摘要： 由于云計算托管，自助商業智能也將像iPod一樣實現夢想。在云計算商業智能初期，很多用戶對其感到失望。在這里，他們希望不受限制地自助訪問他們的數據和洞察力，而不需要隨之而來的對其物理基礎架構的要求。相反，他們得到了一個云計算“解決方案”，需要比以往任何時候都更加努力工作。
回想一下2004年：在這一年，Facebook公司推出其第一個版本...索尼公司發布了其熱門NW-HD1音頻播放器。
數字技術應該是一個游戲規則的改變者。以數字格式攜帶整個音樂庫的想法聽起來非常棒。誰不想要一個便攜式版本呢？他們可以立即搜索并進入任何地方尋找音樂，而不是必須只能在實體店去收集？而NW-HD1是十年來最大的高科技觸發器之一。
首先，其價格在當時是非常昂貴的。其次，要使用它，人們首先必須使用其性能不佳的內置軟件手動處理每個音樂文件。遠離方便的系統，提供前所未有的控制和訪問文件的權力，它浪費了大量的時間，卻留給一個較低質量的原始資產版本。
這是否意味著攜帶一個完整的數字化音樂圖書館的想法注定失敗了？當然不是。2004年，蘋果公司完善了iPod的設計，使人們實現了這個夢想。隨著歲月的推移，帶給人們更多的MP3播放器，智能手機，直到現在的Spotify。如今，獲得高質量的音樂是我們認為理所當然的事情。
為什么要告訴這些？
由于云計算托管，自助商業智能也將像iPod一樣實現夢想。在云計算商業智能初期，很多用戶對其感到失望。在這里，他們希望不受限制地自助訪問他們的數據和洞察力，而不需要隨之而來的對其物理基礎架構的要求。相反，他們得到了一個云計算“解決方案”，需要比以往任何時候都更加努力工作。
當自助云計算商業智能不是真正的自助服務
商業智能工具是云托管的事實不會自動使其成為自助服務。你還必須添加，調整和管理數據。
如果你的云商業智能解決方案使用傳統的商業智能技術和體系結構，那么它將需要大量服務時間，昂貴的投資回報率（ROI）模型，以及剛性數據驅動的環境，對變化的容忍程度很小。這與許多云商業智能解決方案廠商所說的“自助服務”一樣，這是一個很大的沖擊。
云計算只是一個場所
在Amazon EC2上的“虛擬”計算機上安裝商業智能軟件，并在云計算中獲得完全管理的商業智能服務，即使兩者通常都被稱為“云計算商業智能”或“在云中的商業智能”，也是一個不同的世界。”
第一個只是轉移你的數據存儲的情況，它是你的數據中心或亞馬遜公司數據中心之間的選擇。
第二個選項是完全管理的云商業智能服務，這是一個涉及如何處理你的商業智能需求的戰略決策。將商業智能解決方案外包給第三方內部部署供應商，這需要仔細考慮。
解決問題，不要轉移問題
如果你已經完全使用基于云計算的自助服務應用程序，例如SalesforceforCRM，用于流量分析的GoogleAnalytics（分析）或用于幫助臺管理的Zendesk，則你將體驗到真正的自助服務云解決方案，并且可能會期待你的云計算商業智能供應商作為標準。
但是，傳統的商業智能解決方案具有繁瑣的數據管理功能，并且要求最終用戶在每次要添加數據，更改現場或在報表或儀表板的界面上更改數據可視化時，調用客戶支持或打擾IT部門。
當你將傳統的系統從內部數據中心轉移到云端時，你會保留相同的問題。單靠云計算將無法解決。
同步和整合就是一切
商業智能軟件最好部署為盡可能“接近”提供給它的數據，以便將數據從源傳輸到商業智能軟件進行分析時的開銷最小。
例如，如果源數據位于Amazon云平臺上，并且商業智能軟件位于Rackspace上，那么該數據將需要從Amazon傳輸到Rackspace。類似地，如果數據在內部部署數據中心中，并且商業智能軟件安裝在云中，則源數據將需要首先上傳到云端。
