你是以「資料」為中心來建構應用服務，還是以「應用」為中心來建構資料平台。

一般企業在資料應用架構的規劃可能犯的四大迷思：

• 崇尚資料：以資料為王道，認為我擁有很多資料都很有價值，把資料倒進去學習，就可以得到智慧化的結果。
• 跟隨潮流：以應用為優先，預測未來、辨識好壞、輿情分析、精準推薦、…..，看別人用的很好或是這個演算法很準超厲害，我們也可以這樣跟著做。
• 不明就裡：以工具為優先，使用工具又炫又厲害，功能多且簡單方便，我們先做出成效再說，
• 技術為上：以架構為主軸，技術架構的規劃必須完整，需要評估資料處理的方法，要穩定，要安全，要自動化，要容易維護，會不會造出一個大怪獸。

BI 的主要概念應該是：我們希望透過「資料」，來改變我們的「思維」，進而驅使我們「行動」。

依照這樣的概念，我們在建構我們所需要的資料應用服務分析平台時，必須一併考量四個要素：「資料」、「應用」、「工具」、以及「架構」，沒有同時考量這四個要素的話，建構出來的資料服務平台將會有所偏頗，無法全面適用於整個「資料分析服務」的大環境之中。

同時，我們在做資料分析應用的規劃時，必須由小到大，最好先從選定小範圍主題開始，也可以由個人發展開始，漸進式發展到小組或專案型態，最後在衍伸到整個企業的資料分析應用，用這種逐步漸進的方法，無縫演進的方式，來搭建企業 BI 分析服務的資料服務平台。

接著，我們就來談談如何打造 BI 資料服務平台。

首先，在規劃「資料服務平台」的步驟上，大致上會有幾個主要的流程步驟，這些流程步驟應該要依照我們的專案大小，分析規模的大小，挑選使用，而不是全部照著這個流程步驟來做，而且，這每一個流程步驟，也都可大可小，所以，我們這裡介紹的主要目的是，讓大家都了解在規劃資料服務平的的流程步驟上應該要有的項目有哪些，至於如何操作這每一個步驟，就看每個人不同的需求而定了。

這些規劃上的流程步驟，每一個步驟其實都可以探討的很深入，每一個步驟都有不同的工具，不同的方法，不同的大小規模可以來規劃，在這裡，我們就先點到為止，先讓大家了解整體的流程步驟即可。

最後，我們就來看看「資料服務平台」的技術架構應該涵蓋哪些組成元件。

一個 BI「資料服務平台」基本的組成元件大約可以分為五大部分：資料擷取、處理儲存、分析模型、智能服務、資料視覺，這五大部分裡面，各自包含很多資料處理技術，這些資料處理技術也分別都會有很多不同的軟體和工具可以用來完成，至於我們該選用哪些軟體？哪些工具？甚至是開源軟體等，當然都取決於哪些適合我們的資料環境，哪一種可以滿足我們的應用服務，「資料服務平台」架構，可大可小，可簡單可複雜，可以昂貴也可以免費，可以功能強大也可以單純處理，就看看我們的需要而定。

PS : 「資料」和「應用」是我們在設計架構時必須要考量的兩大種點。