Power BI 是一個功能強大的商業智慧工具，它可以將企業的數據轉化為豐富的視覺化儀表板和報告，幫助企業做出更明智的決策。
企業可以利用 Power BI 發現銷售趨勢、優化庫存管理，甚至預測市場需求。
然而，當企業嘗試使用 Power BI 來分析 ERP 系統中的數據時，可能會遇到一系列挑戰，這使得資料倉儲（Data Warehouse）的作用變得特別重要。
使用BI分析時，ERP 系統的挑戰
即時查詢對 ERP 系統的負擔
ERP 系統的設計主要是為了處理和記錄日常的交易操作。然而，當頻繁地對 ERP 系統進行即時查詢時，系統的性能往往會受到影響，可能導致整個系統運行變慢。這對於需要快速回應和決策的企業來說，無疑是一個重大的挑戰。
ERP 資料的複雜性
ERP 系統中的數據結構通常非常複雜，包含大量的交易數據、主數據和歷史資料。這些數據往往是以不一致的格式儲存，這使得直接使用這些數據進行 BI 分析變得困難重重。若未進行適當的資料清洗和轉換，將會增加數據處理的複雜性和時間成本。
數據整合的困難
ERP 系統中的數據通常需要與其他數據來源（如 CRM 系統、外部市場數據等）進行整合，以便獲得更全面的分析視角。然而，直接在 ERP 系統中進行數據整合不只效率低下，還容易因為數據不一致，而影響決策的準確性。
解決方案：引入資料倉儲
為了解決上述問題，資料倉儲成為一個不可或缺的工具。
什麼是資料倉儲？
資料倉儲（Data Warehouse）是一種專門設計用來支援商業智慧（BI）和分析的數據管理系統。它可以對數據進行預處理、清洗和優化，從而為 Power BI 提供高效的數據存取和分析支援。
與傳統的資料庫不同，資料倉儲僅用於執行查詢和分析，資料倉儲可以整合企業內部的多種數據來源，將多種非結構化的數據，如應用程式日誌、交易系統和其他業務應用，透過 ETL（擷取、轉換、載入）過程從各種來源流入雲端資料倉儲系統，經過清洗和標準化後集中管理，儲存在結構化和半結構化的數據表中，並建立完整的歷史記錄。
使用資料倉儲的優勢
提升分析準確性
資料倉儲可以對來自 ERP 系統和其他數據來源的數據進行轉換和清洗，將其轉化為結構化、標準化的數據格式，這不僅提高了數據的查詢效率，還能減少數據不一致的風險，從而提升分析的準確性。
數據整合
資料倉儲能夠整合來自多個來源的數據，提供統一的數據視圖，這使企業可以在一個平台上進行全面的數據分析，獲得更深入的業務洞察。這種整合功能特別適合需要多方面數據分析的企業。
提高效能：報告生成速度的優化
雲端資料倉儲能夠支援大量平行處理（Massively Parallel Processing，MPP），這意味著它可以同時處理多個查詢，並在大規模的數據集上進行高效運算。
並且，透過資料倉儲對數據進行預處理和優化，Power BI 報告中的計算負擔得以大幅減少，當數據已經被優化處理後，Power BI 能夠快速存取，進而有效提高報告生成的速度。
降低即時查詢對 ERP 的負擔
透過將計算和數據預處理轉移到資料倉儲，減少了對 ERP 系統的即時查詢需求，從而大大減輕了 ERP 系統的負擔。這樣，ERP 系統可以專注於其核心的交易處理與運營，而不會因頻繁的數據查詢和報表生成而使效能受影響。
有效管理歷史資料
資料倉儲內建災難復原、自動備份，可以有效管理和儲存歷史數據，這對於進行長期趨勢分析和報告，甚至預測都非常重要。良好的歷史資料管理不僅為企業提供了豐富的數據資源，還能提升資料查詢的效率和準確性。
提升安全性與合規
資料倉儲內建法規遵循和資料治理工具，能落實安全措施，確保數據倉儲中的數據不被未經授權的人員訪問和修改，保障數據的安全性和合規性。
哪一類企業應該考慮資料倉儲？
若企業面臨多數據來源、需要即時分析、機器學習模型應用等情境，或者是未來有導入AI預測的規劃，那麼引入資料倉儲是非常必要的。資料倉儲能夠整合和優化這些複雜的數據需求，使企業能夠更好地利用數據驅動決策，在競爭激烈的市場中佔有優勢。
讓我們一起提升 Power BI 的效率
對於希望在競爭激烈的市場中脫穎而出的企業來說，使用資料倉儲不僅能夠減輕 ERP 系統的負擔，還能顯著提升數據查詢和報告生成的效率，優化整體 Power BI 的效能，如虎添翼。
瀚資資訊的 Power BI 和資料倉儲服務
瀚資資訊提供全面的 Power BI 和資料倉儲解決方案，幫助企業有效整合和管理數據，從而提升商業智能的應用效能。
我們的服務包括客製化 Power BI 報表、資料倉儲的設計與實施，以及數據整合與優化。我們的專家團隊將根據企業的特定需求，提供量身打造的解決方案，幫助您從龐大的數據中挖掘出最有價值的商業洞察。
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作者：
瀚資資訊 數據分析師 陳頡 Cindy Chen
曾在銀行擔任數據分析師，專注於貸款產品的行銷數據分析與通路規劃。目前任職於微軟合作的商務資訊方案公司，擔任數據分析師，負責AI與數據分析。
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