荷兰，凌晨1点，詹姆士想从荷兰银行（ABN Amro）的ATM机提取100元现金，但其账户余额只有28元，他的请求遭到了ATM机的拒绝。因为，银行从其数据仓库中调出詹姆士的有关信息并分析后发现，他是个高风险用户，之前有过延期还款记录，而且詹姆士提款的ATM机位于某娱乐场所旁。
而一位叫当诺的老人却从ATM机上取到了400元现金，尽管当时，其银行卡余额仅为128元。原因是银行经后台商业智能（BI）系统分析后发现，当诺没有任何违约记录，个人信誉很好，并且他所取款的ATM机靠近医院，系统分析认为当诺可能因为家人住院急需用钱。
这样的取款经历并不是故事，而是荷兰银行为客户提供的真实服务。荷兰银行BI系统的后台数据仓库提供商美商安迅信息系统有限公司（下称Teradata公司）中国区副总经理兼专业技术服务总监王闯舟介绍：“这样的决策分析过程是在一两秒钟之内完成的。”
走下神坛
一个毋庸置疑的趋势是，BI正在从辅助决策的神坛上走下来，开始被普及应用。
以往，BI系统曾经是管理者进行战略决策的专用工具，它更强调对历史数据的挖据分析，并为企业长期决策提供必需的信息；同时，BI应用多是独立的软件系统，和业务系统之间少有实时交互。如今，这样的状况正在悄然发生变化，BI正在与常规业务系统和管理系统更加紧密地融合，并且开始从企业金字塔管理架构的顶端向低层普及，更多地用于支持一线业务人员动态、战术性的运营决策。
十几年前，宝钢集团有限公司（下称宝钢）从赛仕软件有限公司（下称SAS公司）购买其第一套单机版的BI软件时，绝对不会想到，如今宝钢人所做的几乎每一项工作都已经离不开BI工具；每天多如牛毛的BI分析主题，都在帮助无数宝钢人做好自己手中的哪怕最细微的一项工作。基于BI应用进行业务的创新，已经成为宝钢的一种文化。一位从上世纪90年代至今全程见证宝钢BI建设过程的技术专家就曾经感慨：“BI不单单是买一个软件并且实施的问题，它让员工更加有创意，学会让电脑思考，用BI分析、提纯，进而帮你发现隐藏的规律。”就客户订单处理而言，宝钢拥有一套基于智能质量设计知识库的技术询单快速应答系统，基于这样的一套系统，客户在询单或订货时，只要提出最终目标要求，系统便会利用智能质量设计知识库在已经生产过的钢种中自动找出最接近的“近似值”来反复匹配，客户可从匹配指数高的钢种中进一步查看是否有同行业公司购买过这些钢材，并比较不同钢材品种的价格，而选择最优性价比的采购方案。通过这个系统，大量宝钢中小客户的采购人员，不需要有非常专业的钢材性能知识，也可以高效准确地制定采购方案。宝钢销售部门也因此提高了客户满意度，同样节约了大量客户咨询服务的成本。
SAS公司咨询服务部中国区总经理吕尚杰说：“像这样的系统，在宝钢还有很多，在宝钢，每天大概有一两千人在使用BI工具解决他们日常工作中遇到的问题。”而所有这些系统都建设在一个统一的企业级数据仓库系统之上。该数据仓库集中存储了由制造管理系统收集的大量来自各生产线的实际数据，以及来自各业务处理阶段的过程数据，为各种数据挖据和分析主题提供了有力的基础保障。
国际商业机器公司（IBM）全面负责BI业务的大中华区Cognos总经理李红焰强调，这种向业务一线普及的BI发展趋势已经得到了业界的广泛认可。同时，李还指出，IBM在收购Cognos之后，BI解决方案作为IBM历史上第一个完全意义上的应用层产品，正是遵循了其所谓的“平民化”路线。
不过，在李红焰看来，这种平民化趋势还不仅仅表现在，下层业务人员从BI应用中获得业务操作中的决策支持；同时也表现在，BI已经从原来的信息化高端行业，例如金融业、电信业等，向信息化水平相对较弱的制造业、零售业等行业普及；从资金实力雄厚的大型企业，向中小型企业普及。“也就是说，BI已经到了一个全面普及的时代，”李红焰说，“所不同的是，不同企业在BI的应用层次上存在较大差异，因此，IBM在BI方面遵循‘抓大不放小’的策略，而且现在的精力更多放在‘小’上。”实时决策
