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物聯(lián)網(wǎng)
云計(jì)算
傳感網(wǎng)
摘要：隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)這三大技術(shù)的出現(xiàn)和廣泛的商業(yè)化，這些新技術(shù)已經(jīng)逐漸介入、影響人們的日常生活，新技術(shù)的廣泛采用也必然會(huì)對(duì)原來(lái)的產(chǎn)業(yè)、技術(shù)產(chǎn)生影響，甚至是變革，并催生新業(yè)態(tài)。本文同過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料，試圖從技術(shù)角度討論云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)對(duì)商務(wù)智能技術(shù)產(chǎn)生的影響，并認(rèn)為新技術(shù)會(huì)為商務(wù)智能應(yīng)用注入活力，在一定程度上解決商務(wù)智能目前遇到的問(wèn)題，但依然存在一些重大問(wèn)題需要突破。
1 商務(wù)智能
商務(wù)智能BI（Business Intelligence）于1989年由Gartner Group 的Howard Dresner首次提出，它描述了一系列的概念和方法，并通過(guò)基于事實(shí)的支持系統(tǒng)來(lái)輔助商業(yè)決策的制定。之后隨著商務(wù)智能的深入發(fā)展和人們對(duì)其認(rèn)識(shí)的加深，不斷有不同的商務(wù)智能的定義出現(xiàn)。文中采用2007 年Gartner 商務(wù)智能峰會(huì)對(duì)BI的重新定義，即BI為一個(gè)傘狀的概念， 它包括了分析應(yīng)用、基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)和良好的實(shí)踐。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等平臺(tái)已經(jīng)涵蓋在BI范疇里，BI已不再僅僅是前端展現(xiàn)工具。商務(wù)智能已經(jīng)開始成為一種用于描述企業(yè)范圍內(nèi)使用數(shù)據(jù)、分析信息、制訂決策和管理績(jī)效的原則的術(shù)語(yǔ)。而且組織應(yīng)該用全面的績(jī)效提升來(lái)衡量商務(wù)智能的成功。衡量BI的成功與否，不再是數(shù)據(jù)組織的有序、數(shù)據(jù)的ETL 過(guò)程的更完美，不再是異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成能力，也不再是數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)歸約的強(qiáng)大功能，而是BI是否有助于促進(jìn)企業(yè)業(yè)績(jī)的提升。此外，BI分析型系統(tǒng)應(yīng)該強(qiáng)調(diào)和形成效果，也就是說(shuō)，BI必須要促進(jìn)和業(yè)務(wù)或某一方面業(yè)務(wù)的順利展開，提升業(yè)績(jī)。BI的核心在于應(yīng)用，這也是BI實(shí)踐者在工作中的真實(shí)體會(huì)。
商務(wù)智能的概念和商務(wù)智能系統(tǒng)的發(fā)展都不是一蹴而就的過(guò)程，商務(wù)智能系統(tǒng)的雛形可以看成是事務(wù)處理系統(tǒng)。后來(lái)在事務(wù)處理系統(tǒng)的基礎(chǔ)上出現(xiàn)了高級(jí)管理人員信息系統(tǒng)，它是商務(wù)智能發(fā)展的又一個(gè)層級(jí)，相對(duì)于初級(jí)的事物處理系統(tǒng)來(lái)說(shuō)它在分析和處理綜合性與復(fù)雜性問(wèn)題的能力上有了進(jìn)一步的提高。在管理信息系統(tǒng)(MIS) 的基礎(chǔ)上，又出現(xiàn)了決策支持系統(tǒng)，最終出現(xiàn)了商務(wù)智能系統(tǒng)。BI系統(tǒng)可以為決策者提供智能服務(wù)，而且越來(lái)越多的支持非結(jié)構(gòu)性問(wèn)題的處理，在決策的支持上也要比決策支持系統(tǒng)進(jìn)步，更好的分析和處理綜合性和復(fù)雜性較高的問(wèn)題。
