我們的研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于滿足變化的商務(wù)需求來(lái)說(shuō)，移動(dòng)商務(wù)智能和云計(jì)算等目前流行的工具并不重要，重要的是可靠的信息管理方案。商業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者竭力追求的IT目標(biāo)是讓其更具靈活性。他們需要能夠快速支持需求變化的系統(tǒng)，以最大程度的利用采購(gòu)，進(jìn)軍新的市場(chǎng)，或是找到新的客戶。在近些年里，“靈活性”一直是軟件研究領(lǐng)域中的熱門(mén)話題，目前這一熱門(mén)話題同樣出現(xiàn)在了商務(wù)智能領(lǐng)域。

在一些功能強(qiáng)大的現(xiàn)有商務(wù)智能中，我們?nèi)匀荒軌蚩吹綄?duì)靈活性的需求。對(duì)能夠迅速獲取新洞察力的需求正在促進(jìn)著快速假設(shè)分析規(guī)劃工具和內(nèi)存分析能力的發(fā)展。提前預(yù)知新興需求和風(fēng)險(xiǎn)的能力激發(fā)了人們對(duì)預(yù)測(cè)性分析的興趣。你可能會(huì)認(rèn)為移動(dòng)傳輸、云計(jì)算和谷歌類型的查詢?nèi)詫?huì)在靈活性上扮演重要角色，不過(guò)《<信息周刊>分析型商務(wù)智能與信息管理觀察》顯示，這些仍屬于新興概念，遠(yuǎn)遠(yuǎn)未達(dá)到廣泛應(yīng)用的程度。

盡管多數(shù)商業(yè)人士希望商務(wù)智能能夠更為靈活，但是他們很少聽(tīng)說(shuō)過(guò)商務(wù)智能的基礎(chǔ)——全面的信息管理，他們也很少在這上面投資。信息管理包括數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、建模、整合和清理，以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)優(yōu)化——這些都不是易事，同時(shí)也非常的耗時(shí)間。而往往情況總是，當(dāng)IT人員剛開(kāi)始全面接手現(xiàn)有信息時(shí)，公司就收購(gòu)了其他公司，這導(dǎo)致IT人員先前的工作前功盡棄。

看一下今年的調(diào)查結(jié)果，商務(wù)智能使用者提出的改進(jìn)意見(jiàn)清單并沒(méi)有太多變化。快速分析、快速部署，以及其它與靈活性相關(guān)的屬性仍然高居前列。不過(guò)，有一個(gè)觀點(diǎn)正日益清晰，那就是商務(wù)智能應(yīng)當(dāng)與信息管理同步發(fā)展。

在過(guò)去兩年里，接受我們調(diào)查的受訪者指出了多個(gè)與信息管理相關(guān)的問(wèn)題，這些問(wèn)題成為了阻礙在整個(gè)公司內(nèi)部署商務(wù)智能工具中主要障礙。數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題所比重最在，在2009年和2010年均占55%。，位列二、三名的其次分別是易用性、與現(xiàn)有平臺(tái)的整合性與兼容性。在對(duì)信息管理的調(diào)查中，妨礙成功的幾個(gè)主要障礙分別是，及時(shí)訪問(wèn)相關(guān)的可靠數(shù)據(jù)(59%)、清理、復(fù)制和確保數(shù)據(jù)的一致性(51%)、數(shù)據(jù)整合(49%)。

輝瑞公司的方案已通過(guò)M&A測(cè)試

藥業(yè)巨頭輝瑞公司商業(yè)整合總監(jiān)Peter Green非常清楚靈活性問(wèn)題。Green和他的團(tuán)隊(duì)在過(guò)去十年里參與了輝瑞公司的一系列收購(gòu)活動(dòng)，包括2001年轟動(dòng)一時(shí)的收購(gòu)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手華納·蘭博特、2004年收購(gòu)制藥公司法瑪西亞和2009年收購(gòu)惠氏的交易。在這些被并購(gòu)的公司背后是知識(shí)財(cái)產(chǎn)，這些知識(shí)財(cái)產(chǎn)以數(shù)據(jù)的方式存在，特別是在他們研發(fā)實(shí)驗(yàn)室中的藥品數(shù)據(jù)。在每一起并購(gòu)案中，為了充分利用投資，這些數(shù)據(jù)必須被迅速整合。

大多數(shù)制藥公司都使用相似的程序和相同術(shù)語(yǔ)描述他們研發(fā)的藥品。不過(guò)，每一家公司在定義他們的信息的方式上都有一些出入，因此并購(gòu)后的整合將是“緩慢而又痛苦的”，Green說(shuō)。公司生產(chǎn)線上的藥品數(shù)據(jù)包括了分子描述、實(shí)驗(yàn)結(jié)果、在多種管制程序中的狀態(tài)，如通過(guò)了美國(guó)食品藥品管理局認(rèn)證。

