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什么是BI?
商业智能也称作BI,是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前,商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
图 1 商务智能的发展
因此,把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。
图 2 商务智能的原理
BI的选型
要选型,首先要了解目前市场上主流的BI产品:
数据库方面,有DB2、Oracle、SQL Server、Teradata,早先还有专门用于数据仓库的Redbrick(被IBM收编以后,退出历史舞台)。
ETL工具上,像Datastage、Powercenter都是比较主流的,此外,还有很多公司也有自己的ETL产品,例如SAS的ETL Server、BO的Data Integrator等。
OLAP工具上,则还可以细分为MOLAP(Muilt-Dimension OLAP,多维度型在线分析系统)和ROLAP(Relational OLAP,关系型在线分析系统),前者可以选择Hyperion、Cognos、Microsoft公司的产品,而后者可供选择的余地就不多,像Microstrategy可能是目前能够看得见市场份额比较大的,以前和Redbrick一起。此外,还有一个叫Metacube的ROLAP工具,早在2000年以后也退出市场。
数据挖掘产品领域,有SAS、SPSS等两大厂家,而像IBM、Teradata也都有自己的挖掘工具。除此之外,在报表服务器、前端工具上的选择可就多了,其中,Cognos、BO、Brio是比较主流的。
从这些主流产品来看,大多是舶来品。国内也有研发BI产品的,但多限于ETL、前端以及数据挖掘产品。
从目前各类用户的产品选型过程来看,问题多出在以下几个方面。
其一,只见树木不见森林,只顾得降低单个工具的成本,却忽视了总体成本。有些大企业在IT建设上一掷千金,从不在乎在购买产品上投入多少,每一块都是选用最好的。但是,更多的企业则不得不出于成本考虑,能省则省。除了数据库和OLAP工具两项之外,经常动心思的地方就是,设想如果把ETL和前端展现自己来开发是不是会省点资金出来。
然而问题是,如果仅仅从单个产品的成本考虑而忽视综合的项目成本,最后很可能会被难以维护的程序所困扰,甚至要完全推翻重来,这样的成本恐怕会更高。而对于那些财大气粗的大企业来说,即便选择了每个领域最好的产品,组合起来也不一定就是最好的。
其二,评估报告难以客观。企业负责产品选型的人,通常要求厂商提供一份评估报告,要列出几种方案选择,各自优劣何在,最后得出哪种方案是最适合自己的。
如果从字面上理解此报告,某种产品哪方面比较好,哪方面不好,这并不客观。对于厂商而言,这就是一笔单子,当然会尽量把自己产品的优势体现出来,而回避自己的弱势。同时对于选型负责人来说,也许其早就对某种工具有好感,或是跟某个厂家的关系不错,甚至有更进一步的交易。这样的情况,想客观一点不容易。
选型要点
其实,如果是选择这些主流的产品的话,大家知道一句话,“没有最好的,只有最合适的”。什么是最合适?抛开上面提到的幕后因素,其实也就是三点需要考虑——产品成本、开发人员对这个产品的熟悉程度、有没有类似案例。
首先看成本。NCR、IBM和Oracle的产品线完整,但却很贵。微软的产品便宜些,可如果数据量大,恐怕又不太敢用它,就更别谈那些不要钱的开源产品了。当然,成本不光是产品本身的价格决定的,后面人员学习、项目延期、客户满意度低都要作为成本考虑,这