回想一下2004年：在这一年，Facebook公司推出其第一个版本...索尼公司发布了其热门NW-HD1音频播放器。

　　数字技术应该是一个游戏规则的改变者。以数字格式携带整个音乐库的想法听起来非常棒。谁不想要一个便携式版本呢？他们可以立即搜索并进入任何地方寻找音乐，而不是必须只能在实体店去收集？而NW-HD1是十年来最大的高科技触发器之一。

　　首先，其价格在当时是非常昂贵的。其次，要使用它，人们首先必须使用其性能不佳的内置软件手动处理每个音乐文件。远离方便的系统，提供前所未有的控制和访问文件的权力，它浪费了大量的时间，却留给一个较低质量的原始资产版本。

　　这是否意味着携带一个完整的数字化音乐图书馆的想法注定失败了？当然不是。2004年，苹果公司完善了iPod的设计，使人们实现了这个梦想。随着岁月的推移，带给人们更多的MP3播放器，智能手机，直到现在的Spotify。如今，获得高质量的音乐是我们认为理所当然的事情。

　　为什么要告诉这些？

　　由于云计算托管，自助商业智能也将像iPod一样实现梦想。在云计算商业智能初期，很多用户对其感到失望。在这里，他们希望不受限制地自助访问他们的数据和洞察力，而不需要随之而来的对其物理基础架构的要求。相反，他们得到了一个云计算“解决方案”，需要比以往任何时候都更加努力工作。

　　当自助云计算商业智能不是真正的自助服务

　　商业智能工具是云托管的事实不会自动使其成为自助服务。你还必须添加，调整和管理数据。

　　如果你的云商业智能解决方案使用传统的商业智能技术和体系结构，那么它将需要大量服务时间，昂贵的投资回报率（ROI）模型，以及刚性数据驱动的环境，对变化的容忍程度很小。这与许多云商业智能解决方案厂商所说的“自助服务”一样，这是一个很大的冲击。

　　云计算只是一个场所

　　在Amazon EC2上的“虚拟”计算机上安装商业智能软件，并在云计算中获得完全管理的商业智能服务，即使两者通常都被称为“云计算商业智能”或“在云中的商业智能”，也是一个不同的世界。”

　　第一个只是转移你的数据存储的情况，它是你的数据中心或亚马逊公司数据中心之间的选择。

　　第二个选项是完全管理的云商业智能服务，这是一个涉及如何处理你的商业智能需求的战略决策。将商业智能解决方案外包给第三方内部部署供应商，这需要仔细考虑。

　　解决问题，不要转移问题

　　如果你已经完全使用基于云计算的自助服务应用程序，例如SalesforceforCRM，用于流量分析的GoogleAnalytics（分析）或用于帮助台管理的Zendesk，则你将体验到真正的自助服务云解决方案，并且可能会期待你的云计算商业智能供应商作为标准。

　　但是，传统的商业智能解决方案具有繁琐的数据管理功能，并且要求最终用户在每次要添加数据，更改现场或在报表或仪表板的界面上更改数据可视化时，调用客户支持或打扰IT部门。

　　当你将传统的系统从内部数据中心转移到云端时，你会保留相同的问题。单靠云计算将无法解决。

　　同步和整合就是一切

　　商业智能软件最好部署为尽可能“接近”提供给它的数据，以便将数据从源传输到商业智能软件进行分析时的开销最小。

　　例如，如果源数据位于Amazon云平台上，并且商业智能软件位于Rackspace上，那么该数据将需要从Amazon传输到Rackspace。类似地，如果数据在内部部署数据中心中，并且商业智能软件安装在云中，则源数据将需要首先上传到云端。

　　对于处理非常大的内部数据集的一些公司，通过网络托管和发送所有数据代价可能会非常昂贵。而且，当然，由于不可避免的安全或监管原因，你可能有义务将这些数据保留在现场，特别是如果是财务机构或医疗机构。