輝瑞已經(jīng)知道整合并不一定是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程。Green致力于輝瑞的OneSource平臺(tái)的研發(fā)，該平臺(tái)可整合不同公司的研發(fā)數(shù)據(jù)，讓主管們更多詳細(xì)地查看價(jià)值數(shù)十億美元的藥品研發(fā)流水線。最重要的是，這是一種靈活性非常強(qiáng)的平臺(tái)，能夠快速融合新的數(shù)據(jù)。

輝瑞以前使用的老方法被Green稱為“重鐵融合”，指通過(guò)傳統(tǒng)的提取、轉(zhuǎn)換和負(fù)載(ETL)批處理方式將其他公司的數(shù)據(jù)導(dǎo)入中央數(shù)據(jù)庫(kù)。不過(guò)，在最近18個(gè)月里，輝瑞轉(zhuǎn)而采用虛擬化方法。公司使用由Composite Software公司研發(fā)的數(shù)據(jù)聯(lián)合技術(shù)直接繪制數(shù)據(jù)源，不再像以往那樣將數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)后再進(jìn)行分析;同時(shí)創(chuàng)建了一個(gè)虛擬的數(shù)據(jù)視圖，而不再創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。

這種方法的一個(gè)最大優(yōu)勢(shì)是讓數(shù)據(jù)管理員對(duì)數(shù)據(jù)的定義和源數(shù)據(jù)達(dá)成共識(shí)，然后通過(guò)Composite公司的抽象層進(jìn)行繪圖、測(cè)試和部署整合過(guò)的數(shù)據(jù)視圖。虛擬化數(shù)據(jù)將不再進(jìn)行復(fù)制和合并，這為所有的繪制過(guò)的數(shù)據(jù)提供了一個(gè)整合視圖。

輝瑞的方法在2009年進(jìn)行了驗(yàn)證，當(dāng)時(shí)公司在交易完成后的一周時(shí)間內(nèi)就將惠氏的研發(fā)數(shù)據(jù)整合進(jìn)了OneSource。高級(jí)主管能夠看到最具前景的藥品的工藝，以及兩家公司之間可能出現(xiàn)的產(chǎn)品重疊和協(xié)同效應(yīng)。這一過(guò)程比以往縮短了許多。在2004年的收購(gòu)中，他們花了數(shù)個(gè)月的時(shí)間才整合了相似的數(shù)據(jù)，Green稱。

如何實(shí)現(xiàn)的呢?答案是通過(guò)虛擬化，整合過(guò)程中最困難的部分可以提前完成。輝瑞和惠氏的團(tuán)隊(duì)在合并正式結(jié)束前并沒(méi)有共享實(shí)際數(shù)據(jù)，但是OneSource讓兩個(gè)團(tuán)隊(duì)在定義、參考術(shù)語(yǔ)、格式、以及各自藥品研發(fā)中關(guān)鍵階段的準(zhǔn)確翻譯達(dá)成了共識(shí)?！拔覀冎溃诓①?gòu)過(guò)程中的某一天，惠氏的數(shù)據(jù)格式就能夠適合我們的數(shù)據(jù)模型，因此我們可以將惠氏的數(shù)據(jù)比較輕松的整合到我們現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)中，” Green說(shuō)。

為了能夠?yàn)g覽數(shù)據(jù)，輝瑞在OneSource頂端直接實(shí)現(xiàn)了基于Adobe Flex的小型數(shù)據(jù)可視化。因此，Green幾乎不再需要大型數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和報(bào)告架構(gòu)，這些架構(gòu)通常由商務(wù)智能套件所提供。這并不是說(shuō)輝瑞已經(jīng)完全放棄了商務(wù)智能套件。OneSource僅僅用于研發(fā)領(lǐng)域中的共享。財(cái)務(wù)、市場(chǎng)仍然在使用包括SAP BusinessObjects和IBM Cognos的商務(wù)智能套件。

這種方法在制藥業(yè)中被應(yīng)用于那些速度至關(guān)重要的領(lǐng)域——研發(fā)。研發(fā)一種新藥并通過(guò)認(rèn)證需要花上數(shù)年時(shí)間，同時(shí)許多仿制藥者都在摩拳擦掌以準(zhǔn)備在專利保護(hù)期過(guò)后一試身手。這迫使制藥公司必須把握短暫的機(jī)會(huì)以盡快收回他們的研發(fā)投資。一旦出現(xiàn)拖延，一種藥品都可能會(huì)損失數(shù)百萬(wàn)美元的收益。

