Những cấu trúc dữ liệu dùng để biểu diễn loại dữ liệu b. Mô hình bố trí nhân viên dự án c. Mô hình truyền thông dự án d. Những dữ liệu khác nhau và những mục điều khiển 25. Loại mô hình nào được tạo ra trong phân tích yêu cầu phần mềm a. Chức năng và hành vi b. Data mining cùng với Data science chính là hai lĩnh vực công nghệ đang được sử dụng phổ biến nhất hiện nay. Với khả năng tập hợp, sắp xếp số lượng dữ liệu lớn từ đó đưa ra những phân tích chính xác nhất. Quá trình khai phá dữ liệu của Data mining được diễn ra với Bài 1: Tổng quan về hệ thống thông tin kế toán 4 TXKTQT03_Bai1_v1.0015112224 1.1.2.2. Các thành phần thuộc hệ thống thông tin quản lý Dữ liệu (Data): Là những "thực tế" đã được thu thập, ghi nhận, và xử lý bởi hệ thống thông tin. Theo mặc định, hộp kiểm Mã hóa kết nối được chọn để biểu thị rằng Power Query kết nối với cơ sở dữ liệu của bạn bằng kết nối được mã hóa. Nếu bạn không muốn kết nối bằng kết nối được mã hóa, hãy bỏ chọn hộp kiểm này, rồi bấm Kết nối.. Nếu kết nối tới máy tính SQL Server bạn không Ngoài ra, còn có 3 yếu tố khác của một audit năng lực đó là insight, integration, process theo mô hình 6 yếu tố của Deloitte. Tuy nhiên theo tôi, 3 yếu tố kể trên cần chú trọng hơn. toàn bộ nhân viên và tổ chức phải có năng lực phân tích, đọc dữ liệu; (3) ứng dụng dữ S3qZepN. Multidimensional model xem dữ liệu ở dạng khối dữ liệu. Một khối dữ liệu cho phép dữ liệu được mô hình hóa và xem theo nhiều chiều. Nó được xác định bởi các kích thước và sự kiện. Các dimensions là các quan điểm hoặc thực thể liên quan đến việc một tổ chức lưu giữ hồ sơ. Ví dụ một cửa hàng có thể tạo kho dữ liệu bán hàng để lưu giữ hồ sơ về doanh số của cửa hàng cho dimensions, mặt hàng và địa điểm. Các dimensions này cho phép lưu theo dõi mọi thứ, ví dụ doanh số bán hàng tháng của các mặt hàng và vị trí mà các mặt hàng đã được bán. Mỗi chiều có một bảng liên quan đến nó, được gọi là bảng chiều, mô tả thêm về chiều. Ví dụ, một bảng chiều cho một mặt hàng có thể chứa các thuộc tính item_name, brand và type. Các bài viết liên quan Multi-Dimensional Data Model được tổ chức xung quanh chủ đề trung tâm, ví dụ bán hàng. Chủ đề này được thể hiện bằng một bảng dữ kiện. Dữ kiện là các thước đo bằng số. Bảng dữ kiện chứa tên của các dữ kiện hoặc số đo của các bảng dimensions có liên quan. Hãy xem xét dữ liệu của một cửa hàng về các mặt hàng được bán mỗi quý ở thành phố Delhi. Dữ liệu được hiển thị trong bảng. Trong biểu diễn 2D này, doanh số bán hàng cho Delhi được hiển thị cho dimensions thời gian được sắp xếp theo quý và dimensions mặt hàng được phân loại theo loại mặt hàng đã bán. Thực tế hoặc số đo được hiển thị bằng rupee_sold hàng nghìn. Bây giờ, nếu chúng ta muốn xem dữ liệu bán hàng với dimensions thứ ba, Ví dụ giả sử dữ liệu theo thời gian và mặt hàng, cũng như vị trí được xem xét cho các thành phố Chennai, Kolkata, Mumbai và Delhi. Các dữ liệu 3D này được hiển thị trong bảng. Dữ liệu 3D của bảng được biểu diễn dưới dạng một loạt các bảng 2D. Về mặt khái niệm, nó cũng có thể được biểu diễn bằng cùng một dữ liệu dưới dạng một khối dữ liệu 3D, như thể hiện trong hình Các đặc điểm và lợi ích của Multidimensional Data Model Các đặc điểm và lợi ích của Multidimensional Data Model bao gồm Đặc điểm của Multidimensional Data Model Đa chiều Multidimensional Dữ liệu được tổ chức theo nhiều chiều khác nhau, mỗi chiều đại diện cho một thuộc tính hoặc thông tin cụ thể. Độc lập với ngữ cảnh Mô hình đa chiều không phụ thuộc vào ngữ cảnh hoặc cấu trúc của dữ liệu, cho phép linh hoạt trong việc truy cập và hiển thị dữ liệu. Tính tổ chức cấu trúc Dữ liệu được tổ chức một cách cấu trúc và có thể thể hiện sự tương quan giữa các thuộc tính và giá trị của chúng. Lợi ích của Multidimensional Data Model Hiệu suất cao Mô hình đa chiều giúp tối ưu hóa việc truy vấn và phân tích dữ liệu, giúp tăng tốc độ xử lý và hiệu suất hệ thống. Dễ dàng phân tích và truy vấn dữ liệu Mô hình đa chiều cung cấp các phương pháp truy vấn và phân tích dữ liệu phù hợp, cho phép người dùng dễ dàng khám phá và hiểu thông tin từ dữ liệu. Tính tương tác và khả năng khám phá Mô hình đa chiều cho phép người dùng tương tác trực tiếp với dữ liệu, thực hiện các hoạt động như khoan cụm, tổng hợp, lọc dữ liệu theo nhiều chiều khác nhau. Hỗ trợ quyết định và dự đoán Multidimensional Data Model cung cấp một cách tiếp cận phân tích mạnh mẽ, giúp trong quá trình ra quyết định và dự đoán xu hướng dữ liệu. Tóm lại, Multidimensional Data Model có các đặc điểm và lợi ích quan trọng, giúp tổ chức, truy vấn và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và linh hoạt trong các hệ thống