商业智能的新方向.源泉

Web服务的普及、标准的广泛使用、更通用的API以及SOA等概念的出现，将帮助BI技术被应用于更多的操作系统。而这些新方法还有助于在企业中整合BI工具，

让构建一种用于典型流程的通用分析引擎成为可能。

Ovum公司的BI分析师Ian Charlesworth说，“在许多应用中使用通用BI引擎不仅更容易，而且支持以更动态方式向用户提供BI技术也变得很方便。”金属产品批发商Hillman Group就通过利用企业门户将BI工具提供给用户使用，实现了大部分的目标。Hillman Group的开发人员不再开发查询应用并制作报告，而是开发了可以分析特定业务领域的BI应用，并让业务人员可以利用复选框和下拉菜单快速组织自己的查询语句。

这个项目实际上帮助该公司改进了对自身业务的了解。IT开发的第一个应用是对收入进行分析，然而在定义阶段，公司显然有多种途径定义收入到底是什么。Hillman Group的CIO Honerkamp说：“IT成为促成不同部门在我们同意开发应用之前，对共同的收入定义达成一致的催化剂。”这不仅消除了很多数据净化的工作，还首次让业务部门在基本的财务问题上达成共识。

Honerkamp的团队现在不用再去为满足永无止境的报告请求而奔忙，而是将注意力放在与经济学家和建模专家合作开发预测性建模技术上面，这是一次重心从挖掘历史信息向为未来业务活动做准备的重要转变。他说：“对于我们来说，关键的是既要了解我们的滞后指标，还要了解我们的领先指标。”

有专家指出，未来企业应该寻找帮助理解文本数据和其他数据库之外信息的搜索与非结构化分析工具。这类工具（大多数仍处在开发阶段）可以利用定性分析加强BI的定量分析能力。例如，呼叫中心记录可以被分析，通过分析参考竞争对手的信息，了解谁似乎对客户最有吸引力，谁看起来给高价值客户留下了好印象等内容。

以通信设备制造商Harris为例。该公司供应链管理主管Janice Lindsay说，公司利用更传统的分析技术强化了内部搜索能力。当工程师根据功耗或干扰等标准搜索零件时，Endeca Technologies搜索引擎可以分析原始结果，然后查询定量信息（例如缺陷率、折扣、可靠性等级以及制造零件需要多少时间等）。然后，它利用这些要素建议工程师使用哪些零件。返回的结果根据多达200条标准、利用来自ERP/制造/产品设备和其他内部系统，以及来自供应商系统和行业数据库的信息进行过滤和排名。

Endeca公司的战略开发副总裁Matt Eichner说，通过采用动态摘要这种不需要前期为分析工具定义多维数据集的技术，Endeca Information Access Platform能够为合作伙伴分析任何类型的数据源。

因为客户和发货都不是你自己承担的Factiva则是一个运用非结构化分析的成功案例。这项服务通过搜索站和博客来寻找人们所谈论的公司，然后分析文本来决定对公司的评价是褒是贬，最后生成该公司的声誉指数。Ovum的分析师Charleswort说，“将这种功能与传统BI结合是个有趣的创意，但还处于非常初期的阶段。”这一应用估计还需要5年左右时间才能面市。

同时，IT在合理化BI环境、满足增长的需求，以及将BI引进企业更多的运营领域中，还有很多工作要做。Wachovia银行负责统计与建模的副总裁Dan Thorpe认为，此过程中最根本的真理是：“你必须是受业务驱动，而不是受IT驱动。否则你得到的会是一个没人使用的工具。”