nối google doc của Tableau - Đối với máy chủ ERP và POS: Hai nguồn này đều lưu trữ dữ liệu trên máy chủ SQL nên đều có thể sử dụng trình kết nối SQL. Tuy nhiên với dữ liệu ERP, do lượng dữ liệu khá lớn nên hệ thống sẽ trích xuất dữ liệu theo định kỳ 1 ngày/lần để hệ thống không phải làm mới chương trình nhiều lần và đảm bảo hiệu năng truy cập của lãnh đạo

- Đối với nguồn dữ liệu là máy chấm công: Lưu trữ tại máy chủ mySQL, nên sử dụng trình kết nối mySQL

3. Hệ chuyển đổi thô thành dữ liệu có ý nghĩa

Nhờ có hệ chuyển đổi này mà các dữ liệu thô sẽ trở thành các dữ liệu có ý nghĩa đối với doanh nghiệp khi cần tham khảo. Dưới đây là các thành phần của hệ

a. Các thủ tục trích xuất dữ liệu

Sử dụng các thủ tục trong máy chủ SQL để có thể trích xuất các dữ liệu cần thiết tại - Bảng cân đối kế toán

- Chỉ số tài chính

b. Câu lệnh sql

- Trích xuất dữ liệu bán hàng theo khách lẻ

OPCH PCH1

OITB Docentry

Docdate Cardcode Cardname SplID remark

Docentry PK

ItemCode Itemname Quantity Profit Linetotal

ID PK

GroupName

GroupID

- Đơn hàng theo đại lý

OINV IVN1

OITB Docentry

Docdate Cardcode Cardname SplID remark

Docentry PK

ItemCode Itemname Quantity Profit Linetotal

ID PK

GroupName

GroupID

- Chấm công nhân viên

NhanvienLog Penalty

Mã nhân viên PK

Thời gian đến Thời gian về

Mã nhân viên PK

Tên vi phạm ID vi phạm PK

Số điểm trừ

- Kết quả kinh doanh:

c. Hàm kết hợp dữ liệu

Sử dụng Hàm kết hợp dữ liệu union để kết hợp dữ liệu theo từng bảng tính trên google driver. Bảng dữ liệu theo ngày sẽ được sử dụng để union với nhau để tạo thành dữ liệu theo một khoảng thời gian như tháng, quý, năm.

d. Hàm xử lý dữ liệu

Sử dụng hàm xử lý date, string để đồng bộ định dạng ngày, mã hàng hóa, mã nhân viên, mã nhà cung cấp giữa các kiểu dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

4. Đóng gói dữ liệu

Dữ liệu sau khi chuyển đổi thô xong thì cần đóng gói lại theo các gói dữ liệu tương ứng để các nhà quản trị có thể theo dõi và dễ dàng phân tích

Tên nguồn Tên hiển thị

Nguồn từ POS bán hàng Bán hàng theo khách lẻ Nguồn từ máy chấm

công

Bảng chấm công nhân viên

Nguồn từ các chiến dịch marketing

Kết quả tiếp cận khách hàng

Nguồn từ các trang mạng xã hôi

Phản hồi của khách hàng

Nguồn bán hàng từ phần mềm ERP

Bán hàng theo đại lý

Nguồn dữ liệu liên quan đến công nợ

Công nợ phải thu/ Phải trả

a. Bán hàng theo khách hàng lẻ

Tên trường dữ liệu Tên hiển thị

Dscription Tên mặt hàng

Itemcode Mã mặt hàng

CardCode Mã khách hàng

SPLID Mã nhân viên

SPlname Tên nhân viên

b. Đơn hàng theo đại lý

Tên trường dữ liệu Tên hiển thị

Dscription Tên mặt hàng

Itemcode Mã mặt hàng

CardCode Mã khách hàng

SPLID Mã nhân viên

SPlname Tên nhân viên

c. Bảng chấm công

Sắp xếp theo đúng thứ tự: Ngày, Mã nhân viên, giờ làm, ngày công, số vi phạm Tên trường dữ liệu Tên hiển thị

