看一看：看一看;BI产品选型四项要点

企业1旦有了很多数据，就想做些分析。前几年，数据仓库项目先是在电信、金融行业广泛展开；近两年，在零售、制造业中也不断传来建设数据仓库的消息。这就是由于这些企业已沉淀了足足数据的缘由。固然，有些企业是出于经营分析的需要，有的企业则多是看着竞争对手上了个数据仓库，唯恐自己落后紧赶着上的。而不管如何，当企业开始它们首个数据仓库(或称商务智能)项目时，大都会被1个问题困扰——应当使用什么样的产品组合。“洋玩意儿”何其多在选型之前，无妨数数现有的BI主流产品都有哪些。数据库方面，有DB2、Oracle、SQL Server、Teradata，早先还有专门用于数据仓库的Redbrick(被IBM收编以后，退出历史舞台)。ETL工具上，像Datastage、Powercenter都是比较主流的棚户区改造可以要地自己建吗，另外，还有很多公司也有自己的ETL产品，例如SAS的ETL Server、BO的Data Integrator等。OLAP工具上，则还可以细分为MOLAP(MuiltDimension OLAP，多维度型在线分析系统)和ROLAP(Relational OLAP，关系型在线分析系统)，前者可以选择Hyperion、Cognos、Microsoft公司的产品，而后者可供选择的余地就不多，像Microstrategy多是目前能够看得见市场份额比较大的，之前和Redbrick1起。另外，还有1个叫Metacube的ROLAP工具，早在2000年以后也退出市场。数据发掘产品领域，有SAS、SPSS等两大厂家，而像IBM、Teradata也都有自己的发掘工具。除此之外，在报表服务器、前端工具上的选择可就多了，其中，Cognos、BO、Brio是比较主流的。从这些主流产品来看，大多是舶来品。国内也有研发BI产品的，但多限于ETL、前端和数据发掘产品。这类局面和国内以往的产品选型有着莫大关系采矿土地征收补偿标准，由于在这3块领域很多项目都曾自主从头开发过。说的要比唱的好从目前各类用户的产品选型进程来看，问题多出在以下几个方面。其1，只见树木不见森林，只顾得降落单个工具的本钱，却忽视了整体本钱。有些大企业在IT建设上1掷千金，从不在乎在购买产品上投入多少，每块都是选用最好的。但是，更多的企业则不能不出于本钱考虑，能省则省。除数据库和OLAP工具两项之外，常常动心思的地方就是，假想如果把ETL和前端展现自己来开发是不是是会省点资金出来。但是问题是，如果仅仅从单个产品的本钱考虑而忽视综合的项目本钱，最后很可能会被难以保护的程序所困扰，乃至要完全颠覆重来，这样的本钱恐怕会更高。而对那些财大气粗的大企业来说，即便选择了每个领域最好的产品，组合起来也不1定就是最好的。其2，全方位解决方案其实不受待见。如今几近每家公司都号称可以提供全方位解决方案现在农村拆迁怎么赔偿，提供1站式服务。像IBM、Oracle、SAS都称自己是这样的全方案提供商，也就是说它们的产品线已包括了数据库、OLAP、ETL等各类工具。直接选用它们，就不用再为工具选型烦恼了。事实上，这样的厂家还在渐渐增多，它们有的靠OEM专业产品，有的则直接购并专业工具厂商。选择这样的产品组合多是明智的，但是在国内还没有完全能够吃得开土地征收房屋赔偿标准。由于中国人讲求制衡，所有的蛋糕都给你1家拿去了，以后你跩起来，我岂非很被动？因此，通常还是要引入多家原厂商，让它们合作并竞争着吧。其3，评估报告难以客观。企业负责产品选型的人，通常要求厂商提供1份评估报告，要列出几种方案选择，各自优劣何在，最后得出哪种方案是最适合自己的。如果从字面上理解此报告，某种产品哪方面比较好，哪方面不好，这纯属扯淡。此种报告，不可能期望它的客观性。想想，对厂商来说，这就是1笔单子，固然将自己产品吹上天去；而对集成商来说，或许它就在代理某种产品司法强拆怎样补偿，固然会推荐特定产品；对这个选型负责人来说，也许他早就对某种工具有好感，或是跟某个厂家的关系不错，乃至有更进1步的交易。这样的情况，想客观1点不容易。自己就曾遇到过1件事，1次客户的系统升级，本来的系统使用几年了。客户提出希望连带工具1并换了，在提出方案以后(固然是我们熟习的方案)，对方负责人也提出1个小小的要求，看ETL工具是否是能够用某某产品。不巧的是，那个工具我们公司根本没人会，而且国内也没几个利用案例，没敢答应。没想到会后，销售说到：“你们都傻啊，这不是明摆着吗，人家已做工作了，我们要是能用那个产品就用吧，犯不着得罪客户。”选型4要点其实，如果是选择这些主流的产品的话，大家知道1句话，“没有最好的，只有最合适的”。什么是最合适？抛开上面提到的幕后因素，其实也就是4点需要考虑——产品本钱、开发人员对这个产品的熟习程度、有没有类似案例，和你跟人家厂商关系谈的好不好房屋拆迁安置不合理找谁。首先看本钱。NCR、IBM和Oracle的产品线完全，但齁贵。微软的产品便宜些，可如果你的数据量够大，恐怕又不太敢用它，就更别谈那些不要钱的开源产品了。固然，本钱不光是产品本身的价格决定的，后面人员学习、项目延期、客户满意度低都要作为本钱考虑，这些隐型本钱才是难以计算的。再看人员的经验。人的学习曲线是不可避免的，不要企图人们接触1个新产品就能够立马成为高手，能够基于陌生的产品做出良好架构。这方面，明显Oracle和微软有优势，由于在这两家产品上有经验的人多，好找。固然，如果你们原来的业务系统用的就是这几家产品之1，无妨仍然用它。案例比白皮书更重要。当你决定不使用1家产品，为了平衡利益关系选择不同的产品组合时，要考虑他们之间是否是兼容。但如果你要是从产品的白皮书里去寻觅此类信息，会发现说得很美，相互之间会如何完善地“无缝”兼容，但实际上却不是那么回事。因此，不要去看这些文字的东西，要去寻觅同行业类似的案例，如果同行业没有，就去寻觅数据量类似、业务复杂度类似和类似利用的其他行业案例。最后还得看你和厂家的关系，项目实行进程中免不了要人家支持。如果你是1个大企业，还好，厂家跟在你屁股后面跑，如果你是个小单位，项目预算小，对不起，那些大厂的销售也不太愿意低下他们高贵的头。因此，还是视察视察，哪个厂家会可能给出更大的支持吧。如果从这4方面还是没有决定该选哪些组合，你或许只有最后1招：掷骰子。(end)资讯分类行业动态帮助文档展会专题报道5金人物商家文章