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商業(yè)智能的bi時代范文第1篇

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；BI；發(fā)展

中圖分類號：TP311.13 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-7712 （2014） 12-0000-01

近些年大數(shù)據(jù)（big data）一詞被提及的頻率越來越高。原本只是用來形容海量信息的含義，在信息時代又賦予了它新的含義-新信息時代的風(fēng)向標(biāo)。

如今是信息爆炸的時代，數(shù)據(jù)正在迅速膨脹變大，原本傳統(tǒng)電信金融行業(yè)是信息產(chǎn)生的大戶，隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的異軍突起，立刻成為了大數(shù)據(jù)軍團(tuán)中的絕對主力?；ヂ?lián)網(wǎng)公司在日常運(yùn)營中生成、累積的用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的規(guī)模是如此龐大，以至于不能用G或T來衡量。

隨著越來越多的行業(yè)對數(shù)據(jù)越來越重視，帶來了BI的巨大市場商機(jī)和快速發(fā)展。隨著大數(shù)據(jù)的興起，IBM、Oracle、SAP、微軟等廠商像是尋到了新的金礦，開始極力推崇大數(shù)據(jù)理念。于是眾廠商蜂擁而至，搶奪大數(shù)據(jù)市場，以SAP的HANA和ORACLE的Exalytitcs為代表。也有部分推BI的廠商還達(dá)不到大數(shù)據(jù)的層次，固守在報(bào)表分析的陣地上。

大數(shù)據(jù)具有4個特征（4V）：

（一）數(shù)據(jù)量大（Volume）

第一個特征是數(shù)據(jù)量大。大數(shù)據(jù)的起始計(jì)量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。

（二）類型繁多（Variety）

第二個特征是數(shù)據(jù)類型繁多。包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。

（三）價值密度低（Value）

第三個特征是數(shù)據(jù)價值密度相對較低。如隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價值“提純”，是大數(shù)據(jù)時代亟待解決的難題。

（四）速度快時效高（Velocity）

第四個特征是處理速度快，時效性要求高。這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。

基于大數(shù)據(jù)以上特性，對于傳統(tǒng)BI來說是一個重大的挑戰(zhàn)和沖擊。

以RTB（實(shí)時競價廣告）模式為例，這種面向網(wǎng)民的廣告實(shí)時推送方式需呀以毫秒級的速度分析海量數(shù)據(jù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)廣告的精準(zhǔn)推送。RTB模式主要需解決“人的認(rèn)知”和“價值幾何”，前者需要對每個用戶實(shí)施消費(fèi)行為進(jìn)行分析，意味著需要解讀萬億量級的數(shù)據(jù)；后者則需依托復(fù)雜算法計(jì)算ROI（投資回報(bào)率），告訴決策并顯現(xiàn)交易結(jié)果，而每筆競價只有50毫秒乃至更少的決策時間。收納并瞬間解構(gòu)如此龐大的數(shù)據(jù)，也只有大數(shù)據(jù)工具才能做到。

傳統(tǒng)BI采集的數(shù)據(jù)主要來自于ERP、CRM等，具有格式化的數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)種類則多種多樣，既有結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，更多的是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。這就要求數(shù)據(jù)處理技術(shù)在分析、算法上相對傳統(tǒng)BI來說有極大的改變，已經(jīng)無法依賴傳統(tǒng)的BI工具。類似RTB這類新興商業(yè)模式不斷涌現(xiàn)，對于營銷反應(yīng)速度提出極高的要求，傳統(tǒng)BI能支持小時級的決策已經(jīng)很了不起了，無法應(yīng)對如此幾乎是實(shí)時決策分析的要求，處理如此海量的數(shù)據(jù)分析及計(jì)算。數(shù)量和速度就是大數(shù)據(jù)帶給傳統(tǒng)BI的挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)和BI都需要構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫、分析系統(tǒng)，再進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，運(yùn)用機(jī)理和技術(shù)結(jié)構(gòu)其實(shí)是一致的。與BI不同，大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)是雜亂的、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，因此大數(shù)據(jù)有它獨(dú)特的數(shù)據(jù)分析工具，其建模也要比BI復(fù)雜得多，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式也不僅僅是報(bào)表方式。從這方面來看大數(shù)據(jù)能力要比傳統(tǒng)BI強(qiáng)大得多。幾年前還只有大型網(wǎng)絡(luò)公司應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，而如今，零售業(yè)、銀行業(yè)、公共事業(yè)、智能社區(qū)等領(lǐng)域，幾乎所有擁有海量數(shù)據(jù)的企業(yè)都在使用或開始嘗試使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，這些技術(shù)在部分項(xiàng)目中也起到了關(guān)鍵的作用，這些將擠壓傳統(tǒng)bi工具的生存空間。

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)對BI行業(yè)來說是一個挑戰(zhàn)也是巨大的商機(jī)。也正是大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)促進(jìn)了BI加速發(fā)展，不斷升級。

大數(shù)據(jù)分析缺乏成熟的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，其方式方法與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫與BI系統(tǒng)有著一定的區(qū)別。在實(shí)施大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目之前，企業(yè)不僅應(yīng)該知道使用何種技術(shù)，還應(yīng)該知道在什么時候、什么地方使用。各數(shù)據(jù)之間有哪些關(guān)聯(lián)性？哪個數(shù)據(jù)是可信的？如何從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的、易用的客戶信息？

要回答這些問題，企業(yè)需要一個單一、完整、可信的客戶數(shù)據(jù)視圖，而創(chuàng)建一個單一、完整、可信的客戶數(shù)據(jù)視圖，數(shù)據(jù)集成是關(guān)鍵。沒有集成的數(shù)據(jù)，其商業(yè)價值為零。數(shù)據(jù)集成讓組織機(jī)構(gòu)能夠?qū)鹘y(tǒng)的交易數(shù)據(jù)與全新的交互數(shù)據(jù)組合起來，從而獲得在其他情況下無法達(dá)成的洞察力和價值。

在大數(shù)據(jù)概念面世之前，商業(yè)智能（BI）幾乎是我們進(jìn)入‘智慧世界’的不二選擇，然而，價格不菲的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、ETL等工具共同構(gòu)筑的高門檻擋住了很多企業(yè)一探究竟的腳步，而數(shù)據(jù)規(guī)模爆炸式的增長更是加高了這個門檻，讓很多企業(yè)對于獲取‘智慧’的投入成本望而怯步。

盡管隨著技術(shù)不斷進(jìn)步，商業(yè)智能日益平民化，如今基于EXCL表也能在一定程度上實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)商業(yè)智能的部分功能。但是商業(yè)智能最經(jīng)典的架構(gòu)還是基于數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)，利用ETL工具進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)化、建模，然后通過報(bào)表等形式展現(xiàn)結(jié)果。整個過程每個環(huán)節(jié)都投資不菲且耗時，因此很長時間以來，商業(yè)智能被認(rèn)為大企業(yè)的專有。相對而言，大數(shù)據(jù)主要用于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，采用通用硬件設(shè)備加上開源軟件實(shí)現(xiàn)，成本相對低廉得多。入門門檻低，也是大數(shù)據(jù)能夠迅速興起的重要原因。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，未來的大數(shù)據(jù)時代，一定是各種信息呈現(xiàn)規(guī)?？焖僭鲩L的狀態(tài)，如何更快獲取有用的信息是關(guān)鍵，智能分析工具會變得越來越重要，可以凌駕于多個管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫之上，如何通過更靈活、可控的BI工具，真正挖掘出大數(shù)據(jù)時代的價值，是大數(shù)據(jù)和BI面臨的共同挑戰(zhàn)。

