数据管理的现实和商业智能的未来

       无论企业在哪个行业工作，拥有多少员工，或者是否面向消费者、企业、私营部门或公共部门进行营销，都不再重要。无论来自哪里，数据和分析都是日常现实。大多数企业定期收到的数据量是天文数字。全球的IT部门都在努力实施工具和实践，对他们收到的信息进行优先排序和分类，并将其组织成一个理性的方式，以便他们可以分析和建立他们的商业智能努力。现实情况是，人们今天所经历的数据量将不可避免地不断带来挑战，数据量将不断超过完美管理它的能力。

       数据应该是人们所做一切的中心，作为希望企业的业务发展壮大的高管深知这一点。人们不断生成工具、能力和技能集来管理它，然后在它背后正在生成不同的工具、功能和方法来分析它，但人们很可能总是在数据背后而不是在它前面。在不久的将来，人们可以预期会从生成的数据中获得比期望更多的数据。

       目前能够获得这些数据，因为数据生成的速度明显超过了人们提出解决方案的能力。

       但是，如果可以搁置理想的场景，而是找到一种方法来有效地挖掘数据、分析数据、将事物联系在一起并在数据集之间创建关联，人们就可以在数据的各个方面创建决策和支持结构。业务这是商业智能的核心，它使人们能够完成以前从未梦想过的事情。考虑到数据量，考虑到使人们能够分析数据的应用程序的出现，以及考虑到已经生成的将所有事物链接在一起的能力，人们有能力影响一切。

       尽管看起来人们总是落后于数据，但正在迅速追赶。现在可用的商业智能工具变得更好、更友好，支持这些数据池的底层基础设施也变得更快。人们有更有效的方法来通过数据仓库、数据湖和支持结构化和整合视图的软件来存储数据。关系型数据管理系统(RBDMS)选项的复杂性已经随着NoSQL数据库而成熟，人们现在可以存储、组织、排序和分析不同类型的数据——结构化和非结构化数据。只有当将所有这些结合在一起时，才能看到已经走了多远，以及商业智能技术和实践如何有效地提升我们的业务。

       全球的IT部门都在努力实施工具和实践，对他们收到的信息进行优先排序和分类。

       这对商业智能的未来意味着什么?好吧，我们与数据的关系绝不会是轻松、无忧的公园漫步，但正是因为数据的数量、复杂性和价值，它才具有如此大的潜力。越来越多的顾问、承包商和托管服务公司正在深入研究复杂的分析以及可以构建我们都需要的报告和数据可视化功能的技术，以便我们能够从中获得洞察力

      我们的数据无需在没有救生衣的情况下一头扎进。数据世界变得太大，无法提供一刀切的解决方案;我们需要引进能够始终如一地实施的人才，同时又能灵活地满足个别企业的需求。

       毫无疑问：商业智能是未来。我们有很多选择，没有一种最好的方法来做任何事情。每家公司都有一套独特的情况，并且总是会有更多与如何做某事相关的选择，而不是是否做某事的二元决定。有许多不同的方法来分析数据和理解数据分析。因此，利用可用的工具和技术以及那些花时间和精力专注于商业智能实践细微差别的人的专业知识非常重要。随着行业在这一方面取得的进步，如果我们利用可用的资源，未来看起来很乐观，具有巨大的洞察力和改进潜力。