商务智能(BI)将在未来物联网发展中大有可为
作者:RFID世界网 收编
来源:计世资讯
日期:2010-11-03 09:40:05
摘要:如果把物联网看成一个“企业”,那么这个“企业”就是一个多元化,覆盖不同领域、不同行业的企业,它所产生的数据、信息会大得惊人, 如何把这些数据进行分析、转换成有效的信息以及实现智能的管理,显得尤为重要。
自2009年以来物联网受到各行各业的重视后,物联网的声音一直持续没有中断过,对于能够成为推动产业发展以及推动整个社会进步的一项重要技术,物联网无疑成为当前以及未来的热点。
商务智能在物联网发展中大有可为
记者从《中国RFID与物联网发展2009年度报告》(以下简称物联网报告)中了解到,物联网具备的条件最后需要智能处理,需要通过庞大系统来进行智能分析和管理,而这个智能分析管理就是当前被企业老板以及CIO所持续关注的商业智能(BI)。
当前,商务智能(BI)已经成为企业信息化建设的下一个目标,企业的领导决策者以及业务人员希望通过引进商务智能来了解市场动态、企业的内部管理等等,对于商务智能的需求越来越强烈。从企业对于商务智能的需求映射到物联网的发展,看似有着不同,但其本质的发展都是一样的。如果把物联网看成一个“企业”,那么这个“企业”就是一个多元化,覆盖不同领域、不同行业的企业,它所产生的数据、信息会大得惊人, 如何把这些数据进行分析、转换成有效的信息以及实现智能的管理,显得尤为重要。
关于物联网与商业智能,在物联网报告中同样是这样定义的:物联网是一个智能的网络,面对采集的海量数据,必须通过智能分析和处理才能实现智能化。因此,商务智能将大有可为。
物联网海量数据对商务智能提出更高要求
虽然,我们看到物联网对于商业智能的需求同样也很强烈,但商业智能在物联网的部署并不是一步到位的,物联网的海量数据对商务智能提出了新的要求:
首先是实时商务智能,即随时随地实现商务智能。受内部和外部的、可预见的和突发事件的影响,物联网任何一个应用端均需要对瞬息万变的环境实时分析并做出决策。
其次,分析速度更快。实时商务智能要求其分析速度更快。这就使商务智能不得不进行架构上的改变。BI专家指出,以前的BI都是把它存储在硬盘上面,数据和硬盘有接口互相交换,这种交换限制了速度的提高。以前的BI只是一个软件,如果用户要分析的话,把它通过网络连接到服务器进行计算就可以了。但现在,BI 企业没有完全将BI固化到硬盘里,而是和硬件厂商进行绑定,推出一个专门为分析而制定的软硬结合的工具,从而大幅提高分析速度。
再次,数据质量控制。海量的数据如果不能保证数据的真实性,那么就会产生错误的结果和判断,后果非常严重。因此,数据质量控制是获得真实结果的重要保证。
最后,关键绩效指标分析、即时查询、多维分析、预测功能以及易用的数据挖掘等等也是BI必不可少并需要不断加强的地方。
商务智能在物联网发展中大有可为
记者从《中国RFID与物联网发展2009年度报告》(以下简称物联网报告)中了解到,物联网具备的条件最后需要智能处理,需要通过庞大系统来进行智能分析和管理,而这个智能分析管理就是当前被企业老板以及CIO所持续关注的商业智能(BI)。
当前,商务智能(BI)已经成为企业信息化建设的下一个目标,企业的领导决策者以及业务人员希望通过引进商务智能来了解市场动态、企业的内部管理等等,对于商务智能的需求越来越强烈。从企业对于商务智能的需求映射到物联网的发展,看似有着不同,但其本质的发展都是一样的。如果把物联网看成一个“企业”,那么这个“企业”就是一个多元化,覆盖不同领域、不同行业的企业,它所产生的数据、信息会大得惊人, 如何把这些数据进行分析、转换成有效的信息以及实现智能的管理,显得尤为重要。
关于物联网与商业智能,在物联网报告中同样是这样定义的:物联网是一个智能的网络,面对采集的海量数据,必须通过智能分析和处理才能实现智能化。因此,商务智能将大有可为。
物联网海量数据对商务智能提出更高要求
虽然,我们看到物联网对于商业智能的需求同样也很强烈,但商业智能在物联网的部署并不是一步到位的,物联网的海量数据对商务智能提出了新的要求:
首先是实时商务智能,即随时随地实现商务智能。受内部和外部的、可预见的和突发事件的影响,物联网任何一个应用端均需要对瞬息万变的环境实时分析并做出决策。
其次,分析速度更快。实时商务智能要求其分析速度更快。这就使商务智能不得不进行架构上的改变。BI专家指出,以前的BI都是把它存储在硬盘上面,数据和硬盘有接口互相交换,这种交换限制了速度的提高。以前的BI只是一个软件,如果用户要分析的话,把它通过网络连接到服务器进行计算就可以了。但现在,BI 企业没有完全将BI固化到硬盘里,而是和硬件厂商进行绑定,推出一个专门为分析而制定的软硬结合的工具,从而大幅提高分析速度。
再次,数据质量控制。海量的数据如果不能保证数据的真实性,那么就会产生错误的结果和判断,后果非常严重。因此,数据质量控制是获得真实结果的重要保证。
最后,关键绩效指标分析、即时查询、多维分析、预测功能以及易用的数据挖掘等等也是BI必不可少并需要不断加强的地方。