商業(yè)智能（Business Intelligence）是個很含糊的概念匾竿。到底什么是商業(yè)智能薪贫，我認為但凡是能夠幫助企業(yè)用戶自動進行數(shù)據(jù)分析和提高管理效率的工具都都可以稱為商業(yè)智能。在商業(yè)智能的領(lǐng)域中作彤，玩家大致分為6類：
1.初創(chuàng)期:這類公司規(guī)模小,營收有限,客戶較少,為客戶提供“小而 美”的服務(wù),代表公司為Exago,Intuitive BI和Report Miner
2.發(fā)展期:這類公司擁有創(chuàng)新的商業(yè)模式和技術(shù),代表公司為Adaptive Insights,Birst,GoodData,Jaspersoft和Jedox
3.高速發(fā)展期:這類公司已經(jīng)獲取了一定的市場份額并高速成長。在2014年, 代表公司為Logi Analytics, Pentaho, Tableau和TIBCO Spotfire
4.成熟期:這類公司強調(diào)提供商業(yè)智能的軟件和服務(wù),通常成立時間超過15 年,擁有固定的客戶基礎(chǔ)和現(xiàn)金流,代表公司為Actuate,Information Builders,MicroStrategy,Qlik和SAS Institute
5.專業(yè)類BI:這類公司通常成立超過10年,主要為特定行業(yè)服務(wù),規(guī)模遠小 于成熟期的玩家,代表公司為Dimensional Insight, Dundas, JinfoNet, Phocus和Targit
6.巨頭:這類公司提供多種服務(wù),BI只是他們的一小部分。這些公司經(jīng)常性 地收購上述5類的公司,代表公司為IBM/Cognos,Infor,Microsoft,Oracle和 SAP
我觀察到瑞妇，BI在2014以至于2015年有如下的幾個趨勢：
趨勢一:數(shù)據(jù)可視化以及自我服務(wù)的BI系統(tǒng)
包括處在高速發(fā)展期的Tableau和巨頭SAP和Oracle都意識到,數(shù)據(jù)可視 化已經(jīng)成為了獲取市場份額的必要手段。目前數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的能力比 較有限,各類玩家們也都相應(yīng)地推出了自己的數(shù)據(jù)可視化界面和解決方 案梭冠。BI工具的本質(zhì)就是自動分析以從而減少人力,數(shù)據(jù)可視化可以帶來 更方便,更易用的數(shù)據(jù)分析解決方案辕狰。Tableau,TIBCO Spotfire和 MicroStrategy都在2014年推出了包含數(shù)據(jù)可視化功能的新版本, LogiAnalytics也發(fā)布了LogiVision界面
趨勢二:基于云端的商業(yè)智能解決方案
云計算在除了商業(yè)智能以外的其他領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用,隨著市場逐 漸成熟以及企業(yè)的商業(yè)智能團隊對維護基礎(chǔ)設(shè)施的深惡痛絕程度逐漸增 高,2014年是BI大范圍轉(zhuǎn)向云端的大年。
Birst和GoodData(云端商業(yè)智能解決方案商)都獲得了新一輪的融資; JasperSoft發(fā)布了基于亞馬遜云的Cloud Analytics;MicroStrategy, Microsoft和Oracle也都在2014年發(fā)布了基于SaaS平臺的BI服務(wù)控漠。這些跡 象表明,商業(yè)智能的解決方案正在由本地化走向云端蔓倍。
趨勢三:商業(yè)智能解決方案移動化
關(guān)于商業(yè)智能移動化的言論已經(jīng)在行業(yè)內(nèi)流傳了幾年。不過,市場對于移動端解決方
案的展現(xiàn)形態(tài),能力和支持設(shè)備還抱有遲疑的態(tài)度盐捷。商業(yè)智能移動化有四個方向值得
深入探討:
1. ?HTML5 vs.本地化應(yīng)用:目前本地化應(yīng)用(Native Apps)能夠帶來最好的用戶體 驗偶翅。不過HTML5的好處在于可以在任何地方實施。兩者中哪一種能夠獲取更多的 市場份額值得關(guān)注
2. ?移動端安全:移動設(shè)備管理系統(tǒng)(MDM)讓用戶可以在除了用戶名和密碼以外再 設(shè)一道防線碉渡。不過目前這類MDM的服務(wù)主要來自于第三方,BI方案商開始逐漸自 己打造這個功能
3. ?基本功能 vs.特殊功能:根據(jù)TDWI的調(diào)查,用戶在移動端主要尋求的是包括瀏覽, 排列和搜索等基本功能,而諸如形成報表和抓取新數(shù)據(jù)等功能雖然感覺非常專業(yè), 但并不是移動端用戶所需要的
4. ?離線支持:除了在飛機上以外,在信號屏蔽和倉庫里面,移動設(shè)備的服務(wù)都會受 到限制聚谁。目前BI方案商大多數(shù)都沒有離線的解決方案。離線支持也是下一個需要 攻克的難題
趨勢四:“大數(shù)據(jù)”vs.“小數(shù)據(jù)”
很多人把“大數(shù)據(jù)”理解成為Hadoop和NoSQL技術(shù)滞诺。其實Hadoop解決方案 只是大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的一小部分,其他部分包括IBM PureData System和 HP Vertica等形导。而只有在很早就進行大數(shù)據(jù)部署的企業(yè)才真正意義上有 “大數(shù)據(jù)”,即很多數(shù)據(jù)婿牍。而很多企業(yè)并沒有那么大量的數(shù)據(jù),不過他 們也同樣希望可以挖掘和解讀自己的數(shù)據(jù)(這些數(shù)據(jù)通常都是非結(jié)構(gòu)化 的)。在2014年,Hadoop技術(shù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉儲結(jié)合的更為密切,BI方案 商也拓寬了數(shù)據(jù)源(包括結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))锦茁。諸如Datameer和 Platfora這樣的出處公司也逐漸推出了更為成熟的產(chǎn)品寄症。
趨勢五:簡化再簡化
目前很多企業(yè)因為商業(yè)智能工具過于繁瑣而選擇敬而遠之。2014 年,BI方案商做出了許多關(guān)于簡化產(chǎn)品的嘗試,目前效果還不是 很明顯憔披。具體嘗試如下:
Oracle推出了Endeca 3.0,主打簡單界面以及快速瀏覽結(jié)構(gòu)化 和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的功能
Microsoft推出Q&A界面,讓用戶可以搜索已有內(nèi)容或者創(chuàng)建新 的數(shù)據(jù)組
IBM Project Neo,基于SaaS平臺的包括搜索,智能數(shù)據(jù)可視化 和分析功能
NeutrinoBI和DataRPM頁都推出了更“簡單”的產(chǎn)品
當然還有一些其他趨勢：包括功能更強大的數(shù)據(jù)分析平臺等限，與其他平臺和服務(wù)的兼容，社交數(shù)據(jù)的處理和分析以及用戶的數(shù)據(jù)隱私芬膝。
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