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大數據時代的「商業智慧與分析」(BI&A)分類模式

  根據93個國家和25個行業的4,000多名資訊技術(IT)專業人士進行調查發現,無論是商業或學術界對於「商業智慧和分析」(BI&A, Business Intelligence & Analytics)相關領域已變得越來越重要,並且在許多產業研究中有重大突破與發展。

  2011年IBM技術趨勢報告,已將運用「大數據分析」的「商業智慧和分析」列為未來資訊發展的四大技術趨勢之一。同時,麥肯錫公司一份全球資訊發展研究的報告(Manyika等,2011年)預測—2018年,美國將面臨14萬至19萬能夠進行深入分析資料的人力短缺,及缺少150萬筆可進行數據分析的資料,以提供給專業管理人員做出最有效決策的專業知識。從IBM技術趨勢報告及麥肯錫公司全球報告中,在在顯示未來的有效決策模式,可能將由資訊顯示系統來協助人腦進行決策判斷。

  而隨著大數據分析(Big Date Analytics)技術的進步,亦使得「商業智慧和分析」在資料數據取得、資料分析技術及數據顯示模式等,皆有非常明顯的不同變化,故本文將讓讀者更清楚地認識「商業智慧與分析」之演進過程,包括:每個階段的主要特性、能力等進行描述,以期建立「商業智慧和分析」階段別的分類模式。

商業智慧和分析演進的階段

  「智能(力)」(intelligence),該字彙早在1950年代已被許多人使用,「商業智慧」(Business Intelligence),則在1990年代成為商業和IT環境中相當熱門的詞彙,而在2000~2010年期間的後期引入了商業分析(Business Analytics),使得商業智慧(BI)加入了分析(Analytics)的行為(Davenport 2006),而成為商業智慧和分析(BI&A)。而隨著科技及分析工具的進步(包括現在的大數據分析),使得商業智慧和分析區分為三個階段,就以最近最流行的分類方式進行分類,分別是商業智慧和分析1.0階段、2.0階段及3.0階段,以下將進行詳細說明。

商業智慧和分析1.0階段

  此階段是處於以「數據」為中心的方法,其根基在於長期之數據庫管理內容,主要依賴於各種數據收集、歸納及分析技術(Chaudhuri 2011; Turban 2008; Watson & Wixom 2007),其中數據大多是結構化的,由公司透過各種系統進行搜集,並且將所搜集來的資料儲存於關聯式資料庫管理系統(RDBMS, Relational DataBase Management System)中,於1970~1989年代開始進行資料挖掘(Data mining)彙整出相關決策數據,在1990年代後已經非常普及化。

  所以,此階段的數據管理和資料倉儲被視為商業智慧和分析1.0的基礎,至於如何將資料傳轉換為有用的資訊之摘錄、轉換和加載(ETL,Extract-Transform-Load)技術,是讓國內中小企業進入此階段的重要關鍵。另外,運用直覺的、簡單的容易操作在線分析處理(OLAP,Online Analytical Processing)模式及使用記分卡及儀表板的商業績效管理(BPM)工具,亦有助於分析及可視化各類性能指標,除了前述的成熟商業報告及分析功能外,此階段的統計分析、資料挖掘技術等,亦被用於關聯分析、數據切割、分類、回歸分析、異常檢測及建模預測的各種商業應用程序。

  關於本階段的統計分析、資料挖掘技術,多已由微軟,IBM,Oracle和SAP等主要IT供應商提供優質的商業智慧和分析管理平台(Sallam等,2011)。

商業智慧和分析2.0階段

  2001年後,網際網路開始提供數據收集、研究分析及開發機會,在HTTP的Web 1.0系統(以Google、Yahoo等網絡搜索引擎,亞馬遜及eBay等的電子商務為主)允許企業在線上顯示公司的業務,並可直接與客戶進行資料互動聯繫,可用關聯式資料庫管理系統(RDBMS, Relational Database Management System)的產品資訊及業務內容,並能藉由「小型文字檔案」(Cookie)與服務器日誌(Server logs)全面於IP用戶端收集詳細的、特定的資料,成為了解客戶需求及開發新商業機會的階段。

  2004年後,開發的Web 2.0更開創前所未有的各類型在線社交媒體(譬如:論壇、線上團體、網路部落客、社交網站、社交多媒體網站(照片和視頻))的用戶生成內容,甚至虛擬世界和社交遊戲(O'Reilly 2005)。除了促使眾人運用網路爭論不斷外,亦讓民眾引用日常事件在這些媒體中表達的社會、政治情勢,Web 2.0的應用還可針對不同類型的企業,進行收集來自不同客戶群體之大量即時的反饋意見。許多行銷專家認為,分析Web 2.0社交網路媒體可為企業提供了一個獨特的機會,將市場視為企業及客戶間的「互動對話」行為,而不同於過往傳統對客戶的單向「推銷」作法(Lusch等, 2010)。

商業智慧和分析3.0階段

  雖然商業智慧和分析2.0階段吸引了許多單位的積極投入及研究,但商業智慧和分析3.0階段正悄悄地進入到我們生活的周遭,在2011年10月「經濟學人」中的一篇文章指出,當年手機和平板電腦數量(約4.8億台)已超過筆記本電腦和桌上型電腦(約3.8億台)。

  同一篇報導亦表示,移動設備的數量在2020年將達到100億,所謂移動設備,是指iPad、iPhone和其他智能手機,及其可下載應用程式的完整生態系統,讓消費者的生活能夠即時又短暫地從旅遊到遊戲玩家、從教育到醫療保健、從娛樂到政府,此現象正積極地改變社會各種不同的面向。同時,配備可閱讀條碼(Bar Code)、無線電標籤(RFID,並與物聯網(IoT)串聯,其他令人興奮的相關移動界面,包括:可視化(虛擬實境(Virtual Reality, VR)、擴增實境(Augmented Reality, AR))及人機互動(HCI,human–computer interaction, HCI)設計等,也是極有前途的發展領域

  儘管Web 3.0移動和傳感器(sensor)時代己經的來臨,但是如何在移動的行動裝置大規模的數據(Big Data)、流動的狀況下進行資料收集、處理、分析及可視化顯示,正是商業智慧和分析3.0階段的挑戰。

  有關於商業智慧和分析演進的三個階段,將以主要特點、商業智慧的核心能力及技術成熟度曲線(Hype Cycle)三項,以下表進行說明。

  商業智慧和分析的演進階段表

  「分類」是管理及研究的重要基礎,更是科學進步的重要關鍵,商業智慧(BI)已於全球發展了許多年,加上分析成為「商業智慧和分析」(BI&A),至少也有近20年的歷程,而國內似乎對「商業智慧和分析」並無明顯分類狀況,特別在大數據資料(Big Data Analysis)及行動裝置快速成長之時刻,未來企業資訊發展應如何跟進,或許正是許多經營者無法著墨的問題,故本文以「分類」為基礎,以期促成企業於資訊投資時的參考資料。  

參考文獻

Hsinchun Chen, Roger H. L. Chiang, Veda C. Storey  BUSINESS INTELLIGENCE AND ANALYTICS: FROM BIG DATA TO BIG IMPACT SPECIAL  ISSUE: BUSINESS INTELLIGENCE RESEARCH  Mis Quarterly Journal  Vol. 36 No. 4/December 2012 

 

 


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