分析中小企业的SQL Server商业智能策略

越来越多的组织包括许多曾认为自身不适用BI工具的中小企业都开始实施商业智能系统了。这些公司往往有很好的理由以SQL Server作为底层数据库帮助他们进军BI，这是他们对系统性能的一个最常见的关注点。

大型企业往往会为他们的商业智能系统投入数百万美元的IT资源：功能强大的软件、大型服务器、大容量磁盘以及专门的技术队伍等等。这些东西可以显着提高BI系统的性能，但中小企业的预算没有那么高。那么，他们该如何做呢？

BI系统旨在为业务问题提供答案，通常是整合全公司系统的分散信息并让终端用户在其中运行查询或生成报告。例如，你可以获取离散的度量值，也许是客户满意度指标下降，并追查其起因。比方说，你的公司已经大量销售某种产品并且其销售额在增加，但产品运输时容易损坏使得你的客户很不高兴——你的航运保险索赔上涨。因此将所有这些信息整合到单一工具集中使BI非常强大。

从广义上讲，BI系统有两种工作方式。最传统的方式是通过数据仓库，快速响应查询的具体结构涉及一些不同的标准，大多数数据仓库在预先设定的时间更新，这意味着他们对实时数据不采取行动，而是对从特定时间点获取的信息快照进行操作。这些系统的性能主要来自于基础数据库的设计和将不同组织的数据源加载到数据仓库的流程。

SQL Server商业智能的内存方略

现在比较时髦的技术是在内存中进行分析。它也可以用来从多个数据源抽取数据，但分散数据之间的商业智能连接必须是实时的，信息存储在分析服务器的内存中。此外，内存系统可以支持将实时数据和数据仓库中的历史数据相结合的混合方式。

微软面向Excel、与SQL Server结合运行的PowerPivot软件就是一款具有内存分析能力的工具。内存中的分析性能主要是分析服务器本身配置的一个函数：服务器具有越多的内存和越多、越快处理器，查询处理越能更快。

为了提高现有BI系统的性能，你只有两种选择：

设计一个更有效的系统

在更快、更强的硬件上运行

第一个选择不是大多数中小企业都能由自己控制的。通常情况下，内部IT资源有限的中小企业采购内置的BI系统，将数据仓库和BI软件有效结合在黑盒服务器中。要么他们会部署由专业人士为他们设计并构建的系统。

第二个因素更容易管理：买一个更大的服务器。或者，在多台服务器上分担更大和更复杂的BI系统的工作量。但是，向外扩展是很复杂的，往往需要利用数据库技术比如联邦数据库和数据库分区做一定程度的重新设计工作，这会超出很多中小企业的预算和IT能力。

系统设计可支配SQL Server商业智能的性能

当然，扩大单个服务器也需要花钱。底线是除非你能够投资新的硬件，那么限制BI性能的往往由事先选择的已打包的BI系统的设计决定的，其中包括如何很好利用SQL Server或任何它构建于其上的其他数据库平台。

因此，如果你是一个中小型企业BI系统的买方或架构师，在满足其业务目标、实现组织需求的数据分析功能之外，性能应该是你最关心的。让性能成为你技术升级工作的焦点：看看打包上线系统的运行工作量，这表示你的BI系统预期承载的信息量是否与之吻合。

您还可以向供应商咨询他们的系统设计。但是，这个过程就像买一辆车：询问车辆已有的引擎类型是很有趣的。但最终，你需要亲自驾驶它来做个测试，因为运行起来不仅仅是引擎。BI系统也是如此，这里有很多复杂的、相互关联的组件，检查它们整合性能的唯一方法就是尝试它们。

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