通過業務分析制定良好決策

“電腦，我接下來該做什嗎？”

當我還是孩子的時候，我想成為一名宇航員。那時的生活很簡單，但簡單有簡單的後果：我相信我估算的 pi 比後銅器時代文化的估算結果長 “大約 3”。換句話說，您不會希望我計算出下一個火星探測器的運行軌道。但在我有了計算機後，我每次都會檢查我的數學作業，我估算的圓的面積更精確了，而且改進了當宇航員的未來規劃。

隨著我不斷長大，問題也在不斷變難，我對技術可協助我降低複雜性的期望也在不斷上升。我學會了產生和度量資料。但在使用我的資訊來決定下一步做什麼時，涉及到許多工作。這是因為我的系統的所有活動和它們與互連網的互動產生了大量資料，但理解這些資料的複雜任務完全留給了我。這需要能夠夠制定正確的決策；也就是說，一個決策（事後看來）似乎是正確的答案。但我甚至無法確定我是否制定了正確的決策，我只是選擇了與最多的資料點相一致的路徑。

如果我的軟體至少能幫我就下一步操作制定良好決策，那該多好！

分析和最佳化的力量

IBM Business Analytics and Optimization 軟體為您帶來了科學建模、統計分析和最佳化（以及許多其他的分析工具）的強大力量，協助您解決實際的問題。該軟體旨在提供海量資料的洞察和含義，不僅我們所謂的真正的 “大資料” 活動會產生資料，我們平常工作中遇到的問題也會產生資料。

業務分析表明我可分析一個問題，以確定資料中已存在的關係。舉例而言，這意味著我可以基於市場因素，對一個產品或服務應有的成本進行分析。我可以使用最佳化包，使用一些輸入和約束來確定我可以產生的最大或最小价值。我最終可理解所有這些資料嘗試告訴我的資訊。

大資料無疑是這一需求的巨大推動力，但對我們所有人而言，最終結果是獲得訪問這些工具的能力。IBM 通過雲交付方法提供了許多這樣的解決方案，這意味著這個強大的軟體在您資料中心內佔用的資源減少了，且沒有削弱所交付的解決方案的價值或強大功能。這與使您能夠將必要 API 嵌入到您系統中的運行時封裝相結合，使它們成為您系統功能的一部分。

多年以來，IBM 軟體在所有方面都居於分析領域的前列。您可以在我們的效能評估軟體中看到我們的統計分析。甚至可以使用我們的診斷軟體，比如 IBM Support Assistant，根據工具的深入分析來確定在何處會尋找記憶體流失，或者利用 IBM WebSphere Application Server 評估效能統計資料來協助尋找瓶頸。

但業務分析產品使得深入統計分析的潛力得到了最大限度的發揮。通過使用（多年研究得到的）最佳數學演算法，它們可協助您制定受您用於支援業務的資料支援的決策。這種定量分析方法為決策支援提供了一個獨特的維度，有助於基於統計建模方法和一流的最佳化方法來制定 “良好的” 決策。

簡單樣本：容量規劃

或許您認為業務分析主要用於財務解決方案，或者或許您認為您的應用程式太小而無法應用這類方法。但就像任何工具一樣，一旦您看到了價值並學會了應用它的強大功能，您就會發現它的各種各樣的用途（就像一個用於檢查數學作業的計算機），也可使用它來根據業務資料制定決策。

那麼，業務分析可為我所在的世界帶來了哪些東西？

作為軟體架構師，我有一個很常見的問題：容量規劃。假設我打算部署一個新系統。我有一堆硬體。成本與我的輸送量之間有何關係？考慮到硬體在消耗成本，何種硬體組合才能以最低的成本實現最高的輸送量？這個簡單的樣本將協助您瞭解此軟體背後的強大力量。

我非常確信，更快的硬體具有更高的成本，但高多少？我將通過分析資料來確定這一點。

假設我有一個試算表，包含某個虛構的資料中心的一些電腦的成本和輸送量統計資料。假設我能夠充分地理解統計資料，知道我需要一定的抽樣大小才能獲得有意義的結果，而且我有大約 30 個條目。我們還假設，儘管我認為成本和 CPU 時脈速度是有關聯的，但我在這個簡單樣本中對此並不感興趣。這些資料類似於下表：

總共有 30 個這樣的條目。完成後，看起來似乎成本是輸送量的一個因數 – 但是什麼因數？

我將開啟 IBM SPSS 統計軟體包，執行一次線性迴歸分析，查看 CPU 時脈速率和成本對我的輸送量有何影響。

圖 1. SPSS Statistical Data Editor 顯示了線性迴歸分析