1.2 商务智能世界正在改变
机构开发商务智能系统的主要原因是为了支持和改善他们的决策过程。这就意味着这些系统的主要用户是那些决策者。例如，他们决定何时订购更多的原材料，如何简化采购流程，给哪些客户提供折扣，是采用其他公司进行运输还是自己内部运输，等等。
这个世界的决策制定正在改变，其中最大的改变是组织机构必须反应得更快。这就意味着必须更快地制定决策，但是可用来制定决策的时间越来越少（有时是至关重要的）。研究调查可以证明这种现象。例如，由阿伯丁集团在2011年3月所进行的研究表明，43%的企业发现很难做出及时的决策（如图1-1所示）。管理者越来越觉得在某些业务事件发生后，他们用来做决策的时间更少，结果是他们不得不更快地改变现有报告，并更快地开发新的报告。
但是这并非是唯一的改变。现在新的数据资源可以用于分析和报告，而在商务智能开始的那些年，对于报告和分析来说唯一可用的数据就是和业务流程相关的内部数据。例如，建立系统用来存储所有的订单、客户数据和发票。现在，越来越多的系统能够提供有价值的数据，如博客、电子邮件服务器、呼叫中心系统和文件管理系统。分析这类数据可以更好地理解客户怎么看待一家公司的服务和产品、网页具有怎样的高效性以及找到“好”客户的最好办法。
也可以在某一机构或组织之外找到新的数据资源，例如，网页、社交媒体网络和政府数据都可能含有一些数据，这些数据与内部数据结合后会带来新的见解。组织机构喜欢将他们自己的内部数据和那些最新数据源结合，从而增强分析和报告能力。
在各个领域—无论是医疗、医药、电信、电子领域，还是在商务智能情况下—新技术创造了新机会，也因此正在改变这些领域。对商务智能来说，新技术变得可用，包括分析型数据库服务、移动商务智能工具、数据库内分析、大规模内存、高度并行的硬件平台、云和固态磁盘技术。所有的这些新技术都会明显扩展组织机构的分析和报告能力：它将支持各种形式的决策，这些决策大多数组织机构甚至还没考虑过；并且它将允许组织机构在几分钟时间内完成用旧技术花费几天时间才能完成的数据分析。
另一个明显的改变是关于对应用商务智能感兴趣的新用户群组的。目前，大多数商务智能系统的用户是那些处于战略和战术管理层次的决策者。在大多数情况下，这些用户可以完美地利用并不是百分百最新的数据。哪怕一天、一周，甚至可能是一个月的数据，对他们来说也是绰绰有余的。发生改变的是目前工作在操作层次上的决策者们被商务智能所吸引。他们理解它的潜在价值，因此想利用报告和分析工具的力量。然而，在大多数情况下，他们不能操作旧数据。他们想要分析百分百最新（或者至少接近百分百）的操作型数据。
所有这些改变，特别是更快的决策制定，很难在目前的商务智能系统中实现，因为这些系统要求彻底的重新设计。这是因为大多数在过去20年开发的商务智能系统都基于一个数据库链（如图1-2所示）。数据从一个数据库转换和拷贝到另一个数据库，直至它到达一个终点：一个由报告或分析工具访问的数据库。每个转换过程提取、清洗、集成和转换数据，然后将它下载到数据库链上的另一个数据库中。这个过程持续到数据达到一个适用于报告和分析工具的高质量水平和形式。这些转换过程通常称为ETL（提取-转换-装载）。
这条数据库链和转换过程是长的、复杂的并且高度内部关联的。报告或数据的每一个改变都可能会导致整条链上无数的改变。在整条链上实现一个明显的、简单的改变可能要花费几天，甚至是几周时间。影响就是商务智能部门不能跟上业务要求改变的速度，这将导致应用积压并在决策速度和组织质量上带来消极影响。另外，由于需要很多的转换过程并且每个过程都需花费时间，所以很难在数据库链的终点交付操作型数据，如数据集市。
我们需要的是一个灵敏的、易于改变的体系结构，并且最好的办法就是创造一个包含更少组件的体系结构，这就意味着包含更少的数据库和更少的转换过程。少量的组件意味着需要改变的东西将更少。此外，更少的组件简化了体系结构，也提高了灵活性。
这就是数据虚拟化的由来。简而言之，数据虚拟化是一种将可用数据转换成分析和报告所需形式的可选择技术。它需要更少的数据库和更少的转换过程。换句话说，在商务智能系统中使用数据虚拟化会得到更短的数据库链，需要开发和管理更少的数据库，并且将会有更少的转换过程。总之，应用数据虚拟化简化了商务智能体系结构，并因此形成更灵活的商务智能体系结构，这一结构符合当前组织机构的商务智能需求：简单就是更灵活。