phân tích và quản lý dữ liệu phân tích. Xem thêm box model trong css là gì ? Ví dụ về Multidimensional Data Model Dưới đây là một ví dụ về Multidimensional Data Model Giả sử chúng ta có một hệ thống bán hàng trực tuyến và muốn phân tích dữ liệu doanh thu theo các chiều khác nhau như thời gian, địa điểm và danh mục sản phẩm. Ta có thể sử dụng Multidimensional Data Model để tổ chức và biểu diễn dữ liệu như sau Chiều Thời gian Đại diện cho các mốc thời gian như ngày, tuần, tháng, quý hoặc năm. Chiều Địa điểm Đại diện cho các địa điểm như quốc gia, thành phố, khu vực, hoặc chi nhánh cửa hàng. Chiều Danh mục sản phẩm Đại diện cho các danh mục sản phẩm khác nhau như quần áo, giày dép, đồ điện tử, đồ gia dụng, vv. Các độ đo measures có thể bao gồm doanh thu, số lượng đơn hàng, số lượng sản phẩm bán được, vv. Sau khi dữ liệu được tổ chức theo các chiều và độ đo, chúng ta có thể thực hiện các phép truy vấn và phân tích dữ liệu như Tổng doanh thu trong một khoảng thời gian cụ thể ví dụ tháng này, quý này. So sánh doanh thu giữa các địa điểm khác nhau ví dụ doanh thu theo quốc gia, thành phố. Xem doanh thu theo danh mục sản phẩm ví dụ doanh thu từ quần áo, giày dép. Thực hiện các hoạt động drill-down phân cấp để xem chi tiết doanh thu từng ngày hoặc từng sản phẩm cụ thể. Multidimensional Data Model giúp chúng ta hiểu rõ hơn về dữ liệu doanh thu và tạo ra các báo cáo và đồ thị phân tích dữ liệu một cách dễ dàng và linh hoạt. Xem thêm Training cho Perceptron Model trong Pytorch So sánh Multidimensional Data Model với Relational Data Model Multidimensional Data Model và Relational Data Model là hai mô hình dữ liệu phổ biến trong lĩnh vực quản lý cơ sở dữ liệu. Dưới đây là sự so sánh giữa hai mô hình này Multidimensional Data Model Đặc điểm Tập trung vào tổ chức dữ liệu theo các chiều đa chiều, phù hợp cho việc phân tích và truy xuất dữ liệu phân tích. Cấu trúc Dữ liệu được tổ chức thành các “cuboid” hoặc “data cube” có các chiều và các giá trị được biểu diễn bằng các đại lượng đo measures. Quan hệ giữa các đối tượng Các đối tượng trong Multidimensional Data Model không được xác định bởi các quan hệ relationships như trong Relational Data Model, mà thường được mô tả bằng cách xác định các chiều và độ đo. Relational Data Model Đặc điểm Tập trung vào tổ chức dữ liệu thành các bảng và quan hệ giữa các bảng, phù hợp cho việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu theo các quan hệ. Cấu trúc Dữ liệu được tổ chức thành các bảng table gồm các cột column và hàng row, mỗi bảng đại diện cho một thực thể hoặc quan hệ. Quan hệ giữa các đối tượng Quan hệ giữa các đối tượng trong Relational Data Model được xác định bằng khóa ngoại foreign key hoặc liên kết các bảng thông qua các quan hệ. So sánh Tính chất Multidimensional Data Model tập trung vào phân tích và truy xuất dữ liệu phân tích, trong khi Relational Data Model tập trung vào lưu trữ và quản lý dữ liệu dựa trên quan hệ giữa các bảng. Tổ chức dữ liệu Multidimensional Data Model tổ chức dữ liệu theo các chiều đa chiều và độ đo, trong khi Relational Data Model tổ chức dữ liệu thành các bảng và quan hệ giữa chúng. Truy vấn dữ liệu Multidimensional Data Model cung cấp phương pháp truy vấn và phân tích dữ liệu phù hợp với nhu cầu phân tích, trong khi Relational Data Model cung cấp ngôn ngữ truy vấn SQL để truy xuất và xử lý dữ liệu. Hiệu suất Multidimensional Data Model thường có hiệu suất tốt hơn khi xử lý các phép toán phân tích dữ liệu, trong khi Relational Data Model có hiệu suất tốt hơn trong việc thao tác dữ liệu truyền thống. Tùy thuộc vào mục đích và yêu cầu cụ thể của dự án, việc chọn sử dụng Multidimensional Data Model hay Relational Data Model sẽ phụ thuộc vào khả năng phân tích và quản lý dữ liệu cần thiết. Xem thêm Perceptron Model – Các bước thiết lập Perceptron Model 1. Ngữ cảnhNgữ cảnh của ứng dụng dựa trên hoạt động của một trang thương mại điện tử. Khi khách hàng thực hiện thanh toán dữ liệu hóa đơn sẽ được lưu trữ tại database Mysql của webapp. Hệ thống sẽ thu thập và xử lý dữ liệu các hóa đơn một cách realtime. Dữ liệu phân tích sẽ được lưu vào 2 nơiData Warehouse Postgres Cung cấp các dữ liệu đã được xử lý phù hợp cho các đội kinh doanh hoặc Business Inteligent xem báo cáo cũng như làm các phân tích đơn Lake Delta Lake Lưu trữ dữ liệu để phục vụ cho đội phân tích dữ liệu của công ty DS, DA, DE phát triển các model Machine Learning, Deep Learning... phục vụ cho doanh Lợi ích mang lạiGiúp đội các đội không có kiến thức nhiều về IT Marketing, Sale... có thể tiếp cận được với dữ liệu của công ty. Từ đó có thể tự xây dụng được các báo cáo hoặc làm các phân tích