參考文獻(xiàn)：

商業(yè)智能的bi時代范文第2篇

后ERP建設(shè)時代，信息化的核心數(shù)據(jù)將在商業(yè)智能技術(shù)的支持下變?yōu)槠髽I(yè)的“信息資產(chǎn)”，成為企業(yè)發(fā)展的無形牽引力。

經(jīng)過前三期對商業(yè)智能領(lǐng)域從技術(shù)到應(yīng)用直至產(chǎn)業(yè)鏈的梳理，現(xiàn)在到了預(yù)測的時候了，本期我們邀請了IBM、甲骨文、SAP、Teradata等四家商業(yè)智能廠商為讀者預(yù)測未來商業(yè)智能的走勢和應(yīng)用場景。

最后，筆者建議2010年，對于想實(shí)施或正在關(guān)注商業(yè)智能的CIO朋友，一定要先給自己的IT系統(tǒng)做好“體檢”工作，看看自己的IT系統(tǒng)數(shù)據(jù)收集完善情況、數(shù)據(jù)質(zhì)量情況、數(shù)據(jù)統(tǒng)一口徑情況、數(shù)據(jù)集成情況、數(shù)據(jù)集中情況。把這些前置環(huán)節(jié)夯實(shí)了，商業(yè)智能項(xiàng)目將能很快顯現(xiàn)出它的威力。

預(yù)測1

在IBM看來，業(yè)務(wù)分析作為商業(yè)智能的一個部分，未來更具發(fā)展?jié)摿Α?/p>

商業(yè)智能解決的是：現(xiàn)在狀況怎樣，哪些數(shù)據(jù)在什么位置，人為地去判斷下一步應(yīng)該作什么新計(jì)劃，而業(yè)務(wù)分析的出現(xiàn)則更加強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)到信息的轉(zhuǎn)變，它解決了為什么業(yè)務(wù)是這樣的情況，如果業(yè)務(wù)繼續(xù)下去，會出現(xiàn)什么狀況；通過建模了解最好的可能性是什么等等業(yè)務(wù)人員真正需要關(guān)心的實(shí)質(zhì)問題。

IDC公司的中國商業(yè)分析軟件市場2009-2013年預(yù)測與分析報(bào)告指出：2009年商業(yè)分析市場收入將達(dá)2.8億美元，在2013年達(dá)到4.3億美元，五年的復(fù)合年均增長率(CAGR)為10.2％，IDC中國同時指出，相對于彼此孤立的商業(yè)智能軟件，企業(yè)更需要一個綜合性的業(yè)務(wù)分析解決方案。

近日，IBM為了夯實(shí)業(yè)務(wù)分析戰(zhàn)略的落地，了兩大新工作負(fù)載優(yōu)化系統(tǒng)――IBM pureScaie應(yīng)用系統(tǒng)和智慧分析系統(tǒng)。

IBM pureScale應(yīng)用系統(tǒng)和智慧分析系統(tǒng)均是軟硬件結(jié)合的解決方案，從微處理器到硬件、軟件等各個級別均進(jìn)行了集成，非常適合實(shí)時分析大量數(shù)據(jù)以及處理數(shù)據(jù)密集型交易，其速度是市場上同類產(chǎn)品的20倍。這兩大工作負(fù)載優(yōu)化系統(tǒng)將成為IBM業(yè)務(wù)分析(Business Analytics)戰(zhàn)略的重要支撐手段。

IBM軟件集團(tuán)全球信息管理軟件開發(fā)副總裁Martin J，Wildberger先生最近和記者分享了商業(yè)智能未來的四大發(fā)展趨勢。首先是可預(yù)測性，其次是實(shí)時性，再次是大規(guī)模的并行處理能力，最后是大眾化。

以大規(guī)模的并行處理能力為例，要讓BI真正能在海量的信息中，找出有價值的信息，并且提取出有用的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，強(qiáng)大的并行處理能力必不可少，這是此次IBM軟硬件結(jié)合解決方案的原因，這是用戶進(jìn)行大量實(shí)時、可預(yù)測分析的基石。

小故事

很久很久以前，在一個名叫阿漿克小鎮(zhèn)的地方，住著善良的面包店老板一家人。面包店老板名叫薩姆先生，每天，他都早早地打開店門，擺上自己剛做好的新鮮面包等待顧客上門。

但是，鎮(zhèn)上開了一家大型的面包房，各種美味的蛋糕和面包在大大的玻璃罩子下顯得十分誘人。小鎮(zhèn)的顧客開始光顧大型面包房，漸漸遺忘了薩姆先生的小面包店。

傳說中有一個仙女看到了薩姆的難處，派了三兄弟讓面包店起死回生。

第一個男孩把每個曾經(jīng)光臨過面包店的顧客信息記錄下來。并且把凡是經(jīng)過面包店門口顧客的名字、性別、愛好、習(xí)慣等等信息也有記錄。第二個男孩把前一天記錄下的顧客信息篩選一遍，最后留在紙上的是其中的精華。第三個男孩記錄的顧客的每次購買的面包種類、數(shù)量和光臨的時間等等都蘊(yùn)藏著他們的需求，將這些需求總結(jié)出來，薩姆的面包才能越賣越好。不過，識別出這些需求需要大量的數(shù)據(jù)篩選、運(yùn)算以及多維度的分析才可以。

后來，薩姆先生的小店以復(fù)古風(fēng)格裝飾一新，將“傳統(tǒng)手藝打造的‘畢滋努斯’”作為招牌產(chǎn)品，此外還針對阿蒙克小鎮(zhèn)居民的口味偏好生產(chǎn)出當(dāng)?shù)夭庞械目谖兜拿姘?。而且，針對不同職業(yè)的人群，薩姆先生還準(zhǔn)備了特別的套餐和優(yōu)惠活動，店里的生意熱鬧無比。人們好奇地問薩姆先生成功的秘訣，薩姆先生總是笑著說：“全靠阿蒙克小鎮(zhèn)的三兄弟呀!”

