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

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 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

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。

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

商業智慧工具程式市場區隔的演進 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： 平衡計分卡、策略規劃、商務模擬、價值管理 營運性的商業智慧軟體： 預算與預測、財務報表合併、成本核算、獲利模型建立、銷售預測、客戶關係規劃 分析型的商業智慧軟體： 財務分析、供應鏈分析、勞動力分析、銷售分析、客戶區隔分析

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： 部署 戰術性的 策略性的 資訊 重點 “糧食” “以洞見作為商業” “知識就是力量” “營運性商業智慧” 管理 報表 孤立存在的 商業智慧 應用軟體 顧客關係最佳化與商業活動監控 企業績效 應用 數學 策略價值最高 策略價值較高 策略價值中等 策略價值低 資料來源：Gartner公司

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。

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 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

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。 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。

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

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。

線上分析的實例 (Cont’d) -按地區劃分的頭盔銷售資料 亞洲 歐洲 北美 1999.01 風鏡 金額 36033 85935 46061 頭盔 44899 79954 36040 Camp stove DOLLARS 67262 55153 57458 Canoe 429998 415407 1388818

線上分析的實例 (Cont’d) -按地區和國家劃分的頭盔銷售資料 1999.01 風鏡 金額 頭盔 Camp stove DOLLARS Canoe 亞洲 日本 新加坡 25996 10037 32233 12666 31893 35369 136196 293802 歐洲 比利時 法國 德國 義大利 瑞士 8770 8781 17100 10301 40983 10872 43871 12772 12439 10760 19509 12637 12247 181299 45181 46142 59907 89898 北美 墨西哥 美國 17204 28857 36040 59458 1086381 302437

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 1999.01 風鏡 金額 頭盔 Camp stove DOLLARS Canoe 亞洲 日本 新加坡 東京 25996 10037 32233 12666 31893 35369 136196 293802 歐洲 比利時 布魯塞爾 8770 10872 10760 181299 法國 格林諾特爾 巴黎 8781 45181 德國 法蘭克福 漢諾威 慕尼黑 17100 33392 10479 19508 46142 義大利 米蘭 羅馬 10301 12772 12637 59907 瑞士 日內瓦 40983 12439 12247 89898 北美 墨西哥 墨西哥城 17204 1086381 美國 亞特蘭大 西雅圖 9619 19283 11928 24111 11799 45659 150962 151471

線上分析的實例 (Cont’d) -山地車和頭盔銷售的比較 1999.01 Biking 頭盔 數量 山地車 Camping 風鏡 Camp Stove 亞洲 日本 新加坡 東京 519 182 300 892 613 212 399 397 歐洲 比利時 布魯塞爾 169 583 200 130 法國 格林諾特爾 巴黎 190 德國 法蘭克福 漢諾威 慕尼黑 445 139 436 216 333 201 義大利 米蘭 羅馬 195 672 231 150 瑞士 日內瓦 940 149 北美 墨西哥 墨西哥城 368 美國 亞特蘭大 西雅圖 178 360 634 1804 211 422 137 530

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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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。

Gartner公司關於企業商業智慧套件廠商的神奇象限

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

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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

Gartner公司關於商業智慧平臺廠商的神奇象限

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 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

資料採礦 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。 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。

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

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

7種常用的資料採礦技術 定 義 主 要 應 用 評 論 回歸 線性加權的總和 記分與分類 使用範圍最廣 規則歸納 軸心-平行分解 定 義 主 要 應 用 評 論 回歸 線性加權的總和 記分與分類 使用範圍最廣 規則歸納 軸心-平行分解 記分與分類；區隔 容易理解 類神經網路 非線性回歸 準確性高 群集 把資料分組 區隔：把相似的東西放在一起 計算密集性 關連規則 有前提的概率 事件的相關性 適用範圍有限 K近鄰和基於案例的推理 最近資料的加權平均數 “雜訊太大”而且維度太多 貝葉斯 建模連結 概率分佈 診斷、記分與分類 使用範圍廣、複雜

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。

資料採礦與統計分析之間的差異 資 料 採 礦 統 計 分 析 資料採礦不需要一個假設 統計學家通常是從一個假設出發 資 料 採 礦 統 計 分 析 資料採礦不需要一個假設 統計學家通常是從一個假設出發 資料採礦演算法可以自動建立方程式 統計學家得建立自己的方程式來與假設吻合 資料採礦能夠採用不同類型的資料，比如文本、聲音等等，而不只是數位化的資料 統計分析只能使用數位化的資料 資料採礦依賴于清潔、記錄完好的資料 統計學家在分析過程中可以發現並過濾垃圾資料 資料採礦的結果不容易解釋。必須請統計學榢來分析資料採礦的結果並把發現傳達給業務經理和高級主管。 統計學家直接對自己所產生的結果進行解釋並把它們傳達給業務經理和高級主管。

資料採礦潛在的行業應用領域 行 業 應 用 領 域 零售/市場行銷 鑒別客戶的購買行為模式 ．找出客戶人口統計特徵間的連繫 行 業 應 用 領 域 零售/市場行銷 鑒別客戶的購買行為模式 ．找出客戶人口統計特徵間的連繫 ．預測何種使用者將會對郵件產生反應 銀行業 ．探測欺騙性信用卡使用行為模式 ．鑒別“忠誠”客戶 ．預測將改變信用卡隸屬關係的客戶 ．測定客戶群的信用卡開支 ．找出不同財務指標間隱藏的相關性 ．從歷史市場資料中找出股票交易規律 醫療保險 ．支付分析：測定何種醫療程式是共同支付的 ．預測何種客戶將購買新的保險專案 ．鑒別風險客戶的行為模式 ．鑒別欺詐行為 運輸 ．在各條路線間確定配送計劃 ．分析裝載模式 醫藥 ．找出病人行為特徵，預測醫生工作量 ．找出各種病的成功醫療方法

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

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

資料採礦的發展趨勢 1.資料採礦到2010年仍將是一個“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

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 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

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

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 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

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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。

企業入口網站的成長歷程 人力資產 第三代 (2002+) 情境個人化 瀑布式入口網站 網路服務 知識資產 流程整合 知識管理 訊息載入/內容加總 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 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 人力資產 資訊資產 知識資產 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 資料來源：Gartner公司

商業智慧在企業入口網站中的結構

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。

商業智慧走向無線

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。

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

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

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。

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

商業智慧的安全性問題 公司資訊 安全性 政策 公司績效管理 資訊文化 關鍵商業趨勢 商業智慧應用軟體： 策略型、營運型和分析型 查詢和報表：標準的、 預設的、即時的 - 用户驅動 商業智慧平台和企業商業智慧軟體 資料取得（擷取、轉換與載入） 企業資源 規劃 客戶關係 管理 供應鏈 Legacy System 資料來源：Gartner公司

商業智慧的安全性問題(Cont’d) 1.資料本身的安全性問題 2.資料獲取過程中的安全性問題 3.終端使用者查詢報表工具和商業智慧軟 體中的安全性問題 4.資訊安全政策