Современные подходы к Business Intelligence

Основная проблема Business Intelligence-проектирования при разработке интеллектуальных приложений для бизнеса связана с анализом больших массивов разнородных данных. Большинство слабо интегрированных систем в своей основе имеет не классифицируемые данные и события, применение отдельных технологий типа OLAP, Neural Network, в том числе эффективных решений, основанных на методах кластеризации с помощью карт Кохонена, статистических и вероятностных методах оценки, теории СМО, применении марковских методов принятия решений и пр., не является эффективным.

Каждый случай требует своего набора инструментов, именно эти задачи решаются комплексными системами Business Intelligence, включающими все перечисленные методы, которые постоянно модифицируются и развиваются. Приобретение таких систем часто слишком дорогостоящая задача.

Однако новые решения SaaS предлагают новую парадигму использования внешних сетевых ресурсов для проведения сложных вычислений с использованием Business Intelligence. Несмотря на то, что парадигма облачных вычислений еще не приобрела четкие теоретические границы, компании-провайдеры активно развивают это направление. Речь идет о предоставлении удаленных вычислительных ресурсов с предметно-ориентированными приложениями высокой производительности. Отличительной особенностью таких предложений являются постоянные обновления, которые проводятся на стороне провайдера.