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商务智能发展趋势(2007)

Posted on 2007-05-07 14:11  赣江源  阅读(149)  评论(0编辑  收藏  举报

 显然,商业智能具有更美好的发展前景。近些年来,商业智能市场持续增长。IDC预测,到2005年,BI市场将达到118亿$,平均年增长率为27%(Information Access TOOls Market ForECaST and Analysis: 2001-2005, IDC#24779, June 2001)。随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入,企业不停留在事务处理过程而注重有效利用企业的数据为准确和更快的决策提供支持的需求越来越强烈,由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。

商业智能的发展趋势可以归纳为以下几点:
功能上具有可配置性、灵活性、可变化性
  BI系统的范围从为部门的特定用户服务扩展到为整个企业所有用户服务。同时,由于企业用户在职权、需求上的差异,BI系统提供广泛的、具有针对性的功能。从简单的数据获取,到利用WEB和局域网、广域网进行丰富的交互、决策信息和知识的分析和使用。
  解决方案更开放、可扩展、可按用户定制,在保证核心技术的同时,提供客户化的界面
  针对不同企业的独特的需求,BI系统在提供核心技术的同时,使系统又具个性化,即在原有方案基础上加入自己的代码和解决方案,增强客户化的接口和扩展特性;可为企业提供基于商业智能平台的定制的工具,使系统具有更大的灵活性和使用范围。

从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展
  这是目前商业智能应用的一大趋势,即在企业现有的应用系统中,如财务、人力、销售等系统中嵌入商业智能组件,使普遍意义上的事务处理系统具有商业智能的特性。考虑BI系统的某个组件而不是整个BI系统并非一件简单的事,比如将OLAP技术应用到某一个应用系统,一个相对完整的商业智能开发过程,如企业问题分析、方案设计、原型系统开发、系统应用等过程是不可缺少的。

从传统功能向增强型功能转变
  增强型的商业智能功能是相对于早期的用SQL工具实现查询的商业智能功能。目前应用中的BI系统除实现传统的BI系统功能之外,大多数已实现了数据分析层的功能。而数据挖掘、企业建模是BI系统应该加强的应用,以更好地提高系统性能。

加强了绩效管理功能
  Wayne Eckerson of The Data Warehousing Institute 定义了企业绩效管理(BPM),‘一系列的业务和应用被设计用来优化企业战略的执行'。 Gartner认为到2005年,40%的企业将会采用绩效管理。BPM的角色是提供他们需要管理活跃性以及他们可信赖的个人信息。
  通过将业务流程,事务处理系统,数据仓库和BI,BPM能够创造出闭环的市场决策流程。在BPM里,流程开始于定义高层管理的战略目标。然后,创造计划用来做活动的战术执行。那些活动被监控,结论被评估,然后做出战略的细微调整,计划和执行保证组织在预期的方向上是不断向前推进的。
  Gartner的2004年第二季度对企业绩效管理软件商的调查显示,没有企业在这个领域有绝对的优势,尽管一些软件厂商正在接近做到领先地位。经济的低迷提醒企业领导人成功是基于精明的商业决策,监督这些决策造成的结果的能力。立法机关的法案和协调也需要管理者更加强有力的控制他们的业务流程和实践,同时提供数据保护和报告外部的顾客。这两个方面的影响创造了绩效管理方案的需求。

产品模块的集成
  通过合并和收购,大型组织已经收集了大量的BI产品。一些组织已经试图在专门的产品套件上实行标准化。这一直是个挑战,因为人们趋向于使用自己喜欢的BI产品。考虑到健壮的产品分销商,分销7个不同的BI软件产品。每一项特定目的的服务都被一个厂商拥护。当标准化是他们的目标时,很难不会造成大量不满而达到。结果,这些组织在一个种类里瞄准最好的产品,因为没有单独的供应商能够提供最好的产品套件,包含特殊的和结构化的查询,标准报告,OLAP,异常报告,数据挖掘和分析能力。Gartner认为‘大多数的企业将会需要更多的BI工具,他们必须作为BI环境中的集成决策的一部分来选择’。同样的,数据定义,数据一致和兼容能力相关问题,在多个BI产品的信息消费中,将继续会导致低效。不幸的是,这个问题直到有一家占统治地位的厂商出现前,将不会被解决。

加强处理结构化和非结构化数据的能力
  大部分BI产品仅能处理结构化的数据,这些数据由其他应用或者事务处理系统捕获,比如ERP应用的客户订单和业务处理。但是,很少的BI产品有能力继承非结构化的数据,比如文档和图像。组织捕获大量的非结构化数据,比如每天的email和email的回复。META Group 估计平均70%的企业信息资产是非结构化的形式。由于它的形式和结构化数据集成难度很大,非结构化数据的使用价值受到限制。
  举个例子,对大部分利润来源的顾客进行分析将会产生客户的列表和他们的特征。如果基于这些信息用建立一个基于客户的阈值,就要冒着风险消除没有利润的客户,但是这些客户将来可能会变成有利润的客户。关于潜在的没有利润的客户的信息可能被包含在非结构化的数据格式中,比如对新闻简报的反馈。当结构化和非结构化的数据被展现的时候,会提供给个人更多的供人洞察的主题领域。

加强了预测分析功能
  成熟的BI用户需要预测分析,模仿“如果,怎么样“。举例说明,有些人可能通过地理区域和时间段分析市场。这些信息能够用来预测将来一段时间的市场趋势。当查询和报告能力根据历史事件和事务处理的数据,按照预测模型进行分析是有局限性的。电子表格应用软件提供了很多功能,因为BI应用软件有能力存取和展现信息,预测分析是一个自然的扩展。但是,META Group认为将预测分析嵌入到企业应用中(CRM,SCM等)正日益增加,代替了购买标准的数据挖掘解决方案。