BI与搜索技术的融合趋势与技术问题分析

有价值的信息分散在企业的各个角落，这是信息管理领域早已公认的事实，同时也是多年来未被攻克的一个难题。在BI（商业智能）的数据挖掘技术不断演进的同时，隐藏于一个简单Web页面之后的企业搜索技术的介入，有望为企业用户提供一条快速、简单且更加理想化的信息访问通道。

　　在BI世界里，敏捷、准确地制作报表并分析是恒定不变的法则，但是在数据的实时展现和信息获取的易用性方面，BI与用户的实际期望值之间一直存在距离。虽然各大BI厂商都力图把自己的产品打造得更贴近客户需求、界面更友好，但BI报表定制对绝大多数的企业员工而言，依然是一个神秘的领域。企业业务信息的掘取似乎是那些统计学大腕才能胜任的工作。最近几年来，BI厂商一直在寻找让BI应用更加平民化或大众化的方法，但直到BI与企业搜索技术交叠之后，才使用户看到了BI应用下行的最绚丽曙光。

数据随时展现

　　作为传统BI的用户，一家名为Blue Cross Blue Shield的美国保险公司以前只能在一个固定的周期内生成BI报表，这些报表按模板索引，每两周或在每个月分发给固定邮件列表的用户。这种刚性的数据管理所导致的问题是，如何处理那些不在邮件列表中的用户请求？这些用户通过何种途径才能访问相关的报表？

　　BI与搜索的结合帮助这家公司找到了向更多员工交付BI报表的有效方法。在部署了IBMWebSphere Content Discovery之后，通过BI系统与企业级搜索应用的集成，公司成功扩大了BI数据的访问范围。与BI报表定时推送相比，新系统支持员工实时通过一个门户界面检索存储在不同报表中的BI信息，而这种检索通过简单的文本搜索即可实现，不需要编写专业的查询语句。

　　早期用户已经体验到这种技术融合对业务数据分析能力的提升。一位政府客户就表示，BI与搜索的融合对分布式组织具有极强的吸引力。他指出，“BI+搜索”的解决方案能够让身处不同地域的用户访问不同的独立数据库成为可能，并且平滑升级到BI和文本数据的高级检索。同时用户可以享受到超越以往的数据下钻体验，比如总公司点击地图中的某个省，就可以下钻到省公司的数据库进行分析并定制报表，这种数据展现形式远远超越了传统BI的数据交付。

数据“无来源”获取

　　“有了搜索技术，用户不必知道信息来自何方”，这是搜索为BI领域带来的革命性改变。具体来说，就是用户在进行BI数据访问时，并不需要了解在企业搜索引擎背后数据收集、数据过滤、报表定位以及报表重建等步骤是怎样运作的。他们所要做的只是熟悉企业搜索引擎的使用方法，了解它和基于Web的消费类搜索引擎的细微差异，以及如何使用它的高级搜索选项。

　　这种“无来源”的数据获取方式使结构化与非结构化数据向“统一信息搜索”的目标大大前进了一步。“作为企业重要的决策支持工具，BI与企业搜索技术的结合符合技术发展的趋势，这样企业不仅能够获得经营汇总信息，发现问题后还可以立即下钻查看合同文档、Email记录、相关法律法规等。” SAS中国区解决方案经理张天峰说。

　　回顾BI的技术发展史，传统BI 主要提供结构化信息的搜索。但对于非结构化数据的搜索，一些BI厂商提供的文本挖掘技术覆盖能力有限。在技术的区分方面，结构化数据搜索主要包含数值计算和分析技术，非结构化数据主要围绕关键词、主题词或元数据的搜索，其核心技术仍是结构化查询。企业搜索技术将帮助企业解决非结构化数据检索问题。其关键作用是扩大数据查询和分析的范围，建立结构化与非结构化查询结果的关联关系，有效弥补BI数据挖掘和文本挖掘技术的不足。

　　“无来源”数据获取的理想化图景是，企业搜索引擎将成为用户访问企业所有信息的统一入口，BI与搜索的集成系统能够屏蔽结构化数据与非结构化数据的差异，无论数据存储在什么位置，系统都能够按照用户在搜索引擎中输入的查询请求交付所需的数据，用户并不需要知道这些数据存储在企业IT系统的什么位置。而在现阶段，企业搜索引擎主要关注对HTML、PPT、PDF等企业文档的检索，对于这些文档导向的数据资源，一些搜索引擎可以做出关于语义或数据的智能化判断。

黏合剂的制造者

　　前面提到了BI与搜索融合的两大好处，即让BI数据更易于访问，以及整合结构化与非结构化数据。但就目前BI或搜索厂商的实现能力看，BI与搜索的融合仍是一个需要不断充实和完善的理想框架，其中的技术难点我们将在后面展开讨论。但令人振奋的是，在这一技术交互地带，已经聚集了现今最主流的搜索和BI厂商，厂商之间的频繁合作大大增加了两种技术融合的黏性。

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