• 隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)這三大技術的出現(xiàn)和廣泛的商業(yè)化，這些新技術已經逐漸介入、影響人們的日常生活，新技術的廣泛采用也必然會對原來的產業(yè)、技術產生影響，甚是變革，并催生新業(yè)態(tài)。

　　1 商務智能

商務智能BI（Business Intelligence）于1989年由Gartner Group 的Howard Dresner首次提出，它描述了一系列的概念和方法，并通過基于事實的支持系統(tǒng)來輔助商業(yè)決策的制定。之后隨著商務智能的深入發(fā)展和人們對其認識的加深，不斷有不同的商務智能的定義出現(xiàn)。文中采用2007 年Gartner 商務智能峰會對BI的重新定義，即BI為一個傘狀的概念， 它包括了分析應用、基礎架構和平臺和良好的實踐。數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)標準等平臺已經涵蓋在BI范疇里，BI已不再僅僅是前端展現(xiàn)工具。商務智能已經開始成為一種用于描述企業(yè)范圍內使用數(shù)據(jù)、分析信息、制訂決策和管理績效的原則的術語。而且組織應該用的績效來衡量商務智能的成功。衡量BI的成功與否，不再是數(shù)據(jù)組織的有序、數(shù)據(jù)的ETL 過程的更*，不再是異構數(shù)據(jù)的集成能力，也不再是數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)歸約的強大功能，而是BI是否有助于促進企業(yè)業(yè)績的。此外，BI分析型系統(tǒng)應該強調和形成效果，也就是說，BI必須要促進和業(yè)務或某一方面業(yè)務的順利展開，業(yè)績。BI的核心在于應用，這也是BI實踐者在工作中的真實體會。

商務智能的概念和商務智能系統(tǒng)的發(fā)展都不是一蹴而就的過程，商務智能系統(tǒng)的雛形可以看成是事務處理系統(tǒng)。后來在事務處理系統(tǒng)的基礎上出現(xiàn)了管理人員信息系統(tǒng)，它是商務智能發(fā)展的又一個層級，相對于初級的事物處理系統(tǒng)來說它在分析和處理綜合性與復雜性問題的能力上有了進一步的提高。在管理信息系統(tǒng)(MIS) 的基礎上，又出現(xiàn)了決策支持系統(tǒng)，終出現(xiàn)了商務智能系統(tǒng)。BI系統(tǒng)可以為決策者提供智能服務，而且越來越多的支持非結構性問題的處理，在決策的支持上也要比決策支持系統(tǒng)進步，更好的分析和處理綜合性和復雜性較高的問題。

BI系統(tǒng)雖然可以提供智慧服務，但它所有功能的完成仍然依賴于原始的業(yè)務數(shù)據(jù)，這些海量的數(shù)據(jù)是智慧服務的基礎，對這些數(shù)據(jù)的存儲及加工處理仍然占有很高的位置，可以說商務智能系統(tǒng)的核心就是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。BI系統(tǒng)先要收集大量的數(shù)據(jù)并對其整理形成可供使用的數(shù)據(jù)。然后把這些經過預處理的數(shù)據(jù)進行加工轉化成信息，形成的終智慧產品用于指導商務實踐。IBM 公司曾經提出過一個體系結構，主要有下面的幾個組成部分：外部數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)倉庫建模和構造工具、數(shù)據(jù)管理、訪問工具、決策支持工具、商務智能應用、元數(shù)據(jù)管理。以上幾個部分通過體系內的協(xié)作可以提供數(shù)據(jù)分析與管理、知識發(fā)現(xiàn)等功能。

以零售業(yè)為例，分析商務智能在零售業(yè)中發(fā)展的推動因素：

（1）不斷增長的需求。隨著業(yè)務的高速增長，零售企業(yè)積累了大量的業(yè)務數(shù)據(jù)，管理人員面對看似無序的海量數(shù)據(jù)，迫切需要發(fā)掘其中的市場規(guī)律和發(fā)展趨勢，包括基層管理人員在內的零售企業(yè)管理團隊在日常經營業(yè)務中必須及時有效地做出正確的決定或決策，這些都引發(fā)了零售業(yè)對于商業(yè)智能應用的迫切需求。

（2）對商業(yè)智能理解的加深。跟隨著商業(yè)智能理論與實踐雙重發(fā)展的腳步，零售業(yè)界對于商業(yè)智能的理解和認識不斷深入，更多的零售企業(yè)開始能夠根據(jù)自己的業(yè)務實際提出商業(yè)智能方面的應用需求，這對于成功開展商業(yè)智能項目，項目的投資回報率有著重要的實踐意義。

