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商业智能产品选型解惑《易经》云:“古者包牺氏之王天下也,仰则观象于天,俯则观法于地,观鸟兽之文,与地之宜,近取诸身,远取诸物,于是作八卦,以通神明之德,以类万物之情。”BI(Business Intelli
gence)者,商业智能也。按其原理,亦为近取诸身,远取诸物,几无不能,与古之“八卦”可谓形神相通。
从本期起,本报专辟“BI观象台”版块,以供各路人士观BI之象,述BI之法;既可详叙亲身实践,亦可激扬产品优劣;以众人之力,共推BI之兴。编读往来,不亦快哉!
用户如果想选择到最合适的BI产品,就要学会跳出“只见树木不见森林”的误区,尽早跳出纸面承诺,去寻求更多的实践佐证。
看再多的评估报告和白皮书也没用,要去寻找同行业类似的案例,如果同行业没有,就去寻找数据量、业务复杂度类似、以及相似应用的其他行业案例。
有句老话说,人一胖他就喘,而企业一旦有了很多数据,就想做些分析。当企业开始它们首个数据仓库(或称商业智能)项目时,大都会被一个问题困扰——应该使用什么样的产品组合。
在选型之前,不妨数数现有的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)。
ETL工具上,像Datastage、Powercenter都是比较主流的,此外,还有很多公司也有自己的ETL产品,例如SAS的ETL Server、Business Objects的Data Integrator等。
OLAP工具上,则还可以细分为MOLAP(MultiDimension OLAP,多维在线分析系统)和ROLAP(Relational OLAP,关系在线分析系统),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可能是目前能够看得见市场份额比较大的。
数据挖掘产品领域,有SAS、SPSS等两大厂家,而像IBM、Teradata也都有自己的挖掘工具。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(已被Hyperion收购)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、前端以及数据挖掘产品。
从目前各类用户的产品选型过程来看,问题多出在以下几个方面。
其一,只见树木不见森林,只顾得降低单个工具的成本,却忽视了总体成本。问题是,如果仅仅从单个产品的成本考虑而忽视综合的项目成本,最后很可能会被难以维护的程序所困扰,甚至要完全推翻重来,这样的成本恐怕会更高。而对于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,组合起来也不一定就是最好的。
其二,全方位解决方案并不受待见。像IBM、Oracle、SAS都称自己是这样的全方位解决方案提供商,但是这样的产品组合在国内不见得吃得开。因为中国人讲究制衡,所有的蛋糕都给你一家拿去了,以后你拽起来,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。
其三,评估报告难以客观。企业负责产品选型的人,通常要求厂商提供一份评估报告,但是你最好别指望厂商(或集成商)给出的这个报告的所谓客观性。
大家知道一句话,“没有最好的,只有最合适的”。什么是最合适?就是做好产品选型,而这其中其实也就是四点需要考虑。
首先看成本。NCR、IBM和Oracle的产品线完整,但很贵。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,更别谈那些不要钱的开源产品了。当然,像人员培训、项目延期、客户满意度低都要作为成本考虑,这些隐性成本才是难以计算的。
再看人员的经验。人的学习曲线是不可避免的,不要妄想人们接触一个新产品就能立马成为高手,能够基于陌生的产品做出良好应用。这方面,显然Oracle和微软有优势,因为在这两家产品上有经验的人多,好找。
案例比白皮书更重要。当你决定不使用一家产品,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兼容。但如果你寄希望于从产品的白皮书里找到此类信息,你要去寻找同行业类似的案例,如果同行业没有,就去寻找数据量、业务复杂度类似、以及相似应用的其他行业案例。
最后还得看你和厂家的关系,项目实施过程中免不了要人家支持。如果你是一个大企业还好,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,还是观察观察,哪个厂家可能会给出更大的支持吧。
当然,如果从这四方面还是没有决定该选哪些组合,你或许只有最后一招:掷骰子。 责编: 微信扫一扫实时了解行业动态 微信扫一扫分享本文给好友 著作权声明:kaiyun体育官方人口
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