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Gartner：信息管理超越大数据 BI管理者升级数据专家
在大数据更多的被中国企业接纳的时候，企业确实应该要注意大数据是企业信息管理的补充，而不是全部。同时在引进大数据分析技术时，应该重视与原有的商业分析团队的融合，以达到最大限度地利用内部资源挖掘信息的价值。
大数据和BI需要进行融合
因为企业的信息管理并不是简单的大数据，对于企业来说原有对于数据的管理有BI，而如今大数据技术的发展，企业需要考虑如何将原有的系统和大数据技术进行结合，以满足不同类型信息的分析。
Gartner研究总监Daniel Yuen在分享中指出，目前国内的很多商业分析管理者已经更多地注意到大数据的趋势，同时也在考虑如何将大数据与BI进行融合。在演讲中，Daniel Yuen给出了一个大数据与BI融合的框架，如下图：
可以看到逻辑数据库是传统的BI和大数据融合的最佳的地方。该数据库中将企业应用系统的一些数据，诸如
ERP这些结构化数据和一些非结构化数据，诸如视频、社交数据等进行统一管理分析。
Daniel Yuen指出，对于中国的商业分析管理者来说要想真正的将先进的大数据技术和传统的BI进行融合发挥最大的价值，则需要从人、流程和技术三个层面去解决。
从人的层面来说，一方面应该有数据科学家这样的角色出现，而不是简单的数据管理者或者BI分析人员。另一方面应该从原来的BI团队中调配资源建立大数据工作小组，并在这个小组中培养更先进的创新性人才。在流程层面，企业可以选择用Gartner的商业分析框架去规范内部各个商业分析小组的工作流程，同时对大数据分析和应用进行更明确的分类。在技术层面，则更加重视外部先进技术的引进，尤其是分析技术。
在大数据更多的被中国企业接纳的时候，企业确实应该要注意大数据是企业信息管理的补充，而不是全部。同时在引进大数据分析技术时，应该重视与原有的商业分析团队的融合，以达到最大限度地利用内部资源挖掘信息的价值。
责编：李玉琴
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