Ma_NV Mã nhân viên

Date_logon Thời gian vào

Date_logout Thời gian ra

Penalty Điểm trừ

d. Bảng cân đối kế toán

Hiển thị tường minh được các thông số tài chính

Tên trường dữ liệu Tên hiển thị

Duedate Ngày chứng từ

DOB Số dư đầu kỳ

DEB Số dư cuối kỳ

DIB Hóa đơn

e. Chỉ số tài chính

Trích lọc dữ liệu từ các bảng dữ liệu giao dịch kế toán sổ cái và các bảng thu, bảng chi hàng ngày của doanh nghiệp

Tên trường dữ liệu Tên hiển thị

Name_VNS Chỉ số tài chính

Duedate Thời gian

PreAtDate Kỳ trước

AtDate Kỳ này

f. Phản hồi của khách hàng

Trích xuất toàn bộ dữ liệu dó đơn vị marketing cung cấp theo fomat sau:

Card Code

Card

Group OpenDate

Slp Code

Tên nhân

viên OpenDate

Ste p

Giai đoạn Quan hệ khách hàng

ID giai đoạn

L0000000

4 111

01/03/201

9 3

Mai

Trang 01/03/2019 1

Tìm hiểu nhu cầu khách hàng

Tìm hiểu L0000000 111 01/03/201 3 Mai 01/03/2019 1 Tìm hiểu 1.

5 9 Trang nhu cầu khách hàng

Tìm hiểu

L0000000

8 111

01/03/201

9 3

Mai

Trang 01/03/2019 1

Tìm hiểu nhu cầu khách hàng

Tìm hiểu

L0000000

9 111

01/03/201

9 3

Mai

Trang 01/03/2019 1

Tìm hiểu nhu cầu khách hàng

Tìm hiểu

L0000001

0 111

01/03/201

9 3

Mai

Trang 01/03/2019 1

Tìm hiểu nhu cầu khách hàng

Tìm hiểu 5. Trình hiển thị dữ liệu

Hiển thị dữ liệu theo các tiêu chuẩn của Tableau đã trình bày chi tiết ở chương 2.

Tại bước này, hệ thống sẽ hiển thị dữ liệu tường minh để các nhà quản lý có thể tận dụng công cụ Tableau BI để kéo thả dữ liệu họ mong muốn

Chương 4: Xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định nguồn lực nhân sự 1.1. Thu thập & làm sạch dữ liệu

1.1.1. Kết nối nguồn dữ liệu

Căn cứ trên các dữ liệu cần hiển thị thì cần kết nối các nguồn dữ liệu sau:

Loại giao dịch Nguồn dữ liệu

Bảng dữ liệu Mô tả Giao dịch bán

hàng

Dữ liệu ERP ORDR Thông tin về khách hàng, Nhân viên sales

RDR1 Thông tin về mặt hàng

Danh sách

comment của khách hàng

Google Driver

Sheet Comment

Danh sách comment của khách hàng: Thời gian, id khách, nội dung comment, Tên nhân viên sales phụ trách

Giao dịch thu chi

& Giao dịch khác

Dữ liệu ERP OJDT Danh sách giao dịch: Nội dung, thời gian, loại giao dịch

JDT1 Chi tiết giao dịch: tài khoản hạch toán, tài khoản đối ứng, số tiền hạch toán

Dữ liệu máy chấm công

Dữ liệu Máy chấm công

Nhanvien_Log Tên nhân viên, thời gian đi, thời gian về,…

Bảng 3: Mô tả kết nối giữa các loại dữ liệu

Như vậy ta sẽ sử dụng công cụ Tableau BI để kết nối với 3 nguồn dữ liệu là: Dữ liệu máy chấm công, Dữ liệu ERP, Google Driver

- Kết nối với máy chấm công:

- Kết nối Dữ liệubase ERP, cụ thể là SQL server

- Google Sheet

1.1.2. Tổ chức dữ liệu

Dữ liệu sẽ được tổ chức theo mô hình sau:

