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
数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20统计学专业的就业方向和前景非常广泛且充满机遇。随着大数据、人工智能等技术的快速发展,统计学的重要性进一步凸显,相关人才的 ...
2024-11-20