※ 引述《csieflyman (風之驕子)》之銘言： : 目前我是資工所的碩士生 : 一年學習下來 對這領域還蠻有興趣的 未來想從事這方面的工作 : 因為我覺得這個領域很貼近實務 : 所以有一些問題想請教在這領域的前輩們 看看實務界是如何看待BI的 : (因為剛接觸這個領域，又對商業沒啥概念，所以問的問題可能會有點好笑吧) : 1. 我在學校學的大多是data mining教科書所提的演算法，例如決策樹、關聯分析…等 : 但從前文來看 目前企業主要是建置data warehouse這一塊 導入OLAP分析 : 提供即時報表查詢 似乎很少使用這些演算法 這是為什麼? : (我對DW不熟啊 看來我要加強這方面的知識了) 下面是不負責任猜測… : 因為導入的工具不支援? : 老闆習慣看報表 對這些技術應用沒有概念 市場還未成熟? : 技術門檻及專業知識要求較高? 只有少數具規模的顧問公司有能力 因為事情要一步一步來，OLAP比起DM來講，是一步比較簡單、比較容易理解， 和過去比較起來，也比較變化不大的一項改變。 以DM的結果來講，如果今天你發現資料裡分析出來會買啤酒的人，就會買尿布， 是否資料看起來好像是這樣，你就會不懷疑地相信這條規則？ （因為以常理來講，這並不是尋常的事情） DM中的演算法，有部分讓人覺得是黑盒子的狀況， 如果無法解釋分析結果，有時候也不會輕易就使用（當然這也有補強的方法）， 況且，從理論世界（學術界）到真實世界（社會）通常都有一段不小的距離， 這些演算法也不是每一個人都必然懂的， 如果負責導入的人（不管是軟體服務商還是本身IT人員）都不熟悉這些model， 他是否可以輕易的接受這些分析結果，也會是個問題。 比起OLAP來講，DM算是困難、又讓人難以輕易相信的東西（當然也更令人垂涎）。 以兩者來講，DW都是一條必走的不歸路，所以談到DW是絕對避不掉的。 : 2. 有企業不找顧問公司，自己請人來做嗎? : 因為我覺得不一定每家公司都願意給別人看資料，所以公司自己請人買工具來做 : 或是有另一種情況 請顧問導入DW之後，自己找人來使用這套工具做分析 節省開銷? : 3. 目前企業應用BI的情況如何? : 老闆主動想知道特定知識，透過查詢cube之後得到報表，然後自己下決策? : 或是有企業想結合技術於資訊平台中，達到自動化的目的，由電腦自己下決策? : (例如Amazon這種電子商務網站) 2的答案是有的，只要去參加一次相關的研討會， 你就會發現還是有不少的公司是自己培養人才的。 如果公司請軟體服務商做導入，自然就會有辦法避免（簽約或只使用測試資料）， 自己公司培養人的話，那就慢慢做訓練囉。 最後的結果，大多數的情況都是有特定的人員（譬如業務、行銷人員）來看這些報表， 提出方案給老闆，運作方式跟以前幾乎會一模一樣， 只是這些特定人員取得資料的方式更方便快速了，或者更friendly了。 : 4. 要在這領域工作的人需要什麼專業背景? 工作待遇如何? : 會寫程式? 統計? domain knowledge? 或者待久了 會操作工具即可? : (會問工作待遇是因為我畢業就有學貸、房貸要繳啦) 我的想法，當然懂BI、DM、DW的話是最好的， 我以前曾經在本身就是導入商和負責幫別人導入的軟體服務商做過BI的導入， 基本上只要你在研究所時期，做過相關建置工作(DW & OLAP & DM)、分析及報告， 大致上就會有基本能力作為這個產業的進入點了，具備sense比熟悉工具更為重要。 工作待遇的話，我是不覺得會有多差，還是能有42k以上， 這跟公司和自己談價碼的能力都有關。 最好的話，譬如你想進入金融業做BI導入，能有這方面的domain know how會更好。 : 5. 聽說台灣的企業很愛微軟這種大廠的產品 : 真的有很多企業用 MS SQL Server 2005的Solution嗎? : 感覺Oracle SPSS已經切入這市場很久了 : 我的問題比較偏資料採礦的角度啦 畢竟我對DW不太熟 : 感覺台灣的軟體業都是以接Case為主 做的專案主題不固定 : 很多都是做政府某機關的網站 在研究所學的東西都用不上 真的蠻可惜的 : 所以才想投入這個產業 至少寫程式會有寫得有興趣些 你所指的台灣企業，會不會是比較偏中小型一點的？我猜.... 至少我聽到一些比較大型的，還是喜歡Oracle...也至少我覺得這比較穩定一點...XD 但是O家的東西，是個昂貴又龐大的東西，不是每個公司可以輕易負擔的， MS至少提供了一個便宜又堪用的好工具了。 還是重複之前的老話，要投入這個產業，一開始的進入點應該會是在建置工程師上， 畢竟在沒有具備特定領域的知識前，要談分析，還是太遙遠.... ps. 我已經是這個領域的逃兵了....Orz --

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