“BI（商業智能)系統是CIO十分歡迎的系統，因為它可以讓企業CEO親自體驗到信息化的價值所在，移動BI的逐漸普及也加快了CEO們應用商業智能系統的速度。”用友華表總經理苗峰向記者表示。眾所周知，BI的源頭是數據，BI的對象也是數據。根據IDC的預測，從2009年到2020年，數據總量將增長44倍，達到35ZB。其中，80%的數據都是非結構化數據。毫無疑問，隨著大數據時代的來臨，海量數據給BI帶來了前所未有的壓力。如何有效地利用大數據，以及其中所沉淀的信息，成為未來的一大競爭焦點。
整合所有數據
不論是大交互數據還是大交易數據，處理并分析非結構化數據是BI業內一直面臨的難點。
SAP亞太及日本區商務分析和可持續發展事業部副總裁Atul Patel告訴記者，2011年全球新產生了4EB的數據。今后全球的三大趨勢是海量數據、社交網絡和移動計算。這些會對BI帶來巨大的挑戰和壓力。“這就需要我們進行技術革新，把所有的信息進行整合，同時進行實時的分析。”Atul Patel表示。
大數據意味著包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規模或復雜程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。Informatica公司高級副總裁兼首席信息官Tony Young向《中國電子報》記者表示，大數據包括大交易數據和大交互數據。對于大交易數據，在從ERP應用程序到數據倉庫應用程序的在線交易處理(OLTP)與分析系統中，傳統的關系數據以及非結構化和半結構化信息仍在繼續增長。隨著企業將更多的數據和業務流程移向公有云和私有云，這一局面變得更加復雜。而大交互數據，這一新生力量由源于社交媒體數據構成。它包括了呼叫詳細記錄、設備和傳感器信息、GPS和地理定位映射數據、通過管理文件傳輸協議傳送的海量圖像文件、Web文本和點擊流數據、科學信息、電子郵件等等。
不論是大交互數據還是大交易數據，處理并分析非結構化數據是BI業內一直面臨的難點。“不管是結構化數據還是非結構化數據，都需要對它們進行集成。”Tony Young強調。數據集成讓組織機構將傳統的交易數據與全新的交互數據組合起來，讓業務部門形成行業洞察力。達索系統EXALEAD品牌CEO Laurent Couillard也強調，結構化和非結構化數據一體化訪問非常重要。
BI將不斷擴展至BA
傳統的BI無法處理日益復雜的數據，將BI擴展至BA將成為未來競爭的焦點。
隨著數據爆炸式增長，傳統的BI無法處理日益復雜的數據。而且有時候公司的一線員工在實施高層指令過程中，理解高管層策略的時候會有偏差,在方案和實施之間存在鴻溝。Atul Patel認為，如果高管層和員工之間要獲得很好的溝通，就需要BA(商業分析)的幫助。BA是針對數據準確的、一致的分析，其包括六大支柱，即商務智能(BI)、企業信息管理(EIM)、數據倉庫(DW)、企業治理、風險管理和合規(GRC)、企業績效管理(EPM)、分析應用(AA)。
“BA與BI不一樣，BI更多關注報表、分析、儀表盤，而BA事實上是架起了ERP和BI之間的一座橋梁。”Atul Patel強調。
對于BA的六大環節，BI事實上僅僅提供一個界面，大家在BI上能夠看到儀表盤和報表，這只是數據的輸入或者輸出環節而已。SAP中國區卓越中心、戰略解決方案部總經理潘再耀也向記者強調，在BA中，EIM起到了非常重要的作用，比如社交媒體或傳感器產生了大量的非結構化的數據，EIM技術可以對這些數據結構化并進行分析。通過EIM，可以把非結構的、沒有意義的數據轉化為有意義的數據。
業界觀點
Informatica公司高級副總裁兼首席信息官Tony Young
數據集成是重中之重
大數據時代已經來臨，隨著IT應用的發展，企業積累的數據越來越多。而隨著社交網絡、移動計算和傳感器等新渠道和新技術的不斷涌現，生產了大量的新型數據，各種各樣的數據散落在不同的系統中。各數據之間有哪些關聯性？哪個數據是可信的？如何從海量的數據中挖掘出有價值的、易用的客戶信息？要回答這些問題，企業需要一個單一、完整、可信的客戶數據視圖。而創建一個單一、完整、可信的客戶數據視圖，數據集成是關鍵。沒有集成的數據，其商業價值為零。
對各個機構來說，讓業務部門能夠訪問所有數據，以便將其應用于整個大數據基礎設施中極為重要。數據集成讓組織機構能夠將傳統的交易數據與全新的交互數據組合起來，從而獲得在其他情況下無法達成的洞察力和價值。比如，可以通過社交媒體了解客戶的喜惡，以此充實客戶資料來提高目標行銷效率。值得一提的是，數據集成并不是一個很窄的領域，其市場規模已達到450億美元。
達索系統EXALEAD品牌CEO Laurent Couillard
企業搜索提升決策質量
大數據時代信息規模快速增長，更快獲取有用的信息是關鍵，企業搜索會變得越來越重要，其可以凌駕于多個管理系統、數據庫之上，其中包括BI系統，也就是說BI只是企業搜索的數據來源之一。
企業搜索平臺能夠提升決策質量，降低IT成本。BI信息只是給決策者一個結論，而企業搜索可以順著這個結論回溯，找到信息的來源及過程,所有信息通過企業搜索平臺組合在一起。而且，企業搜索平臺能夠提供覆蓋多個系統的全視角信息視圖，實現實時運行報告和分析。
用戶使用BI時，往往將BI產品集成在多種不同的解決方案中，其中包括CRM、ERP、金融服務乃至醫療等應用。BI提供商會從不同來源了解相關信息，從而充分滿足用戶的需求，具體包括文檔、內外部網站、案例管理系統等等。但分別搜索上述信息來源對BI提供商提出了巨大挑戰，這就需要用到企業搜索平臺。
SAP亞太及日本區商務分析副總裁Atul Patel
內存計算加快分析速度
在大數據時代，數據是以不同狀態存儲的。有的數據是結構化的，有的是非結構化的，有的是在社交媒體等媒體平臺呈現的，有的存在數據倉庫、數據集市中，調用這些數據需要占用大量時間。而為了快速響應不斷變化的市場，業務用戶又需要快速獲得有用的信息并進行分析。對于這些挑戰，我們認為內存計算可以解決這些難題。
應用內存計算形成的高性能分析工具支持企業根據不斷變化的大量信息來分析業務運營情況。企業可以從數據源實時、快速地瀏覽和分析所有的交易數據和分析數據。發生業務時，運營數據將保存在內存中，若要做整個企業的擴展分析，可以將外部數據添加到分析模型中。這種分析工具可以理解為一個內存式的數據倉庫，儲存數據的方式是以列的方式，這樣就可以節省很多空間。下一步我們希望能夠把交易系統和分析系統都結合到工具上，從而避免分層處理過程，這樣運行速度會更快、占用空間會更少。
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