BÁO-CÁO-NHẬP-MÔN FOR GOOD PDF

Preview

Summary

BÁO CÁO NH P MÔNẬL p: H thốống thống tn qu n lý.ớ ệ ảKhóa: 64.Ng i th c hi n: Bùi Th Lan Chi.ườ ự ệ ịMSSV: 20195952H THÔỐNG THÔNG TIN QU N LÝỆ Ả####### (MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS)Ngành h c tri n v ng cho sinh viênọ ể ọtrong k nguyên Cống Ngh 4ỉ ệGI I THI U VỀỀ NGÀNH H CỚ Ệ ỌHệ thống thông tin q...

Description

BÁO CÁO NHẬP MÔN L ớp: H ệthốống thống tn quản lý. Khóa: 64. Người thực hiện: Bùi Thị Lan Chi. MSSV: 20195952

HỆ THÔỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ (MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS)

Ngành học triển vọng cho sinh viên trong kỉ nguyên Cống Nghệ 4.0

GI Ớ I THI U Ệ VỀỀ NGÀNH HỌC Hệ thống thông tin quản lý (HTTTQL) là ngành học về con người, tổ chức, kỹ thuật và mối quan hệ giữa các yếu tố này. Khi công nghệ càng phát triển thì nhu cầu nhân lực về lĩnh vực này càng gia tăng. Các chuyên gia HTTTQL giúp doanh nghiệp nhận ra lợi ích tối đa từ việc đầu tư vào con người, thiết bị và quy trình nghiệp vụ. Điều quan trọng đối với những người làm việc trong lĩnh vực này là kỹ năng giao tiếp tốt và một sự hiểu biết thấu đáo về kinh doanh, hê@ thống thông tin và nền tAng mô hình hBa. Nhiều người cho rằng HTTTQL liên quan đến lập trình nhiều hơn, nhưng thực tế chỉ là một phần nhỏ. HTTTQL tập trung vào phân tích, mô hình hBa dữ liệu, kết nối giữa các bên liên quan trong doanh nghiệp và các chuyên gia công nghệ thông tin, lãnh đạo, quAn lý dự án, dịch vụ khách hàng, cũng như cách làm thế nào để doanh nghiệp hoạt động hiệu quA và cB lợi thế cạnh tranh hơn. Đây cũng chính là các khía cạnh tạo nên sự khác biệt giữa một chuyên gia HTTTQL và một chuyên gia về khoa học máy tính. HTTTQL giúp các tổ chức đạt được hiệu quA cao hơn thông qua hệ thống kỹ thuật và mô hình hBa. Trên thế giới, theo khAo sát về vị trí việc làm và nghề nghiệp của tạp chí Wall Street Journal, Mỹ (năm 2011), sinh viên tốt nghiệp chương trình Hệ thống thông tin quAn lý (HTTTQL) tại các nước phát triển đều cB mức lương khởi điểm khá cao và sự hài lòng với nghề nghiệp lựa chọn. Tại Hoa Kỳ, nghề HTTTQL cB lương khởi điểm đứng thứ 15/144 nghề nghiệp, cB sự thỏa mãn nghề nghiệp trong nhBm đầu 5 ngành nghề. Tại Viê@t Nam, nguồn nhân lực trong lĩnh vực HTTTQL hiện nay rất khan hiếm. Nhiều tổ chức, doanh nghiệp cB nhu

