Môn: Phương pháp nghiên cứu khoa học GVHD: GS.TSKH Hoàng Kiếm
LỜI NÓI ĐẦU
Sáng tạo là hoặt động gắn liền với lịch sử tồn tại và phát triển của xã hội loài
người. Từ việc tìm ra lửa, chế tạo công cụ bằng đá thô sơ đến việc sử dụng
năng lượng nguyên tử, chinh phục vũ trụ , hoạt động sáng tạo của loài người
không ngừng được thúc đẩy. Sáng tạo không thể tách rời khỏi tư duy - hoạt động
bộ não của con người. Chính quá trình tư duy sáng tạo với chủ thể là con người
đã tạo các giá trị vật chất, tinh thần, các thành tựu vĩ đại về mọi mặt trong cuộc
sống và tạo ra nền văn minh nhân loại.
Một trong những thành tựu lớn mà con người đã có được là sự phát minh ra
máy tính và ngành tin học ra đời là một sự tất yếu phục vụ nhu cầu trao đổi
lượng thông tin khổng lồ giữa người và người, giải quyết các bài toán mang tính
đột phá và sáng tạo. Những thành quả lĩnh vực CNTT mang lại có vai trò to lớn
trong việc thúc đầy các ngành khoa học khác phát triển. Hầu hết các lĩnh vực
hiện nay đều ứng dụng CNTT, có thể nói CNTT đã là công cụ không thể thiếu để
mang lại hiệu quả tối ưu, tiết kiệm thời gian và công sức, tạo ra giá trị lao động
vượt bậc đối với công cuộc phục vụ nhu cầu đời sống con người.
Vì vậy, việc nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực Tin học cần có phương pháp
cụ thể để giải quyết các bài toán đặt ra có hiệu quả nhất. Trong phạm vi bài thu
hoạch này em xin trình bày về việc giải quyết vấn đề kinh doạnh bằng ứng dụng
BI (Business Intelligence) dựa trên nguyên lý Scamper.
Chân thành cảm ơn GS – TSKH Hoàng Kiếm, người Thầy đã tận tâm truyền
đạt những kiến thức nền tảng và chia sẻ những kinh nghiệm quý báu, những bài
học từ thực tế một cách sâu sắc. Giúp em nhìn nhận được vấn đề và tiếp cận
khoa học công nghệ thông tin một cách có phương pháp, có tư duy. Đồng thời,
em xin chân thành cảm ơn các Thầy Cô thuộc Phòng Sau đại học - Trường Đại
học Công Nghệ Thông Tin đã tạo điều kiện giúp đỡ cho các học viên có điều kiện
học tập, nghiên cứu thuận lợi nhất.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 1
Môn: Phương pháp nghiên cứu khoa học GVHD: GS.TSKH Hoàng Kiếm
Mục Lục

Chương 1
Phương Pháp Sáng Tạo Scamper
I. GIỚI THIỆU PHƯƠNG PHÁP.
Hiện nay, có khá nhiều phương pháp sáng tạo khác nhau nhưng không
có phương pháp nào vượt trội trong mọi tình huống, trong mọi lĩnh vực.
Tuy nhiên, phương pháp sáng tạo SCAMPER tỏ ra có nhiều ưu điểm
trong việc phát triển hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp. Hai
trọng tâm sáng tạo trong doanh nghiệp là sáng tạo trong phát triển/đổi
mới sản phẩm và sáng tạo trong tiếp thị/kinh doanh sản phẩm.
Phương pháp sáng tạo SCAMPER được giáo sư Michael Mikalko phát
triển. SCAMPER là ghép các chữ cái đầu của nhóm từ sau: Substitute
(thay thế), Combine (kết hợp), Adapt (thích nghi), Modify (hiệu chỉnh), Put
(thêm vào), Eliminate (loại bỏ) và Reverse (đảo ngược).
II. NỘI DUNG PHƯƠNG PHÁP
1. Phép thay thế – Substitute
Là những cách vận động não để nghĩ về sự thay thế cho những chất liệu đang
có, các bước tiến trình, con người, địa điểm.
Hãy nghĩ về các khía cạnh của tiến trình hoặc sản phẩm hiện tại mà được xem
là bắt buộc và xác định xem có cách nào để thay thế một cái gì đó khác.
Ví dụ:
- Máy ảnh kỹ thuật số thay thế máy ảnh rửa phim
- Xe chạy bằng xăng, điện thay thế ngựa
- Email thay thế thư từ bằng giấy viết tay
- Các dây chuyền vắt sữa tự động cho bò thay thế cho con người.
- Slide bài giảng thay thế cho giáo án.
- Bóng đèn điện thay thế đèn dầu.
- Khóa số thay thế khóa chìa
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 2
Môn: Phương pháp nghiên cứu khoa học GVHD: GS.TSKH Hoàng Kiếm
Thay thế bảng Đen bằng bảng Trắng Thay thế kim loại bằng Tre

