導入BI，首重資料規則標準化

近來，商業智慧的導入需求與日俱增。除了高科技製造以及銀行等一般大型企業積極導入之外，包括中油、國防部以及交通部等都有相關的應用需求。目前在各個不同領域都有建置經驗的創鑫資訊認為，商業智慧的應用的關鍵，依舊是底層的資料規則標準化等。

創鑫資訊開放軟體服務處專案經理陳燕勳指出，商業智慧的應用與導入，常常會因為每個企業的資訊環境現況不同而有所差異，例如，有的企業就會先從底層的資料清理開始做起，進而建立資料規則的一致性，有的企業則是在這個基礎上，直接建置前端的商業智慧工具。

然而，不論商業智慧的建置起點為何，陳燕勳認為，商業智慧導入能否成功的關鍵，往往都涉及許多不同層面，其中，除了要有明確的專案目標之外，相關專案的範圍也應該極小化，才比較容易呈現專案成果，避免專案範圍大太或不明確，進而陷入無法驗收的窘境，事實上，專案範圍如果太大，不僅會拉長專案時間，也會增加專案時間預估的難度。

陳燕勳指出，企業資料若分散各處往往會出現資料規則不明確或是資料缺漏不一致的問題。因此，在商業智慧建置過程中，首先要確定的就是相關資料必須因應哪些營運目標需求，一但確定資料範圍之後，就必須透過資料轉置等相關工具，逐步建立資料規則的標準化，才能作為後續分析與應用的基礎。



以中油的建置情況來說，當初開始評估商業智慧的應用，一方面是為了因應財務部門的需求，另一方面則是基於油品銷售部門的成本與市場態勢分析等。陳燕勳指出，中油的商業智慧建置專案，是一個很典型的案例，在決定建置商業智慧系統之前，中油的資料散落各處，其中除了關聯式資料庫之外，有的資料甚至分散在Excel以及檔案資料夾中。

這樣的情況下，每逢月底，中油的會計人員就必須加班趕製報表，而油品銷售部門，雖然面對油價成本墊高，以致於利潤空間縮小等市場競爭態勢轉變，但是，不論對於成本掌控或是相關預測都無法即時反應，對於想要提升客戶忠誠度也是難上加難。

陳燕勳指出，中油的商業智慧建置，從底層的資料萃取轉換，進而建立資料倉儲，透過資料模型，提供給前端的商業智慧分析應用，例如即時查詢、分析以及各種管理報告等，專案涵蓋構面非常完整。其中，在資料轉置的過程，最重要的就是異質資料整合、資料規則標準化以及多維度分析架構等。文⊙楊惠芬