電子發燒友App
許多人認為，選擇云平臺是獲得具有最大自助服務水平的商業智能（BI）工具的最佳方式。這就是云計算商業智能（BI）等于永恒自助服務的神話。不幸的是，這不一定是真的，因為業務分析的基本性質包括不斷需要添加，調整和管理數據。
分離事實與虛構 規避云計算商業智能誤區
云計算商業智能解決方案仍然需要使用傳統商業智能（BI）技術和架構：這意味著大量的服務時間，昂貴的ROI模型，以及剛性數據驅動的環境，對變更的容忍度很小。恰恰相反，云計算商業智能（BI）意味著其自助服務協會受到控制。
雖然這可能聽起來有些不合常理，因為它與自助服務云應用程序（例如SalesForce或Google分析）的成功形成直接對比，而企業選擇不能提供自助服務的云計算商業智能解決方案，這不能提供企業正在尋找的自助服務的好處：如果云計算商業智能（BI）解決方案不是自助服務內部部署，它肯定不會在云中實施自助服務。說的沒錯。找到一個堅實的云計算商業智能（BI）工具的訣竅是選擇一個軟件，它是商業智能自助服務，而不是商業智能管理服務，無論是否計劃在云中部署或內部部署。
“云計算商業智能（BI）”的含義及其自助服務挑戰
選擇在AmazonEC2上的“虛擬”計算機上安裝商業智能（BI）軟件不同于在云中選擇完全管理的BI服務，這是大多數自稱為云供應商的產品。兩者通常稱為“云商業智能（BI）”或“云中的商業智能（BI）”。
前者是一個戰術選擇，只與計算機的位置有關：如在企業自己的數據中心，或在亞馬遜公司的云數據中心。后者需要一個完全管理的云計算商業智能（BI）服務，是一個更具戰略性的決策，需要組織在將其云計算商業智能（BI）解決方案外包到第三方內部之前考慮相同因素。
隨著許多企業運營云應用程序的成功，一些企業希望體驗完全管理的云計算商業智能（BI），就像他們體驗其他完全基于云計算的自助服務應用程序一樣，例如SalesForceforCRM，用于流量分析的谷歌分析或用于幫助平臺管理的Zendesk，這些都提供了真正的自助服務。
不幸的是，商業智能并非如此，因為傳統的商業智能解決方案要求最終用戶在每次希望添加數據，更改字段或更改報表界面上的數據可視化時，需要調用客戶支持或打擾他們的IT部門或儀表板。云計算平臺也需要同樣的過程來傳輸和處理內部部署所需的數據。這有幾個原因，其中大多數是技術性質的：
添加和同步數據
從技術上講，商業智能（BI）軟件最好部署為盡可能“接近”它所饋送的數據。如果此數據在亞馬遜云上，將數據放在亞馬遜云上是有意義的，因為將數據從源傳輸到商業智能軟件進行分析的開銷最小。但是，如果源數據位于亞馬遜云上，商業智能軟件位于Rackspace上，則該數據需要從亞馬遜云傳輸（通過互聯網）到Rackspace。同樣，如果數據是本地的，商業智能安裝在云中，源數據將需要首先上傳到云上。
保持這些數據在持續的基礎上同步，同時頻繁引入新的數據集或源數據將使事情更復雜。最重要的是，通過開放的互聯網傳輸的數據需要加密，然后解密，這會減慢60％的時間。
用戶將需要打破這些挑戰，以便達到更多商業智能（BI）特有的挑戰。圍繞數據倉庫，數據建模，查詢制定和數據可視化有著讓人眾所周知的和正在進行的挑戰-如果使用傳統的商業智能技術，他們需要專業人員來解決。
熱門云應用程序與云商業智能完全不同
“云計算商業智能”和運營云應用程序（如SalesForce或谷歌分析（實際上是自助服務云應用程序））之間的根本區別是，如果商業智能工具不是自助服務的內部部署的，那么它也不能在云中實施自助服務。
SalesForce和谷歌分析是真正的自助服務應用程序，其主要原因之一是因為相同的應用程序用于數據輸入，管理和操作。這意味著SalesForce/Google控制整個數據架構，從數據如何存儲到用戶可以做什么。在SalesForce中，數據由銷售團隊手動輸入，在谷歌分析中，Google通過嵌入網站的腳本自動收集數據。然后，數據將分別發送并存儲在SalesForce和Google服務器上，并且結構化以最好地滿足每個應用程序的預定義目的。
另一方面，商業智能軟件不會生成新數據，而是插入到現有的數據中，這從工程角度改變了一切，使其變得更加復雜。由于數據幾乎總是位于與實際商業智能軟件不同的位置，它可以由許多不同的應用程序生成，并以不同格式存儲在各種位置。
雖然不可能預先設計一個適合所有數據格局的解決方案，但用戶可以使用一個輕松適應現有數據格局的解決方案，使其適合未來的任何變化。這對于內部部署和在云中都是一樣的，尤其是如果用戶不使用單個云提供商或位置。因此，自助服務的靈活性和控制在這一領域不是企業應選擇一個云平臺的原因。
決定云商業智能是否是需要的
現在所有的誤解已經被擱置一邊，人們需要有一個簡單的方法來決定是否真的需要云商業智能。首先，重要的是確定企業是否真的需要自助服務商業智能工具，因為如人們所見，數據管理過程實際上是相同的，無論商業智能工具是在內部還是在云上，并且只會根據如果商業智能解決方案本身是為自助服務構建的。接下來，如果決定自己的公司想要一個自助服務工具，那么可以利用云計算的方式是在任何存儲數據的云基礎架構上安裝一個真正的自助服務商業智能工具（如果可能）。然后，因為商業智能工具是為自助服務而構建的，那么它將是用戶可以得到的最接近的自助服務云。