cầu cao về nhân lực nắm vững kiến thức cơ bAn về quAn lý và kinh doanh, tin học, hệ thống thông tin, và các mô hình toán học ứng dụng; cB kiến thức chuyên sâu và kĩ năng nghề nghiệp về thiết kế, vận hành, quAn trị các HTTTQL – kinh doanh; cB năng lực tổng hợp, phân tích thông tin, trợ giúp hoạch định và tổ chức thực thi các chính sách, dự án về phát triển và triển khai ứng dụng công nghệ thông tin trong các tổ chức, doanh nghiệp. Trong thời đại vũ bão của CNTT, viê@c ứng dụng các nguồn lực CNTT vào trong doanh nghiê@p mô@t cách hợp lý, hiê@u quA mang tính chất sống còn và vô cbng quan trọng. CNTT dần dần bao phủ tất cA các mAng của doanh nghiê@p từ marketing, bán hàng, vâ@n hành, sAn xuất, quAn trị doanh nghiê@p. Điều đB thể hiê@n ở viê@c ứng dụng CNTT trong viê@c gia tăng doanh số, lượng khách hàng, đến viê@c tối ưu hBa, công nghiê@p hBa, tự đô@ng hBa quá trình vâ@n hành, sAn xuất cho đến hd trợ quAn trị, ra quyết định nhằm tối đa lợi nhuâ@n của doanh nghiê@p cũng như gia tăng giá trị của người lao đô@ng. Do đB, sinh viên tốt nghiê@p ngành Hê@ thống thông tin và quAn lý sf cB lợi thế và đBng vai trò quan trọng trong quá trình phát triển của doanh nghiê@p và cB khA năng trở thành các nhà quAn trị giám đốc điều hành, phát triển doanh nghiê@p trong tương lai.

CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO NGÀNH H ệThốống Thống Tin Quản Lý Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội (Mã ngành: MI2) I, Kiếến thức: CB kiến thức cơ bAn và chuyên sâu về liên ngành Toán ứng dụng - Khoa học máy tính - QuAn trị kinh doanh, tài chính để lập kế hoạch, phân tích, xây dựng giAi pháp, triển khai các hệ thống thông tin phục vụ công tác quAn lý, điều hành sAn xuất kinh doanh của các tổ chức, doanh nghiệp:

- Nắm vững kiến thức cơ bản về quản trị kinh doanh, kinh tế, tài chính, làm cơ sở để ứng dụng CNTT vào thực tiễn quản trị tổ chức, doanh nghiệp; - Có khả năng xử lý, phân tích và khai phá dữ liệu; bảo mật dữ liệu và an toàn hệ thống; thống kê, dự báo trong kinh tế, tài chính, kế toán, quản trị, ngân hàng,... hỗ trợ ra quyết định trong công tác tổ chức, quản lý, điều hành sản xuất, đầu tư, Marketing, .... - Có kiến thức, kỹ năng phân tích, thiết kế, xây dựng, vận hành, phân luồng thông tin và tối ưu hóa các hệ thống thông tin quản lý; - Trang bị kiến thức Toán học cơ bản, nâng cao bao gồm: Toán rời rạc, tổ hợp, đồ thị, Logic toán, lý thuyết tổng hợp,….. Bên cạnh đó nền tảng Tin học cũng được trang bị vững vàng và cả kiến thức về quản lý,…. II, Kỹ

năng:

- Tổ chức và xây dựng ứng dụng CNTT vào thực tiễn quAn trị tổ chức, doanh nghiệp; - CB khA năng xử lý, phân tích và khai thác sử dụng dữ liệu lớn, khai phá dữ liệu, bAo mật dữ liệu và nâng cao tính an toàn của hệ thống,

thống kê dự báo trong lĩnh vực kinh tế, tài chính, kế toán, quAn trị, ngân hàng… và hd trợ ra quyết định trong công tác tổ chức, quAn lý, điều hành sAn xuất, đầu tư, Marketing …

- Phân

tích, thiết kế, xây dựng, vận hành, phân luồng thông tin và tối ưu hBa các hệ thống thông tin quAn lý; - CB khA năng để trở thành CIO (Giám đốc thông tin) hoặc CTO (Giám đốc công nghệ), tức hội đủ được 3 tố chất: i) Năng lực lãnh đạo; ii) Hiểu biết sâu về công nghệ thông tin; iii) CB năng lực phân tích, xử lý thông tin.

