商业智能释放大数据的价值_数据分析师考试

很少有企业机构质疑大数据和分析能够为其带来的巨大价值，但最重要的问题在于，如何在可持续发展的基础上迅速释放大数据的价值，而无需巨额的前期投资。

　　企业已无法应对非结构化数据和数据在数量与种类上的迅速增长。因而，他们迫切需要增进大数据分析的专业知识和能力，以保持竞争力。在当今这个以客户为先的时代，工业化规模的分析能力和数据驱动型洞察能力是企业生存的关键，数据必须进行实时处理。这也是大多数企业面临的挑战。Forrester Research的调查显示，商业智能（BI）是2013年企业项目计划中软件方面最重要的项目。

　　数据驱动型且洞察敏捷的企业能够很好地转变客户及员工的互动方式，并锁定新的商机。而未能实现现代化并无法充分利用这些新的数据动态的企业，则将面临竞争优势不保的风险。

　　现代企业被寄予厚望，必须不断提供更好的产品和服务、改进经营、更好地管理风险并开发新的业务模式，以保持相关性。要想在这种环境中保持领先，企业必须能够分析并高效地使用全部相关数据，这些数据来自人、机器和交易数据等全新来源。这样员工及合作伙伴才能不断创新。

　　Forrester Research研究报告认为：“随着数据量不断增长，企业运用数据并从中创造价值的能力在不断提升，公司将能够优化几乎业务运营的所有方面，包括采购、物流和客户体验。此外，数字化革命等主要动态正在颠覆整个行业，所以，数据驱动型的洞察对企业生存将变得至关重要。因此，商业智能分析在当下和未来都将是企业投资与业务战略的重点领域之一。”

　　传统商业智能环境提供的分析和报告往往基于交易完成后的数据得出企业绩效和分析报告。所以，传统系统并不能从工业化规模的新形式和大量数据中获得洞察。由于缺乏这项技术，目前许多企业都无法利用数据或在整个企业共享相关数据，这可能会影响企业的业务敏捷度和竞争力。应对这些挑战可能花费极其昂贵，往往令人望而却步，对于那些迫切希望快速成为数据驱动和敏捷的企业尤其如此。

　　通过“即服务”的方式，企业无论处于转型中的哪个阶段，都无需昂贵的前期投资就能进行改变。

　　成功的商业智能现代化战略需具备三个核心要素。一是环境发现将解决“如何将数据分享给更多的员工”这一难题，以便他们能够作出数据驱动型和敏捷的决策。这些环境包括数据池（基于本地格式的原始数据的存储库）、数据可视化工具，以及能够在整个企业迅速实现数据共享和分析协作的服务。二是分析解决方案将支持特定需求以便更高效地运营业务，无论是帮助客户构建新的项目，还是对已有的项目进行有针对性的改进。三是混合数据管理服务让企业能够通过工业规模的分析来追求业务创新。通过将它集成到业务流程和系统中，企业便可充分利用所有相关信息，无论来源于企业内交易系统、社交、传感器的信息，还是流动数据。

　　通过 “即服务”方式，企业能够解决基础设施过时的问题。如果这种方式是灵活开放的，就能将企业当前商业智能投资的优势与最新的分析创新整合，从而提供真正的商业价值。这种灵活的消费模式让企业能够迅速抓住传统和新形式数据带来的潜在商机。进行现代化刻不容缓，重要的里程碑需要尽早树立。例如，在数据池中设置一个环境发现功能最少只需要两周时间，尤其是使用云技术的时候，紧接着陆续推出全新的分析解决方案。

　　仅需12~18周时间，一个可靠的、数据驱动型商业智能环境即可投入运营，这大大降低了总体拥有成本，提升了服务水平协议。

　　将软件、硬件和咨询服务整合到一起的商业智能现代化计划可降低可预测成本，并且能够构建整个企业范围内的能力和差异化。改造后的环境将具备以下优势：在整个企业范围内共享数据；进行嵌入式分析，获得新洞察以便改善运营和决策流程，并实时提供综合指导；降低风险，发现环境和“即服务”部署模式配置快速启用选项；业务敏捷性，强化竞争优势和客户互动。

　　随着数据量的不断增长，企业发展的当务之急就是提高数据处理能力。通过追求商业智能现代化，并特别强化“即服务”模式，企业能够保护自己免受老旧基础设施的影响，且无须大量的前期投资。通过工业规模的分析和数据驱动型洞察来释放数据的威力，企业将能够优化运营的方方面面，这对下一波业务创新至关重要。