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2、变化,为什么？,如何实现？,传统商业智能的做法,数据抽取、转换、装载（ETL）,数据仓库,数据集市,OLAP工具, 报表工具, 仪表盘工具, 分析工具,BI界面,OLTP,其它数据,OLTP,好几个月甚至跨年的上线周期,N种产品，成本昂贵,与计划经济相似的商业智能,Forester数据: 迄今为止，打造了传统的企业数据仓库的机构，有83%的用户没有用数据仓库做数据分析，而是继续使用Excel等其他工具做数据分析。,敏捷商业智能的做法,ETL和内存数据集市（压缩、MPP）,OLAP工具, 报表工具, 仪表盘工具, 分析工具,用户BI界面,细节数据，轻量建模：1/4的上线周期,一个产品，成本低廉：
3、1/4的成本,与市场经济类似的商业智能：探索式BI,TDWI数据: 利用探索式BI工具，48%的BI用户能从大数据中找到他们想要的答案；如果不是探索式BI工具，那么只有23%的BI用户能做到这一点。,一个产品！,敏捷商业智能：轻量建模,重量建模：统一视图,轻量建模：N个视图,经济指标比对,数据来源：DM Review,经济指标比对很不错。不过，敏捷商业智能不是万能的。,没有银弹,正确认识传统和敏捷,守正出奇：融合传统和敏捷,守正：传统商业智能,经验成熟，产品稳定，不能否定，更不能抛弃，有助于企业决策、洞察、监控整体业务状况，尤其是那些较少变化的宏观指标,要提升洞察力决策力，需要让更多的人拥抱商
4、业智能，毕竟，目前有83%的需求没有在企业的商业智能平台上实现。需要更快地实现商业智能，快速而准确地开展商业工作,出奇：敏捷商业智能,敏捷商业智能的挑战,海量数据，性能如何解决,如果敏捷 = 无拘无束,数据层可能发生混乱,计算和分析资源可能错配,避免混乱：部门级应用的典型架构,源数据(OLTP、ODS、EDW),基于OLTP数据源,数据层比较清晰,计算和分析资源分配简单,中小数据无需数据集市,内存数据集市解决性能问题,避免混乱：企业级应用的典型架构,良好的顶层设计,覆盖数据层和应用层,编 程 Script 工 具,脚 本 装载器 抽取器,脚 本 装载器,脚 本 装载器,源数据 ERP，CRM，
5、BPM，Apps, SaaS.,数据中心 （细节数据）,分析师工作台 预测建模，挖掘， 探索式分析,来自Forester的研究结果,避免混乱：企业级架构解读,上层可控，下层敏捷,海量数据如何分析,为什么打Cube？,分析直观,擅长OLTP的关系型数据库计算有局限性,为什么不用ROLAP实现点击计算？,打Cube的历史原因,海量数据如何分析,SQL,Cube,内存计算,报表编程,分布式计算,商业智能数据计算的演变史,敏捷商业智能的总结,轻量建模,基于细节数据,用新技术实现高性能计算,点击计算让用户随心所欲,Talk with Data！,敏捷商业智能的成长,2006年Gartner商业智能魔力象限,空无一人,敏捷商业智能的成长,2012年Gartner商业智能魔力象限,硕果仅存,敏捷商业智能的成长,2014年Gartner商业智能魔力象限,战将如云,敏捷商业智能在中国,Tableau：可基于数据库和本地缓存,QlikView: 可基于数据库和内存计算,永洪 BI: 可基于数据库、内存计算、分布式计算,Tableau: Windows,QlikView: Windows,永洪 BI: Windows、Linux,Tableau：很棒的可视化,QlikView: 很棒的内存计算,永洪 BI: 不错的内存计算、不错的分布式计算,结束语,永洪BI，感谢您的支持！,