童話里的第一個男孩是數(shù)據(jù)庫的象征。數(shù)據(jù)庫的職責(zé)就是忠實(shí)地記錄各種信息，并把它們妥善地儲存好。數(shù)據(jù)是企業(yè)獲得業(yè)務(wù)分析能力的基礎(chǔ)。第二個男孩則代表了生產(chǎn)“可靠數(shù)據(jù)”的軟件，如數(shù)據(jù)倉庫等等，通過ETL將有價值的、準(zhǔn)確的信息留下，箅去不重要的、失真的信息。第三個男孩則代表了企業(yè)具有的商業(yè)智能和業(yè)務(wù)分析能力，基于之前的信息，以多維度的分析來得出結(jié)論，推動商業(yè)決策的進(jìn)行。

預(yù)測2

大型的軟件公司已經(jīng)預(yù)測到將來的5到10年時間，商業(yè)智能將是軟件領(lǐng)域的一大增長點(diǎn)，對于商業(yè)智能的未來，甲骨文認(rèn)為有趨勢。

1、方案集成度不斷提高。對于商業(yè)智能的用戶來言，高集成度的方案將大大降低過往高昂且費(fèi)時的系統(tǒng)集成工作，并能保障快速的系統(tǒng)部署。

2、預(yù)置分析內(nèi)容，并集成企業(yè)績效管理的應(yīng)用將成為主流。用戶將能直接獲取到已經(jīng)預(yù)置了分析內(nèi)容和指標(biāo)的應(yīng)用型商業(yè)智能解決方案，并集成了企業(yè)績效管理應(yīng)用，給企業(yè)決策、管理和運(yùn)營提供從目標(biāo)設(shè)定、計(jì)劃配置、運(yùn)營監(jiān)控、信息分析到完善目標(biāo)的閉環(huán)過程。

3、操作型商業(yè)智能要求普適化商業(yè)智能功能。

各大廠商已經(jīng)預(yù)測到商業(yè)智能系統(tǒng)將走下神壇，BI用戶群也會相應(yīng)地從現(xiàn)在的后臺管理決策層向前端業(yè)務(wù)操作型用戶延伸。

4、高級交互式分析將是又一熱點(diǎn)。新一輪的高級分析需求已經(jīng)在不同行業(yè)悄然升溫。在將來的商業(yè)智能平臺中，預(yù)測、分?jǐn)偂⒓僭O(shè)模擬、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)將成為又一輪的技術(shù)投資方向。

5、可視化技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展。對于數(shù)據(jù)的可視化將是新一個商業(yè)智能系統(tǒng)的又一趨勢。越來越多的用戶不再滿足于傳統(tǒng)的圖像展現(xiàn)和交互式的圖像展現(xiàn)。

6、智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng)和商業(yè)智能平臺的界限越來越模糊。越來越多的軟件廠商和用戶系統(tǒng)都在不斷嘗試將商業(yè)智能應(yīng)用和業(yè)務(wù)系統(tǒng)緊密集成在一起，從而提供用戶從業(yè)務(wù)操作到業(yè)務(wù)分析再返回指導(dǎo)業(yè)務(wù)操作的自動化平臺。

7、數(shù)據(jù)采集質(zhì)量越來越高，數(shù)量越來越大。

隨著RFID、移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普遍應(yīng)用，未來商業(yè)智能系統(tǒng)所能獲取到的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性將產(chǎn)生質(zhì)的變化。

8、實(shí)時數(shù)據(jù)獲取和整理。由于BI應(yīng)用將向操作型發(fā)展的特點(diǎn)，也導(dǎo)致了用戶對BI應(yīng)用的實(shí)時性需求。

小場景

Z服裝店試衣間琳達(dá)

2010年春季新款上市，Z服裝門店已經(jīng)是人頭攢動，很多顧客都在店中挑選自己喜歡的服裝，同時試衣問也排起了長隊(duì)。在焦急等待10分鐘后，琳達(dá)終于如愿進(jìn)入了了試衣間。有趣的是試衣間里面的液晶屏幕吸引了她的注意。上面羅列的正是她精心 挑選的幾件服裝。這時她才注意到每件衣服上都已經(jīng)配置了IIFID標(biāo)簽。更令她興奮的是，屏幕上還顯示了她所選擇的衣服所推薦的上裝，飾品以及它們的價格。琳達(dá)順利完成了試裝同時還多選購了相搭配的上裝。近來每天這樣的場景都會在z服裝店發(fā)生，Z公司IT商務(wù)智能推廣部門的負(fù)責(zé)人金總是看在眼里，美在心里。通過消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)的實(shí)時采集，數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能系統(tǒng)的實(shí)時比對和分析。現(xiàn)在z服裝店已經(jīng)能第一時間的給他們的客戶提供交叉銷售的專業(yè)意見。在成功上線集成FZFID技術(shù)的商務(wù)智能試衣推薦系統(tǒng)后的1個月，Z服裝門店的月銷售量同比上漲了18％。貨架周轉(zhuǎn)率也提高了14％。

航空公司分析部門　李　琳

綠島火山又有異動了，讓UM航空公司定價部門的李琳緊張起來。去年冰島火山事件讓公司損失了一大筆業(yè)績。而因延誤造成的航班定價變化又沒有及時跟上，讓公司又錯失了提高利潤的機(jī)會。不過此次李琳已經(jīng)是有備而來，去年事件后，公司馬上組織了突發(fā)事件定價方案，在IT系統(tǒng)上部署了預(yù)測分析引擎。并且將之前由于特殊氣象等原因帶來的銷售定價和市場反應(yīng)信息都輸入了系統(tǒng)。此時李琳面前的屏幕上已經(jīng)顯示出可能出現(xiàn)的幾種定價挑戰(zhàn)方案。李琳快速的鍵入了幾個她認(rèn)為可行的假設(shè)定價方案，在系統(tǒng)中配置了不同的定價策略參數(shù)，基于預(yù)測算法系統(tǒng)模擬出了這些定價方案會帶來的成本變化，市場反應(yīng)，并立即計(jì)算出了每一種定價策略會帶來的最終利潤情況。最終的結(jié)果讓李琳松了一口氣。

預(yù)測3

最近商業(yè)智能的概念從技術(shù)到應(yīng)用都發(fā)生了巨大的變化，從商業(yè)智能到商業(yè)分析，再到企業(yè)績效管理，再到企業(yè)績效優(yōu)化。那么商業(yè)智能的發(fā)展從技術(shù)上和應(yīng)用上的趨勢如何呢? 　在技術(shù)層面上： 　1、實(shí)時商業(yè)智能。為了實(shí)現(xiàn)實(shí)時商業(yè)智能，自然就需要將原來的ETL工具進(jìn)行改造，也就形成了新的EII(企業(yè)信息整合)技術(shù)，來實(shí)現(xiàn)實(shí)時數(shù)據(jù)抽取，和原來的ETL工具配合，共同使用。

2、移動商業(yè)智能。將原來人們依賴于電腦的商業(yè)智能搬到了手機(jī)或者黑莓上，這樣使得客戶非常容易地監(jiān)控、分析企業(yè)出現(xiàn)的例外現(xiàn)象。

3、SaaS商業(yè)智能。商業(yè)智能作為云計(jì)算，作為服務(wù)，企業(yè)不需要在自己的終端上安裝任何軟件，只要將自己的不管是電子表格、數(shù)據(jù)庫等的數(shù)據(jù)，加載到遠(yuǎn)程的服務(wù)器上，就可以得到大量的分析和數(shù)據(jù)處理。

4、大數(shù)據(jù)量快速處理商業(yè)智能。原來一般是利用空間換時間的方法，比如多維數(shù)據(jù)庫，但是它存在一定空間過大反而導(dǎo)致效率低下的問題，現(xiàn)在人們越來越多將軟件和硬件結(jié)合起來，提高大數(shù)據(jù)量的處理速度和效率。