　　无论哪种方式，除非你使用具有安全严密的云商业智能系统，否则有效同步此数据，同时不断引入新的数据集和来源意味着你总是在追赶。甚至在你开始应对数据仓库，数据建模，查询制定和数据可视化等挑战之前。

　　脱节的应用程序使事情更糟

　　Salesforce和Google Analytics是真正的自助服务应用程序，部分原因是相同的应用程序用于数据输入，管理和操作。这意味着Salesforce/Google控制（并可以预处理）整个数据架构，从数据存储到用户可以使用的方式。

　　另一方面，商业智能软件不会生成新的数据，它从其他数据场景中绘制出来。如果这些数据保留在实际的商业智能软件的其他地方，它可以由许多不同的应用程序以无数的不同格式生成，并存储在各种位置。

　　这是非常尴尬的内部部署，但是当你将这些问题转移到云端时，它们会变得更加复杂。可以这么说，你就需要一个一致，集成，灵活，最优的单栈商业智能解决方案，将所有这些链接在一起，让你控制如何组合和操作数据。你需要内部部署数据中心，但你需要更多的云。

　　黄金法则

　　如果商业智能解决方案不是内部自助服务，那么在云中也不会是自助服务。这意味着要考虑的第一个基本要素不在于商业智能系统是云托管还是计划部署在内部数据中心，而是目前的商业智能软件是真正的自助服务。这也是完全管理的商业智能服务。

　　为什么选择云服务中的自助式商业智能？

　　像索尼的NW-HD1播放器一样，以前的云商业智能迭代夸大了他们解决用户缺乏内部部署解决方案的难题的能力。

　但是，像iPod一样，只要采用正确的方法，云计算托管的商业智能仍然是一个好主意。

　　毕竟，IT团队需要巨大的压力才能管理基础设施，同时为你提供易于可靠的备份数据备份方法。你应该看到改进的正常运行时间，因为提供商负责确保服务器全天候可用。而且，当然，随着许多组织向云端迈进，IT团队可能无法或不愿意处理涉及到的内部部署软件。

　　为什么在云中选择商业智能自助服务？

　　精简商业智能云计算部署的供应商应该处理版本升级，确保您始终能够访问最新的功能和创新，以及定期更新的数据和软件集成。

　　例如，Sisense公司专有的In-Chip引擎中使用的基础技术可让你运行任何即时查询并现场接收答案，而无需为每个新问题提前准备数据。这是因为Sisense公司有效地使用CPU缓存内存以及进程，并且只有在进行新的查询时才准备数据，允许并发的临时查询在几秒钟内返回结果。

　　使用这种类型的整体云服务也可能意味着数据量和数据源的更好的性能和可扩展性，因为你不会受到内部部署硬件容量的限制。

　　选择商业智能云解决方案的3个技巧

　　如果选择商业智能云解决方案，这里有几件事要注意：

　　1.避免供应商让你自己实施或与合作伙伴一起实施。重要的是拥有自己需要的工具，而不是依靠一个新的中介来进入云端。

　　2.小心专注于花哨的前端功能的平台。你需要一个可行的自助服务解决方案，以简化数据准备，而不需要花哨的可视化或仪表板，限制你能够对驱动它们的数据执行哪些操作。

　　3.确保安全性达到最高：系统和环境之间不共享客户端数据，使用行业领先的云计算提供商（如AWS）的服务，通过互联网或SSH隧道连接到所选数据库的选项，以及安全管理，并通过VPN进行双重认证。

　　最后，充分利用免费试用的机会，并注意要求付款的供应商的要求，以便你的数据的概念证明。你需要知道这个系统是否适合你，这意味着花时间测试它没有压力或财务义务。如果供应商提供免费的概念验证代价昂贵或耗时，那么他们的工具可能会耗费大量的时间和投资。

　　记住黄金法则：最重要的是，这些是真正的自助式商业智能工具，无论你是否将其托管在云端！