（3）以顧客需求為導向的業(yè)務流程再造。為了企業(yè)競爭力和盈利水平，越來越多的零售企業(yè)開展了以顧客需求為導向的業(yè)務流程再造，力求打造良好的客戶服務質量和不易復制的核心競爭力。一方面，更好地理解客戶需求，及時地應對市場變化都有待商業(yè)智能應用的支持。另一方面，業(yè)務流程的再造有助于零售企業(yè)更好地采集相關業(yè)務數(shù)據(jù)和統(tǒng)計關鍵績效指標。

（4）新信息技術的應用。信息技術的快速變革從技術層面大力推進了商業(yè)智能的實踐和應用，例如無線射頻技術(RFID)在零售業(yè)的逐步應用有效改善了零售數(shù)據(jù)采集的時效性，同時也極大提高了數(shù)據(jù)的粒度和準確性，這對于改善商業(yè)智能應用的數(shù)據(jù)質量意義重大。

2 物聯(lián)網(wǎng)

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展，在互聯(lián)網(wǎng)的基礎上延伸和擴展，形成了新一代的網(wǎng)絡技術，即物聯(lián)網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng)是新一代信息技術的重要組成部分，是繼計算機、互聯(lián)網(wǎng)和移動通信網(wǎng)之后的第三次信息。

物聯(lián)網(wǎng)是指在互聯(lián)網(wǎng)基礎上，通過各種信息傳感設備，如射頻識別（RFID）技術、傳感器、激光掃描器、紅外感應器、全球定位系統(tǒng)、氣體感應器、攝像頭等各種裝置與技術，實時采集需要連接、監(jiān)控和互動的物體或過程，采集其聲、光、圖、熱、電、化學、力學、生物、位置等各種需要的信息，進行信息交換與通訊，實現(xiàn)定位、智能化識別、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡。其目的是實現(xiàn)物與物、物與人，所有的物品與網(wǎng)絡的連接，方便識別、管理和控制。

所有物品在這個網(wǎng)絡中能進行“交流”。物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，簡稱 IOT）又稱傳感網(wǎng)，早是由美國在 1999年的移動計算機和網(wǎng)絡會議上提出的。2003 年，美國《技術評論》提出傳感網(wǎng)絡技術將是未來改變人類生活的十大技術之首。2005 年，電信聯(lián)盟(ITU)在突尼斯舉行的信息社會峰會上發(fā)布了《ITU 互聯(lián)網(wǎng)報告 2005：物聯(lián)網(wǎng)》引用了物聯(lián)網(wǎng)的概念，指出無所不在的“物聯(lián)網(wǎng)”通信時代即將來臨。2008 年，在北京大學舉行的第二屆中國移動政務研討會“知識社會與創(chuàng)新 2.0”提出移動技術、物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展代表著新一代信息技術的形成，并帶動了經濟社會形態(tài)、創(chuàng)新形態(tài)的變革，推動了面向知識社會的以用戶體驗為核心的下一代創(chuàng)新（創(chuàng)新2.0）形態(tài)的形成。2009 年，美國將新能源和物聯(lián)網(wǎng)列為振興經濟的兩大。

目前許多都對物聯(lián)網(wǎng)技術發(fā)展高度重視。在美國，奧巴馬把物聯(lián)網(wǎng)確立為新一輪競爭優(yōu)勢的關鍵戰(zhàn)略。在我國，自溫家寶總理 2009 年 8月視察無錫物聯(lián)網(wǎng)產業(yè)研究所提出“感知中國”以來，物聯(lián)網(wǎng)被正式列為發(fā)展的戰(zhàn)略性新興產業(yè)之一，寫入工作報告。與計算機技術、物聯(lián)網(wǎng)技術不同，我國在物聯(lián)網(wǎng)技術研究方面處于水平，與美國、英國、德國一起成為標準制定的主導國，具有重要的影響力。英國、德國、芬蘭、日本、韓國、意大利、加拿大等都在投入巨資深入研究探索物聯(lián)網(wǎng)。

作為推動信息產業(yè)發(fā)展和社會進步的一項重要技術，物聯(lián)網(wǎng)從2009 年今一直受到我國各行各業(yè)的重視。由于物聯(lián)網(wǎng)需要智能處理，因此物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展也給商務智能帶來了商機。