在許多行業(yè)，時(shí)間就是金錢，因此靈活性和虛擬化整合將會(huì)受到廣泛的關(guān)注。

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快速建模

盡管輝瑞的重點(diǎn)是通過(guò)信息管理以省去用于研發(fā)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，但是許多軟件廠商將他們的重點(diǎn)放在了創(chuàng)新和改進(jìn)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的維護(hù)。這非常有意義。在調(diào)查中，70%的受訪者使用數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

關(guān)于數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的最大的一個(gè)抱怨是需要長(zhǎng)期收集需求，然后設(shè)計(jì)并傳輸功能資源。當(dāng)出現(xiàn)新的數(shù)據(jù)源或是需求發(fā)生了變化，你不得不回頭修改數(shù)據(jù)模型、ETL、查詢等設(shè)計(jì)。在你開(kāi)始傳輸商務(wù)智能報(bào)告、衡量指標(biāo)和儀表盤(pán)前，應(yīng)當(dāng)完成所有的信息管理工作。(注：儀表盤(pán)是商務(wù)智能中的新概念，使公司能夠消化大量的信息，并將這些信息直接轉(zhuǎn)換為相應(yīng)格式，從而很容易鑒別并回復(fù)那些重要的、有時(shí)間限制的事件，同時(shí)還能在不丟失數(shù)據(jù)資料或報(bào)告的前提下考察相關(guān)問(wèn)題和趨勢(shì)。這一系列的功能，都使得這個(gè)工具看起來(lái)就像一個(gè)儀表盤(pán))

許多公司正在使用自動(dòng)化工具以降低數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)過(guò)程中的時(shí)間消耗和手工作業(yè)工作量。Balanced Insight、 Kalido和WhereScape等專業(yè)廠商已經(jīng)推出了自動(dòng)化建模環(huán)境。這些工具都能夠生成數(shù)據(jù)定義、ETL腳本、SQL查詢，甚至普通聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)的方體類型和原數(shù)據(jù)或知名商務(wù)智能平臺(tái)所使用的語(yǔ)義層。通過(guò)更為快速的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)和更為容易的模型變化，新的商務(wù)智能報(bào)告、儀表盤(pán)和在倉(cāng)庫(kù)頂部運(yùn)行的應(yīng)用將更為迅速。

商務(wù)智能廠商已經(jīng)意識(shí)到了對(duì)速度和更為簡(jiǎn)便的信息管理的需求。開(kāi)源商務(wù)智能廠商Pentaho在2010年早些時(shí)候推出了一款整合的開(kāi)發(fā)環(huán)境，其可讓分析師單獨(dú)創(chuàng)建和修改ETL腳本、數(shù)據(jù)模型和商務(wù)智能虛擬化。新的IBM Cognos 10建模環(huán)境包括了內(nèi)置wizards，以及讓分析師第一時(shí)間獲取數(shù)據(jù)模型的小竅門(mén)，以避免由不良設(shè)計(jì)導(dǎo)致的非標(biāo)準(zhǔn)查詢。

如果信息管理團(tuán)隊(duì)得到了適當(dāng)?shù)哪Ｐ停虅?wù)智能分析師可部署更高級(jí)的源數(shù)據(jù)層進(jìn)行定義和快速重新定義數(shù)據(jù)維度、層級(jí)和數(shù)據(jù)源視圖——不再需要信息管理團(tuán)隊(duì)更改基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)模型。今年夏天，甲骨文在其商務(wù)智能企業(yè)版11g加入了通用信息模型，減少了跨甲骨文數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP和商務(wù)智能工具、應(yīng)用的源數(shù)據(jù)建模。在即將于2011年推出的Business Objects Universe中，SAP在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)能力上承諾將更容易進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問(wèn)。IBM Cognos、Information Builders、Microsoft、MicroStrategy和SAS Institute也將可以擁有源數(shù)據(jù)和語(yǔ)義層。這些研發(fā)工作的目標(biāo)是提高信息管理，這項(xiàng)工作雖然很艱巨，但是必須要做。這樣用戶才能繼續(xù)推進(jìn)新商務(wù)智能報(bào)告、衡量標(biāo)準(zhǔn)、儀表盤(pán)和虛擬化的研發(fā)。

