數據分析的5大技術走向

2019-11-03 08:59:18

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供稿：網友

　　導讀--隨著分析技術在BI領域重要性的不斷提升，廠商們圍繞分析技術的競爭也在逐漸升溫。

　　隨著分析技術在BI領域重要性的不斷提升，廠商們圍繞分析技術的競爭也在逐漸升溫。

　　分析技術正在不斷地成熟之中。隨著商業智能(BI)軟件成本在IT預算中所占份額的不斷上漲，以及數據收集與存儲成本越來越受到分析使用的驅使，DBMS和企業應用廠商都將其在產品差異化的努力集中在分析技術方面。

　　然而，卻很少有企業會進行大量的計劃工作，以迎接正在蓬勃發展的分析技術。誠然，許多企業在數據倉庫方面進行了非常仔細的設計。但是，在大多數的企業里，部門性的BI應用和分析應用的安裝幾乎都是雜亂無章的。

　　現在是采取更嚴肅的態度來看待分析性IT戰略計劃的時候了。這不僅僅是因為分析技術在你的預算中占有更大的份額。分析技術不僅比以前所占的份額更大，而且它還擁有更多的集成點，其中包括分析范圍內以及交易系統之外的集成點。

　　現在，就讓我們來探討一下目前分析技術集成的5個主要研究領域。

　　1. 集成監控、評估與信息發送

　　從歷史的角度看來，BI技術包含了信息發送與分析工具的混合體——例如實時查詢、實時報告、企業報告、多維分析、圖形數據可視化等。這一切如今正在集成于新一代的技術之中。

　　隨著時間的推移，傳統的BI技術變得越來越不那么重要了。用戶的中央監控工具將是門戶或儀表板。這種格式會首先顯示有哪些指標超出預期的范圍之外，并僅在事后讓用戶了解報告的準確數字。

　　通常，這是一種對傳統以報告為中心的系統的改進，這種系統可能提供大量的數據，然后讓用戶自行搜索和查找異常情況。而在時間就是金錢的時代里，異常情況的警告可以直接發送至手機或其他移動設備上。

　　2. 監控、評估與事務處理應用

　　過去，BI技術一直是只讀的，而且與事務處理數據庫的拷貝相互抵觸。因此，從技術上講，把BI技術與事務處理系統集成起來似乎很不自然。但是，我們不妨從業務流程的角度來看待這個問題。當管理人員注意或得到警告，在度量中出現了異常情況——到底是“什么原因導致警告”呢？

　　這個原因通常都將成為采取行動的一個過程，也許是在生產或購買過程當中，但是也很有可能是在企業的其他所有領域。

　　全新一代的混合分析/事務處理應用正在出現，以支持這些新的流程。你可以等待獲得此類打包應用，或許也可以使用一些流程規范工具。但是，無論使用上述哪種方式，對于你來說，流程(以及由此而出現的應用)將是至關重要的。

　　3. 內部分析技術

　　分析技術的傳統工作就是要準確地弄清楚要向哪位客戶提供什么服務，以便讓這種關系盡可能地帶來利潤。

　　在某些環境里，例如手機服務提供商的呼叫中心等，實時地進行此類分析將是極其重要的。因此，分析工具——通常是統計工具——必須按照順序運行事務處理系統。與此同時，某些客戶營銷應用正試圖對測試和統計分析系統化，以使其作為事務處理直郵業務流程的一部分。

　　4. 計劃及其他

　　幾乎每一個組織都有各自龐大的預算與計劃過程。但是，現代企業計劃技術已使數千個企業的計劃過程多多少少地被規范化了。即便如此，大多數企業的預測體系仍然是得不到有效支持的。隨著計劃技術的不斷發展，事務處理應用、監控/評估、計劃自身甚至統計分析隨時都會有合并的可能，以形成更好、更及時的預測系統，并且制訂更有用的項目計劃。

　　5. 集成分析數據管理

　　一些核心服務器的技術問題也需要考慮。把企業報告、實時查詢以及各種不同的分析集成至一個單一的服務器可能是一件非常費力的任務，它要求在選擇分析技術的廠商時要進行細致的評估。但是，服務器方面的問題比這個問題還要更廣泛。DBMS廠商正在著力進行數據的聚合。BI廠商也正在努力，盡可能地使DBMS的性能變得不再是必不可少的。數據高速緩存也正在以有趣的方式集成到應用服務器之中，而且一些著名的BI產品還包含了其自己的應用服務器。

　　此外，一些專業MOLAP(多維聯機分析處理)數據庫服務器的廠商則由于其核心利益受到關系型DBMS技術進步的侵蝕，正在更加瘋狂地試圖為自己尋找發展方向。

　　
----《通信世界》