- Khả năng phân tích, xác định và giải quyết vấn đề thuộc lĩnh vực kinh tế, tài chính, quản trị kinh doanh bằng hệ thống thông tin; - Tư duy hệ thống, tư duy phản biện; - Tính năng động, sáng tạo, nghiêm túc; - Khả năng điều chỉnh, thích nghi với nhiều lĩnh vực ứng dụng khác nhau và thích ứng với sự phát triển của khoa học dữ liệu, khoa học - công nghệ; - Đạo đức và trách nhiệm nghề nghiệp, tôn trọng pháp luật. - Khả năng tự học và ý thức học suốt đời. - Kỹ năng xã hội cần thiết để làm việc hiệu quả trong nhóm đa ngành, môi trường đa văn hóa, các tổ chức quốc tế. III, Trình

độ Ngoại Ngữ:

- Sử dụng tiếng Anh hiệu quA trong công việc và giao tiếp, đạt điểm TOEIC 500 trở lên. IV,

Thời gian đào tạo:

- Đào tạo Cử nhân: 4 năm

- Đào t ạo tích h ợp C ử nhân - Th ạc sĩ: 5,5 năm - Đào t ạo tích h ợp C ử nhân – Th ạc sĩ – Ti ến s ỹ: 8,5 năm - Sau khi t ốt nghi ệp đ ại h ọc, có kh ả năng h ọc lên b ậc Thạc sỹ, Tiến sĩ v ề H ệ th ống thông tin qu ản lý và các ngành g ần v ới Hệ thống thông tin qu ản lý, nh ư Toán Tin, Tin h ọc, CNTT, An toàn thông tin, ... và m ột s ố ngành kh ối Kinh t ế, Kinh doanh - Qu ản lý, Quản trị - Quản lý.

* Học bổng và hốỗ trợ học tập: Ngoài các nguồn học bổng và hd trợ tài chính của Trường ĐHBK Hà Nội, sinh viên theo học ngành Hệ thống thông tin quAn lý cB cơ hội nhận học bổng khuyến học của Hội cựu sinh viên Toán Bách Khoa với tổng trị giá 30 triệu/năm; Học bổng Trọng điểm Quốc gia về Toán học (mdi suất 11 triệu/1 kỳ); Học bổng từ các doanh nghiệp như 3C, ITSOL, Grooo International…

Cơ Hội Việc Làm Mở Rộng Sau khi tốốt nghiệ p, sinh viên có thể làm chủ các cống việc sau: - Chuyên viên phát tri ển ph ần m ềm quản lý t ại các công ty CNTT, b ưu chính, vi ễn thông, thương m ại đi ện tử, các tập đoàn công nghệ, …; - Chuyên viên tin h ọc, qu ản tr ị d ự án, chuyên viên phân tích nghi ệp v ụ (BA) t ại các doanh nghi ệp, xí nghi ệp, các công ty tài chính, b ảo hi ểm, ngân hàng, các c ơ quan hành chính nhà nước,… - Gi ảng viên tin h ọc t ại các tr ường cao đ ẳng, đ ại học; - Chuyên viên th ống kê phân tích, d ự báo, ho ạch đ ịnh t ại các ngân hàng, công ty tài chính, các doanh nghiệp,… - Tự khởi nghiệp (Start-up). - Tư vấn triển khai hê@ thống CNTT cho các doanh nghiê@p. - Tư vấn triển khai các hê@ thống ERP (Enterprise Resource Planning) cho các doanh nghiê@p. - Chuyên viên quAn trị hê@ thống công nghê@ thông tin tại các doanh nghiê@p. - Chuyên viên phân tích hệ thống (System Analyst). - Chuyên viên phát triển phần mềm (Software Developer). - Chuyên viên quAn trị CSDL (DB Administrator) - Chuyên viên quAn trị hệ thống Web, Thương mại điện tử (Web Admin).

