2016年最受关注的商业智能领域的5个预测

访客:21584  发表于:2016-02-16 17:47:03

2016年商业智能领域将会发生什么样的情况,结合大数据的如火如荼的应用,以及当今在深层神经网络和规范性分析方面取得了长足的进展,大家可能觉得问题比较容易回答。然而,商业智能领域业界对商业智能的预测并不完全一致,其中代表性较强,且有较强前瞻性的,是帆软FineBI首席产品经理Julie的观点。 Julie认为,2016年商业智能的发展主要会集中在以下五个方面。 一,平台统一。截止到目前为止,常规的商业智能的最佳实践是将运维与分析系统隔离开来,这么做的主要原因是避免分析系统的负载影响到运维流程。2014年Gartner提出了HTAP,改词用于描述可以同时执行在线事务处理(OLTP)与在线分析处理(OLAP),同时又无需复制数据的新一代数据平台。结合帆软FineBI的商业智能系统项目的实施经验和用户反馈,在2016年,我们有理由相信并看到实现平台统一时主流方式,这能大大提高公司的业务处理和系统能力,加速组织的“数据到行动”熏昏,消除分析与业务影响之间的时间延迟。 二、从中心化的技术转变为分布式技术。商业智能之所以能称为商业智能,必须要解决的事大数据的问题,所以我们的现状很多事,大数据解决方案一开始就聚集在中心化的数据之上,这么做有很多好处,如可以减少数据复制、简化数据的管理,并且能够支持各种应用,比如销售业绩分析、财务状况分析等。不过在2016年,大型组织会越来越多地转向分布式的大数据处理上,借此迎接管理多种设备、多个数据中心、多个全局用例的挑战,还能够改变海外数据安全规则。 三、市场将更加关注质量。 对于商业智能领域来讲,投资圈将会逐渐退烧,远离那些只停留在宣传却没有核心竞争力的公司。经过长时间的商业智能概念的灌输和洗礼,我们已经认清什么才是有用的、有竞争力的产品,尤其是在互联网时代,好产品的口碑效应将更加凸显,而相反的厂商将陷入绝境。现在国内商业智能领域鱼龙混杂,相信经过2016年会重新洗牌,淘汰掉没有技术创新和核心竞争力的企业。 四、基于CUBE的大数据解决方案将成主流。 商业智能BI软件绝大多数是通过SQL直接处理数据库中的数据,并没有cube这一中间层,虽然数量较小时有一定优势,但当数据量比较大时,因为SQL处理机制自身的局限性,速度明显下降,甚至出现卡死状态,而面向大数据,是商业智能工具的基本能力,所以采取中间cube的模式,可以巧妙的解决大数据的问题,确保性能无忧。动态的内存数据立方体技术是当前最先进的数据处理技术,可以并行计算,通过动态生成的位图索引技术来处理字符串等类型的数据,通过NIO内存映射文件技术来快速处理数字类型的数据。 五、价值将成为企业关注的焦点。 无论是商业智能行业,还是手机电脑等行业,人们均喜欢比拼参数,忽视企业软实力和服务能力。在2016年,市场将会越来越少地关注功能参数,而将注意力放在价值和能带来业务变革的解决方案上。

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