在這個(gè)充滿波動(dòng)性、不確定性、復(fù)雜性和模糊性的商業(yè)環(huán)境中，最有力的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)是信息。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為各類企業(yè)的追求，從數(shù)據(jù)中獲取情報(bào)的能力將是獲勝的關(guān)鍵。

在大多數(shù)情況下，這些問(wèn)題既是技術(shù)問(wèn)題，也是文化問(wèn)題。信息孤島、不愿共享、缺乏分析技能以及業(yè)務(wù)用戶難以查找和獲取數(shù)據(jù)，這些都是阻礙企業(yè)真正以數(shù)據(jù)為中心的因素。

大量數(shù)據(jù)表明，由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策可以使企業(yè)更加靈活、高效和響應(yīng)迅速。低成本、可大規(guī)模擴(kuò)展的數(shù)據(jù)庫(kù)和云端分析工具的出現(xiàn)，降低了獲取和使用數(shù)據(jù)的障礙，但許多企業(yè)受到傳統(tǒng)技術(shù)的束縛，無(wú)法滿足日益增長(zhǎng)的用戶需求。

01數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)具有重要價(jià)值

商業(yè)應(yīng)用研究中心(BARC)的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，三分之二的組織認(rèn)為信息在現(xiàn)在或?qū)?lái)的決策中非常重要。然而，58%的受訪者表示，他們公司的管理決策至少有一半是基于直覺(jué)或經(jīng)驗(yàn)的。在被BARC定性為“落后”的組織中，這一數(shù)字為70%。

據(jù)Gartner估計(jì)，87%的組織在商業(yè)智能和分析的成熟度方面水平較低。他們傾向于使用電子表格進(jìn)行分析，并在沒(méi)有經(jīng)過(guò)統(tǒng)籌的獨(dú)立項(xiàng)目中提取個(gè)人數(shù)據(jù)。根據(jù)該研究公司的說(shuō)法，這些信息孤島限制了BI現(xiàn)代化。對(duì)于大多數(shù)組織來(lái)說(shuō)，問(wèn)題在于傳統(tǒng)BI工具的泛濫，再加上數(shù)據(jù)治理流程將太多的責(zé)任集中到了稀缺的數(shù)據(jù)管理人員手中。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)意味著將數(shù)據(jù)以可用的格式及時(shí)地傳遞給需要它的人。然而，在很多組織中，僅僅是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可用的形式就浪費(fèi)了太多時(shí)間。

當(dāng)今的商業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)是競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的最關(guān)鍵來(lái)源，低效的數(shù)據(jù)處理越來(lái)越難以維持。企業(yè)可以將許多非核心競(jìng)爭(zhēng)力的操作和基礎(chǔ)設(shè)施外包出去。事實(shí)上，新型的純網(wǎng)絡(luò)企業(yè)幾乎沒(méi)有任何基礎(chǔ)設(shè)施。這些公司所擁有的是圍繞數(shù)據(jù)使用的文化和組織的嚴(yán)謹(jǐn)性。

數(shù)據(jù)是大多數(shù)公司各個(gè)層面做出明智決策的關(guān)鍵，今天，這些決策可能延伸到收銀員、酒店管家和工廠車間里的工人。一家運(yùn)營(yíng)良好的公司在管理層制定戰(zhàn)略，并將其轉(zhuǎn)交給對(duì)應(yīng)的管理者，由他們將其轉(zhuǎn)化為有數(shù)據(jù)支持的流程和舉措。這些數(shù)據(jù)可以是戰(zhàn)略性的(用于對(duì)新的倡議作出決定)，戰(zhàn)術(shù)性的(用于決定如何執(zhí)行個(gè)別倡議)和操作性的(用于支持正在進(jìn)行的進(jìn)程)。