BI系統(tǒng)雖然可以提供智慧服務(wù)，但它所有功能的完成仍然依賴于原始的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這些海量的數(shù)據(jù)是智慧服務(wù)的基礎(chǔ)，對(duì)這些數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及加工處理仍然占有很高的位置，可以說(shuō)商務(wù)智能系統(tǒng)的核心就是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)。BI系統(tǒng)先要收集大量的數(shù)據(jù)并對(duì)其整理形成可供使用的數(shù)據(jù)。然后把這些經(jīng)過(guò)預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工轉(zhuǎn)化成信息，形成的最終智慧產(chǎn)品用于指導(dǎo)商務(wù)實(shí)踐。IBM 公司曾經(jīng)提出過(guò)一個(gè)體系結(jié)構(gòu)，主要有下面的幾個(gè)組成部分：外部數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模和構(gòu)造工具、數(shù)據(jù)管理、訪問(wèn)工具、決策支持工具、商務(wù)智能應(yīng)用、元數(shù)據(jù)管理。以上幾個(gè)部分通過(guò)體系內(nèi)的協(xié)作可以提供數(shù)據(jù)分析與管理、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等功能。
以零售業(yè)為例，分析商務(wù)智能在零售業(yè)中發(fā)展的推動(dòng)因素：
（1）不斷增長(zhǎng)的需求。隨著業(yè)務(wù)的高速增長(zhǎng)，零售企業(yè)積累了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，管理人員面對(duì)看似無(wú)序的海量數(shù)據(jù)，迫切需要發(fā)掘其中的市場(chǎng)規(guī)律和發(fā)展趨勢(shì)，包括基層管理人員在內(nèi)的零售企業(yè)管理團(tuán)隊(duì)在日常經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)中必須及時(shí)有效地做出正確的決定或決策，這些都引發(fā)了零售業(yè)對(duì)于商業(yè)智能應(yīng)用的迫切需求。
（2）對(duì)商業(yè)智能理解的加深。跟隨著商業(yè)智能理論與實(shí)踐雙重發(fā)展的腳步，零售業(yè)界對(duì)于商業(yè)智能的理解和認(rèn)識(shí)不斷深入，更多的零售企業(yè)開始能夠根據(jù)自己的業(yè)務(wù)實(shí)際提出商業(yè)智能方面的應(yīng)用需求，這對(duì)于成功開展商業(yè)智能項(xiàng)目，提升項(xiàng)目的投資回報(bào)率有著重要的實(shí)踐意義。
（3）以顧客需求為導(dǎo)向的業(yè)務(wù)流程再造。為了提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力和盈利水平，越來(lái)越多的零售企業(yè)開展了以顧客需求為導(dǎo)向的業(yè)務(wù)流程再造，力求打造良好的客戶服務(wù)質(zhì)量和不易復(fù)制的核心競(jìng)爭(zhēng)力。一方面，更好地理解客戶需求，及時(shí)地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化都有待商業(yè)智能應(yīng)用的支持。另一方面，業(yè)務(wù)流程的再造有助于零售企業(yè)更好地采集相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)。
（4）新信息技術(shù)的應(yīng)用。信息技術(shù)的快速變革從技術(shù)層面大力推進(jìn)了商業(yè)智能的實(shí)踐和應(yīng)用，例如無(wú)線射頻技術(shù)(RFID)在零售業(yè)的逐步應(yīng)用有效改善了零售數(shù)據(jù)采集的時(shí)效性，同時(shí)也極大提高了數(shù)據(jù)的粒度和準(zhǔn)確性，這對(duì)于改善商業(yè)智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)質(zhì)量意義重大。
2 物聯(lián)網(wǎng)
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，在互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)上延伸和擴(kuò)展，形成了新一代的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，即物聯(lián)網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng)是新一代信息技術(shù)的重要組成部分，是繼計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)通信網(wǎng)之后的第三次信息革命。