Thay thế người thật bằng người rơm Thay thế vải bằng rau
2.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 3
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21. Phép kết hợp – Combine
22. Xây dựng một danh sách các cách có thể kết hợp nhiều đối tượng, ý
tưởng, vật liệu, hoặc các chức năng thành một. Tìm ra các bộ phận của tiến
trình đang được thực hiện độc lập và tích hợp chúng.
23. Ví dụ:
- Dao đa năng
- Búa có đầu nhổ đinh
- Bút chì tẩy
- Cà phê sữa (trong một gói)

- Bút nhiều ngòi, nhiều màu khác nhau
24.
25. Sự kết hợp giữa thìa và nĩa. Sự kết hợp dầu gội và dầu sả
26.
27. Phép thích ứng – Adapt
28. Suy nghĩ về các cách để thích
ứng các sản phẩm hoặc các kỹ thuật
hiện tại để phục vụ mục đích khác nhau
hoặc trong môi trường khác nhau. Xem
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 4
xét đối tượng nào có thể cung cấp chức năng mới, nhóm nào trong tổ chức có
thể mang một vai trò khác, và sản phẩm hay tiến trình nào hiện tại có thể thay
đổi để đáp ứng nhu cầu.
29. Ví dụ:
- Chất liệu Khaki, cotton, lanh thích hợp may trang phục vào những thời tiết
sáng nóng tối lạnh, các chất liệu này có khả năng chắn gió và tạo nên sự
thoáng mát dễ chịu dưới nắng.
- USB đa năng có dùng để kết nối nhiều loại thẻ nhớ, usb có kích thước
khác nhau với các thiết bị khác.
- Nồi đa năng gồm nhiều chức năng như nồi cơm điện, nồi áp suất, lò vi
sóng, nồi ủ, nồi hấp.
- Sim đa năng.
30.
31.
32.
33. Phép điều chỉnh – Modify
34. Thiết lập các tùy chọn để thay đổi các
yếu tố khác nhau của tiến trình hoặc sản
phẩm. Ví dụ như có thể thay đổi kích cỡ, loại
bỏ các phần, xóa các bước của tiến trình, thêm các

chức năng, và tăng cường tính hấp dẫn.
35. Ví dụ:
- Nước đóng chai có nhiều loại với dung tích
khác nhau.
- Quần áo, giày dép mỗi kiểu có nhiều kích
thước.
- Mì tôm có kiểu đóng gói bằng bì kính, bằng hộp, bằng tô
nhựa.
- Cà phê gói của mỗi thường hiệu thường có các sản phẩm nhạt, đậm vừa,
đậm đà.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 5
36.
37.
38.
39. Phép thêm vào – Put to other user
40. Liệt kê những cách mà có thể đặt một mục đích sử dụng khác nhau. Nó có
thể phục vụ các chức năng khác, và những người khác có thể tìm thấy nó hữu
ích.
41. Ví dụ:
- Dùng bút chì làm thước kẻ.
- Dùng vỏ xe hơi không sử dụng nữa làm hàng rào.
- Dùng vỏ dừa khô làm bình đựng tách chén hoặc trồng hoa phong lan.
- Áo thành khăn quàng cổ.
- Ống hút dùng để uống nước
- Búp bê nhựa có chỗ đút tiền vào bên trong.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 6
42.
43.
44.
45.

