曾幾何時，商業智能架構師只需面對相對簡單的選擇。只有兩種風格的OLAP技術：多維度的和關系型。而現在可用于組織的BI風格更加豐富了，BI平臺的組件和底層數據倉庫系統的選擇都更多了。
如果會導致更高的技術成本并增加管理復雜度，那么選擇的多樣性有時候也算是一種缺點。但是，隨著數據量的快速增長和數據類型的多樣化，分析工作在許多公司都以爆炸式速度增長，這種情況下，多一些選擇對于BI架構師來說還是一件不錯的事。
此外，終端用戶對BI數據和報表的需求也相應擴大，變得更加復雜了，因為BI和分析在業務規劃和運營中扮演著日益重要的角色。在許多情況下，業務用戶正在尋求移動BI功能，或者尋求支持他們繞過千篇一律的報表模板以及IT人員開發的查詢而實現自服務的工具，這樣他們可以根據自己的需求和意愿對數據進行“加工”。
Boris Evelson是Forrester研究公司的一名分析師，他說：“分析的使用已經快速增長，自服務是一個巨大的趨勢。最新的技術進步支持更多自由風格的數據分析，這與傳統BI流程判若云泥。”
因此，期望滿足新用戶需求同時還必須支持更大更多樣的數據集，BI架構師經常會發現在構建報表、儀表盤和BI工具方面需要幫助。
Evelson說，例如在大數據環境的情況下，大量結構化和非結構化的數據不適合填入電子表格，而針對所有這些信息運行SQL查詢會耗費太長時間。這種情況下，內存分析軟件可以起到很大的幫助作用，提供搜索風格功能的數據探索發現工具也非常好，不需要用戶在預定義的數據模型下完成工作。Hadoop集群以及相關工具(比如MapReduce應用編程框架和NoSQL數據庫)也可以算得上是對大數據分析的良好補充。
BI架構師要考慮的事情
BI架構師有豐富的備選方案。在2012年11月，Evelson和Forrester研究公司的同事們詳細介紹了一份BI參考架構，其中分了6層，有超過35個組件，范圍從數據源到數據傳輸機制。該參考架構還包括跨所有各層的七個支持元素，包括大數據，集成元數據和信息生命周期管理。
Evelson和Forrester研究公司分析師Noel Yuhanna在他們聯合撰寫的一份報告中表示，該參考架構“可能看起來并不漂亮”。但是毫無疑問的事實是：“BI架構從不會簡單，在大型異構的全球性企業中尤其如此。”他們在報告中還寫道：“這種企業總是有一套以上的數據倉庫，上百個數據集市以及多套BI平臺。”
即使是BI平臺的后端技術也有了顯著擴展，已不僅僅是關系型數據倉庫和數據集市。除了Hadoop文件系統和NoSQL數據庫，新基礎設施元素可以包括列式數據庫、數據倉庫一體機和內存數據庫系統。
Joe Caserta是一家數據倉庫咨詢公司的總裁，他說：“分析方案的選擇曾一度限制在幾款大型公司的產品，還有極少數同類產品中最優的創業公司中。而現在，人們有許多方案可選了。”
但是，Evelson提醒說，過多的選項不應該帶來過度放縱。如果使有太多架構組件，你很容易最終將它們束之高閣。他說：“大型公司擁有的工具通常比他們實際需要的更多，而較小的企業需要認識到，如果他們能從得到滿足80%需求的工具，就已經很不錯了。”
架構復雜 拖累BI系統
Krish Krishnan是CBIG咨詢公司的一位分析師，對于商業智能架構開發，他贊成“多則惑”的觀點。
Krishnan說，在大多數情況下，多樣性的架構是需要的，尤其是在當今時代數據倉庫環境極度擴張的環境下，大數據也包含了進來。實現異構單一企業BI平臺的想法在許多組織中不再有效了。每天還有更多的產品涌現出來，而且異構性是必然支持的。
但Krishnan警告說，設計成功的BI架構“不是到處吸納軟件產品”。他說，能夠創造性地結合架構部件是成功的關鍵，他還指出BI團隊還必須準備改造架構以修復數據問題，并滿足新的業務需求。
Krishnan說：“你不能將架構設計理解成商品化買賣。每個組織都是不一樣的。BI架構師需要跳出來思考。”
在Evelson和Yuhanna的BI參考架構報告中，企業(以及數據)的流動性質要求架構要足夠靈活，能處理必要的與標準設計的偏離。他們在報告中還提到：“區分BI環境成功的標志通常是處理異常的能力，而不是與異常對抗的能力。”
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本文標題：BI架構師不應過分追求工具與架構的多元化
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