1. Chương
5
Hệ thố ng hỗ trợ quyế t đị nh
Hỗ trợ quyết định
MIS và DSS
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence)
Hệ thống chuyên gia (Expert Systems)

2. Mụ c tiêu
1. Xác định những thay đổi diễn ra trong hình
thức và sử dụng hỗ trợ quyết định trong kinh
doanh
2. Xác định các vai trò và báo cáo các lựa chọn
việc quản lý các hệ thống thông tin
3. Mô tả quá trình xử lý phân tích trực tuyến như
thế nào có thể đáp ứng nhu cầu thông tin quan
trọng của quản lý.
9-2

3. Mụ c tiêu
4. Giải thích khái niệm hệ thống hỗ trợ quyết định
và sự khác biệt với các hệ thống thông tin
truyền thống.
2. Giải thích làm thế nào các hệ thống thông tin
sau có thể hỗ trợ nhu cầu thông tin nhu của các
giám đốc điều hành, quản lý và chuyên gia
kinh doanh:
a. Các hệ thống thông tin điều hành
b. Các cổng thông tin doanh nghiệp
c. Các hệ thống quản lý tri thức
9-3

4. Mụ c tiêu
6. Xác định các mạng neural, logic mờ, thuật toán
di truyền, thực tế ảo và các đại lý thông minh
có thể được sử dụng như thế nào trong kinh
doanh.
7. Các ví dụ về một vài hệ thống chuyên gia các
thể được sử dụng trong các tình huống ra
quyết định kinh doanh.
9-4

5. Yêu cầ u thông tin ở các cấ p quả n
trị khác nhau
9-5

6. Các cấ p ra quyế t đị nh quả n trị
 Quản trị chiến lược
 Xây dựng các mục định hướng của tổ chức, chiến lược,
chính sách, và các mục tiêu cụ thể
 Là một phần của tiến trình lập kế hoạch chiến lược
 Quản trị chiến thuật
 Các nhà quản trị và các chuyên viên
 Phát triển kế hoạch ngắn hoặc trung hạn, lịch trình
thực hiện và kinh phí
 Chỉ ra các chính sách, các thủ tục và các mục tiêu kinh
doanh cho từng đơn vị của họ
9-6

7. Các cấ p độ ra quyế t đị nh
 Quản trị tác nghiệp
 Các nhà quản trị hay các thành viên của nhóm xác
định phương hướng
 Phát triển các kế hoạch ngắn hạn chẳng hạn như
các lịch sản xuất theo tuần
9-7

8. Chấ t lượ ng thông tin
 Thông tin sản phẩm như các đặc tính, thuộc tính
hoặc chất lượng tạo ra thông tin có giá trị hơn.
 Thông tin có 3 chiều:
 Thời gian
 Nội dung
 Hình thức
9-8

9. Các thuộ c tính
củ a chấ t lượ ng thông tin
– Thông tin sẽ được cung cấp khi cần đến nó
– Thông tin sẽ được cập nhật mới khi được cung cấp
– Thông tin sẽ được cấp thường xuyên
– Thông tin có thể được ccung ung cấp từ quá khứ, hiện tại và trong
tương lai
•Thông tin phải được
chính xác •Thông tin được cung cấp ở
•Các thông tin cần thiết dạng dễ hiểu
liên quan đến một tình •Thông tin sẽ được cung cấp
huống đặc biệt với dạng chi tiết hay tóm lược
•Tất cả những thông tin •Thông tin được sắp xếp trong
cần được cung cấp một chuổi định trước
•Chỉ những thông tin cần •Thông tin có thể biểu diễn ỏ
sẽ được cung cấp dạng văn bản tường thuật, số,
•Thông tin có thể có đồ thị hay dạng thức khác
phạm vi rộng hay hẹp •Thông tin được cung cấp ở
hay tập trung trong hoặc dạng các văn bản giấy in, video
ngoài hay media khác
9-9

10. Cấ u trúc quyế t đị nh
 Cấu trúc – qui trình làm quyết định cần được
xác định trước
 Phi cấu trúc – qui trình ra quyết định không
thể xác định trước
 Bán cấu trúc - qui trình quyết định có thể xác
định trước nhưng không đầy đủ
9-10