另一個(gè)加速數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研發(fā)的方法是使用針對(duì)特定行業(yè)，如銀行、保險(xiǎn)和衛(wèi)生保健的預(yù)制數(shù)據(jù)模型。IBM、甲骨文等大型廠商，以及Embarcadero等專業(yè)建模廠商都提供有這類模型。Baseline Consulting公司信息管理專家Jill Dych稱，但是我們需要清醒的意識(shí)到，許多公司采用預(yù)制數(shù)據(jù)模型等靈活商務(wù)智能理念的初衷是錯(cuò)誤的——因?yàn)樗麄儭皼](méi)有強(qiáng)化商務(wù)智能研發(fā)的嚴(yán)謹(jǐn)規(guī)定?！?/P>

通過(guò)高級(jí)分析提高靈活性

在我們的近兩年的商務(wù)智能期望列表中，高級(jí)分析一直排在首位，5分表示極為感興趣，該項(xiàng)得分為3.8分。三分之一的受訪者對(duì)此極為感興趣。高級(jí)分析也是一個(gè)與靈活性密切相關(guān)的主題。在這方面，許多公司都在茆高級(jí)分析能力，以擁有前瞻性，而不是對(duì)變化做出反應(yīng)。他們希望能夠預(yù)測(cè)需求，進(jìn)而可以對(duì)產(chǎn)品定價(jià)、預(yù)測(cè)生產(chǎn)、規(guī)劃他們的供應(yīng)鏈。此外，他們還希望能夠在資金變成壞帳或庫(kù)存減少前預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)和行為。他們還希望在客戶減少使用他們的服務(wù)前能夠預(yù)測(cè)這一趨勢(shì)。

汽車保險(xiǎn)商Infinity Property & Casualty正在使用高級(jí)分析以索賠情況進(jìn)行分析，他們會(huì)向?qū)＜姨峤贿@些信息，無(wú)論事件大小，包括是否涉及其他保險(xiǎn)商的糾紛，以及是否受到過(guò)詐騙調(diào)查等。他們將通過(guò)SPSS(后被IBM并購(gòu))的預(yù)測(cè)性分析對(duì)這些情況建模。公司花了六個(gè)月的時(shí)間制定了所需要的模型和規(guī)定，用以將一些預(yù)測(cè)整合進(jìn)入Infinity的索賠系統(tǒng)中。Infinity公司損害賠償部門(mén)高級(jí)副總裁Bill Dibble稱，目前只需要48小時(shí)就可以這些索賠單送至賠償專家那里，以往在使用預(yù)測(cè)分析前需要大約四十多天時(shí)間。

對(duì)客戶滿意度和成本節(jié)約來(lái)說(shuō)，速度并不重要。在防止保險(xiǎn)詐騙方面，“證據(jù)會(huì)變冷，如果你等待的時(shí)間越長(zhǎng)，那么越難證明是否是詐騙，” Dibble稱。目前，Infinity阻止騙保的成功率已經(jīng)由原來(lái)的60%提高到了87%，這要?dú)w功于預(yù)測(cè)分析的幫助。

在過(guò)去的幾個(gè)月里，Infinity還啟用了文本分析以檢測(cè)索賠單中的描述，當(dāng)諸如“藥物”等關(guān)鍵出現(xiàn)時(shí)會(huì)自動(dòng)亮出紅旗，因?yàn)槠淇赡軙?huì)指事故中駕駛員的狀態(tài)。索賠人的位置描述將會(huì)以GPS坐標(biāo)的形式出現(xiàn)，同時(shí)會(huì)與高速公路匝道進(jìn)行對(duì)比，因?yàn)榇颂幍氖鹿式?jīng)常被用于騙保。這些分析的關(guān)鍵是在處理之初找出潛在的問(wèn)題，然后將它們送到相關(guān)專家那里進(jìn)行鑒別。

移動(dòng)商務(wù)智能：性能問(wèn)題

盡管目前智能手機(jī)銷售量猛增，但是移動(dòng)商務(wù)智能在商務(wù)智能期望列表中并沒(méi)有排在前列。在調(diào)查中，僅有13%的人對(duì)此表示極為感興趣。其中一個(gè)原因可能是性能。商務(wù)智能套件總是很龐大，因?yàn)樗麄冊(cè)噲D彌補(bǔ)基礎(chǔ)信息管理的不足。在將商務(wù)智能移植到移動(dòng)設(shè)備時(shí)，會(huì)產(chǎn)生很多獨(dú)特的問(wèn)題。

