商业智能三趋势

目前很多用户都在实施商业智能（Business Intelligence）项目，商业智能也是近年IT行业的关键投资领域之一，据统计，企业数据仓库和商业智能的市场已达到40亿美元，2008年该市场将达到100亿美元。那么，商业智能应用有哪些新的趋势？IBM商业智能软件亚太地区总经理尹丹岭认为，支持实时分析、对非结构化信息的集成、支持数据虚拟集中分析是商业智能的三大最新技术趋势。

商业智能三维发展
商业智能技术并不是基础技术或者产品技术，它是数据仓库、联机分析处理OLAP（Online Analytical Processing）和数据挖掘等相关技术走向商业应用后形成的一种应用技术。二十世纪八十年代中期，数据仓库开始创建，通过数据仓库可以整合分离系统的数据，保存历史信息，并通过单一视图获取决策所需的信息。但其特点是信息实时要求较低，信息分析与操作需求分离，而且只支持结构化的数据，因此无法满足更多的实时性要求，对不同系统数据整合的效率较低。

二十世纪九十年代，尽管商业智能在三个方向得到了发展：及时性方面，通过ODS提高了及时获得可用信息的能力；深度方面，通过数据集市获得最细粒度信息的能力；广度方面，从各种来源获取一致信息的能力。但目前为止，传统数据仓库的缺点并未得到克服，数据仓库并未跳出“数据物理集中”的思路，信息分析与业务操作需求仍是分离状态。

随着电子商务和CRM系统发展，对商业智能的构建提出了新的挑战，传统的决策制定过程向自动化和准实时方向发展，业务操作部门和信息分析部门之间的集成越来越紧密，非结构化内容正变得如同结构化数据一样重要，信息需求已经跨越了企业界限。因此，未来的商业智能趋势将是基于全面信息集成的服务，在技术上将能够满足当前及历史信息的操作需求；能够集成各类信息，包括结构化数据和非结构化数据；能够实现对多个地点、不同方式的数据进行访问；同时与ERP、CRM以及其它系统之间能够集成等。

Stinger、Masala引领趋势
IBM一直把商业智能应用当作 DB2的一个重要发展方向，在IBM最新发布的通用数据库DB2下一个版本的开发代号 “Stinger”中就进一步加强了分析功能，为商业智能应用进行了性能优化；而新增加的自主功能即自主调解和自动配置功能，在商业智能应用中也至关重要。另外，Stinger可以优化和管理商业智能系统的某些查询，从而根据业务的需求制定规则。与此同时，Stinger还完善了DB2数据库的能力，例如OLAP 元数据桥接技术DB2 Cube Views，并增强了对Linux的支持。

此外，商业智能并不能等同于企业数据仓库。商业智能的目的是将用户现有的数据提升为各级决策所需的信息。而企业数据仓库是实现这一目标的有效方式，但不是唯一方式。一般而言，数据仓库在大数据量处理的高效性及全局业务数据的整合能力方面具有较大优势。但许多中小型客户根据部分业务部门的实际需求，快速建立数据集市来应对市场要求也取得了不错的效果。而且随着信息集成技术、数据联邦等新技术的出现，用户在实现商业智能方面，还有更多的手段可以进行选择。IBM的 DB2信息集成器（DB2 II）就是有效工具之一。

DB2 II具有信息集成、数据联邦、复制、转换等功能，基于DB2 II的信息集成能力，用户可直接访问不断变化的业务数据库本身，并从一个接口能够同时访问多个不同的数据库（包括DB2、Sybase、Oracle），这为数据的实时性提供了保证。此外，由于DB2 II能实现虚拟的逻辑数据的集中，在系统架构上提供了灵活性。在IBM最新推出的DB2 II的新版本“Masala”中，增强了对Web数据的集成能力，通过该软件能够让企业访问存储于企业的各种类型资料，在性能方面把自动从联合资料源中查询信息的速度提高了10倍。

目前，山东联通、山东建行、山东地税、黑龙江电力、广东移动、广东国税与北京地税等客户都已实施了基于IBM的商业智能方案。