11. Các HTTT hỗ trợ quyế t đị nh
Hệ thố ng thông tin Hệ thố ng hỗ trợ ra
quả n lý quyế t đị nh
Thông tin đượ c Cung cấp thông tin về hiệu Cung cấp thông tin và kỹ
cung cấ p năng của tổ chức thuật để phân tích các vấn
đề cụ thể
Dạ ng thông tin Chu kỳ, ngoại lệ, yêu cầu, và Hỏi đáp tương tác
và tầ n suấ t báo cáo và trả lời
Đị nh dạ ng củ a Xác định trước, dạng cố định Linh hoạt, ngẫu nhiên và
thông tin hình thức thay đổi
Phươ ng pháp xử Thông tin được tạo ra từ việc Thông tin được tạo ra từ
lý thông tin rút trích và thao tác trên dữ liệu các mô hình phân tích dữ
kinh doanh liệu kinh doanh
9-11

12. Các bướ c phát triể n
củ a hỗ trợ quyế t đị nh
 Các phân tích quyết định cá nhân hóa
 Các ứng dụng Web
 Các quyết định ở cấp thấp của quản trị
 Các ứng dụng doanh nghiệp thông minh
9-12

13. Các ứ ng dụ ng
Doanh nghiệ p thông minh
9-13

14. Các hệ thố ng hỗ trợ ra
quyế t đị nh
 Decision Support Systems
 Hỗ trợ thông tin tương tác với nhà quản trị trong
tiến trình ra quyết định
 Sử dụng:
 Các mô hình phân tích
 Các cơ sở dữ liệu đặc biệt
 Người ra quyết định sẽ tự đánh giá và chọn quyết định
sau cùng
 Mô hình tương tác với máy tính
 Hỗ trợ tiến trình ra quyết định bán cấu trúc
9-14

15. Các thành phầ n củ a mộ t DSS
9-15

16. Thành phầ n mô hình củ a DSS
 Thành phần mô hình
 Bộ phận phần mềm chứa các mô hình được sử
dụng để tính toán và phân tích dữ liệu
 Ví dụ:
 Mô hình qui hoạch tuyến tính
 Mô hình dự đoán đa hồi qui
9-16

17. Hệ thố ng thông tin quả n lý
 Management Information System
 Các qui trình tổng hợp thông tin hỗ trợ việc
ra quyết định của các nhà quản lý và các
chuyên viên.
 Các báo cáo xác định trước, thể hiện thông
tin và các câu trả lời.
 Hỗ trợ các quyết định cấu trúc.
9-17

18. Các giả i pháp báo cáo MIS
 Báo cáo định kỳ
 Dạng xác định trước theo định kỳ
 Báo cáo đột xuất
 Các báo cáo về các tình huống đột xuất
 Có thể theo định kỳ hoặc khi có bất thường
 Báo cáo hay trả lời yêu cầu
 Thông tin phải được chuẩn bị sẳn cho mọi yêu
cầu liên quan
9-18

19. Tiế n trình phân tích trự c tuyế n
 OLAP (Online Analytical Processing)
 Cho phép nhà quản trị, nhà phân tích xem xét và
thao tác với khối lượng lớn dữ liệu để phát hiện
các thông tin mong muốn
 Được thực hiện tương tác theo thời gian thực để có
câu trả lời nhanh chóng
9-19

20. Các thao tác phân tích
 Tổng hợp (Consolidation )
 Tập hợp dữ liệu
 Drill-down
 Thể hiện dữ liệu chi tiết đã hình thành dữ liệu
tổng hợp
 Slicing and Dicing
 Cho phép thể hiện dữ liệu dưới nhiều góc nhìn
khác nhau
9-20

21. Công nghệ OLAP
9-21

22. Hệ thố ng thông tin đị a lý
 Geographic Information Systems
 DSS sử dụng CSDL địa lý để xây dựng và thể hiện
bản đồ và các biểu diễn đồ họa khác
 Hỗ trợ quyết định dựa trên phân bố của nhân lực
và tài nguyên theo vị trí địa lý
 Thường sử dụng với các thiết bị Global Position
Systems (GPS)
9-22

23. Các hệ thố ng thể hiệ n dữ liệ u
 Data Visualization Systems
 DVS biểu diễn dữ liệu phức tạp sử dụng các hình
thức biểu diễn 3 chiều như sơ đồ, đồ thị, bản đồ
 Các công cụ DVS hỗ trợ người dùng tương tác sắp
xếp, tổ chức lại dữ liệu để thấy ngay kết quả dưới
dạng biểu diễn đồ họa.
9-23

