传统上，数据仓库技术在商业智能（BI）生命周期过程中扮演着重要角色。原因很简单：数据仓库是所有信息所在的存储库。数据仓库管理系统包括存储，管理工具和数据，这些数据结合起来可以提供大量信息以用于分析目的。大量BI数据遇到的主要问题如下：生成的数据量和需要存储；缺乏处理数据的资源；能够在需要时访问最有意义的数据；以及存储所有这些信息的成本。本文将更详细地介绍这些问题，并探讨新的BI技术如何解决这些问题。
数据仓库：土地的基础
数据仓库越来越被视为企业BI解决方案的基本考虑因素。自2005年左右以来，软件供应商一直在修改传统数据仓库的形状。在某些情况下，更改很小，但其他更改包括重要的设计修改。这是由于需要数据仓库以及时，准确的方式传递信息，以便能够继续执行BI生命周期的其余过程。其中一些问题是：
数据爆炸
从运营来源生成的数据量已导致数据仓库系统以这样的方式发展，即它们不仅存储大量数据，而且还以快速，可靠的方式加以利用。
缺乏人力和技术资源
许多公司没有足够的技术熟练的人力资源来成功部署数据仓库项目。而且，其中一些没有用于部署数据仓库系统的软件和硬件工具。
数据质量问题
随着信息量的增加和信息来源的增加，BI生命周期系统和IT人员很难确保准确解决数据质量问题。
预算限制
许多公司无法承担购买高端数据仓库技术的费用。在许多情况下，经济条件严重限制了公司处理来自不同运营来源的大量数据的能力。
商业智能的成本
一些软件提供商正在尝试解决这些问题和其他问题，以提高数据仓库的性能，同时降低数据仓库实施的成本。传统的数据仓库曾经位于通用的关系数据库管理系统（RDBMS）之上。由于这种类型的数据库的性质，需要许多高端技术，因此数据仓库系统的总拥有成本（TCO）很高。如今，许多软件供应商正在使用与传统关系数据库截然不同的方法和技术来设计数据仓库系统，致力于提供功能强大的数据仓库，同时降低成本。一些数据仓库产品是使用非常独特的软件工程设计来设计的，但是可以很容易地确定一些通用类型的解决方案：
数据仓库设备
数据仓库设备将一组专门设计和组装用于部署，操作和维护数据仓库系统的软件应用程序和硬件设备组合在一起。系统设计利用硬件和软件功能的结合来进行大容量存储，以实现高性能。数据仓库设备可以通过简化所有管理和任务来减少直接的软件和硬件成本以及运营成本。许多现代数据仓库设备都利用高端硬件技术，例如并行处理和任务分配。分析数据库
分析数据库旨在提高对大量数据的分析速度。分析数据库利用了不同的设计功能，例如面向列或索引的存储，数据压缩以及分布式和并行计算等。内存数据库
内存数据库的创新技术使用户可以在完全驻留在内存中的数据库上工作。由于所有数据都驻留在本地内存中，因此不会进行数据搜索，因此可以优化数据库分析。这项技术可能会在未来几年内改变数据仓库的设计。
数据仓库空间中的这些趋势使从小型到大型公司的各种组织都更容易获得用于分析目的的数据仓库或数据管理解决方案。此外，软件供应商正在扩展其针对数据仓库技术的许可和部署选项，并使其更加灵活。BI成为现实（时间）：运营BI简报
现代BI生命周期最重要的发展之一无疑是能够直接从源收集数据的能力。这与传统的BI生命周期过程有所不同，后者涉及基于历史数据收集，分析和呈现结果。经过分析，这些数据将转换为C级主管和决策者支持决策过程所需的信息。此信息仅涉及组织的上层，通常不会下流到下层。该信息主要用于支持长期决策。
技术，如数据联合，企业信息集成（EII）系统和业务活动监控（BAM）已根据特定的组织需求应用了不同的解决方案集。
