京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
云计算为BI行业带来曙光
BI和云计算的结合将为BI带来如下的显著特征:
(1)云计算使得BI具有处理海量数据的能力。能够处理海量的数据是BI系统提供智能的保障,是BI存在的基础,但是传统的BI在运算能力上还存在很大的缺陷。在数据挖掘的过程中BI往往面临大量的数据,比如一次小规模的数据挖掘所需要的数据也要有几个GB或者十几个GB,而稍大规模的数据挖掘要处理的数据量可以达到十几个TB的规模,有些公司年业务数据量能够达到几千个TB。云计算的出现让BI很好的摆脱了传统Unix平台所面临的窘境,使得其具有处理海量数据的能力,经试验BI系统的处理能力可以提高十几到几十倍,为BI系统的“智能”提供保障。
(2)云计算环境下,BI的共享性将成为最重要的优势之一。现实的企业运行情况表明,公司之间及公司内部协调性并不理想,共享服务呼之欲出。企业的发展重心应该是其核心业务,而通过不同区域和国家的非核心业务进行共享合作,可以使不同部门实现更好的协同、规模效应和成本节约。云计算下的BI提供了一个信息共享的平台,可以通过强有力的信息共享、数据共享、计算共享等手段实现实体共享服务中心的功能。由于云计算下BI的共享性,可以将分布在不同地区的信息资源和智力资源进行整合,能够使企业通过规模经济、流程再造、管理聚焦等手段提升企业的效率。
(3)云计算能够提升BI的时效性。企业对BI系统时效性的要求没有得到满意的解决,造成这种实时性需求的压力主要来源于企业多种业务的需求。目前,大部分企业并没有真正的实时反应的商业智能系统,所提供的信息还无法达到即时反馈的要求。提升BI系统的时效性有着一些先天的困难,比如虽然可以轻松的检测到特定的交易,但无法即时的获取客户的个人数据和历史交易记录等,另外在实际的操作中可能会受到人为因素的影响,比如一些人为的锚误等。但是,BI系统时效性的提升并没有完全丧失操作上的可能性,比如数据仓库技术就是时效性提升的一个突破。但其与云计算下的BI相比仍有不足的地方,比如企业仓库运行的平台单一,虽然它有着很快的运算速度,但无法与云计算的速度相比,云计算能够让BI在更短的时间内获取并下载交易数据,能够执行更强的数据分析功能,运行更强大的业务活动检测工具,在业务发生的同时提供更好的信息反馈。云计算下的BI可以随时加载分散于不同地理位置的业务数据,很好的让历史数据和个人数据整合,实现高级的BI功能,让企业从中获益。
(4)云计算与BI的结合增强了BI系统的开放性。企业对信息具有很高的实时性要求,有时效性的商业决策才能引导企业做出正确的经营决策,但是传统的BI是相对封闭的,这也成为了它提供实时性智慧服务的阻碍。这一矛盾将在云计算环境下得到改观,因为在云计算环境下系统处理的数据将具有更好的时效性,整个数据的挖掘过程将具有更好的开放性,从而满足企业对信息的时效性的要求。BI系统处在相对开放的环境中可以拥有很好的扩展性,使得BI能够满足企业不断变化的需求,为企业提供更具个性化的服务。
(5)云计算与BI的结合将降低成本。云计算的出现使得BI可以运行在云上,通过相应的服务提供商提供云计算的服务完成BI的功能,企业只需要支付相应的服务费便可以运行自己的BI系统,这样企业既省去了购买服务器的成本又可以得到小型的服务器无法实现的功能。例如Google的PC集群的成本要比昂贵的商用服务器低得多,但是功能上要比商用服务器还要强大。中国移动的试验成本也比小型机系统的成本低得多,只占小型机系统的六分之一。
另外,由于云的出现使得企业可以方便地得到云提供的服务,这样使得企业不必再花费资金和时间来对BI系统进行维护,这也是节约成本的重要因素之一。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15