不幸的是，許多組織中的數(shù)據(jù)流受到了一系列技術(shù)限制，這些限制圍繞查找、清理、加載和協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)源等任務(wù)，而這些任務(wù)又被糟糕的數(shù)據(jù)治理實(shí)踐放大了。用戶可以自己承擔(dān)的任務(wù)最終集中在技術(shù)人員身上。其結(jié)果是，高優(yōu)先級(jí)的項(xiàng)目得到了關(guān)注，而小項(xiàng)目的“長(zhǎng)尾”則被分流到了一邊。這些低優(yōu)先級(jí)的請(qǐng)求加在一起，將會(huì)對(duì)底層業(yè)務(wù)產(chǎn)生重大影響。

舉一個(gè)真實(shí)的例子：一家被稱為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)者的大型零售商。像許多同行一樣，該公司投入了大量的工作，為假日購(gòu)物季的促銷活動(dòng)、定價(jià)、庫(kù)存和人員配置做準(zhǔn)備。但是，對(duì)于公司內(nèi)部的一些小組來(lái)說(shuō)，一年中最繁忙的時(shí)間是在圣誕節(jié)之后。這些部門主要是處理售后工作以及節(jié)假日后的商品庫(kù)存，這是增加銷售機(jī)會(huì)和改善客戶關(guān)系的一個(gè)重要渠道。部門經(jīng)理對(duì)他們無(wú)法獲得客戶行為數(shù)據(jù)和節(jié)后購(gòu)買的歷史記錄感到沮喪，這些數(shù)據(jù)在預(yù)測(cè)需求方面是很有用的。但是他們的需求被認(rèn)為是次要的，因?yàn)橐獮榧倨诩ぴ龅挠唵巫龊脺?zhǔn)備。而最終結(jié)果是節(jié)假日后儲(chǔ)物箱等物資短缺，客戶服務(wù)臺(tái)排長(zhǎng)隊(duì)，庫(kù)存計(jì)劃和供應(yīng)鏈管理中斷。這種對(duì)最關(guān)鍵的業(yè)務(wù)問(wèn)題的關(guān)注，留下了一長(zhǎng)串未處理的項(xiàng)目，而這些項(xiàng)目合起來(lái)可能產(chǎn)生重大的業(yè)務(wù)影響。

根據(jù)杜德定律，價(jià)值=為什么/怎么做。價(jià)值的增長(zhǎng)要么是通過(guò)探索原因，要么是通過(guò)減少方法。在分配資源時(shí)，組織通常會(huì)過(guò)度關(guān)注分子而不是分母，認(rèn)為更大的解決方案會(huì)帶來(lái)更大的紅利。復(fù)雜的優(yōu)先級(jí)計(jì)劃總是忽略了減少“如何”可以對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生同樣大的影響。

02商業(yè)智能(BI)技術(shù)束縛了企業(yè)決策過(guò)程

商業(yè)智能是一個(gè)成熟的市場(chǎng)，可以追溯到20世紀(jì)90年代，有數(shù)百種可用的產(chǎn)品。許多遺留系統(tǒng)是基于客戶機(jī)-服務(wù)器架構(gòu)，這種架構(gòu)中數(shù)據(jù)駐留在服務(wù)器上，客戶機(jī)需要進(jìn)行大部分處理。這種過(guò)時(shí)的方法需要強(qiáng)大的服務(wù)器處理能力和大量的文件傳輸?shù)娇蛻舳说腜C。許多工具甚至將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地電腦上，造成安全漏洞。而且，在智能手機(jī)和移動(dòng)電話發(fā)明之前建立的系統(tǒng)也是如此。目前只有平板電腦努力在向人們現(xiàn)在最常使用的上網(wǎng)設(shè)備提供報(bào)告。

大多數(shù)傳統(tǒng)的商業(yè)智能系統(tǒng)需要提取數(shù)據(jù)庫(kù)、匯總數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，這些都是存放源數(shù)據(jù)的更新副本。企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)很昂貴，所以存放在其中的數(shù)據(jù)量需要嚴(yán)格控制。獲取和清理數(shù)據(jù)所需的ETL過(guò)程也是費(fèi)力的，而且很耗時(shí)，有時(shí)需要一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家花費(fèi)數(shù)周的時(shí)間。不同的數(shù)據(jù)源使用不同的格式，從CSV文件到關(guān)系表等。用戶需要?jiǎng)?chuàng)建自定義查詢，以便從每個(gè)來(lái)源提取和清理數(shù)據(jù)。IDC估計(jì)，一個(gè)典型的分析團(tuán)隊(duì)80%的時(shí)間花在數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、準(zhǔn)備和保護(hù)上，只有20%花在分析上。

