第十五章-企业智慧系统

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。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。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。圖15-1企業智慧系統

架構圖DataWarehouseInternal

DataExternal

DataDecisionMakerOLAPBusinessIntelligenceDataMiningEIS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。圖15-2三層式資料倉儲的

架構資料蒐集軟體內部資料外部資料資料庫

伺服器EIS/DSS

伺服器儲存庫資料倉儲多維度

資料庫EIS

客戶端

DSS

客戶端

註：McFaddenandWatson,1996,p.64.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特性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特性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(OnlineAnalyticProcessing)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(DataMining)則是要在龐大的資料庫中尋找出有價值的隱藏知識。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。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。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

圖15-4平衡計分卡的四個

構面財務「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？」目標量度指揮行動企業內部流程「為了滿足顧客和股東，哪些流程必須表現卓越？」目標量度指揮行動顧客「為了達到願景，我們對顧客應該如何

表現？」目標量度指揮行動願景與實務產生企業智慧的工具OLAPMOLAP：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(DataMining)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。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。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。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(EnterpriseInformationPortal)，作為傳播資訊的