一、引言
隨著經濟全球化和社會網絡化的到來，企業面臨的內外部環境變得越來越復雜。因此，企業的生存和發展面臨著前所未有的挑戰與機遇。應對挑戰，企業必須具有對內外部環境進行科學地決策分析和有效地快速反應的能力。如何具備這些能力是十分值得研究的問題。
傳統的紙質書信、電話等是企業與客戶溝通的主要方式。近年來，企業與時俱進，充分運用互聯網、信息化來維護客戶關系，增強顧客滿意度。然而，企業資源計劃系統、銷售系統環境、客戶關系管理系統等每天都源源不斷地生成大量數據，而且平均每18個月數據量就翻一番。然而，這些數據的價值并未真正體現出來。甚至有大部分數據的質量很差，難以使用。如何把分散孤立的數據高效地轉化為信息，再從信息中挖掘出規律和知識，最終用這些知識進行輔助決策，成為信息化進程中亟待解決的問題。
在這種背景下，商務智能（Business Intelligence，BI）進入了人們的視野，并很快受到了廣泛的關注。商務智能首先對企業的業務信息等進行加工處理，提升到知識層面，然后，運用這些知識對企業的業務數據等加工處理，形成具有輔助決策價值的信息，以高效地處理企業內外部環境的相關數據和信息，從而賦予企業強大的生命力。
二、商務智能研究回溯
商務智能這一術語由 Howard Dresner 于1989年首次提出，通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。為了將數據轉化為知識，必須利用數據倉庫（Data Warehouse，DW）、聯機分析處理（On-Line Analysis Processing，OLAP）和數據挖掘（Data Mining，DM）技術。1990-1995年，對商務智能的研究主要基于數據庫、數據建模，Edward R.Tufte在1990-1991年間發表的關于信息，特別是信息定量可視化的著作為商務智能研究奠定了基礎。1994年，數據倉庫首次被Inmon論述。1996年，論文《Managing the Data Warehouse》深刻闡述了數據倉庫，意義重大。次年，《Corporate Information Factory》一書提出了信息工廠的架構。隨后，商務智能領域的科研熱情不斷高漲，研究方向不斷增多，并且不斷深化。
王茁的《三位一體的商務智能管理、技術與應用》是一本全面介紹商務智能概念、框架和實施等方面的專著，從組織管理、技術實施、行業應用幾個維度對商務智能進行了詳細的探討。李萍分別從商務、戰略和運營的角度對商務智能進行了剖析。宗平通過比對方法論述了時下流行的商務智能產品。龍青云重點闡述了商務智能的組件和功能，并總結了部分實現商務智能的工具。高立波在其博士學位論文中從知識管理與商務智能的整合應用的角度展開了深入研究。張巧論述了當時我國的商務智能架構與核心技術，總結了商務智能實踐狀況并展望了發展前景。宋麗麗基于數據結構對商務智能實施中的技術問題進行了探討。程蕾認為，應將知識管理與商務智能進行綜合利用，以達到更好的商務智能效果，并且構建了綜合利用的方法模式。
然而，對商務智能發展趨勢研究的文獻并不多，尤其是從云計算與物聯網角度對商務智能發展趨勢研究的論著更加少。因此，本文的研究重點是探討基于云計算與物聯網技術的商務智能發展新趨勢。
三、商務智能的發展趨勢
3.1物聯網下的商務智能發展趨勢。
物聯網的定義是，在因特網基礎上，借助具有信息傳感功能的器備（激光掃描儀、聲波感應器、壓力感器、溫度感應器、攝像頭等），針對特定的事物，采集聲、光、電、熱、圖像、化學、力學、生物和位置等信息，進行信息通訊與處理，從而實現識別、管理與控制功能的一種物與物，物與人相連的網絡。
從《2009年度中國RFID與物聯網發展報告》中可以得知，建成物聯網系統需要具備三個基本能力：首先是全面的信息感知能力，能夠對特定的事物數據、信息進行識別和采集；其次是可靠的信息傳遞能力，能夠借助2G、3G 和4G 通信網絡對采集到的數據安全可靠地傳輸；最后是強大的智能處理能力，能夠對匯集來的（海量）數據、信息加以智能化分析和管控。