物聯(lián)網(wǎng)是指在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上，通過(guò)各種信息傳感設(shè)備，如射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)、傳感器、激光掃描器、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)、氣體感應(yīng)器、攝像頭等各種裝置與技術(shù)，實(shí)時(shí)采集任何需要連接、監(jiān)控和互動(dòng)的物體或過(guò)程，采集其聲、光、圖、熱、電、化學(xué)、力學(xué)、生物、位置等各種需要的信息，進(jìn)行信息交換與通訊，實(shí)現(xiàn)定位、智能化識(shí)別、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)。其目的是實(shí)現(xiàn)物與物、物與人，所有的物品與網(wǎng)絡(luò)的連接，方便識(shí)別、管理和控制。
所有物品在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中能進(jìn)行“交流”。物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，簡(jiǎn)稱 IOT）又稱傳感網(wǎng)，最早是由美國(guó)在 1999年的移動(dòng)計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議上提出的。2003 年，美國(guó)《技術(shù)評(píng)論》提出傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將是未來(lái)改變?nèi)祟惿畹氖蠹夹g(shù)之首。2005 年，國(guó)際電信聯(lián)盟(ITU)在突尼斯舉行的信息社會(huì)世界峰會(huì)上發(fā)布了《ITU 互聯(lián)網(wǎng)報(bào)告 2005：物聯(lián)網(wǎng)》引用了物聯(lián)網(wǎng)的概念，指出無(wú)所不在的“物聯(lián)網(wǎng)”通信時(shí)代即將來(lái)臨。2008 年，在北京大學(xué)舉行的第二屆中國(guó)移動(dòng)政務(wù)研討會(huì)“知識(shí)社會(huì)與創(chuàng)新 2.0”提出移動(dòng)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展代表著新一代信息技術(shù)的形成，并帶動(dòng)了經(jīng)濟(jì)社會(huì)形態(tài)、創(chuàng)新形態(tài)的變革，推動(dòng)了面向知識(shí)社會(huì)的以用戶體驗(yàn)為核心的下一代創(chuàng)新（創(chuàng)新2.0）形態(tài)的形成。2009 年，美國(guó)將新能源和物聯(lián)網(wǎng)列為振興經(jīng)濟(jì)的兩大重點(diǎn)。
目前世界許多國(guó)家都對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展高度重視。在美國(guó)，奧巴馬政府把物聯(lián)網(wǎng)確立為新一輪國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵戰(zhàn)略。在我國(guó)，自溫家寶總理 2009 年 8月視察無(wú)錫物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究所提出“感知中國(guó)”以來(lái)，物聯(lián)網(wǎng)被正式列為國(guó)家重點(diǎn)發(fā)展的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一，寫入政府工作報(bào)告。與計(jì)算機(jī)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不同，我國(guó)在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究方面處于世界領(lǐng)先水平，與美國(guó)、英國(guó)、德國(guó)一起成為國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)制定的主導(dǎo)國(guó)，具有重要的影響力。英國(guó)、德國(guó)、芬蘭、日本、韓國(guó)、意大利、加拿大等國(guó)家都在投入巨資深入研究探索物聯(lián)網(wǎng)。
作為推動(dòng)信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步的一項(xiàng)重要技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)從2009 年至今一直受到我國(guó)各行各業(yè)的重視。由于物聯(lián)網(wǎng)需要智能處理，因此物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展也給商務(wù)智能帶來(lái)了商機(jī)。
