用 Hadoop 帮助商业智能实践“全数据”

2013年9月，由亚洲原生 Hadoop 领航者 Etu 知意图缔造的 Etu 知意图 Hadoop 大数据一体机，在《计算机世界》主办的“大数据时代的商业智能”高峰论坛上，获得了主办方颁发的“大数据优秀产品奖”，共同获奖的还有DELL、华为、浪潮、SAS等知名业界友商。

关于此奖项，Etu 知意图负责人蒋居裕表示：“很高兴 Etu 在其中为唯一一个大数据平台产品代表，获得此次奖项。”

从处理数据并发掘数据的商业价值角度来讲，大数据时代的商业智能是存在交集的。传统的商业智能依然以结构化的数据仓库为基础，通过报表和驾驶舱等形式进行结果展示，帮助用户从数据中很快找到新的商业机会，做出更正确的决策。

既然有交集，就会存在竞争，不过现在看来双方的竞争态势并不明显，这两者之间更多的是融合：Hadoop 生态系等技术造就了大数据与生俱来的基于半结构化、非结构化数据处理能力，这无疑弥补了传统 BI 在数据基础的先天缺失;而传统 BI 对于用户业务逻辑的归纳、理解、建模等经过长时间的积累，显然已养成企业用户的惯性，而这也是大数据短期之内难以弥补的短板。

事实看来，Hadoop 作为大数据的基础技术，与传统 BI 的整合是可行的，这也是一种非常明显的技术趋势，Etu 知意图作为亚洲原生 Hadoop 品牌，在专注于 Hadoop 平台本身的简化和优化的同时，也在 Hadoop 与业务逻辑层面的整合、对 BI 的支持、以及可视化等方面，进行了深入的研究和实践。目前 Etu 知意图已经与很多 BI 厂商进行了从业务逻辑到系统架构的研究和探讨，结果是非常正向积极的。

据 Etu 知意图的实际经验来看，Hadoop 与 BI 的结合通常采取两种方式：第一种是将数据采集进 Hadoop 进行清洗及预处理，然后转化成结构化数据输入数据仓库，供 BI 调用;另外一种则是由 BI 厂商向 Hadoop 平台开放接口，或者是连接器，由 BI 直接从 Hadoop 中调用数据。“到目前为止，第二种情况我们遇到的更多一些”蒋居裕表示。

利用 Hadoop 将传统 BI 和大数据融合到一起，可以说由于 Hadoop 的加入，用户可以实现“全数据”的分析处理，借此进行更准确的价值判断，但是另一方面，这又对基于 Hadoop 的大数据处理平台带来了更高的要求：如以往的任何一个平台一样，企业用户要求它要安全、稳定、易用、易于管理和扩展。尽管客户的要求近乎苛刻，但是如 Etu 知意图这样的Hadoop 大数据处理平台的提供商也已经做好了充分的准备。甚至剥离 Hadoop 本身，Etu 知意图还通过定制高性价比的主流x86服务器，配合自主研发的 Etu OS，为 Hadoop 集群的自动部署和高效运行提供了最基础的保障。

“Etu 知意图深刻了解用户使用 Hadoop 的’痛’”蒋居裕表示，“所以我们致力于为客户提供卓越、可靠的 Hadoop 平台产品，帮助能轻松跨越大数据处理基础架构构建的障碍，借此弥补传统 BI 难以处理半结构化与非结构化数据的缺憾，更好的发挥其价值，是我们不断努力的方向，我相信这也是 Etu 知意图此次获奖的真正原因。”

2013年9月，由亚洲原生 Hadoop 领航者 Etu 知意图缔造的 Etu 知意图 Hadoop 大数据一体机，在《计算机世界》主办的“大数据时代的商业智能”高峰论坛上，获得了主办方颁发的“大数据优秀产品奖”，共同获奖的还有DELL、华为、浪潮、SAS等知名业界友商。

关于此奖项，Etu 知意图负责人蒋居裕表示：“很高兴 Etu 在其中为唯一一个大数据平台产品代表，获得此次奖项。”

从处理数据并发掘数据的商业价值角度来讲，大数据时代的商业智能是存在交集的。传统的商业智能依然以结构化的数据仓库为基础，通过报表和驾驶舱等形式进行结果展示，帮助用户从数据中很快找到新的商业机会，做出更正确的决策。

既然有交集，就会存在竞争，不过现在看来双方的竞争态势并不明显，这两者之间更多的是融合：Hadoop 生态系等技术造就了大数据与生俱来的基于半结构化、非结构化数据处理能力，这无疑弥补了传统 BI 在数据基础的先天缺失;而传统 BI 对于用户业务逻辑的归纳、理解、建模等经过长时间的积累，显然已养成企业用户的惯性，而这也是大数据短期之内难以弥补的短板。

事实看来，Hadoop 作为大数据的基础技术，与传统 BI 的整合是可行的，这也是一种非常明显的技术趋势，Etu 知意图作为亚洲原生 Hadoop 品牌，在专注于 Hadoop 平台本身的简化和优化的同时，也在 Hadoop 与业务逻辑层面的整合、对 BI 的支持、以及可视化等方面，进行了深入的研究和实践。目前 Etu 知意图已经与很多 BI 厂商进行了从业务逻辑到系统架构的研究和探讨，结果是非常正向积极的。

据 Etu 知意图的实际经验来看，Hadoop 与 BI 的结合通常采取两种方式：第一种是将数据采集进 Hadoop 进行清洗及预处理，然后转化成结构化数据输入数据仓库，供 BI 调用;另外一种则是由 BI 厂商向 Hadoop 平台开放接口，或者是连接器，由 BI 直接从 Hadoop 中调用数据。“到目前为止，第二种情况我们遇到的更多一些”蒋居裕表示。

利用 Hadoop 将传统 BI 和大数据融合到一起，可以说由于 Hadoop 的加入，用户可以实现“全数据”的分析处理，借此进行更准确的价值判断，但是另一方面，这又对基于 Hadoop 的大数据处理平台带来了更高的要求：如以往的任何一个平台一样，企业用户要求它要安全、稳定、易用、易于管理和扩展。尽管客户的要求近乎苛刻，但是如 Etu 知意图这样的Hadoop 大数据处理平台的提供商也已经做好了充分的准备。甚至剥离 Hadoop 本身，Etu 知意图还通过定制高性价比的主流x86服务器，配合自主研发的 Etu OS，为 Hadoop 集群的自动部署和高效运行提供了最基础的保障。

“Etu 知意图深刻了解用户使用 Hadoop 的‘痛’”蒋居裕表示，“所以我们致力于为客户提供卓越、可靠的 Hadoop 平台产品，帮助能轻松跨越大数据处理基础架构构建的障碍，借此弥补传统 BI 难以处理半结构化与非结构化数据的缺憾。

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