近幾年，中國市場風起“云”涌，在人們不知所“云”和一知半解之際，“云”就以彌漫的姿態瞬間遍布市場，云數據、云殺毒、云輸入法、云電視、云報銷等，早已成為人們并不陌生的名詞。

現今，“云”也被推到企業管理潮流的風口浪尖上，成為近幾年企業管理革新最為火熱的話題之一。為應對企業管理之需，國內外各大管理軟件廠商也都開始斗智斗勇，交鋒云端，各種云管理軟件也都爭先恐后的相繼推出，例如元年軟件就在2012年8月推出了國內首款云報銷平臺。

那么，云到底是什么?云何以興盛?龐大而無序的云如何管理?企業又如何能從云中獲取價值的?

云是什么?

所謂“云”，就是打造“云計算”數據處理基地，是數據集合的共享平臺，即數據儲存、處理，以及信息的傳遞和數據庫維護的空間。一般有廣義和狹義之分，廣義的云是基于整個社會的數據和信息，對其進行維護和管理的虛擬計算資源。而狹義的云是基于某個具體行業或領域，按一定規律和標準的對大量數據進行維護和管理的虛擬計算資源。

為什么企業“云”爆炸?

根據IBM最近的一項研究，過去兩年生成的信息占整個人類歷史信息總量的百分之九十。這就是大數據，其體量已經達到了傳統數據庫管理系統無法有效處理的程度。隨著企業業務的擴展，數據量也開始劇增，已從TB躍升到PB級別。市場調研機構IDC的研究也顯示，到2020年，全球以電子形式存儲的數據量將達到35ZB，是2009年全球存儲量的40倍;而這其中，企業數據正在以55%的速度逐年增長。

元年諾亞舟認為，正是由于數據呈指數級的擴張和對數據傳輸和儲存需求的提高，面對大數據的挑戰，企業需要一個自動化的、橫向擴展的存儲平臺。因而，隨著云技術的不斷地發展，海量數據急劇增長，催生了一種較為經濟的、新的數據管理模式——云。之所以說它較為經濟，是因為為自己使用的那部分資源買單，而無需支付大筆的IT和人力費用。 #p# 

如何管理“云”?

關于數據的商業價值，IDC認為：“領軍企業與其他企業之間最大的顯著差別在于新數據類型的引入。那些沒有引入新的分析技術和新的數據類型的企業，不太可能成為其行業的領軍者。”然而，隨著企業數據量的快速增長，云中的數據量也在日益增加，TB為單位的海量數據使得原有的數據分析逐漸捉襟見肘，實時處理這些數據的能力已成為大數據時代企業的重要挑戰之一。

簡單來說，“云”只是海量數據的集合，數據本身并沒太多價值，基于數據的處理和分析才能為企業帶來的巨大的價值增值。正如《戰略與經營》雜志特約編輯尼古拉斯·卡爾所說，如今電腦技術已經高度普及，但是戰略性地利用技術的才能和智慧才能有效地獲取、分析和應用信息以獲取更大的利潤和更快的發展。基于此，BI(商務智能)從沒落貴族轉變為崛起新秀，成為釋放大數據價值的最佳數據分析工具。

BI由Gartner分析師Howard Dresner在1989年提出，是將企業現有數據轉化為信息和知識的過程，是幫助企業做出明智經營決策的一種工具。BI幫助讓企業更客觀的了解經營現狀、更智能挖掘企業潛力、更迅速做出商業決策，將所掌握的信息轉換成企業的競爭優勢，是企業暢游數據海洋，挖掘海量大數據中價值金礦的有力工具。

元年諾亞舟認為，如果我們把“云”比作野馬，那BI就是企業手中的韁繩。野馬奔跑的方向正確與否，這取決于手中的韁繩，同理，企業能否從海量數據中獲取真正所需的商業價值，這就取決于BI。

那么，企業如何給“云”做BI呢?具體來說，BI是通過給云中的數據制定“游戲規則”(對不同主題進行不同分析)，將分散的數據進行搜集、整合、清理和診斷，借助一定的分析手段，進而將數據轉化為信息和知識，快速準確的提供報表并提出決策依據，進而為企業管理者做出明智的業務經營決策提供支持。例如：元年的云報銷平臺，將企業分步在全球各地的分散費用數據按照一定的規則進行有序的規整，形成全企業統一的費用管理平臺。

BI對數據的分析處理主要包括三個方面的內容。

首先，是數據倉庫或數據集市的建立，對數據進行預處理。BI以企業經營管理需求為基礎，根據不同分析主題，從企業許多來自不同的運作系統的數據中提取出有用的數據，以保證數據的正確性，然后經過抽取、轉換和裝載，即ETL過程，合并到一個企業級的數據倉庫里，得到企業數據的一個全局視圖。

其次，是聯機分析處理和數據挖掘，進而將數據轉化為信息和知識。聯機分析處理是在數據倉庫的基礎上，對商業問題進行建模和數據進行多維分析。而數據挖掘通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。即使用諸如神經網絡、規則歸納等技術，用來發現數據間的聯系，做出基于數據的推斷。通過聯機分析處理和數據挖掘，決策人員和高層管理能從多維角度準確掌控企業的經營狀況和了解不同數據之間的相關關系，以便制定正確的決策。

最后，是知識結論的展示，實現知識向智慧轉變。通過借助信息化系統，以簡單、豐富和直觀的形式，將查詢報表、統計分析、多維聯機分析和數據發掘的結論展現企業管理者和決策者的面前。而隨著管理者對知識的不斷積累和更新，會進一步將知識轉化為企業管理者的智慧。

以元年諾亞舟的BI項目為例，它通過精準定位面向服務省公司領導、各級管理人員和財務部專業分析人員，構建了整體的財務指標庫、財務數據的服務云、建立財務運營的整體服務體系等，還設置了不同場景的展現，通過條理清晰的財務價值數據系統架構圖建設，體現不同的管理主題。整個項目被分成十大專題分析體系，對每一項主題都有具體的指標和專題化的分析、實時業績的控制以及利潤監控的分析。元年諾亞舟BI構建了文檔搜集的信息管理平臺，最終使財務人員把時間精力花在透過數據發現問題、推動內部環境改善方面。

結語：

如今，企業數據市場正在面臨大數據的侵襲，在未來幾年，數據資源將集中地遍布全球的云服務器中。對企業來說，海量數據中蘊藏了大量價值金礦，而對數據的分析和處理能力直接決定企業挖掘數據商業價值的能力，如果企業想要正確地對數據進行分析，必然需一個聰明的分析師，即處理海量數據集的“智能”工具，幸運的是，商務智能應運而生。我們期待智慧的企業出現，智慧企業把海量的云數據變為信息，再把信息加工成知識，最后從知識里提煉智慧，為企業的騰飛插上高翔的翅膀。