Tích hợp mô hình dự báo vào giải pháp kinh doanh thông minh: Nghiên cứu trên tập dữ liệu bán lẻ
DOI:
https://doi.org/10.24311/jabes/2023.34.5.4Từ khóa:
Mô hình dự báo, Dữ liệu bán lẻ, Hệ thống thông tin quản lý, Hỗ trợ ra quyết định, Kinh doanh thông minh, Phân tích dữ liệuTóm tắt
Kinh doanh thông minh là tập hợp giải pháp về thu thập, quản lý và khai thác dữ liệu hỗ trợ ra quyết định trong doanh nghiệp. Ngày nay, giải pháp này đã trở nên phổ biến và được nhiều doanh nghiệp áp dụng dựa trên sự “tích lũy” dữ liệu theo thời gian. Tuy nhiên, các giải pháp kinh doanh thông minh hiện tại mới dừng lại ở mức thống kê mô tả, các mô hình dự báo còn hạn chế được sử dụng do sự khó khăn trong việc tích hợp, chi phí, cũng như năng lực chuyên môn liên quan đến các mô hình học máy. Từ đó, nghiên cứu này hình thành giải pháp tích hợp mô hình dự báo vào giải pháp kinh doanh thông minh, thực nghiệm trên tập dữ liệu bán lẻ, tập trung vào các công ty vừa và nhỏ nhằm tối ưu chi phí, dễ dàng triển khai. Kết quả từ nghiên cứu có 4 đóng góp chính, bao gồm: (1) Giúp nhà quản trị cấu trúc, sắp xếp và tổ chức dữ liệu theo từng chủ đề nghiệp vụ; (2) Giúp nhà quản trị có cái nhìn toàn cảnh về tình hình hoạt động của doanh nghiệp từ chi tiết đến tổng quát; (3) Giúp nhà quản trị đưa ra các quyết định, chiến lược kinh doanh đúng đắn, nhanh chóng, kịp thời và chính xác; (4) Giúp nhà quản trị dễ dàng tích hợp mô hình dự báo vào giải pháp kinh doanh thông minh. Giải pháp này hoàn toàn có thể ứng dụng vào các doanh nghiệp để theo dõi và dự báo dữ liệu bán hàng.
Tài liệu tham khảo
Bordeleau, F.-E., Mosconi, E., de Santa-Eulalia, L. A. (2020). Business intelligence and analytics value creation in industry 4.0: A multiple case study in manufacturing medium enterprises. Production Planning & Control, 31(2–3), 173–185.
Chatfield, C. (1996). Simple descriptive techniques. In The Analysis of Time Series (5th ed.) (pp. 9–15). London: Chapman & Hall.
Castelo-Branco, F., Reis, J. L., Vieira, J. C., & Cayolla, R. (2020). Business intelligence and data mining to support sales in retail. In Rocha, Á., Reis, J., Peter, M., Bogdanović, Z. (eds), Marketing and Smart Technologies. Smart Innovation, Systems and Technologies (vol. 167). Singapore: Springer.
Elena, C. (2011). Business intelligence. Journal of Knowledge Management, Economics and Information Technology, 1(2), 1–12.
Fildes, R., Ma, S., & Kolassa, S. (2022). Retail forecasting: Research and practice. International Journal of Forecasting, 38(4), 1283–1318. doi: 10.1016/j.ijforecast.2019.06.004
Gang, T., Kai, C., & Bei, S. (2008). The research & application of Business Intelligence system in retail industry. IEEE International Conference on Automation and Logistics (pp. 87–91), 01–03 September, 2008, Qingdao.
Ghadge, A., Bag, S., Goswami, M., & Tiwari, M. K. (2021). Mitigating demand risk of durable goods in online retailing. International Journal of Retail & Distribution Management, 49(2), 165–186. doi: 10.1108/IJRDM-04-2020-0127
Montgomery, D. C., Jennings, C. L., & Kulahci, M. (2015). Introduction to Time Series Analysis and Forecasting. Canada: John Wiley & Sons, Inc.
Nguyễn Quang Dong, & Nguyễn Thị Minh. (2015). Giáo trình Kinh tế lượng. Hà Nội: Trường Đại học Kinh tế Quốc dân.
Nguyễn Thị Thu Phương, & Hồ Trung Thành. (2020). Giải pháp hệ quản trị thông minh và hỗ trợ ra quyết định trong kế toán quản trị. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 142–157.
Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình, & Nguyễn Khánh Duy. (2009). Dự Báo và Phân Tích Dữ Liệu trong Kinh Tế và Tài Chính. TP.HCM: Trường Đại học Kinh tế TP.HCM.
Isik, O., Jones, M. C., & Sidorova, A. (2011). Business Intelligence (BI) success and the role of BI capabilities. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 18(4), 161–176.
Phung, T. K., & Hai, D. P. (2019). Assessing the organizational readiness for implementing BI systems in ERP environment. VNUHCM Journal of Economics, Business and Law, 3(1), 58–67.
Sapo. (2021). BI là gì? 8 "siêu lợi ích" mà BI đem lại cho doanh nghiệp. Truy cập ngày 29/12/2021, từ https://www.sapo.vn/blog/bi-la-gi
Sato, A., & Huang, R. (2015). From data to knowledge: A cognitive approach to retail business intelligence. International Conference on Data Science and Data Intensive Systems, 11–13 December, 2015, Sydney, NSW, Australia. doi: 10.1109/DSDIS.2015.106
Tutunea, M. F., & Rus, R. V. (2012). Business intelligence solutions for SMEs. Procedia Economics and Finance, 3, 865–870.
Vugec, D. S., Vukšić, V. B., Bach, M. P., Jaklič, J., & Štemberger, M. I. (2020). Business intelligence and organizational performance: The role of alignment with business process management. Business Process Management Journal, 26(6), 1709–1730. doi: 10.1108/BPMJ-08-2019-0342
Vercellis, C. (2009). Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making. Canada: Wiley.
Wang, G., Gunasekaran, A., Ngai, E. W. T., & Papadopoulos, T. (2016). Big data analytics in logistics and supply chain management: Certain investigations for research and applications. International Journal of Production Economics, 176, 98–110. doi: 10.1016/j.ijpe.2016.03.014
Wooldridge, J. (2015). Introductory Econometrics: A Modern Approach. USA: South-Western, Cengage Learning.
Lượt tải xuống
Đã Xuất bản
Số
Chuyên mục
Giấy phép
Bản quyền (c) {copyrightHolder}
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép Creative Commons Ghi công-Phi thương mại 4.0 Quốc tế.
