BI新趋势2：向云迁移

　　SaaS BI的流行可以看作是BI向云迁移的一个步骤或环节。虽然不同的BI供应商的说法有所区别，但向SaaS的转型和向云的迁移在方向上是基本一致的。虽然在目前，大多数的机构都是在内部解决BI问题，但是在未来的三年中，这一状况有望彻底改观。

　　一项在2010年5月进行的CIO调查发现，约有五分之一（23%）的受访者预计，云或SaaS（软件即服务）将在三年内成为其主要的BI解决方案。这比当前7%的水平有了大幅度提升。此项调查涉及335位在企业内部使用BI和分析工具的CIO。

　　不过，尽管云BI解决方案的潜力巨大，但企业内部的BI解决方案仍然占据着支配地位。调查还显示，有93%的受访问者仍在使用企业内部的BI工具，而且有77%的受访者预计，将在未来的1~3年中继续使用内部BI工具。也有企业的CIO坚称，将继续沿用内部解决方案。他们给出的理由是，企业拥有太多的异构系统，要想部署云会非常困难。

　　尽管BI向云迁移的过程中还面临许多的问题，但随着越来越多的企业将其业务应用置于云端，“在云中部署BI”绝不是一个遥不可及的目标。在数据集成领域，专业厂商Informatica已经进行了向用户交付云服务的尝试。2010年6月，Informatica Cloud 2010夏季版全面上市。此前该公司发布的Informatica 9数据集成平台已经能够同时部署在预装系统或“云”网络之中，为用户提供云端集成能力。

　　基于云的BI要完全替代传统BI还要假以时日，但云计算在全球的盛行，必将对BI向云的迁移进程产生积极的影响。有分析人士指出，BI领域内充分的竞争导致了价格的下降，这也意味着该领域的参与者正面临更为激烈的竞争局面。云的重要性已经能够影响到BI厂商未来的生存。从一定意义上说，只有产品是面向云规模架构设计并符合云运营模式的厂商才能在未来取得成功。
       BI新趋势3：融合，再融合

　　数据质量、数据集成和数据虚拟化将与主数据管理融合，构成处理结构化数据和非结构化数据的统一信息管理平台。众所周知，自数据管理系统出现以来，数据质量一直是IT系统的一大痛处。它困扰着许多企业的CIO和IT人员，造成系统部署、生产力和时间成本上的巨大损失。从技术的发展趋势上分析，数据质量和数据集成将实现更为紧密的整合，从而在底层解决数据质量的问题，让正确、纯净的数据进入应用的下游。

　　SAP BusinessObjects、SAS、Informatica及Talend等公司目前都可以在某种程度上提供上述能力。此外，由于企业中的数据源呈现爆炸式增长，为了能够把所有数据源集成到单一物理位置并保持存取的灵活性，Composite等厂商为客户提供数据虚拟化能力。借助这种能力，规范的信息模型可以覆盖在信息资产的顶部。不管这些信息资产位于何处，规范的信息模型都能够处理批量、实时和事件数据源组合。这些全异的数据源必须通过主数据管理能力来协调。通过这种能力，客户、供应商、产品等企业中的关键实现定义可以被用于提供这些分散的数据源之上的语义统一。最后，结构化、半结构化和非结构化的信息，都能利用文本分析能力和数据虚拟化技术，从一个无处不在的信息管理平台实现数据的提取、转换、加载与查询。

　　BI世界酝酿融合的另一趋势是，有越来越多的数据挖掘、预测分析能力被引入到数据库系统之中。回顾历史，虽然以分析为中心的OLAP（联机分析处理）数据库已经问世几十年（以甲骨文Express、Hyperion Essbase和微软的Analysis Services为代表），但是它们从未在数据库市场真正占据统治地位。过去的数十年，RDBMS（关系型数据库管理系统）一直是市场的主宰，应用的类型似乎并不重要，关系型数据库才是核心与关键。

　　而在今天的海量数据时代，传统数据管理的颠覆与变革已经无法回避。Google（BigTable）、Yahoo （Hadoop）、Amazon（Dynamo）、Facebook（Cassandra）等大型Web厂商纷纷自行开发解决方案，以处理由互联网应用产生的海量数据。另一方面，专注于分析性工作负载的数据库产品正在形成集群效应。掌握内存处理、利用并行机制、柱状存储选择等创新技术的Netezza、Greenplum、Vertica、Aster Data等新兴厂商不断发展壮大。

　　在这些新的数据库产品的引擎中，具备了可编程性和并行处理能力。这种可编程能力让开发人员能够将计算迁移到数据库或数据仓库内部，避免了因数据迁移所造成的响应缓慢问题。另外，配合并行、大规模并行处理（MPP）架构的性能和扩展性优势，用户可以获得高吞吐量，以及用于欺诈探测、风险管理等目的的运营分析能力。
        BI新趋势4：开源BI进入成熟期

　　采用本地运行模式的传统BI不仅面临着云或SaaS应用模式的冲击，开源BI同样也是一个关键的颠覆者。开源BI的开发者希望改写闭源、传统BI占统治地位的市场格局，而他们已经在这条道路上付出了长期的努力。

　　经济危机及其引发的持续经济低迷，为开源BI提供了发展的良机。面对紧缩的IT预算，很多企业发现，基于开源BI的数据分析、报表制作或数据集成，能够让它们以有限的资金，高效率地解决实际问题。

　　借助开源BI解决方案，用户可以以构建传统BI应用几分之一的费用，搭建完整的端到端BI栈。而这种选择还可以获得良好的自上而下的采用率。这应该是企业应对严酷经济形势的一种生存之道。而在端到端的BI栈中，很多产品已经达到或接近了闭源BI工具的应用成熟度水平。在报表、OLAP、数据统计、数据质量、数据集成、主数据管理等领域，企业用户均可以找到经济、高效的开源BI工具（市场上主要开源BI工具如附表所示）。（更多内容详见http：//www.cnw.com.cn/P/2661）

　　编看编想

　　数据的爆炸式增长，以及针对海量数据的分析需求，让BI的市场版图持续扩充，并将由此导致整个技术疆界的再定义。今天，电子邮件、文档、视频等半结构化和非结构化数据被纳入到BI的势力范围中，同时自助式报表和混搭应用变得更加普及。BI将从一种IT活动演变为一种受到用户业务驱动而演进的应用方式。

　　在互联网时代，其海量数据多向交互的特性，有望激发更多的BI技术创新。云BI、混搭和高级可视化技术已经出现，并积极融入主流的BI应用之中。而数据量级的增长速度也是十分惊人的。TB字节已经是过去式，而PB字节即将成为主流，而EB（Exabytes）和ZB（Zettabytes）字节也开始出现了。面对如此庞大的数据量，机构必须尝试全新的处理技术。例如专用设备、柱状数据库和Hadoop这样的分布式应用。

　　另外，BI技术的演进并非仅驻留在内部数据中心或云端，移动分析也是一个重要的发展方向。2010年，全球移动用户数量已经突破50亿。目前，领先的商业BI厂商纷纷涉足移动分析市场。基于移动BI技术，用户可以通过智能手机提交数据，并获取分析报告。而具备了GPS功能的智能手机还能够将“位置”信息引入BI，为数据分析增加了新的维度。