內存分析為業務人員提供了一種非常強大的數據分析功能，而且不需要技術人員提供一系列的查詢和創建報表支持。但是就像任何其他技術一樣，內存BI也有我們需要注意到的問題，企業對此要提起足夠的重視。
對于終端用戶來說，新的功能往往伴隨著更大的責任。一些內存分析工具能夠支持無預定義結構（schema-less）方法，為查詢和分析數據提供更好的靈活性。Forrester分析師Boris Evelson表示，在傳統的BI應用中，數據是從硬盤中讀取，IT人員會構建固定的數據模型、星型模式以及聚合表，以便控制信息的利用方式。與之相反，內存分析更像是使用Excel電子表格，使用的方法完全取決于業務人員。但如果使用不當，它就有可能造成麻煩，甚至得出錯誤的結果。
而高端的內存分析進程會將問題更加惡化。EntERPrise Applications機構的首席分析師Joshua Greenbaum指出，使用高級的內存分析工具來處理海量數據，需要企業重新審視他們的業務流程。企業在內存BI方面的經驗存在著不足，因此會造成用“下水管處理超大水流”的情況。而且目前企業還沒有使用智能度量系統，一旦技術就位，那么就會出現更多的數據和更多的實時數據。現在問題是，從分析的角度他們該如何度量，如何做？
好鋼用在刀刃上
Greenbaum表示，同樣的問題也可以用在內存分析上，我們該做些什么？這是問題的關鍵，利用內存技術，你需要意識到如此強大的計算能力對于業務的正常運轉能夠起到怎樣的作用。
來自英國的分析師Mike Ferguson認為，部署內存分析應用的決策應該同特定的業務問題緊緊聯系在一起。他說：“我認為內存分析的應用仍然處在早期，還稱不上是主流。”
但是Ferguson表示，內存技術對于許多高級的BI應用是非常適合的，比如復雜事件處理等實時流數據系統。內存BI工具能夠避免硬盤中的雙向I/O，使得用戶可以更快速地分析數據，并將整個過程自動化。Ferguson認為這對于用戶提升投資回報率是非常有價值的。
Ferguson拿制造行業來舉例，如果一個大客戶取消或者更改了訂單，這對于生產排期和庫存級別都會造成巨大的影響。“這可能會迫使你重新調整工作安排，以滿足其他客戶的需求。所以快速的反應就可以避免潛在的業務中斷。” Ferguson說。
然而，Ferguson還指出另外一個潛在的問題：在許多案例中，要界定一個內存分析項目能夠為企業帶來多少價值是不太容易的。零售金融風險管理因為內存技術提升了多少？這個很難給出準確的答案。Ferguson認為內存技術應該是傳統數據庫和分析工具的良好補充，而不應該將其視為具有革新意義的跨時代產品。
總體來說，內存分析項目對于企業來說是可以實施的。但即便內存工具同傳統BI軟件相比在用戶體驗方面更加友好，它依舊需要IT人員對安全和數據清洗進行管理。
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本文標題：內存BI逐漸升溫 企業需重新審視業務流程
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