根據該報告，假如傳感和通信技術具備前兩項能力，而最后一項能力勢必要借助軟件才能達成。目前，我國的網絡基礎設施水平不低，然而傳感器制造和預處理水平等比較低，對于大數據的處理能力更是低下。由此可見，在第三項能力上，我們的技術水平還不能夠達到物聯網的技術要求。它需要強大的海量數據綜合分析處理能力，需要構建強大的軟件系統實現智能化分析和處理，而具備此功能的軟件系統正是商務智能要解決的實際問題。因此商務智能必將在物聯網的發展大背景下蓬勃發展。
3.2云計算下的商務智能發展趨勢。
中國移動研究院認為云計算系統是一種把大數量的低成本運算單元通過IP網絡相連而組成的超大型運算平臺，核心是組成云計算平臺和管理軟件。
通過探討商務智能在物聯網中起到作用，不難得出兩者都與云計算密不可分。傳統的商務智能系統運行在裝載UNIX操作系統的平臺上，導致了商務智能系統的封閉性。在商業環境中，信息的實時性至關重要，而此時封閉的商務智能系統無法達到這種需求。而且，封閉性問題也引發了一系列其他問題，比較重要的有商務智能軟件的可擴展性差，信息處理能力嚴重不足，費用也居高不下等。比如，目前的商務智能系統僅能允許1百萬用戶對1個月內的數據進行挖掘分析，該性能顯然難以達到預期的商業效果。
然而，近幾年云計算的研究與應用熱潮，再次大力推動了商務智能的發展。二者的結合將給商務智能帶來諸多益處：（1）提高數據加工處理能力。云計算讓商務智能系統不再依賴于傳統的操作系統平臺，避免了封閉性，讓其數據加工處理水平增強幾十倍左右，真正具備復雜海量信息處理能力，達到智能化水準。（2）具備資源共享功能。通過云計算技術，商務智能系統具備了資源共享的功能，自身作為平臺，讓用戶共享數據、信息、計算等資源。因此，借助具備云計算技術的商務智能系統，企業能夠遠程對各種資源統籌使用，最大限度地的合理配置資源，使其發揮最大價值，提高運營管理實效。（3）具備開放性。在云計算技術支撐下，商務智能系統的數據挖掘的更加開發，對來自不同區域的企業數據的使用更加靈活自如，保證了數據的時效，很好地解決了商業對時效性的需求。（4）降低成本。在云服務模式下，商務智能系統只需工作在云中，借助云服務商的云計算即可實現自身性能。在該模式下，企業不用再考慮自己搭建服務器的技術和費用問題，只需像購買水電一樣便利，購買物美價廉的專業的云服務，使自身的系統正常工作。而且，云服務提供商還會提供售后維護等增值服務，如此企業便省去了一定數額的維護費用，節省了時間，降低了整體的運營成本。
四、面臨的挑戰
云計算與物聯網技術對商務智能起到的積極影響毋庸置疑。但是，商務智能不可避免地面臨著極具挑戰性的問題。如近年來的大數據應用問題，大數據的出現不是偶然，非常重要的因素是越來越多的組織機構認識到了業務數據的潛在價值，并且積極行動起來。例如，大型超市對自身的銷售數據、信息進行收集、存儲，形成了大量的數據資源，如果運用得當，將是一筆巨大的財富，比如預測市場，分析消費者行為等。然而，并非所有的數據分析處理都如此清晰、簡單，當遇到復雜海量的數據信息時，即使在云服務的技術支持下，商務智能也將面臨嚴峻的挑戰。
又如，一些半結構化、非結構化數據分析問題。隨著社會化媒體的發展，品牌的口碑傳播速度不斷加快。消費者在購買產品后，習慣性地將使用體驗感受在網上分享到朋友圈，這些信息很快爆炸性地散播開來，對企業的品牌影響巨大。企業如何控制不良信息，發現有潛在價值的信息等成為商務智能要解決的實際問題。而這些信息往往是非結構化的數據，非常難以處理加工。另外，對于實施知識管理的企業而言，企業業務、顧客、銷售等信息比較規范，然而，在數據庫中，他們仍然是半結構化甚至是非結構化的數據。目前，對這類信息運用商務智能技術進行分析處理，仍然面臨著巨大的困難，有待深入研究。
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