提取數(shù)據(jù)庫(kù)在創(chuàng)建的時(shí)候已經(jīng)過(guò)時(shí)了，因?yàn)閿?shù)據(jù)不能實(shí)時(shí)獲取，而且沒(méi)有一個(gè)固定的模式。當(dāng)用戶看到他們請(qǐng)求的報(bào)告時(shí)，數(shù)據(jù)可能是幾周前的。檢索更新的數(shù)據(jù)可能需要與數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建一個(gè)新的需求。因此，傳統(tǒng)工具阻礙了快速自動(dòng)化決策的制定。

用于數(shù)據(jù)集成、ETL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、提取數(shù)據(jù)庫(kù)和BI前端的工具之間的不兼容，進(jìn)一步復(fù)雜化數(shù)據(jù)提取。傳統(tǒng)商業(yè)智能系統(tǒng)協(xié)作能力有限，對(duì)業(yè)務(wù)用戶來(lái)說(shuō)是一個(gè)黑箱，需要數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師猜測(cè)他們的業(yè)務(wù)方客戶想要什么，而業(yè)務(wù)用戶只需要簡(jiǎn)單的提交任務(wù)更改請(qǐng)求單。這種解決方案浪費(fèi)了時(shí)間，使資源進(jìn)一步集中在少數(shù)高度優(yōu)先的任務(wù)上。

03企業(yè)使用商業(yè)智能(BI)效率低下

許多組織用來(lái)管理商業(yè)智能數(shù)據(jù)流的工作流程是過(guò)時(shí)的和低效的。太多的責(zé)任集中在數(shù)據(jù)專業(yè)人員的手中，而終端用戶的責(zé)任太少。這是有原因的，傳統(tǒng)的工具使用起來(lái)很麻煩，需要復(fù)雜的模式和專業(yè)的背景知識(shí)，企業(yè)還需要對(duì)敏感信息的獲取進(jìn)行監(jiān)管。然而，現(xiàn)代軟件已經(jīng)簡(jiǎn)化了許多技術(shù)問(wèn)題，良好的治理和訪問(wèn)管理實(shí)踐可以解決大部分控制問(wèn)題，而不會(huì)阻礙人們獲得需要的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師的成本和稀缺性也造成了一個(gè)重要的瓶頸。在美國(guó)，數(shù)據(jù)科學(xué)家的平均基本工資超過(guò)11.3萬(wàn)美元，而IBM估計(jì)今年將有超過(guò)270萬(wàn)個(gè)需要數(shù)據(jù)科學(xué)技能的工作崗位發(fā)布。商業(yè)智能只是數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師支持的任務(wù)之一，而且往往不是他們的最高優(yōu)先事項(xiàng)。

由于技術(shù)資源是寶貴的，公司往往不得不制定嚴(yán)格的程序來(lái)規(guī)范其使用，從而造成效率低下，而組織上的孤島又加劇了效率問(wèn)題。用戶請(qǐng)求必須進(jìn)入隊(duì)列進(jìn)行評(píng)估和排序。由于缺乏時(shí)間和協(xié)作工具，與技術(shù)團(tuán)隊(duì)的互動(dòng)受到限制。工程師們可能對(duì)用戶的需求知之甚少，他們只能對(duì)要使用的源數(shù)據(jù)和需解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題做出有根據(jù)的猜測(cè)。用戶往往被排除在關(guān)于如何計(jì)算和顯示報(bào)告的小決策之外。如果在報(bào)告交付后出現(xiàn)了新的數(shù)據(jù)源，用戶必須提出新的請(qǐng)求，整個(gè)過(guò)程又要重新開(kāi)始。

04企業(yè)如何提高商業(yè)智能(BI)的價(jià)值?

