随着经济全球一体化的发展，云
商业智能（>>>点击试用）在业界存在了近十年的时间，近期一个新趋势的出现，即企业正在云上生成和存储大量的数据，又重新燃起了人们对于云商业智能的兴趣。
基于此，人们会利用一些分析应用和分析工具来分析这些数据。随着越来越多的数据源迁移到云上，采用云商业智能解决方案也就变得更加有意义，因为数据就在云上，而利用一个基于云的解决方案能够更容易地连接存储在云上的数据。
研究人员预测，2014年将是云商业智能的一个转折年。在过去四年中曾做过一项调查，调查结果显示，每年都会有大约30%的受访者表示他们会在云上运行其企业关键任务商业智能。然而，今年这一比例已上升到45%，这些受访者均表示他们会采用云商业智能。
过去，云商业智能产品通常对一些小企业来说更具有吸引力，其中的一个原因是因为这些小企业内部一般都不设有IT运维和管理部门，以管理其内部部署的产品和服务。然而，分析师们发现，现在一些大企业也开始部署云商业智能，而且一般都是从单一的工作小组或部门开始。
然而，将数据分析转移到云上也存在着挑战和困难，比如人们不可能将企业中所有的数据全部迁移的云上，尤其是在一些大型企业中。这也就意味着企业需要把来自于云上的数据和来自于企业内部的数据都放在商业智能软件中进行分析，而这一商业智能软件可以是企业内部部署的，也可以是云上的。
此外，带宽限制也阻碍了数据传输的速度。但如果企业要升级其带宽的连接性以提高数据的传输速度，那么会导致企业投入成本的增加。
即使存在了这些困难和挑战，一些企业也已经部署了云商业智能服务，而且这些企业中的分析师得出的报告也很有意思，尽管一些具体的数据无法使用。还有企业也都采取了同样的措施，部署了云商业智能服务，并表示这将有利于加快其产品投入市场的时间，企业也不需要去维护内部部署软件，而且非常简单易用，这一点很重要。
利用云商业智能 整合多种来源的数据
以千禧传媒为例，千禧传媒是一家移动广告营销平台，其业务需要将所有不同的数据来源，包括现场的和云上的数据都收集起来。
大约在两年半以前，千禧传媒的席技术官就开始利用商业智能分析的方法将来自于Salesforce的数据与来自企业内部系统的交易和金融信息匹配、联系起来，以使企业的决策人来形象化这些数据和信息。
面对多个不同来源的数据，且这些数据并没有被整合到一起，人们是不可能基于这些数据来做商业决策分析的。企业需要商业智能，因为我们自己是不可能从多个不同的系统中提取和收集数据，并能够逻辑地连接这数据，然后在用户界面上观察这些数据以掌握企业或业务的发展情况的。
同时，也希望其企业中更多的人，如数据分析师能做到整合所有的报告，而不是仅仅向那些懂得如何编码，如何连接后端数据库的技术专家作报告。而且，企业还需要一个灵活的系统，这样那些软件就会很容易维护，同时也很容易创建更多新的用例。
同时，在一定程度上也消减了一些内部部署的商业智能软件，因为企业部署太多商业智能软件的话会增加企业的管理和运维成本。而且，企业产品投入市场的时间也同样重要。
千禧传媒已经不再需要Good Data提供的云商业智能解决方案，而且千禧传媒初的项目也还有三个月就要结束了，接下来的项目也将在一个月内准备就绪，并开始执行。
将本地数据发送到Good Data对于千禧传媒来说也并不是什么难事。千禧传媒每天都能产生大约10TB的原始数据，但是每天却只能发送到Good Data 18MB的压缩数据。在我们将数据传送到云上之前，我们会在我们的系统中将这些原始数据转换为我们需要的具体数据。
但是，并不是所有的企业在传输数据时都能做到这一点。这对于一些企业来说其实很难，甚至比在数据库和分析工具之间来回迁移数据还要难。也就是说，在云商业智能中保持数据的少量传输非常重要，企业可以更好地解决成本和上传/下载的带宽问题。
在千禧传媒，工程师们主要负责从各种不同的来源中提取数据，然后将这些数据上传到Good Data上。此外，有两个数据分析师已经写出了500份的报告，约有40多个千禧的员工已经阅读了这些报告，并将它们整合到了一起，同时进行深入研究，制定成一个报告合集以供分享。
多层次用户，同时设有不同的权限，可以允许企业里更多的人安全地处理数据。这表明企业的主管们没必要都成为数据科学家，同时在权限整合和重新生成报告的过程中也不会出现什么差错，因为他们在一些行为上会受到一些的限制，比如，从后端数据库中采集新的数据。