當(dāng)前，我國(guó)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)更多地關(guān)注硬件的應(yīng)用，而在應(yīng)用軟件層面則顯得不夠重視。從計(jì)世資訊《中國(guó)RFID 與物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展2009 年度報(bào)告》(以下簡(jiǎn)稱物聯(lián)網(wǎng)報(bào)告)中可以了解到，物聯(lián)網(wǎng)的組成必須具備三個(gè)條件：
第一，全面感知。就是讓物品會(huì)“說(shuō)話”，將物品信息進(jìn)行識(shí)別、采集。第二，可靠傳遞。就是通過(guò)現(xiàn)有的2G、3G 以及未來(lái)4G 通信網(wǎng)絡(luò)將信息進(jìn)行可靠傳輸。第三，智能處理。就是通過(guò)后臺(tái)的龐大系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行智能分析和管理。
其中第三個(gè)條件就是我們所說(shuō)的應(yīng)用軟件。目前，從國(guó)內(nèi)外物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展來(lái)看，專注于應(yīng)用軟件的開發(fā)商相對(duì)較少，同時(shí)由于物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)覆蓋全行業(yè)、全業(yè)務(wù)的領(lǐng)域，對(duì)于應(yīng)用軟件開發(fā)商來(lái)講，應(yīng)用軟件的開發(fā)也是一個(gè)摸索、實(shí)踐的過(guò)程，這就導(dǎo)致了物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用軟件并不是很成熟。
物聯(lián)網(wǎng)報(bào)告中指出，如果說(shuō)傳感技術(shù)和通信軟件滿足了前兩個(gè)條件，那么第三個(gè)條件則必須通過(guò)軟件技術(shù)才能實(shí)現(xiàn)。目前，雖然中國(guó)信息網(wǎng)絡(luò)與傳輸基礎(chǔ)較好，但是在傳感器和芯片制造、集成、預(yù)處理等方面還很薄弱，尤其是海量信息處理的軟件技術(shù)相當(dāng)薄弱。
正如物聯(lián)網(wǎng)報(bào)告指出，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)最終的實(shí)現(xiàn)需要智能處理，需要通過(guò)龐大系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行智能分析和管理，而這個(gè)智能分析管理就是當(dāng)前被企業(yè)決策者以及CIO 所持續(xù)關(guān)注的商務(wù)智能(BI)。
當(dāng)前，商務(wù)智能已經(jīng)成為企業(yè)信息化建設(shè)的一個(gè)重要目標(biāo)，企業(yè)的決策者以及業(yè)務(wù)人員希望通過(guò)引進(jìn)商務(wù)智能來(lái)了解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、企業(yè)的內(nèi)部管理，對(duì)商務(wù)智能的需求越來(lái)越強(qiáng)烈。我們?nèi)绻盐锫?lián)網(wǎng)看成一個(gè)“企業(yè)”，那么這個(gè)“企業(yè)”就是一個(gè)多元化，覆蓋不同領(lǐng)域、不同行業(yè)的企業(yè)，它所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、信息會(huì)大得驚人，如何把這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、轉(zhuǎn)換成有效的信息以及實(shí)現(xiàn)智能的管理，就需要商務(wù)智能的支持。
關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)與商務(wù)智能，在物聯(lián)網(wǎng)報(bào)告中是這樣定義的：物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)智能的網(wǎng)絡(luò)，面對(duì)采集的海量數(shù)據(jù)，必須通過(guò)智能分析和處理才能實(shí)現(xiàn)智能化。因此，商務(wù)智能將大有可為。
