在大數據時代下，隨著大數據商業價值的凸顯，很少有企業機構質疑大數據和分析能夠為其帶來的巨大價值，但最重要的問題在于，如何在可持續發展的基礎上迅速釋放大數據的價值，而無需巨額的前期投資。

企業已無法應對非結構化數據和傳感器數據在數量與種類上的迅速增長。因而，他們迫切需要增進大數據分析的專業知識和能力，以保持競爭力。在當今這個以客戶為先的時代，工業化規模的分析能力和數據驅動型洞察能力是企業生存的關鍵，數據必須進行實時處理。這也是大多數企業面臨的挑戰。

數據驅動型且洞察敏捷的企業能夠很好地轉變客戶及員工的互動方式，并鎖定新的商機。而未能實現現代化并無法充分利用這些新的數據動態的企業，則將面臨競爭優勢不保的風險。

現代企業被寄予厚望，必須不斷提供更好的產品和服務、改進經營、更好地管理風險并開發新的業務模式，以保持相關性。要想在這種環境中保持領先，企業必須能夠分析并高效地使用全部相關數據，這些數據來自人、機器和交易數據等全新來源。這樣員工及合作伙伴才能不斷創新。

隨著數據量不斷增長，企業運用數據并從中創造價值的能力在不斷提升，公司將能夠優化幾乎業務運營的所有方面，包括采購、物流和客戶體驗。此外，數字化革命等主要動態正在顛覆整個行業，所以，數據驅動型的洞察對企業生存將變得至關重要。因此，商業智能分析在當下和未來都將是企業投資與業務戰略的重點領域之一。

傳統商業智能環境提供的分析和報告往往基于交易完成后的數據得出企業績效和分析報告。所以，傳統系統并不能從工業化規模的新形式和大量數據中獲得洞察。由于缺乏這項技術，目前許多企業都無法利用數據或在整個企業共享相關數據，這可能會影響企業的業務敏捷度和競爭力。應對這些挑戰可能花費極其昂貴，往往令人望而卻步，對于那些迫切希望快速成為數據驅動和敏捷的企業尤其如此。

通過“即服務”的方式，企業無論處于轉型中的哪個階段，都無需昂貴的前期投資就能進行改變。

成功的商業智能現代化戰略需具備三個核心要素。一是環境發現將解決“如何將數據分享給更多的員工”這一難題，以便他們能夠作出數據驅動型和敏捷的決策。這些環境包括數據池（基于本地格式的原始數據的存儲庫）、數據可視化工具，以及能夠在整個企業迅速實現數據共享和分析協作的服務。二是分析解決方案將支持特定需求以便更高效地運營業務，無論是幫助客戶構建新的項目，還是對已有的項目進行有針對性的改進。三是混合數據管理服務讓企業能夠通過工業規模的分析來追求業務創新。通過將它集成到業務流程和系統中，企業便可充分利用所有相關信息，無論來源于企業內交易系統、社交、傳感器的信息，還是流動數據。

通過 “即服務”方式，企業能夠解決基礎設施過時的問題。如果這種方式是靈活開放的，就能將企業當前商業智能投資的優勢與最新的分析創新整合，從而提供真正的商業價值。這種靈活的消費模式讓企業能夠迅速抓住傳統和新形式數據帶來的潛在商機。進行現代化刻不容緩，重要的里程碑需要盡早樹立。例如，在數據池中設置一個環境發現功能最少只需要兩周時間，尤其是使用云技術的時候，緊接著陸續推出全新的分析解決方案。

僅需12~18周時間，一個可靠的、數據驅動型商業智能環境即可投入運營，這大大降低了總體擁有成本，提升了服務水平協議。

將軟件、硬件和咨詢服務整合到一起的商業智能現代化計劃可降低可預測成本，并且能夠構建整個企業范圍內的能力和差異化。改造后的環境將具備以下優勢：在整個企業范圍內共享數據；進行嵌入式分析，獲得新洞察以便改善運營和決策流程，并實時提供綜合指導；降低風險，發現環境和“即服務”部署模式配置快速啟用選項；業務敏捷性，強化競爭優勢和客戶互動。

D1Net評論：

對于企業而言，隨著數據量的不斷增長，企業發展的當務之急就是提高數據處理能力。通過追求商業智能現代化，并特別強化“即服務”模式，企業能夠保護自己免受老舊基礎設施的影響，且無須大量的前期投資。通過工業規模的分析和數據驅動型洞察來釋放數據的威力，企業將能夠優化運營的方方面面，這對下一波業務創新至關重要。