由管理需求談中國企業(yè)的智能化(參考版)
2025-01-12 08:29本頁面
【正文】 ? 高層領導真懂了，就可避免國外 IT應用發(fā)展的痛苦與摸索，可采蛙跳戰(zhàn)略而迅速提升企業(yè)的競爭力。量 ? 管理規(guī)范 ： 設計： OBS(組織結構 )+WBS(工作結構 )+授權規(guī)定 實施：兩張皮？ ? 人才量與質 ：復合型人才 ? 建議解法：智能化 → 決策流 ＝ WF+BI+ERP用法 e 化 管 理 技 術 領 航 員 上海 漢康 Leavitt教授 ： 組織的鉆石模式 組織結構 (amp。 制度的 規(guī)范性 與 人才 質量的要求。 e 化 管 理 技 術 領 航 員 上海 漢康 BI迷思：報表的惡性循環(huán) ? 報送 與 分析 是兩碼事兒！本質截然不同 ? BI不是 “ 應用軟件 ” ，而是 “ 能力 ” ！ 更多人，做更好的決定！ ? BIS的數據來源有二 ： 細部數據來自 SQL RDBMS 匯總數據來自 OLAP Cubes ? BIS的目的在決策支持 → 分散式地支持 。 非為大量報送 (highvolume reporting)而設計 。 Dice Drill Down Change Views Analyze Then Query Year Month Quarter Week Day Hour e 化 管 理 技 術 領 航 員 上海 漢康 為何需要數據倉庫 ? ? 理由：回答商業(yè)問題 ? 需要儲存大量歷史數據 ? 需要快速分析數值型態(tài)數據 ? 需要整合企業(yè)內部各種異質數據 ? 需要確保各異質數據間之一致性 e 化 管 理 技 術 領 航 員 上海 漢康 數據倉庫與數據庫比較 ? 數據倉庫 供分析使用，儲存加工、匯總數據 要求數據品質，由數據品管師(DQM)維護 存放所有歷史數據 需整合企業(yè)內各種異質數據庫 使用的綱要設計簡單， 星狀綱要 (Star Schema) ? 數據庫 供平日營運使用、儲存交易明細數據 要求數據存取效率，由數據庫管理員 (DBA)維護 存放目前線上的交易數據 通常為單一數據庫 使用的綱要設計復雜， 個體 關系圖 (ERD),需配合正規(guī)化 e 化 管 理 技 術 領 航 員 上海 漢康 數據倉庫與數據庫比較 2 ? 數據倉庫 數據批次更新，查詢實時 (OLAP) 建置后，仍會依使用者分析需求改變綱要設計 使用者多為決策層、管理層 由上而下的規(guī)劃方式，主題導向建置 滿足使用者變動報表需求 ? 數據庫 數據實時更新 (OLTP) 建置完成后，不太可能會依使用者需求改變綱要設計 (架構復雜 ) 使用者多為作業(yè)層 由下而上的規(guī)劃方式，依功能區(qū)分建置 滿足使用者制式報表需求 e 化 管 理 技 術 領 航 員 上海 漢康 DW與 DM比較 ? 對企業(yè)整體數據一目了然 ? 可將相同數據整合在一起，確保數據一致性 但是 … ? 建置時間長 ? 數據范圍大，難以維護 ? 建置成本高，投資報酬慢 Data Warehouse Data Mart ? 建置時間短，可快速進行導入 ? 建置成本低，投資報酬快 ? 數據范圍小，易于變更管理 ? 特定主題 但是 … ? 無法對企業(yè)整體數據一目了然 ? 多個 Data Mart時，有可能產生彼此資料不一致 e 化 管 理 技 術 領 航 員 上海 漢康 數據倉庫 建構工具 ETL ? ETL： Extract、 Transform 、 Load ? 萃取 (Extract) 同時連結企業(yè)中 各種異質性數據庫來源 ? 轉換 (Transform) 針對所連結的各種數據來源屬性，加以轉換、整理、篩選及匯總，以確保數據品質的一致性與正確性 ? 加載 (Load) 最后將最佳品質的數據加載至單一數據庫，供使用者分析使用 e 化 管 理 技 術 領 航 員 上海 漢康 BI與 ERP的差異 ERP的價值 ： 流程整合 (Process Integration) [產出 /投入 ]增加 (Increase throughput) 降低成本 (Lower Cost) 效率的競爭是 必要條件 ， 因為交易處理緩慢的確是一個競爭上的失敗 ！ BI主要功能在 支持決策 ，當然會影響交易！ e 化 管 理 技
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