5、簡單易用商業(yè)智能。

6、主數(shù)據(jù)管理(MDM)。在實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能時，對于共享數(shù)據(jù)的處理，就需要一個工具，解決共享數(shù)據(jù)的模型和整合，這就是主數(shù)據(jù)管理所做的工作。

7、將數(shù)據(jù)分析和搜索引擎結(jié)合起來。只要客戶在搜索引擎中輸入關(guān)鍵詞，就可以獲得相關(guān)的分析結(jié)果，不需要開發(fā)就可以得到各種維度的分析。

8、文本分析商業(yè)智能。對互聯(lián)網(wǎng)、公司的文件、文檔進(jìn)行分析。

9、智能型商業(yè)智能。商業(yè)智能可以自動適應(yīng)和智能調(diào)節(jié)出現(xiàn)的問題，優(yōu)化行動的進(jìn)程，就需要自適應(yīng)的算法和技術(shù)。

從應(yīng)用層面上：

1、戰(zhàn)略驅(qū)動的有效執(zhí)行：商業(yè)智能概念從原來的報(bào)告、查詢、多維分析、數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)延伸到了企業(yè)績效管理，更進(jìn)一步延伸到了企業(yè)績效優(yōu)化。

2、協(xié)作型商業(yè)智能：從數(shù)據(jù)出發(fā)，可以在供應(yīng)商、企業(yè)內(nèi)部和客戶之間共享分析的結(jié)果，來獲得某些行動可能會產(chǎn)生的風(fēng)險，這些風(fēng)險會給供應(yīng)商、企業(yè)內(nèi)部、客戶之間帶來的損失。使得供應(yīng)商、企業(yè)、客戶共享信息。

3、GRC是一個新的領(lǐng)域：企業(yè)除了關(guān)心企業(yè)的績效指標(biāo)外，越來越多的關(guān)注關(guān)鍵風(fēng)險指標(biāo)。

4、企業(yè)績效駕駛艙：簡單易用的可視化展現(xiàn)，領(lǐng)導(dǎo)層，特別是高管層需要看到一目了然的結(jié)果，所以駕駛艙越來越受到人們的關(guān)注。

5、全員需要的商業(yè)智能：現(xiàn)在大部分企業(yè)都是將商業(yè)智能作為領(lǐng)導(dǎo)的決策支持系統(tǒng)，這樣系統(tǒng)的應(yīng)用就很少，將來的趨勢是人人都用商業(yè)智能，此系統(tǒng)成為企業(yè)的一套每天都在應(yīng)用的業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

6、商業(yè)智能和核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)整合：在ERP系統(tǒng)中是流程驅(qū)動，將手動的東西變成計(jì)算機(jī)自動化處理，但是還要對每個節(jié)點(diǎn)進(jìn)行智能的判斷。

7、商業(yè)智能作為服務(wù)，可以將信息作為服務(wù)進(jìn)行銷售。這樣可以獲得更大的信息和效益。

小場景

張總在銷售分析的會議上，看著銷售總監(jiān)將他們客戶關(guān)系管理的客戶信息拖到網(wǎng)上的分析工具，很快得到了銷售預(yù)測的信息。張總問公司產(chǎn)品“童車”在哪個地域昨天銷售的好，銷售總監(jiān)在搜索中輸入“童車銷售排名”，結(jié)果相關(guān)的信息馬上出現(xiàn)在大屏幕上和在外地出差參會人的手機(jī)上。大家通過手機(jī)在討論銷售出現(xiàn)問題的原因，將自己的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果通過手機(jī)進(jìn)行共享，最后利用魚骨圖方法和8WOT分析達(dá)到共識。通過討論，大家發(fā)現(xiàn)了銷售好的地方的主要因素是什么，而且了解到：沒有做好的主要原因是競爭對手的促銷造成的，馬上做出決定，改變營銷策略。這就是實(shí)時商業(yè)智能和在手機(jī)上迅速獲得信息的案例。

預(yù)測4

BI行業(yè)經(jīng)過多年實(shí)踐和發(fā)展，已經(jīng)取得了豐富的階段性成果。許多金融、電信、物流、航空、制造業(yè)的大型企業(yè)已經(jīng)相繼搭建了企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫平臺，發(fā)展了一套比較完善的報(bào)表和指標(biāo)監(jiān)控體系等后臺應(yīng)用，能夠較好地支持后臺管理層對企業(yè)經(jīng)營情況的跟蹤了解，以作出相應(yīng)的戰(zhàn)略調(diào)整和經(jīng)營決策。

如果要對國內(nèi)的BI發(fā)展做一小結(jié)的話，概括地講，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺和后臺戰(zhàn)略型應(yīng)用是過去10余年的發(fā)展重點(diǎn)。根據(jù)我們的實(shí)踐和研究調(diào)查，BI已基本呈現(xiàn)出如下幾個基本趨勢：

首先，BI應(yīng)用的范圍將從目前的戰(zhàn)略型應(yīng)用逐步向操作型應(yīng)用拓展，BI用戶群也會相應(yīng)地從現(xiàn)在的后臺管理決策層向前端業(yè)務(wù)操作型用戶延伸。簡單講，BI不僅要服務(wù)于企業(yè)如何制定管理決策，提升其戰(zhàn)略型商業(yè)智能，下一步還將逐漸把目光投向如何更好支持戰(zhàn)略的執(zhí)行，提高企業(yè)人員的操作型商業(yè)智能。因?yàn)椋瑘?zhí)行的效率如何以及是否得力等細(xì)節(jié)因素往往決定了一個企業(yè)的競爭優(yōu)勢乃至成敗得失。戰(zhàn)略級的決策是關(guān)鍵的，能否又快又好地執(zhí)行也同樣重要。

其次，在技術(shù)上BI將向動態(tài)商業(yè)智能方向發(fā)展，動態(tài)數(shù)據(jù)倉庫是技術(shù)基礎(chǔ)，在全球Teradata已有100多家客戶采用了ADW技術(shù)。由于BI應(yīng)用將向操作型發(fā)展的特點(diǎn)，也導(dǎo)致了用戶對BI應(yīng)用的實(shí)時陛需求。很明顯，企業(yè)的管理層看報(bào)表和KPI通常不需要很高的實(shí)時性，大概一個月或一周看一次。但是對操作型的用戶而言，例如銀行的柜面，CallCenter等前端渠道操作型用戶，需要BI應(yīng)用提供最近的關(guān)于當(dāng)下客戶的交易行為、風(fēng)險以及營銷機(jī)會等信息，很顯然，滯后的信息無法讓工作人員在與客戶接觸時準(zhǔn)確了解客戶的全貌，如潛在需求等情況，將導(dǎo)致商業(yè)機(jī)會的流失或者不當(dāng)?shù)臉I(yè)務(wù)動作。

另外，企業(yè)數(shù)據(jù)的綜合治理也已逐漸受到越來越多客戶的重視，畢竟數(shù)據(jù)的質(zhì)量是BI得以使用和推廣的基礎(chǔ)。

