Phân tích Purchasing trong Bán lẻ

Đối với ngành Retail, việc phân tích và tối ưu hóa quy trình mua hàng là hết sức cần thiết và là yếu tố thiết yếu để thúc đẩy việc quản lý hàng bán ra kịp thời cũng như hàng tồn được giải quyết triệt để.
Dưới đây là các yếu tố cơ bản cần phân tích đối với lĩnh vực Purchasing như sau:
Về chiều phân tích (Dimension):

• Đầu tiên là về sản phẩm nào cần mua (Product)
• Mua từ nhà cung cấp nào (Vendor)
• So sánh giá của những nhà cung cấp khác nhau (Price)
• Phương thức thanh toán như thế nào (Payment)
• Phương thức giao hàng ra sao (Delivery)
• Có những kênh nào để lựa chọn mua hàng (Channel)
• Theo dõi nhà cung cấp đó có giao đúng thời gian hay không (Late)
• Khi mua hàng có phải đặt tiền cọc trước hay không (Prepayment)
• Tình trạng đơn mua hàng hiện tại ra sao (Status)
• Hàng hóa khi giao có bị trả lại hay không (Return)
• Hay nhà cung cấp có chương trình giảm giá hay không (Discount)

Về các Measure cần phân tích: 
Sử dụng các Dimension đã có sẽ tách ra các hướng phân tích để lên report như sau:

• Thời gian cần phân tích (Time)
  • Thời gian theo kế hoạch (Target)
  • Thời gian trong năm/quý/tháng/tuần/ngày hiện tại (Current)
  • Thời gian của năm/quý/tháng/tuần trước (Last)
  • Thời gian lũy kế tính từ đầu năm/quý/tháng tính đến hiện tại (Accumulation)
• Tổng số tiền mua hàng là bao nhiêu (Amount)
• Tổng tiền cần thanh toán trước cho nhà cung cấp là bao nhiêu theo (Prepayment)
  • Ngày (Date)
  • Số tiền (Amount)
• Tình trạng hóa đơn mua ảnh hưởng thế nào (Status)
• Số lượng hàng hóa được giao có đủ quy định (Quantity)
• Chất lượng hàng hóa được giao như thế nào (Quality)
• Bao nhiêu đơn hàng được giao theo (Late)
  • Đúng thời hạn (Ontime)
  • Trễ bao nhiêu ngày, bao nhiêu lần (Days/Times)
  • Giao sớm
• So sánh giá của từng nhà cung cấp, và giá đó có đính kèm (Price)
• Thuế (VAT)
• Giảm giá, chiết khấu (Discount)
• Chi phí giao hàng (Delivery Cost)
• Đánh giá nhu cầu cần mua hàng của doanh nghiệp (Demand)
• Bao nhiêu hàng bị trả lại và lý do (Return)
  • Lượng hàng bị trả lại (Quantity)
  • Lý do trả lại (Reasion): Hàng lỗi, hàng vỡ, sai quy định...
• Lập KPIs để theo dõi đơn hàng và nhà cung cấp

~~~Mai Huynh~~~

CÁC LOẠI BẢNG FACT TRONG DATA WAREHOUSE

CÁC LOẠI BẢNG FACT TRONG DATA WAREHOUSE

Một bảng sự kiện (fact table) là một bảng gồm các phép đo (measure), số liệu (metrics) hoặc sự kiện (fact) của quy trình kinh doanh (business process). Những giá trị định lượng này được sử dụng để biết được business value của doanh nghiệp và để dự báo kinh doanh trong tương lai của doanh nghiệp đó.

Các loại bảng fact khác nhau được phân loại như sau:

• Additive:

Additive fact là những sự kiện được tóm tắt qua tất cả các Dimension trong bảng Fact. Nghĩa là tất cả các Dimension cần phân tích đều được thể hiện trong bảng Fact. Bảng Sales_Fact là một ví dụ tốt cho loại Additive fact.

•         Semi-Additive: 

Semi-Additive fact là những sự kiện có thể được tóm tắt cho một số Dimension trong bảng Fact chứ không phải là những bảng khác. Ví dụ như Inventory_Daily_Fact được tóm tắt thông qua Store_Dimension chứ không phải là Time_Dimension như Sales_Fact.

•        Non-Additive:

Non-Additive fact là những bảng sự kiện không được tóm tắt cho bất kỳ Dimension hiện tại nào trong bảng Fact.

Ví dụ như bảng Fact tính toán phần trăm, tỉ lệ.

•      Factless Fact Table:

Trong thực tế, có thể có một bảng Fact mà không chứa phép đo (measure) hay sự kiện (fact) nào. Các bảng đó được gọi là “Factless Fact tables”.

Ví dụ: Một bảng Fact mà chỉ có mã sản phẩm và khóa ngày (Product_key & Date_key) là factless fact. Rõ ràng là không hề có measure nào trong bảng này. Nhưng nhìn vào bản này có thể thống kê (đếm) được có bao nhiêu sản phẩm bán ra trong một khoảng thời gian.

***Tóm lại, một bảng Fact bao gồm các sự kiện tổng hợp thường được gọi là bảng tóm tắt (Summary tables).