增加商業(yè)智能對(duì)組織的價(jià)值需要在技術(shù)和人員兩方面進(jìn)行投資。然而，技術(shù)投資的第一個(gè)階段往往是撤資。組織需要先對(duì)正在使用的BI工具進(jìn)行分析評(píng)估，并對(duì)那些應(yīng)該被淘汰的工具做出一些艱難的決定。這種評(píng)估不僅要考慮基礎(chǔ)設(shè)施成本，還要考慮維持該工具特有的技能組合對(duì)組織的影響。管理者也應(yīng)該對(duì)人們的影響保持敏感，并讓他們參與選擇新的解決方案。工具越少越好，只要它們能夠滿足組織的大部分探索和報(bào)告需求。

在技術(shù)方面，一些最大的優(yōu)勢(shì)來(lái)自于平臺(tái)的整合和現(xiàn)代化，BI工具應(yīng)該向云方向發(fā)展。傳統(tǒng)的企業(yè)內(nèi)部解決方案維護(hù)費(fèi)用昂貴，而且可能帶來(lái)安全風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)分析正在轉(zhuǎn)向云，商業(yè)智能也在隨之發(fā)展?；谠频慕鉀Q方案將成本從資本預(yù)算轉(zhuǎn)移到基于使用的運(yùn)營(yíng)費(fèi)用。云計(jì)算儀表盤讓管理員能夠了解工具的使用情況，而傳統(tǒng)的內(nèi)部平臺(tái)則無(wú)法做到這一點(diǎn)。

更重要的是，企業(yè)獲得了無(wú)限規(guī)模、持續(xù)更新和訪問(wèn)內(nèi)外部數(shù)據(jù)所帶來(lái)的靈活性。他們可以嘗試使用不同種類的關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，還可以結(jié)合流分析和各種開(kāi)發(fā)、可視化和機(jī)器學(xué)習(xí)工具。在許多情況下，這些技術(shù)可以免費(fèi)試用，或按月訂閱。

現(xiàn)代云原生應(yīng)用程序也利用應(yīng)用程序編程接口(API)來(lái)整合系統(tǒng)并實(shí)現(xiàn)無(wú)縫數(shù)據(jù)交換。API是應(yīng)用集成的一個(gè)巨大進(jìn)步。它們?cè)试S開(kāi)發(fā)者以安全且可審計(jì)的方式有選擇地公開(kāi)服務(wù)和數(shù)據(jù)。它們還可以創(chuàng)建全新的數(shù)據(jù)視圖，如結(jié)合數(shù)據(jù)的儀表盤。連接器可以使數(shù)據(jù)集成變得很簡(jiǎn)單，甚至非技術(shù)性的企業(yè)用戶也可以在幾分鐘內(nèi)完成配置，嘗試使用不同的連接器，而不需要做長(zhǎng)期的購(gòu)買承諾。

有四種方法可以利用這些綜合技能組合來(lái)提高BI的價(jià)值：

雇用具有商業(yè)技能的工程師。即使在最好的情況下，這也是很難做到的，在低失業(yè)率的情況下更加困難。讓專業(yè)技術(shù)人員掌握適合企業(yè)需求的技能需要數(shù)年時(shí)間，即使他們有能力，但是有些工程師就是不感興趣。

為每個(gè)業(yè)務(wù)部門雇用專門的工程師。這是一個(gè)更快發(fā)展業(yè)務(wù)的方法，但可能非常昂貴。這也產(chǎn)生了風(fēng)險(xiǎn)：失去一個(gè)精通業(yè)務(wù)的工程師會(huì)對(duì)部門造成毀滅性打擊。

提升業(yè)務(wù)人員的技能。這種方法與雇用具有商業(yè)技能的工程師有一些相同的缺點(diǎn)。雖然在技術(shù)上是可行的，但經(jīng)理們可能會(huì)拒絕讓他們的員工脫離商業(yè)流程進(jìn)行必要的培訓(xùn)，而要找到具有強(qiáng)烈技術(shù)傾向的業(yè)務(wù)人員，也是困難的。