24. Sử dụ ng DSS
 Phân tích Cái gì- nếu (What-if Analysis)
 Người sử dụng thay đổi các tham biến hay các
quan hệ giữa các tham biến và quan sát sự thay
đổi của kết quả
 Phân tích độ nhạy cảm (Sensitivity Analysis)
 Giá trị của một tham biến được thay đổi liên tục để
đo độ nhạy cảm của tham biến đó với kết quả
9-24

25. Sử dụ ng DSS (tt)
 Tìm kiếm mục tiêu (Goal-Seeking)
 Xác định giá trị kết quả mong muốn và thay đổi
các tham biến đến khi đạt được kết quả mong
muốn đó
 T ối ưu (Optimization )
 Mục tiêu là tìm được bộ tham biến tối ưu cho một
mục tiêu cho trước
 Một hoặc nhiều biến được thay đổi liên tục cho
đến khi đạt được lời giải tối ưu
9-25

26. Khai thác dữ liệ u
(Data Mining)
 Mục tiêu là khám phá tri thức (knowledge
discovery) để hỗ trợ nhà quản lý hay các
chuyên viên ra quyết định
 Phân tích khối lượng dữ liệu lớn của quá
trình kinh doanh
9-26

27. Khai thác dữ liệ u
(Data Mining)
 Thửphát hiện các mẫu, các qui luật ẩn trong
dữ liệu để có thể giúp tăng hiệu quả kinh
doanh
 Sử dụng các kỹ thuật như cây quyết định
(decision tree), mạng nơ ron (neural
network), phân tích theo nhóm(cluster
analysis), hay phân tích việc mua
hàng( market basket analysis)
9-27

28. Phân tích việ c mua hàng
(Market Basket Analysis)
 Đây là một trong những phương pháp khai
thác dữ liệu thường thấy nhất cho tiếp thị
 Mục tiêu là để xác định các sản phẩm nào
khách hàng thường mua cùng với nhau
9-28

29. Hệ thố ng thông tin điề u hành
(Executive Information Systems)
 EIS
 Tổ hợp nhiều đặc trưng của MIS và DSS
 Bảo đảm để các giám đốc điều hành có thể nhanh
chóng nắm bắt thông tin
 Để có các chỉ số, để hiệu chỉnh các mục tiêu chiến
lược của công ty (Critical success factors)
 Vì vậy rất thông dụng và được mở rộng cho các
nhà quản trị, các phân tích viên hay các nhân viên
tri thức ( knowledge workers)
9-29

30. Các đặ c trư ng củ a mộ t EIS
 Thông tin được biểu diễn theo nhu cầu của
các giám đốc điều hành sử dụng hệ thống
 Giao diện đồ họa có thể thích ứng với nhu cầu
người dùng (Customizable graphical user
interfaces)
 Các báo cáo bất thường
 Phân tích quá trình phát triển (Trend analysis)
 Khả năng trình bày vào chi tiết (Drill down
capability)
9-30

31. Cổ ng giao diệ n doanh nghiệ p
(Enterprise Interface Portals)
 EIP
 Giao diện Web
 Tích hợp MIS, DSS, EIS, và các kỹ thuật khác
 Cho phép tất cả người dùng nội bộ và một số có
chọn lựa các người dùng bên ngoài truy xuất đến
một số lớn các ứng dụng và các dịch vụ
 Người dùng có thể thiết kế bảng điều khiển
(digital dashboard) riêng cho mình
9-31

32. Các thành phầ n củ a mộ t cổ ng
thông tin doanh nghiệ p
9-32

33. Các hệ thố ng quả n trị tri thứ c
 Sử dụng công nghệ thông tin để tập hợp, tổ
chức, và chia sẽ tri thức kinh doanh bên trong
tổ chức
 Cổng tri thức doanh nghiệp (Enterprise
Knowledge Portals)
 EIPs là nơi kết nối nội bộ hoạt động như những hệ
thống quản trị tri thức
9-33

34. Cổ ng tri thứ c nộ i bộ
(Enterprise Knowledge Portals)
9-34

35. Trí tuệ nhân tạ o
Artificial Intelligence (AI)
 Một lĩnh vực khoa học công nghệ dựa trên
các ngành như công nghệ thông tin, sinh
học, tâm lý học, ngôn ngữ học, toán học và
công nghệ
 Mục tiêu là để phát triển các hệ thống máy
tính có khả năng suy nghĩ, thấy, nghe, đi, nói
9-35