當前，我國物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)更多地關注硬件的應用，而在應用軟件層面則顯得不夠重視。從計世資訊《中國RFID 與物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展2009 年度報告》(以下簡稱物聯(lián)網(wǎng)報告)中可以了解到，物聯(lián)網(wǎng)的組成必須具備三個條件：

，感知。就是讓物品會“說話”，將物品信息進行識別、采集。第二，可靠傳遞。就是通過現(xiàn)有的2G、3G 以及未來4G 通信網(wǎng)絡將信息進行可靠傳輸。第三，智能處理。就是通過后臺的龐大系統(tǒng)來進行智能分析和管理。

其中第三個條件就是我們所說的應用軟件。目前，從國內外物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展來看，專注于應用軟件的開發(fā)商相對較少，同時由于物聯(lián)網(wǎng)是一個覆蓋全行業(yè)、全業(yè)務的領域，對于應用軟件開發(fā)商來講，應用軟件的開發(fā)也是一個摸索、實踐的過程，這就導致了物聯(lián)網(wǎng)的應用軟件并不是很成熟。

物聯(lián)網(wǎng)報告中指出，如果說傳感技術和通信軟件滿足了前兩個條件，那么第三個條件則必須通過軟件技術才能實現(xiàn)。目前，雖然中國信息網(wǎng)絡與傳輸基礎較好，但是在傳感器和芯片制造、集成、預處理等方面還很薄弱，尤其是海量信息處理的軟件技術相當薄弱。

正如物聯(lián)網(wǎng)報告指出，物聯(lián)網(wǎng)技術終的實現(xiàn)需要智能處理，需要通過龐大系統(tǒng)來進行智能分析和管理，而這個智能分析管理就是當前被企業(yè)決策者以及CIO 所持續(xù)關注的商務智能(BI)。

當前，商務智能已經成為企業(yè)信息化建設的一個重要目標，企業(yè)的決策者以及業(yè)務人員希望通過引進商務智能來了解市場動態(tài)、企業(yè)的內部管理，對商務智能的需求越來越強烈。我們如果把物聯(lián)網(wǎng)看成一個“企業(yè)”，那么這個“企業(yè)”就是一個多元化，覆蓋不同領域、不同行業(yè)的企業(yè)，它所產生的數(shù)據(jù)、信息會大得驚人，如何把這些數(shù)據(jù)進行分析、轉換成有效的信息以及實現(xiàn)智能的管理，就需要商務智能的支持。

關于物聯(lián)網(wǎng)與商務智能，在物聯(lián)網(wǎng)報告中是這樣定義的：物聯(lián)網(wǎng)是一個智能的網(wǎng)絡，面對采集的海量數(shù)據(jù)，必須通過智能分析和處理才能實現(xiàn)智能化。因此，商務智能將大有可為。

雖然我們看到物聯(lián)網(wǎng)對商務智能的需求很強烈，但是商務智能在物聯(lián)網(wǎng)上的部署也不是一步到位的，物聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)對商務智能提出了更高的要求：

首先是實時商務智能，即隨時隨地實現(xiàn)商務智能。受內部和外部的、可預見的和突發(fā)事件的影響，物聯(lián)網(wǎng)一個應用端均需要對瞬息萬變的環(huán)境實時分析并做出決策。

其次是分析速度更快。實時商務智能要求分析速度更快，這使商務智能不得不進行架構上的改變。

以前的BI都是把它存儲在硬盤上面，數(shù)據(jù)和硬盤有接口互相交換，這種交換限制了速度的提高。

以前的 B1 只是一個軟件，如果用戶要分析的話，把它通過網(wǎng)絡連接到服務器進行計算就可以了。但現(xiàn)在，BI企業(yè)沒有完全將BI固化到硬盤里，而是和硬件廠商進行綁定，推出一個專門為分析而制定的軟硬結合的工具，大幅提高了分析速度。

再次，對數(shù)據(jù)質量控制提出更高要求。海量的數(shù)據(jù)如果不能保證數(shù)據(jù)的真實性，那么就會產生錯誤的結果和判斷，后果*嚴重。因此，數(shù)據(jù)質量控制是獲得真實結果的重要保證。

