1 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Nguyễn hoài nam HỖ TRỢ HỆ THỐNG RA QUYẾT ĐỊNH CỦA HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG TRONG NGÂN HÀNG Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Quản lý hệ thống thông tin LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội - 2013 2 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết luận được đưa ra trong luận văn là trung thực, có nguồn gốc rõ ràng. Tác giả luận văn Nguyễn hoài nam 3 LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành được hoàn thành được công trình nghiên cứu này, ngoài sự nỗ lực của bản thân, tác giả còn nhận được sự giúp đỡ rất lớn từ PGS.TS ……………, người đã luôn quan tâm, trách nhiệm và nhiệt tình hướng dẫn, giúp đỡ, động viên tác giả trong quá trình thực hiện nghiên cứu của mình. Tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành tới PGS.TS ………………… Tác giả cũng xin trân trọng cảm ơn các thầy, cô trong Viện Cộng nghệ thông tin – Đại học Quốc Gia Hà Nội, các bạn đồng nghiệp, lãnh đạo và cán bộ nhân viên Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn Việt Nam và các bạn lớp Cao học CIO2 đã giúp đỡ tác giả trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu luận văn của mình. Để đạt được những kết quả nghiên cứu tốt hơn trong tương lai, tác giả rất mong tiếp tục nhận được sự hướng dẫn, giúp đỡ của các nhà chuyên môn, của các thầy cô trong Viện Công nghệ thông tin – Đại học Quốc Gia Hà Nội về phương pháp luận, cách thức tiếp cận khoa học và hợp lý. Tác giả luận văn Lê Mạnh Tuấn 4 MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU 10 CHƯƠNG I. HIỆN TRẠNG VỀ HỆ THỐNG CSDL VÀ HỆ THỐNG BÁO CÁO HIỆN TẠI NHNo&PTNT VIỆT NAM 12 1.1. Tổng quan NHNo&PTNT Việt Nam 12 1.1.1. Sơ lược về NHNo&PTNT Việt Nam 12 1.1.2. Lịch sử hình thành, phát triển của NHNo&PTNT Việt Nam 12 1.2. Đánh giá hệ thống báo cáo và khai thác dữ liệu tại NHNo&PTNT Việt Nam 13 1.3. Tại sao cần xây dựng DW&BI tại NHNo&PTNT Việt Nam 14 CHƯƠNG II. GIỚI THIỆU VỀ KHO DỮ LIỆU VÀ HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH (DATA WAREHOUSE & BI) 15 1.4. Các khái niệm cơ bản 15 2.1.1. Data Warehouse và BI là gì? 15 Data Sources (Dữ liệu nguồn): bao gồm các CSDL của các hệ thống tác nghiệp, các dữ liệu dạng file,… 16 Data Warehouse (Kho dữ liệu tập trung): bao gồm CSDL tích hợp và các CSDL chủ đề 16 BI:tầng ứng dụng khai thác và phân tích thông tin hỗ trợ quyết định; các end-user tương tác với hệ thống qua tầng BI này 16 Administration: Metadata và quản trị hệ thống 16 2.1.2. Các đặc trưng về mặt dữ liệu của một hệ thống DW&BI 16 2.1.3. Phân biệt giữa hệ thống OLTP và hệ thống DSS 17 1.5. Các phương pháp luận xây dựng hệ thống DW&BI 17 2.2.1. Phương pháp luận Top-down 18 2.2.2. Phương pháp luận Bottom-up 18 2.2.3. Phương pháp luận Spiral 18 2.2.4. Ưu/Nhược điểm của từng phương pháp 19 2.2.5. Cơ sở lựa chọn phương pháp luận 20 CHƯƠNG III. THIẾT KẾ MỘT HỆ THỐNG DATA WAREHOUSE VÀ BI 21 1.6. Thiết kế logic một hệ thống DW và BI 21 3.1.1. Phạm vi công việc và phương pháp thực hiện của giai đoạn Thiết kế logic 21 3.1.2. Thiết kế tổng thể 22 DSA nguồn: chứa dữ liệu tương ứng với một nguồn cụ thể, ở dạng 1:1 về nội dung và cấu trúc, phạm vi dữ liệu là một phiên 23 DSA đích: chứa dữ liệu tổng hợp từ các