随着大数据时代的到来，数据量和数据速度的增长让企业在处理数据方面面临着新的挑战。为了更好地处理这些数据，商业智能系统也需要不断地升级和改进。本文将探讨商业智能系统如何处理大数据量和高速数据流的问题。

一、商业智能系统和大数据

商业智能系统和大数据是密不可分的。商业智能系统需要从大量的数据中提取出有价值的信息，为企业提供有效的决策支持。因此，商业智能系统必须具备处理大数据量的能力。这需要商业智能系统具备以下的特点：

处理能力

商业智能系统需要具备足够的处理能力，能够快速地处理大数据量，提高数据分析的效率。商业智能系统需要采用分布式计算的方式，能够充分利用集群资源，提高计算效率。

存储能力

商业智能系统需要具备足够的存储能力，能够存储大量的数据。商业智能系统需要采用分布式存储的方式，能够有效地管理和存储海量的数据。

数据提取和清洗能力

商业智能系统需要具备数据提取和清洗的能力，能够从各种不同的数据源中提取出有价值的数据，并进行清洗和整合，以便于进行后续的分析。

二、商业智能系统和高速数据流

随着互联网技术的发展，数据流的速度越来越快。商业智能系统需要能够处理高速数据流，并及时分析和提供数据报告。这需要商业智能系统具备以下的特点：

实时处理能力

商业智能系统需要具备实时处理高速数据流的能力，能够及时对数据进行分析和处理，以便企业能够及时做出决策。商业智能系统需要采用流式处理技术，能够快速地处理高速数据流。

数据预处理能力

商业智能系统需要具备数据预处理的能力，能够对高速数据流进行处理和过滤，以提高数据分析的效率。商业智能系统需要采用缓存技术，能够快速地处理大量数据，提高数据分析的效率。