云计算环境下BI对企业核心竞争力的影响

1958年Luhn写了一篇极具前瞻性的论文《A Business Intelligence System)描述了一种智能的数据处理方式，40年后随著计算机和数据库技术的蓬勃发展，商务智能(Business Intelligence，简称BI)系统才真正可能得到实现，而且所能提供的服务到今天有了质的飞跃，它早已经摆脱了提供简单数据处理的低级阶段而发展到能够提供智能服务的高级阶段。从简单的事务处理系统到后来的管理信息系统再到最终的商务智能，BI系统的飞速发展是与计算机技术的发展分不开的，每一次计算机技术的革新都能为BI系统提供巨大的帮助。本文是从BI自身的角度探讨云计算的大环境下为其带来的巨大改变。

　　1、云计算的定义

　　Google的创业者们采用了众多廉价PC提供的搜索服务，他们成功的把这些PC集群成比商用服务器功能还要强大的系统。于是云计算(Cloud Computing)的尝试在Google的努力下得到了成功。基于他们的研究，Google公司发表了四篇具有重要意义的学术论文，分别为：分布式文件系统(GFS)、并行计算(MapReduce)、数据管理(BigTable)和分布式资源管理(Chubby)。这些文章成为了云计算理论的发展基础，对云计算平台的发展起了巨大的促进作用。关于云计算的定义，中国移动研究院提出了具有代表性意义的观点，他们认为云计算系统是一种把大数量的低成本运算单元通过IP网络相连而组成的超大型运算平台，其核心是组成云计算平台和管理软件。云计算具有低成本的突出优点，它通过虚拟机、镜像部署执行等方法为用户提供服务。

　　商务智能是指利用已有的数据资源做出更好的商业决策。它包括数据访问、数据和业务分析以及发展新的商业机会。商务智能的概念和商务智能系统的发展都不是一蹴而就的过程，商务智能系统的雏形可以看成是事务处理系统。后来在事务处理系统的基础上出现了高级管理人员信息系统，它是商务智能发展的又一个层级，相对于初级的事物处理系统来说它在分析和处理综合性与复杂性问题的能力上有了进一步的提高。在管理信息系统(MIS)的基础上，又出现了决策支持系统，最终出现了商务智能系统。BI系统可以为决策者提供智能服务，而且越来越多的支持非结构性问题的处理，在决策的支持上也要比决策支持系统进步，更好的分析和处理综合性和复杂性较高的问题。

　　BI系统虽然可以提供智慧服务，但它所有功能的完成仍然依赖于原始的业务数据，这些海量的数据是智慧服务的基础，对这些数据的存储及加工处理仍然占有很高的位置，可以说商务智能系统的核心就是数据仓库系统。BI系统先要收集大量的数据并对其整理形成可供使用的数据。然后把这些经过预处理的数据进行加工转化成信息，形成的最终智慧产品用于指导商务实践。IBM公司曾经提出过一个体系结构(图如图1)，主要有下面的几个组成部分：外部数据源、数据仓库建模和构造工具、数据管理、访问工具、决策支持工具、商务智能应用、元数据管理。以上几个部分通过体系内的协作可以提供数据分析与管理、知识发现等功能。

　　商务智能系统对自身性能不断提高的要求使得其与云计算的结合成为了一种必然。传统的BI系统运行在Unix小型机的集中平台上，这就带来了BI系统的封闭性，这种相对封闭的状态与商业对信息时效性的需求显然是矛盾的。无法更好的满足商务上需求。另外，由于系统的封闭性导致了BI系统在运营中的一些问胚，比如BI系统的可扩展性很差，BI处理能力相对较弱，已经无法满足对海量数据处理的要求，BI在成本上也相对较高等缺点。拿聚类为例，现有的BI系统目前只能支持100万个用户在一个月内数据的知识发现，这样的处理能力相对于企业对BI的需求显得相形见绌。云计算的出现让BI的发展看到了曙光，云计算与BI的结合将在很大程度上突破目前BI所处的瓶颈，从而满足企业对BI的需求。