Tên nguồn dữ liệu

Cách thức lấy dữ liệu Có thể sử dụng cho các giao diện

SAP_Dữ liệubase

Sử dụng SQL để lấy danh sách doanh thu, khách hàng, mặt hàng, lợi nhuận theo khoảng thời gian

+ Phân tích doanh thu + Phân tích khách hàng + Hiệu quả kinh doanh + vòng quay kinh doanh Sử dụng Procedure để tính các chỉ số

khả năng thanh khoản

Báo cáo khả năng thanh khoản

GoogleSheet + Dùng câu truy vấn SQL để view cột comment và trọng số cảm xúc

+ Liên kết với bảng OCRD để truy vấn

Báo cáo chỉ số cảm xúc khách hàng

mã khách hàng

Máy chấm

công

+ Dùng sql để truy vấn log: Mã nhân viên, tên, thời gian đi làm (ra/vào)

Phân cụm dữ liệu Bảng 4: Bảng tổ chức lại các dữ liệu sau khi kết nối 1.2. Xây dựng các giao diện cơ sở (sheet)

Sau khi đã kết nối với các nguồn dữ liệu thì nhiệm vụ của cơ bản hiện tại là kéo thả các dữ liệu sao cho hợp lý

1.2.1. Topsales by employee

1.2.2. Profit by employee

1.2.3. Mức độ hài lòng của khách hàng theo chiều nhân viên phụ trách

1.2.4. Khách hàng mới theo chiều nhân viên phụ trách

1.3. Xây dựng Bảng điều khiển quản trị 1.3.1. Xây dựng Bảng điều khiển

Bộ lọc dữ liệu

o Thời gian: Từ ngày, đến ngày o Nhóm khách hàng

o Nhóm sản phẩm o Nhóm nhân viên Giao diện hiển thị

o Giao diện Phân tích doanh thu: Xây dựng từ các sheet Profit, TopSale

o Giao diện phân tích khách hàng: Xây dựng từ sheet khách hàng &

Comment

o Giao diện phân tích khả năng thanh khoản 1.3.2. Xuất bản giao diện trên Tableau reader

Giao diện 1: Phân tích doanh thu

Giao diện 2: Phân tích khách hàng

- Phân tích chỉ số cảm xúc của khách hàng dựa trên các bình luận trên fanpage chính thức. Bộ phận maketing sẽ thu thập các bình luận này trên fanpage để có thể phân loại thành 2 loại:

1. Bình luận tiêu cực 2. Bình luận tích cực

- Phân tích lượng khách hàng mới sau chiến dịch marketing theo từng nhân viên chăm sóc khách hàng đó. Để thấy được việc tiếp cận khách hàng của nhân viên nào là có hiệu quả nhất.

Giao diện 3: Khả năng thanh khoản

Giao diện 4: Hiệu quả kinh doanh theo từng nhân viên

- Giao diện 5: Hỗ trợ ra quyết định tuyển dụng nhân sự kinh doanh

Biểu đồ cho thấy tại tháng 12/2019 số lượng nhân sự tăng nhưng lợi nhuận gộp vẫn không tăng => Hệ tư vấn người quản lý ra quyết định k cần tuyển dụng thêm.

- Giao diện 6

 Đây là 4 nhóm nhân viên sẽ đi làm theo ca

5. Kết quả thực nghiệm 5.1. Nội dung thực nghiệm

5.1.1. Quy mô hệ thống

Phần mềm được triển khai tại 02 công ty trà sữa & công ty thiết bị phần mềm ictek.

