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（转）商业智慧

2011-02-15 20:23 155 查看

淺談商業智慧

商業智慧(Business Intelligence)的潮流
1997年金融風暴震撼亞洲，使韓國引發史上最嚴重的金融危機，使經濟成長嚴重下趺，連大企業也經不起波折而倒閉，隨之而來的是金融改革與重建，幸運的是韓國成功的從谷底，開始躍而成為我國目前強勁的競爭對手。反觀台灣，近來政府亦致力於推動金融重建工程，是台灣金融服務業界面臨的一大挑戰。然而對金融業者而言，這並不是他們唯一所面對的難題，擺在眼前的還有『巴塞爾銀行監督管理委員會』所推出的協定，『巴賽爾資本協定』（New Basel Accord），2006年是它最終導入期限，在它生效之後，沒有銀行可以不遵守。這使金融服務業者必須開始嚴格管理其營運的市場、信用及作業三大風險。這使得風險控管成為金融服務業者當前最重要的課題。
為了充分整合自身的資料，以獲得所需要的資訊，金融服務業者對於資訊科技的應用也更為積極。商業智慧（Business Intelligence, BI，被認為是目前最理想的風險決策方案）也因需求面的提升而受到重視，成為業界熱門的名詞。事實上，不只是金融服務業，製造業、零售業、電信業、製藥業及政府機關也陸續加入BI的建置的行列。

何謂商業智慧?
依據ovum的定義來看，BI是指能透過資料的淬取、整合及分析，支援決策過程的技術和商業處理流程。總結而言，其目的是為了能使使用者能在決策的時候，盡可能地得到更好的協助。
BI必須要能夠同時滿足三項要素，正確的資訊、及時、合適的人員，正確的資訊要能及時地呈報給合適的人員使用，正確的資訊也要依賴合適的人員來管理及分析。

商業智慧的建置
BI最首要的課題是要能將企業內的相關資料，這可能含括了CRM、ERP、SCM或是其他的資訊系統所產生異質資料，想辦法由擷取資料、轉換資料、傳送資料(Extract Transform Load)到資料倉儲。完成資料的收集及儲存，才有能力利用各類的資料分析技術、工具，如報表(Reporting)、線上即時分析(OLAP)、資料採礦 (Data mining)、統計分析來獲得可用的資訊，以應用於銷售、行銷、財務、人力資源、生產、研發等各個層面的決策支援。
有別於傳統的決策支援系統侷限於少數高階主管或關鍵使用者的使用需求，BI的使用者擴及了整個企業組織，因此單一、簡便、不受時間地點限制的人機介面窗口(Portal)，也受到重視，如微軟所推出的WebFocus，便是利用Internet瀏覽器與應用程式做整合，讓各種規模的企業都能隨時隨地透過瀏覽器進行資料分析，進而大幅提昇系統的易用度。

商業智慧的難題與期許
在BI的建置中，Data Warehouse的建構是決定整個系統成敗的重要因素，不幸的是Data Warehousing仍然是企業心中的痛，根據國外的研究指出，有高達70%的失敗率(失敗定義為建置時間或建置成本超過當初預估，或是未達預期的使用效果)，因此在系統導入前明確及周延的定義是非常重要的，當然隨著資訊系統介入原有企業流程與文化，不可避免的必須接受變革的洗禮。使用者始終是BI能否真正為企業加值的要角，唯有使用者真正做出決策，加以執行後，才能真正得到所謂的”智慧”。
盡管BI強調資料採礦(Data Mining)技術的應用，然而使用者不應該視資料採礦為神奇的水晶球，期望它告訴使用者寶藏的資訊，而正視它是一項分析工具之一。使用者也應了解資料採礦雖然發展出許多值得應用的分析演算法及技術，而且有許多現成的商用軟體，但它依然是一門發展中的學科，尚有許多待突破的難題。

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