企业的烦恼：数据该如何优化

 近年来，当云计算、物联网已成为IT界的主旋律，当社交网络日趋成熟，移动带宽迅速提升的今天，由此产生的大量信息已不容我们忽视。如何处理这些信息，如何更能有效的利用这些信息，成为了我们一个新的挑战。BI(商业智能)在这个大数据的时代又发挥着怎么的作用呢?

最近在波士顿举行的SIM(society for information management)CIO聚会上，很多IT专家都表示了对BI和分析团队架构，以及与IT团队之间的关系问题的关注。很多企业对BI和分析仍然认识模糊。尽管相关的理论和实践已经有20多年的历史，但是BI的发展仍然受制于各种因素 – 根深蒂固的业务流程、管理层的态度以及工作方法的非标准化。

多数的组织都拥有大量的信息来源，例如许多大型企业都可以通过 CRM、ERP 以及供应链应用程序获取大量信息，管理者都希望透过这些海量信息，洞察先机，应对挑战。但问题在于，许多公司对他们的数据没有信心。事实确实如此，通过调查全世界的商业领袖，IBM 发现，三分之一的高管根据不完整的或者不信任的信息制订重大决策。

企业的 CEO 等高管、对绩效直接负责的业务管理者往往无法及时获得所需的信息，无法透过数据洞察先机，预测风险和机会，无法更快更智慧的决策和行动; 另一方面IT 负责人和职员却淹没在数据的海洋中，无法更智慧的收集，处理和分析信息，并让信息为业务目标服务，IT 部门的价值被质疑。

最成功的组织能够将日常业务活动信息转变为“新一代实践”，帮助削减成本、最小化风险、简化流程、提升效率、允许迅速响应新出现的机会，提高整个组织内管理的可见性。

而在那些已经具有成熟BI实践的企业中，市场部门进行销售方面的分析，财务部门进行利润分析，而产品和服务部门则致力于优化业务流程。“尽管技术越来越高级，但是分析最终已经独立于IT而存在。

当然，大数据分析的结果可以利用EXCEL来进一步计算和探讨。事实上，微软已经开发了一个与EXCEL连接的附件，与Hadoop连接的数据仓库接口，还有象征性的大数据技术。大数据工作就像经过以EXCEL为基础的分析和粗糙的编辑之后的后期制作。

从另一方面上看，BI和DW(数据仓库)是相辅相成的，这对大数据而言是一件好事。大数据让落后的、传统的技术，为涵盖比以前更广的操作和交互范围的数据集提供见解。我们可以再全新的环境下继续使用熟悉的工具，从而实现对看似不可能或随意的事情的访问。

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