幕后整合与数据管理是BI成功的关键

最近，TDWI发表一份关于商业智能（BI）和分析的新兴技术和发展趋势的报告。TDWI商业智能（BI）研究主管David Stodder在最近的文章中强调了他所认为最重要的五个发展趋势。

整合只是Stodder所选的五大趋势中的一个重要问题。不过，任何IT部门都会告诉你商业智能（BI）并不会从天而降，不管技术变得多么聪明。幕后的整合和数据管理是任何成功的商业智能（BI）的关键部分。

带着这样的观念，让我们从整合角度看一看在Stodder的五种新兴商业智能（BI）的趋势。

趋势1：“数据发现加速了自助式商业智能（BI）和分析。”

它是： 数据发现工具依靠内存访问数据，这意味着用户可以“测试预测模型和进行迭代分析，因而避开访问硬盘数据搜索速度慢的问题。”

整合角度：当用户可以当场创建他们自己的报表，这意味着IT减少需要编写数据库专门查询代码或ETL工作的项目。虽然性能会随解决方案而变化，一些数据发现工具能提供：

1、搜索功能

2、为不同类型的数据提供扩展或混合SQL，包括半结构化的数据

3、遮蔽或封装的ETL、元数据和其他信息管理，这样用户不必处理这些数据的复杂性

趋势2： “统一的访问和分析信息类型以提高用户的生产率”。

它是：为商业智能（BI）工具添加电子邮件、文本文件和网页中发现的非结构化信息的分析功能。

整合角度：Stodder特别谈论的统一信息访问（UIA）工具。这些解决方案在一个套件中带来两种功能：

1、更好的搜索选项，超越了大多数的商业智能（BI）工具

2、基于SQL的访问和分析

因此，用户可以访问和探索商业智能（BI）解决方案元数据的参数以外的信息。

趋势3：“社交媒体产生的大数据驱动客户分析中的创新。”

它是：你知道，社交网络与社交媒体产生了大量的数据。这个想法是为了做更多的事情，而不仅仅是追踪某个社交网站上所说的。企业使用这些数据想进行诸如产品开发、客户服务、营销策略等这样的顾客分析。

整合角度： 我们已经看到这种趋势的开端，随着商业智能（BI）、数据仓库和分析中的传统从业者开始专注于整合和与Hadoop连接。“…新兴的趋势是在传统系统中整合新颖的数据分析技术和框架，也是这种实施的增长，”Stodder写道：“这些技术趋势和实践如何进行会对顾客分析有一种”大数据“的影响。”

趋势4：“文本分析让企业能够解释社交媒体的情绪趋势和评论。”

它是： 让非结构化数据中所说的具有意义的能力。例如： 文本分析工具会寻找语言模式，以显示出一个评论是积极的并标志它。

整合角度：文本分析可以帮助其他的工具增加深度。Stodder用了一个将文本分析工具和“客户的声音”工具的联合为例，这样你就可以从一位顾客的音调和话语中确定顾客可能有多生气。它也可以用来扫描社交网络以得到针对药物副作用的信息。

趋势5： “决策管理使企业能够积极主动和实时预测。”

它是： 决策管理会需要几种技术，Stodder写道。它会需要业务规则和业务流程管理，加上复杂的事件处理。目的是给企业提供信息，使企业通过选择“有意义的事件”从被动转为主动。

整合角度： 决策管理就是整合。确切地说，它是关于将分析和数据可视化工具和业务规则/流程管理系统和事件处理系统放在一起，如RFID标签或制造系统。

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