摘要
根據調查 75% 的高階主管在面臨擬定策略時,通常無法獲得及時、且完整的決策參考資料,往往在競爭激烈的態勢中,錯失洞燭先機的契機。在「知識經濟」年代裡,資訊科技一日千里,資料儲存能力與運算速度大增之後,對於傳統以獨立資料庫執行分析與統計,將使資料重疊且流通不易,利用整合式資料倉儲的資料探勘,讓組織能夠快速、正確的分析,瞭解管理績效並進行決策支援,創造出新的價值。因此,現今資訊科技與網路應用的發展,不但促進了新知識價值的形成、提升競爭優勢,也改變了整體產業的發展型態。
農業不同於工商企業,它的特性為多元分散的環境,許多重要資料庫、應用網站及生產管理系統,均為各自獨立發展且分散建立,就短期需要而言雖然維護與使用較容易,並可依據資料性質與各業務上的急需來發展與擴充。但就整體農業環境而言資料分散、重疊、不全,且涵蓋性不足,使得資料流通與整合運用十分地困難。
而資料探勘則依據使用者需求為設計核心,從各資料庫中選擇合適資料歸納成為資料倉儲,首先進行資料選擇透過轉換介面將所需要的資料進行處理、轉換,資料探勘至解釋與評估的一連串步驟,讓原來零碎分散的資料能夠透過資料倉儲適當的呈現並進行整合運用,才可能將片斷的資料轉化成為有用的資訊,創造屬於農業的知識經濟,達成農業資訊化。
緒論
農業不同於工商企業,它的特性為多元且分散的生產環境,因此許多重要資料庫、應用網站及生產管理系統,傳統以獨立資料庫執行分析與統計,均為各自獨立發展且分散建立,就短期而言雖然維護與使用較容易,同時可依據資料性質與各業務上的需求來發展與擴充,但就整體農業環境而言,可能造成資料分散、重疊、不全,且涵蓋性不足,使得資料流通與整合運用困難。在「知識經濟」年代,資料儲存能力與運算速度大增,不但促進了新知識價值的形成、提升競爭優勢,也改變了整體產業的發展型態。本研究為利用整合式資料倉儲的資料探勘及商業智慧技術,讓組織能夠快速、正確的分析,瞭解管理績效並進行決策支援,創造出新的價值。
商業智慧依據使用者需求為設計核心,從各資料庫中選擇合適資料歸納成為資料倉儲,首先進行資料選擇透過轉換介面將所需要的資料進行處理、轉換,資料探勘至解釋與評估的一連串步驟,讓原來零碎分散的資料能夠透過資料倉儲適當的呈現並進行整合運用,才可能將片斷的資料轉化成為有用的資訊,創造屬於農業的知識經濟,達成農業資訊化。
商業智慧介紹
農業產銷面對的是一個兼具國際化、自由化、科技化、資訊化和多元化等特性的競爭環境。因此建立資訊產銷平台之資料倉儲應用系統為當前重要工作。商業智慧平台主要負責提供商業智慧資料處理、運算、分析的基礎元件,包括了資料庫、ETL(SSIS)、多維度分析(SSAS)、資料採礦(SSAS)、報表(SSRS)等。前端使用者工具及績效管理解決方案主要負責將多維度分析(SSAS)以及報表(SSRS)的內容進行展現,主要是透過PerformancePoint,其中包含三大模組,分別是分析(ProClarity多維度展示)、監控(設計KPI與儀表板)以及規劃(進行財務報表與模擬試算)。商業智慧入口網站主要是將所有商業智慧物件存放於SharePoint入口網站之中,並且可以搭配SharePoint的文件庫、內容搜尋、權限控管與開發彈性,以設計彈性的企業商業智慧入口網站。除此之外,為強化決策支援功能,資訊產銷平台將採點對點資料介接方式連接中央氣象局相關系統,以便取得所需資料進行後續處理。
研究方法
本研究採用微軟商業智慧與資訊整合之解決方案,規劃資訊產銷整合平台架構以及資料倉儲架構設計,並進行資料轉換與整合等前期資料處理作業,最後將資料轉換成有用的資訊後部署於資訊產銷平台入口網站。
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圖1、資訊產銷平台細部架構
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在資料倉儲的規劃上,有一套良好實務基礎的規劃流程極為重要,本研究將此規劃流程歸納分為三大範疇,分別是資料倉儲的「規劃」、「設計與實施」及「使用、支援與改良」等三個階段。第一階段資料倉儲的「規劃」包括幾個重要步驟:(A)探索需求 (Business Discovery)、(B)資料倉儲資訊探索 (DW Information Discovery) 、(C)邏輯資料庫的設計 (DW Logical Data Modeling)、(D)資料倉儲架構設計 (DW Architecture Design)。第二階段資料倉儲的「設計與實施」包括(A)資料倉儲初步解決方案審視 (DW Solution Readiness)、 (B)探索知識智能 (Knowledge Discovery/ Mining)、(C)開發主從式架構 (Client/Server Application Development)、(D)實體資料庫設計 (DW Physical DB Design)、(E)DW資料轉換 (DW Data Transformation)、(F)DW程序與營運管理 (DW Process and Operations Management)。第三階段資料倉儲的「使用、支援與改良」包括(A)設計檢討 (Design Reviews)、(B)DW系統效能調整 (DW Tuning)、(C)DW績效評估 (DW Audit)。
