※ 引述《csieflyman (风之骄子)》之铭言： : 目前我是资工所的硕士生 : 一年学习下来 对这领域还蛮有兴趣的 未来想从事这方面的工作 : 因为我觉得这个领域很贴近实务 : 所以有一些问题想请教在这领域的前辈们 看看实务界是如何看待BI的 : (因为刚接触这个领域，又对商业没啥概念，所以问的问题可能会有点好笑吧) : 1. 我在学校学的大多是data mining教科书所提的演算法，例如决策树、关联分析…等 : 但从前文来看 目前企业主要是建置data warehouse这一块 导入OLAP分析 : 提供即时报表查询 似乎很少使用这些演算法 这是为什麽? : (我对DW不熟啊 看来我要加强这方面的知识了) 下面是不负责任猜测… : 因为导入的工具不支援? : 老板习惯看报表 对这些技术应用没有概念 市场还未成熟? : 技术门槛及专业知识要求较高? 只有少数具规模的顾问公司有能力 因为事情要一步一步来，OLAP比起DM来讲，是一步比较简单、比较容易理解， 和过去比较起来，也比较变化不大的一项改变。 以DM的结果来讲，如果今天你发现资料里分析出来会买啤酒的人，就会买尿布， 是否资料看起来好像是这样，你就会不怀疑地相信这条规则？ （因为以常理来讲，这并不是寻常的事情） DM中的演算法，有部分让人觉得是黑盒子的状况， 如果无法解释分析结果，有时候也不会轻易就使用（当然这也有补强的方法）， 况且，从理论世界（学术界）到真实世界（社会）通常都有一段不小的距离， 这些演算法也不是每一个人都必然懂的， 如果负责导入的人（不管是软体服务商还是本身IT人员）都不熟悉这些model， 他是否可以轻易的接受这些分析结果，也会是个问题。 比起OLAP来讲，DM算是困难、又让人难以轻易相信的东西（当然也更令人垂涎）。 以两者来讲，DW都是一条必走的不归路，所以谈到DW是绝对避不掉的。 : 2. 有企业不找顾问公司，自己请人来做吗? : 因为我觉得不一定每家公司都愿意给别人看资料，所以公司自己请人买工具来做 : 或是有另一种情况 请顾问导入DW之後，自己找人来使用这套工具做分析 节省开销? : 3. 目前企业应用BI的情况如何? : 老板主动想知道特定知识，透过查询cube之後得到报表，然後自己下决策? : 或是有企业想结合技术於资讯平台中，达到自动化的目的，由电脑自己下决策? : (例如Amazon这种电子商务网站) 2的答案是有的，只要去参加一次相关的研讨会， 你就会发现还是有不少的公司是自己培养人才的。 如果公司请软体服务商做导入，自然就会有办法避免（签约或只使用测试资料）， 自己公司培养人的话，那就慢慢做训练罗。 最後的结果，大多数的情况都是有特定的人员（譬如业务、行销人员）来看这些报表， 提出方案给老板，运作方式跟以前几乎会一模一样， 只是这些特定人员取得资料的方式更方便快速了，或者更friendly了。 : 4. 要在这领域工作的人需要什麽专业背景? 工作待遇如何? : 会写程式? 统计? domain knowledge? 或者待久了 会操作工具即可? : (会问工作待遇是因为我毕业就有学贷、房贷要缴啦) 我的想法，当然懂BI、DM、DW的话是最好的， 我以前曾经在本身就是导入商和负责帮别人导入的软体服务商做过BI的导入， 基本上只要你在研究所时期，做过相关建置工作(DW & OLAP & DM)、分析及报告， 大致上就会有基本能力作为这个产业的进入点了，具备sense比熟悉工具更为重要。 工作待遇的话，我是不觉得会有多差，还是能有42k以上， 这跟公司和自己谈价码的能力都有关。 最好的话，譬如你想进入金融业做BI导入，能有这方面的domain know how会更好。 : 5. 听说台湾的企业很爱微软这种大厂的产品 : 真的有很多企业用 MS SQL Server 2005的Solution吗? : 感觉Oracle SPSS已经切入这市场很久了 : 我的问题比较偏资料采矿的角度啦 毕竟我对DW不太熟 : 感觉台湾的软体业都是以接Case为主 做的专案主题不固定 : 很多都是做政府某机关的网站 在研究所学的东西都用不上 真的蛮可惜的 : 所以才想投入这个产业 至少写程式会有写得有兴趣些 你所指的台湾企业，会不会是比较偏中小型一点的？我猜.... 至少我听到一些比较大型的，还是喜欢Oracle...也至少我觉得这比较稳定一点...XD 但是O家的东西，是个昂贵又庞大的东西，不是每个公司可以轻易负担的， MS至少提供了一个便宜又堪用的好工具了。 还是重复之前的老话，要投入这个产业，一开始的进入点应该会是在建置工程师上， 毕竟在没有具备特定领域的知识前，要谈分析，还是太遥远.... ps. 我已经是这个领域的逃兵了....Orz --

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