数据仓库选型

Dina_zhang问道：作为一个用户，我们在数据仓库选型的过程中应该最为关注哪几方面。
选型一直困扰我们，看了多家厂商的产品和方案，但还是无法确定哪个方案是适合我们的

Liu Annie
20060315

如果你们实在确定不下来，请咨询公司吧，请他们帮你们提供方案，当然是要掏不少的
钞票的。

整体而言，要看你们的数据规模，如果是企业级数据仓库，TB级的数据量，NCR的
Teradata自然是大拿，前台展现方面，厂商也就那么几家，国内国外也有排名，SAS,
BO, Cognos, IBI, Micro Strategy都排在前面的。当然还有些小公司自个开发的东西
，说不准的，也不好说。IBM还提供一整套的解决方案呢。

自己选不定，还可以弄个RFI（Request For Information）出去，发给那些厂商，请他
们提供解决方案，你们自个再评估一下。

刘庆
20060315

又是选型，对于一个刚开始数据仓库项目的企业，这是不可缺少的部分。但至今不明白这里面究竟是否有什么客观的标准。

就那几家产品呗。十八摸的、甲骨文的、恩西阿的或是微软的，这都是要钱的。前几天有人在讨论开源的方案不也是包括数据库产品吗。他们都说自己是"最领先"的数据¬仓库厂商，说自己提供"全方位"的解决方案。那些套话怎么听着都是一样的呢？

要是请他们的售前给洗脑，能够解决实际困难的不多。大多数情况下，恐怕还是将自己的产品说得天花乱坠，然后给出一份哪儿提供的基准测试报告，显示他的产品在各项¬指标上如何领先于对手。

这样的洗脑够让人糊涂的了，里面包含太多的利益冲突，哪里还谈什么客观评价。
但企业的领导又要这样一份评估报告，因为这是形式嘛。至于产品的实际效果，恐怕期待着不要出大问题就行。因此，很多的产品选型都是在桌面下面进行的。

反正这些产品都是占有一定市场份额的产品，大家都知道一句话，"没有最好的，只有最合适的"。作为数据仓库产品来说，什么是最合适？也就是成本和企业人员对这个¬产品的熟悉程度，还有你跟人家厂商关系谈的好不好。

首先看成本。恩西阿、十八摸和甲骨文的，都是齁贵，塞贝斯也不便宜，看项目预算情况了。微软的产品便宜些，可如果你的数据量够大，恐怕又看不起他，就更别谈不要¬钱的开源产品矣。当然，现在还有将成本的概念转移，说人员学习、项目延期、客户满意度低都作为成本考虑。但此处说得仅是产品成本而已。

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作出良好架构。这方面，显然甲骨文和微软有优势，¬因为在这两家产品上有经验的人多，好找。当然，如果你们原来的业务系统用的就是这几家产品中间之一，不妨仍然用它作数据仓库吧。

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，哪些大厂的¬销售将不会低下他们高贵的头。因此，还是观察观察，哪个厂家会会可能给出更大的支持吧。
如果从这三方面还是没有决定该选哪个，最后一招：掷骰子。

Innovate
20060315

其实也不是，我就听说有的理智的客户，对于只知道吹嘘概念和产品，一直不切入主题，针对实际情况解决问题的方案，是直接请出去的。如果对方有水平，有实力，可以¬根据你们的实际情况直接把脉，所以是骡子是马需要拉出来遛一下。

举个例子，你们企业最近某品牌销售直线下降，那么站在你们的角度，你们最需要的是找到原因，是质量问题，代理商销售不力，还是服务下降，口碑太差？那么真正有实¬力的厂商的咨询顾问，会给你说如何搭建平台，通过怎样的模型找到具体的原因，然后你们分析出来后，直接查询到具体的数据，落实到实处，解决问题。类似问题都可以¬这样的方式交流，你们作为客户放心，他们作为厂商也展示了实力，并不是空虚来风，一点点概念和产品的人到处可以见，失败的例子也到处都是，就需要谨慎考虑。再有¬经验的人，再号称最好的数据仓库厂商，如果这些都说不出，你可以直接请他们出去，因为他们帮不上你什么忙，只是去蒙钱的。

Wishwang
20060317

我是搞银行IT的，负责一个股份制商业银行（一般都这么讲的）地区分行的IT开发工作。以前，我是搞业务系统的（银行业务大家都知道啦，就是联机事务处理＋批处¬理），对BI这块真是不太了解。

2004年，做了一个业绩考核，当时也没想用什么BI产品。搭了一个J2EE环境，应用服务器用WEBSPHERE,数据库服务器用AS/400，数据库当然是¬DB2，设计了一个指标系统，跟业务部门讨论了一个展示界面，一个报表系统，找了个合作公司就开始干了。干了3个月，成了，业务部门用用也还行。但是我一直担心¬几个问题：

