很少有企業(yè)機構質疑大數據和分析能夠為其帶來的巨大價值，但最重要的問題在于，如何在可持續(xù)發(fā)展的基礎上迅速釋放大數據的價值，而無需巨額的前期投資。
企業(yè)已無法應對非結構化數據和傳感器數據在數量和種類上的迅速增長。因而，他們迫切需要增進大數據分析的專業(yè)知識和能力，以保持競爭力。
在當今這個以客戶為先的時代，工業(yè)化規(guī)模的分析能力和數據驅動型洞察能力是企業(yè)生存的關鍵，數據必須進行實時處理。這也是大多數企業(yè)都面臨的挑戰(zhàn)。據Forrester Research的調查顯示，商業(yè)智能（BI）是2013年企業(yè)項目計劃中軟件方面最重要的項目。
數據驅動型且洞察敏捷的企業(yè)能夠很好地轉變客戶及員工的互動方式，并鎖定新的商機。而未能實現(xiàn)現(xiàn)代化并無法充分利用這些新的數據動態(tài)的企業(yè)，則將面臨競爭優(yōu)勢不保的風險。
時間就是金錢
現(xiàn)代企業(yè)被寄予厚望，必須要不斷提供更好的產品和服務、改進經營、更好地管理風險并開發(fā)新的業(yè)務模式，以保持相關性。
要想在這種環(huán)境中保持領先，企業(yè)必須能夠分析并高效地使用全部相關數據，這些數據來自人、機器和交易數據等全新來源。這樣員工及合作伙伴才能不斷創(chuàng)新。
Forrester Research1認為：“隨著數據量不斷增長，企業(yè)運用數據并從中創(chuàng)造價值的能力在不斷提升，公司將能夠優(yōu)化幾乎業(yè)務運營的所有方面，包括采購、物流和客戶體驗。”
“此外，數字化革命等主要動態(tài)正在顛覆整個行業(yè)；所以，數據驅動型的洞察對企業(yè)生存將變得至關重要。因此，商業(yè)智能分析在當下和未來都將是企業(yè)投資和業(yè)務戰(zhàn)略的重點領域之一。”
傳統(tǒng)商業(yè)智能環(huán)境提供的分析和報告往往基于交易完成后的數據得出企業(yè)績效和分析報告。
所以，傳統(tǒng)系統(tǒng)并不能從工業(yè)化規(guī)模的新形式和大量數據中獲得洞察。由于缺乏這項技術，目前許多企業(yè)都無法利用數據或在整個企業(yè)共享相關數據，這可能會影響企業(yè)的業(yè)務敏捷度和競爭力。
采取三步走策略
應對這些挑戰(zhàn)可能花費極其昂貴，往往令人望而卻步，對于那些迫切希望快速成為數據驅動和敏捷的企業(yè)尤其如此。
通過“即服務”的方式，企業(yè)無論處于轉型中的哪個階段，都無需昂貴的前期投資就能進行改變。
成功的商業(yè)智能現(xiàn)代化戰(zhàn)略需具備三個核心要素：
1.環(huán)境發(fā)現(xiàn)將解決“如何將數據分享給更多的員工”這一難題，以便他們能夠做出數據驅動型和敏捷的決策。這些環(huán)境包括數據池——持有本地格式的原始數據的存儲庫——數據可視化工具，以及能夠在整個企業(yè)迅速實現(xiàn)數據共享和分析協(xié)作的服務。
2.分析解決方案將支持特定需求以便更高效地運營業(yè)務，無論是幫助客戶構建新的項目，還是對已有的項目進行有針對性的改進。
3.混合數據管理服務讓企業(yè)能夠通過工業(yè)規(guī)模的分析來追求業(yè)務創(chuàng)新。通過將它集成到業(yè)務流程和系統(tǒng)中，便可充分利用所有相關信息，無論來源于企業(yè)內交易系統(tǒng)、社交、傳感器的信息，還是流動數據。
實現(xiàn)早期里程碑的關鍵
通過 “即服務”方式，企業(yè)能夠解決基礎設施過時的問題。
如果這種方式是靈活開放的，就能將企業(yè)當前商業(yè)智能投資的優(yōu)勢與最新的分析創(chuàng)新整合，從而提供真正的商業(yè)價值。
這種靈活的消費模式讓企業(yè)能夠迅速抓住傳統(tǒng)和新形式數據帶來的潛在商機。
進行現(xiàn)代化刻不容緩，重要的里程碑需要盡早樹立。
例如，在數據池中設置一個環(huán)境發(fā)現(xiàn)功能，最少只需要兩周時間，尤其是使用云技術的時候，緊接著陸續(xù)推出全新的分析解決方案。
三步走方案將大規(guī)模轉型的風險以及相關成本最小化。僅需12-18周時間，一個可靠的、數據驅動型商業(yè)智能環(huán)境即可投入運營，這大大降低了總體擁有成本，并提升了服務水平協(xié)議。
收益多多
將軟件、硬件和咨詢服務整合到一起的商業(yè)智能現(xiàn)代化計劃可降低可預測成本，并且更能夠構建整個企業(yè)范圍內的能力和差異化。改造后的環(huán)境將支持：
• 在整個企業(yè)范圍內共享數據：可提升員工的工作能力并激發(fā)創(chuàng)新。
• 嵌入式分析：獲得新洞察以便改善運營和決策流程，并實時提供綜合指導。
• 降低風險：發(fā)現(xiàn)環(huán)境和“即服務”部署模式配置快速啟用選項。
• 業(yè)務敏捷性：強化競爭優(yōu)勢和客戶互動。
掌握工業(yè)規(guī)模的大數據
隨著數據數量的不斷增長，企業(yè)發(fā)展的當務之急就是提高數據處理能力。
通過追求商業(yè)智能現(xiàn)代化，并特別強化“即服務”的模式，企業(yè)能夠保護自己免受老舊基礎設施的影響，且無需大量的前期投資。
通過工業(yè)規(guī)模的分析和數據驅動型洞察來釋放數據的威力，企業(yè)將能夠優(yōu)化運營的方方面面。
這對下一波業(yè)務創(chuàng)新至關重要。
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