46.
47.
48.
49.
50.
51.
52.
53.
54.
55. Phép Loại bỏ
– Eliminate
56. Nhận ra những thời điểm để loại bỏ các bộ phận, các bước của tiến trình,
hàng tồn kho dư thừa, hoặc các tính năng không được ưa chuộng. Xác định
cách làm như vậy sẽ mở ra cơ hội cho các cải tiến khác.
57. Ví dụ:
- Chó robot bảo vệ
- Bàn là không dây, chuột không dây.
- Mắt nhân tạo cho chim truyền tin.
- Thuốc giảm cân để loại bỏ mỡ thừa
- Chương trình diệt virus gây hại cho máy tính.
58.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 7
59.
60.
61. Phép đảo ngược – Reverse
62. Thảo luận ý tưởng cho việc sắp xếp lại các thành phần trong sản phẩm
hoặc tiến trình. Có bước nào có thể được chuyển dịch, hoặc những bộ phận nào
có thể di chuyển xung quanh.
63. Ví dụ:
- Trật tự quy trình sản và dây truyền lắp ráp

- Hệ thống sản xuất
- Thanh Toán: chờ hay đi, trước hay sau
- Trà nóng và Trà lạnh (Trà đá)
- Từ đến tiệm mua hàng đến dịch vụ giao hàng tận nhà.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 8
64.
65. Chương 2
66. Tổng quan về Ứng Dụng BI
I. BI là gì?
67. BI ( Business Intelligence) là qui trình và công nghệ mà các doanh nghiệp
dùng để kiểm soát khối lượng dữ liệu khổng lồ, khai phá tri thức giúp cho các
doanh nghiệp có thể đưa các các quyết định hiệu quả hơn trong hoạt động
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 9
kinh doanh của mình. Công nghệ BI (BI technology) cung cấp một cách nhìn
toàn cảnh hoạt động của doanh nghiệp từ quá khứ, hiện tại và các dự đoán
tương lai. Mục đích của BI là hỗ trợ cho doanh nghiệp ra quyết định tốt hơn.
Vì vậy một hệ thống BI (BI system) còn được gọi là hệ thống hỗ trợ quyết
đinh (Decision Support System -DSS).
68.
II. Lịch sử phát triển ứng dụng BI
69. Trong một bài báo năm 1958, nhà nghiên cứu Hans Peter của
IBM sử dụng thuật ngữ kinh doanh thông minh, ông định nghĩa thông minh
là khả năng hiểu mối tương quan của các sự kiện được trình bày theo một
cách nào đó để hướng dẫn hành động hướng đến mục tiêu mong muốn.
70. BI được hiểu như ngày hôm nay là sự phát triển từ hệ thống
hỗ trợ quyết định từ đầu năm 1960 và phát triển xuyên suốt đến 1980. Hệ
thống này bắt nguồn trong mô hình máy tính được taọ ra nhằm mục đích
hỗ trợ việc ra quyết định và lập kế hoạch. Từ hệ thống hỗ trợ quyết định,
kho dữ liệu (data warehouses), Hệ thống thông tin điều hành (Executive
Information Systems), OLAP và BI bắt đầu trở thành tâm điểm vào cuối

những năm 80.
71. Năm 1989, Howard Dresner (một Nhóm chuyên gia phân tích
của Gartner) đề xuất BI như một thuật ngữ chung để mô tả các khái niệm
và phương pháp để cải thiện quyết định kinh doanh bằng cách sử dụng hệ
thống hỗ trợ dựa trên thực tế.
72.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 10
73.
74.
75. Các công cụ BI được phát triển khá nhiều nhưng hầu như không tương
tác được nhiều với các dạng dữ liệu khác nhau.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 11
76.
77. Sau một thời gian phát triển để hoàn thiện, các ứng dụng BI hầu như còn
4 nhà cung cấp:
78.
79.
III. BI dành cho ai ?
80. Rất nhiều người dùng có thể hưởng lợi từ BI
• Ban quản trị (Executives)
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 12
• Người ra quyết định kinh doanh (Business Decision Makers)
• Khách hàng (Customers)
• Phân tích viên (Analysts)
IV. BI có lợi ích gì?
81. BI làm tăng khả năng kiểm soát thông tin của doanh nghiệp một
cách chính xác, hiệu quả từ đó có thể phân tích, khai phá tri thức giúp
doanh nghiệp có thể dự đoán về xu hướng của giá cả dịch vụ, hành vi
khách hàng, phát hiện khách hàng tiềm năng để đề ra các chiến lược kinh
doanh phù hợp nhằm tăng khả năng cạnh tranh doanh nghiệp.

