第十五章 企業智慧系統
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第十五章 企業智慧系統. 本章大綱. 第一節 導論 第二節 企業智慧系統的架構 第三節 企業智慧系統的範疇 第四節 產生企業智慧的工具 第五節 企業智慧的產生過程 第六節 企業智慧系統的產品 第七節 結論. 學習目標. 企業智慧系統及企業智慧系統的三個主要構件 資料倉儲和資料庫 資料分析工具 資料查詢應用系統 企業智慧的範疇 企業智慧的產生工具 企業智慧的產生流程 企業智慧系統產品功能. 企業智慧的定義及特性. 定義 企業智慧是將與企業運作有關的重要性資訊收集整理,用來管理目前和將來的商業運作環境的一個過程。 特性 企業智慧的重心在於處理資訊。

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Presentation Transcript


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第十五章 企業智慧系統


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本章大綱

  • 第一節 導論

  • 第二節 企業智慧系統的架構

  • 第三節 企業智慧系統的範疇

  • 第四節 產生企業智慧的工具

  • 第五節 企業智慧的產生過程

  • 第六節 企業智慧系統的產品

  • 第七節 結論


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學習目標

  • 企業智慧系統及企業智慧系統的三個主要構件

    • 資料倉儲和資料庫

    • 資料分析工具

    • 資料查詢應用系統

  • 企業智慧的範疇

  • 企業智慧的產生工具

  • 企業智慧的產生流程

  • 企業智慧系統產品功能


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企業智慧的定義及特性

  • 定義

    • 企業智慧是將與企業運作有關的重要性資訊收集整理,用來管理目前和將來的商業運作環境的一個過程。

  • 特性

    • 企業智慧的重心在於處理資訊。

    • 資訊的管理扮演決定性的角色。

    • 企業智慧的重心包括企業所處的環境(environment)對企業運作的影響。


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企業智慧系統的架構

  • 包含三個部分

    • 資料倉儲是企業智慧系統的基礎。

    • 資料分析技術:包括OLAP、資料探勘等,將資料轉換成實用的資訊 。

    • 前端主管決策資訊系統 。


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Decision Maker

EIS

Business Intelligence

Data Mining

OLAP

Data Warehouse

InternalData

ExternalData

圖15-1 企業智慧系統架構圖


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資料倉儲的特性

  • 提供決策支援分析工作所需之資料庫。

  • 資料乃取自日常交易之資料庫,可能整合數個異質資料庫。

  • 累積許多歷史資料,因此有時需要依時間加以區分。

  • 所儲存的歷史資料為靜態,但可支援各種不同的分析與應用。


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儲存庫

資料蒐集軟體

EIS客戶端

DSS客戶端

內部

資料

資料庫伺服器

EIS/DSS伺服器

外部

資料

資料

倉儲

多維度資料庫

註: McFadden and Watson, 1996, p.64.

圖15-2 三層式資料倉儲的架構


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表15-1 資料庫與資料倉儲之比較


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資料分析工具

  • 企業智慧系統中的資料分析工具,主要是利用事先規劃的多種分析角度,將資料倉儲中的資料,轉換成決策支援分析的資訊。

  • 所謂OLAP(Online Analytic Processing)指由資料庫所連結出來的線上自由查詢分析程序。

  • 資料探勘(Data Mining)則是要在龐大的資料庫中尋找出有價值的隱藏知識。


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企業智慧系統的範疇

  • 企業所需的專業智慧通常會由兩個部分構成:一是企業因應外在市場環境及變動所確保優勢所需的資訊;另一是構成企業核心競爭力所必要的資訊的整合運用,兩者共同建構企業智慧的範疇。

  • 另一方面,企業智慧也可以由經營環境、產業競爭策略及企業績效等三個層次,來分析所需的資訊。


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產業競爭智慧——五力分析模式

  • 在產業競爭及企業的核心競爭力方面,Porter在1980年《競爭策略》一書中曾提出「五力分析」架構,其可以協助我們分析企業所需建立的決策資訊。


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潛在進入者

同業競爭者

供應商

消費者

替代者

圖15-3 五力分析模式


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財務

「為了財務成功,我們對股東應如何表現?」

學習與成長

「為了達到願景,我們如何維持改變和改進的能力?」

企業內部流程

「為了滿足顧客和股東,哪些流程必須表現卓越?」

行動

行動

行動

量度

量度

量度

指揮

指揮

指揮

目標

目標

目標

顧客

「為了達到願景,我

們對顧客應該如何表現?」

願景

實務

行動

量度

指揮

目標

圖15-4 平衡計分卡的四個構面


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產生企業智慧的工具

  • OLAP

    • MOLAP :建立多維資料庫的OLAP技術

    • ROLAP:建立關聯資料庫的OLAP技術

  • 資料探勘(Data Mining)

    • 受限於OLAP的技術問題,它並不能處理影響變數複雜度高、牽涉不確定性因素多的分析。愈是資料量十分龐大且複雜時,資料探勘更能夠發揮其潛力。


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資料探勘的技術

  • 分類技術

    • 歸納分類

    • 集群分析

  • 相關分析

    • 關聯分析

    • 鏈結分析

  • 時間相關分析

    • 順序相關分析

    • 時間序列分析


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企業智慧的產生過程

  • 資料的收集

    • 搜尋系統根據決策問題設定所需搜尋的資料範圍與內容,逐一掃瞄,篩選出能提供決策使用的有用資源。

  • 資料的評估

    • 針對所蒐集之資訊,進行正確性、相關性、可靠性、充分性、即時性、重要性及易懂性等評估,以萃取出有用的資訊。


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企業智慧的產生過程(續)

  • 資料儲存

    • 有用的資料必須運用適當科技將資料加以儲存管理,因此目前許多組織均運用資料倉儲的技術來儲存大量資料。

  • 資料分析

    • 運用統計方法、OLAP或資料探勘之技術,來分析資訊,產生決策所需的智慧。


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企業智慧的產生過程(續1)

  • 資訊傳播

    • 將資訊傳遞到決策者手上,才能支援決策之運用,主要是使用高階主管資訊系統(EIS)及Internet上的企業資訊入口(Enterprise Information Portal),作為傳播資訊的媒介 。


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環境掃瞄

政府

科技

產業

競爭者

資料

來源:Web、DB

有用性衡量

資料索引,倉儲

統計分析,OLAP,資料探勘

EIS / EIP

決策者

圖15-5 企業智慧的產生流程


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企業智慧系統的產品

  • IBM企業智慧科技

    • 基礎架構——資料倉儲

    • MIND(Management Information —— New Direction)系統

    • CKDB提供了多元分析的基礎

  • CA的eBusiness Intelligence


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