據IDC統計，全球數字信息在未來幾年將呈現驚人增長，預計到2020年總量將增長44倍。
國金證券發布的一份關于海量數據的報告也指出，物聯網、云計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC，以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數據來源或者承載方式。對海量數據價值的挖掘趨勢迎來了一個前所未有的“數據為王”時代。
企業一直將數據視為重要資產，在信息化的發展進程中，企業向來通過數據庫、商業智能工具，對數據進行整理、分析和優化，從而為企業的決策提供依據。
那么，這一“跳躍式”數據爆發式增長對于企業的數據處理意味著什么？
1. 技術瓶頸：海量數據收集、海量數據存儲、海量數據多維分析等一系列的問題，即使最熱門最被業內人士看好的Hadoop技術能否撐得住？
2. 資源投入：海量數據處理伴隨著相應的硬件、軟件需求的增長，技術人員的投入上對企業勢必成為新的負擔。
3. 價值金礦：海量數據中的非結構化數據蘊含著的“價值金礦”，能夠幫助企業從未所觸及的角度和維度為企業提供商業決策和輔助。
另外，海量數據價值挖掘層面上看，傳統的思維是數據量加大是一定要考慮OLAP的，一般的報表可能5、6個小時出來結果，而基于Cube的查詢可能只需要幾分鐘，因此從一般意義上認為處理海量數據的利器是OLAP多維分析，即建立數據倉庫，建立多維數據集，基于多維數據集進行報表展現和數據挖掘等。
然而目前OLAP存在的最大問題是：業務靈活多變，必然導致業務模型隨之經常發生變化，而業務維度和度量一旦發生變化，技術人員需要把整個Cube重新定義并重新生存，業務人員只能在此Cube上進行多維分析，這樣就限制了業務人員快速改變問題分析的角度，從而使所謂的BI系統稱為死板的日常報表系統。
在思達商業智能平臺Style Intelligence上進行海量數據的多維數據分析，從業務需求的角度出發，維度和度量才是直接針對業務人員的分析語言。在自主知識產權數據塊兒技術支持下，直接把維度和度量的生成交給業務人員，由業務人員自己定義好維度和度量之后，將業務的維度和度量直接運行，并最終生成報表。
此種以終為始的設計思路，首先能解決傳統OLAP分析中維度難以改變的問題，利用思達商業智能平臺Style Intelligence中數據非結構化的特征，業務人員可以靈活地改變問題分析的角度，對業務人員非常友善。其次思達商業智能平臺Style Intelligence在海量數據處理中利用分布式數據處理架構強大的分布式數據處理能力，無論OLAP分析中的維度增加多少，系統開銷并不顯著增長。
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本文標題：海量數據多維分析
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