使用一個(gè)平臺(tái)，讓企業(yè)用戶在技術(shù)上有更多控制權(quán)，同時(shí)讓工程師更接近業(yè)務(wù)。這是成本最低且最具擴(kuò)展性的方法。評(píng)估你的技術(shù)團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在執(zhí)行的任務(wù)，哪些可以安全地轉(zhuǎn)移到業(yè)務(wù)用戶手中而不需要大量的技術(shù)培訓(xùn)?？赡馨ú樵儭⒏袷交?、可視化，這些操作不會(huì)修改底層數(shù)據(jù)。同時(shí)，工程師可以與一個(gè)或多個(gè)業(yè)務(wù)部門更緊密地聯(lián)系，以從事類似的項(xiàng)目，加強(qiáng)他們對(duì)業(yè)務(wù)的理解。

05使用自助式商業(yè)智能(BI)

自助式BI的概念已經(jīng)被廣泛使用，這個(gè)詞的廣泛使用已經(jīng)淡化了它的意義，就像對(duì)Gartner等權(quán)威機(jī)構(gòu)的聲明的誤讀一樣，即商業(yè)智能用戶已經(jīng)比數(shù)據(jù)科學(xué)家產(chǎn)生了更多的分析。事實(shí)上，仔細(xì)看看Gartner的研究就會(huì)發(fā)現(xiàn)，該公司并不主張將BI的責(zé)任從IT部門全盤移交給業(yè)務(wù)同事。自助式BI將業(yè)務(wù)用戶的專業(yè)知識(shí)和見(jiàn)解與數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師的專業(yè)知識(shí)相結(jié)合，以確定要問(wèn)的正確問(wèn)題，從而找到正確的數(shù)據(jù)源并準(zhǔn)備必要的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)質(zhì)量很重要，BI系統(tǒng)本身也必須得到維護(hù)和更新。

自助服務(wù)不應(yīng)該與自給自足混為一談。比如快餐店里的汽水機(jī)，許多商家為顧客提供了飲料自助，但這并不能讓顧客完全獨(dú)立。在幕后，需要工作人員確保提供足夠的碳酸和糖漿，將原料調(diào)整混合以達(dá)到正確的味道，并為食客提供用餐需要的杯子、蓋子和吸管。飲水機(jī)也必須得到維護(hù)、修理和清潔，以滿足衛(wèi)生要求。類似的，允許業(yè)務(wù)用戶從BI工具中自由發(fā)布信息，并不意味著不需要專業(yè)人員確保使用了適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)源、清理了數(shù)據(jù)、打了補(bǔ)丁并更新了軟件。

雖然過(guò)多的控制會(huì)令人窒息，但過(guò)多的靈活性也會(huì)導(dǎo)致魯莽，需要數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)幫助用戶做出明智的決定。例如，相關(guān)性和因果關(guān)系很容易被混淆。用一個(gè)流行的例子來(lái)說(shuō)，冰淇淋的銷售和游泳死亡的比率同時(shí)上升和下降，并不意味著冰淇淋導(dǎo)致溺水。相反，這兩種趨勢(shì)有一個(gè)共同的相關(guān)性，那就是夏天。需要數(shù)據(jù)科學(xué)家建立保護(hù)機(jī)制，防止他們的業(yè)務(wù)同事對(duì)數(shù)據(jù)理解不足做出錯(cuò)誤的決定。

06自助式商業(yè)智能(BI)的優(yōu)點(diǎn)

實(shí)現(xiàn)資源的正確平衡，一種行之有效的方法是建立小型團(tuán)隊(duì)，這些人擁有與他們業(yè)務(wù)職能相關(guān)的數(shù)據(jù)子集。該團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)確保使用正確的數(shù)據(jù)，保持最新的數(shù)據(jù)，并應(yīng)用于正確的問(wèn)題。如果有不準(zhǔn)確的地方，團(tuán)隊(duì)的工作就是修復(fù)它們。協(xié)作是必不可少的，組織使用的任何商業(yè)智能工具都應(yīng)該具有共享、評(píng)論和基于每個(gè)團(tuán)隊(duì)成員的工作的內(nèi)置功能。