DSA nguồn, phạm vi dữ liệu là một phiên, cấu trúc DSA ở dạng thuận tiện cho việc chuyển đổi dữ liệu vào CSDL tích hợp 23 3.1.3. Thiết kế chi tiết từng thành phần 24 Các trường thông tin tổng hợp (aggregate data): các giá trị tổng hợp và tính sẵn (ví dụ: tổng số lượng, tổng tiền, số lượng lớn nhất, số lượng nhỏ nhất, số lượng trung bình,…) 25 Các trường thông tin dẫn xuất (derived data): các giá trị được tính theo công thức dựa trên các trường thông tin tổng hợp đã có 25 Các measure: các giá trị số (những con số nghiệp vụ như: Số lượng bán, Giá trị bán thể hiện chủ đề Tình Hình Bán Hàng) 27 5 Các dimension: các chiều phân tích thông tin (ví dụ: sản phẩm, cửa hàng, thời gian,…) 27 Vẽ sơ đồ thực thể quan hệ (ERD, mô hình sao) 27 Thiết kế các bảng dimension 27 Thiết kế bảng fact (mỗi DM chỉ có một bảng fact) 28 Thiết kế Slave Table (nếu cần lưu thông tin bổ sung, không phải kiểu số, như đã mô tả ở trên) 28 Thiết kế các hierarchy (cho từng dimension): như đã mô tả ở trên 28 Thiết kế các partition 28 Thiết kế các index 28 Thiết kế giải pháp phi chuẩn: 28 Mỗi DM có một tập hợp các bảng dimension, mỗi bảng này cần được chuẩn hóa (tách bảng) thành các bảng quan hệ theo dạng chuẩn 3 để không bị dư thừa dữ liệu. 29 Sau khi chuẩn hóa, những bảng danh mục nào tương đương nhau (cùng ý nghĩa nghiệp vụ, cùng primary key,…) thì tích hợp thành một bảng (primary key là chung, các trường thuộc tính là hợp từ hai bảng); những bảng dimension còn lại được giữ nguyên cấu trúc và nếu có quan hệ thì tạo Foreign Key với các bảng dimension khác 29 Mỗi DM có một bảng fact, mỗi bảng fact bao gồm một số hoặc tất cả các trường thông tin của một loại dữ liệu nghiệp vụ cụ thể (ví dụ: dữ liệu hóa đơn bán hàng). Những bảng fact nào lưu thông tin về cùng một loại dữ liệu (và cùng primary key) thì tích hợp thành một bảng (primary key là chung, các foreign key và các trường measure là hợp từ hai bảng); những bảng fact còn lại được giữ nguyên cấu trúc 29 Tích hợp các bảng slave (nếu có): tương tự và đi kèm với bảng fact 30 Riêng với bảng dimension quan hệ trực tiếp với bảng fact: Primary Key phải là kiểu số (có thể dùng Surrogate Key nếu cần) 30 Không cần các trường aggregate, derived 30 Primary Key: kiểu số, dùng Surrogate Key nếu Primary Key hiện thời chưa phải là kiểu số 30 Foreign Key: sang các bảng dimension 30 Các trường measure 30 Với bảng fact: thường chia partition theo chiều thời gian (tức là chia theo trường FK link sang bảng dimension thời gian) 30 Với các bảng dimension lớn, có sự tăng trưởng dữ liệu: chia partition theo trường có nhu cầu tìm kiếm chủ yếu (nếu xác định được) 30 Thiết kế các index 30 Thiết kế giải pháp phi chuẩn: 30 là CSDL có cấu trúc tương đương với EM (CSDL hình bông tuyết), là nơi chứa dữ liệu kết quả cuối cùng của giai đoạn xử lý, làm sạch và tích hợp trước khi đưa vào EM 31 chỉ có một DSA đích 31 là CSDL có cấu trúc tương đương với dữ liệu nguồn (mô hình CSDL quan hệ thông thường) và chứa dữ liệu nguyên bản của nguồn (sau đó mới xử lý, làm sạch). 