商務智能（Business Intelligence，簡稱BI）是國內外企業界和IT界廣泛關注的一個研究方向。它將先進的信息技術應用到企業的生產、經營和管理中去，使現有的企業信息庫能夠為企業發展和市場競爭提供有效的決策參考，進而提高企業效率，降低運營成本，挖掘潛在商機，并開發出更具競爭力的個性化產品及服務，提高企業的市場競爭力。

但是隨著互聯網的發展以及企業信息化進程的迅速推進，企業內部業務寬帶數據急劇增長，使得傳統引的數據處理能力顯得力不從心，其自身具有的一定程度上的封閉性以及帶來的一系列問題也凸顯出來。云計算作為一種新興計算技術，在數據挖掘、圖像處理和大規模數據處理等領域有著廣泛的應用前景，其獨特之處在于它可以提供無限的廉價存儲和計算能力，為用戶提供龐大的數據“云端”，這就使得云計算與商務智能的結合成為了必然。

本文將對傳統BI的應用及其存在的問題進行分析，進而對比分析云計算視角下BI的優勢，在此基礎上對云計算在BI中的應用及其對企業核心競爭力的影響途徑做一些深層次的討論，并以實踐案例說明云計算與BI結合的可行性。最后筆者對今后如何應用云計算環境下的BI系統提升企業競爭優勢提出了可行性建議，以期為今后的相關研究提供理論支持。

1、商務智能及其應用

商務智能是一種基于大量信息基礎上的提煉和重新整合過程，能提升企業共享、獲取和分析智能的能力，已成為企業智能化決策、實現商務利益的重要手段和工具。商務智能將數據倉庫）、聯機分析處理和數據挖掘等信息技術結合起來應用到商業活動中，從不同的數據源收集數據，先經過抽取、轉換和加載的技術處理，再送入到數據倉庫或數據集市，然后使用合適的查詢與分析工具、數據挖掘工具和聯機分析處理工具等對信息進行處理，把信息轉變成為輔助決策的知識，最后將知識呈現于用戶面前，從而實現技術服務與決策的目的。

BI已經廣泛應用于電信、保險、銀行、醫療、交通等眾多行業中。例如電信業用于客戶描述和定位及需求預測等方面：在保險業可根據投保品種、投保人等歷史數據，合理設定儲備金數額、保險金標準，進行風險分析和損益判斷，提供個性化保險服務；在銀行、金融和證券行業，可分析客戶收益，調整市場活動，建立信貸預警機制，進行更精確的組合業務評估i在制造業可以在銷售、營銷方面采取更主動的行動以吸引客戶，預測需求，及時訂貨和補貨，實時了解供應商和代理商的情況，優化調度、配送和運輸過程，實現低庫存水平。只要一個企業積累了歷史數據，并且有對這些數據進行分析的需求，BI都有用武之地。

2、傳統BI的問題以及對企業的影響

隨著BI應用環境的擴展，傳統意義上的引也逐漸暴露了其本身的一些弊端，制約了BI的進一步應用。主要表現在如下方面：

由于企業都是各自購買或開發適合自身情況的BI，使傳統意義上的BI難以實現信息共享，造成了一定的封閉性； 由于自身數據處理能力有限造成的時延，也難以達到企業對信息實時性的要求； 傳統意義上的BI過去一直是大型企業的專利，美國服務器租用，中小企業由于信息化基礎較差，在資金、技術以及人才方面都嚴重不足，這使得傳統BI難以走向“千家萬戶”； 傳統BI還面臨著功能單一、操作復雜以及通用性不足等弊端。

這些弊端對企業核心競爭力的影響也是顯而易見的。主要表現在：

數據處理能力的局限性造成的決策時延不僅使企業錯過了對市場需求預測的最佳判斷，也不利于及時解決企業運營過程中隱藏的一些瓶頸問題，造成了企業無法有效建立市場競爭力和組織競爭力； 企業信息難以實現共享，不僅不利于企業及時了解競爭對手和市場的重要信息，使得企業不能根據現實環境的變化而及時改變戰略部署，更使得企業的創新能力受到影響，影響了企業的核心產品和知識技術等競爭力的形成； 中小企業無法有效使用商務智能的現狀，加上信息化過程中所浪費的企業人力、物力和財力等資源，使得它們不能從事核心業務的發展，更無法實現相關企業業務系統數據的提取和整合，市場狀況、管理能力、客戶溝通、創新能力，尤其是決策能力等事關企業核心競爭力的方方面面均不能得到有效提升； 操作界面可視化與人性化的欠缺，均導致其不能在企業中得到有效的推廣和應用，影響企業技術能力的提升，所有與之相關的組織能力都局限在了一定的范圍內，等等。這些傳統BI應用過程中的瓶頸問題亟待解決。