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走向大數據的商務智能
2014-11-26
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近兩年來,隨著大數據被人們的廣泛討論，商務智能也迅速進入了新一輪的快速發展。商務智能的新一輪發展面臨一個新的問題如何讓業務人員可以訪問傳統數據庫數據，而不僅僅是并不是數據科學家或BI專家。商務智能的發展下更多的業務需求是數據驅動的，數據變得越來越大，越來越非結構化。

BI轉向善于處理半結構化和非結構化數據的Hadoop、NoSQL非常有意義。在大數據時代的今天，大多數增長的數據都是半結構化（JSON、XML）、鍵值和多種格式的生數據。BI工具能直接連接這些新的數據源是很重要的，如果能利用后面的集群的力量，而不是簡單地提取數據，然后把數據傳輸到專有cube或傳統關系型數據庫，那就更好了。用戶想要的是通過自己的API和新數據源相連，而不是通過哪些SQL訪問層。

以前，BI行業也做出了種種嘗試，讓業務人員可以訪問傳統數據庫數據。今天，更多的業務需求是數據驅動的，數據變得越來越大，越來越非結構化。BI走向“一切都將數據化”的最大的挑戰是如何提供漂亮的，簡單的，但同時又很有力的用戶界面和技術棧，允許普通用戶去訪問數據，可視化數據，進行數據協作，雖然數據往往以流的方式存儲在后端，但前端用戶還是能夠高效低利用大數據。大數據分析可以理解為BI在數據量大規模爆發后的演進成果。傳統的技術手段的確很難應付數據量的爆炸式增長，但無論是“小數據”時代還是“大數據”時代，企業所面臨的數據管理問題都是相同的，即發掘數據之間的內在聯系，催生新的商業價值。

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