什麼是商業智慧？

老闆走進來說：「我要一個隨時能看的營收儀表板，不要每次都等你跑報表。」你打開 Excel，花了兩小時整理數據、做圖表、寄出去。隔天老闆又問：「昨天的呢？」——這就是為什麼你需要 BI。

• BI（Business Intelligence） = 把原始資料變成可視化的商業洞察
• 核心價值：從「每次手動跑」變成「隨時自己看」
• 不是什麼魔法，本質是 SQL + 視覺化 + 自動更新

儀表板 vs 報表

很多人搞混這兩個。差異一句話講完：報表是拍照，儀表板是監視器。

比較	報表	儀表板
更新頻率	手動（週報、月報）	自動（即時或排程）
格式	PDF / Excel / 簡報	互動式網頁
互動性	靜態	可篩選、下鑽
適合場景	正式會議、歸檔	日常監控、快速決策
製作成本	每次重做	一次建好持續使用

ETL 概念

資料從「原始」到「能看」要經過三個步驟：

Extract（擷取）→ Transform（轉換）→ Load（載入）
原始資料庫        清洗、計算、整合      BI 工具的資料來源

• Extract：從訂單系統、GA、CRM 等抓資料
• Transform：用 SQL 清洗、聚合、計算 KPI
• Load：把處理好的資料灌進 BI 工具（Looker Studio / Power BI / Tableau）

這門課聚焦在 Transform 這一步——用 SQL 把資料準備好。

常見 BI 工具比較

工具	費用	優點	缺點	適合誰
Looker Studio	免費	Google 生態整合、分享方便	進階功能有限	中小團隊、行銷
Power BI	付費（Pro ~$10/月）	Excel 整合、DAX 強大	學習曲線陡	企業、財務
Tableau	付費（$70/月起）	視覺化最強、社群豐富	貴	大企業、分析師
Metabase	開源免費	自架、SQL 友善	要自己維運	工程團隊
Superset	開源免費	功能完整、可擴展	設定複雜	有工程資源的團隊

這門課以 Looker Studio 為示範工具，但 SQL 資料準備的概念適用於所有 BI 工具。

動手做：每日營收摘要查詢

BI 儀表板的第一步，就是有一張「每天的營收摘要」。來寫一個：

這就是一張最基本的「每日營收表」。在 BI 工具裡，這張表可以變成：

• KPI 卡片：今日營收、今日訂單數
• 折線圖：營收趨勢
• 表格：每日明細

再加一個：按月彙總的版本：

AI 協作：學了這個，跟 AI 怎麼配合？

AI 可以幫你快速生成 SQL 查詢，但你要知道「該問什麼」。

你的人類優勢：

• 你知道老闆要看什麼指標
• 你能判斷 ETL 的哪一步出了問題（資料怪怪的是 Extract 還是 Transform 的問題？）
• 你能決定儀表板的優先順序

可以這樣跟 AI 說：

我有一張 orders 表（order_date, total_amount, status），幫我寫一個每日營收摘要的 SQL，只算 completed 的訂單，要有訂單數、總營收、平均客單價。

練習題