bgm

企業需要 BI 嗎？這是一個常常會被問到的問題。講 BI 對很多人而言可能還是太高深了，換角度來問這個問題可能比較容易思考…貴公司需要資料分析嗎？財務分析、成本分析、市場分析或是良率分析嗎？貴公司需要好的分析工具來加速分析的速度嗎？如果上述的兩個答案是肯定的，貴企業應該是需要 BI 的。

簡單地說， BI 就是分析工具。在早期尚未資訊化的時代，分析師藉由筆跟紙（頂多再多一台計算機），要花費大量的計算時間，才有可能從一個角度來進行數據的分析，當然如果老闆要再換一個角度來看數據，分析師則要再大費周章再把整個數據從弄一個角度再來進行分析。後來隨著資料化的發展， Louts、excel 等工具的產生，資料的整理與分析也更方便，此時，一方面藉由上述工具的幫助，另一方面基於市場需求，企業所要進行分析的數據量也就越來越龐大。

但由於這些工具並不方便於多角度的數據分析，再加上所要分析的資料量劇增，許多企業希望可以直接並即時地從企業運行的資料庫中來進行多角度的資料分析，其中儲存企業大量數據與資料的地方，我們就稱之資料倉儲（ DW，Data Warehouse ）而整個進行多維度資料分析的部份，即稱之為商業智慧（ BI ，Business Intelligence ）。

其實， 現在的問題是，是不是花了大錢，買了好的 BI 工具，就可以完成企業 BI 的夢想 ？之前 BI 工具呼聲喊得震天價響，但就我所知，有的企業花了大錢買了好的 BI 工具，可是那個買進來的工具確是叫好不叫座，到最後，企業內部的員工九成還是使用 Excel 來進行資料的分析。 BI 的成效不彰，原因可大至歸類為下列的幾點：

1. 金玉其外，敗絮其中 ： 這是最常被看見但往往也是最重要的問題，前面已經提過了，商業智慧（ BI ）必須建立在資料倉儲（ DW）的基礎上，因此單單有好的 BI 工具，但是底層的資料 倉儲卻沒有辦法針對上層 BI 工具所提的需求，提供即時而穩定的服務時，就像蓋房子一樣，明明是地層沒有打穩，可是卻要把大樓蓋得又高又美是不可能的。這種 情況下，再好的工具也就沒有輒。

2. 缺乏專業的資料分析人員 ：電腦不論是多「超級」，還是比不上人腦聰明，它只是比人腦「快」而已。 BI 工具只是方便並加速資料數據的分析，但是資料分析的方向，以及有效並相關連資料的選擇，則還是要由人腦來決定的。也就是說，整個 BI solution 的導入與運作的過程中 還是需要一個熟悉資料的內容與架構並且有商業敏感度的人參與 （這 個人並不需要一定很懂 IT ，可是應該要資料的本身夠敏感）。然而現實情況是，大部份企業對 BI 工具本身抱了過高的期望，反而在導入的過程中，沒有適時地讓 這方面的人才來發揮他們的長才，並且熟悉 BI 的使用（甚至有些企業以為既然已經有 BI 了，就用不著這些人了）。最後，就搞得 BI 人員自己去搞自己的資料庫 分析，而這些人還是繼續用他們的Excel。

3. 資料未做適度的轉換 ：資料儲倉中的資料，大多是由企業內部系統中的資料 庫轉進來的，因此這些資料不論是資料結構的定義上，或是資料本身，原本都是給系統程式來讀取與儲存的。例如在 RDBMS 的結構下，我們是用PK與FK的對 應來做為兩個資料表之間的關連，有些系統開發者的習慣比較好，會在資料庫中把這些規範出來，有些則不會。不過，不論如何，都還是利用資料庫的語法來做定 義，這樣的定義方式一般的資料分析人員大部份都是看不懂的。資料分析人員並不一定看得懂這樣的資料，因此對於這些資料，則需要做適度的轉換，才方便資料分 析人員的使用。

4. 缺乏資料庫系統人員的維護 ：很多企業會誤會，買了 BI 工具安裝好可以順利的運作就大功告成了。但他並沒有想到一方面隨著時間的成長，資料倉儲中的資料也不斷地成長，另一方面， 資料倉儲中的資料也會隨著分析需求的改變及企業型態的改變而需要被調整 ， 因此如果沒有資料庫系統人員隨時因企業的需求對資料倉儲中的資料（資料本身、 index、view …等）來進行維護，時間一久，資料倉儲中的資料，或許還 可以用，但是架構卻是呈現一團亂，這種情況下也一樣沒有辦法提供好的效能。因此在這樣的情況下，隨著資料的成長，每次分析結果產生的效能越來越差，最早一 張報表產生的時間一個小時，而後來卻要十個鐘頭，當然慢慢地，這樣的工具也就越來越不被分析師所接受了。

5. 缺乏好的呈現方式 ： 完成 BI 的資料分析後所產出的報表應該要如何呈現給老闆看？呈現的方式夠不夠即時？如果老闆不喜歡這樣的呈現方式，或者，老闆必須長時間的等待才可以拿到 這樣的資料。此時，不論大家做了再多的資料分析，都不會得到老闆的青睞。既然如此，久而久之，大家就沒有人想再用這套工具了。

我個人一直覺得 BI 不能單單只視它為一種「工具」，而應該是從 solution 的角度來看待它。如果沒有完善的整體配套規劃，再好的 BI 工具最後也可能變 廢物。有趣的是，通常越好的工具，它需要的配套規劃也需要越完善（例如：導入顧問服務、完善人員的分工架構、資料倉儲的維護…等），相反的，那些不怎樣的 工具反而不需要太多的配套規劃。我想這應該就是 Excel 為什麼至今仍然是 BI 分析主流工具的原因之一。