现在，许多公司可以分析超出历史范围的有价值的信息。他们可以收集直接来自源头的信息，从而几乎可以即时并从短期角度衡量业务各个方面的行为。现在，不仅可以了解业务的运行状况，还可以收集仅在及时使用时才有用的信息（例如，从社交媒体，股票市场和其他媒体生成的信息）。
范围的这种扩展使使用BI工具的用户数量从C级执行官到运营级用户成为可能。综上所述，以下是可操作BI带来的一些好处：BI解决方案可以针对组织内的更多受众。
BI解决方案不仅可以用于分析和支持决策，还可以用于衡量绩效，对变化的环境做出反应并指出要采取的适当措施。
BI解决方案可以适应组织内以不同速度移动的信息。现在，信息在BI生命周期中流动，以便在“正确的时间”为用户从源到目标。此过程不再基于速度，而是基于“实现价值的时间”。
BI解决方案现在可以支持事务环境。但是，适当的支持确实以高可用性为前提。
将数据转化为信息
第一个BI解决方案背后的基本思想是通过自动化更多任务来改善决策支持系统，并为决策者提供更准确的“真相”版本。这个范式没有改变，但是它的两个主要组成部分已经演化。首先，决策过程所涉及的复杂性急剧增加。其次，由于集成了用于处理数据和流程的主要技术软件应用程序，因此BI应用程序可以帮助解决更大范围的问题。他们现在可以支持三个层次的决策过程：战略决策从长远来看决定了公司的未来，通常由执行团队做出。这些类型的决策已通过经典的BI生命周期流程解决，并且涉及分析大量历史数据。他们回答“什么？” 问题。
战术决策确定了为实现战略目标而必须遵循的举措。由于战略远景与日常运营之间存在联系，因此必须谨慎处理。他们回答“如何？” 有关战略目标的问题。通常，它们涉及接近实时或实际实时的有限数据量。
运营决策与组织的日常运营有关。它们涉及定义要执行和操作的特定任务。这些决定通常涉及流程和程序。
将可操作的BI功能整合到所有BI任务集中，可以使现代BI套件将其业务范围扩展到其他领域，例如业务流程管理和业务绩效管理。业务绩效管理：商业智能与战略
BI软件提供商现在正在整合许多业务绩效管理功能，以扩展BI解决方案的范围，并创建一个更主动的BI环境，以进行测量和计划，并在必要时提出纠正措施。业务绩效管理工具可以帮助构建管理方法框架（添加到BI技术和软件基础结构中），不仅可以基于历史数据提供组织见解，还可以衡量组织针对其目标的绩效。BI和绩效管理工具之间的这种集成将BI周期从被动数据信息工厂转变为主动解决方案提供商。业务绩效管理工具和BI应用程序是互补的，软件行业目前正在缩小反映组织状态的工具与衡量目标的工具之间的差距，这些工具可以帮助制定积极的战略；显然，业务绩效管理工具对于BI生命周期至关重要。
可以将度量标准和关键绩效指标（KPI）作为计划策略的一部分来创建，以衡量财务和流程绩效，并提供必要的手段来预测特定指标。作为一组技术，绩效管理工具可以改善组织的整体业务绩效，并可以合并框架以实现绩效管理目标。可以使用平衡计分卡，六个sigma和其他类型的方法来根据总体目标调整作战战术战略三重奏。
在BI生命周期中，业务绩效管理系统通常在以下情况下发生：现在，一些完整的BI套件提供了操作工具和业务绩效管理功能，以完善操作BI和业务绩效管理的整体功能核心。而且，一些主要的商业软件提供商正在开发或获取垂直功能，以将其产品定位在BI极为重要的特定领域，例如在零售，医疗保健，金融和其他行业。
将业务绩效管理功能集成到整个BI生命周期基础结构中的一些好处如下：许多技术继续嵌入到BI生命周期核心基础结构中。BI工具不断发展和成熟，您应该期望它们在不远的将来会包含许多新技术。
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