DataHunter和傳統(tǒng)BI在數(shù)據(jù)處理上有哪些區(qū)別？

早在大數(shù)據(jù)之前，商業(yè)智能(BI)概念就已經(jīng)得到了廣泛的普及，經(jīng)過多年發(fā)展，商業(yè)智能產(chǎn)品早已從傳統(tǒng)BI發(fā)展到自助式BI，到底兩者之間有何不同?本文，我們主要基于國內(nèi)自助式BI產(chǎn)品的代表DataHunter，來探究一下其與傳統(tǒng)BI在系統(tǒng)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)支持以及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)三方面的區(qū)別。

從產(chǎn)品理念上講，傳統(tǒng)BI側(cè)重于輸出數(shù)據(jù)報(bào)表，由業(yè)務(wù)人員提出分析需求，IT人員進(jìn)行報(bào)表制作，通過生成大量的靜態(tài)報(bào)表以供企業(yè)相關(guān)人員查看;而以DataHunter為代表的自助式BI更加側(cè)重于數(shù)據(jù)分析，由于是自助式產(chǎn)品，所以無需IT部門的介入，業(yè)務(wù)人員可以自行進(jìn)行完成整個(gè)數(shù)據(jù)分析流程。

產(chǎn)品架構(gòu)

傳統(tǒng)BI基本采用瀑布式開發(fā)模式，企業(yè)在部署前期，需要進(jìn)行整體的架構(gòu)設(shè)計(jì)，各個(gè)功能模塊也都需要進(jìn)行技術(shù)開發(fā)，所以傳統(tǒng)BI的部署周期較長，交付時(shí)間基本在半年到一年左右。如企業(yè)需求發(fā)生變化，相關(guān)模塊的調(diào)整周期也基本按月計(jì)算。

由于傳統(tǒng)BI產(chǎn)品功能模塊較多，操作復(fù)雜，特別是需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL處理和數(shù)據(jù)建模，所以，通常傳統(tǒng)BI是以IT部門為主導(dǎo)，整個(gè)分析流程也都需要IT人員參與并執(zhí)行。

相比而言，DataHunter自助式BI產(chǎn)品采用B/S架構(gòu)開發(fā)，系統(tǒng)靈活易用，即用戶打開瀏覽器就可以進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析查看以及系統(tǒng)管理等?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的理念，DataHunter自助式BI產(chǎn)品無需預(yù)生成Cube，所以Data Analytics是以業(yè)務(wù)部門為主導(dǎo)，徹底將數(shù)據(jù)分析能力交還給業(yè)務(wù)人員。

簡單、靈活、易用的產(chǎn)品特點(diǎn)，也使得DataHunter自助式BI產(chǎn)品在部署周期方面大大縮短。通常，其交付周期基本按照周、月計(jì)算，即便企業(yè)需求發(fā)生變化，相關(guān)模塊的調(diào)整時(shí)間也基本按照天、周計(jì)算。

目前，DataHunter支持Chrome、Firefox、IE edge等多種常用瀏覽器。同時(shí)支持市面上幾乎所有的主流操作系統(tǒng)，包括PC端和移動(dòng)端，如Windows、MAC OS、Linux、Android、iOS等。此外，針對(duì)Linux的眾多發(fā)行版，Data Analytics也都有很好的支持，如CentOS、 Ubuntu等。

大數(shù)據(jù)支持

傳統(tǒng)BI采用的技術(shù)架構(gòu)決定了其針對(duì)海量數(shù)據(jù)的計(jì)算能力相對(duì)不足。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中，如需要處理大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，通常會(huì)增加硬件計(jì)算能力，如大規(guī)模并行處理系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)，而昂貴的硬件無疑會(huì)帶來更高的成本。

在數(shù)據(jù)源方面，盡管傳統(tǒng)BI支持目前絕大部分的數(shù)據(jù)庫軟件，但在云時(shí)代下，傳統(tǒng)BI并不支持云數(shù)據(jù)庫、第三方應(yīng)用數(shù)據(jù)源以及其他公共數(shù)據(jù)源，而對(duì)于像Hadoop等大數(shù)據(jù)平臺(tái)的支持和接入，傳統(tǒng)BI也基本很難滿足。

DataHunter自助式BI產(chǎn)品是大數(shù)據(jù)時(shí)代的產(chǎn)物，天生就對(duì)海量數(shù)據(jù)處理有著很好的支持。DataHunter自助式BI產(chǎn)品基于內(nèi)存分析引擎，對(duì)PB級(jí)的數(shù)據(jù)處理可以達(dá)到秒級(jí)響應(yīng)，同時(shí)，內(nèi)存分析技術(shù)也代表著未來BI產(chǎn)品的發(fā)展方向。在數(shù)據(jù)支持方面，其不僅支持目前市面上所有主流的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)文件，同時(shí)還接入第三方互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)等。

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

由于傳統(tǒng)BI是采用驗(yàn)證式分析模式，所以在處理數(shù)據(jù)方面，需要保證很高的數(shù)據(jù)質(zhì)量。這意味著，傳統(tǒng)BI需要進(jìn)行嚴(yán)格的ETL過程，確保數(shù)據(jù)絕對(duì)的干凈并符合業(yè)務(wù)需求，同時(shí)，在數(shù)據(jù)抽取后，傳統(tǒng)BI產(chǎn)品也無法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的修改和編輯。

此外，由于傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)分析是建立在關(guān)系數(shù)據(jù)模型之上，所以在進(jìn)行分析之前，IT人員需根據(jù)業(yè)務(wù)需求來進(jìn)行復(fù)雜的建模，如遇到分析需求變化時(shí)，IT人員需重新建?；蛐薷囊延械姆治瞿Ｐ停w流程耗時(shí)較長，響應(yīng)速度較慢，這種機(jī)制同時(shí)也導(dǎo)致了傳統(tǒng)BI無法做到實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析。

不同于傳統(tǒng)BI，在DataHunter自助式BI產(chǎn)品中，整個(gè)ETL過程都是在系統(tǒng)中自動(dòng)進(jìn)行，同時(shí)支持對(duì)上傳后的數(shù)據(jù)表進(jìn)行一系列的操作和編輯，包括自由更改表格文件名稱、表格分組、字段類型等。

而且，DataHunter自助式BI產(chǎn)品具有智能化的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)功能，對(duì)上傳后的數(shù)據(jù)處理尤為簡單。用戶只需要拖動(dòng)工作表，即可自由關(guān)聯(lián)相關(guān)數(shù)據(jù)表，支持包括全部聯(lián)接、左側(cè)聯(lián)接、右側(cè)聯(lián)接以及內(nèi)部聯(lián)接四種方式?；趯?shí)時(shí)內(nèi)存分析引擎，DataHunter支持用戶在內(nèi)存中對(duì)龐雜的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的處理和分析。

結(jié)語：可以說，以DataHunter為代表的自助式BI產(chǎn)品，真正順應(yīng)了大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)數(shù)據(jù)分析需求，基于以業(yè)務(wù)部門為主導(dǎo)的理念，簡化IT支持，將分析能力真正交還給業(yè)務(wù)人員，加速企業(yè)完成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)變革。

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