Danh mục KIẾN THỨC ERP

Công nghệ OLAP: xử lý Big Data cho ngành Khách sạn

Ngành Khách sạn phục vụ hàng triệu khách hàng mỗi ngày. Mỗi cá nhân đều có kì vọng riêng. Vài người chỉ cần có phòng để ở trong chuyến công tác của mình, nhưng vài người khác lại chi hàng nghìn USD cho các dịch vụ ăn uống, giải trí, thể thao, spa v.v… Khả năng quản lý nhu cầu khách hàng là yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp vươn lên dẫn đầu.

Để quản lý các trải nghiệm cá nhân hóa, ngành khách sạn cần có giải pháp phân tích dữ liệu tiên tiến. Khách hàng để lại một lượng lớn dữ liệu sau mỗi lần check-in và check-out tại khách sạn. Không chỉ gồm dữ liệu cá nhân và thông tin liên lạc mà còn về các loại dịch vụ họ sử dụng, món ăn họ thưởng thức, các cơ sở vật chất như phòng họp, sân tennis và hồ bơi họ đã dùng.

Những bộ dữ liệu như trên được nhân với hàng chục hoặc hàng trăm khách sạn được sở hữu bởi một tập đoàn. Thời kì lưu trữ bằng giấy tờ, tài liệu đã thuộc về quá khứ. Ngày nay, mọi thứ phải hoạt động trực tuyến và lưu vào cơ sở dữ liệu. Để có thể đáp ứng các yêu cầu mới này, cơ sở dữ liệu nên được thiết kế để hoạt động nhanh chóng, hiệu quả và dễ dàng để duy trì.

Những hạn chế của Hệ thống dữ liệu quan hệ (Relational system)

Dữ liệu trước đây thường được quản lý bởi các Hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational database management systems – DBMS). Những kỹ thuật truyền thống như mô hình quan hệ-thực thể (entity-relationship, E-R) và kết cấu một chuỗi các bảng tính (tables) rất thông dụng với các quản trị viên cơ sở dữ liệu hoặc các lập trình viên. Tuy nhiên, nó đã trở nên lỗi thời và kém hiệu quả khi nhu cầu chạy truy vấn trên quy mô của một tập đoàn khách sạn lớn.

Truy vấn SQL (SQL queries) thường bao gồm sự liên kết các mối quan hệ giữa các bảng tính, chúng được vận hành lại và lưu trữ mỗi khi có nhu cầu, điều này dễ dàng làm giảm hiệu suất khi thông tin dữ liệu lên đến mức hàng triệu.

Hơn nữa, khi cần thiết, những truy vấn trên cần được lập ra bởi đội ngũ IT, tuy nhiên việc phân tích dữ liệu thường không phải là thế mạnh của họ. Tỉ lệ thất bại là rất cao khi họ làm việc trong môi trường trực tiếp. Một lựa chọn khác là các doanh nghiệp phải tuyển dụng đội ngũ IT chuyên về mảng phân tích dữ liệu, điều này sẽ làm tăng chi phí, hoặc doanh nghiệp sẽ thuê dịch vụ chuyên nghiệp của bên thứ ba nhằm phát triển dữ liệu, dẫn đến khả năng đáp ứng nhu cầu quản lý bị chậm.

Ngược lại thì Công nghệ xử lý phân tích trực tuyến (On Line Analytical Processing – OLAP), là một trong số các cơ sở dữ liệu đa chiều, trình bày dữ liệu trong một khối siêu lập phương (hybercube), dữ liệu được lưu trữ trong một ô đơn vị duy nhất, và có thể truy cập trên nhiều chiều. Một khối lập phương có cấu trúc như sau:

Các khối lập phương trên gồm 3 chiều: Khách hàng, Sản phẩm, Thời gian. Mỗi trục đều có đủ thông tin được trình bày như nhau (tên khách hàng, tên sản phẩm và thời gian đặt hàng) và với mỗi ô (đơn vị bán ra) là một sự kết hợp duy nhất những yếu tố trên các trục. Với OLAP, tất cả các trục được kết hợp với mục đích:

  • Loại bỏ liên kết giữa các bảng tính và giảm hạn chế
  • Giảm tác động đến hiệu suất. Vì không áp dụng bảng tính vào quy trình, một “truy vấn” đơn giản trong OLAP nhanh chóng trích xuất ô đơn vị thích hợp và cho ra kết quả. Điều này nâng cao hiệu suất một cách đáng kể trong trường hợp có lượng giao dịch lớn.
  • Tốc độ tổng hợp dữ liệu nhanh. Một trong số các trục tọa độ có thể được thiết kế như sau:

Như vậy, các đơn vị bán ra cho khách hàng có thể được tổng hợp nhanh chóng lên cấp trên dựa theo nhu cầu quản lý. Ví dụ như, nếu lượng đơn vị bán ra của Việt Nam và Singapore theo thứ tự là 100,000 và 150,000, khu vực Châu Á Thái Bình Dương sẽ được tự động tính tổng là 250,000 khi được truy vấn.

  • Trình bày dữ liệu: Dữ liệu thô từ cơ sở dữ liệu đa chiều có thể được trích xuất theo giao diện datasheet và được trình bày thân thiện với người dùng trên các ứng dụng Spreadsheet như Excel. Định dạng này cần có chương trình SQL phức tạp để khởi chạy, và rõ ràng đây không phải là công cụ phù hợp cho người dùng.

