《易經》云："古者包犧氏之王天下也，仰則觀象于天，俯則觀法于地，觀鳥獸之文，與地之宜，近取諸身，遠取諸物，于是作八卦，以通神明之德，以類萬物之情。"BI（Business Intelligence）者，商業智能也。按其原理，亦為近取諸身，遠取諸物，幾無不能，與古之"八卦"可謂形神相通。
從本期起，本報專辟"BI觀象臺"版塊，以供各路人士觀BI之象，述BI之法；既可詳敘親身實踐，亦可激揚產品優劣；以眾人之力，共推BI之興。編讀往來，不亦快哉！
用戶如果想選擇到最合適的BI產品，就要學會跳出"只見樹木不見森林"的誤區，盡早跳出紙面承諾，去尋求更多的實踐佐證。
看再多的評估報告和白皮書也沒用，要去尋找同行業類似的案例，如果同行業沒有，就去尋找數據量、業務復雜度類似、以及相似應用的其他行業案例。
有句老話說，人一胖他就喘，而企業一旦有了很多數據，就想做些分析。當企業開始它們首個數據倉庫（或稱商業智能）項目時，大都會被一個問題困擾--應該使用什么樣的產品組合。
在選型之前，不妨數數現有的BI主流產品都有哪些。
數據庫方面，有DB2、Oracle、SQL Server、Teradata，早先還有專門用于數據倉庫的Redbrick（被IBM收編）。
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產品，例如SAS的ETL Server、Business Objects的Data Integrator等。
OLAP工具上，則還可以細分為MOLAP（MultiDimension OLAP，多維在線分析系統）和ROLAP（Relational OLAP，關系在線分析系統），前者可以選擇Hyperion、Cognos、Microsoft公司的產品，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份額比較大的。
數據挖掘產品領域，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，在報表服務器、前端工具上的選擇可就多了，其中，Cognos、BO、Brio（已被Hyperion收購）是比較主流的。
從這些主流產品來看，大多是舶來品。國內也有研發BI產品的，但多限于ETL、前端以及數據挖掘產品。
從目前各類用戶的產品選型過程來看，問題多出在以下幾個方面。
其一，只見樹木不見森林，只顧得降低單個工具的成本，卻忽視了總體成本。問題是，如果僅僅從單個產品的成本考慮而忽視綜合的項目成本，最后很可能會被難以維護的程序所困擾，甚至要完全推翻重來，這樣的成本恐怕會更高。而對于那些財大氣粗的大企業來說，即便選擇了每個領域最好的產品，組合起來也不一定就是最好的。
其二，全方位解決方案并不受待見。像IBM、Oracle、SAS都稱自己是這樣的全方位解決方案提供商，但是這樣的產品組合在國內不見得吃得開。因為中國人講究制衡，所有的蛋糕都給你一家拿去了，以后你拽起來，我豈非很被動？因此，通常還是要引入多家原廠商，讓它們合作并競爭著吧。
其三，評估報告難以客觀。企業負責產品選型的人，通常要求廠商提供一份評估報告，但是你最好別指望廠商（或集成商）給出的這個報告的所謂客觀性。
大家知道一句話，"沒有最好的，只有最合適的"。什么是最合適？就是做好產品選型，而這其中其實也就是四點需要考慮。
首先看成本。NCR、IBM和Oracle的產品線完整，但很貴。微軟的產品便宜些，可如果你的數據量夠大，恐怕又不太敢用它，更別談那些不要錢的開源產品了。當然，像人員培訓、項目延期、客戶滿意度低都要作為成本考慮，這些隱性成本才是難以計算的。
再看人員的經驗。人的學習曲線是不可避免的，不要妄想人們接觸一個新產品就能立馬成為高手，能夠基于陌生的產品做出良好應用。這方面，顯然Oracle和微軟有優勢，因為在這兩家產品上有經驗的人多，好找。
案例比白皮書更重要。當你決定不使用一家產品，為了平衡利益關系選擇不同的產品組合時，要考慮他們之間是否兼容。但如果你寄希望于從產品的白皮書里找到此類信息，你要去尋找同行業類似的案例，如果同行業沒有，就去尋找數據量、業務復雜度類似、以及相似應用的其他行業案例。
最后還得看你和廠家的關系，項目實施過程中免不了要人家支持。如果你是一個大企業還好，廠家跟在你屁股后面跑，如果你是個小單位，項目預算小，對不起，那些大廠的銷售也不太愿意低下他們高貴的頭。因此，還是觀察觀察，哪個廠家可能會給出更大的支持吧。
當然，如果從這四方面還是沒有決定該選哪些組合，你或許只有最后一招：擲骰子。
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