后，關鍵績效指標分析、即時查詢、多維分析、預測功能以及易用的數(shù)據(jù)挖掘等也是BI必不可少并不斷需要加強的地方。

3 云計算

Google 的創(chuàng)業(yè)者們采用了眾多廉價PC 提供的搜索服務，他們成功的把這些PC 集群成比商用服務器功能還要強大的系統(tǒng)，于是云計算(Cloud Computing)的嘗試在Google 的努力下得到了成功?；谒麄兊难芯浚?nbsp;Google 公司發(fā)表了四篇具有重要意義的學術論文，分別為：分布式文件系統(tǒng)( GFS) 、并行計算(MapReduce) 、數(shù)據(jù)管理(BigTable) 和分布式資源管理(Chubby) 。這些文章成為了云計算理論的發(fā)展基礎，對云計算平臺的發(fā)展起了巨大的促進作用。關于云計算的定義，中國移動研究院提出了具有代表性意義的觀點，他們認為云計算系統(tǒng)是一種把大數(shù)量的低成本運算單元通過IP 網(wǎng)絡相連而組成的超大型運算平臺，其核心是組成云計算平臺和管理軟件。云計算具有低成本的突出優(yōu)點，它通過虛擬機、鏡像部署執(zhí)行等方法為用戶提供服務。

結合前面敘述的商務智能系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)技術的特點，可以看出它們與云計算的結合成為一種*自然的結果。傳統(tǒng)的BI系統(tǒng)運行在Unix小型機的集中平臺上，這就帶來了BI系統(tǒng)的封閉性，這種相對封閉的狀態(tài)與商業(yè)對信息時效性的需求顯然是矛盾的，無法更好的滿足商務上需求。另外，由于系統(tǒng)的封閉性導致了BI系統(tǒng)在運營中的一些問題，比如BI系統(tǒng)的可擴展性很差，BI處理能力相對較弱，已經無法滿足對海量數(shù)據(jù)處理的要求，BI在成本上也相對較高等缺點。拿聚類為例，現(xiàn)有的BI系統(tǒng)目前只能支持100萬個用戶在一個月內數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)，這樣的處理能力相對于企業(yè)對BI的需求顯得相形見絀。云計算的出現(xiàn)讓BI的發(fā)展看到了曙光，云計算與BI的結合將在很大程度上突破目前BI所處的瓶頸，從而滿足企業(yè)對BI的需求。

BI和云計算的結合將為BI帶來如下的顯著特征：

（1）云計算使得BI具有處理海量數(shù)據(jù)的能力。能夠處理海量的數(shù)據(jù)是BI系統(tǒng)提供智能的保障，是BI存在的基礎，但是傳統(tǒng)的BI在運算能力上還存在很大的缺陷。在數(shù)據(jù)挖掘的過程中BI往往面臨大量的數(shù)據(jù)，比如一次小規(guī)模的數(shù)據(jù)挖掘所需要的數(shù)據(jù)也要有幾個GB或者十幾個GB，而稍大規(guī)模的數(shù)據(jù)挖掘要處理的數(shù)據(jù)量可以達到十幾個TB的規(guī)模，有些公司年業(yè)務數(shù)據(jù)量能夠達到幾千個TB。云計算的出現(xiàn)讓BI很好的擺脫了傳統(tǒng)Unix平臺下面臨的窘境，使得其具有處理海量數(shù)據(jù)的能力，經試驗BI系統(tǒng)的處理能力可以提高十幾到幾十倍，為BI系統(tǒng)的“智能”提供保障。

（2）云計算環(huán)境下，BI的共享性將成為重要的優(yōu)勢之一?，F(xiàn)實的企業(yè)運行情況表明，公司之間及公司內部協(xié)調性并不理想，共享服務呼之欲出。企業(yè)的發(fā)展重心應該是其核心業(yè)務，而通過不同區(qū)域和的非核心業(yè)務進行共享合作，可以使不同部門實現(xiàn)更好的協(xié)同、規(guī)模效應和成本節(jié)約。云計算下的BI提供了一個信息共享的平臺，云計算下的BI可以通過強有力的信息共享、數(shù)據(jù)共享、計算共享等手段實現(xiàn)實體共享服務的功能。由于云計算下BI的共享性，可以將分布在不同地區(qū)的信息資源和智力資源進行整合，能夠使企業(yè)通過規(guī)模經濟、流程再造、管理聚焦等手段企業(yè)的效率。

