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BI專家預測：實時智能可能轉向互聯網
有些BI專家稱，今天以數據驅動和數據倉庫為中心的BI將會轉向互聯網平臺，因為互聯網是開放、無需設備且自然分發的。Web方式下的實時性，更能促成實時的企業決策。
BI的政治學
除了數據和技術的挑戰，BI還有一些有關文化和政治方面的事項需要解決。
但是，面對企業真正遺留下來的大塊信息系統的演進，IT員工往往只需要對系統進行保護和放置數據。當然了，政治學也在業務方面發揮了巨大的作用，因為每一個部門都在成長，而且伴隨的還有業務流程、應用系統、命名的轉變及核算等，而非僅僅記載數據。
Hartford公司的壽險部門主管Rachel Alt-Simmons稱，將面向銷售的組織文化改變為頭腦中保有分析意識的文化，需要一定的時間，整個行業在這方面的轉變都很慢。她指出，人們只是假定了他們不可能通過ＢＩ實現從分析報告到實際響應操作的轉變，但事實上他們更需要睜大眼睛來對待眼前的ＩＴ工具。
BI技術發展趨勢分析
專家指出，商業智能的技術走勢主要有以下幾個方向：企業級BI Enterprise BI、操作型BI Operational BI、數據挖掘、主數據管理Maser Data Management。
目前隨著ＢＩ技術在部門級應用的日益成熟，企業級數據中心和企業級ＢＩ已經是箭在弦上不得不發。
操作型ＢＩ是將ＢＩ嵌入到業務操作流程的細節中，可以借助它自動進行日常業務決策，開創了ＢＩ的新領域。
目前數據挖掘尤其是預測分析方面已經有很多成熟的解決方案，今后將會在越來越多的領域應用。
由于主數據管理能較好地解決企業數據倉庫中數據不準確的難題，越來越多的企業集團將主數據管理列入開發日程。
商業智能（BI）涵蓋了很多技術和原理，但從根本上來講，BI的目的就是要解放信息固有的結構，從而驅動企業信息系統對業務的決策能力。
Travelers 公司企業業務分析機構的副總裁Sullivan McConnell指出，BI是一個寬泛的概念，既有應用又有技術，而且這些應用和技術用于收集、整合、存儲和分析數據，以及創建可操作的信息等，最終都是為了在業務上獲得更好的決策策略。
雖然如今BI的分析機制已經比以往更快捷、更靈活了，但是最新的BI方案也沒有提供更多的預測分析的功能。
雖然這些年BI的發展在概念上并沒有發生太大的變化，但是專家們希望能在BI實踐中實現功能上的轉變，他們寄希望于BI 2.0（下一代BI）的推進。專家認為，采用下一代BI后，用戶將能夠訪問來自信息操作系統本身的業務數據，并且是在實時的方式下。
實時智能
實時智能的提法來自于SOA（面向服務的架構）及組成SOA的開放和標準的技術。Teradata公司高級咨詢分析師Dale Strobel表示：“SOA環境不可避免地會破壞企業固有的一些信息系統，并根據企業自身需求重建新的信息系統和應用架構，而應用系統正是支持信息操作系統的業務連貫性的?！睋私猓琓eradata公司也在多個實時分析和激活的數據倉庫策略上進行了大筆投資，這無疑會使企業頗具競爭力。
有些BI專家甚至稱，今天以數據驅動和數據倉庫為中心的BI將會轉向互聯網平臺，因為互聯網是開放、無需設備且自然分發的。他們認為，與其花費巨資建立一個IT驅動的數據倉庫，還不如采用Web瀏覽器的方式，提供關鍵信息與客戶應用之間的關聯。Web方式下的實時性和用戶界面友好的報告，更能促成實時的企業決策。
有保險公司的信息主管就向BI解決方案的提供商抱怨，如果有了實時功能，保險公司管理者將可以面向銷售、客服等宣講并下達諸多的戰略目標，而且如果能有關于開銷、客戶流失或客服滿意度等方面的分析數據的話，管理層也將能夠從容地應對客服策略的調整，并真正在事件操作上實現預警機制。
數據倉庫仍是重中之重
面向更活躍和全盤的數據倉庫的轉變已經開始。人們也已經意識到，無論是今天還是未來，數據倉庫都將持續富有價值。有專家指出，所有分析報告、動態響應分析、數據挖掘等工具都很大程度地依賴于數據倉庫，在實時BI性能實現以前，數據倉庫將大致經歷下面幾個演進階段。
最初，數據倉庫能夠促使分析報告回答“發生了什么事”；現在，大多數數據存儲還可以被用來回答“為什么會發生這種事”，而且一些關聯數據庫還可以預言“將要發生什么事”；等到下一個階段則將能找到“正在發生什么事”的答案；最終，將發展為活躍的數據倉庫，從而決定“你（用戶）想要什么事發生”。
管理層的支持
對于BI在任何機構組織內的真正開展與實現，從上至下的支持是必需的，上至C級別的執行官，下到部門主管，都需要積極配合與支持。
Hartford壽險公司CEO早在5年前就已經同意壽險部門主管Rachel Alt-Simmons購買一臺服務器，并組織了2名人員積極部署BI計劃。Rachel Alt-Simmons表示，他們從來不需要報告任何業務或業務執行功能，公司上層管理者只需要他們能夠在任何一條業務線上輕松自由地推進自己的創意或策略。Rachel Alt-Simmons最初購買了SAS企業級指導手冊開始實施BI策略，然后她便開始了業務流程的轉變計劃，即將Oracle數據庫、電子文檔和電子數據表整合在一起，并且能夠實現對關鍵業務請求的響應和BI策略對響應請求的回應。Hartford公司建成了一個可預見性模型，借此來標識其他哪些同類公司將銷售他們所開辦的相關業務，并僅用了3個月時間，就贏得了巨大成功。
如今，Rachel Alt-Simmons就像許多BI的傳教士一樣，她不需要拿著有形資產的列表去向公司的管理層解說BI的價值，原先的由2名人員構成的部門也擴展到了12個人，新加的業務主要是數據管理、報告管理、業務分析以及預測模擬能力，而且現在每個月至少有2個部門管理層求助她的BI團隊解決業務和經營上的一些難題。
當然，這僅僅是BI的一個成功案例，然而相信人們一旦充分理解數據并認識到數據和其他功能性、操作性以及交互性方面的關系后，圍繞企業組織間的價值和技術共享的狀態將更令人興奮。而一旦演進到這種階段，用戶將不再感到盲目，BI策略也將超出所謂的先進分析報告的概念，進而實現定型、切分、預測功能，并最終實現真正能讓用戶前瞻性地采取措施，達到實際期望的業務執行結果的智能化。
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