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圖2、資料倉儲規劃流程
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農業產銷資訊整合方法
本研究將利用上述資料倉儲規劃方法,透過微軟SQL Server 2008的整合服務功能(SQL Server Integration Services),將異質資料以及相關文字資料整合至資料庫中,並且依據資料特性以及業務單位資訊應用需求建立多維度的Cube,並利用分析服務功能(SQL Server Analysis Services)產生相關靜動態報表與隨選報表,與Office PerformancePoint Server 2007規劃相關關鍵績效指標(KPI),最後將報表與關鍵績效指標、績效地圖與分解樹等儀表板資訊上傳至資訊產銷平台上(Office SharePoint Server)。達到整合不同平台與系統資料,並提供使用者隨選報表與圖形化監控相關關鍵指標與績效之計畫需求。最後,使用者甚至可以透過Office Excel工具與SQL Server的結合,直接使用Excel或是Visio等辦公室軟體進行資料分析與資料採礦的工作,並將分析結果上傳至資訊產銷平台,此功能可降低使用者操作工具的複雜度,並大幅提升使用工具的便利性。
為說明本研究執行上述工作資訊整合與應用工具的情境,本研究特實際製作一Proof of Concept (以下簡稱:POC)系統以展示資訊產銷平台之功能畫面與商業智慧分析功能。本POC透過建立於Microsoft Office Sharepoint Server上之資訊產銷平台登入其個人化首頁,透過文件中心檢閱處室文件,與彙整業務報告,並可瀏覽農委會即時訊息以及相關網站,與監控重要農產品物價指數與相關資訊分析功能。底下將逐步說明本POC之應用:
A.資訊產銷平台個人化首頁
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監控重要農產品物價KPI與管理所屬機關文件。
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掌握農業新聞訊息與顯示農業網站連結。
B.資訊產銷平台農情 BI 中心
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監控重要農產品物價KPI與Excel Services報表。
C.資訊產銷平台農產品價格分析
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從產地農場與都市零售價格圖表,了解產地與都市價格差異。
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從都市零售與飼料價格圖表,了解飼料/原物料成本是否上漲。
D.資訊產銷平台時間地區分解樹分析
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以時間為單位,逐步分解農產品數量變化,至最後的月份時可再分解該月份各縣市農產品產量分佈,了解產量變化情形。分解樹底下柏拉圖則顯示產量以及所占百分比的圖示,可清楚看出前三名產量的生產縣市就占了總生產量的75%。
E.資訊產銷平台地區時間分解樹分析
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以地區為單位,逐步分解農產品數量變化,至最後的縣市時可再分解該縣市各月份農產品產量分佈,了解產量變化情形。
F.資訊產銷平台價格預測分析
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透過加權移動平均預測農產品價格後續的變化,提供政策上的考量依據。
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未來可依農業產銷預測模式,並結合資料採礦中類神經網路與ARIMA演算法,提供更進一步的農產品產量價格預測功能。
G.資訊產銷平台青蔥產量價格分析
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我們亦可將不同縣市農產品的產量以及價格,整合在同一頁面上呈現,端視使用者需求為何,可動態產生相關圖表。
結論
本研究為建立資料流通轉入資料倉儲之DTS管道(Data Transformation Services)、線上查詢統計分析OLAP應用(Online Analytical Processing),同時開發農業統計分析應用模式功能及應用網路進行整合的應用,以有效發揮系統整合的效益。期望滿足各單位即時的資料擷取,將最新農業生產動態即時提供,同時與資料分析工具結合,應用於有效決策支援上,做為政府決策與農民調節產銷之參考,最終期望能有效運用此現代科技創造農業商機,帶領農業走向電子化農業的新世紀。
參考文獻
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