所谓“云”，就是打造“云计算”数据处理基地，是数据集合的共享平台，即数据储存、处理，以及信息的传递和数据库维护的空间。一般有广义和狭义之分，广义的云是基于整个社会的数据和信息，对其进行维护和管理的虚拟计算资源。而狭义的云是基于某个具体行业或领域，按一定规律和标准的对大量数据进行维护和管理的虚拟计算资源。
为什么企业“云”爆炸？
根据IBM的一项研究，过去两年生成的信息占整个人类历史信息总量的百分之九十。这就是大数据，其体量已经达到了传统数据库管理系统无法有效处理的程度。随着企业业务的扩展，数据量也开始剧增，已从TB跃升到PB级别。市场调研机构IDC的研究也显示，到2020年，全球以电子形式存储的数据量将达到35ZB，而这其中，企业数据正在以55%的速度逐年增长。
正是由于数据呈指数级的扩张和对数据传输和储存需求的提高，面对大数据的挑战，企业需要一个自动化的、横向扩展的存储平台。因而，随着云技术的不断地发展，海量数据急剧增长，催生了一种较为经济的、新的数据管理模式——云。之所以说它较为经济，是因为为自己使用的那部分资源买单，而无需支付大笔的IT和人力费用。
如何管理“云”？
关于数据的商业价值，IDC认为：“领军企业与其他企业之间的显著差别在于新数据类型的引入。那些没有引入新的分析技术和新的数据类型的企业，不太可能成为其行业的领军者。”然而，随着企业数据量的快速增长，云中的数据量也在日益增加，TB为单位的海量数据使得原有的数据分析逐渐捉襟见肘，实时处理这些数据的能力已成为大数据时代企业的重要挑战之一。
简单来说，“云”只是海量数据的集合，数据本身并没太多价值，基于数据的处理和分析才能为企业带来的巨大的价值增值。如今电脑技术已经高度普及，但是战略性地利用技术的才能和智慧才能有效地获取、分析和应用信息以获取更大的利润和更快的发展。基于此，BI（商务智能）从没落贵族转变为崛起新秀，成为释放大数据价值的数据分析工具。如果我们把“云”比作野马，那BI就是企业手中的缰绳。野马奔跑的方向正确与否，这取决于手中的缰绳，同理，企业能否从海量数据中获取真正所需的商业价值，这就取决于BI。
那么，企业如何给“云”做BI呢？具体来说，BI是通过给云中的数据制定“游戏规则”（对不同主题进行不同分析），将分散的数据进行搜集、整合、清理和诊断，借助一定的分析手段，进而将数据转化为信息和知识，快速准确的提供报表并提出决策依据，进而为企业管理者做出明智的业务经营决策提供支持。例如：元年的云报销平台，将企业分步在全球各地的分散费用数据按照一定的规则进行有序的规整，形成全企业统一的费用管理平台。
BI对数据的分析处理主要包括三个方面的内容:
首先，是数据仓库或数据集市的建立，对数据进行预处理。BI以企业经营管理需求为基础，根据不同分析主题，从企业许多来自不同的运作系统的数据中提取出有用的数据，以保证数据的正确性，然后经过抽取、转换和装载，即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，得到企业数据的一个全局视图。
其次，是联机分析处理和数据挖掘，进而将数据转化为信息和知识。联机分析处理是在数据仓库的基础上，对商业问题进行建模和数据进行多维分析。而数据挖掘通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。即使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据间的联系，做出基于数据的推断。通过联机分析处理和数据挖掘，决策人员和高层管理能从多维角度准确掌控企业的经营状况和了解不同数据之间的相关关系，以便制定正确的决策。
最后，是知识结论的展示，实现知识向智慧转变。通过借助信息化系统，以简单、丰富和直观的形式，将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的结论展现企业管理者和决策者的面前。而随着管理者对知识的不断积累和更新，会进一步将知识转化为企业管理者的智慧。
如今，企业数据市场正在面临大数据的侵袭，在未来几年，数据资源将集中地遍布全球的云服务器中。对企业来说，海量数据中蕴藏了大量价值金矿，而对数据的分析和处理能力直接决定企业挖掘数据商业价值的能力，如果企业想要正确地对数据进行分析，必然需一个聪明的分析师，我们期待把海量的云数据变为信息，再把信息加工成知识，从知识里提炼智慧，为企业的腾飞插上有力的翅膀。