82. BI giúp cho các doanh nghiệp sử dụng thông tin một cách hiệu quả,
chính xác để thích ứng với môi trường thay đổi liên tục và cạnh tranh khốc
liệt trong kinh doanh.
- Tiết kiệm chi phí.
- Ra các quyết định kinh doanh hiệu quả hơn.
- Xác định được vị trí và sức cạnh tranh của DN.
- Phân tích hành vi khách hàng
- Xác định mục đích và chiến lược Marketing
- Dự đoán tương lai của doanh nghiệp
- Xây dựng chiến lược kinh doanh
- Giữ được khách hàng có giá trị và dự đoán khách hành tiềm năng
83.
V. Các thành phần chính của hệ thống BI
84. Vấn đề cốt lõi trong hệ thống BI là kho dữ liệu (Data Warehouse) và khai phá
dữ liệu (Data Mining) vì dữ liệu dùng trong BI là dữ liệu tổng hợp (Nhiều
nguồn, nhiều định dạng, phân tán và có tính lịch sử) đó là đặc trung của kho
dữ liệu. Đồng thời việc phân tích dữ liệu trong BI không phải là những phân
tích đơn giản (query, Filtering) mà là những kỹ thuật trong khai phá dữ liệu
(Data Mining) dùng để phân loại (classification) phân cụm (clustering), hay dự
đoán (Prediction). Vì vậy BI có mối quan hệ rất chặt chẽ với Data Warehouse
và Data mining.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 13
85.
86.
87.
VI. Các hoặc động chính của BI
88. Các hoạt động chính của BI :
89. • Hỗ trợ quyết định,
90. • Truy vấn và báo cáo,
91. • Phân tích xử lý trực tuyến (online analytical processing

(OLAP)),
92. • Phân tích thống kê,
93. • Dự đoán, và
94. • Khai phá dữ liệu.
95. Các chức năng chính mà hầu hết các ứng dụng BI cung cấp:
96. Báo cáo: Giúp mang lại những thông tin thường xuyên, kịp thời và
cho phép người dùng truy vấn để có thông tin chi tiết hơn.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 14
97.
98. Phân tích OLAP: Theo nhiều chiều giúp so sánh các thông tin theo
nhiều tiêu chí và từ đó có thể tìm ra được xu hướng của tình hình.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 15
99.
100. Scorecarding: tính năng đo lường, đánh giá hoạt động: Có thể
“trưng” những metric quan trọng đánh giá hoạt động và cho người sử
dụng biết rằng liệu mình có vượt qua được ngưỡng đã đề ra hay không.
101.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 16
102. Dashboard, tính năng thể hiện góc nhìn tổng quan tình hình hoạt
động giúp trình bày thông tin với hình thức trực quan, dễ hiểu và gắn liền
với tình huống cụ thể.
103.
104.
105.
106.
107.
108.
109.
110.
111.

112.
113.
114.
115.
116.
117.
118.
119.
120.
121. Chương 3
122. Phương Pháp Sáng Tạo Scamper Trong Ứng Dụng BI
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 17
123.
I. Phép Thay Thế
124. Việc quản lý ngày càng phức tạp theo thời gian do sự gia tăng
nhanh chóng khối lượng giao dịch hàng ngày, số lượng hàng hóa, nhân viên,
dữ liệu thông tin… như trong lĩnh vực bán lẻ, phân phối hàng tiêu dùng. Việc
gia tăng dung lượng thông tin đến chóng mặt của các DN từ megabytes lên
đến gigabytes hoặc tetrabytes hay quadrillion bytes (sẽ là điều không tránh
khỏi đối với những DN như Wal-mart, Tesco… ). Đây là những vấn đề lớn mà
rất nhiều DN không chỉ ở Việt Nam mà trên thế giới đang phải tốn rất nhiều
chi phí và thời gian để có được thông tin quản trị quyết định cần thiết.
125.
126. Việc ứng dụng công cụ BI sẽ giúp nhà quản lý ra quyết định tốt hơn
và nhanh chóng dựa trên thông tin phân tích kết hợp với đồ họa, các bảng
biểu và tổng hợp đa chiều xuyên suốt trong toàn hệ thống. Ví dụ, trong hoạt
động kinh doanh, BI có thể giúp nhà quản lý xác định rất nhanh nhóm khách
hàng nào mang lại lợi nhuận cao nhất cho DN, sản phẩm nào có tỉ suất lợi
nhuận cao nhất. Từ đó sẽ giúp tối ưu hóa chuỗi cung ứng hiệu quả hơn
thông qua các chỉ số chính KPI. Dựa vào các lợi ích này mà các doanh