雖然我們看到物聯(lián)網(wǎng)對(duì)商務(wù)智能的需求很強(qiáng)烈，但是商務(wù)智能在物聯(lián)網(wǎng)上的部署也不是一步到位的，物聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)對(duì)商務(wù)智能提出了更高的要求：
首先是實(shí)時(shí)商務(wù)智能，即隨時(shí)隨地實(shí)現(xiàn)商務(wù)智能。受內(nèi)部和外部的、可預(yù)見(jiàn)的和突發(fā)事件的影響，物聯(lián)網(wǎng)任何一個(gè)應(yīng)用端均需要對(duì)瞬息萬(wàn)變的環(huán)境實(shí)時(shí)分析并做出決策。
其次是分析速度更快。實(shí)時(shí)商務(wù)智能要求分析速度更快，這使商務(wù)智能不得不進(jìn)行架構(gòu)上的改變。
以前的BI都是把它存儲(chǔ)在硬盤上面，數(shù)據(jù)和硬盤有接口互相交換，這種交換限制了速度的提高。
以前的 B1 只是一個(gè)軟件，如果用戶要分析的話，把它通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接到服務(wù)器進(jìn)行計(jì)算就可以了。但現(xiàn)在，BI企業(yè)沒(méi)有完全將BI固化到硬盤里，而是和硬件廠商進(jìn)行綁定，推出一個(gè)專門為分析而制定的軟硬結(jié)合的工具，大幅提高了分析速度。
再次，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制提出更高要求。海量的數(shù)據(jù)如果不能保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性，那么就會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的結(jié)果和判斷，后果非常嚴(yán)重。因此，數(shù)據(jù)質(zhì)量控制是獲得真實(shí)結(jié)果的重要保證。
最后，關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)分析、即時(shí)查詢、多維分析、預(yù)測(cè)功能以及易用的數(shù)據(jù)挖掘等也是BI必不可少并不斷需要加強(qiáng)的地方。
3 云計(jì)算
Google 的創(chuàng)業(yè)者們采用了眾多廉價(jià)PC 提供的搜索服務(wù)，他們成功的把這些PC 集群成比商用服務(wù)器功能還要強(qiáng)大的系統(tǒng)，于是云計(jì)算(Cloud Computing)的嘗試在Google 的努力下得到了成功?；谒麄兊难芯浚?nbsp;Google 公司發(fā)表了四篇具有重要意義的學(xué)術(shù)論文，分別為：分布式文件系統(tǒng)( GFS) 、并行計(jì)算(MapReduce) 、數(shù)據(jù)管理(BigTable) 和分布式資源管理(Chubby) 。這些文章成為了云計(jì)算理論的發(fā)展基礎(chǔ)，對(duì)云計(jì)算平臺(tái)的發(fā)展起了巨大的促進(jìn)作用。關(guān)于云計(jì)算的定義，中國(guó)移動(dòng)研究院提出了具有代表性意義的觀點(diǎn)，他們認(rèn)為云計(jì)算系統(tǒng)是一種把大數(shù)量的低成本運(yùn)算單元通過(guò)IP 網(wǎng)絡(luò)相連而組成的超大型運(yùn)算平臺(tái)，其核心是組成云計(jì)算平臺(tái)和管理軟件。云計(jì)算具有低成本的突出優(yōu)點(diǎn)，它通過(guò)虛擬機(jī)、鏡像部署執(zhí)行等方法為用戶提供服務(wù)。
結(jié)合前面敘述的商務(wù)智能系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的特點(diǎn)，可以看出它們與云計(jì)算的結(jié)合成為一種非常自然的結(jié)果。傳統(tǒng)的BI系統(tǒng)運(yùn)行在Unix小型機(jī)的集中平臺(tái)上，這就帶來(lái)了BI系統(tǒng)的封閉性，這種相對(duì)封閉的狀態(tài)與商業(yè)對(duì)信息時(shí)效性的需求顯然是矛盾的，無(wú)法更好的滿足商務(wù)上需求。另外，由于系統(tǒng)的封閉性導(dǎo)致了BI系統(tǒng)在運(yùn)營(yíng)中的一些問(wèn)題，比如BI系統(tǒng)的可擴(kuò)展性很差，BI處理能力相對(duì)較弱，已經(jīng)無(wú)法滿足對(duì)海量數(shù)據(jù)處理的要求，BI在成本上也相對(duì)較高等缺點(diǎn)。拿聚類為例，現(xiàn)有的BI系統(tǒng)目前只能支持100萬(wàn)個(gè)用戶在一個(gè)月內(nèi)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，這樣的處理能力相對(duì)于企業(yè)對(duì)BI的需求顯得相形見(jiàn)絀。云計(jì)算的出現(xiàn)讓BI的發(fā)展看到了曙光，云計(jì)算與BI的結(jié)合將在很大程度上突破目前BI所處的瓶頸，從而滿足企業(yè)對(duì)BI的需求。
