大数据时代商业智能分析的定位

目前，很多企业高管和企业用户对如何利用大数据来帮助成功地实现业务目标充满了兴趣，需要能够参与企业BI商业智能分析的专业管理人员参与研究。商业智能分析师们因此获得了重要的任务，他们需要尽可能快地将大量的数据集成到现有的战略中去，并制定技术路线和组织结构。

那么，大数据管理的定位是什么？如何在大数据时代进行商业智能分析？

企业管理者应该学习一系列的大数据相关的知识（比如最佳时间、框架和概念证明等）以备进行商业智能分析。

而纵使企业高管和企业用户对大数据充满兴趣，但他们并不了解大数据到底在何时何地能达到最佳效果，也就是说，他们对大数据技术缺乏全面的了解。因此，商业智能分析师就成了回答这些的基本问题的大数据专家，这些问题包括大数据量的覆盖范围、其应用实例和技术限制，以及能得到最好回报所要求的产品类型、成熟度和企业所需的准备过程和结构调整等各方面的内容。

企业管理者应该展开一系列掌握大数据知识的活动，通过对商业智能分析的深入研究确定战略性的应用，了解不同的情况和基础设施的需求，对基本的技术有一个全面的把握。

相比于成熟的传统商业智能分析市场，大数据市场有很大不同，是一个逐渐兴起的行业，其技术的成熟度涵盖广大不同的地区，且其成熟度也是各不相同。管理者也需要扩大商业智能分析和选择的业务结合IT管理人员结构框架的方法一起评估大数据的业务计划，以识别和验证业务需求的技术的最佳时机和所产生的影响。这种方法还可以帮助公司确保由于大数据所引起的不确定性的影响最小化。

有一个透彻的了解之后，就可以使IT与各级人员之间交流大数据更加高效与简洁，让高层支持和相关预算审批更有信心。

一个好的办法是正确分配资源，打造大数据项目团队和后续计划，做到对BI商业智能分析团队的成功整合。这样，公司将专注于行业的解决方案，以获得最大的收益，因为公司需要具体特定问题的答案，而不是需要花费时间和精力对常用工具进行发展和巩固。但是，在供应商可以为垂直行业解决方案提供全面的大数据之前，我们仍旧需要在这条道路上需要披荆斩棘。在这之前，公司预计将投入大量精力进行大量的投资，目的是在扩大咨询和专业知识的基础上定制适合其特定需求的技术。

新技术具有不同的成熟度，因此，对其进行熟练掌握对于采用自下而上的分析方法是至关重要的，也是从高速以及庞杂混合的多样化数据中找到结论的首选方法。这种新的分析方法和传统的自上而下的商业智能分析方法不同，因此商业智能分析可以从小处着手，然后再在企业内部大规模应用。

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