简单的前提下建立了一个庞大的开源社区和业务：每个应用程序都具有强大的功能，并且具有内部分析的价值。现在，借助 适用于AWS的Jaspersoft，开发人员可以 嵌入强大的BI ，并使用一个简单，灵活的JavaScript API框架轻松实现此目的 。

世界各地产生的新数据量呈指数增长，实际上，数字世界每两年翻一番，根据IDC的数据，到2020年，数字世界预计将达到44兆字节或44万亿千兆字节，企业存储的复合年增长率将超过50％，随着数据量的不断增长，公司收集，清理和存储数据 的成本也随之增加，即使存储技术的效率不断 提高，每千兆字节硬盘存储的成本也不断下降。

真正的分析企业不仅关心交易数据，在大数据和分析方面成功的组织是将现有数据连接起来以实现业务洞察力的企业，获得客户的跨渠道视图意味着更深入地挖掘，连接数据孤岛，并将其转换为消耗性信息，分析的个障碍是缺乏数据收集的方向，但是即使他们知道数据所在的位置，他们实际上也不知道如何处理数据，数据终被收集，处理，存储在孤岛中并且从未使用过，它变成了“黑暗数据”，问题依然存在-数据策略与业务需求之间没有协同作用。

随着物联网设备和应用程序的不断扩散，许多企业使用的基于云的集中式模型正在退居次要位置，而倾向于将数据和流程移至更靠近边缘的位置，以提高其灵活性，敏捷性和可访问性。

企业从各种来源生成并收集大量复杂数据，客户数据，市场数据，供应链信息，运营数据，财务信息，社交媒体供稿，传感器数据等等，为了理解这些恒定的信息流并采取相应的行动，对于公司来说，至关重要的是，它们必须能够一起收集数据源，并为决策者提供快速分析数据源的 能力 ，对于许多不得不依靠各种数据系统（ERP，CRM，交易系统，财务，人力资源等）之间的点对点集成的公司来说，这通常是一个挑战，通过使用企业服务总线实时处理高速，大容量大数据来应对这些挑战 ，使决策者能够立即了解新趋势以及发生的客户/市场变化。

具有普遍分析文化策略的公司所产生的业务回报要高于平均水平，如果没有大力采用分析解决方案，成为数据驱动型企业仅是白日梦，如今分析技术的使用已扩展到日常业务用户，因此将分析嵌入到组织的工作文化中可以成为现实，销售人员，营销人员，工程师，业务部门经理等必须利用自然的分析工作流和数据发现来支持日常决策，这样做可以提高组织的生产率，加快决策制定速度，加快上市时间。