0. 商業智慧 Business Intelligence (BI)

1. 大綱 緒論
商業智慧的概念與應用要素
商業智慧架構與技術
商業智慧之導入步驟 結論
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2. 緒論 知識就是力量，但要能將這力量施展開來必須藉助分析工具與資訊科技。
智慧（Intelligence）是來自於公司利用其智力資源（Intellectual Resources）與能力（Capabilities），將大量的資料與資訊藉由資訊科技給予聚焦、分析與賦予意義，並能被應用於決策支援與策略規劃。
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3. 商業智慧的概念應用要素
商業智慧（Business Intelligence, BI）是一群資訊科技應用，被用來組織及架構企業的交易資料，使其適用於不同方式之分析，以幫助企業之決策與作業 。
透過BI系統的導入，將各個獨立系統的資料彙總，透過商業智慧工具所提供的分析功能，快速地洞悉客戶的需求或市場趨勢。
商業知識不會無中生有，必須將許多知識管理的要素結合在一起，才能將資料轉換成公司可產生收益的智慧資產。
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4. 圖15-2 商業智慧的資料來源
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5. 商業智慧的概念應用要素 資料組織與整合 分析與分群 情境（請參見課本內容）
這種客戶接觸服務與「推式（Push）」科技，商家須先要有資料倉儲以組織與整合大量的企業資料，才能成功地實施上述商業智慧之策略。
許多公司的客戶、合作夥伴及供應商等資料常分散在不同地方，因此實施商業智慧的第一歩需整合不同來源的企業資料，包含競爭者、協力廠商、客服中心、網站、ERP系統、知識管理系統等，並將資料格式統一且集中於資料倉儲。
分析與分群
當資料組織與整合完成後，需要有資料分析與分群的應用系統，才能針對不同客戶需求，從中萃取資訊，以提供合適的服務。
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6. 商業智慧的概念應用要素 即時個人化 廣播、存取與互動 績效監控與衡量
將電子商務與即時關係管理合而為一，可讓客戶資訊個人化或對不同客戶之特性與需求進行差異化服務成為可能。
廣播、存取與互動
一個成功的BI需要有資訊科技基礎建設，使能與上百萬客戶聯繫，不管他們在何時何地，均藉由電話、WAP、電視或 等隨時隨地聯繫到他們。
績效監控與衡量
績效監控與衡量應用系統提供管理者需要的資訊，以改善作業和策略。應用關鍵績效指標與平衡計分卡之聯結，管理者可隨時掌握組織營運狀況與監控流程績效。
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7. 商業智慧系統架構與技術 經過多年的演進與調整，業界已發展出一套商業智慧系統運作架構，包括 （1）各種應用系統之作業資料
（2）資料擷取、轉換與載入工具
（3）資料倉儲管理
（4）各種BI分析工具與應用
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8. Data Warehouse System
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9. 圖15-4 商業智慧系統架構
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10. Data Warehouse & Data Marts
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11. 資料擷取、轉換與載入
簡稱ETL，（Extraction Transformation Load ）、是導入資料倉儲過程中最重要，也是困難度較高的工作，因為這部分需考量各個部門不同的型態資料、不同使用者的分析需求、多樣之分析工具，並將之整合始能有效運作。
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12. 資料倉儲(Data Warehouse) 透過一連串的資料純化、轉換、整合、載入與定期的資料更新的建構過程，從不同來源蒐集來的資料的儲存體
資料超市(Data Mart)
資料立方體 (Data Cube)
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13. Data Cube
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14. BI分析技術 線上即時分析處理（Online Analytical Processing, OLAP） 資料探勘（Data Mining）
報表系統（Reporting）
作業基礎管理（Activity-Based Management, ABM）
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15. 線上即時分析處理（Online Analytical Processing, OLAP）
提供以直覺的商業規則與維度，多維度的資料模型，提供使用者從不同角度分析資料的彈性，例如以產品、通路、地理區域等不同維度以進行效益分析，並允許互動式地查詢既有資料。
資料是以立方體（Cube） 來表示，主要包含二項目：