31 Có nhiều DSA nguồn: ứng với mỗi dữ liệu nguồn cần một DSA nguồn 32 6 Vẽ sơ đồ ERD cho DSA đích giống với ERD của EM (nên tạo các bảng trùng tên với bảng tương ứng trong EM) 32 Thiết kế các bảng dimension, các bảng fact, các bảng slave giống như trong EM 32 Thiết kế các index: tương như index EM 32 Mục tiêu của thiết kế các DSA nguồn: 32 Dựa trên tài liệu khảo sát dữ liệu nguồn, xác định danh sách các nguồn dữ liệu cần đưa vào kho dữ liệu tập trung, với mỗi nguồn dữ liệu thiết kế một DSA nguồn: 32 Làm sạch: chuẩn hóa hoặc loại bỏ các dữ liệu không hợp lệ, không toàn vẹn. 33 Tích hợp: tích hợp dữ liệu từ nhiều DSA nguồn về một DSA đích, tích hợp các bảng dữ liệu tương đương nhau thành một bảng 33 từ DSA đích sang EM 33 từ EM sang các DM 33 từ EM sang các DM 33 từ DSA đích sang EM 33 từ các DSA nguồn sang DSA đích 33 Làm sạch và bổ sung dữ liệu tại DSA nguồn 33 Làm sạch và bổ sung dữ liệu tại DSA đích 33 Cấu trúc của cube: các Measure, các Dimension 35 Thủ tục chuyển dữ liệu từ DM vào cube 35 Là một cấu trúc lưu trữ xác định mối quan hệ tham chiếu giữa các thuật ngữ nghiệp vụ (của người dùng cuối) với các đối tượng dữ liệu tin học (các bảng, các trường) 35 Đóng vai trò cầu nối để người dùng cuối có thể khai thác được dữ liệu của các CSDL trong DW bằng cách lựa chọn và kéo thả các thông tin nghiệp vụ mình cần thay vì việc viết các câu lệnh truy vấn SQL 35 Là tập hợp các file kết quả báo cáo, phân tích,… của người dùng và được lưu tại các thư mục xác định 35 Là các chương trình ứng dụng để người dùng phân tích, lập báo cáo và chia sẻ các thông tin 35 Là giao diện để người dùng truy cập hệ thống và lấy các thông tin kết quả 36 Ví dụ: web portal, ms office,… 36 1.7. Thiết kế vật lý một hệ thống DW và BI 36 3.2.1. Phạm vi công việc và phương pháp thực hiện của giai đoạn Thiết kế vật lý 36 Các CSDL DSA nguồn 36 CSDL DSA đích 36 CSDL EM 36 Các CSDL DM 36 Các OLAP cube 36 Với mỗi CSDL, cần thiết kế: 37 từ Data Source sang DSA 37 từ các DSA nguồn sang DSA đích 37 từ DSA đích sang EM 37 từ EM sang các DM 37 Lớp dữ liệu tham chiếu 37 7 Các thông tin kết quả 37 Các công cụ khai thác, cổng thông tin. 37 3.2.2. Thiết kế mô hình vật lý của hệ thống 37 3.2.3. Thiết kế vật lý các CSDL trong DW 38 Mức 1 – Disk to Disk: backup dữ liệu từ đĩa của hệ thống ra đĩa backup 39 Mức 2 – Disk to Tape: chuyển dữ liệu từ đĩa backup ra tape (có thể lấy tape ra và mang đi chỗ khác được) 39 3.2.4. Thiết kế chi tiết tiến trình ETL 39 Nếu bảng được thiết kế ở dạng có lưu vết các thay đổi dữ liệu: Căn cứ vào lưu vết để lọc ra những bản ghi mới hoặc thay đổi trong khoảng thời gian chu kỳ 40 Nếu bảng không có lưu vết (chỉ có dữ liệu mới nhất): Sử dụng phương pháp so sánh giữa bảng dữ liệu nguồn với bảng dữ liệu tương ứng trong DW để tìm ra các bản ghi mới hoặc có thay đổi 40 Với các bảng chi tiết giao dịch 40 Các bảng giao dịch chi tiết luôn có trường thời gian thể hiện thời điểm giao dịch hoặc thời điểm lưu bản ghi giao dịch, căn cứ vào trường này xác định các bản ghi được thêm mới trong khoảng thời gian của chu kỳ 40 Làm sạch: 40 Bổ sung: 40 Cập nhật trực tiếp: Cập nhật giá trị mới cho các bản ghi được xác định là thay đổi ở bảng dimension tương ứng. Trong trường hợp này, kể từ thời điểm cập nhật, kết quả truy vấn sẽ thay đổi theo giá trị mới nhất. Ví dụ: một doanh nghiệp chuyển đổi loại hình sở hữu thì các kết quả truy vấn tổng hợp theo chiều loại hình sơ hữu sẽ thay đổi và luôn trả về theo giá trị mới nhất 42 SUBPLIER 42  42 SUBPLIER 42 Lưu vểt thay đổi: Với mỗi bảng dimension