随着企业开始把更多种类的数据用于商业分析用途，BI（商业智能）逐渐从一种技术门类演变为一项业务功能。“与周边技术的广泛融合，突破传统应用边界”，成为以BI为代表的分析技术发展的新主题。
 

　　刚刚过去的2010年，是BI突破传统边界、进入更广泛应用空间的关键一年。包括电子邮件、视频等在内的非结构化数据内容进一步渗透到BI领域。与此同时，自助服务BI的发展势头强劲，企业开始将更多基于Web的互动式查询和报表工具交付到一线的业务用户手中。
 

　　这些变化都在印证着BI泛化的应用发展趋势。而在这其中，应用范围的大规模拓展只是其中的一个方面。除此之外，BI与企业业务的联系前所未有的紧密，BI所提供的分析及展现能力正在融入不同的IT子系统之中。BI已经不再是一种单纯的IT活动，它正在成为一种基于不同种类数据集的具体功能，企业用户的需求正驱动着这一功能的不断强化。
 

突破传统边界

　　BI应用的扩大化趋势带动了数据质量、数据集成以及数据虚拟化与主数据管理的融合，并且在机构内部持续推动统一信息管理平台的建设。统一信息管理平台能够同时处理结构化、半结构化和非结构化的数据信息，通过对文本分析能力的利用，以及与数据虚拟化的结合，实现在统一平台上对这些信息的提取、转换、加载和查询。
 

　　在总结近年来BI应用趋势时，Informatica公司中国区高级技术顾问杜绍森表示，BI技术本身正在经历从数据驱动向事件驱动的转变。“BI从早期的一种面向战略战术的分析技术，转变为支持操作型的分析技术。越来越多的企业开始运用BI完成事件营销、复杂事件处理等任务。BI向用户交付的数据分析能力与用户的业务联系也越来越紧密。”杜绍森说。
 

　　如今，BI从后台管理决策层向前端业务操作型应用延伸的趋势，已经被BI供应商和用户共同认可，并不断推进其转型进程。最近几年，中国的企业用户不断拓宽BI及相关分析技术的应用范围和形式。例如，电信服务商为保持优质客户进行的用户行为分析，金融券商针对用户交易的风险控制等，均属于这一范畴。
 

　　杜绍森表示，具体到Informatica所专注的数据集成领域，在从传统分析向操作型分析转变的进程中，实时性和事件驱动成为两个重要的应用方向。“早期的分析应用通常由客户自行开发，BI应用的扩大化从一个侧面说明分析工具越来越成熟。在人工成本上升的背景下，企业开始选择购买专业化工具完成分析任务。”他说。
 

　　创立于1976年的SAS公司一直专注于分析技术的研发和市场拓展。随着时间的推移，SAS逐渐从销售统计学、运筹学、数据挖掘和经济计量学软件工具转向直接开发用于解决客户业务问题的解决方案。SAS的CTO Keith Collins日前在一篇题为《分析技术新前沿》的文章中称，“让普通用户也能掌握分析技术，一直是SAS的发展动力之一。”
 

　　Collins认为，高性能计算、可视化及文本分析是分析技术领域三个令人激动的发展方向。而它们都与分布式计算和将分析能力交付给非专业人士有关。针对非结构化和非数字格式的数据，SAS新开发的社交媒体解决方案让组织能够深入洞悉社交网站上的聊天内容，提炼出相关的销售线索交给其具体的业务部门。
 

　　“客户的需求导致了BI与其他技术类别的融合。”SAS中国区市场传播经理蒋顺利说。他表示，随着IT应用的丰富，分析技术与多种业务系统产生交集，而这也是BI向BA（Business Analytics，业务分析）延伸的重要原因。蒋顺利表示，在BA领域，SAS中国公司已经在质量管理、物流管理、供应链BPM等领域拥有了成功实施的经验。
 

　　区别于传统BI的报表展现等功能，BA更多地涉及特设互动计算，其要素包含统计、因果分析、预测模型、网络分析，以及决策支持系统，同时更强调面向非IT用户的分析功能交付。借助BA技术，各类组织使用预测性分析工具来预测结果、优化流程和进行假设（what-if）分析。自动化或半自动化决策已被纳入各个业务流程。决策者可通过自助服务来访问相关信息，并能进行交互式浏览和可视化操作，以及寻找数据中隐藏的趋势。[page]
BPM＋BI：让业务更敏捷

　　“分析技术与BPM工具相集成，可以被用来制定如何更好地改变业务流程的路线图。而将分析与业务流程连接起来，有时还意味着建立数据仓库以采集来自多个系统的信息，以供分析之用。”研究机构Aberdeen Group的高级分析师David White说。
 

