复杂事件处理和SOA，BI的联系

    之前的文章总结过，复杂事件处理技术可以实现从系统中获取大量信息，进行过滤组合，继而判断推理决策的过程。这些信息统称事件，复杂事件处理工具提供规则引擎和持续查询语言技术来处理这些事件。同时工具还要支持从各种异构系统中获取这些事件的能力。获取的手段可以是从目标系统去取，也可以是已有系统把事件推送给复杂事件处理工具。
    觉得自己对SOA的概括比较完整准确的，通过SOA改造，让企业信息系统达到异构系统方便互联，充分复用已有功能，具备统一的数据标准和主数据管理，提供异构系统统一的监控服务接口。企业IT系统达到这个状态，就方便各种开发和维护工作了。
    使用复杂事件处理技术实现的应用一般都是跨已有多个系统的应用，是面向整个企业运营过程的。应用需要从企业内部外部的多个系统和渠道获取需要的事件信息，来做处理，同时把处理得到的判断决策结论再反馈到一些业务生产系统中。比如一个混业经营的银行企业，要做一个实时的面向普通客户的产品推介系统。这个系统在客户上线时（不论是网银，电话银行，柜台哪种渠道）根据这个客户历史的消费记录和当时消费行为，推荐客户最有兴趣最可能购买的新产品。可能需要访问存款，贷款，理财，保险，中间代缴费等多个业务系统获取消费记录，还需要访问CRM获取客户个人信息。所以要求复杂事件处理应用和企业已有系统之间具备方便的交互方式和交互通道。如果企业IT系统已经完成SOA改造，提供标准的接口和标准的数据，那对于复杂事件处理应用而言就省去了很大一部分工作。SOA项目所实现的结果（标准的监控功能服务接口，数据标准，主数据管理）使得从已有系统获取各种状态和动作事件变得简单方便。我们可以看到SOA并不是虚幻的东西，他是实实在在的需求催生出的IT系统设计规划理论，为各种跨系统应用的开发维护提供便利。而使用复杂事件处理技术开发的应用多是这种跨已有系统的应用，比如风险控制和其他各类的业务监控系统。概括一下，SOA是基础，为实现企业整体的事件处理提供获取事件信息的便利通道。
     BI通常指基于企业信息系统的历史数据做关联分析，数据挖掘。为企业管理者做决策提供所依赖的规则，规律。而复杂事件处理应用在做实时的事件处理时，正需要这些从历史数据中挖掘出的规则和定理。 比如银行对贷款的历史记录做挖掘，找出影响贷款安全的关键因素，提炼出判断贷款风险的模型和公式；在之后的实时风险控制过程中，复杂事件处理应用获取实时的贷款行为信息，客户信用信息，外部市场信息，根据已有的风险公式对这些信息事件做处理，判断每个贷款行为风险的高低程度，通知贷款系统做进一步的处理。BI发现规则，复杂事件处理利用规则，做实时的分析判断和决策。复杂事件处理是实时的BI，操作型的BI。BI+CEP就可以完整地实现从实践中发现知识和规则，并在之后的实践中运用这些规则的过程。
    企业作为一个整体系统，在时间空间上都不是割裂的。所以作为企业信息化支撑的IT系统也不能割裂，在空间上互联互通，在时间上能模拟企业完整的运营过程。对于每个部分，每个阶段，我们选择最适合的技术来实现。