sâu hơn về dữ liệu của công tyĐảm bảo dữ liệu phân tích realtime nhưng không chiếm tài nguyên của DBLưu trữ và quản lý dữ liệu để hỗ trợ cho nhu cầu phát triển các ứng dụng có sử dụng đến dữ liệu lớnCó thể xử lý dữ liệu với dung lượng lớn nhờ tính scalable của Spark và Dữ liệu đầu vàoDữ liệu đầu vào với cấu trúc như sauOrderspurchaser chứa ID của khách hàng mua sản phẩmquantity Số lượng hàng đặtproduct_id ID của sản phẩm bánorder_number ID của orderTa sẽ sử dụng vòng lặp để mô phỏng dữ liệu trong thực thế được insert vào DB liên tụcCustomerid ID của khách hàngfirst_name Họ của khách hànglast_name Têm khách hàngemail địa chỉ email liên lạcProductsid ID của sản phẩmname tên sản phẩmdescription mô tả sản phẩmweight cân nặng của sản phẩmunit_price đơn giá của sản phẩm 2 Table Products và Customer sẽ được sử dụng để join với table Orders trong bước xử lý bằng Spark để trích xuất các dữ liệu cần Mục tiêuCó thể trả lời được các câu hỏi cơ bản nhưLiệt Kê 10 user chi nhiều nhấtTỉ lệ tiền thu được của các sản phẩm đang kinh doanh chiếm bao nhiêu %Liệt kê số sản phẩm được bán nhiều nhấtSự biến động về giá theo ngàyĐội DE, DS, DA có thể sử dụng jupyter notebook để đọc dữ liệu streaming và thực hiện phân Triển Đọc dữ liệu Kafka, Kafka Connect và Kafka ConnectorKafka Kafka là một công nghệ truyền dữ liệu phân tán distributed messaging system theo mô hình truyền thông public-subscribe, bên truyền dữ liệu được gọi là producer bên subscribe nhận dữ liệu theo các topic được gọi là consumer. Kafka có khả năng truyền một lượng lớn dữ liệu tuy nhiên trong trường hợp khi consumer chưa nhận, dữ liệu vẫn được lưu trữ sao lưu trên queue và cả trên ổ đĩa bảo đảm an Connect Kafka Connect là một thành phần của Kafka, dùng để kết nối Kafka với các hệ thống khác như các database, file system, key-value store... Kafka Connect Cluster sẽ tách biệt với Kafka cluster với mục đích để có thể scale các connector bên trong Connector Kafka Connector được thiết kế để chạy trong Kafka Connect Cluster, thành phần này sẽ được sử dụng để đọc dữ liệu từ các nguồn khác vào kafka topic hoặc đọc dữ liệu từ kafka topic gửi đến các nguồn DebeziumDebezium là một source connector của Kafka Connect có chức năng ghi nhận các sự thay đổi của database Change Data Capture CDC. Với MySQL database, Debezium sẽ đọc được các sự thay đổi này thông qua binlog từ đó giảm thiểu tải lên ngữ cảnh này Debezium sẽ được cài đặt để nhận được các thông tin thay đổi từ bảng orders của database inventory nên để có thể check dữ liệu json nhận được từ consumer ta có thể dùng cách sauPhần dữ liệu thay đổi nhận được từ Debezium sẽ được đặt nằm trong mục “payload" của chuỗi json trả về và nhiệm vụ của ta là xử lý chuỗi dữ liệu này bằng Spark StrimziStrimzi Thay vì cài đặt Kafka trực tiếp qua helm chart và ta sẽ phải tự quản lý về mặt tài nguyên cho từng kafka cluster cũng như kafka-connect ngoài ra cũng như sẽ gặp nhiều khó khăn khi cài đặt các gói library cho kafka-connect. Strimzi là một Custom Operator của Kubernetes sẽ hỗ trợ ta có thể tạo các component của kafka một cách đơn giản bằng các file yaml đồng thời cung cấp cho ta có thể download các library cho connector mà không cần phải build lại kind KafkaConnect metadata name debezium-mysql-connect labels app mysql-debezium-strimzi annotations "true" spec replicas 1 bootstrapServers "simple-connect-kafka-kafka-bootstrap9092" config debezium debezium-mysql-offsets debezium-mysql-configs debezium-mysql-status 2 2 2 true true externalConfiguration volumes - name connect-config secret secretName debezium-mysql-credentials build output type docker image *****/debezium-kafka-connect pushSecret docker-registry-credential plugins - name debezium-connector-mysql artifacts - type tgz url template pod imagePullSecrets - name docker-registry-credential - apiVersion " kind "KafkaConnector" metadata name "inventory-connector" labels app mysql-debe-strim debezium-mysql-connect spec class tasksMax 1 config " "3306" "root" "debezium" "184054" "dbserver1" "inventory" "simple-connect-kafka-kafka-bootstrap9092" " "true" Xử lý dữ liệu với Spark Structure Tổng quan về Spark Structure StreamingApache Spark là một framework mã nguồn mở tính toán cụm. Tốc độ xử lý của Spark có được do việc tính toán được thực hiện cùng lúc trên nhiều máy khác nhau. Đồng thời việc tính toán được thực hiện ở bộ nhớ trong in-memories hay thực hiện hoàn toàn trên bản chất Spark sẽ không xử lý dữ liệu streaming như hình thức của Apache Flink, mà spark sẽ xử lý dữ liệu theo từng micro batch và ta có thể config interval của từng batch sao cho phù hợp. Với việc mỗi micro-batch có thời gian