“业务一线的决策与高层管理者的战略决策之间最大的不同就是对实时性要求更高了。”Teradata公司王闯舟这样认为。
在王闯舟看来，一线业务人员每天都需要做出数量众多的战术性而非战略性的决策，这些决策有的需要在几秒钟之内完成，例如荷兰银行对普通银行卡用户能否透支这个问题的决策就是秒级别的；而有些决策则可能是在几个小时或者一天之后，甚至几个月之后做出的，这取决于业务的需要。因此，王闯舟强调：“不能说BI的实时性就一定要在瞬间完成，需要根据业务对实时性的要求而定。”从技术上来讲，目前实现秒级别的实时决策并没有问题，而这背后需要的正是一个能够实现动态抽取、转换、加载多来源数据的所谓“动态数据仓库”。
上海证券交易所（下称上证所）自2002年开始实施Teradata数据仓库以来，目前已经建成国内证券行业数据容量最大、数据内容最完整的TB级数据仓库。该数据仓库以完整的单一数据视图，涵盖了上证所自1990年创立以来的所有历史数据。
Teradata公司首席技术官宝立明认为：上证所数据仓库不仅仅数据量大，更主要的是数据来源复杂，同时实时性要求高。他表示，要在股票市场中从每家上市公司收集的财务数据涉及到近1,000种不同的数据源，因此数据的获取相当不容易。
上证所建设数据仓库系统的另一重要工作之一是对非结构化数据的处理。在这个问题上，上证所并没有为这些来源建立各自的客户接口，而是采用了可扩展业务报告语言（XBRL）作为其上市公司提交财务报告的要求。这一标准的采用，提供了一种更为可行的数据采集策略。在该标准内有关汉字字符串处理的一些小问题得到解决后，事实证明在从大量数据源获取信息的各种途径中，该方式的扩展性远远优越于其他方式。而为了满足节能减排的需要，在宝钢，这种实时性较强的决策系统也有很多。据SAS公司吕尚杰介绍，宝钢目前能够对全厂数十种能源介质上万个点实现数据自动采集、在线测量、控制调整、故障分析诊断、能源平衡预测、系统运行优化，从而保证了公司主线生产用能的持续、稳定和高效管理，消除或减少了能源浪费。
实际上，实时决策对于提升企业的利润水平以及客户满意度也都非常有帮助。惠普公司（下称HP）商业智能软件事业部副总裁及业务总经理本.博纳德（Ben Barens）举例认为，如果一个客户想要购买的商品断货，若企业能在较短的时间内迅速做出反应，商品价值的减损就相对较少；反之，而如果用来决策的时间越长，其所对应的价值就越低了。所以，在正确的时间、用正确的数据做出正确的决策，对于确保企业的正常运营以及公司利润的增长至关重要。
就实时性的技术实现而言，IBM大中华区Cognos技术总监姚远也同样认为，不管是高度实时的BI，还是半实时的BI，目前从技术上来看都已经完全准备好了，仅就数据抽取而言，目前不仅仅可以采用通常的抽取、转换、加载（ETL）技术，或者抽取、再抽取，转换（ERI）等许多种技术。但是，他表示，由于实时性的差异，解决方案实施的成本也会存在很大的差别，因此，用户需要根据自身业务的需要，选择适当的技术。举例而言，那些对销售人员业绩考核比较严格的企业，在人力资源系统中就需要加入实时性较强的BI功能，帮助销售人员实时计算并查询自己当月的销售业绩，从而决定这个月剩下的时间该怎么安排自己的工作。
