企業(yè)的BI產(chǎn)品選型 需考慮四項要點

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有句老話說，人一胖他就喘，而企業(yè)一旦有了很多數(shù)據(jù)，就想做些分析。前幾年，數(shù)據(jù)倉庫項目先是在電信、金融行業(yè)廣泛開展；近兩年，在零售、制造業(yè)中也不斷傳來建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫的消息。這就是因為這些企業(yè)已經(jīng)沉淀了足夠數(shù)據(jù)的緣故。

當然，有些企業(yè)是出于經(jīng)營分析的需要，有的企業(yè)則可能是看著競爭對手上了個數(shù)據(jù)倉庫，唯恐自己落后緊趕著上的。而不管如何，當企業(yè)開始它們首個數(shù)據(jù)倉庫(或稱商務(wù)智能)項目時，大都會被一個問題困擾——應(yīng)該使用什么樣的產(chǎn)品組合。

“洋玩意兒”何其多

在選型之前，不妨數(shù)數(shù)現(xiàn)有的BI主流產(chǎn)品都有哪些。

數(shù)據(jù)庫方面，有DB2、Oracle、SQL Server、Teradata，早先還有專門用于數(shù)據(jù)倉庫的Redbrick(被IBM收編以后，退出歷史舞臺)。

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(chǎn)品，例如SAS的ETL Server、BO的Data Integrator等。

OLAP工具上，則還可以細分為MOLAP(MuiltDimension OLAP，多維度型在線分析系統(tǒng))和ROLAP(Relational OLAP，關(guān)系型在線分析系統(tǒng))，前者可以選擇Hyperion、Cognos、Microsoft公司的產(chǎn)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，以前和Redbrick一起。此外，還有一個叫Metacube的ROLAP工具，早在2000年以后也退出市場。

數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品領(lǐng)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(wù)器、前端工具上的選擇可就多了，其中，Cognos、BO、Brio是比較主流的。

從這些主流產(chǎn)品來看，大多是舶來品。國內(nèi)也有研發(fā)BI產(chǎn)品的，但多限于ETL、前端以及數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品。這種局面和國內(nèi)以往的產(chǎn)品選型有著莫大關(guān)系，因為在這三塊領(lǐng)域很多項目都曾經(jīng)自主從頭開發(fā)過。

說的要比唱的好

從目前各類用戶的產(chǎn)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。有些大企業(yè)在IT建設(shè)上一擲千金，從不在乎在購買產(chǎn)品上投入多少，每一塊都是選用最好的。但是，更多的企業(yè)則不得不出于成本考慮，能省則省。除了數(shù)據(jù)庫和OLAP工具兩項之外，經(jīng)常動心思的地方就是，設(shè)想如果把ETL和前端展現(xiàn)自己來開發(fā)是不是會省點資金出來。

然而問題是，如果僅僅從單個產(chǎn)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(yè)來說，即便選擇了每個領(lǐng)域最好的產(chǎn)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。如今幾乎每家公司都號稱可以提供全方位解決方案，提供一站式服務(wù)。像IBM、Oracle、SAS都稱自己是這樣的全方案提供商，也就是說它們的產(chǎn)品線已經(jīng)包含了數(shù)據(jù)庫、OLAP、ETL等各類工具。直接選用它們，就不用再為工具選型煩惱了。事實上，這樣的廠家還在漸漸增多，它們有的靠OEM專業(yè)產(chǎn)品，有的則直接購并專業(yè)工具廠商。

選擇這樣的產(chǎn)品組合可能是明智的，然而在國內(nèi)還沒有完全能夠吃得開。因為中國人講究制衡，所有的蛋糕都給你一家拿去了，以后你跩起來，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(yè)負責產(chǎn)品選型的人，通常要求廠商提供一份評估報告，要列出幾種方案選擇，各自優(yōu)劣何在，最后得出哪種方案是最適合自己的。

如果從字面上理解此報告，某種產(chǎn)品哪方面比較好，哪方面不好，這純屬扯淡。此種報告，不可能指望它的客觀性。想想，對于廠商來說，這就是一筆單子，當然將自己產(chǎn)品吹上天去；而對于集成商來說，或許它就在代理某種產(chǎn)品，當然會推薦特定產(chǎn)品；對于這個選型負責人來說，也許他早就對某種工具有好感，或是跟某個廠家的關(guān)系不錯，甚至有更進一步的交易。這樣的情況，想客觀一點不容易。

自己就曾遇到過一件事，一次客戶的系統(tǒng)升級，原先的系統(tǒng)使用幾年了?？蛻籼岢鱿ＭB帶工具一并換了，在提出方案之后(當然是我們熟悉的方案)，對方負責人也提出一個小小的要求，看ETL工具是否能夠用某某產(chǎn)品。不巧的是，那個工具我們公司根本沒人會，而且國內(nèi)也沒幾個應(yīng)用案例，沒敢答應(yīng)。沒想到會后，銷售說到：“你們都傻啊，這不是明擺著嗎，人家已經(jīng)做工作了，咱們要是能用那個產(chǎn)品就用吧，犯不著得罪客戶?！?/P>

選型四要點

其實，如果是選擇這些主流的產(chǎn)品的話，大家知道一句話，“沒有最好的，只有最合適的”。什么是最合適？拋開上面提到的幕后因素，其實也就是四點需要考慮——產(chǎn)品成本、開發(fā)人員對這個產(chǎn)品的熟悉程度、有沒有類似案例，以及你跟人家廠商關(guān)系談的好不好。

首先看成本。NCR、IBM和Oracle的產(chǎn)品線完整，但齁貴。微軟的產(chǎn)品便宜些，可如果你的數(shù)據(jù)量夠大，恐怕又不太敢用它，就更別談那些不要錢的開源產(chǎn)品了。當然，成本不光是產(chǎn)品本身的價格決定的，后面人員學習、項目延期、客戶滿意度低都要作為成本考慮，這些隱型成本才是難以計算的。

再看人員的經(jīng)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(chǎn)品就能立馬成為高手，能夠基于陌生的產(chǎn)品做出良好架構(gòu)。這方面，顯然Oracle和微軟有優(yōu)勢，因為在這兩家產(chǎn)品上有經(jīng)驗的人多，好找。當然，如果你們原來的業(yè)務(wù)系統(tǒng)用的就是這幾家產(chǎn)品之一，不妨仍然用它。

案例比白皮書更重要。當你決定不使用一家產(chǎn)品，為了平衡利益關(guān)系選擇不同的產(chǎn)品組合時，要考慮他們之間是否兼容。但如果你要是從產(chǎn)品的白皮書里去尋找此類信息，會發(fā)現(xiàn)說得很美，互相之間會如何完美地“無縫”兼容，但實際上卻不是那么回事。因此，不要去看這些文字的東西，要去尋找同行業(yè)類似的案例，如果同行業(yè)沒有，就去尋找數(shù)據(jù)量類似、業(yè)務(wù)復雜度類似以及相似應(yīng)用的其他行業(yè)案例。

最后還得看你和廠家的關(guān)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(yè)，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，哪個廠家會可能給出更大的支持吧。

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。（IT168）