36. Các tính chấ t củ a
ứ ng xử thông minh
 Suy nghĩ và lý luận (Think and reason)
 Dùng lý luận để giải quyết vấn đề
 Họ c hay hiểu từ kinh nghiệm
 Tìm kiếm và áp dụng tri thức
 Biểu hiện sự sáng tạo và tưởng tượng
9-36

37. Các tính chấ t củ a
ứ ng xử thông minh
 Đối diện với các tình huống phức tạp hay rắc
rối
 Đáp ứng nhanh chóng và thành công các
tình huống mới
 Pháthiện sự liên hệ quan trọng giũa các
phần tử của tình huống
 Kiểmsoát thông tin nhập nhằng, không đầy
đủ hay sai
9-37

38. Các lĩnh vự c củ a trí tuệ nhân tạ o
9-38

39. Khoa họ c về nhậ n thứ c
(Cognitive Science)
 Dựa trên sinh học, thần kinh học, tâm lý học
…
 T ập trung vào nghiên cứu hoạt động của bộ
não con người để hiểu cơ chế học và suy
nghĩ của con người.
9-39

40. Ngườ i máy họ c (Robotics)
 Dựa trên AI, công nghệ và vật lý học
 Người máy điều khiển bằng thông minh
máy tính để có hoạt động giống các hoạt
động của con người
9-40

41. Giao tiế p tự nhiên
Natural Interfaces
 Dựa trên ngôn ngữ học, tâm lý học và khoa học
máy tính
 Bao gồm ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng tiếng
nói
 Phát triển các thiết bị đa cảm biến sử dụng các
cử dộng của cơ thể để điều hành máy tính
 Thực tế ảo (Virtual reality)
 Sử dụng giao tiếp người-máy đa cảm biến để tạo
ra những cảm giác như người dùng đang ở trong
thế giới hoạt động thực.
9-41

42. Hệ chuyên gia (Expert Systems)
 ES
 Một hệ thống thông tin dựa trên tri thức
knowledge-based information system (KBIS)
sử dụng các tri thức về một lĩnh vực cụ thể để
hoạt dộng như một chuyên gia tư vấn trong
lĩnh vực đó
 KBIS là hệ thống tích hợp cơ sở tri thức vào
các thành phần của một hệ thống thông tin
(IS)
9-42

43. Các thành phầ n củ a mộ t hệ
thố ng chuyên gia
 Cơ sở tri thức (Knowledge Base)
 Các sự kiện về một chủ đề chuyên biệt
 Heuristics biểu diễn các quá trình suy luận của
một chuyên gia (rules of thumb)
 Tài nguyên phần mềm
 Động cơ suy diễn (Inference engine ) quá trình suy
diễn dựa trên tri thức
 Giao diện để giao tiếp với người sử dụng
 Giao diện diễn giải để mô tả quá trình suy luận
9-43

44. Các thành phầ n củ a
hệ chuyên gia
9-44

45. Các phươ ng pháp
biể u diễ n tri thứ c
 Case-Based – tri thức được tổ chức dựa trên
các trường hợp
 Mỗi trường hợp: các ví dụ về quá khứ, các kinh
nghiệm
 Frame-Based – tri thức được tổ chức theo một
cấu trúc phân cấp hay mạng lưới
 Frames: các khung thực thể của những tập hợp dữ
liệu phức tạp
9-45

46. Các phươ ng pháp
biể u diễ n tri thứ c
–Tri thức được biểu diễn dưới
 Object-Based
dạng một mạng lưới các đối tượng
 Đối tượng: thành phần dữ liệu, phương pháp, hay
các qui trình thao tác trên dữ liệu
 Rule-Based– Tri thức được biểu diễn dưới
dạng luật và các phát biểu về sự kiện
 Luật (Rules): phát biểu theo dạng giả thuyết ->
kết luận
 Chẳng hạn như, If (điều kiện/giả thuyết) then
(kết luận)
9-46

47. Các lợ i ích
củ a các hệ chuyên gia
 Nhanh hơn và nhất quán hơn một chuyên gia
người
 Có thể có tri thức của nhiều chuyên gia
 Không bao giờ biết mệt mõi hay căn thẳng
 Giúp lưu trữ và tái tạo tri thức của các chuyên
gia
9-47

