BI与搜索的融合不是单纯易用性的改进，需要解决的关键问题包括实施成本、技术标准化等。虽然现有的解决方案已经能够支持企业对BI与搜索系统的同步部署，但是分步实施仍是最佳选择。企业BI实施者需要协调BI和搜索的部署特性，BI项目强调以客户应用为中心，而搜索强调技术标准化，在技术融合过程中需要加以调和。真正的融合应该是无缝的，BI与搜索在现阶段的融合表现显然与这一标准还有很大距离。其中，结构化和非结构化数据搜索怎样自然结合是症结之一。结构化和非结构化信息的搜索技术是截然不同的，非结构化搜索的技术也有进一步的细分。非结构化数据搜索应该被更加准确地定义为文件检索技术，包含检与索两方面。检就是文档归类，在这一领域，SAS[23]等厂商所提供的文本挖掘(text mining)技术正趋向于成熟；索就是搜索，目前最成熟的是以Google为代表的蜘蛛(spider)技术。
　　6.2BI在物联网中的应用
　　自2009年物联网受到各行各业的重视后，物联网的声音一直没有中断过，对于能够成为推动产业发展以及推动整个社会进步的一项重要技术，物联网无疑成为当前以及未来的热点。物联网作为一种与互联网、移动互联网同等重要的网络，随着技术的日益成熟，应用日益普及，市场规模将会达到数万亿元。正如物联网报告指出，物联网具备的条件最后需要智能处理，需要通过庞大系统来进行智能分析和管理，而这个智能分析管理就是当前被企业管理者以及CIO所持续关注的商业智能（BI）[24]。
　　当前，商务智能已经成为企业信息化建设的下一个目标，企业的领导决策者以及业务人员希望通过引进商务智能来了解市场动态、企业的内部管理等，对于商务智能的需求越来越强烈。从企业对于商务智能的需求映射到物联网的发展，看似不同，但其本质的发展都是一样的。如果把物联网看成一个“企业”，那么这个“企业”就是一个多元化的覆盖不同领域、不同行业的企业，它所产生的数据、信息会相当巨大，如何把这些数据进行分析、转换成有效的信息以及实现智能的管理，显得尤为重要。 关于物联网与商业智能，在物联网报告中同样是这样定义的：物联网是一个智能的网络，面对采集的海量数据，必须通过智能分析和处理才能实现智能化。因此，商务智能将大有可为。
　　虽然，我们看到物联网对于商业智能的需求同样也很强烈，但商业智能在物联网的部署并不是一步到位的，物联网的海量数据对商务智能提出了新的要求：①实时商务智能，即随时随地实现商务智能。受内部和外部的、可预见的和突发事件的影响，物联网任何一个应用端均需要对瞬息万变的环境实时分析并做出决策[25]。②分析速度更快。实时商务智能要求其分析速度更快，这就使商务智能不得不进行架构上的改变。BI专家指出，以前的BI都是把它存储在硬盘上面，数据和硬盘有接口互相交换，这种交换限制了速度的提高。以前的BI只是一个软件，如果用户要分析的话，把它通过网络连接到服务器进行计算就可以了。但现在，BI 企业没有完全将BI固化到硬盘里，而是和硬件厂商进行绑定，推出一个专门为分析而制定的软硬结合的工具，从而大幅提高分析速度。③数据质量控制。海量的数据如果不能保证数据的真实性，那么就会产生错误的结果和判断，后果非常严重。因此，数据质量控制是获得真实结果的重要保证。④关键绩效指标分析、即时查询、多维分析、预测功能以及易用的数据挖掘等也是BI必不可少并需要不断加强的地方。
　　
　　参考文献：
　　[1] 王茁,顾洁.三位一体的商务智能（BI）——管理、技术与应用.北京:电子工业出版社,2004.
　[2] Gartner Group Inc.Gartner BI summit 2008: Q&A with Howard Dresner. Intelligent Enterprise,2008,11(3)：1.
　　[3] Edward R. The war on information clutter. Business Week.[2010-12-19].
　　http://www.businessweek.com/archives/1991/b321146.arc.htm.
　　[4] Inmon, W H. The data warehouse and data mining. Communications of the Acm,1996,39(11): 49-50.
　　[5] Inmon W H, Welch J D, Glassey K L. Managing the Data Warehouse. New York City ：John Wiley & Sons,1996.
　　[6] Inmon W H, Imhoff C, Sousa R. Corporate Information Factory. New York City：Wiley, 2001.
　　[7] Jenkins M, Alleyne S. What's our business?. Black Enterprise, 2005,36(3):71.
　　[8] 李萍,张道宏. 论商务智能的应用与架构. 西安邮电学院学报,2005(4):8-11.
　　[9] 宗平,王文杰. 主流商务智能软件分析. 计算机工程与科学,2006,28(12):4-6.
　　[10] 龙青云，胡巧多. 商务智能的架构体系和技术工具.北京：AECC 专题学术研讨会论文集，2007：152-155.
　　[11] 张巧. 商务智能发展现状与趋势分析.中国证券期货,2009(2):14-17.
　　[12] 宋丽丽，王嵘冰. 商务智能系统的数据体系结构研究. 辽宁大学学报，2009,36（1）：55-59.
　　[13] 朱晓武.商务智能的理论和应用研究综述.计算机系统应用,2007(1):114-117.
　　[14] Shake S M, Gembick M P. The waroom gudie to competitive intelligence. New York: McGraw-Hill,1999.
　　[15] Rouibah K, Ould-ali S. Puzzle: A concept and prototype for linking business intelligence to business strategy. Journal of Strategic Information and System,2002,11(2):133-152.
　　[16] Forrest Research. Business Intelligence.[2010-12-19].http://www.forrester.com/go?docid=39218&src=45351pdf.
　　[17] 计世网. IDC:商务智能2010年规模达19亿英镑.[2010-12-19].http://www.ccw.com.cn/cio/data/ccw/sb/htm2007/20070207_240762.asp.
　　[18] 邹大斌.商务智能:在危机中找机会.计算机世界,2009(3):1-2.
　　[19] 余长慧,潘和平.商业智能及其核心技术.计算机应用研究,2002(3):14-16.
　　[20] 胡翠华,陈登科.商务智能在我国的发展现状、问题及其对策.科技管理研究,2007(10):50-52.
　　[21] 张革伕.现行商务智能及其局限性与发展策略研究.电子商务,2008(2):84.
　　[22] 焦慧敏,汪林林.商务智能在现代企业中的应用与研究.计算机工程与设计,2006(7):2503-2506. (责任编辑：南粤论文中心)转贴于南粤论文中心: http://www.nylw.net(南粤论文中心__代写代发论文_毕业论文带写_广州职称论文代发_广州论文网）