困惑的浪漫：并不存在全新的大数据市场

有许多不同种类的业务分析应用，但可能是最常见的是经常被称为联机分析处理系统，或OLAP。数据在一个多维数据 “魔方”中配置，“魔方”中关系数据库(或一系列的数据库或数据仓库)中的数据汇聚和连接，然后进行分析。通常情况下，你会看到商业智能平台作为“语义层”， 运行在数据仓库“魔方”之上。

最知名的商务智能平台是Business Objects(由SAP拥有)，COGNOS(IBM所拥有)，Hyperion(由Oracle拥有)，微软，MicroStrategy，和SAS。

比德尔介绍，这样的观点来自90年代的 “非常大的数据库”和数据仓库，在那里你有一个单独的数据库的报告，而不是一个交易中使用。

通常情况下，这样的报告数据库将捕获汇总的数据，而不是每一笔交易的数据，通过分析数据，你可以有更深入的了解，在您的业务将发生什么。

这种商业智能建立了一个非常大的市场，它的背后BI的最伟大的例子，如Moneyball所描述的一样。

这样的系统通常是由专业人员执行，需要一个合理的配置，但这种情况正在改变。最近让我印象特别深刻的是，一些分析工具让典型的业务分析师(而非程序员)在企业数据上做快速报告和分析。提供这些工具的厂商包括的Tableau软件，QlikTech的QlikView，TIBCO Spotfire，所有这些都允许来自多个源的数据的快速可视化。

随着Web和基于传感器的应用的发展，已收集到的数据量快速扩展，超过传统的数据库的允许，导致了新的方式，通常被称为“NoSQL”，和基于如Apache Hadoop这样的工具。我会在以后的文章更多地谈论这些，但似乎像每一个企业的供应商，包括一些规模较小的公司，目前都基于Hadoop的解决方案工作，重要的是还有开源运动。

此外，有一个通常被称为“非结构化数据”的内容或信息被日益重视，包括一切从网页、文本、媒体文件，它们可能不适合传统的数据库。针对这些内容，存在一个新的工具集，涵盖传统企业文件内容管理系统，像现在EMC的Documentum，IBM的FileNet，Oracle的Stellent，OpenText，和Microsoft SharePoint和新的非结构化搜索服务提供商如Autonomy(现在是惠普的一部分)和Endeca(现在属于甲骨文)等。

总之，有很多不同的数据需求，并且许多大型组织将以多重解决方案或多家供应商告终。

在接下来的几篇文章，我要谈论这些领域，但很显然，这些都是不同的市场，针对不同的客户，采用不同的工具——并不存在一些全新的“大数据”市场。然而，我同样清楚，组织将不得不重新考虑他们如何收集，存储，分析和管理数据，以及他们如何将这些数据变成真实的信息的计划。