nghiệp không cần phải thuê quá nhiều nhân viên trong việc quản lý và phân
tích kinh doanh.
127.
128. Công cụ BI được sử dụng để truy xuất, phân tích, tổng hợp và xử lý
tức thì trên hệ thống kho dữ liệu (data warehouse) của DN như dữ liệu của
bộ phận tài chính kế toán, sản xuất, kinh doanh bán hàng, kế hoạch, hoặc
marketing… theo thời gian thực. Hãng hàng không Continental Airlines (Mỹ)
đã tích hợp 10 TB (terabytes) dữ liệu từ 25 hệ điều hành và kho dữ liệu cùng
với công cụ BI cho phép nhà quản lý và phân tích marketing có thể sử dụng
các dữ liệu thu thập được và phân tích từ khách hàng để xác định xu hướng
giá hoặc nhu cầu đi máy bay của khách hàng… Việc ứng dụng công cụ BI
giúp cho hãng tiết kiệm được hơn 250 triệu USD trong 5 năm đầu tiên.
129.
130. Vì vậy, BI thay thế cho một bộ nhân sự chuyên thu tập và quản lý
dữ liệu cùng các thủ tục kiểm tra tình tình bán hàng trong doạnh nghiệp.
131.
132. Ví dụ: SQL Server Reporting Service(SSRS) trong bộ BI của
Microsoft cung cấp đầy đủ các công cụ và dịch vụ cho việc tạo, triển khai,
quản lý các báo cáo cho tổ chức cũng như các tính năng lập trình cho phép
mở rộng và tùy chỉnh các chức năng báo cáo.
133. Ví dụ:
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 18
134. SSRS trong BI của Microsoft.
135.
136.
137.
137.
137.
137.
137.

138.
II. Phép Kết Hợp
139. Một hệ thống BI đơn giản nhất là sự kết hợp từ business analyst,
data mining, data warehouse.
140. Trong đó:
141. Data Warehouse (Kho dữ liệu): Chứa dữ liệu tổng hợp của doanh
nghiệp.
142. Data Mining (Khai phá dữ liệu): Các kỹ thuật dùng để khai phá dữ
liệu và phát hiện tri thức như phân loại (Classification), phân nhóm
(clustering), phát hiện luật kết hợp (Association Rule), Dự đoán (Predcition),
…
143. Business Analyst (Phân tích kinh Doanh): Các nhà lãnh đạo Doanh
nghiệp đưa ra những quyết định chiến lược đối với hoạt động kinh doanh
của doanh nghiệp.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 19
144.
145. Ví dụ, bộ BI của SAS bao gồm:
146. Visual Analytics: triển khai dữ liệu, khai phá ra các thành phần mới,
tạo report công khai trên trang web và các thiết bị máy tính bảng.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 20
147.
148. Analytics for Microsoft Office: SAS Analytics có giao diện tương
đương với Microsoft office, tạo nên tính thân thiện trong việc sử dụng các
báo cáo theo tùy chỉnh của riêng của người dùng.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 21
149.
150. Enterprise Business Intelligence: cung cấp một danh mục đầu
hoàn chỉnh về khả năng kinh doanh thông minh, cùng với sự kết hợp của
Analytics và sự tích hợp dữ liệu tạo thành một giải pháp kinh doanh thông
minh dễ sử dụng.

151. Ví dụ:
152. Người dùng di chuyển đến vùng báo cáo nào thì vùng đó sẽ sáng và
nổi hơn so với các vùng khác, khi rê chuột vào biểu đồ sẽ hiện thị chi tiết các
con số, các diễn giải phân tích liên quan.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 22
153.
154. Bộ BI 2008 của Microsoft: Bao gồm
155.
156.
157. SQL Server Reporting Services: là giải pháp có khả năng toàn
diện ở mức độ cao, đó là sức mạnh của thời gian đưa ra các quyết định kinh
doanh. Reporting Services cho phép tạo các báo cáo hoặt động đối với từng
điểm ảnh hoàn hảo và xem báo cáo trên môi trường web đồng thời có thể
khai phá dữ liệu theo yêu cầu của người dùng một cách trực quan.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 23
158.
159. SQL Server Analysis Services: cho phép người dùng xây
dựng giải pháp phân tích ở mức quy mô doanh nghiệp đối với sự phân tích
về các dự báo và sự tương tác của các dữ liệu được tích hợp.
160.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 24
161.
162.
HVTH: Lê Thị Phương Thanh-CH1201135 25