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資訊管理 MIS
CH9 決策資訊系統
的競爭優勢
指導老師: 鄭滄祥 老師
學生: M9870207 李宛柔
M9870227 陳麗芬
CH9 決策資訊系統
的競爭優勢
1. 百萬兆位元有多大?知道這個有什麼
用?
2. BI系統如何提供競爭優勢?
3. 作業資料會對BI系統帶來什麼問題?
4. 資料倉儲的目的與元件有哪些?
5. 什麼是資料市集?他跟資料倉儲有何
不同?
6. 資料探勘系統的特徵是什麼?
目錄
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百萬兆位元有多大
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 根據美國加州柏克萊大學的研究，2003年總共有403千
萬億位元組新增的資料。
2007年，
一年產出
的資料量
2.5百萬兆
千位元組
Kilobyte(KB)
100KB：一張低解析的照片
百萬位元組
Megabyte(MB)
2MB：一張高解析的照片
十億位元組
Gigabyte(GB)
1GB：一整卡車的書
兆位元組
Terbyte(TB)
1TB：以5萬棵樹製造出的紙
所印的書
千兆億位元組
Petabyte(PB)
2PB：美國全國所有研究圖書
館的館藏
百萬兆位元組
Exabyte(EB)
2EB：一年資訊的總產量
(1999年)
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百萬兆位元有多大
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 這些資料的產生與摩爾定律有很深切的關係
記憶體的儲存量越來越大，價錢越來越低。
摩爾定律：集成電路（IC）上可容納的電晶體數目，約
每隔18個月便會增加一倍，性能也將提升一倍，當價格
不變時；或者說，每一美元所能買到的電腦性能，將每
隔18個月翻兩倍以上。
可容納的電晶體數目
增加一倍
1年半
性能也增加一倍
1
百萬兆位元有多大 知道這個有甚麼用
資料成長，公司內外其實都有
提供給需要的主管，以幫助決策
改善公司決策，增加公司的競爭優勢
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BI系統如何提供競爭優勢
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商業智慧系統(business intelligence,BI,system)：
一種可以改善決策的資訊系統。
特徵
功能
不同促進競爭
優勢的方法
改善決策
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BI系統如何提供競爭優勢
BI系統
報告系統
資料探勘系統
知識管理系統
專家系統
特徵
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競爭優勢
以分類排序、群組、計算 以供應相關、精確、即時
的方法來整合、展現資料；的資訊給需要的主管來改
並產出、傳送報表。
善決策。
以先進精密的統計方法來 找出型態與關係來幫助主
尋找資料間的型態與關係。管作量估、預測。
以發表公司員工和其他人
讓員工、主管、客戶等分 的知識來改善決策。利用
享產品、產品用途、最佳 現有的智慧財產權來創出
做法等等知識。
價值。促進創新、改善克
服、增加公司因應的能力
與減少開銷。
把人的知識以If/Then規 以把專家知識定型、儲存、
則表現，再以這些規則診 處理的方哪來輔助「非專
斷問題、提出解決方案。 家」作決策。
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作業資料會對BI系統帶來什麼問題
交易流程
其他作業系統
基本報表
 重要的資料要完整與精確，其他不那麼重要的就不
用如此精準。
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作業資料會對BI系統帶來什麼問題
壞資料(dirty data)
•客戶年齡「213」歲？
遺漏值
資料不一致
•台北區域碼改變後，老顧客新的電話號碼就會
跟舊的不符。
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作業資料會對BI系統帶來什麼問題
未整合的資料
•如:想分析顧客的購買與付款行為
資料細微度不正確
•太精細
•太粗(太簡略)
資料過多
•屬性過多
•筆數過多
-想要研究哪些因素影響顧客對促銷的反應
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資料倉儲的目的與元件有哪些
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資料倉儲的目的
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重新儲存及
分類
萃取與清理
作業系統與
資料
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資料倉儲的元件資料
資料倉儲
的詮釋
資料
資料庫
作業資
料系統
商業
資料萃取
其他內
部資料
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/清理/
準備 程式
資料倉儲
的資料庫
管理系統
智慧工
具
外界
資料
商業智慧使用者
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例子：顧客的信用資料
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顧客
供應商
 姓名、住址、電話號碼
 年齡
 性別
 種族
 宗教信仰
 收入
 教育程度
 投票紀錄（所屬黨派）
 置產（房地產）






名下車輛
訂閱的雜誌
興趣
型錄購買紀錄
婚姻狀況、生命階段
身高、體重、頭髮和眼
睛顏色
 配偶姓名、出生日期
 子女姓名、出生日期
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什麼是資料市集
它跟資料倉儲有何不同
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什麼是資料市集
特定的
商業功
能
資料
市集
機會
問題
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資料倉儲與資料市集的不同
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資料倉儲
•供應鏈中的批發商。
資料市集
•供應鏈中的零售商。
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資料市集範例
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資料倉
儲的詮
釋資料
資料倉儲
的資料庫
網路銷售資料市集
網路登入
資料
做網路點選
路徑分析的
BI工具
店面銷售資料市集
資料
生產者
資料倉儲
的資料庫
管理系統
店面銷售
紀錄
店面管理的
BI工具
庫存資料市集
庫存紀
錄資料
庫存管理
的BI工具
網頁設
計特色
業務員
訓練用
的購物
籃分析
便利取
貨的庫
存架位
分配設
計
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資料探勘系統的特徵是什麼
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 資料探勘
是應用統計分析的程式，尋找資料中
的型態與關係，以便分類與預測。
 「資料庫知識發現」（KDD），作為資
料探勘的同義字。
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資料探勘結合許多領域
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人工智慧/
機器學習
統計學/數學
資料管理科技
資料
探勘
有高深知識的
行銷、財經等
等商務專業人
才
超大型資料
庫
低成本電腦
處理與儲存
功能
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資料探勘技術分有兩大範圍
無監督
資料探勘
監督式
資料探勘
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•開始分析之前不預設模型或假說，
運用資料探勘技術來處理資料然後再
根據結果來訂定假說，解釋找出來的
形態。一種常用的無監督探勘法是叢
集分析。
•在分析之前要先設定模型，然後
用統計方法來處理資料、量測模
型參數的值。這種測量一組變項
對另一組變項的影響程度，稱作
迴歸分析。
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資料探勘技術分有兩大範圍
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 類神經網路
是一種常用的監督式資料探勘技術，常用於預測
值或將資料分類，例如把潛在顧客依購買可能性分高
低等。
報告結束
謝謝大家