　　事实上，BPM与BI的结合所带来的业务快速应变能力，在不同的行业场景中都可以得到充分的体现。例如，在保险行业，保险公司可以把用于欺诈监测的分析工具与索赔处理的自动化流程连接起来，在有效规避保险欺诈的同时，提升的业务运营效率；医疗行业，通过理赔管理可以减少欺诈，并降低理赔流程的开销。
 

　　IBM公司在其近日发表的名为《用BPM和业务分析实现智慧运作》的白皮书中称，BI与BPM结合之后，业务将会更快速地向成功优化的目标靠近。而两种技术集成之后所能赢得的价值将大大超越它们作为独立技术所产生的价值。该白皮书称，通过利用信息和洞察力而实现的流程改进，组织能够创造更加高效的业务流程。把信息直接集成到业务流程的方式，能够让业务驱动更加智慧和更具一致性的商业决策。
 

　　“BPM自身向智能化的演进与BI技术与BPM的融合相辅相成。事实上，在BPM整体部件的划分中，BI是一个不可或缺的部分。”北京新聚思信息技术有限公司（SYNNEX）IT经理伍之春在早前的一次采访中表示。他指出，在BPM的推进过程中，用户需要借助可视化工具对流程进行实时分析、模拟甚至预测，而BI恰好能够提供这些信息。除此之外，BI还是让BPM达到优化与创新目标的关键手段，它为后者提供了良好的分析和决策支持平台。伍之春还表示，与BI的融合只是BPM的发展方向之一。作为企业提升自身竞争力的核心手段，BPM系统的覆盖范围还将覆盖企业的客户及合作伙伴，这就意味着BPM还将与SaaS和云计算等展开互动。
 

　　BI和BPM是两种互为补充的技术，两者没有明显的重叠，且相互不可替代。在现有环境中，BI和BPM在组织内部通常是相互独立的，而要想将两者连接起来，需要具备跨系统的IT技能，以及集成性的产品及解决方案。目前，包括IBM在内的一些厂商已经能够向企业客户提供用于连接BI和BPM的相关产品。
 

　　以IBM Cognos Mashup Service为例，该产品使开发者能够在操作型应用、BPM流程中将BI的内容“暴露”为一个Web服务。它也可以将BI作为一个基本部件交付到人力资源、采购等业务流程之中，集成了报表、分析等功能。另外，IBM的WebSphere Integration Developer（简称为WID）也实现了类似的集成，它是一个专门装配SOA应用的设计工具。WID允许用户浏览Cognos知识库，以识别相关报告。[page]

IT管理＋BI：让管理更主动

　　在2011年2月于美国拉斯维加斯召开的IBM Pulse 2011大会上，IBM Tivoli软件总经理Danny Sabbah在阐述Tivoli的整合服务管理（Integrated Service Management，简称为ISM）发展战略时强调，与智能分析技术的结合，将是ISM演进历程中的关键一步。“通过对IT管理数据的广泛采集并佐以分析手段，企业将会在管理视图展现、运营优化、容量规划、风险理等方面获取更多的管理智能性。”Sabbah说。
 

　　蓝色巨人正在着手将自身的IT管理技术与业务分析技术进行整合，业务分析所涵盖的内容比BI更为广泛。而在接连收购Cognos和SPSS后，IBM持续将其所具备的业务分析能力整合到原有的产品及解决方案之中。在本届IBM Pulse大会上，IBM围绕IT管理与业务分析整合的主题，推出了一系列与业务运行智能化相关的软件，这些软件重点面向水资源、能源、交通、医疗等行业。
 

　　这些解决方案包括：能够实现跨复杂网络的预测性检测和事件管理的检测网络分析解决方案（Analytics Solutions for Monitoring Networks）；可帮助公共事业机构监控和管理智能仪表事件、警告和数据的IBM智能仪表网络管理（IBM Intelligent Metering Network Management）解决方案；结合了实时监控与分析、设备和空间管理的能力，以及先进的动态仪表盘功能的“智慧建筑”（Smarter Buildings）系统等。
 

　　在IT管理市场，老牌软件公司甲骨文还是一个新来者。作为一家矢志成为“完整的公司”的IT厂商，甲骨文从2009年开始强势切入IT管理市场，相继收购了Primavera、mValent、Agile等IT管理类厂商，并持续从开发层面驱动IT管理软件的整合进程。日前，甲骨文发布了Oracle企业管理器11g。区别于传统IT管理软件，Oracle企业管理器11g试图将更多与用户体验、商务交易等相关的BI能力交付到用户手中。
 

