海量数据多维分析

据IDC统计，全球数字信息在未来几年将呈现惊人增长，预计到2020年总量将增长44倍。

国金证券发布的一份关于海量数据的报告也指出，物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC，以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载方式。对海量数据价值的挖掘趋势迎来了一个前所未有的“数据为王”时代。

企业一直将数据视为重要资产，在信息化的发展进程中，企业向来通过数据库、商业智能工具，对数据进行整理、分析和优化，从而为企业的决策提供依据。

那么，这一“跳跃式”数据爆发式增长对于企业的数据处理意味着什么？

1.技术瓶颈：海量数据收集、海量数据存储、海量数据多维分析等一系列的问题，即使最热门最被业内人士看好的Hadoop技术能否撑得住？

2.资源投入：海量数据处理伴随着相应的硬件、软件需求的增长，技术人员的投入上对企业势必成为新的负担。

3.价值金矿：海量数据中的非结构化数据蕴含着的“价值金矿”，能够帮助企业从未所触及的角度和维度为企业提供商业决策和辅助。

另外，海量数据价值挖掘层面上看，传统的思维是数据量加大是一定要考虑OLAP的，一般的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此从一般意义上认为处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。

然而目前OLAP存在的最大问题是：业务灵活多变，必然导致业务模型随之经常发生变化，而业务维度和度量一旦发生变化，技术人员需要把整个Cube重新定义并重新生存，业务人员只能在此Cube上进行多维分析，这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度，从而使所谓的BI系统称为死板的日常报表系统.

在思达商业智能平台StyleIntelligence上进行海量数据的多维数据分析，从业务需求的角度出发，维度和度量才是直接针对业务人员的分析语言。在自主知识产权数据块儿技术支持下，直接把维度和度量的生成交给业务人员，由业务人员自己定义好维度和度量之后，将业务的维度和度量直接运行，并最终生成报表。

此种以终为始的设计思路，首先能解决传统OLAP分析中维度难以改变的问题，利用思达商业智能平台StyleIntelligence中数据非结构化的特征，业务人员可以灵活地改变问题分析的角度，对业务人员非常友善。其次思达商业智能平台StyleIntelligence在海量数据处理中利用分布式数据处理架构强大的分布式数据处理能力，无论OLAP分析中的维度增加多少，系统开销并不显著增长。

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