HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH
Giảng viên
Giới thiệu khóa học
KẾ HOẠCH HỌC TẬP MÔN "HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH"
Giới thiệu môn học
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (Decision Support Systems - DSS) là môn học thú vị kết hợp giữa công nghệ thông tin, quản trị doanh nghiệp và phân tích dữ liệu nhằm tạo ra những công cụ giúp con người ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn. Thay vì chỉ dựa vào trực giác, các hệ thống DSS cung cấp các mô hình phân tích, báo cáo thông minh, và gợi ý tối ưu dựa trên dữ liệu thực tiễn.
Trong kỷ nguyên số, ra quyết định đúng lúc có thể là yếu tố sống còn cho một doanh nghiệp. Do đó, việc hiểu cách thiết kế, vận hành và ứng dụng DSS sẽ mở ra cho bạn cơ hội tham gia sâu hơn vào các vị trí như phân tích kinh doanh (Business Analyst), tư vấn CNTT (IT Consultant), hay chuyên gia dữ liệu (Data Specialist).
Mục tiêu môn học
Nắm vững các nguyên lý cơ bản về hệ thống hỗ trợ ra quyết định: Cấu trúc, thành phần và chức năng.
Hiểu rõ vai trò của DSS trong môi trường doanh nghiệp hiện đại: Các lĩnh vực ứng dụng và giá trị mang lại.
Áp dụng các kỹ thuật mô hình hóa và phân tích dữ liệu để hỗ trợ quyết định: Ví dụ như cây quyết định, mô hình tối ưu hóa, hệ chuyên gia đơn giản.
Thiết kế và phát triển mô hình DSS mẫu: Thực hành xây dựng một DSS đơn giản giải quyết bài toán kinh doanh cụ thể.
Sử dụng các công cụ DSS hiện đại: Làm quen với Excel nâng cao, Power BI, Tableau, hoặc nền tảng Cloud hỗ trợ DSS.
Kiến thức tiên quyết
Cơ sở dữ liệu và quản lý dữ liệu: Biết cách tạo, truy vấn, và phân tích dữ liệu trong các hệ quản trị CSDL như MySQL, SQL Server.
Tin học văn phòng nâng cao: Thành thạo Excel, các công cụ tạo báo cáo và biểu đồ.
Toán ứng dụng cơ bản: Kiến thức xác suất thống kê, tối ưu hóa đơn giản.
Kiến thức về quản trị kinh doanh hoặc hệ thống thông tin quản lý (MIS): Giúp hiểu nhu cầu thực tế về quyết định kinh doanh.
Giai đoạn học tập theo 15 tuần
| Tuần | Nội dung học tập | Ghi chú |
|---|---|---|
| Tuần 1 | Tổng quan về Hệ thống hỗ trợ ra quyết định - Lịch sử và vai trò DSS. - So sánh DSS và các hệ thống khác. | Hình dung vị trí của DSS trong CNTT. |
| Tuần 2 | Cấu trúc và thành phần của DSS - CSDL, Model Base, User Interface. - Các loại DSS. | Vẽ sơ đồ tổng quan hệ thống. |
| Tuần 3 | Các mô hình hỗ trợ quyết định - Mô hình toán học, thống kê, heuristic. | Phân tích mô hình mẫu. |
| Tuần 4 | Kỹ thuật thu thập và xử lý dữ liệu cho DSS - ETL cơ bản. - Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu. | Thực hành với tập dữ liệu nhỏ. |
| Tuần 5 | Xây dựng CSDL cho DSS - Thiết kế lược đồ dữ liệu DSS. - Tạo bảng dữ liệu mẫu. | Lập CSDL bằng SQL. |
| Tuần 6 | Ứng dụng phân tích dữ liệu trong DSS - Data Mining cơ bản. - Dự đoán và phân loại dữ liệu. | Dùng Excel hoặc Power BI. |
| Tuần 7 | Ra quyết định trong điều kiện bất định - Phân tích rủi ro. - Cây quyết định. | Vẽ cây quyết định thực tế. |
| Tuần 8 | Hệ chuyên gia và DSS - So sánh DSS và Expert System. - Ứng dụng hệ luật đơn giản. | Tạo hệ luật bằng ngôn ngữ tự nhiên. |
| Tuần 9 | Các công cụ xây dựng DSS hiện đại - Power BI, Tableau. - Công cụ trên nền tảng đám mây. | Thực hành lập dashboard. |
| Tuần 10 | Thiết kế giao diện DSS thân thiện với người dùng - Nguyên tắc UI/UX cho DSS. | Phác thảo giao diện DSS. |
| Tuần 11 | Tích hợp DSS với hệ thống doanh nghiệp - ERP, CRM, SCM. | Phân tích một case study thực tế. |
| Tuần 12 | An ninh và bảo mật trong DSS - Quản lý quyền truy cập. - Bảo mật dữ liệu nhạy cảm. | Phân tích rủi ro bảo mật mẫu. |
| Tuần 13 | Xu hướng mới trong hệ thống hỗ trợ ra quyết định - DSS dựa trên AI, Machine Learning. | Thảo luận nhóm về xu hướng AI-DSS. |
| Tuần 14 | Thực hành phát triển DSS mẫu - Đề tài thực tế: DSS hỗ trợ quyết định mua hàng, đầu tư, logistics. | Làm việc theo nhóm. |
| Tuần 15 | Thuyết trình sản phẩm DSS và tổng kết môn học - Báo cáo và phản biện sản phẩm. | Đánh giá học phần cuối kỳ. |
Ứng dụng thực tế của môn học
Phát triển hệ thống DSS hỗ trợ lãnh đạo doanh nghiệp: Ví dụ DSS phân tích tiêu thụ sản phẩm, dự báo tài chính, quyết định đầu tư.
Nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu: Giúp bạn giải thích và trình bày thông tin cho việc ra quyết định khoa học.
Tăng khả năng làm việc tại các bộ phận chiến lược: Như phòng phân tích dữ liệu, phòng hoạch định chiến lược, ban giám đốc CNTT.
Nền tảng để học tiếp AI ứng dụng trong hỗ trợ ra quyết định: Machine Learning, hệ thống khuyến nghị, phân tích dự báo.