你好，歡迎您來到福建信息主管(CIO)網(wǎng)! 設(shè)為首頁(yè)|加入收藏|會(huì)員中心
數(shù)據(jù)庫(kù)方面，有DB2、Oracle、SQL Server、Teradata，早先還有專門用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的Redbrick(被IBM收編以后，退出歷史舞臺(tái))。
ETL工具上，像Datastage、Powercenter都是比較主流的，此外，還有很多公司也有自己的ETL產(chǎn)品，例如SAS的ETL Server、BO的Data Integrator等。
OLAP工具上，則還可以細(xì)分為MOLAP(MuiltDimension OLAP，多維度型在線分析系統(tǒng))和ROLAP(Relational OLAP，關(guān)系型在線分析系統(tǒng))，前者可以選擇Hyperion、Cognos、Microsoft公司的產(chǎn)品，而后者可供選擇的余地就不多，像 Microstrategy可能是目前能夠看得見市場(chǎng)份額比較大的，以前和Redbrick一起。此外，還有一個(gè)叫Metacube的ROLAP工具，早在2000年以后也退出市場(chǎng)。
數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品領(lǐng)域，有SAS、SPSS等兩大廠家，而像IBM、Teradata也都有自己的挖掘工具。除此之外，在報(bào)表服務(wù)器、前端工具上的選擇可就多了，其中，Cognos、BO、Brio是比較主流的。
從這些主流產(chǎn)品來看，大多是舶來品。國(guó)內(nèi)也有研發(fā)BI產(chǎn)品的，但多限于ETL、前端以及數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品。從目前各類用戶的產(chǎn)品選型過程來看，問題多出在以下幾個(gè)方面。
其一，只見樹木不見森林，只顧得降低單個(gè)工具的成本，卻忽視了總體成本。有些大企業(yè)在IT建設(shè)上一擲千金，從不在乎在購(gòu)買產(chǎn)品上投入多少，每一塊都是選用最好的。但是，更多的企業(yè)則不得不出于成本考慮，能省則省。除了數(shù)據(jù)庫(kù)和OLAP工具兩項(xiàng)之外，經(jīng)常動(dòng)心思的地方就是，設(shè)想如果把ETL和前端展現(xiàn)自己來開發(fā)是不是會(huì)省點(diǎn)資金出來。
然而問題是，如果僅僅從單個(gè)產(chǎn)品的成本考慮而忽視綜合的項(xiàng)目成本，最后很可能會(huì)被難以維護(hù)的程序所困擾，甚至要完全推翻重來，這樣的成本恐怕會(huì)更高。而對(duì)于那些財(cái)大氣粗的大企業(yè)來說，即便選擇了每個(gè)領(lǐng)域最好的產(chǎn)品，組合起來也不一定就是最好的。
其二，評(píng)估報(bào)告難以客觀。企業(yè)負(fù)責(zé)產(chǎn)品選型的人，通常要求廠商提供一份評(píng)估報(bào)告，要列出幾種方案選擇，各自優(yōu)劣何在，最后得出哪種方案是最適合自己的。
如果從字面上理解此報(bào)告，某種產(chǎn)品哪方面比較好，哪方面不好，這并不客觀。對(duì)于廠商而言，這就是一筆單子，當(dāng)然會(huì)盡量把自己產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)出來，而回避自己的弱勢(shì)。同時(shí)對(duì)于選型負(fù)責(zé)人來說，也許其早就對(duì)某種工具有好感，或是跟某個(gè)廠家的關(guān)系不錯(cuò)，甚至有更進(jìn)一步的交易。這樣的情況，想客觀一點(diǎn)不容易。
選型要點(diǎn)
其實(shí)，如果是選擇這些主流的產(chǎn)品的話，大家知道一句話，“沒有最好的，只有最合適的”。什么是最合適？拋開上面提到的幕后因素，其實(shí)也就是三點(diǎn)需要考慮——產(chǎn)品成本、開發(fā)人員對(duì)這個(gè)產(chǎn)品的熟悉程度、有沒有類似案例。
首先看成本。NCR、IBM和Oracle的產(chǎn)品線完整，但卻很貴。微軟的產(chǎn)品便宜些，可如果數(shù)據(jù)量大，恐怕又不太敢用它，就更別談那些不要錢的開源產(chǎn)品了。當(dāng)然，成本不光是產(chǎn)品本身的價(jià)格決定的，后面人員學(xué)習(xí)、項(xiàng)目延期、客戶滿意度低都要作為成本考慮，這些隱型成本才是難以計(jì)算的。提到成本，就不能不提一下BI模型，因?yàn)锽I產(chǎn)品中模型是最昂貴的一部分，在國(guó)內(nèi)很大一部分企業(yè)采用的自主開發(fā)的方式，采用這種方式可以避免高額的費(fèi)用，但卻無法學(xué)習(xí)到國(guó)外先進(jìn)的商業(yè)經(jīng)驗(yàn)。
再看人員的經(jīng)驗(yàn)。人的學(xué)習(xí)曲線是不可避免的，不要妄想人們接觸一個(gè)新產(chǎn)品就能立馬成為高手，能夠基于陌生的產(chǎn)品做出良好架構(gòu)。這方面，顯然Oracle 和微軟有優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樵谶@兩家產(chǎn)品上有經(jīng)驗(yàn)的人多，好找。當(dāng)然，如果你們?cè)瓉淼臉I(yè)務(wù)系統(tǒng)用的就是這幾家產(chǎn)品之一，不妨仍然用它。
其次案例比白皮書更重要。如今很多BI廠商可以提供全方位解決方案，提供一站式服務(wù)。像IBM、Oracle、SAS都稱自己是這樣的全方案提供商，也就是說它們的產(chǎn)品線已經(jīng)包含了數(shù)據(jù)庫(kù)、OLAP、ETL等各類工具。直接選用它們，就不用再為工具選型煩惱了，但企業(yè)有時(shí)由于各方面的原因，決定不使用一家產(chǎn)品時(shí)，要考慮他們之間是否兼容。但如果你要是從產(chǎn)品的白皮書里去尋找此類信息，會(huì)發(fā)現(xiàn)說得很美，互相之間會(huì)如何完美地“無縫”兼容，但實(shí)際上卻不是那么回事。因此，不要去看這些文字的東西，要去尋找同行業(yè)類似的案例，如果同行業(yè)沒有，就去尋找數(shù)據(jù)量類似、業(yè)務(wù)復(fù)雜度類似以及相似應(yīng)用的其他行業(yè)案例。