rất nhỏ nên việc spark xử lý dữ dữ liệu gần như streamingNhư hình trên ta có thể thấy dữ liệu streaming sẽ thêm vào một bảng không giới hạn và thời gian của mỗi micro-batch ta có thể tùy chỉnh được. Lấy ví dụ khi thời gian của mỗi micro-batch là 1s ta có thể hiểu spark streaming vận hành theo cách sauSau khi đã có được kết quả của query thì Spark sẽ cần lưu trữ kết quả này vào một nơi lưu trữ nào đó theo 1 trong 3 chế độ sauComplete Spark sẽ lưu lại toàn bộ kết quả xử lý được tính tới thời điểm gần nhấtUpdate Spark sẽ chỉ lưu lại các dữ liệu mới tính tại thời điểm gần nhất. Trong trường hợp không thể thay đổi được dữ liệu ở nơi lưu trữ thì các dữ liệu này sẽ được thêm vào như là một dữ liệu mớiAppend Spark sẽ chỉ lưu lại các dữ liệu mới vào nơi lưu trữ, tính tại thời điểm gần Xử lý dữ liệu orders với SparkNhư đã đề cập tại phần trên, sau khi dữ liệu được debezium lưu vào Kafka. Gói thông tin sẽ nằm trong phần “payload” nên ta sẽ tìm cách trích xuất dữ liệu này{"schema"{"type""struct","fields"[{"type""int32","optional"false,"field""purchaser"},{"type""int32","optional"false,"field""quantity"},{"type""int32","optional"false,"field""product_id"},{"type""string","optional"true,"name"" Để có thể đọc được gói dữ liệu này với Spark thì đầu tiên ta cần khai báo về cấu trúc của gói thông tinorders_schema = StructType[ StructField"purchaser", IntegerType, True, StructField"quantity", IntegerType, True, StructField"product_id", IntegerType, True, StructField"order_time", TimestampType, True, StructField"order_number", StringType, True ] schema = StructType[ StructField'schema', StringType, StructField'payload', orders_schema ] df = \\ .format"kafka" \\ .option" "simp \\ .option"subscribe", " \\ .option"startingOffsets", "latest" \\ .load \\ .select schema.alias"parsed_value" \\ Sau khi có dữ liệu đầu vào ta bắt đầu thực hiện các xử lý cơ bản như join các bảng để lâ với nhau và groupBydef processingdf, batchID ... Thực hiện join 2 bảng Customer và Product với bản Orders và lấy ra các trường thông tin cần thiết joinDF = == "inner" \ .joinproduct_table, == "inner" \ .selectExpr"order_number", "order_time", "email", "purchaser", "name as product_name", "quantity", "unit_price" Tính tổng số tiền của một order calDF = "total_price", * Nhóm email của người dùng với số tiền mà user này đã chi total_spent_DF = \ .aggsum"total_price".alias"total_spent" \ Nhóm tên các sản phẩm theo tổng số lượng đã bán và tổng số tiền nhận được product_DF = \ .aggsum"quantity".alias"products_selled", \ sum"total_price".alias"total_price" Nhóm thời gian và tên sản phẩm theo trung bình đơn giá của sản phẩm product_price = \ .aggavg"unit_price".alias"ave_unit_price" Cuối cùng, sau khi đã hoàn thành các công đoạn xử lý dữ liệu Spark sẽ lưu lại kết quả xử lý vào một nơi lưu trữ khác Postgres và Delta Lake... Lưu lại dữ liệu vào Postgres Database \\ .option"url", "jdbcpostgresql// \\ .option"driver", " \\ .option"dbtable", "ave_product_price" \\ .option"user", "postgres" \\ .option"password", "postgres" \\ .save Lưu dữ liệu vào Delta Lake \\ .option"mergeSchema", "true" \\ .save"s3a//delta-lake/customer-invoice" ... Hiển thị, truy xuất dữ liệuSau khi đã dữ liệu đã được xử lý và được lưu trữ tại Data warehouse và Data Lake thì các đội kinh doanh có thể truy xuất và phân tích dữ liệu realtime qua các tool BI như Tableu, PowerBI hoặc SupersetĐối với các nhóm làm việc với dữ liệu ngoài sử dụng các tool BI thì còn có thể sử dụng Jupyter Notebook để truy xuất dữ liệu trực tiếp từ Delta Lake để tìm hiểu sâu vào dữ liệu3. Referrences Nội dung Text Bài giảng Hệ thống thông tin kế toán - Chương 2 Tổ chức dữ liệu trong hệ thống thông tin kế toán Chương 2 Tổ chức dữ liệu trong hệ thống thông tin kế toán 1 Mục tiêu Hiểu các tiếp cận tổ chức dữ liệu để xử lý hoạt động kinh doanh trong hệ thống thông tin kế toán Hiểu được nguyên tắc tổ chức dữ liệu theo mô hình REAL Hiểu các phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu đọc tài liệu Mã hóa dữ liệu 2 Các tiếp cận tổ chức dữ liệu để xử lý hđkd trong htttkt theo kt truyền thống theo hệ quản trị CSDL  Chỉ quan tâm DL tài chính All DL được lưu  DL được lưu ở nhiều loại sổ chi chung, được quản lý tiết, sổ cái => trùng lắp, kg chia bởi hệ quản trị cơ sở sẻ và dùng chung dữ liệu được, có sự mâu thuẫn dữ liệu dữ liệu => tránh trùng lắp, mẫu thuẫn DL, tăng tính kịp thời của theo từng hệ thống ứng DL dụng – xử lý bằng máy DL được lưu phục vụ cho 1 ƯD 1 loại hoạt động DL trùng lắp, kg chia sẻ và dùng chung dữ liệu được, có sự mâu thuẫn dữ liệu 3 Lưu trữ Quá Dữ liệu Thông tin trình đầu vào Xử lý SXKD đầu ra Kiểm soát - phản