1．AS/400的硬盘只有180G,只能存放一年的历史数据和分析结果，而AS/400的硬盘又狂贵。
2．用于目前数据主要来源于业务系统，业务系统也是AS/400,我FTP用来GET
源数据，自己写程序加载到考核系统所要的数据库中,目前也还行。但以后如果要引入其它数据库的数据，我就只能用ODBC了，不知道效率如何。
3．我用的这台400有3个CPU,我又有一个并行平台，但批处理要跑4个多小时（包括数据加载），以后应用再多，处理能力不知道够不够。
4．WEB用JSP+EJB,展示稍微的土一点，好象开发也不太方便。

去年，行里业务开会，谈到我行的IT支撑的问题。就说最大的问题是缺少客户分析，希望IT能在客户分析和客户拓展方面帮助他们。客户分析，可不就是BI的强项吗¬，再说，利用这个项目搭一个数据仓库，不就是可以解决我考核系统的构架上遇到的问题吗。这才考虑用BI产品来做这个事情。

找了几个公司来谈了谈，学习了一些知识，也发现了一些问题。

先说知识吧：

1．知道了ETL,星型模型，多维存储，OLAP,前台展示工具
2．知道了简单的应用不一定要使用工具ETL
3．知道了简单的分析不一定要多维数据库，用关系数据库也行。
4．知道了卖前台展示工具的最多
5．知道了元数据管理是什么东东，自己觉得还满重要的。
6．知道了TERADATA,ESSBASE,SQL SERVER（按花钱次序排列）
7．知道了DATASTAGE, Informatica
8．知道了BRIO,BO,COGNOS

问题呢：

1．做电信移动的多，作银行的少。

2．说到银行应用，居然是做考核的最多，中间还有一些信贷管理什么的，客户分析的最少。没做过，意味着没有现成的业务模型好借鉴啊。

3．投资有限，ETL,多维数据库只能选一个用产品实现，选哪个呢。

4．用SQLSERVER＋前台展示，倒是都有了，性能如何？还有病毒咋办。

5．每个公司都要成功案例，典型用户。由于银行业我比较熟，具体自己去了解一下，远没有这么美好。

其中最头痛的还是业务模型，实在不行，我就从头坐起，去和业务部门分析业务模型吧。项目风险不好控制啊。

先聊这些吧，有空在补充

刘庆
20060317

未识兄，你说的这个"业务模型"指的是什么？是只用于客户分析的模型还是整个银行业务的模型？

关于"一体儿"，其实如果数据源比较少，而且到目标没有复杂的转换，自己开发倒是无妨，否则，到也是比较麻烦的。一位也是银行业甲方作数据仓库系统的朋友，曾告¬诉我，他们的系统开始就是集成商自己开发程序装载，但后来被这些程序折磨地够呛。因为原来开发的人都不知道哪儿去了，中国作软件系统的，人称铁打的营盘流水的兵¬。可这些程序往往还是这些"兵"设计的，至于文档，一贯是没有多少的。如此，后来考虑用工具，可见这个出发点主要是从易维护的角度考虑的。

对是自己开发还是购买工具，这种争论是不亦乐乎。我想如果你现在的程序还能够应付得过来的话，当然可以不必去买罗，如果你要规划一个大系统，恐怕得考虑考虑，毕¬竟工具在你关注得元数据管理这块已经做了相当得工作矣。

至于多维数据库，不买还想自己开发啊，只听过国内有开发"弱老婆"产品的，比如什么"商业指南针"，没听过有开发"没老婆"的。

如果投资有限，选用微软的解决方案没什么不好，很理智。至于病毒吗，嘿嘿，就多防这点了，经常备份呗。

或者考虑刚果诺斯（cognos），反正他们一体儿也有，没老婆也有，还有前端展现，也有绩效管理仪表盘之类的，当然一套下来估计价钱也不便宜。

Goldenfish
20060317

我觉得工具选择时要考虑的几个问题是： 1.DW选择封闭平台还是开放平台。例如选择Teradata，它是软硬件系统一起的，虽昂贵但性能好；选择oracle，SQLServer等，性价比相对要¬好； 2.ETL工具的选择要量力而行，实在要节省成本就写SQL脚本； 3.前端展现的工具大致功能都差不多，选哪个都不离谱。

银行进行客户关系管理的迫切性目前看来远不如电信业，因为业务还比较垄断，各自市场份额也比较稳定。银行进行数据仓库建设的原动力很大程度来源于上级监管（风险¬控制）和经营分析（简单说还是业务和产品为中心）的需求。业务模型大公司都有提供，例如NCR，IBM。但这些理论完美的模型都得做大量的客户化才行，因为中国¬银行业务的现状跟国外差别太大。

Happy
20060317

如果让我在ETL工具和多维数据库之间只能选择一个的话，我现在一定先选择ETL工具。凡是开发过数据仓库项目的人都了解ETL开发工作量的大小，也一定亲身体¬会过在没有完善的metadata支持下的需求变更对于ETL的影响。一个合适的ETL工具对于建立数据仓库项目的基础架构是很必要的（当然ETL不是关键因素¬）。 微软的SQL server 2005既支持ROLAP又支持MOLAP，即使现在不选择多维数据库，可以先用星型模型来设计，在设计时考虑到以后是否要用多维数据库就可以了。

试想你想盖一个大楼，你是一定是先挖好地基，然后再一层一层的盖。