（3）云計算能夠BI的時效性。企業(yè)對BI系統(tǒng)時效性的要求仍沒有得到滿意的解決，造成這種實時性需求的壓力主要來源于企業(yè)多種業(yè)務的需求。目前，大部分企業(yè)并沒有真正的實時反應的商業(yè)智能系統(tǒng)，所提供的信息還無法達到即時反饋的要求。BI系統(tǒng)的時效性有著一些先天的困難，比如雖然可以輕松的到特定的交易，但仍無法即時的獲取客戶的個人數(shù)據(jù)和歷史交易記錄等，另外在實際的*作中可能會受到人為因素的影響，比如一些人為的錯誤等。但是，BI系統(tǒng)時效性的并沒有完全喪失*作上的可能性，比如數(shù)據(jù)倉庫技術就是時效性的一個突破。但其與云計算下的BI相比仍有不足的地方，比如企業(yè)倉庫運行的平臺單一，雖然它有著很快的運算速度，但無法與云計算的速度相比，云計算能夠讓BI在更短的時間內獲取并下載交易數(shù)據(jù)，能夠執(zhí)行更強的數(shù)據(jù)分析功能，運行更強大的業(yè)務活動工具，在業(yè)務發(fā)生的同時提供更好的信息反饋。云計算下的BI可以隨時加載分散于不同地理位置的業(yè)務數(shù)據(jù)，很好的讓歷史數(shù)據(jù)和個人數(shù)據(jù)整合，實現(xiàn)的BI功能，讓企業(yè)從中獲益。

（4）云計算與BI的結合增強了BI系統(tǒng)的開放性。企業(yè)對信息具有很高的實時性要求，有時效性的商業(yè)決策才能引導企業(yè)做出正確的經營決策，但是傳統(tǒng)的BI是相對封閉的，這也成為了它提供實時性智慧服務的阻礙。這一矛盾將在云計算環(huán)境下得到改觀，因為在云計算環(huán)境下系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)將具有更好的時效性，整個數(shù)據(jù)的挖掘過程將具有更好的開放性，從而滿足企業(yè)對信息的時效性的要求。BI系統(tǒng)處在相對開放的環(huán)境中可以擁有很好的擴展性，使得BI能夠滿足企業(yè)不斷變化的需求，為企業(yè)提供更具個性化的服務。

（6）云計算與BI的結合將成本。云計算的出現(xiàn)使得BI可以運行在云上，通過相應的服務提供商提供云計算的服務完成BI的功能，企業(yè)只需要支付相應的服務費便可以運行自己的BI系統(tǒng)，這樣企業(yè)既省去了購買服務器的成本又可以得到小型的服務器無法實現(xiàn)的功能。例如Google的PC集群的成本要比昂貴的商用服務器低得多，但是功能上要比商用服務器的功能還要強大。中國移動的試驗中成本也比小型機系統(tǒng)的成本低得多，只占小型機系統(tǒng)的六分之一。另外，由于云的出現(xiàn)使得企業(yè)可以方便地得到云提供的服務，這樣使得企業(yè)不必再花費資金和時間來對BI系統(tǒng)進行維護，這也是節(jié)約成本的重要因素之一。

4 挑戰(zhàn)

后，總結一下目前商務智能依然面臨的具有挑戰(zhàn)性的問題，首先是數(shù)據(jù)爆炸的問題，數(shù)據(jù)之所以爆炸，直接原因是近年來各大企業(yè)的數(shù)據(jù)收集意識和信息整合能力大大提高了。比如，無線射頻技術(RFID)在零售業(yè)的應用，不僅提高了數(shù)據(jù)采集的粒度，還增強了數(shù)據(jù)的實時性和準確性，極大地推動了零售行業(yè)數(shù)據(jù)量的增長。這些數(shù)據(jù)，正在成為零售商的財富和資源。當然，如果沒有海量數(shù)據(jù)處理的技術，就會變成災難，而海量數(shù)據(jù)的處理僅僅依靠云計算技術是遠遠不夠的。

二是非結構化數(shù)據(jù)的處理。比如顧客在博客、論壇、社交網(wǎng)站和推特上用文字記錄的消費經歷、對消費行為和商品表達的看法和評價，是一種有非結構化的數(shù)據(jù)。如何把在散布在網(wǎng)絡上的非結構化文本資源整合起來，并從中為零售商挖掘有價值的信息，也是商務智能的熱門話題之一，即使在企業(yè)內部也充斥著這種文本資料, 如各種文書、技術報告、E- MAIL、市場報告等。過去的40幾年里, 每年在聯(lián)機醫(yī)學文獻分析和檢索系統(tǒng)中出版的摘要以五倍的速度增長。而且超過1200萬甚更多的在線資源都是全文本的文章。除了這些, 還有專利、內部報告和其他潛在可獲取的公開資源。