《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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