hồi •Xác định dữ liệu cần thu thập •Tổ chức thu thập dữ liệu •Tổ chức lưu trữ dữ liệu 4 Nội dung dữ liệu thu thập Theo Nội dung của 1 các chu hoạt động trình Nguồn lực Sự kiện Đối tượng nào? gì? liên quan? Resources Event Agent Mô hình REA Dữ liệu thu thập 5 Tổ chức thu thập dữ liệu Yêu cầu thông tin, Các chu trình kinh doanh yêu cầu quản lý, đặc Mô hình REA điểm kinh doanh Xác định các loại Hđộng, Đtượng, Nlực cần thu thập dữ liệu Tài khoản và Các đối Dữ liệu cần thu thập cho tượng từng đối tượng, nguồn lực chi tiết Dữ liệu cần thu thập cho từng hoạt động Chứng từ 6 1 mô hình REA minh họa chu trình doanh thu Resource Event Agent Đặt hàng Hàng hóa KH Xuất kho Tkhoản Nviên Giao Hàng Lập HĐ, ghi sổ Thu tiền 7 Các hoạt động thu thập, ghi nhận dữ liệu AIS thủ công Quá Sự kiện ảnh Ghi hưởng đến Chứng từ sổ Sổ trình báo cáo tài nhật nhật ký SXKD chính ký Báo Lập Sổ cái, Chuyển cáo tài báo sổ chi sổ chính cáo tiết 8 Các hoạt động thu thập, ghi nhận dữ liệu AIS trên nền máy tính Sự kiện của Nhập liệu các quá trình Chứng từ Nhập liệu hoạt động liên SXKD quan Thông tin Cập nhật, truy theo yêu xuất thông tin Các tập tin lưu cầu theo yêu cầu trữ dữ liệu Các đối tượng, nguồn Khai báo lực sử dụng 9 Các hoạt động thu thập, ghi nhận dữ liệu Nhập liệu, ghi nhật ký recording Nhập các sự kiện phát sinh theo thời gian vào hệ thống Cập nhật, chuyển sổ Update Tác động, thay đổi các dữ liệu lưu trữ số dư TK, số dư chi tiết KH… sau khi sự kiện xảy ra Khai báo Maintenance Đảm bảo duy trì các dữ liệu về các đối tượng thường sử dụng Khách hàng, nhà cung cấp, tài khoản, nhân viên… 10 Lưu trữ dữ liệu AIS thủ công AIS trên nền máy tính Hoạt động Lưu trữ Hoạt động Lưu trữ Ghi nhật ký  Sổ Nhập liệu  Tập tin nhật ký nghiệp vụ Khai báo  Tập tin chính Cập nhật  Tập tin Chuyển sổ  Sổ cái, chính sổ chi tiết 11 Lưu trữ dữ liệu trên tập tin Thực thể Dữ liệu tổng hợp Dữ liệu tham chiếu khách hàng Tên khách Mã KH Địa chỉ Mã số thuế Số dư hàng Chase 29 Lê Duẩn, KHNN-01 430121280-001 574,565,000 Mahattan KPMG Việt 115 Nguyễn KHTN-01 430421210-001 300,090,000 Nam Huệ UOB Viet 17 Lê Duẩn, KHTN-02 430011144-001 150,000,000 Nam Quận 01 142 Điện Biên KHTN-03 Anh Tuấn 437821270-001 234,000,000 Phủ, Công Ty 58 Nguyễn Du, Mẫu tin KHTN-04 0302984527 0 Quang Minh Công Ty 258 Lê Lợi, KHTN-05 0302657481 100,000,000 12 Thành Công Các loại tập tin lưu trữ dữ liệu Tập tin chính Master File  Lưu trữ các dữ liệu ít thay đổi về các đối tượng trong, và ngoài hệ thống. VD Khách hàng, Hàng hóa…  Không chứa các dữ liệu về các sự kiện phát sinh  Các dữ liệu lưu trữ có thể là các dữ liệu tham chiếu hay dữ liệu tổng hợp Tên hàng hóa Mã hàng VT Tài khoản SL tồn XEROX PR-001 Cái 1561 100 HP LASER PR-002 Cái 1561 20 TOSHIBA DESKPRO PC-001 Bộ 1561 150 13 Các loại tập tin lưu trữ dữ liệu tt Tập tin nghiệp vụ Transaction File  Lưu trữ dữ liệu về các sự kiện đặt hàng, bán hàng, thu tiền…  Luôn chứa trường NGÀY của SỰ KIỆN, nghiệp vụ  Luôn chứa các dữ liệu về giá cả, số lượng liên quan đến sự kiện Số Ngày Mã Mã KH SL Giá ĐĐH hđơn hđơn hàng 7869 13/4/04 KHTN-01 PC-001 1 345 7869 13/4/04 KHTN-01 PC-002 2 345 7870 15/4/04 KHNN-01 PR-002 3 567 14 Lợi ích của tập tin chính và tập tin nghiệp vụ Giảm thời gian nhập liệu Tránh lưu trữ trùng lắp dữ liệu Tăng cường khả năng kiểm soát dữ liệu Tiện lợi trong các hoạt động bảo quản dữ liệu 15 Phương thức nhập dữ liệu Theo thời gian thực Real-Time  Sự kiện được ghi nhận ngay sau phát sinh vào tập tin nghiệp vụ  Khi dữ liệu được nhập, sẽ kiểm tra các dữ liệu trong tập tin chính liên quan khách hàng, hàng TKho…  Các tập tin chính liên quan được cập nhật ngay  Có thể xem các báo cáo liên quan đến sự kiện bảng kê, báo cáo số dư KH, HTK, báo cáo tổng hợp… ngay sau được nhập vào. 16 Phương thức nhập dữ liệu tt Theo lô Batch  Sự kiện được tập hợp theo lô khi phát sinh chưa được nhập vào máy  Tính toán số tổng cộng của lô chứng từ Số kiểm soát  Các chứng từ trong lô lần lượt được nhập vào máy  Đối chiếu số tổng của lô do chương trình tính với số kiểm soát tính trước khi nhập liệu, kiểm tra thông tin trên báo cáo kiểm soát lô  Chuyển lô để cập nhập các tập tin chính liên quan  Các báo cáo liên quan đến các nghiệp vụ chỉ xem được khi lô nghiệp vụ đã được chuyển lô 17 Mã hóa các thực thể mang dữ liệu Ý nghĩa  Các thực thể mang các dữ liệu hoạt động, đối tượng, nguồn lực sẽ được mã hóa để tạo tính duy nhất, phân biệt giữa chúng với nhau  Việc mã hóa sẽ tiết kiệm thời gian và hạn chế sai sót trong quá trình nhập liệu và truy xuất thông tin liên quan đến các thực thể  Tổ chức các hoạt động, đối tượng, nguồn lực để đáp ứng các yêu cầu quản lý, yêu cầu thông tin 18 