CHAPTER 6 技術工具

1. CHAPTER 6 技術工具 商業智慧的工具程式 從簡單查詢到高級分析

2. 第六章 內容大綱 • 查詢和報告工具 • 線上分析處理 • 企業商業智慧套件 • 商業智慧平臺 • 資料採礦 • 高級分析工具 • 商業智慧工具程式選用標準 • 商業智慧技術的未來趨勢

3. 前言 • 商業智慧工具程式是指幫助不精通電腦的使用者能夠上手、分析資訊並從而做出行動的一系列軟體。商業智慧工具程式能夠大大地增強使用者與資料互動的能力，幫助他們做出各式各樣的分析。大一點的企業需要許多產品的組合，其中不同的工具用於不同的目的，有策略性的，營運性的，也有操作性的；不過，所有這些工具的根本目的是為打贏爭取客戶、提高利潤的戰爭，提供準確的情報和高明的參謀。

4. 商業智慧工具程式的重要性 • 商業智慧工具程式能夠幫助使用者上手、操縱並控制與資料間的互動。因而，使用者不再需要資訊部門的支援來滿足分析和報表需求，不再需要技術人員編寫固定的程式，但是只使用商業智慧工具的分析功能還不能夠回答更加策略性的問題，因為商業智慧工具不能夠把交易系統中的資料處理成回答這些問題的資訊。 • 商業智慧工具的重要性 • 利用商業智慧工具來評估客戶的獲利性 • 處理能力需要與分析功能結合起來

5. 商業智慧工具程式市場區隔的演進 • 1994～1998年：商業智慧的工具程式市場被分為高階和低階兩大塊。 • 1998年：已經無法反映複雜的市場狀況，取而代之的是按自然接近度劃分的新的市場集合。 • 2000年9月：Gartner公司又把商業智慧軟體分為以下三類： • 策略性的商業智慧軟體 • 營運性的商業智慧軟體 • 分析型的商業智慧軟體

6. “知識就是力量” “以洞見作為商業” 策略價值最高 策略價值較高 策略價值中等 策略價值低 策略性的 應用 數學 企業績效 管理 孤立存在的 商業智慧 應用軟體 資訊 重點 顧客關係最佳化與商業活動監控 管理 報表 “營運性商業智慧” “糧食” 戰術性的 戰術性的 策略性的 部署 資料來源：Gartner公司 商業智慧工具程式市場區隔的演進 • 2001年底：Gartner公司根據商業智慧部署和資訊使用的策略程度把商業智慧分為如下5個類別：

7. 查詢與報表工具 • 查詢和報表工具是早期的商業智慧手段，通常位於使用者的電腦桌面。使用者使用這些工具能存取關聯式資料庫，同時也能存取多維資料庫；使用者也可以用這些工具做一些簡單的分析和報表，把它們展現在螢幕上或列印出來。隨著電腦的進步，單機的查詢和報表工具也可以進行一些基本的線上分析（OLAP）。隨著企業資料的激增和商業智慧的精進，企業在開始尋求更高階的工具的同時，要注意整合這些基礎的查詢和報表工具。

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9. 線上分析的概況 • 線上分析（OLAP）曾經是以伺服器和多維資料庫為基礎的分析工具，如今線上分析也可以建立在關聯式資料庫中。雖然多維線上分析工具是目前最強勁；也最常用的線上分析工具，關聯式線上分析工具和混合線上分析工具也已經出現並有企業使用。企業應該根據自身需求和條件做出聰明的選擇，而不應該一味地跟著走。單機和網路線上分析工具現在已經整合到企業商業智慧套件中，使用者能夠查看並操縱線上分析資料，這些資料可能來自線上的關聯式資料庫，或者多維資料庫。有些產品還有下載 Cube 的能力，未連上網路時，也可以獨立地運行。單機的線上分析工具作為企業商業智慧套件的一部分已經具有了產生線上分析圖表的能力，但這並不與多維線上分析伺服器相互競爭，因為桌面工具中的線上分析圖形介面只有中等程度的線上分析功能。多維線上分析引擎（資料庫和相關的分析處理功能）所具備的性能和分析能力就要大得多了。

10. 線上分析系統的益處 • 發現新的商機和收入來源 • 與客戶、供應商和合作夥伴建立更加緊密的關係 • 降低成本 • 減少資訊技術的花費 • 實現可衡量的投資報酬

11. 線上分析的實例 • 以體育精品公司為例，用不同的方法查看資料，以顯示之前不知道的資訊。這就是線上分析（OLAP）或多維分析（MDA）。在本方案中，使用兩種主要的多維分析技術：第一種叫下拉（Drill Down），第二種叫 Slice/Dice。