MicroStrategy首席運(yùn)營(yíng)官Sanju Bansal稱，性能低下是“商務(wù)智能的一個(gè)骯臟的秘密”。查詢時(shí)間需要20至40秒的時(shí)間，這對(duì)于移動(dòng)設(shè)備來(lái)說(shuō)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。MicroStrategy在今年嘗試解決這一問(wèn)題，他們使用了iPhone、iPad和黑莓手機(jī)等新平臺(tái)、以及多級(jí)緩沖、內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、高效網(wǎng)絡(luò)交換等技術(shù)來(lái)加速虛擬化的傳輸，同時(shí)不放棄深化能力。

其他的一些廠商關(guān)注的是基于iPhone和iPad的移動(dòng)商務(wù)智能應(yīng)用，其中值得關(guān)注的是QlikTech和Mellmo公司。前者推出了基于iPad的QlikView應(yīng)用，后者推出的Roambi可以與SAP的BusinessObjects、IBM的Cognos、甲骨文的Essbase和微軟的分析與報(bào)告服務(wù)兼容。

在輝瑞，Green還沒(méi)有遇到移動(dòng)問(wèn)題。但是對(duì)于將研發(fā)產(chǎn)品線移植到移動(dòng)設(shè)備方面，輝瑞的OneSource方案具有許多優(yōu)勢(shì)。Green稱，輝瑞的下一步舉措是為iPad和iPhone提供基于Adobe Flex的研發(fā)產(chǎn)品線數(shù)據(jù)虛擬化。由于蘋(píng)果公司限制在iPhone上使用某些特定的Adobe技術(shù)，因此如果Flex不能使用，Green的團(tuán)隊(duì)將在蘋(píng)果的Cocoa或是微軟的 Silverlight上進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

云和谷歌類型的搜索的作用有限

另一個(gè)雖然很流行，但是在商務(wù)智能期望列表中排名靠后的是云計(jì)算?；谲浖捶?wù)和云計(jì)算的商務(wù)智能/分析在我們列出的十大商務(wù)智能技術(shù)列表中排名第九，僅11%的受訪者表示極為感興趣。雖然公司感興趣的是云計(jì)算對(duì)下游的IT支持和快速部署，但他們對(duì)是安全和隱私(65%的受訪者表示擔(dān)憂)，以及數(shù)據(jù)整合(43%的受訪者表示擔(dān)憂)表現(xiàn)出了更多的擔(dān)憂。

近半數(shù)的受訪者表示，他們感興趣，或極為感興趣的能力是讓結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化信息具備互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)格的查詢——即在查找數(shù)據(jù)庫(kù)和文件、網(wǎng)頁(yè)、電子郵件信息、博客等方面具備谷歌風(fēng)格的簡(jiǎn)潔界面。如果用戶不必面對(duì)類似SQL、數(shù)據(jù)源選擇、或不直觀的界面，那么商務(wù)智能將會(huì)取得突破，并最終被大多數(shù)人所使用。

目前在這方面并沒(méi)有太多的進(jìn)步。在2006年，BusinessObjects、Cognos、Information Builders、Endeca和Fast Search & Transfer都已經(jīng)將搜索與商務(wù)智能結(jié)合了起來(lái)。前三個(gè)選擇的是與谷歌和其OneBox應(yīng)用合作。雖然在這方面的努力并不多，不過(guò)仍然有兩家公司在追求著這一夢(mèng)想：Endeca和Attivio。Endeca在近期推出了名為L(zhǎng)atitude的產(chǎn)品。Attivio由前Fast雇員創(chuàng)建于2007年，這些雇員在Fast被微軟收購(gòu)后組建了Attivio。

那么利用社交網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)幫助人們?cè)谏虅?wù)智能查詢方面展開(kāi)合作以提高智能程度如何呢?與移動(dòng)和搜索這兩個(gè)選項(xiàng)相比，該選項(xiàng)處于更為初期的階段——其在商務(wù)智能期望列表中排名第十，僅7%的受訪者表示極為感興趣?，F(xiàn)實(shí)情況是當(dāng)社交網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)出現(xiàn)在商務(wù)智能中時(shí)，許多公司并沒(méi)有對(duì)此做好準(zhǔn)備。

他們需要的是更好的信息管基礎(chǔ)。商務(wù)智能項(xiàng)目之所能夠得到資助是因?yàn)樗鼈兡軌蚋玫亩床熘卮髶p失和風(fēng)險(xiǎn)，幫助用戶規(guī)避這些損失和風(fēng)險(xiǎn);同時(shí)能夠發(fā)現(xiàn)重大銷售和盈利機(jī)會(huì)，幫助用戶抓住這些機(jī)會(huì)。在高強(qiáng)度的競(jìng)爭(zhēng)和瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)中，只有能夠?qū)ι虅?wù)帶來(lái)幫助的商務(wù)智能項(xiàng)目才能夠獲得更高的靈活性。