数据分析的5大技术走向

　　导读--随着分析技术在BI领域重要性的不断提升，厂商们围绕分析技术的竞争也在逐渐升温。

　　随着分析技术在BI领域重要性的不断提升，厂商们围绕分析技术的竞争也在逐渐升温。

　　分析技术正在不断地成熟之中。随着商业智能(BI)软件成本在IT预算中所占份额的不断上涨，以及数据收集与存储成本越来越受到分析使用的驱使，DBMS和企业应用厂商都将其在产品差异化的努力集中在分析技术方面。

　　然而，却很少有企业会进行大量的计划工作，以迎接正在蓬勃发展的分析技术。诚然，许多企业在数据仓库方面进行了非常仔细的设计。但是，在大多数的企业里，部门性的BI应用和分析应用的安装几乎都是杂乱无章的。

　　现在是采取更严肃的态度来看待分析性IT战略计划的时候了。这不仅仅是因为分析技术在你的预算中占有更大的份额。分析技术不仅比以前所占的份额更大，而且它还拥有更多的集成点，其中包括分析范围内以及交易系统之外的集成点。

　　现在，就让我们来探讨一下目前分析技术集成的5个主要研究领域。

　　1. 集成监控、评估与信息发送

　　从历史的角度看来，BI技术包含了信息发送与分析工具的混合体——例如实时查询、实时报告、企业报告、多维分析、图形数据可视化等。这一切如今正在集成于新一代的技术之中。

　　随着时间的推移，传统的BI技术变得越来越不那么重要了。用户的中央监控工具将是门户或仪表板。这种格式会首先显示有哪些指标超出预期的范围之外，并仅在事后让用户了解报告的准确数字。

　　通常，这是一种对传统以报告为中心的系统的改进，这种系统可能提供大量的数据，然后让用户自行搜索和查找异常情况。而在时间就是金钱的时代里，异常情况的警告可以直接发送至手机或其他移动设备上。

　　2. 监控、评估与事务处理应用

　　过去，BI技术一直是只读的，而且与事务处理数据库的拷贝相互抵触。因此，从技术上讲，把BI技术与事务处理系统集成起来似乎很不自然。但是，我们不妨从业务流程的角度来看待这个问题。当管理人员注意或得到警告，在度量中出现了异常情况——到底是“什么原因导致警告”呢？

　　这个原因通常都将成为采取行动的一个过程，也许是在生产或购买过程当中，但是也很有可能是在企业的其他所有领域。

　　全新一代的混合分析/事务处理应用正在出现，以支持这些新的流程。你可以等待获得此类打包应用，或许也可以使用一些流程规范工具。但是，无论使用上述哪种方式，对于你来说，流程(以及由此而出现的应用)将是至关重要的。

　　3. 内部分析技术

　　分析技术的传统工作就是要准确地弄清楚要向哪位客户提供什么服务，以便让这种关系尽可能地带来利润。

　　在某些环境里，例如手机服务提供商的呼叫中心等，实时地进行此类分析将是极其重要的。因此，分析工具——通常是统计工具——必须按照顺序运行事务处理系统。与此同时，某些客户营销应用正试图对测试和统计分析系统化，以使其作为事务处理直邮业务流程的一部分。

　　4. 计划及其他

　　几乎每一个组织都有各自庞大的预算与计划过程。但是，现代企业计划技术已使数千个企业的计划过程多多少少地被规范化了。即便如此，大多数企业的预测体系仍然是得不到有效支持的。随着计划技术的不断发展，事务处理应用、监控/评估、计划自身甚至统计分析随时都会有合并的可能，以形成更好、更及时的预测系统，并且制订更有用的项目计划。

　　5. 集成分析数据管理

　　一些核心服务器的技术问题也需要考虑。把企业报告、实时查询以及各种不同的分析集成至一个单一的服务器可能是一件非常费力的任务，它要求在选择分析技术的厂商时要进行细致的评估。但是，服务器方面的问题比这个问题还要更广泛。DBMS厂商正在着力进行数据的聚合。BI厂商也正在努力，尽可能地使DBMS的性能变得不再是必不可少的。数据高速缓存也正在以有趣的方式集成到应用服务器之中，而且一些著名的BI产品还包含了其自己的应用服务器。

　　此外，一些专业MOLAP(多维联机分析处理)数据库服务器的厂商则由于其核心利益受到关系型DBMS技术进步的侵蚀，正在更加疯狂地试图为自己寻找发展方向。

----《通信世界》