~~~Mai Huynh~~~

MODULE FOR BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

MODULE FOR BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

1 A. Purchase Dimension

Các chiều phân tích của model Mua hàng

1 B. Purchase Fact

Các báo cáo điển hình về Mua hàng mà Doanh nghiệp cần

2 A. Sales Dimension

Các chiều phân tích về Bán hàng

2 B. Sales Fact

Các báo cáo điển hình của Bán hàng mà Doanh nghiệp cần.

3. Promotion

Phân tích các chiều của Khuyến mãi.

4 . Account Receivable

Phân tích các chiều về Công nợ khách hàng

5. Account Payable

Phân tích các chiều về Công nợ nhà cung cấp

***Analysis by Mai Huynh***

Định nghĩa kho dữ liệu (Data Warehouse)

KHO DỮ LIỆU

1. Định nghĩa kho dữ liệu (Data Warehouse - DW)

Kho dữ liệu là tuyển tập các cơ sở dữ liệu  tích hợp, hướng chủ đề, được thiết kế để hỗ trợ cho chức năng trợ giúp quyết định.

Theo John Ladley [9], Công nghệ kho dữ liệu (Data Warehouse Technology) là tập các phương pháp, kỹ thuật và các công cụ có thể kết hợp, hỗ trợ nhau để cung cấp thông tin cho người sử dụng trên cơ sở tích hợp từ nhiều nguồn dữ liệu, nhiều môi trường khác nhau.

Kho dữ liệu thường rất lớn tới hàng trăm GB hay thậm chí hàng Terabyte. Kho dữ liệu được xây dựng để tiện lợi cho việc truy cập theo nhiều nguồn, nhiều kiểu dữ liệu khác nhau sao cho có thể kết hợp được cả những ứng dụng của các công nghệ hiện đại và kế thừa được từ những hệ thống đã có sẵn từ trước.

2.  Mục đích của kho dữ liệu

Mục tiêu chính của kho dữ liệu là nhằm đáp ứng các tiêu chuẩn cơ bản sau:

• Phải có khả năng đáp ứng mọi yêu cầu về thông tin của NSD
• Hỗ trợ để các nhân viên của tổ chức thực hiện tốt, hiệu quả công việc của mình, như có những quyết định hợp lý, nhanh và bán được nhiều hàng hơn, năng suất cao hơn, thu được lợi nhuận cao hơn, v.v.
• Giúp cho tổ chức, xác định, quản lý và điều hành các dự án, các nghiệp vụ một cách hiệu quả và chính xác.
• Tích hợp dữ liệu và các siêu dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau

Muốn đạt được những yêu cầu trên thì DW phải:

• Nâng cao chất lượng dữ liệu bằng các phương pháp làm sạch và tinh lọc dữ liệu theo những hướng chủ đề nhất định
• Tổng hợp và kết nối dữ liệu
• Đồng bộ hoá các nguồn dữ liệu với DW
• Phân định và đồng nhất các hệ quản trị cơ sở dữ liệu tác nghiệp như là các công cụ chuẩn để phục vụ cho DW.
• Quản lí siêu dữ liệu
• Cung cấp thông tin được tích hợp, tóm tắt hoặc được liên kết, tổ chức theo các chủ đề
• Dùng  trong các hệ thống hỗ trợ quyết định (Decision suport system - DSS), các hệ thống thông tin tác nghiệp hoặc hỗ trợ cho các truy vấn đặc biệt.

3. Đặc tính của kho dữ liệu

Những đặc điểm cơ bản của Kho dữ liệu (DW) là một tập hợp dữ liệu có tính chất sau:

Tính tích hợp (Integration)

Dữ liệu gắn thời gian và có tính lịch sử

 Dữ liệu có tính ổn định (nonvolatility)

 Dữ liệu không biến động

 Dữ liệu tổng hợp

(ST)