尽管企业以前只依赖直觉，但它们现在可以利用业务智能及分析做出基于事实的决策并回答以下这些问题：如何设计产品价格，新服务以哪些市场为目标，以及如何降低风险。在本系列中，我们将讨论在业务智能及分析中应用云计算的价值。在第一部分中，我们介绍了业务智能及分析的原因。在本文中，我们将讨论智能分析云的特定价值。
信息和推动信息不断发展的技术，以及信息的各种方式改变了我们的生活和工作方式。业务智能及分析旨在通过将大量数据转换为有价值的洞察来改进我们的决策。
因为有较好的分析和理解数据能力，从首席高管到一线员工都有权展现基于事实的分析，并可能影响重大决策的制定。企业可以挑战现状并采取大胆的措施来提高性能。最终的目标是在适当的时候获得合适人群的正确信息。但面临的挑战是转变企业功能来提供有效的业务智能及分析服务。
除了处理不断增加的数据，另一个挑战是将数据转变成相关信息。如今，信息流动得非常快。访问相关数据和更好地预期未来成果的功能具有重要价值。这种前瞻性能力可帮助企业权衡利弊并对未来追求做出更好的决策。业务智能及分析技术有助于将不断增加的数据量转换为洞察。
计算机的使用范围已经扩大。引入信息技术的同时，业务也通过将计算机简单用于自动化表格处理这样的重复任务而得到改进。现在的创新可以整理大量数据，并将信息转换为直观的报表和记分卡。要考虑这些潜在影响。在许多其他机会中，您可以利用创新技术做出更好的决策，即在哪里销售新产品和服务，或使用医疗信息以提供更好的治疗，或改善城市交通状况。业务智能及分析背后的基本概念并不新鲜。在一段时间内，定量分析法曾用在业务中，如金融市场贸易。现在的变化是提供业务智能及分析服务的技术和工具日益成熟。现在的工具可以轻松访问整个企业中的所有业务智能及分析工具，而不是仅仅访问指定用户群，例如，IBM Cognos 8 BI 这种工具具有直观的用户界面，而且与云计算部署策略结合。
想像这样一个组织，在组织中可以有效且及时地共享相关信息（可能是客户或库存量数据）。员工个人可使用公共服务生成自定义报表，而不是每个人都将相似信息存储在自己的电子表格中。企业可通过该服务和相似场景利用业务智能及分析方法改善信息共享，并将基于事实的分析引入主流业务中。
但是，技术仅仅是开始。如何使用技术会提供更大的增值。比如，企业执行了一项软件和硬件解决方案。在典型模型中，业务分析师将请求提交到 IT 服务组进行分析并提供报表。技术娴熟的 IT 员工可能了解他们从事的业务，但未必是这方面的专家。如果业务分析师不需要深层技术知识就能够分析数据，那么就可以实现效率并获得深入洞察。这样的话，决策制定的速度会提高。业务分析师可以直接访问分析和信息，而不必等到 IT 资源变得可用。应删除不必要的通信级别。通过移动任务，如创建来自 IT 服务组的报表，可释放这些资源以开发新的创新。
云计算
在转换 IT 功能以提供有效的业务智能及分析服务之前，考虑云计算的样子非常重要。您可能要模拟一项基于当前成功服务模式的 IT 服务，如水或电力设施，而不是重新发明车轮。公共设施可服务于许多客户，同时还能标准化并集中化交付。他们使用规模经济提供有竞争力的价格和附加价值。进一步考虑之后，您可能会考虑这些运营需求：可扩展、有弹性、灵活、自动化和标准化。您也可以想象这样一种环境，终端用户用简单的方法请求服务，而且有添加、维护和退出服务的简易流程。由于存在许多不同的方面，开发业务智能及分析服务时我们应从哪里开始呢？首先，考虑服务的运营部分，并确定它们（比如，公用设施）是否是集中化的良好选择。
服务的四个关键运营部分是：
硬件 软件 数据 业务应用
硬件基础架构可由企业进行集中管理，或由业务线进行本地管理。本地管理办法会使服务场激增，而且这会产生逆转，因为企业正在利用虚拟化并想要从经济规模中获益。
可基于部门级别或企业级别购买业务智能软件和中间件。随着时间的推移，部门可能会开发不同的首选项和技能组合，但在协商产品的较大量许可或较小系列的企业范围软件时实现的节约经常会超过这些首选项。
在管理和维护成本方面也会看到进一步的成本降低。但是部门强烈反对数据集中化。数据责任是一个敏感话题。业务线必须控制信息，因为这些信息对其所负责的业务而言十分重要，因而业务线想要自己管理数据，这就使它们有足够的灵活性来应对市场变化。
业务应用程序为每个业务线提供战略价值。虽然可集中基础软件和中间件，但将同样的方法用于区别终端用户应用程序的价值是行不通的。
在可操作组件中，硬件和软件基础架构组件为自己提供了集中化方法。该基础架构的集中化和标准化就称为云计算。虽然云计算标志着从分布式状态转变到集中化状态，但在这种变化仍然有实际价值。业务线可以重点关注其数据和业务应用程序哪个更重要，并且还可从指定云供应商处获得可靠的基础架构。
