《易经》云："古者包牺氏之王天下也，仰则观象于天，俯则观法于地，观鸟兽之文，与地之宜，近取诸身，远取诸物，于是作八卦，以通神明之德，以类万物之情。"BI（Business Intelligence）者，商业智能也。按其原理，亦为近取诸身，远取诸物，几无不能，与古之"八卦"可谓形神相通。

    从本期起，本报专辟"BI观象台"版块，以供各路人士观BI之象，述BI之法；既可详叙亲身实践，亦可激扬产品优劣；以众人之力，共推BI之兴。编读往来，不亦快哉！

    用户如果想选择到最合适的BI产品，就要学会跳出"只见树木不见森林"的误区，尽早跳出纸面承诺，去寻求更多的实践佐证。

    看再多的评估报告和白皮书也没用，要去寻找同行业类似的案例，如果同行业没有，就去寻找数据量、业务复杂度类似、以及相似应用的其他行业案例。

    有句老话说，人一胖他就喘，而企业一旦有了很多数据，就想做些分析。当企业开始它们首个数据仓库（或称商业智能）项目时，大都会被一个问题困扰--应该使用什么样的产品组合。

    在选型之前，不妨数数现有的BI主流产品都有哪些。

    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）。

    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、Business Objects的Data Integrator等。

    OLAP工具上，则还可以细分为MOLAP（MultiDimension OLAP，多维在线分析系统）和ROLAP（Relational OLAP，关系在线分析系统），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。

    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（已被Hyperion收购）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。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，全方位解决方案并不受待见。像IBM、Oracle、SAS都称自己是这样的全方位解决方案提供商，但是这样的产品组合在国内不见得吃得开。因为中国人讲究制衡，所有的蛋糕都给你一家拿去了，以后你拽起来，我岂非很被动？因此，通常还是要引入多家原厂商，让它们合作并竞争着吧。

    其三，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，但是你最好别指望厂商（或集成商）给出的这个报告的所谓客观性。

    大家知道一句话，"没有最好的，只有最合适的"。什么是最合适？就是做好产品选型，而这其中其实也就是四点需要考虑。

    首先看成本。ncR、IBM和Oracle的产品线完整，但很贵。微软的产品便宜些，可如果你的数据量够大，恐怕又不太敢用它，更别谈那些不要钱的开源产品了。当然，像人员培训、项目延期、客户满意度低都要作为成本考虑，这些隐性成本才是难以计算的。

    再看人员的经验。人的学习曲线是不可避免的，不要妄想人们接触一个新产品就能立马成为高手，能够基于陌生的产品做出良好应用。这方面，显然Oracle和微软有优势，因为在这两家产品上有经验的人多，好找。

    案例比白皮书更重要。当你决定不使用一家产品，为了平衡利益关系选择不同的产品组合时，要考虑他们之间是否兼容。但如果你寄希望于从产品的白皮书里找到此类信息，你要去寻找同行业类似的案例，如果同行业没有，就去寻找数据量、业务复杂度类似、以及相似应用的其他行业案例。

    最后还得看你和厂家的关系，项目实施过程中免不了要人家支持。如果你是一个大企业还好，厂家跟在你屁股后面跑，如果你是个小单位，项目预算小，对不起，那些大厂的销售也不太愿意低下他们高贵的头。因此，还是观察观察，哪个厂家可能会给出更大的支持吧。

    当然，如果从这四方面还是没有决定该选哪些组合，你或许只有最后一招：掷骰子。

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