小場景

某天，銀行的客戶經(jīng)理小王剛掛斷與一位老客戶的電話，就注意到電腦里新增了一條營銷信息，表明另一位高潛力客戶杜某的活期帳戶上，剛存入60000元人民幣。這條是一條重要的信息，是因?yàn)楹笈_數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)通過分析杜某的前6個月歷史記錄后，判斷出這是一筆不尋常的大額進(jìn)帳。

小王憑著業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，覺得這里面可能蘊(yùn)藏著理財(cái)產(chǎn)品的營銷機(jī)會，因此立刻撥通了杜某電話，進(jìn)行了專業(yè)的營銷溝通。經(jīng)過電話溝通發(fā)現(xiàn)60000塊這筆款，是杜某剛把英國的一輛舊車賣了暫時轉(zhuǎn)入銀行的錢，還得知杜某剛從國外學(xué)成回來，準(zhǔn)備長期在國內(nèi)發(fā)展，剛在北京謀了一份新的工作，且有買一輛新車的需求，但是手頭資金暫時困難。

得知此情況后，小王向杜某推薦了銀行開展的汽車貸款優(yōu)惠活動，并且建議杜某可以留一部分錢在儲蓄賬戶，一部分用于購車首付，銀行有相關(guān)的產(chǎn)品可以用存款抵銷一部分車貸利息。于是，客戶杜某覺得有必要咨詢一下理財(cái)顧問，客戶經(jīng)理小王就推薦了行內(nèi)的理財(cái)專家。經(jīng)過與理財(cái)專家的咨詢交流，最后杜某與銀行做了如下業(yè)務(wù)：

a向銀行借了8萬元的汽車貸款。

b新立一個賬戶，存進(jìn)了2萬元，以后每月向該賬戶存入一筆錢，作為后續(xù)買房子的首付預(yù)算。

商業(yè)智能的bi時代范文第3篇

【關(guān)鍵詞】人力資源管理；商業(yè)智能；應(yīng)用；發(fā)展

根據(jù)現(xiàn)代企業(yè)信息化的實(shí)際需求和特點(diǎn)，深層次開發(fā)人力資源管理系統(tǒng)，但是目前人力資源管理系統(tǒng)停留在信息管理的層面上，其輔助決策分析的功能尚未發(fā)揮出來。在人力資源管理系統(tǒng)中集成商業(yè)智能技術(shù)，在企業(yè)信息系統(tǒng)中通過KPI指標(biāo)體系的引入實(shí)現(xiàn)績效管理平臺的而建立健全，分解企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)，使其可以成為實(shí)際工作中具備可操作性的目標(biāo)，有助于企業(yè)人力資源的有效管理和合理分配。

一、人力資源管理系統(tǒng)發(fā)展概況

自20世紀(jì)60年代末，人力資源管理系統(tǒng)內(nèi)得到了一定的發(fā)展，當(dāng)時意境普及了計(jì)算機(jī)技術(shù)，大型企業(yè)逐漸發(fā)現(xiàn)，薪資的計(jì)算和發(fā)放如果采用純手工的方式來進(jìn)行，很容易出現(xiàn)失誤，為了解決這一矛盾，第一代人力資源管理系統(tǒng)就這樣被研發(fā)出來，但是由于當(dāng)時的技術(shù)條件的限制，該系統(tǒng)實(shí)際上只是起到自動計(jì)算薪資的作用，不包含薪資的歷史信息和非財(cái)務(wù)信息，不具備分析薪資數(shù)據(jù)和生成報(bào)表的功能。

在20是90年代末，出現(xiàn)了人力資源管理系統(tǒng)的變革，市場競爭的要求就決定了企業(yè)必須要思考如何激發(fā)員工工作的積極性和主動性，如何留住和吸引人才，再加上服務(wù)其技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，第三代人力資源管理系統(tǒng)就這樣應(yīng)運(yùn)而生了，其用集中的數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一管理所有的人力資源相關(guān)的數(shù)據(jù)，人力資源管理可以通過其分析工具、信息共享工具、生成報(bào)表工具而分解自己的工作量，將更多的精力集中在企業(yè)人力資源的規(guī)劃和政策上。

二、人力資源管理系統(tǒng)效益和局限性

人力資源管理系統(tǒng)效益：

1、工資計(jì)算程度高：績效考核與薪資掛鉤；

2、報(bào)表圖形輸出功能強(qiáng)大：可輸出多種報(bào)表格式，如超本文、數(shù)據(jù)庫、電子表格等等；

3、自動化考核管理：考核的相關(guān)資料由系統(tǒng)定期自動生成，提示相關(guān)人員完成考核工作，自動統(tǒng)計(jì)考核結(jié)果；

4、查詢靈活方便：查詢條件可以自定義，既可以模糊查詢，也可以組合條件、單條件查詢。

人力資源管理系統(tǒng)的局限性：

1、人力資源管理系統(tǒng)等同于“聯(lián)機(jī)事物處理”系統(tǒng)。聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng)是將每個部門、每個事物、每一分鐘都記錄在相關(guān)數(shù)據(jù)中。對于企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者而言，其宏觀決策時所需要的數(shù)據(jù)如果要從“事無巨細(xì)”、數(shù)據(jù)完整且規(guī)模龐大的系統(tǒng)中直接獲取，其困難程度可想而知。

2、HR思想提出時的需求限制，無法將HR系統(tǒng)數(shù)據(jù)上升到信息層面，需要從其他處理系統(tǒng)中進(jìn)行二次加工方可得到?jīng)Q策所需要的信息數(shù)據(jù)。

3、傳統(tǒng)HR系統(tǒng)，雖然自動化整理了企業(yè)內(nèi)部的信息，但是缺乏充分有效的利用，閑置浪費(fèi)了大量有用的信息。

三、HRMS集成商業(yè)智能技術(shù)分析

1、HRMS系統(tǒng)集成商業(yè)智能的必要性分析

（1）、各HR廠商有擴(kuò)展HR商業(yè)智能功能的迫切需求，傳統(tǒng)HR市場已經(jīng)日趨飽和。傳統(tǒng)HR系統(tǒng)經(jīng)過多年的發(fā)展，其需求逐漸趨緩，其績效下降的缺陷愈發(fā)突出，需要新的產(chǎn)品來彌補(bǔ)這一缺陷，使HR系統(tǒng)功能得以延伸。

（2）、企業(yè)要求改變HR系統(tǒng)。通常來講，HR系統(tǒng)中只會保留最近的信息，其目的是使系統(tǒng)運(yùn)行效率得到提升，但是當(dāng)進(jìn)行策略分析或趨勢分析時，需要為分析、歸納、判斷提供大量的歷史數(shù)據(jù)支持，企業(yè)需要的是一個既能將大量歷史數(shù)據(jù)完成保留下來，同時也可以快速分析查詢的數(shù)據(jù)環(huán)境。因此，不能放棄從HR系統(tǒng)中移出來的數(shù)據(jù)，但是在決策分析時對HR系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行的大量的訪問操作、數(shù)據(jù)庫運(yùn)算會嚴(yán)重影響HR系統(tǒng)的運(yùn)行維護(hù)效率。

