即便是在“大數據”和“物聯網”這些概念盛行的今天，幾乎所有基于數據驅動的公司依然非常關注云技術。雖然云技術在一些數據量不大、安全要求不高的商業應用程序里運作的還不錯，但是卻很難在分析功能上有所建樹。
企業仍在嘗試適應云技術
在過去的二十年里，企業用于商務智能工具上的支出已經達到了數十億美元。舉個例子，某家大型金融服務企業里，不同部門、以及不同地區的分公司所擁有的分析工具多達92種。請注意，筆者此處使用的是“擁有”，而不是“使用”。事實上，商務智能技術的關鍵并不在于企業擁不擁有它，而是在于員工愿不愿意使用它。特別是在過去的十年時間里，企業每年花在商務智能咨詢上的開銷翻了三倍，但是商務智能工具的使用率卻與二十年前差不錯。
云技術部署效率依然不高
對于企業的IT部門來說，技術部署要比運營效率重要的多。絕大多數IT企業已經采用了兼容云技術和內部部署技術的異構型環境，他們最關心的，就是員工會不會使用自己部署的軟件。但當我們談到云技術商務智能，似乎對企業IT依然沒有太大吸引力。
主要原因有以下四點：
一、數據重心依然在防火墻
今天，每家企業都有一些在云端運行的應用程序，比如客戶關系管理應用程序，人力資源應用程序，等等。不過在數據量方面，所有這些在云端的數據只占到企業全部數據中非常小的一部分------大約只有1%。對于分析企業數據源來說，從云端獲取數據容易，可把數據放到云端卻很難。如果那移動運營商舉例的話，你會發現，他們的品牌經理每個月都會分析數千萬營銷信息，并把這些數據和手機使用率及零售終端數據相匹配。他們的做法是每個月從自己的數據倉庫里提取數據，顯然，把如此重要的數據放在云端不會是他們的首選。
二、廣域網帶寬有限，發展也很緩慢
目前市場上的廣域網帶寬基本上是兆位級別的，但是數據量早已經從兆字節增長到了千兆字節。對于絕大多數企業來說，把一小部分數據移到云端其實是不切實際的。舉個例子，亞馬遜有一個“sneaker net”服務，可以幫助用戶在云端導入或導出數據，但是在目前廣域網的數據傳輸率下，一旦數據量變得龐大，就根本無法給終端用戶提供任何互動分析服務。
大量數據需要分析，各種交易量更是大的驚人，因此終端用戶的訪問速度就顯得尤其重要，帶寬不給力，云技術就玩兒不轉。
三、安全仍然是個大問題
企業已經感受到使用云基礎設施所帶來的好處，但絕大多數情況都是比較邊緣性的工作，比如開發測試，網頁分析，等等。很多企業不會把自己的關鍵數據放到云端，一些敏感行業尤其如此，比如金融服務業，零售業，以及電信業。這些行業有一個共同點，那就是都涉及到財務和私人信息數據，還有一些公司，他們的銀行賬戶交易數據是十分敏感的，因此會非常看重數據安全。就目前而言，云技術安全性似乎還沒有達到類似公司的安全要求。
四、“云”不是只有一處
通常來說，客戶關系管理，人力資源管理，以及企業資源計劃等應用程序不會再同一個物理地點運行。理想狀況下，將這些資源聚合在云端可以簡化一切工作，但問題是，如今的企業分析團隊仍然需要把所有數據源連接在一起，傳輸數據，并通過傳統的商務智能部署流程處理。一般來說，一家企業使用的應用程序平均超過500個，即便不把所有應用程序都部署在云端，為商務智能部署幾個主要App應用的工作量依然很大。
云技術在中小企業中的困境
相對于大企業，中小企業處理的數據量較小，一些云技術供應商也適時地退出了實惠的云技術商務智能解決方案。理論上來說，這是件好事兒，但實際應用卻不盡如人意：連接到銷售終端系統上的軟件需要抓取數據，所有的數據源需要被整合在一起，接著上傳到云端，之后數據專家需要構建一個數據模型，業務分析師再根據報表來收集需求，最后，由數據分析師來實現這些需求。
這太復雜了，而且對于中小企業來說，成本也不低，因此不少中小企業心里都會算筆賬，看部署云技術究竟值不值得。
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