BI甄别合理基础架构 不要被概念忽悠
2597
2016-06-04 18:35
文章摘要:  进入云计算时代后,BI的思路发生了转换。以前是基于封闭的企业数据进行挖掘,而面对引入互联网应用后海量的异构数据(据预计到2020年,爆发式增长的数据量将突破35ZB(1ZB=10亿TB))时,目前并行挖掘算法的效率很低。BI是分析型系统,利用BI分析的结果给企业带来商业价值才是BI系统实施成功的重要标志。  大数据有很



  进入云计算时代后,BI的思路发生了转换。以前是基于封闭的企业数据进行挖掘,而面对引入互联网应用后海量的异构数据(据预计到2020年,爆发式增长的数据量将突破35ZB(1ZB=10亿TB))时,目前并行挖掘算法的效率很低。BI是分析型系统,利用BI分析的结果给企业带来商业价值才是BI系统实施成功的重要标志。

  大数据有很多不同的使用情况。因此,企业需要根据自身业务情况采用不同的的数据挖掘平台。对于那些注重应用分析和处理要求的客户来说,有很多专门的解决方案,例如惠普Vertica,此外还有很多高性能NAS或者目标系统。

  对于企业而言,如何将各种应用数据进行整合挖掘,提炼出适合其使用的商业信息是企业的一大急迫需求。传统的BI模式大多基于数据仓库,是关系型数据库的模式。面对急剧增长的异构数据,传统的数据仓库和原有的并行计算技术由于挖掘效率低,已经不能解决海量数据挖掘工作,影响着数据的及时提取。

  业内人士评价:成功的BI项目,不仅仅是应用了BI工具软件,还要具备完善的BI服务体系,才能称之为真正成功的商业智能项目。这样的评价是对即将应用BI及BI建设中企业的一个警示。

  斥资搭建BI系统的最终目的是,“让数据转化为信息,让信息转化为知识”才是正题。并非是单纯的选择效益好的BI工具厂商,更重要的是要选对有经验的专业的BI实施团队来配合企业的BI系统的建设。



版权声明:

凡本网内容请注明来源:T媒体(http://www.cniteyes.com)”的所有原创作品,版权均属于易信视界(北京)信息科技有限公司所有,未经本网书面授权,不得转载、摘编或以其它方式使用上述作品。

本网书面授权使用作品的,应在授权范围内使用,并按双方协议注明作品来源。违反上述声明者,易信视界(北京)信息科技有限公司将追究其相关法律责任。

标签:

评论