BI和云計(jì)算的結(jié)合將為BI帶來(lái)如下的顯著特征：
（1）云計(jì)算使得BI具有處理海量數(shù)據(jù)的能力。能夠處理海量的數(shù)據(jù)是BI系統(tǒng)提供智能的保障，是BI存在的基礎(chǔ)，但是傳統(tǒng)的BI在運(yùn)算能力上還存在很大的缺陷。在數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程中BI往往面臨大量的數(shù)據(jù)，比如一次小規(guī)模的數(shù)據(jù)挖掘所需要的數(shù)據(jù)也要有幾個(gè)GB或者十幾個(gè)GB，而稍大規(guī)模的數(shù)據(jù)挖掘要處理的數(shù)據(jù)量可以達(dá)到十幾個(gè)TB的規(guī)模，有些公司年業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量能夠達(dá)到幾千個(gè)TB。云計(jì)算的出現(xiàn)讓BI很好的擺脫了傳統(tǒng)Unix平臺(tái)下面臨的窘境，使得其具有處理海量數(shù)據(jù)的能力，經(jīng)試驗(yàn)BI系統(tǒng)的處理能力可以提高十幾到幾十倍，為BI系統(tǒng)的“智能”提供保障。
（2）云計(jì)算環(huán)境下，BI的共享性將成為最重要的優(yōu)勢(shì)之一?，F(xiàn)實(shí)的企業(yè)運(yùn)行情況表明，公司之間及公司內(nèi)部協(xié)調(diào)性并不理想，共享服務(wù)呼之欲出。企業(yè)的發(fā)展重心應(yīng)該是其核心業(yè)務(wù)，而通過(guò)不同區(qū)域和國(guó)家的非核心業(yè)務(wù)進(jìn)行共享合作，可以使不同部門實(shí)現(xiàn)更好的協(xié)同、規(guī)模效應(yīng)和成本節(jié)約。云計(jì)算下的BI提供了一個(gè)信息共享的平臺(tái)，云計(jì)算下的BI可以通過(guò)強(qiáng)有力的信息共享、數(shù)據(jù)共享、計(jì)算共享等手段實(shí)現(xiàn)實(shí)體共享服務(wù)中心的功能。由于云計(jì)算下BI的共享性，可以將分布在不同地區(qū)的信息資源和智力資源進(jìn)行整合，能夠使企業(yè)通過(guò)規(guī)模經(jīng)濟(jì)、流程再造、管理聚焦等手段提升企業(yè)的效率。
（3）云計(jì)算能夠提升BI的時(shí)效性。企業(yè)對(duì)BI系統(tǒng)時(shí)效性的要求仍沒(méi)有得到滿意的解決，造成這種實(shí)時(shí)性需求的壓力主要來(lái)源于企業(yè)多種業(yè)務(wù)的需求。目前，大部分企業(yè)并沒(méi)有真正的實(shí)時(shí)反應(yīng)的商業(yè)智能系統(tǒng)，所提供的信息還無(wú)法達(dá)到即時(shí)反饋的要求。提升BI系統(tǒng)的時(shí)效性有著一些先天的困難，比如雖然可以輕松的檢測(cè)到特定的交易，但仍無(wú)法即時(shí)的獲取客戶的個(gè)人數(shù)據(jù)和歷史交易記錄等，另外在實(shí)際的操作中可能會(huì)受到人為因素的影響，比如一些人為的錯(cuò)誤等。但是，BI系統(tǒng)時(shí)效性的提升并沒(méi)有完全喪失操作上的可能性，比如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)就是時(shí)效性提升的一個(gè)突破。但其與云計(jì)算下的BI相比仍有不足的地方，比如企業(yè)倉(cāng)庫(kù)運(yùn)行的平臺(tái)單一，雖然它有著很快的運(yùn)算速度，但無(wú)法與云計(jì)算的速度相比，云計(jì)算能夠讓BI在更短的時(shí)間內(nèi)獲取并下載交易數(shù)據(jù)，能夠執(zhí)行更強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析功能，運(yùn)行更強(qiáng)大的業(yè)務(wù)活動(dòng)檢測(cè)工具，在業(yè)務(wù)發(fā)生的同時(shí)提供更好的信息反饋。云計(jì)算下的BI可以隨時(shí)加載分散于不同地理位置的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，很好的讓歷史數(shù)據(jù)和個(gè)人數(shù)據(jù)整合，實(shí)現(xiàn)高級(jí)的BI功能，讓企業(yè)從中獲益。