- Chuyên viên phân tích nghiệp vụ (Business Analyst) - Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst). - Chuyên viên kiểm định nghiệp vụ phần mềm. - Cán bộ, chuyên viên Bộ phận thanh toán, kế toán, tài chính, ngân hàng tại phòng công nghệ thông tin của các tổ chức tín dụng, tài chính, ngân hàng, doanh nghiệp và các đơn vị hàn chính sự nghiệp hoặc các vị trí liên quan đến lĩnh vực công nghệ thông tin. - Cán bộ nghiên cứu tại các trung tâm, viện nghiên cứu và chuyển giao công nghệ thuộc lĩnh vực kinh tế, tài chính ngân hàng, thương mại điện tử, công nghệ thông tin. - Cán bộ, giAng viên tại các trường Trung cấp, Cao đẳng, Đại học. - Cán bộ, chuyên viên tại các tỉnh thành phố, các cơ quan hành chính Nhà nước. - Cán bộ, chuyên viên nghiên cứu tại các Viện nghiên cứu về kinh tế và công nghệ thông tin. - Cán bộ nghiên cứu và ứng dụng công cụ tin học ở các viện nghiên cứu và chuyển giao quy trình, công nghệ thuộc lĩnh vực kinh tế, kế toán, tài chính ngân hàng, thương mại điện tử và các trường học.

Các Hướng Đi Cho Sinh Viên Khi Học Ngành H ệThốống Thống Tin Qu ản Lý Từ vị trí chuyên viên, người học ngành Hệ thống thông tin quAn lý (HTTTQL) cB cơ hội phát triển sự nghiệp thành các chuyên gia. Điển hình là phát triển phần mềm, tư vấn CNTT; quAn trị, vận hành hệ thống; phân tích nghiệp vụ; phân tích hệ thống; phân tích dữ liệu; giám đốc CNTT. Ngành HTTTQL đào tạo nguồn nhân lực tư vấn, triển khai, vận hành và quAn trị các hệ thống thông tin quAn lý, hay cụ thể hơn là các giAi pháp ứng dụng công nghệ thông tin để giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quA và cB lợi thế cạnh tranh hơn. Tby theo đặc trưng của mAng nghiệp vụ cần quAn trị trong doanh nghiệp, ta cB thể tạm phân loại các giAi pháp hệ thống thông tin quAn lý thành các mAng:

,

1 Hệ thống

ERP

Thuật ngữ ERP được phát minh bởi Gartner, các kỹ sư phần mềm đã tạo ra các phần mềm ứng dụng để quAn lý hàng tồn kho, đối chiếu các khoAn dư. Tới năm 1970, hệ thống ERP đã mở rộng chức năng tích hợp hệ thống Hoạch Định Nhu Cầu Nguyên Vật Liệu ( MRP) nhằm mục đích lên kế hoạch cho các quy trình sAn xuất. Đến năm 1990, các hệ thống này đã được phát triển hơn với các chức năng: kế toán và quAn trị nguồn nhân lực, lập ra giai đoạn mới cho sự phát triển ERP. Sau này khi tất cA các công ty đa quốc gia và đại đa số các công ty khác (tại các nước phát triển) đều đã triển khai phần mềm ERP. Trong các hệ thống phần mềm quAn lý thì phần mềm ERP là quan trọng nhất, đB là xương sống của mọi hệ thống quAn lý trong các công ty hoạt động hiệu quA hiện nay trên thế giới. Tất cA các công ty đa quốc gia hiện nay sf ngừng hoạt

động ngay nếu hệ thống ERP của họ bị trục trặc, vì bằng cách thủ công, công ty không thể kiểm soát được hàng trăm chi nhánh và hàng triệu giao dịch diễn ra hàng ngày trên khắp thế giới. Với các công ty tầm cỡ nhỏ hơn, giAi pháp ERP cũng là công cụ chính để họ tăng hiệu quA quAn lý. Vậy chính xác ERP là gì? ERP được viết tắt bởi Enterprise Resource Planning – được hiểu là hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp. Hiểu đơn giAn thì hệ thống ERP là được dbng để quAn lý mọi hoạt động trong doanh nghiệp hay tổ chức. Hãy suy nghĩ về tất cA các phần mềm cốt lõi cần thiết để quAn lý và hoạt động trong một công ty: tài chính kế toán, nhân sự, sAn xuất, chudi cung ứng, dịch vụ, bán hàng… Các phần mềm này cB thường hoạt động độc lập, không cB sự liên kết. Với giAi pháp ERP sf tích hợp các phần mềm cần thiết này vào một hệ thống duy nhất. Thay vì sử dụng các phần mềm rời rạc, riêng lẻ cho từng bộ phận và các dữ liệu không cB tính liên kết và kế thừa thì hệ thống ERP sf tích hợp tất cA trên MỘT PHẦN MỀM DUY NHẤT và các số liệu sf được kế thừa, tạo ra các báo cáo tổng quan về mọi hoạt động của doanh nghiệp. Người quAn lý thông qua phần mềm ERP cB thể nắm bắt được hoạt động của mọi phòng ban, doanh thu lãi ld…dễ dàng thông qua các thiết bị kết nối Internet.

