关键词：商业智能

云计算概念方兴未艾，云计算功能极其强大，以云为基础的商业智能在线服务将成为全新的商业智能部署的主流方向。

ERP与以上信息系统充分融合后，将逐步建立起现代经营管理体系，推进生产经营活动中各环节的信息化，加强系统整合和业务协同，促进了信息化与工业化深度融合，实现信息化建设到信息化价值的转变，并促进发展方式的转变。

近两年，云计算、分析技术及商业智能等新兴IT技术，逐渐从几年前的理论概念演变成推动企业变革的利器。

当今的商业环境日趋全球化，竞争越来越激烈，仅仅知道企业的发展方向是远远不够的。企业必须更快地制定计划，尽可能以更低的预算和更少的资源办更多的事情。商业智能在中国已经逐步成为企业进行业务决策强有利的分析工具。对于快速消费品行业而言，这个行业中企业的业务运营和管理特点也决定了商业智能(BusinessIntelligence)系统在这个行业中应用的深度。

利用Hadoop将传统BI和大数据融合到一起，可以说由于Hadoop的加入，用户可以实现“全数据”的分析处理，借此进行更准确的价值判断，但是另一方面，这又对基于Hadoop的大数据处理平台带来了更高的要求：如以往的任何一个平台一样，企业用户要求它要安全、稳定、易用、易于管理和扩展。

商业智能引导我们进入一个新时代，对于分析、报表和绩效管理，企业用户拥有更多控制权。企业用户不再依赖IT部门支持每一项需求，从而获得了更快更好的决策。但是还是有一部分企业对商业智能存在不同程度的误解。

虽然商业智能的应用效果并不是很理想，但CIO还是要关注新的技术、新的领域发展，现有的商业智能技术更多是在用户终端体现，而体现的方式几乎都是我们普通的电脑(或笔记本)，对于决策者来讲，虽然使用电脑，但如果不在办公室或者在异地，相对来讲，并不是很方便。

数据海洋中的大数据要做的事不仅要对大规模的信息运行分析而且也成为数据仓库的一种来源。你会更少需要对少数大型机器的依赖和更多依靠大量的通用硬件和云资源。

商业智能应用系统的数据主要来源于ERP、WMS、SCM等业务系统、办公系统或互联网的数据文件，通过ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写)工具提取、转换和加载到数据仓库中。

金融业务一直是文思海辉最重要的一部分，芮祥麟希望一步步的将“SMAC”融入到行业决方案中实现智能化，使IT咨询服务可以帮助客户做智能化的业务转型。

在建立了指标体系和报表体系后，如何展示更能说明问题?另一方面，如何展示指标的来源数据和指标的浮动以及历史数据的对比关系?

对于数据挖掘来讲，实施的难点没有数据仓库那么多。但是，关键在于对于数据发掘算法、方法和应用的理解和掌握。对于我们碰到的每个问题常常有几种不同的算法可以解决。

第五届云计算大会第二天各种分论坛也纷纷响锣，云计算与大数据专题论坛很好的为我们阐释了大数据如何与云计算相辅相成，为什么没有大数据的需求，云计算的功用也不能完全发挥。

在我们的世界中，“商务智能”和“分析”术语就像花生酱和果冻一样普遍。考虑到我们的全球读者，为了避免任何可能的本地或区域偏见，我们也许还应该考虑鱼和薯条、罗宋汤（俄罗斯甜菜浓汤）和土豆、豆泥和沙拉三明治等等，但我不想长篇大论这个话题。

在这个过程里面，咱们按照Gartner的定义来看，什么叫商业智能？我给商业智能一个应用的定义，从数据到信息，从信息到知识，从知识到决策，从决策到行动，最后从行动再给企业带来效益。总而言之是以数据为中心。Gartner给的是产品线的定义，什么叫商业智能BI，BI就是一个工具。哪几类工具呢？四类工具。