在这告别旧十年、步入新十年的历史时刻，让我们共同屏住呼吸，展望美好的未来。下文是对未来发展趋势的一些粗略想法，这些趋势将对来年高级分析技术的发展产生重要的影响。它们在未来的十年里，将为商务智能、数据仓库、预测分析、数据挖掘、商务活动监测、负责事件处理及其他核心分析技术的广泛普及搭建平台。

自助式操作BI将使信息工作者成为主宰：企业已经开始使用自助式BI系统来降低成本，理清分析，提升实际可行的洞察力。用户越来越需要这样一种工具，它能将来自数据仓库、数据集市、事务应用程序和其他程序的数据以一种交互的方式进行深层的挖掘与处理。软经济对于IT预算的压力持续不断，到2010年，用户将大量使用自助式BI产品。不仅如此，信息工作者在面对大量积压的重复无奇的BI服务请求时，日益感到疲倦乏味，这就更刺激了这种趋势的发展。在未来的一年里，Saas订阅服务将会在这样一个竞争激烈的市场环境中愈加流行开来。同时流行的还会有新一代BI聚合产品，尤其是来自IBM和微软的聚合导向工具。

用户友好型预测建模进入信息工作场所：预测分析将在日常的业务工作中扮演重要的角色，如果信息工作者也能使用预测工具——而不仅仅是统计学家和专业的数据挖掘人员，商界人士将可以不断的根据灵活的假设分析与预测调整自己的战略，令历史数据与当前事务数据都得到最佳的利用。到2010年，用户友好型预测建模工具将以独立产品或企业BI环境可嵌入插件的形式，不断涌入市场。众多BI提供商将在他们已有产品中加入预测模型——最明显的例子是IBM，它将融合Cognos BI和新的SPSS数据挖掘产品，以获得广泛的市场使用。同样的，其他已有的预测建模提供商，如SAS，IBM SPSS，KXEN，Angoss及Portrait Software也会强调和深化其现有的服务特性，如向导驱动自动化和交互可视化，从而加速信息工作者对于各个复杂步骤，包括构建、确认和挖掘预测模型的熟悉和掌握。可以看到，一些BI客户端，如来自TIBCO Spotfire和QlikTech的产品，为主题专家在传统数据挖掘工具之上提供了另一种重要的选择——当主题专家希望从各个角度观察多维数据集时，他们不必再进行繁重的数据准备、聚类与分类工作。

高级分析深植于数据仓库：高级分析需要一个高性能的数据管理基础结构，以保证数据集成、统计分析和其他计算密集型操作的完成。数据库内分析保证了一系列资源密集型功能的灵活部署，如数据挖掘，以及预测建模——例如对于高性能分析型数据库的聚类、网格及云计算。到2010年，数据库内分析将成为数据挖掘及内容分析新的最佳实践，到那时，企业数据仓库专家必须和负责构建及维护预测模型的主题专家紧密合作。为了支持数据库内分析与云分析，开放性开发框架——尤其是MapReduce和Hadoop，将被数据仓库和分析工具提供商广泛应用。在来年，一种用于内联预测模型的开放开发框架将成为工业发展趋势，这种内联预测模型可被部署到CEP环境中。尽管仍属于专利，IBM和TIBCO已经针对CEP内预测分析开发了诱人的支持工具。无疑的，CEP内预测分析将成为用于过程分析的真正的自适应后台管理模块中的重要组成部分。

社会网络分析为网络经济带来了强大的预测分析能力：过不了多久，社会网络就将编辑所有的商业及个人应用，包括手机、宽带和流媒体服务。从企业的角度看，在这个以声誉驱动的网络时代，社会网络可以将成功和失败清楚的区分开来。到2010年，除了利用高级分析寻求更好接近客户的机会，企业还将积极的使用各种社会网络监测和营销工具。Forrester将2010年看作社会网络真正出现的一年，社会网络将作为高级分析的新领域，支持个体的行为、观点及相互关系。社会网络分析因为其对信息流的深化而获得蓬勃发展，这些信息来源于Facebook，Twitter和其他web 2.0社区，以结构化或非结构化，用户创建或自动的方式出现。为了支持实施客户划分、目标行销、客户流失分析及反欺诈，众多预测分析工具提供商都会在未来一年加强其产品的社会网络分析功能。这个具有诸多功能的招人喜爱的应用程序，将根据所有这些情报，为你的联络中心提供实时的最佳服务，或帮助你重新制定近期的营销计划，力挽狂澜。

低成本数据仓储将对终端市场提供快速分析服务：虽然没有数据仓库，企业同样可以使用BI，但是对于大型数据集的高性能报告、查询和分析，这一重要的基础设施平台确是必要的。在过去的几年里，BI发展的重要趋势之一，即随着公共SaaS DW云服务的发展，一个完整配置的数据仓库应用平台的价格已大幅度下降，并且这种趋势还将延续。到2010年，许多数据仓库厂商将降低其基本应用产品的价格至每TB 20000美元以下，这将构成新的产业门槛，引领这一降价行动的，包括甲骨文、Netezza和其他主要的数据仓库提供商。与此同时，企业将在2010年看到一系列低成本、高收益的解决方案，DW应用将与预配置的BI、数据清洗、企业信息模型及其他数据管理应用与工具等完美融合，协同工作。

将数据仓库可视化融入云计算：数据仓库正像所有其他构成BI和数据管理基础设施的部件一样，进入云计算。在2010年，我们将继续看到厂商向他们的核心分析数据库引进云计算、SaaS和可视化部署。为了支持灵活的混合负载分析，在今后的5-10年时间中，企业级数据仓库将演变成虚拟化的云结构，它允许以各种物理和逻辑形式存在的数据可以被统一、透明的保存到一个抽象的、无缝连接的内存和磁盘资源网格上，该网格结构支持多种工作负载，延迟时间和拓扑结构。在这未来的十年中，大规模并行，内存架构，固态驱动器和虚拟化存储将日益革新基于云部署或应用型部署的企业级数据仓库环境。到2010年，我们将看到，大部分的企业数据仓库提供商所推出的开创性商品，都将包含上述所有这些结构性的创新。然而，虽然Teradata、甲骨文、IBM、微软和其他一些厂商将会继续推出他们的首次公共/个人云平台服务和合作，总体而言，2010年可能并不是DW产业的“云计算年”。不过，业界走向能够更好的融合辅助工具、授权软件和其他部署选项的云服务时代，仍是大势所趋。