分離事實與虛構 規避云計算商業智能誤區
云計算商業智能解決方案仍然需要使用傳統商業智能（BI）技術和架構：這意味著大量的服務時間，昂貴的ROI模型，以及剛性數據驅動的環境，對變更的容忍度很小。恰恰相反，云計算商業智能（BI）意味著其自助服務協會受到控制。
雖然這可能聽起來有些不合常理，因為它與自助服務云應用程序（例如SalesForce或Google分析）的成功形成直接對比，而企業選擇不能提供自助服務的云計算商業智能解決方案，這不能提供企業正在尋找的自助服務的好處：如果云計算商業智能（BI）解決方案不是自助服務內部部署，它肯定不會在云中實施自助服務。說的沒錯。找到一個堅實的云計算商業智能（BI）工具的訣竅是選擇一個軟件，它是商業智能自助服務，而不是商業智能管理服務，無論是否計劃在云中部署或內部部署。
“云計算商業智能（BI）”的含義及其自助服務挑戰
選擇在AmazonEC2上的“虛擬”計算機上安裝商業智能（BI）軟件不同于在云中選擇完全管理的BI服務，這是大多數自稱為云供應商的產品。兩者通常稱為“云商業智能（BI）”或“云中的商業智能（BI）”。
前者是一個戰術選擇，只與計算機的位置有關：如在企業自己的數據中心，或在亞馬遜公司的云數據中心。后者需要一個完全管理的云計算商業智能（BI）服務，是一個更具戰略性的決策，需要組織在將其云計算商業智能（BI）解決方案外包到第三方內部之前考慮相同因素。
隨著許多企業運營云應用程序的成功，一些企業希望體驗完全管理的云計算商業智能（BI），就像他們體驗其他完全基于云計算的自助服務應用程序一樣，例如SalesForceforCRM，用于流量分析的谷歌分析或用于幫助平臺管理的Zendesk，這些都提供了真正的自助服務。
不幸的是，商業智能并非如此，因為傳統的商業智能解決方案要求最終用戶在每次希望添加數據，更改字段或更改報表界面上的數據可視化時，需要調用客戶支持或打擾他們的IT部門或儀表板。云計算平臺也需要同樣的過程來傳輸和處理內部部署所需的數據。這有幾個原因，其中大多數是技術性質的：
添加和同步數據
從技術上講，商業智能（BI）軟件最好部署為盡可能“接近”它所饋送的數據。如果此數據在亞馬遜云上，將數據放在亞馬遜云上是有意義的，因為將數據從源傳輸到商業智能軟件進行分析的開銷最小。但是，如果源數據位于亞馬遜云上，商業智能軟件位于Rackspace上，則該數據需要從亞馬遜云傳輸（通過互聯網）到Rackspace。同樣，如果數據是本地的，商業智能安裝在云中，源數據將需要首先上傳到云上。
保持這些數據在持續的基礎上同步，同時頻繁引入新的數據集或源數據將使事情更復雜。最重要的是，通過開放的互聯網傳輸的數據需要加密，然后解密，這會減慢60％的時間。
用戶將需要打破這些挑戰，以便達到更多商業智能（BI）特有的挑戰。圍繞數據倉庫，數據建模，查詢制定和數據可視化有著讓人眾所周知的和正在進行的挑戰-如果使用傳統的商業智能技術，他們需要專業人員來解決。
熱門云應用程序與云商業智能完全不同
“云計算商業智能”和運營云應用程序（如SalesForce或谷歌分析（實際上是自助服務云應用程序））之間的根本區別是，如果商業智能工具不是自助服務的內部部署的，那么它也不能在云中實施自助服務。
SalesForce和谷歌分析是真正的自助服務應用程序，其主要原因之一是因為相同的應用程序用于數據輸入，管理和操作。這意味著SalesForce/Google控制整個數據架構，從數據如何存儲到用戶可以做什么。在SalesForce中，數據由銷售團隊手動輸入，在谷歌分析中，Google通過嵌入網站的腳本自動收集數據。然后，數據將分別發送并存儲在SalesForce和Google服務器上，并且結構化以最好地滿足每個應用程序的預定義目的。
另一方面，商業智能軟件不會生成新數據，而是插入到現有的數據中，這從工程角度改變了一切，使其變得更加復雜。由于數據幾乎總是位于與實際商業智能軟件不同的位置，它可以由許多不同的應用程序生成，并以不同格式存儲在各種位置。
雖然不可能預先設計一個適合所有數據格局的解決方案，但用戶可以使用一個輕松適應現有數據格局的解決方案，使其適合未來的任何變化。這對于內部部署和在云中都是一樣的，尤其是如果用戶不使用單個云提供商或位置。因此，自助服務的靈活性和控制在這一領域不是企業應選擇一個云平臺的原因。
決定云商業智能是否是需要的
現在所有的誤解已經被擱置一邊，人們需要有一個簡單的方法來決定是否真的需要云商業智能。首先，重要的是確定企業是否真的需要自助服務商業智能工具，因為如人們所見，數據管理過程實際上是相同的，無論商業智能工具是在內部還是在云上，并且只會根據如果商業智能解決方案本身是為自助服務構建的。接下來，如果決定自己的公司想要一個自助服務工具，那么可以利用云計算的方式是在任何存儲數據的云基礎架構上安裝一個真正的自助服務商業智能工具（如果可能）。然后，因為商業智能工具是為自助服務而構建的，那么它將是用戶可以得到的最接近的自助服務云。
?
工商網監
評論