楊士強(qiáng)教授給出了信息→信息流→行為性信息流的新挖掘思路。在信息層面， 通過內(nèi)容理解， 進(jìn)行信息內(nèi)容的語義挖掘； 在信息流層面， 進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析， 進(jìn)行信息傳播的結(jié)構(gòu)挖掘及演化規(guī)律挖掘； 在行為性信息流層面，通過行為建模， 進(jìn)行用戶偏好挖掘 （如圖） 。

　　一些大數(shù)據(jù)技術(shù)正在被那些迫切需要這些技術(shù)， 且對(duì)新技術(shù)異常敏感的人們積極使用， 大數(shù)據(jù)挖掘正向各行各業(yè)擴(kuò)展。幾年前，或許還僅僅只是Facebook、 雅虎這樣的大型網(wǎng)絡(luò)公司應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)。如今， 銀行業(yè)、 公共事業(yè)、 智能社區(qū)等等， 幾乎所有擁有海量數(shù)據(jù)的企業(yè)都在使用大數(shù)據(jù)技術(shù)， 這些技術(shù)在部分項(xiàng)目中也起到了關(guān)鍵作用， 如創(chuàng)建由社交媒體驅(qū)動(dòng)的基于Web的服務(wù)。而在其他一些垂直行業(yè)、 企業(yè)也已經(jīng)意識(shí)到， 與之前相比， 自己正處于業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的一個(gè)絕佳機(jī)會(huì)當(dāng)口。它們?cè)诋a(chǎn)業(yè)鏈上的價(jià)值越來越依賴于信息。

　   BI→BA

　　商業(yè)智能的關(guān)鍵是從企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行清理， 以保證數(shù)據(jù)的正確性， 然后經(jīng)過抽取（extraction） 、 轉(zhuǎn)換（transformation） 和裝載 （load） ， 即ETL過程， 合并到一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫里， 從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個(gè)全局視圖。在此基礎(chǔ)上， 利用一些工具對(duì)其進(jìn)行分析和處理， 最后將結(jié)果呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供支持。

　　自2003年商業(yè)智能技術(shù)興起開始， 處理并分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都是BI面臨的難點(diǎn)。大數(shù)據(jù)意味著包括交易和交互數(shù)據(jù)集在內(nèi)的所有數(shù)據(jù)集， 其規(guī)模及復(fù)雜程度， 都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了常用技術(shù)按照合理的成本和時(shí)限來捕捉、 管理及處理這些數(shù)據(jù)的能力。

　　IDC在對(duì)2008-2012年的BI工具預(yù)測(cè)中， 指出商業(yè)分析（BA）軟件應(yīng)包括的兩大部分： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫平臺(tái)和績(jī)效管理工具及應(yīng)用。除開商業(yè)智能外， 它還包括了企業(yè)信息管理(EIM)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(DW)、 企業(yè)治理、 風(fēng)險(xiǎn)管理和合規(guī)(GRC)、 企業(yè)績(jī)效管理(EPM)、 分析應(yīng)用(AA)五大支柱。

　　當(dāng)報(bào)表、 多維分析等傳統(tǒng)的BI技術(shù)已被大家熟知之后， 它向更高級(jí)且易用的BA技術(shù)邁進(jìn)。在BA中， EIM的作用舉足輕重， 在社交媒體等工具中產(chǎn)生的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)， EIM可以對(duì)其進(jìn)行分析， 并將其轉(zhuǎn)化為有意義的數(shù)據(jù)。

　　從企業(yè)內(nèi)部來說， 倘若公司高管和一線員工之間要獲得良好的溝通， 需要借助商業(yè)分析（BA） ， 與BI更多關(guān)注報(bào)表、 分析、 儀表盤不同，BA相當(dāng)于在ERP和BI之間架起了一座橋梁。

　　對(duì)各個(gè)機(jī)構(gòu)來說， 讓業(yè)務(wù)部門能夠訪問所有數(shù)據(jù)， 以便將其應(yīng)用于整個(gè)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施中也顯得極為重要。數(shù)據(jù)集成讓組織機(jī)構(gòu)能夠?qū)鹘y(tǒng)的交易數(shù)據(jù)與全新的交互數(shù)據(jù)組合起來， 從而獲得在其他情況下無法達(dá)成的洞察力和價(jià)值。比如， 可以通過社交媒體了解客戶的喜惡， 以此充實(shí)客戶資料來提高目標(biāo)行銷效率。

　　而商業(yè)分析也不再只被少數(shù)專家所使用。作為企業(yè)管理層， 上班的第一件事也許是打開營(yíng)運(yùn)績(jī)效儀表盤查看企業(yè)運(yùn)營(yíng)情況， 餐廳也會(huì)分析顧客的偏好來管理和優(yōu)化原料的供應(yīng)， 超市則會(huì)根據(jù)商品銷售的關(guān)聯(lián)分析來進(jìn)行貨架的布置。 BA已經(jīng)融入人們的日常生活。

　　在此基礎(chǔ)上， 傳統(tǒng)以報(bào)表和多維分析為主的BI， 向整合了統(tǒng)計(jì)分析、 數(shù)據(jù)挖掘等高級(jí)分析技術(shù)的BA發(fā)展， 將逐漸成為主流。

　　機(jī)遇與挑戰(zhàn)

　　大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能的融合將為企業(yè)帶來什么機(jī)遇？在信息技術(shù)和信息渠道不斷更新的當(dāng)下， 應(yīng)運(yùn)而生的海量數(shù)據(jù)將社會(huì)帶入一個(gè)多元化的時(shí)代。毋庸置疑， 這給企業(yè)信息化， 乃至整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來了前所未有的契機(jī)， 給予不同需求的廠商及合作伙伴更多的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)會(huì)。

　　對(duì)于合作伙伴而言， 傳統(tǒng)技術(shù)模式的創(chuàng)新更具推動(dòng)作用， 創(chuàng)新的技術(shù)理念推動(dòng)著產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境的發(fā)展， 并能極大地促進(jìn)于用戶的體驗(yàn)， 達(dá)成與合作伙伴的共贏。在新興技術(shù)趨勢(shì)引導(dǎo)下的BI格局， 將在渠道層面掀起一番新的渠道機(jī)會(huì)。隨著企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的不斷完善， 客戶需求推動(dòng)著其步入大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能融合的道路。

對(duì)于企業(yè)而言， 隨著企業(yè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)的不斷優(yōu)化升級(jí)， 小至企業(yè)部門間的OA系統(tǒng)， 大到企業(yè)中的ERP， 乃至數(shù)據(jù)中心。種種信息系統(tǒng)的集合成為企業(yè)信息數(shù)據(jù)的新價(jià)值體系， 企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值的同時(shí)， 從不斷的企業(yè)應(yīng)用實(shí)踐中可以得出BI在逐漸被企業(yè)駕馭于系統(tǒng)集成之上， 并逐漸開始與企業(yè)中ERP、 CRM、 SCM等系統(tǒng)相集成，由此， 使數(shù)