快速、灵活地部署云商业智能
向医疗行业提供基于web的软件和服务，需要在其内部分析大量的数据。大约一年前，公司开始着手寻找一种更好的方法去追踪上百条、在可能的时间里出现的有关客户实施的数据信息。
因为我们拥有一个基于云的平台，所以我们可以实时地监控这些客户实施的进展情况，并获得客户行为和他们在执行过程中的相关数据，再把这些数据放到我们所谓的‘中枢’上，或者寻找一种方式让我们可以积极地检测到客户实施的过程等等，这些对我们来说其实也是一个很大的挑战。
需要一个系统，该系统要能够收集到有关执行生命周期中每一个点的信息，以便更容易地找到问题出现的地方。例如，客户将他们的传真机路由到系统中，如果既定客户没有收到传真，那就说明客户还没有改变其传真号码。或者，以一个长期客户为例，如果传真信息中电子信息的比例相对来说在增加，那么也就是说有些人可能错误地更改了设置。
当开始寻找一款商业智能的产品以满足其需求时，该公司也有几点额外的要求。供应商的供货和服务必须要快(+微信关注网络世界)，因为我们有严格的时间表，需要在两到三个月的时间内完成这个项目。
同时，还需要一个产品用来做数据分析。我们想要投资的不仅仅是一个平台，也不是一个一次性的解决方案。
很快发现一些大型的、传统的商业智能提供商并不能满足需求，帮助它尽快推出其初始项目。此外，一些供应商的产品和解决方案用起来也非常地复杂，而且也会限制其未来的项目。
的大部分数据没有存储在云环境中，而是存储在其内部系统中，而且也没有出现过什么问题。该公司大约有五万多供应商客户，每天每个客户都要追踪100个指标。这些数据都是从一个内部数据中心中收集过来，然后放到一个个立的内部数据仓库中，相关的数据会从这些仓库中上传到Birst那里。
数据上传是自动的，而且每天会上传几次，同时还会创建使用工具和脚本用于工作流程，其中的一些工具和脚本是Birst提供的。
使用云商业智能可能出现的障碍
使用云商业智能服务都能够满足他们的需求。但是，企业在考虑部署云商业智能服务时，也需要注意可能出现的一些障碍。
个是“云洗白”。一些供应商指出他们向其客户提供一款云商业智能的产品时，可能还需要在用户的计算机上安装软件或者只提供云存储功能。在这种情况下，用户可能不会从一个真正的云产品，如卸载软件维护上获得利益和好处。
云商业智能服务或许并不像企业内部部署产品那样灵活。虽然企业有时候急于部署云商业智能，但是在某些情况下云商业智能解决方案并不能提供足够的定制化服务，或者其提供的定制化服务还没有企业内部部署产品所提供的那么多。
企业内部部署产品还可能提供更多与第三方产品整合的可能性。即使它的开放性是有限的，但是Good Data内部的某些流程可以允许第三方工具访问存储在Good Data的数据库。
此外，传统的商业智能工具一般都具有广泛的功能集，企业可以根据自身业务目标和需求选择更好的、更适合企业的功能。商务应用研究中心是一家分析公司，主要专注于企业软件领域。
与任何一款云产品一样，一个特定的云商业智能服务项目也可能会进展得非常缓慢，而且这种情况也可能是常发生的事情。此外，还会有一些其他的问题，比如云解决方案的性能和延迟等问题。
数据的传输速度也可能会很慢。同时，如果用户不再基于旧的数据制定决策，那么这也可能会影响数据分析的可靠性，因为新的数据并没有被传输到云商业智能工具上。上传速度总是出现问题，这也是企业在使用云商业智能时真正存在的一个瓶颈。
还有一个让企业可能会放弃部署云商业智能的原因是出于对隐私和安全性的担心，因为商业智能产品一般都是用来分析企业重要的数据的。但是，一些专家指出，实际上企业没有必要担心这个问题。
大多数云服务供应商自身都具有更加严格的安全管理流程，同时他们获得的安全证书也比大多数企业内部拥有的安全证书更加高级。
对于云商业智能和企业内部部署软件哪一个会促进企业信息化的发展，提供了非常有价值的建议。一旦部署了Birst的产品，那么其员工就能够很快速的访问有用的信息。但同时他们也会发现更多的问题，而需要找出这些问题增加的原因，并找到
解决方案。虽然没有问题是件好事，但是也要做好准备，以避免出现问题。
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