最近大蒜价格又涨了，我们来看一组数据。
2008年，大蒜仅每公斤0．1元，而2010年7月份，这个价格已经暴涨100多倍，达每公斤12元。
2009年初，市场大蒜才0.36元/公斤，到了当年6月达3.4元/公斤，当年底稳定在7元/公斤至7.2元/公斤。这个价格一直稳定到2010年4月份，此时大蒜市场价猛涨至11元/公斤。今年7月份，大蒜市场价已经涨到了14元/公斤到16元/公斤，{zg}至20元/公斤。
经过一轮的国家价格调控，大蒜的价格有所回落。但目前大蒜价格又现涨势。据了解，一是虽然去年下半年由于价格上涨使大蒜种植面积扩大了20%-30%，但由于种植大蒜时间比较晚，严寒天气提前到来和冻害等自然原因，使今年新蒜的产量和质量都有所下降。
二是大蒜国内市场消费量逐年增长，最近几年国际市场每年出口增长都在10万吨左右。
三是去年大蒜经销商获得了暴利而蒜农收入无明显增加，今年蒜农种植成本增大（蒜种价高、化肥涨价等），使今年新蒜的收购价提高。有观点称，大蒜上涨的基本原因还是因为国内游资投机倒把，囤积居奇，哄抬物价所致。
另外，今年新蒜已经基本售完，受新蒜产量减少、质量下降等因素的影响，部分经销商已经控制了蒜源，大蒜价格又开始一路上扬。
针对大蒜等商品价格大幅上涨的现象，据了解，国家发改委宣布已派出多个调查组，深入主产区和主销区了解情况，将依法打击恶意炒作和囤积居奇行为。
大蒜上涨的背后（图来源：百度）
国家发展改革委价格司负责人就当前价格形势表示，发改委将指导各级价格主管部门，加强对大蒜等出现异常波动或者可能出现异常波动的商品价格监测预警，及时采取相关措施，抑制个别品种价格的不合理上涨。
{zg}罚款200万元，发改委重拳出击炒作农产品
建立一套分析系统势在必行
然而，业内人士认为，要避免大蒜等大幅涨跌，应建立xx信息发布渠道，并严厉打击发布虚假信息误导消费者、囤积居奇等行为。如果我们要有一套对于大蒜行情走势的分析系统，就可以实时对大蒜行情进行有效的了解，同时，对于经销商为获取暴利而哄抬物价的行业进行有效的监控。
从2008年到2010年大蒜的的行情不断的的变化，如果把这些变化的数据比如我们每天的价格表、每个季度的的数据进行一个统一的整理，在经过系统合理的分析，对比，根据 所做出的分析报表，可查看到更加直观的行情预测表，那么，就可以实时的监控到大蒜行情变化。
一旦发生异常的信息，就可以及时的掌握相关的信息并进行适当的调整。如果能够建立这样一套科学规范的大蒜行情商业智能分析系统，那么，对于发改委未来监控整个大蒜行情以及对于治理相应的哄抬物价，投机倒把的行为将会得到有效的控制，不仅仅是大蒜行情分析系统，还有其它农副产品的行情的监控与管理同样也将会得到有效的应用。
部署八大挑战
然而，建立这样一套商业智能系统，并不是很容易的事情。它需要涉及到很多技术条件以及挑战。笔者认为，只有了解了商业能系统在应用过程当中存在的挑战，才能做商业智能的应用。据了解，目前商业智能在企业的应用当中存在八大挑战，只有解决了这些挑战问题，才以推动整个应用。
部署八大挑战
1、数据分布于分散的系统中如何整合
据数据资料统，在一个企业中大大小小的系统平增达到30多个，对于企业来讲，过去我们是讲如果避免“信息孤岛”，以解决“信息孤岛”为主要目的，但经历了近几年的整合，现有的“信息孤岛”逐步得到了有效的解决但还需要一定的时间。目前，BI系统的应用基础——数据大部分都分散在企业的信息系统中，如何把这些数据整合起来，需要CIO做好数据整合的工作。
2、数据通常不完整或者存在错误
数据是企业的“根源”，如果没有数据，企业不可能持久运营。那么，数据质量将成为企业持久运营的关键。在过去，由于人员操作的失误以及时间因素的影响，导致了企业的最终的数据存在一定的不整性或者存在一定的错误，这会直接影响到老板或者管理者对于决策的判断。当前，数据质量问题是成功的一个重要因素。
3、在做BI系统前不能快速获得有效的信息
做BI本身就是为了更好的获得更加有效的决策信息，但我们在探讨企业在做BI前如何才能获得有效的信息，同样也是很关键。 当前，信息时代，效率和时间决定决定了企业的发展，如何通过快速有效的获得信息成为BI未部署前的一个重要指标。
4、员工的事情很多，没有太多的时间使用BI系统
从企业层面来讲，任何信息系统的使用都离不开工的使用，不论是我们的ERP系统，还是即将部署的BI系统。但目前存在这样一种现象，员工本身有许多的事情要去做，比如销售人员他们的重点是销售，虽然保存客户的信息很重要，但销售的重点把企业的业务推广出去，这样会导致了员工在日常的工作中没有太多的的时间去使用BI系统，如果让员工充分的使用BI系统，显然是摆在老板和CIO之间有的一个重要话题。
5、员工或者老板被太多无用的业务数据困扰
大量的数据的积累，让数据的质量不仅含有错误的数据，还有许多无用的数据。如某医药企业的CIO介绍，他们目前部署了BI系统，但目前在企业的BI系统中有许多的无用的数据。过去陈旧的数据所产生的结果，直接影响到了现有的对于企业业务的认识。而且很多的无用数据也无法进行进一步的鉴定。从而导致了老板受困于于太多无用的数据，而没有形成有效的决策。
6、企业管理者对于系统的重要性认识不足
从现状来看，商业智能系统开始逐步得到了企业管理者的重视，但目前管理者对于BI的期望值过高，同时，对于BI的重要性认识存在偏差。把BI过于“神化”，认为BI是“{wn}”，以至于认为只要上了商业智能系统，就可以达到想要实现的效果，但结果往往并不是管理者所期望的。转变管理者对于商业智能价值的认识，将成为普及制胜点。
7、系统本身过于复杂
市场的来看，现在的BI市场呈现“三国鼎立”的阶段，国内外大厂商纷纷挥动“收购”大笔，推动整个BI市场的发展。从产品角度业看，收购后BI服务商目前的产品还难以进行一个统一的整合，对于用户来讲，可能在BI应用方面，只是选择了服务商的某个产品比如数据分类或者报表工具，而没有真正的实现，一方面原于BI产品本身过于复杂，实施或者后期的难以维护，同时，真正懂BI的人员又非常少导致了BI成功率不高的一个重要原因。
如何简化现有的功能？如何针对于行业提供企业个性化的BI解决方案，将成为是BI成功的平衡点。
8、企业管理层不愿意与外部合作伙伴分享数据
数据是企业生存的根本，如何把BI价值{zd0}化已经上升到企业管理层，但目前由于业务的因素，需要企业某些数据和外部的合作伙伴进行分享数据，如果分享数据对于企业管理、以及利益得到{zd0}化，但这样做有可能某些数据处于更多共享的层面上，这就导致了企业的管理去不愿意与合作伙伴分享企业的数据，导致了BI所产生的结果只是一家企业的结果，而不是整个行业的。未来BI的应用真正了，必然要有大量非本企业的数据，如果协调企业及合作伙的数据分享，也将成为阻碍BI前进的一条重要“拦路虎”。
关于（BI）：
BI 商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前，通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