cần lưu vết, thiết kế một bảng lưu vết (history table) tương ứng. Trong đó: 42 SUBPLIER 42 42 SUBPLIER_HISTORY 42 3.2.5. Thiết kế vật lý tầng BI 43 Theo các nhóm người dùng 43 Theo sự phân loại các báo cáo về mặt nghiệp vụ 43 Theo sự phân loại các báo cáo về kiểu báo cáo: báo cáo trên web, báo cáo dạng in, dạng file văn bản office,… 44 Xây dựng sơ đồ chức năng của cổng thông tin; mô tả từng chức năng 44 Xác định danh sách các đối tượng người dùng, phân quyền truy cập, quyền xem các loại thông tin kết quả 44 Công cụ tạo báo cáo, phân tích thông tin trên giao diện Web 44 Công cụ tạo báo cáo, phân tích thông tin trên giao diện Desktop 44 Công cụ tạo báo cáo, phân tích thông tin nhúng trong bộ sản phẩm Office 44 Các công cụ chuyên dụng để phân tích 44 3.2.6. Dự báo tăng trưởng dữ liệu 44 DSA là lưu trữ dữ liệu tạm thời nên có chỉ cần dung lượng đủ cho các phiên ETL, có thể bỏ qua việc dự báo tăng trưởng dữ liệu 44 8 Dự báo tăng trưởng dữ liệu cho EM và từng DM: 44 Ước tính số lượng các kết quả đầu ra, dung lượng của từng file 45 Dự báo tăng trưởng không gian lưu trữ các file kết quả (theo từng năm), không gian lưu trữ cho các thành phần vật lý khác của hệ thống BI (system, log…) 45 Tổng hợp từ các thành phần đã tính ở trên 45 3.2.7. Lập yêu cầu về cấu hình phần cứng 45 Số lượng người sử dụng, số lượng session truy cập đồng thời 45 Tính sẵn sàng của hệ thống, thời gian tối đa dừng hệ thống trong giờ, ngoài giờ45 Thời gian tối đa cho một lần tra cứu thông tin, báo cáo,… 45 Đảm bảo toàn vẹn dữ liệu 45 Các yêu cầu khác 45 Lưu trữ dữ liệu 45 Hệ điều hành và hệ quản trị CSDL 46 Dự phòng 46 Sao lưu 46 CHƯƠNG IV. PHÂN TÍCH THIẾT KẾ DATA WAREHOUSE VÀ BI TẠI NHNo&PTNN VIỆT NAM 47 1.8. Phân tích hệ thống 47 4.1.1. Kiến trúc vật lý hệ thống CSDL tại NHNo&PTNT Việt Nam 47 4.1.2. Kiến trúc logic CSDL phần nghiệp vụ tín dụng 47 KẾT LUẬN 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO 49 PHỤ LỤC 50 9 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Stt Từ, cụm từ Nội dung Ghi chú 1 NHNo&PTNN Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam 2 CN Chi nhánh 3 CNTT Công nghệ thông tin 4 DW Kho dữ liệu (Data Warehouse) 5 BI Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (Business Intelligence) 6 DW&BI Data Warehouse và Business Intelligence 7 CSDL Cơ sở dữ liệu 8 OLTP On Line Transaction Processing 9 OLAP On Line Analytical Processing 10 DM Data Mart DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 2.1.1: Vai trò của DW&BI 15 Hình 2.1.2: Các thành phần chính của DW&BI 16 Hình 2.2.3: Các phương pháp luận xây dựng DW&BI 18 Hình 3.1.4: Mô hình logic tổng thể của hệ thống DW&BI 22 Hình 3.1.5: Star schema (CSDL hình sao) 24 Hình 3.1.6: Snowflake schema (CSDL hình bông tuyết) 25 Hình 3.1.7: Một ví dụ về Data Mart 29 Hình 3.1.8: Một ví dụ về Enterprise Model 31 10 PHẦN MỞ ĐẦU 1. Cơ sở khoa học và thực tiễn của đề tài Trong nền kinh tế hiện nay, thông tin là yếu tố sống còn đối với bất kỳ doanh nghiệp nào.Việc nắm bắt thông tin giúp cho các doanh nghiệp hoạch định các chiến lược kinh doanh cho mình một cách chính xác Trong những năm gần đây, công nghệ kho dữ liệu ra đời đáp ứng được nhu cầu quản lý, lưu trữ thông tin có khối lượng lớn và có khả năng khai thác dữ liệu đa chiều và theo chiều sâu nhằm hỗ trợ việc ra quyết định của các nhà quản lý. 