第十五章 企業智慧系統.

Presentation on theme: "第十五章 企業智慧系統."— Presentation transcript:

1 第十五章 企業智慧系統

2 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

3 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

4 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。

5 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 。

6 Business Intelligence
圖15-1 企業智慧系統 架構圖 Data Warehouse Internal Data External Data Decision Maker OLAP Business Intelligence Data Mining EIS

7 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。

8 圖15-2 三層式資料倉儲的 架構 儲存庫 EIS 客戶端 資料蒐集軟體 內部 資料 DSS 客戶端 資料庫 伺服器 外部 多維度 資料庫
註： McFadden and Watson, 1996, p.64.

9 表15-1 資料庫與資料倉儲之比較 資料庫（作業用資料處理特性） 資料倉儲（分析用資料處理特性） 資料 特性 無重複資料 重複資料
詳細、少量彙總 詳細、大量彙總 資料處理量（數個月） 資料處理量（5～10年） 經常異動 不常異動 作業 提供作業階層資料處理服務 提供管理階層資訊服務 支援每日交易之操作 支援管理決策的需求 線上交易處理(OLTP) 線上分析處理(OLAP) 要求操作有效率且快速回應 對效率及快速回應不特別要求 發展 軟體發展生命週期 動態反覆分析 交易系統導向，適於大量交易 決策分析導向，適於複雜查詢

10 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。

11 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。

12 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。

13 圖15-3 五力分析模式 潛在進入者 同業競爭者 替代者 消費者 供應商

14 圖15-4 平衡計分卡的四個 構面 財務 學習與成長 企業內部流程 顧客 願景 與 實務 「為了財務成功， 我們對股東應如何 表現？」 目標
量度 指揮 行動 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？」 顧客 「為了達到願景，我 們對顧客應該如何 表現？」 願景 與 實務

15 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。

16 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

17 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。

18 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。

19 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 。

20 圖15-5 企業智慧的產生 流程 政府 科技 產業 競爭者 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 環境掃瞄 資料

21 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