Các phương pháp mã hóa Mã trình tự/mã liên tiếp  Số hóa các đối tượng theo thứ tự liên tiếp VD MS sinh viên  Không linh động, hạn chế trong việc thêm, xóa dữ liệu  Không có tính mô tả thuộc tính của dữ liệu Mã khối/nhóm  Gán 1 nhóm các con số mang một ý nghĩa nhất định ví dụ mã UPC universal product codes bao gồm 5 số đầu là mã nhà SX, 5 số sau là mã sản phẩm. 19 94673-42659 Nhà SX Vinamilk, sản phẩm sữa tươi.. Các phương pháp mã hóa Mã phân cấp  Gán một nhóm các con số mang ý nghĩa 1 vị trí, phân cấp  Nhóm đứng trước là cấp trên của nhóm liền kề đó  VD; 01-100-1240 Mã cty thành viên-mã phòng KT-mã NV Mã gợi nhớ  Gán các kí tự và trong nhóm để mang 1 ý nghĩa nhất định  VD KH-001 Mã khách hàng, số 001 20 Đang tải.... xem toàn văn Thông tin tài liệu Ngày đăng 22/03/2022, 0936 KẾT CẤU NỘI DUNG Ths Trần Thanh Thúy Chương Các mơ hình tổ chức xử lý liệu Mơ hình REAL Mã hóa liệu CÁC MƠ HÌNH TỔ CHỨC & XỬ LÝ DỮ LIỆU MƠ HÌNH KẾ TỐN THỦ CƠNG - Thu thập liệu, phân tích nghiệp vụ Mơ hình kế tốn thủ công - Ghi nhật ký, chuyển sổ chi tiết, sổ Mơ hình tổ chức theo tập tin - Điều chỉnh, khóa sổ Mơ hình tổ chức theo hệ quản trị sở liệu KẾ TỐN TRONG MƠI TRƯỜNG THỦ CÔNG Sổ nhật ký chung Sổ chi tiết SỔ CÁI Bảng tổng hợp chi tiết - Lập bảng cân đối tài khoản báo cáo tài KẾ TỐN TRONG MƠI TRƯỜNG THỦ CƠNG - Bỏ sót / trùng lắp - Sai sót cá nhân - Khơng kịp thời - Ppháp thu thập - Ghi kép - Không đầy đủ truyền miệng/ - Số dư, số phát sinh - Khơng thống - Dữ liệu tài theo đối tượng kế tốn - Thơng tin tài BCĐSPS BÁO CÁO TÀI CHÍNH Phân tán Khó chia sẻ Thiếu thống MƠ HÌNH KẾ TỐN XỬ LÝ BẰNG MÁY TÍNH Cơ sở liệu ? Chương trình ứng dụng TỔ CHỨC THEO CSDL Hệ quản trị sở liệu CSDL Chương trình ứng dụng Người sử dụng Chương trình ứng dụng - Là tập hợp chương trình liệu - Cho phép người sử dụng tạo mới, cập nhật, truy xuất thông tin TỔ CHỨC DL THEO KIỂU TẬP TIN … nơi lưu trữ toàn liệu DN, phục vụ nhiều đối tượng AIS TRONG MÔI TRƯỜNG MÁY TÍNH - Truyền miệng/ghi nhớ trực tiếp - In giấy/ máy - Chứng từ giấy/điện tử - Hthức đa dạng, chi tiết - Từ hthống khác/tự động - Thơng tin tài + phi TC XỬ LÝ THEO LÔ – THỜI GIAN THỰC BATCH XỬ LÝ THEO PROCESSING LÔ ONLINE BATCH PROCESSING ONLINE REAL – TIME PROCESSING - Theo lô theo thời gian thực - Thêm, cập nhật, thay đổi, xóa liệu SGK tr 41-48 - Ảnh hưởng cập nhật cao - Một số chức tự động cài đặt tính kiểm sốt XỬ LÝ THEO LƠ VÀ THỜI GIAN THỰC - Dễ dàng chuyển từ hình thức kế tốn tay sang hình thức kế tốn máy - Chi phí thấp hệ thống xử lý THEO LÔ MÔ HÌNH REAL - Cung cấp thơng tin kịp thời - Người sử dụng dễ dàng tạo báo cáo đặc biệt từ CSDL R E A L Nguồn lực Sự kiện Tác nhân Vị trí THEO THỜI GIAN THỰC a Thực thể lưu trữ - Các thông tin thường không kịp thời - Xử lý thường không linh hoạt + Khơng cung cấp báo cáo đặc biệt + Người sử dụng tham vấn thông tin nằm tập tin b Thuộc tính thực thể - Hệ thống xử lý phức tạp - Chi phí sử dụng HT cao c Mối liên kết thực thể d Mô tả mô hình REAL a Thực thể lưu trữ b Thuộc tính thực thể … đối tượng giới thực cần lưu trữ Ký tự Vùng DL Mẩu tin Tập tin Thuộc tính CSDL Thực thể khách hàng tính chất đặc trưng thực thể cần lưu trữ Mô tả thông tin mô tả chi tiết cho thực thể Khóa thuộc tính để phân biệt bảng Khóa ngoại thuộc tính bảng, để liên kết bảng, - Tập tin - Tập tin nghiệp vụ khóa bảng khác - Dữ liệu tham chiếu - Dữ liệu tổng hợp Ví dụ Khách hàng Mã KH, Tên KH, Địa chỉ, MST… c Mối liên kết thực thể d Mơ tả mơ hình REAL Tác nhân Một – Một 1 1 Nguồn lực Sự kiện Tác nhân Sự kiện NGUYÊN TẮC Một – Nhiều 1 N Nhiều – Nhiều N N Mỗi thực thể kiện phải liên kết thực thể nguồn lực kinh tế Mỗi thực thể kiện phải liên kết thực thể kiện khác Mỗi thực thể kiện phải liên kết hai thực thể tác nhân tham gia d Mơ tả mơ hình REAL MÃ HĨA DỮ LIỆU Các bước phân tích xây dựng mơ hình REAL Tìm hiểu doanh nghiệp Xác định nhu cầu thông tin Xác định kiện Xác định nguồn lực, tác nhân, vị trí Xác định thuộc tính, mối liên kêt Vẽ mơ hình REAL theo nguyên tắc TIẾP CẬN THEO CHU TRÌNH Mã trình tự 001 nhân viên thứ 002 nhân viên thứ … Mã khối 001 – 099 phòng kinh doanh 100 – 199 phòng kế toán Mã gợi nhớ F - 123 F nhân viên nữ M nhân viên nam Mã nhóm F - 123 Nhân viên nữ A phịng kế tốn ... Một số chức tự động cài đặt tính kiểm sốt XỬ LÝ THEO LÔ VÀ THỜI GIAN THỰC - Dễ dàng chuyển từ hình thức kế tốn tay sang hình thức kế tốn máy - Chi phí thấp hệ thống xử lý THEO LƠ MƠ HÌNH REAL -... phi TC XỬ LÝ THEO LƠ – THỜI GIAN THỰC BATCH XỬ LÝ THEO PROCESSING LÔ ONLINE BATCH PROCESSING ONLINE REAL – TIME PROCESSING - Theo lô theo thời gian thực - Thêm, cập nhật, thay đổi, xóa liệu SGK...MƠ HÌNH KẾ TỐN XỬ LÝ BẰNG MÁY TÍNH Cơ sở