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. Đối với các doanh nghiệp nước ngoài, họ đã áp dụng kho dữ liệu trong quản lý phân tích dữ liệu và đã cho thấy hiệu quả to lớn giúp ích cho việc hoạch định các chiến lược kinh doanh cũng như nghiên cứu phát triển các ứng dụng phân tích dữ liệu. Tại Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn Việt Nam việc xây dựng kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết định về hoạt động tín dụng là rất cần thiết. Kho dữ liệu sẽ thu thập dữ liệu từ hệ thống nghiệp vụ, cung cấp các thông tin hữu ích cho các nhà quản lý có thể có những thông tin chính xác, nhanh chóng, hỗ trợ cho việc ra các quyết định kịp thời và có lợi nhất cho hoạt động tín dụng của NHNo. Ngoài ra, kho dữ liệu còn hỗ trợ trong công việc quản trị rủi ro tín dụng – một vấn đề hết sức quan trọng trong bối cảnh khó khăn hiện tại của các ngân hàng. Xuất phát từ nhu cầu thực tế tại NHNo, luân văn sẽ thực hiện “HỖ TRỢ HỆ THỐNG RA QUYẾT ĐỊNH CỦA HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG TRONG NGÂN HÀNG ” bằng công cụ Oracle Warehouse Builder với mong muốn xây dựng kho dữ liệu hoàn chỉnh hỗ trợ cho việc quản lý và ra quyết định tại NHNo. 2. Mục tiêu đề tài Xây dựng kho dữ liệu, hệ thống hỗ trợ ra quyết định cho việc quản lý các hoạt động tín dụng tại Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn Việt Nam. Đề tài sẽ sử dụng các công cụ của Oracle để xây dựng kho dữ liệu từ dữ liệu tín dụng hiện tại của NHNo, quản lý kho dữ liệu và xây dựng các báo cáo cho người dùng có thể xem qua web. 3. Phạm vi và Đối tượng của đề tài: - Đối tượng nghiên cứu: Các văn bản, dữ liệu có liên quan đến hoạt động tín dụng tại NHNo. [...]... về hệ thống cơ sở dữ liệu và hệ thống báo cáo hiện tại của Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam Mục tiêu của chương này nhằm trình bầy tổng quan NHNo, hiện trạng và những vấn đề của hệ thống CSDL và hệ thống báo cáo về hoạt động tín dụng tại NHNo Tại sao cần xây dựng kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết định tại NHNo Chương II: Giới thiệu về kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết. .. vật lý một kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết định Chương IV: Phân tích thiết kế hệ thống DW&BI tại Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn Việt Nam Mục tiêu của chương này là đưa ra bản thiết kế logic, bản thiết kế vật lý để xây dựng kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong các hoạt động tín dụng tại NHNo Phần kết luận: Kết luận tổng thể về luận văn Đưa ra những điều làm được, những...11 - Phạm vi áp dụng: đề tài được áp dụng cho hoạt động tín dụng tại NHNo 4 Kết quả của đề tài Bản thiết kế logic, thiết kế vật lý kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết định về các hoạt động tín dụng của NHNo Xây dựng kho dữ liệu với mẫu dữ liệu thực tế, đưa ra các báo cáo cho người dùng cuối 5 Kết cấu của đề tài Đề tài được kết cấu gồm 5 phần (chương) chính trong đó: Phần mở đầu: Giới... việc tạo báo cáo Hệ thống này được gọi là MIS (hệ thống thông tin báo cáo tập trung) Cuối mỗi ngày hệ thống tác nghiệp thực hiện các tác vụ tự động đẩy dữ liệu sang hệ thống MIS Các báo cáo sẽ tổng hợp dữ liệu từ hệ thống