Hàng ngày lượng dữ liệu được sản sinh ra vô cùng nhiều. Luận văn đã đo lượng giao dịch phát sinh ra và dung lượng database phát sinh tương ứng theo ngày. Đây là một nguồn dữ liệu rất lớn. Đặc biệt, khi đến kỳ kế toán – cần phải lấy dữ liệu thì tổng dung lượng dữ liệu phát sinh đã tăng lên nhanh chóng

a. Công ty Trà sữa Dữ liệu Lượng giao

dịch/ngày

Dung lượng database phát sinh/ngày

Tổng phát sinh/kỳ kế toán

Ghi chú

Bán hàng lẻ 19.000 1G 30G Sử dụng trên phần

mềm bán lẻ ipos Giao dịch

trên hệ thống nguồn lực doanh nghiệp

100 500M 15G Sử dụng phần

mềm SAP

Giao dịch chấm công nhân sự

1.200 500M 15G 64 cửa hàng trên 2

vùng nam/bắc Giao dịch

marketing

500.000 5G 150G Nếu có chương

trình khuyến mại hoặc chạy quảng cáo

Tổng phát sinh 7G 210G

b. Công ty ICTEK Dữ liệu Lượng giao

dịch/ngày

Dung lượng database phát sinh/ngày

Tổng phát sinh/kỳ kế toán

Ghi chú

Bán hàng lẻ 1.000 10M 300M Bán trực tiếp trên

phần mềm SAP Giao dịch

trên hệ thống nguồn lực doanh nghiệp

50 250M 7.5G Sử dụng phần

mềm SAP

Giao dịch chấm công nhân sự

100 40M 4G 10 cửa hàng tại

miền bắc

Giao dịch marketing

500.000 5G 150G Nếu có chương

trình khuyến mại hoặc chạy quảng cáo

Tổng phát sinh 7G 161.8G

5.1.2. Đối tượng triển khai

Triển khai hệ hỗ trợ ra quyết định tại 02 công ty + Trà sữa từ tháng 01/2020

Nhóm nhân sự Số lượng nhân sự sử dụng

Loại báo cáo sử dụng Ghi chú

Ban giám đốc 3 Khả năng thanh khoản

Cấp trưởng ban 5 Phân tích doanh thu, hỗ trợ tuyển dụng

Cấp trưởng phòng 8 Phân tích doanh thu, phân

tích khách hàng, Hỗ trợ tuyển dụng nhân sự

Cấp trưởng nhóm 13 Phân cụm nhân viên,

Bảng 5: Nội dung triển khai tại doanh nghiệp 1 + Thiết bị phần mềm từ tháng 07/2019

Nhóm nhân sự Số lượng nhân sự sử dụng

Loại báo cáo sử dụng Ghi chú

Ban giám đốc 2 Khả năng thanh khoản

Cấp trưởng/phó phòng

5 Phân tích doanh thu,

phân tích khách hàng, Hỗ trợ tuyển dụng

Cấp trưởng nhóm 10 Phân cụm nhân viên,

Bảng 6: Nội dung triển khai tại doanh nghiệp 2 5.2. Đánh giá hiệu năng hệ thống

Khi các nhà quản lý truy cập báo cáo, thì hiệu năng xem báo cáo là vô cùng nhanh chóng. Nguyên nhân là do các dữ liệu đã được trích xuất và chỉ lấy các thông tin cần thiết,

thay vì lấy toàn bộ dữ liệu thô lưu trữ trên các nguồn dữ liệu cơ sở. Luận văn sử dụng công cụ Web Page Performance Test để có thể kiểm tra hiệu năng của các API của ứng dụng và trang web hiển thị báo cáo

5.2.1. Hiệu năng trên điện thoại

Tên giao diện Thời gian phản hồi Chất lượng báo cáo Giao diện 1: Phân tích doanh thu 5s Tốt

Giao diện 2: Phân tích khách hàng 11.01s Tốt Giao diện 3: Khả năng thanh khoản 10s Tốt Giao diện 4: Hiệu quả kinh doanh 12s Tốt Giao diện 5: Hỗ trợ ra quyết định

tuyển dụng nhân sự kinh doanh

09s Tốt

Giao diện 6: Phân cụm nhân viên 15s Tốt 5.2.2. Hiệu năng trên trình duyệt web

Tên giao diện Đường dẫn Thời gian

phản hồi

Chất lượng báo cáo

Giao diện 1: Phân tích doanh thu

https://prod-apnortheast-