因此，在HR系統(tǒng)中集成商業(yè)智能技術(shù)的需求非常迫切。

2、HRMS系統(tǒng)集成商業(yè)智能的可行性分析

（1）、HR的實(shí)施應(yīng)用可以為商業(yè)智能系統(tǒng)提供更好的技術(shù)儲備和硬件平臺。企業(yè)在HR數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)設(shè)施、計(jì)算機(jī)上的投資，可以為商業(yè)智能提供良好的物理運(yùn)行環(huán)境。同時，普及HR系統(tǒng)的應(yīng)用可以使員工的信息使用能力和操作水平得到較大的提升，應(yīng)用商業(yè)智能技術(shù)更容易被企業(yè)員工和管理層所接受。

（2）、HR將企業(yè)人力資源管理中的各種信息事無巨細(xì)的記錄下來，龐大的歷史數(shù)據(jù)是商業(yè)職能體系較為理想的數(shù)據(jù)來源。

（3）、通常來講，HR系統(tǒng)的數(shù)據(jù)定義如匯率符號、時間格式等等是共享的、統(tǒng)一的，這就將更多的清晰地?cái)?shù)據(jù)提供給商業(yè)智能系統(tǒng)，使數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時間有所減少。

綜上所述，HR系統(tǒng)集成商業(yè)智能既是必要的，也是可行的。

四、HRMS環(huán)境的商業(yè)智能集成解決方案

1、系統(tǒng)目標(biāo)

人力資源管理系統(tǒng)集成商業(yè)智能系統(tǒng)的目標(biāo)是在充分依靠現(xiàn)有人力資源管理系統(tǒng)的前提下，充分利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)來對各種數(shù)據(jù)資源進(jìn)行有效的整合，以滿足企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的需求。系統(tǒng)業(yè)主主要分為決策支持、戰(zhàn)略擴(kuò)展業(yè)務(wù)和基礎(chǔ)業(yè)務(wù)這三個部分。

（1）、基礎(chǔ)業(yè)務(wù)層：實(shí)現(xiàn)基本業(yè)務(wù)功能如時間管理、人事管理、崗位管理等的信息化，使人力資源管理的成本大大降低。

（2）、戰(zhàn)略處理層：通過績效考核等功能模塊的有效實(shí)施，企業(yè)可以建立健全人力資源戰(zhàn)略開發(fā)體系，保證規(guī)范化、科學(xué)化的人才開發(fā)、人才留住、人才吸引、人才激勵等流程。

（3）、決策支持層：企業(yè)基于人力資源成本、人力資源規(guī)劃的實(shí)施、人力資源數(shù)據(jù)庫等功能模塊，通過與其他應(yīng)用系統(tǒng)、財(cái)務(wù)管理的共享和集成，實(shí)現(xiàn)企業(yè)成本的有效控制、資源優(yōu)化配置和流程化管理。

2、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

從HR系統(tǒng)、異構(gòu)的外部數(shù)據(jù)源、脫機(jī)的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中可以提取、轉(zhuǎn)換、清理商業(yè)智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，并根據(jù)決策主體的需求重新組織，從而建立結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境，幫助用戶挖掘HR系統(tǒng)潛在的、有價值的數(shù)據(jù)。參照商業(yè)智能通用架構(gòu)可以得出商業(yè)智能系統(tǒng)與HR系統(tǒng)的集成構(gòu)架，如圖1。

在集成系統(tǒng)環(huán)境中，集成數(shù)據(jù)來源為HR系統(tǒng)，數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉庫可以通過ETL得以建立。集成環(huán)境的工具層由報(bào)表展現(xiàn)、OLAP、HR系統(tǒng)所構(gòu)成。在技術(shù)層面上，HR系統(tǒng)可以有利于數(shù)據(jù)庫可靠、安全、準(zhǔn)確、快速的收集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫的作用主要體現(xiàn)在組織和存儲信息上，OLAP的作用主要體現(xiàn)在信息的分析決策上，報(bào)表展現(xiàn)的作用主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的直接反映上。

集成系統(tǒng)具有以下特點(diǎn)：

（1）、HR系統(tǒng)可以對大量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、處理和收集，構(gòu)成集成系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源。

（2）、數(shù)據(jù)倉庫可以統(tǒng)一綜合HR系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，是商業(yè)智能信息的構(gòu)成基礎(chǔ)。

（3）、OLAP可以對數(shù)據(jù)倉庫中的信息進(jìn)行有效利用，在數(shù)據(jù)分析過程中可以有效利用多維分析方法。

（4）、報(bào)表展現(xiàn)可以簡單明了的反映出由分析所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

系統(tǒng)可以按照抽取數(shù)據(jù)――數(shù)據(jù)倉庫建立――數(shù)據(jù)挖掘（OLAP）――前端報(bào)表查詢來進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

3、系統(tǒng)解決方案

SQL Server2005是一個較為完成的商務(wù)智能平臺，為用戶提供其所需要的各種功能、工具、特性來構(gòu)建創(chuàng)新和典型的分析應(yīng)用程序。

（1）、SQL Server2005具體要素分析

設(shè)計(jì)：構(gòu)建于Visual Studio 2005技術(shù)之上的Business Intelligence Development Studio，可以為系統(tǒng)開發(fā)員提供完整的、豐富的專業(yè)開發(fā)平臺。

合成：在調(diào)試和構(gòu)建程序包時，BI Development Studio可以使其更加生動有趣，無縫數(shù)據(jù)視圖由Reporting Services、DTS和Analysis Service共同提供。

存儲：在SQL Server2005中，在一定程度上模糊了多維數(shù)據(jù)庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的界線，在多維數(shù)據(jù)庫、關(guān)系數(shù)據(jù)庫中都可以進(jìn)行數(shù)據(jù)庫存儲，或者充分發(fā)揮“主動緩存”的功能，將不同數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)充分發(fā)揮出來。

分析：在Analysis Services多維數(shù)據(jù)中增加了如MDX腳本、關(guān)鍵績效指標(biāo)框架等新功能。

2、系統(tǒng)解決方案

系統(tǒng)以SQL Server2005來作為其開發(fā)平臺，以系統(tǒng)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，給出系統(tǒng)開發(fā)流程，見圖2，其主要分為三個設(shè)計(jì)階段，即報(bào)表展示、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)集成。

五、人力資源管理中的商業(yè)智能技術(shù)未來發(fā)展趨勢

1、實(shí)現(xiàn)真正的智能型操作

現(xiàn)階段起到主要作用的BI項(xiàng)目分析型應(yīng)用只是提供在決策分析過程中所需要的依據(jù)，并不是智能操作，實(shí)現(xiàn)真正的智能操作還有很長的路要走。

2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的深層次應(yīng)用

在2006年，除去人們常用的展現(xiàn)方式OLAP和復(fù)雜報(bào)表以外，人們越來越重視關(guān)鍵績效指標(biāo)，即KPI，在大型集團(tuán)企業(yè)中，高層管理者要想了解企業(yè)當(dāng)前的運(yùn)行狀況，可以通過KPI直接的體現(xiàn)出來。由于較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，其應(yīng)用從初始階段到應(yīng)用高峰需要經(jīng)歷一段時間。

