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Web 2.0能够拯救商业智能吗

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犹他州奥格登警察局局长Jon Greiner最近把手下的犯罪分析员队伍由1人扩大到了11人,不过没有招聘一名新的警员。

来源:论坛整理 2009年2月8日

关键字: 安全防范 Web安全 安全策略

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   犹他州奥格登警察局局长Jon Greiner最近把手下的犯罪分析员队伍由1人扩大到了11人,不过没有招聘一名新的警员。

    Greiner给现有的警力八名副队长和两名局长助理配备了新型、易于使用、基于Web的商业智能工具,这样资深警员就能够混合来自逮捕记录、法庭卷宗、缓刑记录、辖区地图及其他来源的数据,从而确认犯罪模式、准确列出案件多发地区,以防止犯罪发生。

    Greiner解释: “手下的警察比我年轻30岁,他们爱玩游戏; 我认为,要是能把界面友好的工具交到他们手里,他们应该会干好犯罪分析工作。”如今,这些警察使用新的商业智能工具来描绘犯罪地理画像,并分析警察数据,“只要短短几秒钟”。而以前,警察局的一名犯罪分析员交出分析报告可能需要好几天才能完成。另一个好处是,街头值勤经验丰富的资深警察现在能够把掌握的第一手信息运用于犯罪分析。

    商业智能的Web 2.0世界

    在商业智能2.0世界中,商业智能最初的一个重要承诺终于得到了兑现: 一类更广泛的普通商业用户(而不是以前的统计人员或者数据分析员)正在利用创新的技术和基于Web的商业智能功能。警察、医生、会计师和销售员都在混合及分析来自各个来源的结构化和非结构化数据,而获得的这些数据是他们最关心的。

    Gartner公司的分析师Kurt Schlegel说: “所有这些新技术旨在简化构建及使用分析应用程序。”他强调,如今许多公司经常提到最终用户和开发人员缺乏技能是部署传统商业智能应用系统时面临的一大障碍。有关数据表明: 在大多数组织,经常使用报表、即席查询和联机分析处理等工具的最多不超过20%。

    相反,大多数公司依靠早已不堪重负的IT部门或者内部的商业智能专家团队来满足用户对报表、分析和预测的要求,这个过程至少需要持续好几周。然后,决策者终于接到报表后,他们又常常不全信,因为数据失去了相关性或者时效性。

    不过,这一幕正开始出现急剧变化,这归功于高度直观、更易使用、基于Web的用户界面,以及更好的数据管理和访问模式(如面向服务的数据架构),它们让用户能够混合处理来自众多来源的所用格式日益标准化的数据。

    IDC公司的分析师Dan Vesset说: “我们看到了这一幕: 混合技术、地理信息系统(GIS)地图技术以及按需商业智能解决方案,让用户可以把自己的数据与来自外部来源的数据合并起来,并加以显示。目的就是,让IT人员摆脱开发用户界面和报表的工作,让他们更专注地投入到数据质量和数据集成方面。这就是这些技术带来的最大附加值。”

    Vesset强调: “另一个很大的变化就是许多公司的业务管理部门认识到了商业智能具有的潜力。业务人员看到了分析工具的真正价值。许多组织正在开始设立隶属业务部门的信息管理小组和商业智能研发中心。”

    一种新思路

    一个例子就是马萨诸塞住房金融局。该部门的商业智能团队把地理地图功能(包括MapInfo软件具有的位置智能功能)集成到了Cognos商业智能仪表板当中,从而让整个部门的用户可以访问采用地理格式的信息。商业智能项目经理Carl Richardson表示,以前只有12名超级用户才能访问地理工具。而现在,该部门的300名员工都可以访问及处理采用地理格式的商业智能数据。

    Richardson说: “我们期望更多的人能够进行分析。这有望让普通用户也能访问及分析地理数据。他们可以根据数据构建专题地图和点状地图,这项功能对每个报表部门的人来说都很重要。”

    一个例子就是结合住房部、贷款和公共交通等方面的数据,以便随后可以分析,并且采用地图格式来显示,表明该部门的几个住房部位置靠近公共交通系统。

    Richardson说: “能够处理采用图形格式的这些数据,而不是把这些数据放在数据库中,这大大提高了我们的反应速度。”

    眼下,地图工具可能是最流行的商业智能混合应用; 专家们表示,这个领域的前景几乎不可限量。集成式搜索和内存中分析等技术将便于为数量众多的结构化数据编制索引,并便于根据越来越庞大的数据集构建高性能的分析应用程序。它们还有望让用户能够用新的方式来探究数据、发掘新的宝贵信息。

    在Excellus BlueCross BlueShield这家健康保险公司,企业架构师Mike Axelrod正使用JustSystems公司的XFY软件,试着把理赔数据和健康计划数据结合起来,以便员工可以分析不同计划和福利的成本效益。Axelrod谈到未来时表示,预计会出现这种场景: 在健身房锻炼的人可以利用健身器材,把数据上传到基于Web的健康日志。然后,用户可以把该数据与其他信息结合起来,分析个人总的健康状况以及实现个人目标方面的进度。

    Axelrod说,混合技术“解决了由来已久的数据孤立问题。”

    Axelrod表示,Excellus还在其客户服务呼叫中心使用JustSystems的混合技术,以便在一块屏幕上显示众多数据,而这些数据可能位于多个系统上,包括绿屏终端以及基于Web的应用程序。

    使用Excellus现有的面向服务架构界面,JustSystems软件可以从理赔应用程序获取信息,然后通过浏览器把该信息展示给客户服务代表。如果该服务代表还需要来自保险单应用程序的数据,该软件也会获取并加以显示,不过理赔信息仍会停留在屏幕上。

    跟踪及负责制

    另一个用户汤姆森金融公司(Thomson Financial)在使用Serena Software公司的MashUp Composer,以便把来自该公司的Salesforce.com应用程序的信息与有关其各种产品的信息结合起来,让销售员能够在短短三分钟时间内,针对特定客户提出定制的销售方案。然后,经理们就可以通过销售流程来跟踪这些方案,包括批准及延长销售员提供给客户的产品试用期。

    John Hastings-Kimball是这家公司负责工作流解决方案的前任副总裁,最近离开了汤姆森公司,转投Serena公司。他说: “从集成的角度来看,这并不过于复杂,但大大增加了价值。”

    他说: “以前,高层管理班子极少负有相应责任; 销售员可随意为客户延长产品试用期。在一些情况下,我们的客户居然试用了一年多产品。如今,要是产品试用期延长后超过了某段期限,就会引发警报; 销售员就要赶到副总裁办公室,说明情况。”

    使用商业智能混合技术的结果就是,汤姆森公司把旨在吸引客户过来的产品试用期从平均75天缩短到了36天至40天。

    虽然用户友好的商业智能和商业智能混合技术可能具有显著的商业效益,但不是说它们就没有难题了。专家们表明,正如整体的传统商业智能和数据集成一样,数据质量至关重要。

    IDC公司的Vesset说: “最重要的方面就是数据质量。这包括数据治理、主数据管理,以及所有为了确保获得正确数据而需要部署到位的相关基础架构。”

    Hastings-Kimball表示,在较大企业,IT人员本身可能就是一大障碍。他说: “好多新冒出来的商业智能混合技术厂商名气并不大。我在汤姆森公司时遇到的情况是,如果对方不是Siebel、Salesforce.com或者SAP这样的大厂商,IT人员听都不想听。IT人员需要这些庞大的企业应用软件。如果不是那样,会吓跑IT人员。”

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