企業(yè)IT已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的商業(yè)智能價(jià)值，但是SMB和初創(chuàng)企業(yè)沒(méi)有足夠的資金和人員無(wú)奈錯(cuò)失了數(shù)據(jù)分析的利益。在本地分析艾字節(jié)的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)需要顯著的開支。企業(yè)需要人員、資源和時(shí)間來(lái)進(jìn)行分析數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備，這也是商業(yè)智能BI發(fā)掘之前所要做的。最終，更小型的業(yè)務(wù)尤其是處于初創(chuàng)階段的企業(yè)，無(wú)法獲得這種只能，也沒(méi)辦法加強(qiáng)其業(yè)務(wù)。
云計(jì)算以其最小的支出和前期投入成本，平衡了這個(gè)領(lǐng)域所帶來(lái)的利益。為復(fù)雜、多數(shù)據(jù)的話題創(chuàng)造了易于理解的圖表很復(fù)雜，基于云的工具降低了門檻。現(xiàn)在任何規(guī)模的企業(yè)和組織可以訪問(wèn)以前僅限于專家和資金充沛的企業(yè)所能訪問(wèn)的可視化。
這一點(diǎn)對(duì)于紐約的數(shù)據(jù)咨詢初創(chuàng)公司Public Signals而言尤為適用，這家公司為本地政府機(jī)構(gòu)提供BI。雖然這家公司處理的很多紐約機(jī)構(gòu)很有錢，但是還有很多更小的客戶沒(méi)有資源來(lái)發(fā)掘大量的公共數(shù)據(jù)，他們沒(méi)時(shí)間也沒(méi)有人員來(lái)進(jìn)行這種分析，因?yàn)樾枰@取數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些是進(jìn)行進(jìn)一步分析的基礎(chǔ)材料。
Public Signals會(huì)用了云數(shù)據(jù)可視化工具來(lái)分析和回報(bào)其政府客戶的數(shù)據(jù)。市面上可供選擇的可視化服務(wù)非常多，比如來(lái)自IBM的Cognos，Tibco Software的Spotfire等。Public Signals聽到了一些關(guān)于富有的紐約Nassau County經(jīng)濟(jì)衰退的一些傳言，并驚訝地看到歷史上最富裕的地方發(fā)生的經(jīng)濟(jì)誰(shuí)退，Public Signals搜索了一些公共數(shù)據(jù)，希望看到一些信號(hào)，這場(chǎng)衰退要持續(xù)多長(zhǎng)時(shí)間。最終的出的結(jié)論是九年。使用公共數(shù)據(jù)，Public Signals進(jìn)行了清晰、結(jié)構(gòu)化并分析這些信息找出了重要的情報(bào)，但是花費(fèi)了大量的時(shí)間內(nèi)。
這些信號(hào)都隱藏在數(shù)據(jù)中，問(wèn)題是無(wú)人問(wèn)津。這樣鼓舞了該公司繼續(xù)從事這項(xiàng)事業(yè)的決心。使用基于云的工具，該公司可以幫助很多紐約的政府機(jī)構(gòu)評(píng)估已經(jīng)發(fā)生在Nassau County的問(wèn)題。
但Public Signal戰(zhàn)略的核心部分是基于云的協(xié)作?；谠频姆治龊涂梢暬ぞ呖梢宰孭ublic Signals跨區(qū)域和機(jī)構(gòu)對(duì)比數(shù)據(jù)，因此公職人員可以在一種相互關(guān)聯(lián)的環(huán)境中做出決策，而非處于一種獨(dú)立的環(huán)境中。
可視化對(duì)于快速溝通細(xì)節(jié)關(guān)系和其他發(fā)現(xiàn)結(jié)果必不可少，訪問(wèn)基于云的可視化工具提供了比基礎(chǔ)柱狀圖和餅狀圖可視化產(chǎn)品更多的內(nèi)容，也為對(duì)公共數(shù)據(jù)感興趣的且具有挑戰(zhàn)性的話題提供了更好的溝通方式。