而据微软亚洲工程院业务发展经理党英健介绍，从美国华盛顿中心医院的应用情况看，对50TB的数据量所进行的数据抽取、清洗、分析工作的实时性可以达到亚秒级别。这家医院所采用的正是由微软亚洲工程院医疗团队研发的Amalga医院信息系统（UIS/HIS），该套系统整合了BI功能，而据了解，这套系统后台所采用的是.Net开发框架、Windows Server操作系统和SQL Server数据库。微软亚洲工程院负责医疗行业研发团队的工程总监郭蓓菁女士说：Amalga除了正常的医院信息管理功能之外，它所提供的BI功能不仅能够在医院的管理决策，而且在医生的诊断决策方面提供实时性很高的支持。例如，在美国，有规定要求，如果病人有肺炎倾向，须在4小时之内服用抗生素，一旦医院护士在做完初步的检查之后，将体温等数据输入系统，这套系统就可以分析判断出病人是否具有肺炎倾向，是否需要服用抗生素。
不过，除了技术因素，IBM公司姚远还提出，实时性的高低并不完全取决于BI系统，如果业务系统建设不够完备，BI系统也很难从业务系统抽取数据，并反过来影响业务系统。这在一定程度上看，是一个整体IT环境的问题。
连接挑战
BI与业务系统的融合，对连接提出了挑战，而服务导向的架构（SOA）对问题的解决大有裨益。
IBM李红焰称从业务系统实时获取分析数据，经过分析做出决策，并将决策结果返回给业务系统，从而影响业务下一步的发展的BI流程，是一个完整而理想的“闭环应用”。因此，与业务系统，例如企业资源计划系统（ERP）进行有效地整合、互动，成为当前BI厂商公认的另一个发展方向，因为脱离业务系统，单纯的BI系统是无法对业务人员的日常工作提供支持的。
而这一点，从最近一两年内，BI厂商之间的收购行为中，也能看出些许端倪，传统的ERP厂商对BI厂商的收购不能说没有这方面的考虑。而即使至今坚持专业化方向发展的Teradata公司和SAS公司也都一再强调自身与管理软件或业务软件供应商之间的紧密合作关系。包括在收购Cognos之后能够提供端到端BI解决方案的IBM也非常在乎与其他“友商”之间的合作。具体到BI与业务系统融合的实现问题，吕尚杰说，SAS公司是一家专业的BI厂商，所以它能做的就是提供尽可能完备的与市场上其他软件之间的接口。而就这一点而言，吕尚杰表现得相当自信：“作为具有30多年历史的BI专业厂商，我们能够提供与几乎所有管理软件产品之间的接口。”
不过，一对一的连接似乎不被IBM公司的姚远看好，他表示这种连接方式目前正在受到越来越多的挑战。因为随着业务系统数量的增加，以及BI分析主题的丰富，这种连接变得愈发难以管理，甚至可能影响到业务系统的性能。因此，他认为，SOA是解决BI与业务系统之间整合的最好的技术平台。而IBM在SOA技术方面的优势，也正是姚远这位Cognos的“元老”非常看好IBM收购的一个重要原因之一。
实际上，SOA之于BI，还不仅仅在于实现BI系统与业务系统之间的整合，还在于不同的BI工具之间的整合。尽管，从后台来看，企业完全可以采用统一的企业级数据仓库，实现数据的整合，但从前台来看，到目前为止，甚至永远，都不太能有哪一个BI工具能满足企业对BI的所有需求，所以，随着应用的深入，这种业务驱动的BI需求，很有可能会使企业走上同时选择多个BI工具的路子。
退一步来说，即使企业选择同一个IT供应商为其提供BI服务，那么每一个不同的分析主题也可以被看作是一个小的BI系统，这些不同的“小BI系统”之间也存在千丝万缕的联系，往往有时候一个分析主题的结果，恰恰是另一个分析主题的数据来源。所以，这种情况下也同样存在一个整合的问题。
因此，SOA在这方面将发挥不可替代的作用。在采访中，没有一家BI厂商对SOA不屑一顾，他们无不表示自己的系统支持SOA。每一家厂商都在致力于满足SOA这种开放的标准，因为他们认识到，在全民BI的趋势下，BI必然需要跟业务系统的融合，没有哪个BI工具能够独立于其他工具被接受并获得发展。
