普遍ＢＩ

王闯舟

今天的企业级数据仓库(EDW)——高端分析计算平台——在未来将会继续提供强大的战略分析功能。然而，操作型数据仓库将会成为数据库驱动洞察力的最新趋势。

然而，操作型数据仓库将会成为数据库驱动洞察力的最新趋势。操作型数据仓库具备包括实时制定运营决策以及战略数据挖掘在内的许多新功能。业界对这一类实时集中式数据仓库的使用需求一直在不断增长，而且更趋多样化。对于这一新方法，人们通常称之为普遍化商业智能(PBI，Pervasive Business Intelligence)。

简单地说，普遍化BI是将数据仓库实现的洞察力提供给企业中的每一个人，而不是仅仅提供给只包括技术人员、分析人员和知识工人在内的精英群体。这确实可以称得上是知识使用方面的一场革命。你甚至可以称其为普遍化知识管理。

普遍化知识管理的目的是通过借助事实依据而不是单凭直觉来改进企业每日数以千计的战术决策。想象一下，每位员工一天要制定40－50个小决策，如果使用普遍化BI，其中的20个决策将得到事实依据的支持而非仅凭猜想来制定。一般而言，业务经理都能立刻理解普遍化BI的意义，而且都对以前一直没有应用普遍化BI表示遗憾。

有些知识管理(KM，knowledge management)从业者并没有把技术看作其最佳的实践领域，然而，我们认为技术确实将成为业界最佳实践。这么来看，你提炼事实、洞察力和信息，然后系统地将其提供给数以千计需要据此制定更佳决策的人们。也许你觉得这只是一种“知识传播”——正如那些大型服务器平台的用途一样。有时，你需要的只是汇总数据。但是，能够实时使用更详细的、可指导行动的信息的确会提供更有价值的知识，不是吗?

作为领导IT部门的CIO也必须遵循一些决定成功与否的关键要求。首先，要在IT团队和一线用户之间制定一个“服务级别协议”来保证性能和可用性。在双方的磋商过程中，所有的成本问题、真正的业务需求以及项目要实现的目标都将得到充分的讨论，而这些因素将决定信息访问的优先排序。第二个成功要素是关键任务可用性。整个信息供应链必须是“永远运行，永远可用”的。由于许多业务流程是一直运行的，普遍化BI子系统也必须符合这个要求。但是多数公司还没有把端到端信息供应链定为关键任务。这是风险最大的地方。不过令人欣慰的是，多数IT团队知道如何在其主机和UNIX服务器上实现这一点。他们只需要将那些原则应用到普遍化BI基础设施上即可。

有了普遍化BI，企业终于可以激活那些存储在海量数据库里的数以TB计的被动数据。他们可以几秒而非几个小时的网速将知识迅速转换成经济价值。他们能够为各项业务带来无限的适应性，创造如同其集中式数据库功能一样真正可持续的企业竞争优势。

在各行各业的领先企业里，你都能找到很多这样的例子。希望知识管理从业者最终都能对数据仓库技术应用于其神圣的领域表示热烈欢迎。而且，这是一项将数据提炼成知识，并系统地传播给成千上万的知识工作者的技术。

有人曾说过“当A到达时，B刚浮现，而C仅仅露出地平线。”

很明显，知识管理时代早已到来。普遍化BI还在发展中。那么什么刚露出地平线呢——宇宙的Omega点?我们已经无法向法国哲学家Teilhard de Chardini讨教这个问题了，但那一定会是一个很有趣的讨论。

从早期使用到主流应用，普遍化BI保持着上升的发展势头。梦想家们已经开辟了前进的道路，但是你仍然还有时间借助使用普遍化BI成为行业领袖。你需要的是一个愿景、一项清晰的战略以及一幅能力路线图，以便更有效且更经济地展现你的业务的差异化优势。现在就开始行动吧，等到普遍化BI非常普及时那就晚了。