（1） 維度 （Dimension）
（2） 衡量值 （Measure）
具有四項功能：
（1）上捲（Roll-up）
（2）下鑚（Drill-Down，有時也稱為下拉）
（3）轉軸（Pivot 或稱 Rotate ）
（4）切片（Slice）和切塊（Dice）
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16. 線上即時分析處理 上捲（Roll-up）：將某一Cube的資料歸納到某一維度上或將某個維度的資料往上層整合
下鑚（Drill-Down）：可以針對資料Cube中特定維度向下分解，也就是將某個維度的資料往下層分析
轉軸（Pivot 或稱 Rotate ）：轉動資料軸以提供不同的視覺表示方式
切片（Slice):把資料立方體切成薄片，也就是將三維度資料中，選定某個維度切片，使其變成二維度的資料
切塊（Dice）：從所有的維度中切出一個範圍較小、維度相同的一個小立方體。
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17. Roll-up & Drill-down
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18. Slice示意圖
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19. Dice示意圖
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20. BI分析技術-資料探勘（Data Mining）
可以協助從資料裡探索有用的知識，甚至運用邏輯分析與運算規則對未來情境進行預測，以支援管理者做決策。
可分為三大類：
分類技術：運用不同的分類技術以處理不同型態的資料，提供企業所需的決策資訊或幫助企業做預測。
（1）分類分析（Classification）
（2）集群分析（Clustering Analysis）
相關分析：利用資料間彼此關聯的網路，分析其間的相關性。
（1）關聯分析（Association）
（2）鏈結分析（Link Analysis）
時間相關分析：觀察客戶一段時間內的交易型態，了解相同客戶，不同交易時間內的消費習性。
（1）順序相關分析（Sequential Pattern Analysis）
（2）時間序列分析（Time Series Analysis）
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21. BI分析技術-報表系統和查詢與分析技術
報表系統（Reporting）：能夠由不同資料來源取得報表所需內容，並以各種不同的格式展示給不同的使用者。
查詢與分析（Query and Analysis）：此工具查詢樣版(Query Pattern)與分析模式，能夠讓使用者直覺地查詢與分析企業資訊，而不需學習與瞭解複雜的資料庫語言與結構。
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22. 商業智慧之導入步驟 1、確立公司導入商業智慧系統的目標
了解公司真正需求，明確訂定公司可達成的目標，才知道誰需要什麼資料，需要何種分析，商業智慧才能發揮最大效用。
2、確定公司知識的各種來源
商業智慧難以捉摸及付諸實現，部分原因在於知識無所不在，使得知識擷取與將之應用於實務等工作困難困難重重。
3、確立公司所需要的相關資訊
公司需教導員工，什麼才是他們需要知道的，然後教育員工如何取得這些相關知識以改善作業流程。
4、蒐集、整理及準備資料
從公司內部及外部蒐集到的資料可能因為編碼或表達方式而有不同，因此要先解決資料衝突、不尋常或例外資料。
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23. 商業智慧之導入步驟
5、整合內部及外部資料
許多企業會把焦點放在企業內部資料，但是在今日高度動態變化的市場環境，許多變化來自於外在環境，所以資料的蒐集不可只著重於公司內部，同時需要整合外部資料。
6、發展資料分類的新方法
許多新成立的公司會在核心應用程式系統上（例如ERP系統），發展資訊分類的能力。
7、建立資料模型
建立模式包含了選擇適當的資料探勘工具、轉換資料、產出測試範例、測試與驗證模型等步驟。
8、部署模式
部署模式需要建構電腦化系統以擷取必要的資料、即時產生預測分析結果，使決策者能進行預測。
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24. 商業智慧之導入步驟
9、監控模式執行狀
當外在環境改變時，客戶的消費行為亦隨之改變，因此系統需隨時監控執行情況，並調整模式，做出不同的分析及策略建議。
10評估投資效益
衡量商業智慧的投資效益並非一件容易的事，雖然有許多公司推出新軟體以提供相關協助，但智慧的價值常無法用數字精確表達。
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25. 結論 BI是一種結合一群資訊科技應用，而不單是一種軟體系統。 在即時競爭的時代，企業必須能夠
（1）快速找出與回應變動的市場條件與客戶需求，
（2）決定每一客戶的價值與需求，並對客戶進行一對一的行銷，
（3）以單一平台，不同的管道跟客戶、供應商與員工聯繫，才能維持其競爭優勢。
由於BI的應用能幫助企業解決這些問題，也因此使得BI成為企業提昇競爭優勢的一項有利工具。
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