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建立实时BI，我们该考虑哪些问题？
实时商业智能(BI)有一个明确的标志——如果可以选择的话，谁会不愿意以实时的试工作呢?而且，这正是很多的组织尽力追求实现的，其中最基本的原因在于：业务在不断地提速，BI也必须跟上前进步伐。
“无论采用哪一种方法，您都必须将问题分成三个部分：获得数据的时间，分析时间以及交付用户数据以作出决策的时间，” White说道。每一个部分都面临技术挑战，例如更快地加载数据仓库或实现预计算分析常规过程或当信息到达数据仓库中时加速数据分析过程。
White表示，在传统的BI和数据仓库环境中，有很多技术可用来加速信息流和帮助商业用户更快地做出决策。而对于Hackathorn和Imhoff，他也警告可能会有限制。
先存储再分析还是先分析再存储？
根据White的看法，大多数现有技术都可以在信息创建之后短短的几分钟内就帮助您进入数据交付周期——但是，如果您期待实现秒级的响应时间，那么就不可能先将数据保存到数据仓库中。
White 表示，“如果您想更接近实时，那么您可以尝试一个我称之为分析-存储的模型，在这个模型中您可以在数据进入系统时对它进行分析，然后
存储分析结果。”类似于Imhoff，他引用了基于事件和基于流的分析过程，在这些过程中他可以捕获数据，过滤数据并将它聚集到更接近地源系统的位置。
总之，基于组织的特定需求、IT基础架构和现有的BI投资，我们可以有很多不同的实时BI和方法。这并不总是很复杂的事情。然而，Imhoff也指出，实时BI并不总是BI问题的正确解决方法——并且它本身也存在着问题。
“即使使用了实时BI，一些组织仍然必须担心所分析数据的整合，”Imhoff表示。此外，如果没有检测到实时BI的错误或缺点，它可能会导致做出错误的业务决策，“而且所使用的模型会很快过期，或者适应不断变化的业务方案，”她补充道。因此，要确保实时BI系统是适合您组织要求的，并且要确保建立处理它的内部过程，这对于成功的部署而言是至关重要的。
责编：张泽牧
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