12. 線上分析的實例 (Cont’d)-按地區劃分的頭盔銷售資料

13. 線上分析的實例 (Cont’d)-按地區和國家劃分的頭盔銷售資料

14. 線上分析的實例 (Cont’d)-按地區、國家和城市劃分的頭盔銷售資料

15. 線上分析的實例 (Cont’d)-山地車和頭盔銷售的比較

16. 線上分析效能評估的標準 • COGNOS公司在它關於線上分析的白皮書中提出了評價高效能線上分析工具的7個標準： • 平均5秒鐘的快速反應時間 • 最多不超過二個半小的快速學習時間 • 最少不少於500個使用者 • 包含區域網路、Intranet和網際網路都可以存取 • 產生結果的時間不超過12星期 • 部署時不超過6個人月 • 不少於1千萬筆的資料量

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18. 企業商業智慧套件 • 企業商業智慧套件是簡單查詢與報表工具的升級產品，集查詢、報表與線上分析功能於一身，在可延展性、易使用和管理等方面都比簡單查詢與報表工具更勝一籌。 • 企業商業智慧套件經過多年的發展，市場已經成熟，感覺上有點像一般包裝的消費品了。大多數廠商都是上市公司，因而財務穩定性顯得十分重要。另外，由於是成熟市場，品牌的作用也十分突出。

19. 資料來源：Gartner公司 Gartner公司關於企業商業智慧套件廠商的神奇象限

20. 整合 有力的報表 工具的屬性 企業商業智慧 軟體的屬性 高深的格 式化能力 OracleDiscoverer Oracle Reports 可用度高 Brio Intelligence Brio Reports 具有語意層 多種輸出類型 Information Builders Microsoft 企業商業智慧軟體 有力的報表工具 線上分析 處理瀏覽 傾向於批次更新 MicroStrategy 出版/派送能力 即時查詢 Crystal Cognos Actuate Hummingbird 擴充性強 互動程度高 BusinessObjects “新的企業 商業智慧“ 以用戶中心 效能高 對2003年第4季的預測 2002年第三季 資料來源：Gartner公司 企業商業智慧套件和報表工具的匯合

21. 第六章 內容大綱 • 查詢和報告工具 • 線上分析處理 • 企業商業智慧套件 • 商業智慧平臺 • 資料採礦 • 高級分析工具 • 商業智慧工具程式選用標準 • 商業智慧技術的未來趨勢

22. 商業智慧平臺 • 商業智慧平臺是創造、安裝、支援和維持商業智慧軟體的一整套工具和環境。 • 商業智慧平臺是軟體發展環境，通常提供像VB這樣的程式語言來創造客製化軟體。它的優勢在於提供客製化軟體，並具備強大的分析功能，其劣勢在於軟體發展太複雜，而部署也很麻煩。 • 跟企業商業智慧套件不同，商業智慧平臺是一個不太成熟的市場

23. 資料來源：Gartner公司 Gartner公司關於商業智慧平臺廠商的神奇象限

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25. 資料採礦 • 許多公司已經在資訊技術方面進行了巨大的投資，以便更有效地管理企業，在競爭中佔優勢的地位。但不斷增長的大量資料都已經採用電子方式儲存，而資料量還將繼續增長。然而，如果不對資料的正確性進行考慮的話，企業就不能充分利用其價值。幸運的是，資料採礦領域的進步可幫助客戶更有效地改進資料，並從中獲取透視資訊。簡而言之，資料採礦工具能讓客戶找出以前無法探知的、隱藏於重要業務資料中的資訊。對於資料採礦工具來說，準確、高效率和開放的體系結構是相當重要的。

26. 資料採礦的主要方法-按功能分 • 關連 • 順序模型 • 分類 • 群集 • 預測 • 回歸分析&時間序列

27. 渗透力 商業智慧 線上分析處理 資料採礦 視覺化 線性迴歸 劃趨勢線 決策樹 類神經網路 集群 時間序列預測 關聯規則 案例基礎的推理 貝葉斯網路(Bayesian network) 資料抽取 劃趨勢線 支持向量機器 因素分析 蒙特卡洛模擬 遺傳算法 動態編程 簡潔性 *支持向量機器：Support Vector Machine 資料來源：Gartner公司 多種多樣資料採礦工具

28. 7種常用的資料採礦技術

29. 資料採礦的驗證 • 決策支援系統（DSS）、經理人資訊系統和查詢/報表工具可用來生成資料報表，一般可以任意維度數量的方式進行合計。這些工具的另一種用途是從客戶資料中探測趨勢和模型，以便找出某些業務問題的答案，在這種應用方式下，將對問題產生查詢，並對相關記錄進行研究，取得資料後，對結論的模型或其他有用資訊進行檢查，這稱為驗證。

30. 資料採礦的發現模型 • 資料採礦也可以採用另一種資訊生成模式，稱為發現模式。這裏我們將討論透過資料篩選探索習慣性模式的方法，這可用於探測趨勢、找出資料相似性等。 • 如果把對某一資料集的資料採礦流程看做鑽石開採的話，那麼“驗證”就像是在礦脈上挖了幾個洞，希望從中找到鑽石。想透過這種方式找到所有的鑽石是非常沒效率的。另一方面，“發現”就像是把礦脈中所有的原料一次性的全部鏟起來，並將其傾倒在一塊平地上，這樣，所有閃光的石頭都暴露出來了，接下去就可以透過進一步的檢查把鑽石與石英區別開來。

