商業智慧三步走：報表 分析 挖掘

經過幾年的積累，大部分中大型的企事業單位已經建立了比較完善的CRM、ERP、OA等基礎資訊化系統。這些系統的統一特點都是:通過業務人員或者使用者的操作，最終對資料庫進行增加、修改、刪除等操作。上述系統可統一稱為OLTP(Online TranSAction ProcESs，線上交易處理)，指的就是系統運行了一段時間以後，必然協助企事業單位收集大量的曆史資料。但是，在資料庫中分散、獨立存在的大量資料對於業務人員來說，只是一些無法看懂的天書。業務人員所需要的是資訊，是他們能夠看懂、理解並從中受益的抽象資訊。此時，如何把資料轉化為資訊，使得業務人員(包括管理者)能夠充分掌握、利用這些資訊，並且輔助決策，就是商業智慧主要解決的問題。

如何把資料庫中存在的資料轉變為業務人員需要的資訊?大部分的答案是報表系統。簡單說，報表系統已經可以稱作是BI了，它是BI的低端實現。

現在國外的企業，大部分已經進入了中端BI，叫做資料分析。有一些企業已經開始進入高端BI，叫做資料採礦。而我國的企業，目前大部分還停留在報表階段。

資料報表不可取代

傳統的報表系統技術上已經相當成熟，大家熟悉的Excel、水晶報表、Reporting Service等都已經被廣泛使用。但是，隨著資料的增多，需求的提高，傳統報表系統面臨的挑戰也越來越多。

1. 資料太多，資訊太少

密密麻麻的表格堆砌了大量資料，到底有多少業務人員仔細看每一個資料?到底這些資料代表了什麼資訊、什麼趨勢?層級越高的領導，越需要簡明的資訊。如果我是董事長，我可能只需要一句話:目前我們的情況是好、中還是差?

2. 難以互動分析、瞭解各種組合

定製好的報表過於死板。例如，我們可以在一張表中列出不同地區、不同產品的銷量，另一張表中列出不同地區、不同年齡段顧客的銷量。但是，這兩張表無法回答諸如“華北地區中青年顧客購買數位相機類型產品的情況”等問題。業務問題經常需要多個角度的互動分析。

3. 難以挖掘出潛在的規則

報表系統列出的往往是表面上的資料資訊，但是海量資料深處潛在含有哪些規則呢?什麼客戶對我們價值最大，產品之間相互關聯的程度如何?越是深層的規則，對於決策支援的價值越大，但是，也越難挖掘出來。

4. 難以追溯曆史，資料形成孤島

業務系統很多，資料存在於不同地方。太舊的資料(例如一年前的資料)往往被業務系統備份出去，導致宏觀分析、長期曆史分析難度很大。

因此，隨著時代的發展，傳統報表系統已經不能滿足日益增長的業務需求了，企業期待著新的技術。資料分析和資料採礦的時代正在來臨。值得注意的是，資料分析和資料採礦系統的目的是帶給我們更多的決策支援價值，並不是取代資料報表。報表系統依然有其不可取代的優勢，並且將會長期與資料分析、挖掘系統一起並存下去。

八維以上的資料分析

如果說OLTP側重於對資料庫進行增加、修改、刪除等日常事務操作，OLAP(Online Analytics Process，線上分析系統)則側重於針對宏觀問題，全面分析資料，獲得有價值的資訊。

為了達到OLAP的目的，傳統的關係型資料庫已經不夠了，需要一種新的技術叫做多維資料庫。