3、商業(yè)智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)系統(tǒng)的發(fā)展

知識使用者可以通過該網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)決策信息、分析結(jié)構(gòu)、流程模型、數(shù)據(jù)模型、元數(shù)據(jù)的共享和交流，提高知識使用者決策的精準(zhǔn)度。在未來BI系統(tǒng)產(chǎn)品應(yīng)該更注重BI網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品，包括企業(yè)集成軟件、工作流組件、協(xié)同工作組件等等，這些軟件不僅有很大的價值，而且使BI網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的內(nèi)在價值和涵蓋性有所增加。

4、智能客戶端發(fā)展

現(xiàn)階段商業(yè)智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新，其最佳著手點(diǎn)就是智能客戶端?？梢詺w納為三點(diǎn)：首先，充分利用本地資源；其次，具備離線連接能力，最后，自動更新和智能部署。推廣智能客戶端會使商業(yè)智能技術(shù)的應(yīng)用逐漸豐富起來。

商業(yè)智能的bi時代范文第4篇

過去10年，大多由IT部門主導(dǎo)BI項(xiàng)目的投資，這些項(xiàng)目高度可控和中心化。IT部門負(fù)責(zé)編制出產(chǎn)品報(bào)告，再推送給消費(fèi)者和分析人員?，F(xiàn)在，大量的商業(yè)用戶迫切要求進(jìn)行交互式分析，希望通過深度分析獲取數(shù)據(jù)洞察力，而他們只有非常有限的IT或數(shù)據(jù)科學(xué)技能。IT部門面臨的挑戰(zhàn)是，他們需要滿足越來越多的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的需求，又不能犧牲可控性。

目前，IT部門希望能夠做到魚和熊掌兼得，尤其是滿足商業(yè)用戶驅(qū)動的新需求。這些需求不再使用傳統(tǒng)的、IT為核心（IT-centric）的企業(yè)級平臺，轉(zhuǎn)而采用去中心化的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)部署，如今這種部署在企業(yè)里隨處可見。

Gartner估算，超過1/2的購買需求來自于數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的驅(qū)動。這種去中心化的模型讓更多商業(yè)用戶獲取到了數(shù)據(jù)分析能力，同時也產(chǎn)生了對可控的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)方法的需求。

Bl市場的變局

這是一個持續(xù)了6年的轉(zhuǎn)變。2014年，BI平臺正越來越多地被商業(yè)用戶驅(qū)動和交互式分析項(xiàng)目替換。這些新項(xiàng)目越來越多，BI部門的擔(dān)憂也隨之增多，希望做到總體可控的需求也在隨之增長。這個轉(zhuǎn)變的目標(biāo)，是讓更大范圍的用戶和更多的場景獲取到數(shù)據(jù)分析能力。

傳統(tǒng)BI廠商十分努力地想通過打包和集成其他產(chǎn)品去滿足這些商業(yè)用戶的需求，但他們蒼白的仿制品并未得到市場的認(rèn)可，因而收效甚微。與此同時，他們也正為下一代分析工具做投資，不過產(chǎn)品尚未完全成熟。

隨著企業(yè)通過雙峰式的、可管控的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)方法建設(shè)BI平臺，很多商業(yè)用戶希望以自服務(wù)的模式去訪問IT部門把控的數(shù)據(jù)源。這需要引入復(fù)雜的、但卻又是商業(yè)用戶能用的數(shù)據(jù)建模工具。他們還希望能有更簡單的方式提升數(shù)據(jù)洞察力。而當(dāng)前的趨勢是，基于云部署、支持各種Mobile設(shè)備，更大范圍地接入用戶尤其是非傳統(tǒng)BI用戶，以擴(kuò)展數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用尤其是通過深度分析來產(chǎn)生洞察力。

我們看到很多數(shù)據(jù)分析需要整合來自內(nèi)部和外部的多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。對BI廠商來說，整合線上線下的、多結(jié)構(gòu)化的、流式的數(shù)據(jù)，已經(jīng)成為很重要的功能?；诹饔?jì)算和多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析大多來自早期用戶，但這些功能顯得愈發(fā)重要。

Bl廠商的定位

2014年，對BI巨頭而言又是一個被挑戰(zhàn)的年頭。有一個奇怪的現(xiàn)象，以IT-centric的BI平臺功能豐富，但用戶使用過程中卻感到處處受限。而那些核心業(yè)務(wù)（Business-centric）的BI平臺功能有限，但用戶使用卻非常廣泛。連寫報(bào)告這種他們不擅長的功能也被廣泛使用，最主要是它們簡單交付、極致易用。

當(dāng)前的BI市場狀況看起來像上世紀(jì)80年代晚期的主機(jī)/工作站市場，那時的客戶和需求也正在徹底轉(zhuǎn)變。這些轉(zhuǎn)變驅(qū)使惠普對計(jì)算平臺的戰(zhàn)略和架構(gòu)進(jìn)行了徹底的再思考和再設(shè)計(jì)。最終，這場轉(zhuǎn)變讓DEC消亡，因?yàn)樗男袆訉?shí)在太慢。類似地，今天的BI巨頭也站在十字路口中間。

雖然數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)型的BI平臺被認(rèn)為是IT-centric BI平臺的重要補(bǔ)充，但新的分析項(xiàng)目大多都采購了前者而不是后者。這導(dǎo)致用戶基數(shù)很大的傳統(tǒng)BI廠家正逐漸被邊緣化，他們不能提供有競爭力的產(chǎn)品，也就無法保持增長。

雖非主流，但是，我們看到用Tableau、ov等產(chǎn)品去替換現(xiàn)有平臺的Case越來越多，尤其中小企業(yè)。Gartner調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn)，越來越多的企業(yè)傾向于以更大的平臺規(guī)模部署數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)BI，但他們發(fā)現(xiàn)這些產(chǎn)品在企業(yè)級監(jiān)控、管理、擴(kuò)展性等方面還有欠缺，Business-centric BI廠商正在持續(xù)補(bǔ)足這些功能。

如果我們開始看到大規(guī)模地轉(zhuǎn)向商業(yè)用戶為核心的BI廠商，市場轉(zhuǎn)換就很明顯了。目前，大量買家似乎都在觀望，看他們選購的IT-centric BI平臺是否會補(bǔ)足數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)功能，而這些數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)功能能滿足他們的需求。畢竟，如果沒有一家BI廠商能兩全其美，兩種分割的BI系統(tǒng)會從監(jiān)控、擴(kuò)展、支持等方面給企業(yè)帶來不小的挑戰(zhàn)。

2015年很可能是一個關(guān)鍵年。民主化數(shù)據(jù)分析將統(tǒng)領(lǐng)市場需求，對監(jiān)管的需求也在增加。新一代數(shù)據(jù)分析功能更加重要，例如支持深度分析，同時隱藏復(fù)雜性（數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自動模式搜索）。在2015年及未來，這些功能對采購的沖擊程度，將決定誰會凸現(xiàn)出來成為這次市場轉(zhuǎn)換的領(lǐng)導(dǎo)者。