liệu ? Chương trình ứng dụng TỔ CHỨC THEO CSDL Hệ quản trị sở liệu CSDL Chương trình ứng dụng Người sử dụng - Xem thêm -Xem thêm Tổ chức và xử lý dữ liệu theo mô hình Real, Từ khóa liên quan quá trình thu thập và xử lý dữ liệu của mô hình to chuc va quan ly du lieu tổ chức dữ liệu theo mô hình real bước 3 tổ chức thu thập và xử lý dữ liệu phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu sơ cấp theo phương pháp phỏng vấn chuyên gia quá trình thu thập và xử lý dữ liệu chuyên viên phân tích và xử lý dữ liệu thống kê và xử lý dữ liệu môi trường các phương pháp tổ chức và truy nhập dữ liệu kết quả phân tích và xử lý dữ liệu kết quả phân tích và xử lý dữ liệu sơ cấp quản lý và xử lý dữ liệu căn bản quản lý và xử lý dữ liệu căn bản 1 phương pháp phân tích và xử lý dữ liệu thống kê phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu xác định thời lượng học về mặt lí thuyết và thực tế tiến hành xây dựng chương trình đào tạo dành cho đối tượng không chuyên ngữ tại việt nam điều tra với đối tượng sinh viên học tiếng nhật không chuyên ngữ1 phát huy những thành tựu công nghệ mới nhất được áp dụng vào công tác dạy và học ngoại ngữ mở máy động cơ lồng sóc hệ số công suất cosp fi p2 đặc tuyến mômen quay m fi p2 thông tin liên lạc và các dịch vụ phần 3 giới thiệu nguyên liệu chỉ tiêu chất lượng 9 tr 25 Data Modeling mô hình dữ liệu là phương pháp tạo ra một mô hình cho dữ liệu được lưu trữ bên trong cơ sở dữ liệu. Nó xác định các đối tượng dữ liệu, các quy tắc và liên kết giữa chúng. Có một số công cụ mô hình hóa dữ liệu có thể giúp bạn tạo cấu trúc cơ sở dữ liệu từ các sơ đồ. Từ đó, bạn sẽ dễ dàng hình thành một cấu trúc dữ liệu hoàn hảo. Dưới đây là danh sách 10 công cụ lập mô hình dữ liệu mạnh mẽ hàng đầu bao gồm cả phần mềm miễn phí và trả phí mà bạn cần biết vào năm 2022. 1. ER/Studio ER/Studio là một công cụ lập mô hình dữ liệu mạnh mẽ từ Idera cho phép bạn lập danh mục hiệu quả các nguồn và tài sản dữ liệu hiện tại trên các nền tảng khác nhau. Nó cũng có thể xây dựng và chia sẻ các mô hình dữ liệu, cũng như theo dõi dòng dữ liệu end-to-end. Với ER/Studio, các tổ chức có thể nhanh chóng hiểu được sự tương tác giữa dữ liệu, quy trình và con người của họ. Các tính năng chính của ER/Studio Phù hợp với cả thiết kế logic và vật lý Đảm bảo rằng các mô hình và cơ sở dữ liệu nhất quán Cho phép viết kịch bản và tự động hóa Chạy phân tích tác động cho các sửa đổi mới ở cấp cơ sở dữ liệu HTML, PNG, JPEG, RTF, XML, Schema và DTD là tất cả các định dạng hiển thị được hỗ trợ 2. Erwin Data Modeler Erwin là một công cụ mô hình hóa dữ liệu phổ biến khác có thể tạo ra các mô hình dữ liệu logic, vật lý và khái niệm. Nó được coi là một trong những công cụ tốt nhất hiện có để giúp bạn tạo cơ sở dữ liệu thực tế từ mô hình vật lý. Nó cũng được biết đến với các giải pháp kinh doanh chi phí thấp nhưng mạnh mẽ. Các tính năng chính của Erwin Data Modeler Cho phép người dùng doanh nghiệp và kỹ thuật cộng tác, duy trì và mô phỏng các mô hình từ vị trí trung tâm Tự động so sánh mô hình và cơ sở dữ liệu Cho phép bạn lấy dữ liệu từ CRM, ERP và các nguồn khác để tạo mô hình hiệu quả Đồng bộ hóa quá trình thiết kế chuyển tiếp và đảo ngược của mã định nghĩa dữ liệu Có giao diện đồ họa dễ sử dụng 3. DbSchema Pro DbSchema Pro là một công cụ thiết kế cơ sở dữ liệu và giao diện người dùng đồ họa mạnh mẽ cho tài liệu lược đồ. Nó cũng cho phép bạn chia sẻ và triển khai các lược đồ trên cơ sở dữ liệu quan hệ và NoSQL. Các tính năng chính của DbSchema Pro Độc lập với các thiết kế khái niệm và logic Cho phép bạn tạo các truy vấn với nhiều thứ tự, nhóm, bộ lọc và liên kết Tạo dữ liệu thử nghiệm bằng cách sử dụng biểu thức chính quy đảo ngược và các mẫu được chỉ định Cho phép bạn xem và thay đổi dữ liệu từ nhiều bảng khác nhau bằng cách sử dụng khóa ngoại 4. Archi Archi là một công cụ mô hình hóa dữ liệu phổ biến trong giới kiến trúc sư doanh nghiệp. Đây là một giải pháp hiệu quả về chi phí để phân tích, mô tả và trực quan hóa kiến trúc cơ sở dữ liệu cho nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau. Nó là một công cụ đa nền tảng và mã nguồn mở có thể được mở rộng với sự trợ giúp của các plugin. Các tính năng chính của Archi Cung cấp các chế độ xem động để thay đổi chế độ xem ArchiMate bất cứ lúc nào Cung cấp chế độ xem gợi ý cho phép bạn nhanh chóng truy cập thông tin phần tử Hiển thị phần tử mô hình đã chọn và tất cả các kết nối của nó với các thành phần mô hình khác trong hình ảnh cây xuyên tâm radial-tree Cho phép bạn tạo và tùy chỉnh canvas của mình 5. SQL Database Modeler SQL Database Modeler cho phép bạn xây dựng cơ sở dữ liệu SQL nơi bạn