對于處理非常大的內部數據集的一些公司，通過網絡托管和發送所有數據代價可能會非常昂貴。而且，當然，由于不可避免的安全或監管原因，你可能有義務將這些數據保留在現場，特別是如果是財務機構或醫療機構。
無論哪種方式，除非你使用具有安全嚴密的云商業智能系統，否則有效同步此數據，同時不斷引入新的數據集和來源意味著你總是在追趕。甚至在你開始應對數據倉庫，數據建模，查詢制定和數據可視化等挑戰之前。
脫節的應用程序使事情更糟
Salesforce和Google Analytics是真正的自助服務應用程序，部分原因是相同的應用程序用于數據輸入，管理和操作。這意味著Salesforce/Google控制（并可以預處理）整個數據架構，從數據存儲到用戶可以使用的方式。
另一方面，商業智能軟件不會生成新的數據，它從其他數據場景中繪制出來。如果這些數據保留在實際的商業智能軟件的其他地方，它可以由許多不同的應用程序以無數的不同格式生成，并存儲在各種位置。
這是非常尷尬的內部部署，但是當你將這些問題轉移到云端時，它們會變得更加復雜。可以這么說，你就需要一個一致，集成，靈活，最優的單棧商業智能解決方案，將所有這些鏈接在一起，讓你控制如何組合和操作數據。你需要內部部署數據中心，但你需要更多的云。
黃金法則
如果商業智能解決方案不是內部自助服務，那么在云中也不會是自助服務。這意味著要考慮的第一個基本要素不在于商業智能系統是云托管還是計劃部署在內部數據中心，而是目前的商業智能軟件是真正的自助服務。這也是完全管理的商業智能服務。
為什么選擇云服務中的自助式商業智能？
像索尼的NW-HD1播放器一樣，以前的云商業智能迭代夸大了他們解決用戶缺乏內部部署解決方案的難題的能力。
但是，像iPod一樣，只要采用正確的方法，云計算托管的商業智能仍然是一個好主意。
畢竟，IT團隊需要巨大的壓力才能管理基礎設施，同時為你提供易于可靠的備份數據備份方法。你應該看到改進的正常運行時間，因為提供商負責確保服務器全天候可用。而且，當然，隨著許多組織向云端邁進，IT團隊可能無法或不愿意處理涉及到的內部部署軟件。
為什么在云中選擇商業智能自助服務？
精簡商業智能云計算部署的供應商應該處理版本升級，確保您始終能夠訪問最新的功能和創新，以及定期更新的數據和軟件集成。
例如，Sisense公司專有的In-Chip引擎中使用的基礎技術可讓你運行任何即時查詢并現場接收答案，而無需為每個新問題提前準備數據。這是因為Sisense公司有效地使用CPU緩存內存以及進程，并且只有在進行新的查詢時才準備數據，允許并發的臨時查詢在幾秒鐘內返回結果。
使用這種類型的整體云服務也可能意味著數據量和數據源的更好的性能和可擴展性，因為你不會受到內部部署硬件容量的限制。
選擇商業智能云解決方案的3個技巧
如果選擇商業智能云解決方案，這里有幾件事要注意：
1.避免供應商讓你自己實施或與合作伙伴一起實施。重要的是擁有自己需要的工具，而不是依靠一個新的中介來進入云端。
2.小心專注于花哨的前端功能的平臺。你需要一個可行的自助服務解決方案，以簡化數據準備，而不需要花哨的可視化或儀表板，限制你能夠對驅動它們的數據執行哪些操作。
3.確保安全性達到最高：系統和環境之間不共享客戶端數據，使用行業領先的云計算提供商（如AWS）的服務，通過互聯網或SSH隧道連接到所選數據庫的選項，以及安全管理，并通過VPN進行雙重認證。
最后，充分利用免費試用的機會，并注意要求付款的供應商的要求，以便你的數據的概念證明。你需要知道這個系統是否適合你，這意味著花時間測試它沒有壓力或財務義務。如果供應商提供免費的概念驗證代價昂貴或耗時，那么他們的工具可能會耗費大量的時間和投資。
記住黃金法則：最重要的是，這些是真正的自助式商業智能工具，無論你是否將其托管在云端！
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