
近兩年來(lái),隨著大數(shù)據(jù)被人們的廣泛討論,商務(wù)智能也迅速進(jìn)入了新一輪的快速發(fā)展。商務(wù)智能的新一輪發(fā)展面臨一個(gè)新的問(wèn)題如何讓業(yè)務(wù)人員可以訪問(wèn)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù),而不僅僅是并不是數(shù)據(jù)科學(xué)家或BI專家。商務(wù)智能的發(fā)展下更多的業(yè)務(wù)需求是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的,數(shù)據(jù)變得越來(lái)越大,越來(lái)越非結(jié)構(gòu)化。
BI轉(zhuǎn)向善于處理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的Hadoop、NoSQL非常有意義。在大數(shù)據(jù)時(shí)代的今天,大多數(shù)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)都是半結(jié)構(gòu)化(JSON、XML)、鍵值和多種格式的生數(shù)據(jù)。BI工具能直接連接這些新的數(shù)據(jù)源是很重要的,如果能利用后面的集群的力量,而不是簡(jiǎn)單地提取數(shù)據(jù),然后把數(shù)據(jù)傳輸?shù)綄S衏ube或傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),那就更好了。用戶想要的是通過(guò)自己的API和新數(shù)據(jù)源相連,而不是通過(guò)哪些SQL訪問(wèn)層。
以前,BI行業(yè)也做出了種種嘗試,讓業(yè)務(wù)人員可以訪問(wèn)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)。今天,更多的業(yè)務(wù)需求是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的,數(shù)據(jù)變得越來(lái)越大,越來(lái)越非結(jié)構(gòu)化。BI走向“一切都將數(shù)據(jù)化”的最大的挑戰(zhàn)是如何提供漂亮的,簡(jiǎn)單的,但同時(shí)又很有力的用戶界面和技術(shù)棧,允許普通用戶去訪問(wèn)數(shù)據(jù),可視化數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)協(xié)作,雖然數(shù)據(jù)往往以流的方式存儲(chǔ)在后端,但前端用戶還是能夠高效低利用大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析可以理解為BI在數(shù)據(jù)量大規(guī)模爆發(fā)后的演進(jìn)成果。傳統(tǒng)的技術(shù)手段的確很難應(yīng)付數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng),但無(wú)論是“小數(shù)據(jù)”時(shí)代還是“大數(shù)據(jù)”時(shí)代,企業(yè)所面臨的數(shù)據(jù)管理問(wèn)題都是相同的,即發(fā)掘數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系,催生新的商業(yè)價(jià)值。
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