本篇教程介绍了大数据分析之商业智能2.0，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。

<

    首先，我赞同商业智能（BI） 2.0目前的所涉及的大部分内容。当然，BI2.0这个叫法有些俗气，但我们无法对其存在熟视无睹（可以通过这个词看看人们是如何在博客中谈论商业智能）。以Gartner机构的Andy BItterer为例，尽管他对BI 2.0着批判的态度，但他在伦敦商业智能年会上的主题演讲，仍然无法避免提及该名词。

    BI 2.0无法抗拒的原因之一在于它实际上是一个市场名词。Spotfire、Celequest、SeeWhy等公司因提供了一些BI2.0的白皮书而吸引了大量的读者。BI 2.0的文章和白皮书中包含了不少很好的内容，并且话题相当广泛。通过阅读这些材料，我注意到以下两个特点：

    1） 在BI行业，对下一版的BI到底是什么样子的看法，也许是首次在所有的分析人士和厂商之间基本达成一致。

    2） 从BI2.0的展望来看，其中很少引入新内容。比如，一篇文章谈到“BI将步入新时代，将更简单、更广泛，并能更好的结合分析和行动”，只不过是暗示了在过去的15年我们的所作所为过于复杂、不够广泛，并且没有考虑行动。

    BI2.0仅仅是新特性堆砌的列表么？

    Colin White将人们围绕BI 2.0常谈的话题整理了一个列表，而列表之外还有大量的其它名词：

    1） 绩效管理及集成计划；

    2） 操作型、内嵌型BI；

    3） 业务门户，绩效工作区，Office集成；

    4） BI搜索及协作；

    5） 高级可视化技术；

    6） 高级预测分析；

    7） 服务型BI（SOA/SaaS）；

    8） 开放源码BI；

    9） 企业数据集成；

    10） 非结构化数据及Web2.0数据；

    11） 主数据管理；

    12） 数据仓库及商业智能设施（appliances）；

    13） BI及数据集成中心

    BI 2.0的性质是否类似于Web 2.0？

    两者的区别大致如下：

    1） Web2.0首先来自面向消费者/终端用户的领域，之后才慢慢转到企业领域；

    2） Web2.0首先成为事实，然后才形成概念，在早期并非一个确切的目标；

    3） Web2.0方案一般会淘汰旧有的方案，而不是来自于原来的市场参与者；

    4） Web2.0更关注人，而非技术。Web2.0使来自成千上万的参与者的无数的微小贡献合并在一起，并体现他们的价值。

    BI 2.0的案例？

    BI2.0将结合面向外网传统BI解决方案及面向终端用户的信息混合（mashup）技术，以下列表是部分符合该准则的一些实现：

    www.swivel.com, ManyEyes, etc. 将Flikr用于统计中；

    www.gapminder.org 用一个特别的展示方式交互式的展示人类的发展；

    Yahoo! pipes, Proto, etc.面向终端消费者的数据集成；

    Business Objects Labs. 其Graphics Masher, Query as a web service使普通人可以构建强大的信息发布Web服务；

    CrystalReports.com. 因其对个人及小团体用户简单、适用。      
          

本文由职坐标整理并发布，希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标大数据云计算大数据分析频道！