48. Các giớ i hạ n
củ a hệ chuyên gia
 Lĩnh vực hẹp
 Thiếu khả năng học
 Vấn đề bảo trì
 Chi phí phát triển cao
 Chỉ giải quyết được một số vấn đề trong một
lĩnh vực tri thức có giới hạn
9-48

49. Các tiêu chí phù hợ p
cho các hệ chuyên gia
 Lĩnh vực: chủ đề nhỏ và bị giới hạn trong một lĩnh
vực đã xác định
 Chuyên gia: các giải pháp đòi hỏi tri thức của các
chuyên gia thật.
 Phức tạp: tìm lời giải cho vấn đề là một quá trình
phức tạp đòi hỏi nhiều suy luận logic.
 Cấu trúc: quá trình tìm giải pháp phải làm việc được
với sự không chắc chắn, thiếu hay không có cấu trúc
của dữ liệu
 Tính sẳn sàng: sự sẳn sàng hợp tác của chuyên gia
9-49
người

50. Công cụ phát triể n
 Expert System Shell
 Gói phần mềm bao gồm một hệ chuyên gia nhưng
chưa có cơ sở tri thức
 Chỉ gồm giao diện người dùng và động cơ suy
diễn
9-50

51. Kỹ sư tri thứ c
 Người làm việc với các chuyên gia để nắm
bắt và ghi nhận tri thức của các chuyên gia.
 Xây dựng cơ sở tri thức sử dụng các quá trình
tương tác và mô hình.
9-51

52. Logic mờ (Fuzzy Logic)
 Phương pháp suy diễn giống suy diễn của
con người
 Cho phép làm việc với các dữ liệu xấp xỉ, suy
diễn , không đầy đủ và nhập nhằng
 Sử dụng các lượng từ như “rất cao”, khá …
thay cho các độ đo chính xác
9-52

53. Thự c tế ả o Virtual Reality (VR)
 Thực tế được mô phỏng bằng máy tính
 Dựa trên các thiết phị đa cảm ứng như
 Đầu ghi nhận hình ảnh, âm thanh
 Găng tay hoặc các thiết bị cảm biến khác gắn vào
các phần thân thể người, để ghi nhận các hoạt
dộng của cơ thể
 Một bộ phận ghi nhận sự di chuyển của chân
9-53

54. Đạ i lý thông minh
(Intelligent Agents)
 Một phần mềm thay thế cho một người dùng
cuối hay một quá trình đáp ứng một nhu cầu
xác thực hay hoạt động
 Sử dụng cái có sẵn và được học dựa trên tri
thức của nó
 Đưa ra các quyết định và hoàn thành công
việc đáp ứng được những ý định của người
dùng
 Cũng có thể gọi là software robots hay bots
9-54

55. Đạ i lý giao tiế p ngườ i dùng
(User Interface Agents)
Tutors – quan sát các hoạt động
 Interface
máy tình người, nắm chính xác các lỗi người
dùng và cung cấp các gợi ý hướng dẫn sử
dụng phần mềm hiệu quả
 Presentation – hiển thị thông tin bằng nhiều
hình thức và phương tiện truyền thông dựa
trên sở thích người dùng
9-55

56. Đạ i lý giao tiế p ngườ i dùng
(User Interface Agents)
 Network Navigation – khám phá các hướng
thông tin và các cách cung cấp thể hiện
thông tin dựa trên sở thích của người dùng
 Role-Playing– thông qua các trò chơi để giúp
người dùng hiểu thông tin và đưa ra các
quyết định tốt hơn
9-56

57. Đạ i lý quả n trị thông tin
(Information Management Agents)
 Search Agents – giúp người dùng tìm kiếm
các tập tin và cơ sở dữ liệu, tìm kiếm thông
tin mong muốn, và gợi ý tìm mới các loại
thông tin sản phẩm, truyền thông và các
nguồn tài nguyên
9-57

58. Đạ i lý quả n trị thông tin
(Information Management Agents)
Brokers – cung cấp các dịch vụ
 Information
thương mại để khác phá và phát triển nguồn
tài nguyên thông tin phù hợp việc kinh
doanh và nhu cầu cá nhân của người dùng
 Information Filters – tiếp nhận, tìm kiếm, lọc,
loại bỏ, lưu, chuyển, thông báo người dùng
về các sản phẩm được nhận và mong muốn
9-58

59. 9-59