商业智能需要结构性转变

在数据库出现的时候，还没有大数据，互联网行业也刚刚兴起，那时候存储数据或者进行数据处理的成本很高，一个企业所有的数据单一的存放在一个数据库里，这就是以前的数据库模型，随着大数据技术的发展，商业智能的不断应用，商业智能在新的阶段也需要有了新的转变，这个转变是什么，就是不仅仅是单一的产品，还要是能力的结合。

随着企业处理数据的方式不断的发生变化，大数据以前是部分负担的起的企业才有的，到现在的大小企业都开始引入大数据分析，数据不仅仅是被放入一个统一的数据库，数据的来源也越来越多，不是单一的企业的销售数据或者产品数据，外部数据和内部数据多个来源，要先了解了数据才能建立数据模型的数据处理方式已经不适合现有的数据模式了。IT企业例如hadoop等技术已经开始应用大数据的处理，向就的商业智能模式提出了挑战，那么在这个数据架构的转型的过程，商业智能也需要进行转变了。

以问题导向为优先，在推动商业智能的转变过程中，需要找到解决问题的方法，问问这个技术的发展是为了解决什么问题，得到的结果会是怎么样的。一个新的技术或者转变的出现，最开始使用的人是为了可以尝试解决不能解决的问题，后面开始应用这项新技术的人则就是为了解决特定的问题。商业智能的解决方案以及技术需要新的技术，新的设计，满足消费者的需要应该作为这项新的设计的出发点，自动式商业智能的发展就是基于消费者需求上进行的。因为新的性能的需要，导致商业智能的水平更高，这个过程中又需要进行新的数据分析，数据分析就要以问题为导向。

构建更好的数据功能，数据分析的目的就是为了更好企业的问题相连接，企业在应用商业智能的同时也要关注数据的功能，数据能不能作为企业进一步的策略目标，这也是只管重要的，从本质上讲，因为数据管理是数据分析以及商业智能应用的基础设施，根据业务不同，将更加复杂的数据进行捕捉，改变我们需要的数据理解，以及对于企业的理解，新的视角就会产生新的做法，推动新的技术发展，也就无形中推动了商业智能的转变。

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