BI平臺(tái)應(yīng)該有足夠的靈活性，以應(yīng)對(duì)未知的需求，并使組織的所有部門都能建立自己的模型，這樣技術(shù)人員就可以專注于最重要的問(wèn)題。隨著用戶的嘗試和發(fā)現(xiàn)新的機(jī)會(huì)，他們可以競(jìng)標(biāo)技術(shù)資源來(lái)開(kāi)發(fā)它們。

配置設(shè)置和用戶輸入應(yīng)該驅(qū)動(dòng)用戶可以根據(jù)需要更改的算法。在定義治理政策時(shí)，應(yīng)假定人們可以在他們可以訪問(wèn)的數(shù)據(jù)域內(nèi)自由地進(jìn)行試驗(yàn)。良好的治理，結(jié)合強(qiáng)大的安全和審計(jì)控制，可以保護(hù)敏感數(shù)據(jù)，同時(shí)給予用戶更大的自由來(lái)滿足好奇心。

傳統(tǒng)的商業(yè)智能系統(tǒng)，特別是那些基于客戶-服務(wù)器模型的系統(tǒng)，由于難以監(jiān)控PC終端上的活動(dòng)，限制了組織的數(shù)據(jù)治理能力。組織的反應(yīng)通常是嚴(yán)格限制在服務(wù)器層面上的數(shù)據(jù)訪問(wèn)。更好的應(yīng)對(duì)措施是釋放數(shù)據(jù)，并使用審計(jì)和訪問(wèn)控制來(lái)規(guī)范誰(shuí)使用數(shù)據(jù)以及如何使用數(shù)據(jù)。

現(xiàn)代基于云的解決方案如虹科Domo可以將處理轉(zhuǎn)移到一個(gè)可擴(kuò)展的服務(wù)器上，并給管理員提供工具，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問(wèn)和安全性之間的平衡。他們可以看到數(shù)據(jù)如何一直在管道中流動(dòng)的可視化表示，以及登錄嘗試、數(shù)據(jù)使用、用戶活動(dòng)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集的狀態(tài)?？梢栽O(shè)置警報(bào)，以在檢測(cè)到異?；驍?shù)據(jù)問(wèn)題時(shí)觸發(fā)。管理員可以創(chuàng)建授權(quán)策略，管理個(gè)人和團(tuán)體對(duì)數(shù)據(jù)集中特定數(shù)據(jù)的訪問(wèn)。他們可以為管理員、特權(quán)用戶、編輯和參與者使用預(yù)定義的安全配置文件，或創(chuàng)建自己的安全配置文件。企業(yè)可以選擇最適合他們的安全模式，包括零信任和最小特權(quán)，與單點(diǎn)登錄和認(rèn)證相結(jié)合，以減少用戶的不便。

07結(jié)語(yǔ)

2017年，《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》宣布：“世界上最有價(jià)值的資源不再是石油，而是數(shù)據(jù)?！边@個(gè)比喻很貼切，因?yàn)榻裉斓钠髽I(yè)沒(méi)有信息就無(wú)法運(yùn)作，就像一個(gè)世紀(jì)前的工業(yè)巨頭沒(méi)有石油就無(wú)法運(yùn)轉(zhuǎn)一樣。數(shù)據(jù)實(shí)際上比石油更有價(jià)值，但與石油不同，數(shù)據(jù)可以被重復(fù)使用，以創(chuàng)新的方式組合，并在組織或世界范圍內(nèi)共享。

創(chuàng)新的數(shù)據(jù)管理不僅是幾乎所有市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的主要來(lái)源，而且是重塑零售業(yè)、運(yùn)輸業(yè)和酒店等行業(yè)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模公司的命脈。限制人們利用數(shù)據(jù)潛力的傳統(tǒng)技術(shù)和流程威脅著整個(gè)實(shí)體的健康。云計(jì)算已經(jīng)釋放了人們的潛力，以之前無(wú)法想象的方式將成千上萬(wàn)的數(shù)據(jù)源結(jié)合起來(lái)?，F(xiàn)在是時(shí)候重新審視商業(yè)智能，使其成為一種新的靈活且響應(yīng)迅速的組織的能量來(lái)源。

審核編輯：湯梓紅