支持大量的多種多樣的數(shù)據(jù)也成為BI市場的主流需求。同時，融合分散的商業(yè)用戶導(dǎo)向的應(yīng)用部署和集中的企業(yè)級應(yīng)用部署，成為BI供應(yīng)商的極大挑戰(zhàn)。BI平臺要支持云數(shù)據(jù)、流數(shù)據(jù)、多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還要支持社交和網(wǎng)絡(luò)分析、情緒分析、機(jī)器學(xué)習(xí)。新的挑戰(zhàn)和機(jī)會來自于將這些多源數(shù)據(jù)融合并管理起來，以產(chǎn)生商業(yè)價值。

國內(nèi)市場越來越多的企業(yè)希望出現(xiàn)業(yè)務(wù)主導(dǎo)型、高性能、并同時具備大數(shù)據(jù)分析能力的BI產(chǎn)品。國內(nèi)敏捷BI起步較晚，永洪科技和同行相繼不同的數(shù)據(jù)可視化分析產(chǎn)品，技術(shù)上已經(jīng)不遜于國外同行，而且已經(jīng)開始在大數(shù)據(jù)分析、探索式分析等領(lǐng)域超越國際竟品，諸如復(fù)雜式報(bào)表、數(shù)據(jù)填報(bào)等國內(nèi)特色的需求也得到了很好的解決。當(dāng)然，本土團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)品服務(wù)能帶來更好的支撐效果和客戶體驗(yàn)。

國內(nèi)市場的另外一個問題是，有些企業(yè)尤其是中小企業(yè)還未建立起對數(shù)據(jù)的正確認(rèn)識，不太了解數(shù)據(jù)的真正價值，也不知道如何通過數(shù)據(jù)來指導(dǎo)運(yùn)營和業(yè)務(wù)，這需要一個中長期的培育。

此外，我們也看到除了大型機(jī)構(gòu)和大型企業(yè)之外，很多中小企業(yè)也非常清晰地認(rèn)識到數(shù)據(jù)分析的價值，具有非常強(qiáng)烈的建立有效的數(shù)據(jù)化運(yùn)營體系的愿望。他們廣泛地分布在電商、金融、020等泛互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。這些企業(yè)身處透明且充分競爭的市場，引領(lǐng)著更多行業(yè)、更多企業(yè)的發(fā)展。

相信，我們會看到的越來越多的企業(yè)構(gòu)建適配的數(shù)據(jù)分析平臺，充分發(fā)掘數(shù)據(jù)價值，快速成長為所處行業(yè)的佼佼者。

解析魔力象限之領(lǐng)導(dǎo)者象限

在Gartner的BI魔力象限中，領(lǐng)導(dǎo)者象限的BI廠商都被放到了第一象限靠邊的位置，中間是空的。這是因?yàn)闆]有一個廠商能做到既支持越來越大的商業(yè)用戶導(dǎo)向并被管控的BI部署，又在用戶體驗(yàn)上為這場劃時代的變革做好了創(chuàng)新的準(zhǔn)備。

有觀點(diǎn)認(rèn)為以前的BI巨頭將不能重新獲取市場的認(rèn)同，即便他們還在為創(chuàng)新而投入。

Tableau和Qlik得到了市場的認(rèn)同，是因?yàn)樗麄儩M足了客戶在數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)上的需求，促成了更簡單和更廣泛的應(yīng)用，因而獲得了成長。

客戶都非?？粗禺a(chǎn)品的易用性，也很看重產(chǎn)品功能、銷售過程、產(chǎn)品服務(wù)、產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)品升級、商業(yè)價值、支持所有用戶的分析等方面的滿意度。被市場認(rèn)同的BI廠商，他們更專注于簡單易用，以讓更多的用戶能隨時隨地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。他們正在實(shí)現(xiàn)客戶最關(guān)注的需求，并從新的分析項(xiàng)目投資中獲取增長，而諸如監(jiān)控、管理、嵌入、擴(kuò)展性等企業(yè)級功能還處于開發(fā)完善過程之中，例如，Qlik了Qlik Sense，而Tableau每個版本都補(bǔ)足一些企業(yè)級功能。

有觀點(diǎn)認(rèn)為，Tableau和Qlik -直致力于重點(diǎn)優(yōu)化產(chǎn)品的易用性以接入更多的用戶，但較少關(guān)注新出現(xiàn)的增長領(lǐng)域，例如，智能數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)以進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)分析的民主性，也較少投入到自服務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備領(lǐng)域（Tableau計(jì)劃在V9中包括有限的功能，Qlik也有類似的計(jì)劃），但他們在這些領(lǐng)域的能力還比較欠缺。

商業(yè)智能的bi時代范文第5篇

6月12日下午，北京航空航天大學(xué)軟件學(xué)院（以下簡稱北航軟件學(xué)院）與國內(nèi)數(shù)據(jù)可視化分析解決方案提供商北京永洪商智科技有限公司（簡稱永洪科技）共同舉行了“北航-永洪科技 BI聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室”揭牌儀式，并簽署了《北京航空航天大學(xué)軟件學(xué)院―永洪科技BI聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室合作協(xié)議》。

在揭牌儀式上，北航軟件學(xué)院黨委書記張德生為揭牌儀式致辭，他希望雙方這次合作將讓北航軟件學(xué)院的師生在實(shí)驗(yàn)室里就能夠熟悉當(dāng)前的敏捷BI和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和產(chǎn)品，讓學(xué)院能更好地培養(yǎng)人才。據(jù)悉，早在2013年，北航軟件學(xué)院就成為全國首個開設(shè)“大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)”的軟件學(xué)院。

目前，北航軟件學(xué)院已經(jīng)與很多國際國內(nèi)知名軟件企業(yè)開展深度的校企合作，并設(shè)立專業(yè)的實(shí)驗(yàn)室。例如，北航-威盛電子集成電路設(shè)計(jì)專用實(shí)驗(yàn)室、AMD-北航學(xué)生科技創(chuàng)新中心、微軟（日本）日文應(yīng)用軟件專業(yè)實(shí)驗(yàn)室、SAP-北航ERP實(shí)驗(yàn)室、北航Google Camp實(shí)驗(yàn)室等。隨著移動云計(jì)算專業(yè)發(fā)展需要，北航軟件學(xué)院先后與聯(lián)想集團(tuán)、HTC、RIM、阿里巴巴、開心網(wǎng)、創(chuàng)新工場等企業(yè)展開合作共建了聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。

永洪科技致力于提供數(shù)據(jù)可視化分析解決方案，為企業(yè)級用戶的數(shù)據(jù)化運(yùn)營提供支持。幾年來，永洪科技服務(wù)過的客戶包括中國移動、中國電信、中信銀行、浪潮集團(tuán)、寶寶樹、人人車、途家網(wǎng)、百程旅行網(wǎng)、艾瑞咨詢等公司。此次合作，永洪科技為“北航-永洪科技 BI聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室”提供了價值300多萬元的永洪BI軟件。永洪科技將會持續(xù)負(fù)責(zé)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室BI產(chǎn)品的部署、培訓(xùn)和輔導(dǎo)工作，北航軟件學(xué)院將利用永洪科技搭建敏捷BI的環(huán)境，對商業(yè)智能、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的行業(yè)技術(shù)和解決方案進(jìn)行學(xué)習(xí)和研究。