Nguyên tắc hoạt động của phần mềm ERP là gì? Các hệ thống ERP cB tính liên kết cơ sở dữ liệu trên cbng hệ thống. Thay vì một số cơ sở dữ liệu độc lập với kho dữ liệu vô tận không cB tính kết nối các hệ thống ERP kết nối dữ liệu. Với kho lưu trữ dữ liệu an toàn và tập trung, mọi người trong tổ chức cB thể tự tin rằng dữ liệu là chính xác, cập nhật và hoàn chỉnh. Bên cạnh đB là các hệ thống cung cấp các báo cáo phân tích chuyên sâu, về mọi hoạt động của doanh nghiệp.

Các module chức năng thường có trong một hệ thống ERP: - QuAn lý bán hàng - QuAn lý mua hàng - QuAn lý kho hàng hBa, vật tư - QuAn lý sAn xuất - QuAn lý tài chính – kế toán - Báo cáo quAn trị

Các module chức năng mở rộng: Bên cạnh các chức năng kể trên, nhiều phần mềm ERP được thiết kế theo yêu cầu và mở rộng nhiều tính năng phb hợp cho đặc thb của nhiều doanh nghiệp như: phần mềm 3S ERP từ ITG. Ngoài những phân hệ cơ bAn trong hệ thống ERP thì 3S ERP còn cB các phân hệ khác như: QuAn lý bAo hành, quAn lý kênh phân phối DMS, QuAn trị máy mBc thiết bị và bAo dưỡng, QuAn trị nhân sự, QuAn lý quan hệ khách hàng (CRM)… sf được bổ sung tby thuộc vào yêu cầu quAn lý của từng doanh nghiệp. Các phân hệ này sf được thiết kế thành một thể thống nhất cB tính liên kết, kế thừa dữ liệu, nhưng cũng cB thể hoạt động tương đối độc lập… ITG đã triển khai ERP cho nhiều doanh nghiệp lớn tại Việt Nam

thuộc top VNR500 và các doanh nghiệp FDI như: Tập đoàn Goldsun, Tập đoàn Elmich, Kansaipaint, Rhythm Precision, Công ty sAn xuất phụ tbng xe máy ô tô Goshi Thăng Long, Dược phẩm Hà Tây, Aristio…

Mố hình các tính năng trên phầần mêầm 3S ERP

2, Hệ thống Data warehouse, Big Data và Business Intelligence: QuAn trị toàn bộ dữ liệu quá khứ của doanh nghiệp, phân tích và cung cấp những thông tin hữu ích và kịp thời cho nhà quAn trị trong việc ra các quyết định kinh doanh. a, Data warehouse: Big data thường được định nghĩa như là một tập hợp dữ liệu lớn, bao gồm các dữ liệu cB cấu trúc, không cB cấu trúc hoặc được cấu trúc không đầy đủ, mà mdi dữ liệu trong đB đều cB thể được sử dụng để khai thác thành các thông tin chi tiết. Những tập dữ liệu này thường lớn và phức tạp đến ndi mà các phần mềm xử lý dữ liệu bình thường khB cB thể thu thập, lưu trữ và xử lý nB trong một khoAng thời gian phb hợp, bởi khối lượng của nB cB thể lên đến petabyte (hàng triệu gigabyte) hoặc thậm chí là Exabyte (bằng 1e+9 gigabyte) Thông thường, Big Data được đặc trưng bởi ba V, bao gồm: - Volume: độ lớn của dữ liệu; - Variety: độ da dạng của dữ liệu; - Velocity: tốc độ mà dữ liệu cần được xử lý và phân tích.

