嵌入式商业智能（BI）与你的数据仓库

当下，我们所需要的一切东西似乎都可以是一次性的、只在我们需要的时候立刻能提供某种用途: 纸盘子、柯达的FunSaver相机、网上交易使用的一次性信用卡号，甚至一次性手机都很容易找到。但在业务数据管理上有没有便宜的即时满意呢？如果我们在商业智能（BI）上收集到的数据类型和使用它的方式发生巨变，可以在一种像(虚拟)空间那样的大型数据仓库中存储所有呢?
随着嵌入式商业智能(BI) 的日益普及，这些问题已经开始出现。长期以来，数据仓库解决了商业智能(BI)和相关分析的问题。在一个地方有越多的数据，用它来挖掘洞察力就越简单。然而, 在某些方面的业务决策上这种情况正在改变。当你需要基于实时数据做出快速决策时，你不能到大规模的数据仓库中取了一张上一个财政季度的报表进行审查。相反, 你想要一种嵌入式商业智能 (BI) 仪表盘和实时商业智能 (BI)
报表为你提供需要的洞察力。
嵌入式商业智能（BI）如何提供数据

嵌入式商业智能 (BI) 在收集数据和产生报表时的优势是，这些功能被置于应用程序本身。没有必要把数据放在另一个数据库进行计算或存储。你需要的信息可以立刻从应用程序内生成。你可以在点击几下鼠标和敲击几下键盘之中得到电子表格、关键业绩指标（KPI）的图形显示或其它报表。这种信息在你的日常运营决策过程中可以发挥核心作用。
信息是当前的 — 但这并不意味着你只能访问最近的数据。你可以在应用程序无论多久的历史中结合交易数据以审查长期趋势。只要你想看到的数据在业务应用程序的内部,它就可以作为嵌入式商业智能(BI)的一部分。瞬间就能知道你所查找的所有信息是精确的让你处于优势。你不会在一个仓库环境中查看信息, 而数据源的数据已经有了新的更改。
这不是一个完美的解决方案

当你考虑嵌入式商业智能(BI)的结构时，它的缺点和优点一样的明显。如果你有许多不能实时分享数据的独立应用程序，嵌入式商业智能(BI)的功能将是非常有限的。你不能获得有关整个企业全面视角的数据。这就是为什么数据仓库仍在起着重要的作用。它们对不同来源的数据进行清洗和存储。在数据仓库中可以分析来自多个应用程序的数据并提取长期决策所需要的商业智能(BI)。只能在某个应用程序中提供洞察力的嵌入式商业智能
(BI) 就不能提供战略规划所需的洞察力。
在未来实施“数据集市”时数据仓库可能不会被经常用到。因为它可以加入更有效、更廉价的嵌入式商业智能(BI) ，数据仓库的作用是多余的。毕竟，当你可以直接从母程序本身中得到所需信息时，为什么还要建一个数据集市提供过时信息呢?
嵌入式商业智能(BI)的未来

为更彻底地取代数据仓库，嵌入式商业智能(BI)和围绕/支持它的技术需要进一步发展。这些变化将可能是由企业级的业务客户的要求所推动的。有几个不同的解决方案可能进一步减少对传统数据仓库依赖。首先, 企业可以将遗存的大型机升级到一种可互操作的软件和数据管理平台，以增加企业所有的应用程序之间的交叉兼容性。独立的数据越少，越可能在各种或底层应用程序上嵌入商业智能(BI)技术。第二，企业可以从某个供应商那里选择签订多个定制的嵌入式商业智能(BI)解决方案。一种仅适用于特定机构需求的方法可以“灵活地”和各类嵌入式商业智能(BI)
资源链接到一起进行合并。这种实时混搭随着嵌入式商业智能(BI) 的成熟可能会变得更加常见。最后,只有当数据能被立刻在所有应用程序之间分享，企业使用商业智能(BI)进行战略决策以及经营的目的才能实现。

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