云计算这个术语用于不同的领域。但是，云计算的用途有着共同的主题。一方面，云计算是一种基础架构和服务方法。另一方面，云计算也是一种用户体验和业务模式。
云计算是：
可扩展性：可在不影响功能的同时增加容量。 灵活性: 允许应用程序在基础组件发生故障的情况下仍然继续运行。 弹性: 可在不改变或妨碍当前功能的同时添加或更改功能。 自动化和标准化：以标准化方式添加资源，可能的话以自动化方式添加资源。 服务生命周期支持：设置新的基础架构和软件，并对其进行维护或使其淘汰。 自助服务：提供便于使用的界面，允许无深厚技能的终端用户请求新的资源。 云计算不仅仅是对数据中心基础架构的改进，还是一种用户体验和业务模式。在云部署中，终端用户会看到易于访问且快速提供的标准服务产品。图 1 描述了云计算及其基本组件。
图 1. 云计算的组件
云计算的基本内部组件是数据中心基础架构、服务目录和组件库。数据中心基础架构包括硬件（如 System z）、软件（如 IBM Cognos 8 BI）和中间件（如 DB2）。组件库包含硬件、软件和交付服务所需的服务组件。软件目录列出为客户提供的服务，例如，服务目录可包括 Linux 客户的安装，Cognos 许可，甚至是一项完整的智能分析云服务。
云计算中的关键角色是服务消费者、管理员、软件发行商和组件供应商。服务消费者通过具有标准用户界面的访问服务提出请求。云管理员监控并管理交付的服务和资源。软件发行商可能是开发自定义服务的内部部门。组件供应商（如 IBM）也会提供智能分析云这样的服务。
讨论云计算时，区别两种类型的云是十分重要的。虽然命名方式不同，但仍存在主要分类，即公共云和私有云。
服务供应商拥有和管理公共云，并通过订购进行访问。公共云在每用户价格的基础上提供一系列标准化的业务流程、应用程序和基础架构服务。公共云的优点包括标准化、资本保持、灵活性和较短的应用程序部署时间。 私有云只能通过公司或合作伙伴网络进行访问。私有云提供更多的自定义能力，推动效率，并且保持标准化和实现最佳实践的能力。其他优点是可用性、弹性、安全性及隐私的级别根据不同于外部供应商的企业水平确定。
对很多企业来说，公共云不是十分安全可靠。而私有云提供了更大的灵活性，并用于企业级的解决方案。
IBM 智能分析云
业务智能及分析功能的转换会导致改变重要的决策，帮助预期未来成果并授权于员工。IBM 智能分析云服务产品旨在克服挑战，以改变并使客户成功提高其自身的业务智能及分析功能。
IBM 智能分析云是：
在私有云部署的客户位置上支持业务智能及分析交付的服务产品。IBM 智能分析云的目标是使业务更智能，授权于企业并使所有员工（尤其是与客户和供应商密切接触的员工）做出更好的决策。
要想既从服务产品中获益又能证明其价值，IBM 在内部执行智能分析云。该内部解决方案被称为 Blue Insight，而且目标是通过开发企业范围的业务智能及分析策略转换 IBM，而且该策略利用：
分析与业务智能领域的公共服务、基础架构、知识和流程。 集中式基础架构，即授权企业利用其领域的专业知识转换计划。
执行 Blue Insight 的结果会产生很多益处，包括：
整合的业务智能和软件产品集合 一个终端用户可以挖掘更大量的数据源 服务 200,000 多名用户的能力 硬件、软件的成本节约和经营效率的提高 增强的弹性
没有挑战就没有 IBM 的变化。不同的业务线拥有自己的业务智能方法以及不同的软件和硬件产品。在对数据和其他服务方面集中化时还存在阻力。但是最后，IBM 实现了重要价值。
IBM 下一步准备帮助客户了解自身体验，并使他们获得基于云的业务智能及分析的益处。
IBM 智能分析云大大减少了单个 BI 环境的部门解决方案数量，而且这种环境支持整个业务线上的大量用户。此外，智能分析云：
通过对部门业务流程、企业安全性及合规性的单点控制改善标准化。 更有效地使用技术资源以支持常见的业务智能及分析交付工具。 降低支持企业范围服务所需的资本和运营费用。 支持分配业务智能及分析服务的自助服务方法，而且这些服务降低了向新的分部、部门和用户交付服务的时间、资源和成本。
借助智能分析云，IBM 可帮助客户端创建业务智能及分析服务。像 IBM 一样，您可以期望看到云计算的积极结果，如成本节约、支持大量用户的能力以及软件产品集合的简化。更有效的进程提高了可访问性，并使整个企业的服务客户能够挖掘智能及分析功能。业务线可以使用常见的分析服务整理信息，并做出更加基于事实的决策。基于云的业务智能及分析提供了巨大潜力。启动后，这些功能展现了前所未有的机遇。
结束语
下一部分我们将讨论智能分析云所包括的服务。本文和下一部分所提出的需求组合是以下架构的基础：“架构概述”、“功能架构” 和“运营架构”。