Phân tích dữ liệu Big Data Khi đã cB dữ liệu, điều quan trọng nhất là phAi phân tích những dữ liệu đB để chúng thực sự mang lại lợi ích như tăng doanh thu, cAi thiện dịch vụ khách hàng, nâng cao hiệu suất và tăng sức cạnh tranh tổng thể. Phân tích dữ liệu bao gồm:  Phân tích dữ liệu thăm dò (để xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu);  Phân tích dữ liệu xác nhận (áp dụng các kỹ thuật thống kê để tìm hiểu xem giA định về một tập dữ liệu cụ thể cB đúng không);  Phân tích dữ liệu định lượng (so sánh thống kê);  Phân tích dữ liệu định tính (tập trung vào dữ liệu phi số như video, hình Anh và văn bAn).  Cơ sở dữ liệu Cơ sở dữ liệu NoSQL lưu trữ và quAn lý dữ liệu theo cách linh hoạt và xử lý tốc độ cao. Không giống như cơ sở dữ liệu SQL, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL cB thể được thu nhỏ theo chiều ngang trên hàng trăm hoặc hàng nghìn máy chủ.  Cơ sở dữ liệu bộ nhớ trong Cơ sở dữ liệu bộ nhớ trong (IMDB) là một hệ thống quAn lý cơ sở dữ liệu chủ yếu dựa vào bộ nhớ chính, thay vì đĩa, để lưu trữ dữ liệu. Cơ sở dữ liệu bộ nhớ trong nhanh hơn so với cơ sở dữ liệu trên đĩa được tối ưu hBa, một lựa chọn quan trọng cho việc sử dụng phân tích Big Data tạo kho dữ liệu..

Các trường hợp cần sử dụng Big Data Big Data cB thể được áp dụng cho nhiều trường hợp khác nhau, dưới đây là vài ví dụ:  Phân tích khách hàng: Phân tích dữ liệu khách hàng để nâng cao trAi nghiệm của khách hàng, cAi thiện tỷ lệ mua hàng và tăng tỷ lệ gắn bB của khách hàng.  Phân tích hoạt động: Big Data cB thể giúp nâng cao năng suất cũng như hiệu suất công việc của tổ chức  Phòng chống gian lận: Phân tích dữ liệu cB thể giúp các tổ chức xác định các hành động đáng ngờ gây nguy hại và giúp giAm thiểu rủi ro.  Tối ưu hóa giá cả: Các công ty cB thể sử dụng Big Data để tối ưu hBa giá cA cho sAn phẩm và dịch vụ, giúp tăng doanh thu.

b, Business Intelligence: Business Intelligence (gọi tắt là BI) là quy trình/hệ thống công nghệ cho phép phân tích và thể hiện thông tin giúp cho các nhà quản lý và người sử dụng của tổ chức đưa ra các quyết định kinh doanh phù hợp. BI bao gồm một loạt các công cụ, ứng dụng và phương thức cho phép các tổ chức thu thập thông tin từ các hệ thống nội bộ và nguồn bên ngoài; chuẩn bị sẵn sàng cho việc phân tích; phát triển và chạy các truy vấn đối với dữ liệu; tạo các báo cáo, bảng điều khiển (dashboard) và hình ảnh hóa dữ liệu để cung cấp kết quả phân tích cho những người sử dụng và những người ra quyết định.