có thể nhập và xây dựng các tập lệnh SQL. Nó hỗ trợ MS SQL Server và MySQL và có thể cộng tác với một nhóm từ bất kỳ vị trí nào. Giao diện thân thiện với người dùng giúp dễ dàng tạo và thay đổi bảng. Các tính năng chính của SQL Database Modeler Chứa nhiều chế độ xem khác nhau Cho phép cả kỹ thuật chuyển tiếp và đảo ngược Cho phép chuyển đổi các dự án từ MS SQL Server sang MySQL và ngược lại Cho phép người dùng cộng tác trong các dự án Có tính năng lập phiên bản tạo phiên bản mới của dự án mỗi khi bạn lưu dự án. Bất kỳ phiên bản nào cũng có thể được quay trở lại và được xem bất kỳ lúc nào và từ bất kỳ đâu Cho phép bạn chia sẻ các dự án và phiên bản của chúng 6. Lucidchart Lucidchart là một công cụ mô hình hóa dữ liệu hợp tác trực tuyến để tạo sơ đồ cơ sở dữ liệu. Bạn không phải tải xuống bất kỳ phần mềm cồng kềnh nào, nó dựa trên đám mây và các bản cập nhật là tức thì. Nó cũng có một ứng dụng Lucidchart cho Android và iOS tương thích với cả ba hệ điều hành chính và có thể được sử dụng trên mọi thiết bị di động. Các tính năng chính của Lucidchart Chứa một số lượng lớn các tính năng phức tạp Cung cấp một sự lựa chọn tốt cho các sơ đồ kiến trúc Hỗ trợ MySQL, Oracle, SQL Server, PostgreSQL và nhiều hơn nữa Điều hướng giao diện dễ dàng với nhiều tài sản thông tin 7. PgModeler PgModeler là một công cụ mô hình hóa dữ liệu mã nguồn mở cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập sâu rộng vào mã nguồn của nó. Nó có một giao diện nhẹ được phát triển cho hệ thống cơ sở dữ liệu PostgreSQL. Các tính năng chính của PgModeler Các cột được tạo và hạn chế tự động Hỗ trợ các tệp XML Có thể tạo mô hình bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu hiện có Tất cả công việc trước đó được khôi phục trong trường hợp sự kiện không thành công 8. IBM InfoSphere Data Architect IBM InfoSphere Data Architect là một trong những công cụ lập mô hình dữ liệu tốt nhất có thể đơn giản hóa và tăng tốc thiết kế tích hợp dữ liệu cho hoạt động kinh doanh thông minh BI. Nó giúp điều chỉnh các dịch vụ, ứng dụng, kiến trúc dữ liệu và quy trình của một tổ chức. Các tính năng chính của IBM InfoSphere Data Architect Cung cấp sự phát triển nhanh chóng và dễ dàng Giúp hiểu nội dung dữ liệu để cải thiện hiệu quả và giảm thời gian đưa ra thị trường Tự động phát hiện cấu trúc của các nguồn dữ liệu không đồng nhất Cho phép tích hợp với các sản phẩm liên quan như data studio 9. DTM Data Modeler DTM Data Modeler được thiết kế cho các nhà phát triển cơ sở dữ liệu và hỗ trợ cả kỹ thuật chuyển tiếp và đảo ngược. Nó giúp bạn làm việc với các mô hình dữ liệu logic và vật lý. Các tính chính của DTM Data Modeler Cung cấp ký hiệu mô hình mối quan hệ thực thể entity-relationship đã biết Hỗ trợ giao diện IDAPI, ODBC, Oracle hoặc OLE DB Hỗ trợ cơ sở dữ liệu DB2 và cơ sở dữ liệu Microsoft SQL Server Có trình chỉnh sửa cho các thủ tục, trình kích hoạt và chỉ mục được lưu trữ 10. MagicDraw Magic draw là công cụ mô hình hóa dữ liệu toàn diện đầu tiên dành cho mô hình chuyên nghiệp. Nó được sử dụng cho các cơ sở dữ liệu yêu cầu cao đòi hỏi thiết kế hiện đại và bố cục rõ ràng. Các tính năng chính của MagicDraw Có thể chạy trong các ứng dụng khác nhau sau khi mua Cung cấp giấy phép nổi để giúp bạn tiết kiệm hơn nếu bạn có nhiều nhà phát triển cần sử dụng MagicDraw Không ngừng bổ sung các tính năng mới dựa trên phản hồi của người dùng Cung cấp hỗ trợ miễn phí 24 giờ Mong rằng danh sách công cụ trên sẽ đáp ứng nhu cầu mô hình hóa dữ liệu trong năm 2022 của bạn. Đừng quên đón xem các bài viết mới sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC's Blog. Nguồn tham khảo Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển. Click để đọc tiếp Hướng dẫn cài đặt SQL SERVER SQL Server, hoặc Microsoft SQL Server, là tên viết tắt của MS SQL Server. Đây là phần mềm do Microsoft phát triển để lưu trữ và thao tác với dữ liệu chuẩn RDBMS. Nếu bạn vẫn còn đang tìm cách cài đặt phần mền này thì hãy cùng mình đọc bài viết này nhé! Hướng dẫn tạo link Zoom theo lịch Zoom là một giải pháp giúp triển khai các khóa học online, cuộc họp, hội nghị với ưu điểm dễ sử dụng, cài đặt dễ dàng, chất lượng hình ảnh, âm thanh tốt, dễ dàng tương tác và trao đổi. Bài viết này, BAC sẽ giới thiệu đến các bạn cách tạo link Zoom theo lịch để học Online nhé! Hướng dẫn sử dụng phần mềm Zoom để học Online hiệu quả Zoom là một giải pháp giúp triển khai các khóa học online, cuộc họp, hội nghị với ưu điểm dễ sử dụng, cài đặt dễ dàng, chất lượng hình ảnh, âm thanh tốt, dễ dàng tương tác và trao đổi. BAC giới thiệu đến các bạn cách sử dụng phần mềm zoom để học online.

tổ chức dữ liệu theo mô hình real