MIS để tránh ảnh hưởng đến hoạt động của hệ thống tác nghiệp trong giờ hành chính Ta có thể thấy hệ thống báo cáo như vậy gặp một số vấn đề như sau: - Dữ liệu của hệ thống MIS vẫn là... liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết định Nội dung chính của chương này trình bầy các khái niệm cơ bản về kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết định, các phương pháp luận và cơ sở lựa chọn phương pháp luận để xây dựng kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ ra quyết định Chương III: Thiết kế một hệ thống Data Warehouse và BI Nội dung chính của chương này là đưa ra các bước cụ thể trong việc thiết kế logic và thiết... nhất trên hệ thống tác nghiệp, do cuối mỗi ngày mới đẩy dữ liệu từ hệ thống tác nghiệp sang hệ thống MIS Dữ liệu của hệ thống MIS sẽ ngày một nhiều, gây khó khăn cho công việc tạo báo cáo 1.3 Tại sao cần xây dựng DW&BI tại NHNo&PTNT Việt Nam Qua đánh giá sơ bộ về hệ thống cơ sở dữ liệu và hệ thống báo cáo hiện tại của NHNo có thể nhận thấy: Hệ thống báo cáo hiện tại là một hệ thống mang tính giải pháp... phủ) về việc thành lập các ngân hàng chuyên doanh, trong đó có Ngân hàng Phát triển nông nghiệp Việt Nam hoạt động trong lĩnh vực nông nghiệp, nông thôn Ngày 14/11/1990, Chủ tịch Hội đồng Bộ trưởng (nay là Thủ tướng Chính phủ) ký Quyết định số 400/CT thành lập Ngân hàng Nông nghiệp Việt Nam thay thế Ngân hàng Phát triển nông nghiệp Việt Nam Ngân hàng Nông nghiệp Việt Nam là ngân hàng thương mại đa năng,... ký Quyết định số 280/QĐ-NHNN đổi tên Ngân hàng Nông nghiệp Việt Nam thành Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam hoạt động theo mô hình tổng công ty 90, là doanh nghiệp nhà nước hạng đặc biệt, hoạt động theo Luật các 13 tổ chức tín dụng và chịu sự quản lý trực tiếp của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Với tên gọi mới, ngoài chức năng của. .. vụ, các lãnh đạo,…) 1.1.1.3 Vai trò của DW&BI Vai trò của DW&BI trong việc cung cấp thông tin hỗ trợ quyết định được minh họa như dưới đây: Hình 2.1.1: Vai trò của DW&BI 16 1.1.1.4 Các thành phần chính của một hệ thống DW&BI Các thành phần chính của một hệ thống DW&BI được minh họa ở hình 2.1.2, bao gồm: - Data Sources (Dữ liệu nguồn): bao gồm các CSDL của các hệ thống tác nghiệp, các dữ liệu dạng file,…... ứng dụng khai thác và phân tích thông tin hỗ trợ quyết định; các enduser tương tác với hệ thống qua tầng BI này - Administration: Metadata và quản trị hệ thống Hình 2.1.2: Các thành phần chính của DW&BI 2.1.2 Các đặc trưng về mặt dữ liệu của một hệ thống DW&BI Một hệ thống DW bao gồm 4 đặc trưng về mặt dữ liệu, bao gồm: tích hợp, hướng chủ đề, tích lũy theo thời gian, bất biến - Tích hợp (Integrated): . VIỆT NAM. 1.1. Tổng quan NHNo&PTNT Việt Nam 1.1.1. Sơ lược về NHNo&PTNT Việt Nam Tên tiếng Việt: Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn Việt Nam Tên giao dịch quốc tế: Vietnam Bank. NHNo&PTNT VIỆT NAM 12 1.1. Tổng quan NHNo&PTNT Việt Nam 12 1.1.1. Sơ lược về NHNo&PTNT Việt Nam 12 1.1.2. Lịch sử hình thành, phát triển của NHNo&PTNT Việt Nam 12 1.2. Đánh giá. 280/QĐ-NHNN đổi tên Ngân hàng Nông nghiệp Việt Nam thành Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam. Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam hoạt động theo mô hình tổng công