　　BI和云计算的结合将为BI带来如下的显著特征：

　　第一，云计算使得BI具有处理海量数据的能力。能够处理海量的数据是BI系统提供智能的保障，是BI存在的基础，但是传统的BI在运算能力上还存在很大的缺陷。在数据挖掘的过程中Bl往往面临大量的数据，比如一次小规模的数据挖掘所需要的数据也要有几个GB或者十几个GB，而稍大规模的数据挖掘要处理的数据量可以达到十几个TB的规模．有些公司年业务数据量能够达到几千个TB。云计算的出现让BI很好的摆脱了传统Unix平台下面临的窘境，使得其具有处理海量数据的能力，经试验BI系统的处理能力可以提高十几到几十倍，为BI系统的“智能”提供保障。

　　第二，云计算环境下，BI的共享性将成为最重要的优势之一。现实的企业运行情况表明，公司之间及公司内部协调性并不理想，共享服务呼之欲出。企业的发展重心应该是其核心业务，而通过不同区域和国家的非核心业务进行共享合作，可以使不同部门实现更好的协同、规模效应和成本节约。云计算下的BI提供了一个信息共享的平台，云计算下的BI可以通过强有力的信息共享、数据共享、计算共享等手段实现实体共享服务中心的功能。由于云计算下BI的共享性，可以将分布在不同地区的信息资源和智力资源进行整合，能够使企业通过规模经济、流程再造、管理聚焦等手段提升企业的效率。云计算下的BI通过虚拟共享服务中心的方式可以变革企业文化，使企业以全新的姿态提供服务。

　　第三，云计算能够提升BI的时效性。企业对BI系统时效性的要求仍没有得到满意的解决，造成这种实时性需求的压力主要来源于企业多种业务的需求。目前，大部分企业并没有真正的实时反应的商业智能系统，所提供的信息还无法达到即时反馈(moment-to-moment)的要求。提升BI系统的时效性有着一些先天的困难，比如虽然可以轻松的检测到特定的交易，但仍无法即时的获取客户的个人数据和历史交易记录等，另外在实际的操作中可能会受到人为因素的影响，比如一些人为的错误等。但是，BI系统时效性的提升并没有完全丧失操作上的可能性，比如数据仓库技术就是时效性提升的一个突破。但其与云计算下的BI相比仍有不足的地方，比如企业仓库运行的平台单一，虽然它有着很快的运算速度，但无法与云计算的速度相比，云计算能够让BI在更短的时问内获取并下载交易数据，能够执行更强的数据分析功能，运行更强大的业务活动检测工具，在业务发生的同时提供更好的信息反馈。云计算下的BI可以随时加载分散于不同地理位置的业务数据，很好的让历史数据和个人数据整合，实现高级的BI功能，让企业从中获益。

　　第四，云计算与BI的结合增强了BI系统的开放性。企业对信息具有很高的实时性要求，有时效性的商业决策才能引导企业做出正确的经营决策，但是传统的BI是相对封闭的，这也成为了它提供实时性智慧服务的阻碍。这一矛盾将在云计算环境下得到改观，因为在云计算环境下系统处理的数据将具有更好的时效性，整个数据的挖掘过程将具有更好的开放性，从而满足企业对信息的时效性的要求。BI系统处在相对开放的环境中可以拥有很好的扩展性，使得BI能够满足企业不断变化的需求，为企业提供更具个性化的服务。

　　第五，云计算与BI的结合将降低成本。云计算的出现使得BI可以运行在云上，通过相应的服务提供商提供云计算的服务完成BI的功能，企业只需要支付相应的服务费便可以运行自己的BI系统，这样企业既省去了购买服务器的成本又可以得到小型的服务器无法实现的功能。例如Google的PC集群的成本要比昂贵的商用服务器低得多，但是功能上要比商用服务器的功能还要强大。中国移动的试验中成本也比小型机系统的成本低得多，只占小型机系统的六分之一。另外，由于云的出现使得企业可以方便地得到云提供的服务，这样使得企业不必再花费资金和时间来对BI系统进行维护，这也是节约成本的重要因素之一。

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