Lợi ích của BI: Các lợi ích tiềm năng của BI bao gồm tăng tốc và cải thiện việc ra quyết định, tối ưu các quy trình kinh doanh, nâng cao hiệu quả hoạt động, mang lại doanh thu mới và có được nhiều lợi thế cạnh tranh về mặt kinh doanh hơn so với đối thủ. Các hệ thống BI có thể giúp các doanh nghiệp xác định được xu hướng thị trường và chỉ ra các vấn đề của kinh doanh cần quan tâm xử lý. Các thành phần chính của BI: Data Sources

 Là cơ sở dữ liệu thô (thường là cơ sở dữ liệu quan hệ) đến từ nhiều nguồn khác nhau như các ứng dụng business như Human Resource Management (HRM), Customer relationship management (CRM), phần mềm bán hàng, website thương mại điện tử…  Có thể là bất cứ hệ quản trị cơ sở dữ liệu nào như MySQL, Oracle, MSSQL, DB2, …  Thường được thiết kế theo mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ nhưng cũng có thể là dữ liệu lớn, dữ liệu phi quan hệ (như mạng xã hội, NoSQL) Data Warehouse  Là cơ sở dữ liệu được thiết kế theo mô hình khác với CSDL OLTP thông thường (Online Transaction Processings – OLTP là thiết kế CSDL dành cho việc đọc ghi thường xuyên, lượng dữ liệu cho mỗi lần đọc ghi ít) và là nơi lưu trữ dữ liệu lâu dài của tổ chức.  Dữ liệu của DWH chỉ có thể đọc, không được sử dụng để ghi hay update bởi ứng dụng thông thường, nó chỉ được cập nhật/ghi bởi công cụ ETL (Extract Transform Load), công cụ chuyển đổi dữ liệu từ Data Sources vào Data Warehouse. Integrating Server  Chịu trách nhiệm trung gian vận hành công cụ ETL để chuyển đổi dữ liệu từ Data Sources vào Data Warehouse.

Analysis Server 

Chịu trách nhiệm thực thi các cube được thiết kế dựa trên các chiều dữ liệu và tri thức nghiệp vụ



Cube chịu trách nhiệm nhận dữ liệu đầu vào từ DWH và thực thi theo nghiệp vụ định nghĩa sẵn để trả về kết quả.

Reporting Server  Thực thi các report với output nhận được từ Analysis Server. Nơi quản trị tập trung các report trên nền web, các report này có thể được attach vào ứng dụng web, hay application Data Mining  Là quá trình trích xuất thông tin dữ liệu đã qua xử lý (phù hợp với yêu cầu riêng của doanh nghiệp) từ Data Warehouse rồi kết hợp với các thuật toán để đưa ra ( hoặc dự đoán ) các quyết định có lợi cho việc kinh doanh của doanh nghiệp.  Đây là một quá trình quan trọng trong BI, thông thường một doanh nghiệp muốn sử dụng giái pháp BI thường kèm theo về Data Mining. Data Presentation



Tạo ra các báo cáo, biểu đồ từ quá trình data mining để phục vụ cho nhu cầu của người dùng cuối.

Các công cụ của BI BI kết hợp một bộ lớn các ứng dụng phân tích bao gồm cả phân tích và truy vấn đặc thù (ad hoc), báo cáo doanh nghiệp, xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) và location intelligence (LI). Công nghệ BI cũng bao gồm phần mềm trực quan hóa dữ liệu phục vụ việc thiết kế các sơ đồ và các đồ họa thông tin, cũng như các công cụ sử dụng

cho việc xây dựng các bảng điều khiển (dashboard) và các thẻ điểm hiệu suất hiển thị các dữ liệu được trực quan hóa trên các chiều kinh doanh và các KPI theo cách dễ dàng nắm bắt. BI có thể cũng kết hợp các hình thức phân tích tiên tiến như khai thác dữ liệu, phân tích dự đoán, khai thác chữ (Text Mining), phân tích thống kê và phân tích dữ liệu lớn. Xu hướng xây dựng BI Bên cạnh các nhà quản lý BI, nhóm ứng dụng BI nhìn chung bao gồm các kiến trúc sư BI, các nhà phát triển, phân tích nghiệp vụ và các chuyên gia quản lý dữ liệu BI. Những người sử dụng nghiệp vụ cũng tham gia n...