（4）云計(jì)算與BI的結(jié)合增強(qiáng)了BI系統(tǒng)的開放性。企業(yè)對(duì)信息具有很高的實(shí)時(shí)性要求，有時(shí)效性的商業(yè)決策才能引導(dǎo)企業(yè)做出正確的經(jīng)營(yíng)決策，但是傳統(tǒng)的BI是相對(duì)封閉的，這也成為了它提供實(shí)時(shí)性智慧服務(wù)的阻礙。這一矛盾將在云計(jì)算環(huán)境下得到改觀，因?yàn)樵谠朴?jì)算環(huán)境下系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)將具有更好的時(shí)效性，整個(gè)數(shù)據(jù)的挖掘過(guò)程將具有更好的開放性，從而滿足企業(yè)對(duì)信息的時(shí)效性的要求。BI系統(tǒng)處在相對(duì)開放的環(huán)境中可以擁有很好的擴(kuò)展性，使得BI能夠滿足企業(yè)不斷變化的需求，為企業(yè)提供更具個(gè)性化的服務(wù)。
（6）云計(jì)算與BI的結(jié)合將降低成本。云計(jì)算的出現(xiàn)使得BI可以運(yùn)行在云上，通過(guò)相應(yīng)的服務(wù)提供商提供云計(jì)算的服務(wù)完成BI的功能，企業(yè)只需要支付相應(yīng)的服務(wù)費(fèi)便可以運(yùn)行自己的BI系統(tǒng)，這樣企業(yè)既省去了購(gòu)買服務(wù)器的成本又可以得到小型的服務(wù)器無(wú)法實(shí)現(xiàn)的功能。例如Google的PC集群的成本要比昂貴的商用服務(wù)器低得多，但是功能上要比商用服務(wù)器的功能還要強(qiáng)大。中國(guó)移動(dòng)的試驗(yàn)中成本也比小型機(jī)系統(tǒng)的成本低得多，只占小型機(jī)系統(tǒng)的六分之一。另外，由于云的出現(xiàn)使得企業(yè)可以方便地得到云提供的服務(wù)，這樣使得企業(yè)不必再花費(fèi)資金和時(shí)間來(lái)對(duì)BI系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù)，這也是節(jié)約成本的重要因素之一。
4 挑戰(zhàn)
最后，總結(jié)一下目前商務(wù)智能依然面臨的具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，首先是數(shù)據(jù)爆炸的問(wèn)題，數(shù)據(jù)之所以爆炸，直接原因是近年來(lái)各大企業(yè)的數(shù)據(jù)收集意識(shí)和信息整合能力大大提高了。比如，無(wú)線射頻技術(shù)(RFID)在零售業(yè)的應(yīng)用，不僅提高了數(shù)據(jù)采集的粒度，還增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，極大地推動(dòng)了零售行業(yè)數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)。這些數(shù)據(jù)，正在成為零售商最大的財(cái)富和資源。當(dāng)然，如果沒(méi)有海量數(shù)據(jù)處理的技術(shù)，就會(huì)變成災(zāi)難，而海量數(shù)據(jù)的處理僅僅依靠云計(jì)算技術(shù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。
二是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理。比如顧客在博客、論壇、社交網(wǎng)站和推特上用文字記錄的消費(fèi)經(jīng)歷、對(duì)消費(fèi)行為和商品表達(dá)的看法和評(píng)價(jià)，是一種有非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。如何把在散布在網(wǎng)絡(luò)上的非結(jié)構(gòu)化文本資源整合起來(lái)，并從中為零售商挖掘有價(jià)值的信息，也是商務(wù)智能的熱門話題之一，即使在企業(yè)內(nèi)部也充斥著這種文本資料, 如各種文書、技術(shù)報(bào)告、E- MAIL、市場(chǎng)報(bào)告等。過(guò)去的40幾年里, 每年在聯(lián)機(jī)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)分析和檢索系統(tǒng)中出版的摘要以五倍的速度增長(zhǎng)。而且超過(guò)1200萬(wàn)甚至更多的在線資源都是全文本的文章。除了這些, 還有專利、內(nèi)部報(bào)告和其他潛在可獲取的公開資源。盡管有一小部分信息是以結(jié)構(gòu)化的形式存在于數(shù)據(jù)庫(kù)中, 但80%的信息是以自然語(yǔ)言組織的非結(jié)構(gòu)和手寫資源。如何將這些資源也充分地整合到商務(wù)智能的數(shù)據(jù)源中，進(jìn)行和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一樣的分析和處理，是要深入研究的問(wèn)題。