31. 資料採礦與統計分析之間的差異

32. 資料採礦潛在的行業應用領域

33. 1. 陳述商業問題 2. 收集資料 4. 準備資料 3. 整合與清理資料 5. 建立分析性資料模型 6. 解釋資料採礦的結果 7. 從外部驗證結果 8. 監視分析型 資料模型的變化 資料採礦的步驟

34. 資料採礦的注意事項 • 1.市場行銷問題 • 2.數據 • 3.資料採礦工具 • 4.人員

35. 資料採礦的發展趨勢 • 1.資料採礦到2010年以及之後仍將是一個“利基”技術 • 2.嵌入式分析將是很有用的 • 3.非結構化的資料採礦將會成長 • 4.即時企業能力和相互操作性正在上升 • 5.從2010年開始，大多數資料採礦可能是由中間人進行 • 6.資料採礦將會解決商務目標衝突的問題 • 7.資料建模規劃的簡化與分析自動化

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37. 評估商業智慧工具的7個步驟 • 1.進行關於基礎建設工具和廠商的評估 • 2.界定關鍵的績效指標 • 3.明確如何使用商業智慧工具程式 • 4.了解不能以一個標準套用所有的情況 • 5.減少商業智慧工具和注重商業智慧廠商的品質 • 6.不要憑空作業商業智慧工具程式的購買決定 • 7.不要只注意眼前的成本

38. 購買BI工具數量最小化 運行軟體，維護成本最小化 企業的長期成功 一個企業需要多少的商業智慧軟體工具 ※ 關鍵是保持BI工具的數量最小化

39. 第六章 內容大綱 • 查詢和報告工具 • 線上分析處理 • 企業商業智慧套件 • 商業智慧平臺 • 資料採礦 • 高級分析工具 • 商業智慧工具程式選用標準 • 商業智慧技術的未來趨勢

40. 商業智慧技術的未來趨勢 • 由於商務要求的不斷變化和資訊技術的持續進步，商業智慧市場仍在成長，而且呈現出一些新的發展趨勢，比如，商業智慧入口網站、移動與無線商業智慧、商務活動監控、可延展的標示語言、協同作業型商業智慧、商業智慧型網路和高級解釋與視覺化工具等等。

41. 人力資產 • 第三代(2002+) • 情境個人化 • 瀑布式入口網站網路服務 • 流程整合知識管理 • 抽象層面關聯式搜尋 • 主動通知Peer-t0-peer • 離線支持 知識資產 資訊資產 • 第二代(2000–2001) • 强有力的應用軟體架構 • 協同運作 • 行動化與無線化 • 管理架構 流程整合 應用軟體/資料整合 • 第一代(1998–2000) • 内容管理/加總 • 搜尋與分類 • 個人化 • 簡易的應用軟體架構 • 第零代簡單的連結與搜尋 訊息載入/內容加總 資料來源：Gartner公司 企業入口網站的成長歷程

42. 商業智慧在企業入口網站中的結構

43. 含有商業智慧系統的企業入口網站剖面圖

44. 無線商業智慧 • 商業智慧工具與移動和無線通信技術有一定的協同力，或許會成為某些重要的應用。資訊是商業智慧的本質，是定量分析商務資料的產物。我們最熟悉的商業智慧類型就是報表，但是，臨時特殊的查詢、網路線上分析以及商業智慧套裝軟體越來越多地被用來獲取商業智慧。

45. 商業智慧走向無線

46. XMLA的定義 • XMLA是利用SOAP通訊協定存取，此標準定義客戶軟體和網際網路上的分析資料供應商（線上分析和資料採礦）如何透過 XML 規格互動。共同的需求是開發商、協力廠商和其他合作夥伴以標準的方式來查詢分析資料。這就像多年來以SQL為基礎的關聯式資料庫所能做到的，其目的在於加速採納網際網路商業智慧軟體的速度，增加這些技術的市場。

47. 資訊民主 —分享見識— 協作型商業智慧 大量用戶 商業智慧 — 擁有見識— 商業智慧軟體組合 —採取行動— 用戶數量有限 改變與呈現資訊 支持流程 資料來源：Gartner公司 商業智慧走向協同作業

48. 私有的 UDDI 索引 商業智慧網路服務 工廠 配送商 批發商 零售商 商業智慧型網路服務

49. 高級解釋與視覺化工具 • 高級的視覺化技術變得越來越需要，因為它向使用者展示大量的複雜資料，使資料容易識別關鍵類型、例外和相關趨勢。這種進步就好比是從手繪的紙張地圖跳到了今天的全球定位系統，能夠自動地安排路線，並提供圖像化的描述和即時的指導與統計給旅客。

50. 視覺化工具的優勢 • 更快地進行重要的發現 • 在一個畫面中分析和比較不同的商務情形 • 容易協同作業並分享資訊 • 傳佈最佳實務典範 • 存取即時資料使企業反應速度更快