拍案说BI 实例体验成功部署要点

BI不是个新鲜的名词，也不是崭新的技术，从数十年前Gartner提出以来，就已经存在许多实践BI的方案。虽然BI已经是成熟的概念与技术，然而导入失败的例子还是时有所闻。另外，对于BI往往也存在许多迷思，例如BI是庞然大物，只有大型企业才玩得起，或是只有先建置好昂贵的数据仓库或是ERP系统，才可能导入BI系统。

干净的资料数据来源是BI成功的起点

导入BI系统，用意在发掘数据中的事实，藉由这个事实再发展出种种分析面向与决策协助。因此想要发掘出事实，有赖于“干净”的资料数据。

在BI架构中，建立干净的数据，通常利用ETL工具达成。ETL是撷取（Extration）、转换（Transformation）、加载（Loading）三个英文字的缩写，意谓着数据从来源到目的的清洁过程，每经过一个阶段，数据就更具价值。

对于有ERP系统的企业，这个问题较小，例如顶好超市主要从ERP系统制式抛转到数据仓库，因此数据整合问题在ERP那一端就已经解决了。不过顶好超市目前也透过POS系统，直接回传消费者的购买情形到数据仓库，进行购物篮分析。购物篮分析日后打算运用数据采矿进行分析，到时候数据质量要求更高，在数据整合上可能就会出现较大的挑战。

同样的，星裕国际也是在SAP ERP导入一年之后，确认数据都正常稳定了，才开始进行BI的导入计划，同样也是着眼在数据的正确。

企业本身如果具备开发能量，可以自行开发或BI系统或透过第三方的ETL工具进行数据转换、整合工作。如果没有的话，也可以在导入时由导入厂商做好资料整合的工作，例如永准公司的导入经验，就是请鼎新导入团队利用SQL Server的ETL工具DTS，将AS400的数据捞取之后，再予以整合。

建制数据仓库不必要花大钱

BI经常被企业视为庞然大物，非得花费个上千万的预算才有可能办到，而这些预算中，数据仓库往往又是当中最耗费成本的。

究竟数据仓库有没有建置的必要？首先我们要从了解数据仓库是什么着手。如果排除数据仓库在建置时采用主题式、整合过的数据这类方法论不谈，数据仓库本质上，说穿了就是可以储存大量数据的数据库，以目前微软的SQL Server 2005都宣称能储存TB等级的数据量，以较低成本建置资料仓库事实上不难达成。

台湾烟酒公司在建置BI系统时，预算是400万元，当时一些软件大厂认为这样的预算连数据仓库都不够，于是就没参与招标。后来负责导入的叡扬信息，便是使用SQL Server作为台湾烟酒的数据仓库。对台湾烟酒来说，它们实际使用的数据量来实在没有必要建个大仓库，里面却只放置一点点数据，不符合ROI。而选用微软数据库的永准公司，在报表产出效能一样可以达到他们的需求，因此昂贵的资料仓库实在不是建制BI系统的门坎。

那些高贵的数据仓库究竟贵在哪里呢？以NCR的Teradata或Sybase IWS来说，它们针对BI查询、分析的特性进行优化，和传统关连式数据库的查询效能可能差距数十倍以上，这些在数据量大时将更形明显。

因此企业在建置数据仓库时，可以对数据量与查询效能进行评估，不必然要花大钱才能建置数据仓库，别让数据仓库的迷思成为通向BI的绊脚石。

不论先导入ERP或BI，都有好处

除了数据仓库经常让企业裹足不前，另一个让企业犹豫的可能是ERP系统与BI系统谁先谁后的问题，尤其是IT预算有限的中、小企业更是如此。

就理论而言，先行建置ERP系统是正规的作法。一方面ERP系统和企业营运直接相关，企业的进销存、财务、人事等系统的整合与运用。另一方面，有了ERP系统，企业的数据等于先行整合一次，日后再丢给BI系统时，可以少掉不少资料整合的工夫。

但现实情况往往不见得都会照着理论走。由于ERP的导入牵动层面广大，通常需编列不少预算，如果明知道ERP系统不可能在短期间导入，但是又有在线实时分析的需求，那么非要等到ERP导入才导BI，其实反而不利。

台湾烟酒便是一个典型的例子，就IT部门来说，导入ERP系统的预算与建置时期相当长，但对主管而言，却又需要实时的数据和更丰富的分析面向，以迎战日益艰困的环境。因此他们决定不循正规作法，先导入有立即需求的BI，再慢慢规画日后的ERP系统。

再如永准公司虽然已经建置ERP系统，但是他们BI分析需求落在营业部门，以这种部门级的规模，如果有稳定的数据来源，即使没有ERP系统，也适合先行导入BI。

慧盟信息的资深经理颜协邦认为，BI是否适合导入的底线在于持续性可供分析的数据。由这个标准来看，有没有ERP系统并非关键，而是企业有没有可供分析的数据，如果有的话，即使没有ERP系统，仍是可行的。

不过必须注意的一点是，先导入BI，日后再建置ERP系统时，势必要重新经历数据整合阶段，有可能到时BI系统必须根据ERP导入有所调整；如果以部门级为单位导入BI，当其它单位也有需求时，同样会发生数据整合的问题，这都是考虑谁先谁后时，必须一并思考的问题。

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