Hệ thống OLTP và DSS

Hệ thống OLTP và DSS
– Cập nhật kiến thức mới nhất năm 2023

Hệ thống thông tin được phân thành hai loại chính, theo sự phát triển quốc tế: A. Hệ thống xử lý giao dịch trực tuyến (còn gọi là hệ thống vận hành)

B. Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS)

Α. Hệ thống xử lý giao dịch trực tuyến OLTP là hệ thống phục vụ các giao dịch với nhà cung cấp, đối tác và khách hàng, cũng như các giao dịch kinh doanh nội bộ. Họ hỗ trợ các hoạt động trong toàn bộ chuỗi giá trị của Tổ chức:

  • Quản lý chuỗi cung ứng (SCM)
  • Hỗ trợ sản xuất (ví dụ: MRP, Lập kế hoạch & Lên lịch nâng cao)
  • Quản lý giao diện khách hàng (ví dụ: bán hàng, quản lý đơn hàng và thanh toán) (CRM)
  • Tài chính kế toán (ERP)
  • Tự động hóa lực lượng bán hàng
  • Hoạt động kênh web (eCRM)
  • Hệ thống hỗ trợ quy trình công việc nội bộ

Β. Phán quyết ủng hộ hệ thống DSS cung cấp cho ban quản lý ở tất cả các cấp của Tổ chức, với thông tin hỗ trợ sự hiểu biết về vị trí Kinh doanh hiện tại và đưa ra các quyết định sáng suốt (quản lý dựa trên thực tế). Hệ thống OLTP và DSS Mặc dù các chức năng của OLTP (xử lý giao dịch trực tuyến) và DSS (hệ thống hỗ trợ ra quyết định) có thể trùng nhau (ví dụ: hệ thống OLTP có thể cung cấp một số chức năng báo cáo hoạt động được sử dụng để hỗ trợ ra quyết định), rõ ràng là mục đích của 2 loại khác nhau, được đưa ra rằng họ phục vụ các chức năng khác nhau và các nhóm Người dùng khác nhau trong Doanh nghiệp. Do đó, triết lý phát triển của hai loại khác nhau một cách cơ bản. Cụ thể, sự khác biệt được xác định theo các tiêu chí sau (1 cho OLTP, 2 cho DSS): Yêu cầu chức năng hệ thống:

  1. Được chỉ định rõ ràng với điều kiện hệ thống phục vụ các nhu cầu chức năng cụ thể – các giao dịch được xác định trước
  2. việc xác định một bộ yêu cầu hoàn chỉnh là một thách thức, do có các yêu cầu thông tin thay đổi linh hoạt.

Nắm bắt thông tin hiện tại và lịch sử:

  1. Thông tin trạng thái hiện tại được nắm bắt (một số dữ liệu lịch sử có thể chỉ tồn tại để phục vụ các giao dịch tiềm năng trong tương lai)
  2. Thông tin lịch sử và gần đây được ghi lại (hiện tại có thể không được ghi lại, do dữ liệu từ OLTP được truy xuất đều đặn)

Các mô hình dữ liệu được sử dụng:

  1. Phức tạp, tập trung vào các thực thể kinh doanh (về cơ sở dữ liệu quan hệ, nó được gọi là cấu trúc dữ liệu chuẩn hóa (ví dụ: 3NF))
  2. Các cách tiếp cận khác nhau tồn tại. Cấu trúc chiều không chuẩn hóa được đơn giản hóa đạt được động lực, vì nó cho phép người dùng doanh nghiệp hiểu dễ dàng hơn và thực hiện tối ưu hóa các truy vấn phức tạp.

Mức độ chi tiết của thông tin:

  1. Dữ liệu chi tiết cho mỗi giao dịch được lưu giữ
  2. Dữ liệu chi tiết được lưu giữ trong một cấu trúc khác và được làm giàu bằng thông tin ‘thứ nguyên’ cho phép xử lý phân tích. Ngoài ra, dữ liệu tổng hợp như KPI (chỉ số hiệu suất chính), được tính toán và lưu trữ trong bộ lưu trữ liên tục.

Khối lượng dữ liệu:

  1. Khối lượng dữ liệu phù hợp với quy mô của Doanh nghiệp và mức độ thâm nhập của CNTT trong đó.
  2. Khối lượng dữ liệu được xử lý bởi DSS, là bội số của các hệ thống OLTP mà nó dựa trên đó, với điều kiện là nó duy trì nhiều ảnh chụp nhanh lịch sử

Bản quyền 2006 – Kostis Panayotakis

Kết thúc

Ngoài các bài viết tin tức, bài báo hàng ngày của SEMTEK, nguồn nội dung cũng bao gồm các bài viết từ các cộng tác viên chuyên gia đầu ngành về chuỗi kiến thức Kinh doanh, chiến lược tiếp thị, kiến thức quản trị doanh nghiệp và kiến thức quản lý, phát triển tổ chức doanh nghiệp,.. được chia sẽ chủ yếu từ nhiều khía cạnh liên quan chuỗi kiến thức này.

Bạn có thể dành thời gian để xem thêm các chuyên mục nội dung chính với các bài viết tư vấn, chia sẻ mới nhất, các tin tức gần đây từ chuyên gia và đối tác của Chúng tôi. Cuối cùng, với các kiến thức chia sẻ của bài viết, hy vọng góp phần nào kiến thức hỗ trợ cho độc giả tốt hơn trong hoạt động nghề nghiệp cá nhân!

* Ý kiến được trình bày trong bài viết này là của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là SEMTEK. Nhân viên tác giả, cộng tác viên biên tập sẽ được liệt kê bên cuối bài viết.

Trân trọng,

Các chuyên mục nội dung liên quan