  • Dễ dàng bảo trì: Những khác biệt từ hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ (relational database system) sẽ cần có sự liên kết và lập danh mục các bảng tính SQL phức tạp, khi việc quản lý cần thêm không gian để phân tích. Cơ sở dữ liệu đa chiều (multi-dimensional database) và đặt biệt là nền tảng Infor BI cung cấp giao diện người dùng với khả năng dễ dàng thêm /bớt không gian. Việc bảo trì dễ dàng đến nỗi doanh nghiệp không cần bất kì một chuyên gia dữ liệu nào.
  • Hiệu suất cao: Dữ liệu trong hệ thống OLAP được lưu trữ như cách nó hiển thị, vì vậy doanh nghiệp không tiêu tốn cho quá trình liên kết bảng tính khi truy vấn. Có thể sẽ không có sự khác biệt về tốc độ so với hệ thống Quan hệ (Relational) khi áp dụng trên các giao dịch quy mô nhỏ, nhưng hiệu suất làm việc sẽ tăng đáng kể khi được dùng để xử lý lượng dữ liệu trong ngành khách sạn.

d/EPM là gì?

Infor d/EPM là một ứng dụng được thiết kế để phục vụ cho các CFO và kế toán trưởng ở cấp tập đoàn với từ mười đến hàng trăm công ty con bên dưới. Ứng dụng này có thể được áp dụng trên nhiều lĩnh vực doanh nghiệp khác nhau như tài chính, bảo hiểm và đặc biệt là du lịch khách sạn với các module đúng các tiêu chuẩn đặc thù của ngành về:

Nền tảng Infor BI

Infor d/EPM dựa trên Infor BI, một nền tảng được phát triển bởi Infor, sử dụng công nghệ OLAP ngay từ các bước đầu.

Infor BI ẩn công nghệ bên dưới và cung cấp một loạt các ứng dụng thân thiện cho các quản trị viên IT, giúp họ hoàn toàn kiểm soát và tùy chỉnh dữ liệu, báo cáo trên cấp giao diện. Qua việc ứng dụng Infor BI với OLAP được tích hợp sẵn, các quản trị viên IT có thể:

  • Thiết kế và sắp xếp một trục tọa độ bất kì thành một hệ thống phân cấp dựa trên cấu trúc quản lý của doanh nghiệp.
  • Tùy chỉnh khối dữ liệu dựa trên cấu trúc quản lý của doanh nghiệp.
  • Cuối cùng là truy vấn dữ liệu từ khối dữ liệu bằng cách sử dụng công thức Excel mà không cần phải lập trình phức tạp.

Big Data

Big data và quản lý big data hiển nhiên là tương lai mà mọi doanh nghiệp trong ngành Nhà hàng-Khách sạn cần hướng đến để sẵn sàng cung cấp dịch vụ đáp ứng nhu cầu khách hàng, làm họ hài lòng và giữ tính cạnh tranh.

Trong bối cảnh quy mô dữ liệu ngày càng lớn và cần có sự trợ giúp của công nghệ để vận hành nhanh chóng và duy trì dễ dàng thì cơ sở dữ liệu đa chiều, hoặc OLAP rõ ràng là đáp án chính xác. Infor BI và Infor d/EPM được thiết kế để đáp ứng các mục đích trên ngay từ những bước đầu, đồng thời giúp các nhà quản lý tài chính sở hữu những tính năng mạnh mẽ để xử lý tài chính ở cấp độ tập đoàn, điều sẽ được trình bày ở các bài viết tiếp theo.

Bạn cũng có thể yêu cầu một buổi demo miễn phí phần mềm Infor d/EPM ngay hôm nay. Gọi ngay 0977 207 122 hoặc nhấn vào nút đắng ký để được tư vấn miễn phí.

ĐĂNG KÝ NGAY
ĐÁNH GIÁ
Ngày đánh giá
Đánh giá bài viết
Rất thiết thực cho các nhà hàng khách sạn với quy mô lớn
Tỷ lệ
5

Bài viết mới nhất

  • KIẾN THỨC ERP

Xu Hướng ERP Nào Tôi Muốn Thấy Trong Năm 2019?

ERP đã trưởng thành như một ngành công nghiệp và là một phần mềm mà hầu hết chúng ta sử… Read More

2 weeks ago
  • KIẾN THỨC ERP

Doanh Nghiệp Nhỏ Có Đủ Năng Lực Triển Khai Phần Mềm ERP?

Tìm kiếm giá cả của phần mềm ERP trên Internet là công việc rất khó khăn. Hầu hết các nhà… Read More

3 weeks ago
  • KIẾN THỨC QUẢN TRỊ

5 Khía Cạnh Để Lập Kế Hoạch ERP Thành Công

Go-Live ERP là một trong những sự kiện cuối cùng được lên kế hoạch trong kế hoạch triển khai ERP.… Read More

1 month ago
  • KIẾN THỨC QUẢN TRỊ

Ba Câu Hỏi Chính Để Hỏi Trước Khi Thuê Tư Vấn ERP

Chi phí cho tư vấn ERP rất cao. Trước khi thuê một người cho dự án ERP của bạn, hãy… Read More

1 month ago
  • KIẾN THỨC ERP

Làm Thế Nào ERP Cho Ngành Dệt May Có Thể Hỗ Trợ Các Thương Hiệu Thời Trang?

Trong bối cảnh này, các giải pháp ERP trọn gói phù hợp với nhu cầu cụ thể của các công… Read More

2 months ago
  • KIẾN THỨC ERP

Phần Mềm Quản Trị Doanh Nghiệp Thời 4.0

Sự hối thúc của hoạt động cạnh tranh đòi hỏi các doanh nghiệp cần các giải pháp công nghệ tích… Read More

2 months ago

This website uses cookies.