　　据甲骨文大中华区产品战略数据库增值软件总监冯葵介绍，Oracle企业管理器11g是一款业务驱动型的管理平台，该套件中的Oracle真正用户体验洞察（Oracle Real User Experience Insight，简称Oracle RUEI）6.5版本为真正和综合型交易提供有关性能和使用情况的统计数据，并为Oracle Siebel CRM、Oracle电子商务套件和基于Java技术的应用软件提供集成式诊断，并且只需要单一控制台即可获得以上所有功能。与传统的IT管理软件相比，Oracle企业管理器11g进一步扩大了针对IT管理相关数据的智能分析能力，并且将这种分析能力与客户体验、IT管理流程等紧密结合起来。[page]

“大数据”带来新空间

　　伴随着越来越多的企业利用外部信息库获取业务决策支持，“大数据”（BIg Data）正在成为CIO和IT经理们关注的一个新的流行词汇。所谓大数据，是指其大小已经超出了常用软件工具在可承受时间内抓取、管理和处理数据能力的庞大数据集。大数据的规模不定，从几十个兆兆字节到单一数据集中的多个千万亿字节都会涵盖。大数据规模的扩展与信息感知移动设备的爆炸式增长直接相关，这些新兴的信息源和设备包括，软件日志、相机、麦克风、RFID读取器，以及无线传感器网络等。
 

　　针对“大数据”的智能分析，让BI及其他数据分析技术有了更为广阔的用武之地。在海量数据势不可挡的发展势头下，针对大数据的信息管理产品蓬勃兴起。Google的BigTable、雅虎的Hadoop、Amazon的Dynamo，以及Facebook的Cassandra等新兴解决方案应运而生。其中，由Apache软件基金会管理的Hadoop项目正在引起越来越多企业用户的兴趣。
 

　　Hadoop在社交信息分析和文本挖掘方面的出色表现，使其成为一种流行的开源信息管理框架。它能够分析那些以前无法进行分析的数据类型，相比传统的数据系统，这些新生代数据太过庞杂。Echo和Cloudera等新兴企业目前正试图在大数据和社交网络数据分析领域占据一席之地。Echo公司负责战略的副总裁Chris Saad表示，对于资产数百万美元的大公司而言，大数据主要用于动态数据。随着数据采集的重要性日益提升，企业IT部门和个人用户肯定会看到一个日益增多的大数据服务菜单。
 

　　例如，在为媒体公司和广告机构等服务的过程中，Echo StreamServer把与一个客户有关的社交媒体数据组成了一个单一数据流。Echo不仅在Twitter和Facebook网站捕捉与客户有关的数据，而且还在客户的网站捕捉这种数据。Saad表示，客户随后可以根据这些数据创建实时的体验。客户可以得到一个大的统一数据集，以开发论坛和实时博客等应用。
 

　　Cloudera也推出了自己的发布版Hadoop，它可以作为一个数据管理平台。它的Cloudera企业版提供大规模数据存储和分析功能。Cloudera的CTO Amr Awadallah表示，Hadoop发布版能够让机构采集和整合社交数据，以及集中存储这些数据。然后，用户可以执行MapReduce分析这个数据，深入了解这个数据，以及新的关系等因素。
 

　　毫无疑问，Hadoop将对大型数据基础设施和社交媒体分析产生巨大的影响。除Echo和Cloudera外，IBM、Pentaho和Karmasphere等厂商已经提供了企业级Hadoop框架的实施。伴随着Hadoop日趋显著的流行趋势，将有更多的厂商加入社交网络数据分析阵营。[page]

分析行为常规化

　　以BI为代表的数据分析技术在应用范围方面的泛化趋势已经被业界所公认。而在应用范围的扩大化之外，分析技术的融合与演进也从未停歇。在BI之后，IBM、SAS等厂商均提出了BA（Business Analytics，业务分析）的新理念，这不仅意味着分析与企业业务结合得更加紧密，也印证了分析正在转变为企业IT应用的一种必备属性。
 

　　“分析行为常规化”是IT发展的必然产物。当经由IT系统产生并流转的数据种类越来越多，企业希望利用这些数据洞悉业务变化、发掘商业机会的需求也随之增加。在这样的背景下，供分析技术服务的对象变得空前多元化。本文中提到的BI与BPM、BI和IT管理的技术整合充分证明，BI技术自应用层向基础设施层渗透，IT系统中分析能力逐级下钻的趋势已经形成。与BPM、IT管理系统中传统的分析功能相比，新引进的分析技术在实时性、对事件的反应能力、可操作性等方面表现更为出色，同时也更加方便业务用户的使用。
 

　　总之，分析变得无处不在。除了在企业网的持续扩张，企业级分析技术也开始囊括与企业业务相关的社交网络数据，分析能力向外的扩张进程仍在继续。BI的概念最早在1996年提出，在面向企业决策的高端应用市场发展10余年之后，以BI为代表的分析技术从阳春白雪演变为企业IT运营的必需。
 

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