據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)，全球數(shù)字信息在未來幾年將呈現(xiàn)驚人增長，預(yù)計(jì)到2020年總量將增長44倍。

    國金證券發(fā)布的一份關(guān)于海量數(shù)據(jù)的報(bào)告也指出，物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)、平板電腦、PC，以及遍布地球各個(gè)角落的各種各樣的傳感器，無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載方式。對海量數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘趨勢迎來了一個(gè)前所未有的“數(shù)據(jù)為王”時(shí)代。

    企業(yè)一直將數(shù)據(jù)視為重要資產(chǎn)，在信息化的發(fā)展進(jìn)程中，企業(yè)向來通過數(shù)據(jù)庫、商業(yè)智能工具，對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分析和優(yōu)化，從而為企業(yè)的決策提供依據(jù)。

    那么，這一“跳躍式”數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長對于企業(yè)的數(shù)據(jù)處理意味著什么？

    1. 技術(shù)瓶頸：海量數(shù)據(jù)收集、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、海量數(shù)據(jù)多維分析等一系列的問題，即使最熱門最被業(yè)內(nèi)人士看好的Hadoop技術(shù)能否撐得住？

    2. 資源投入：海量數(shù)據(jù)處理伴隨著相應(yīng)的硬件、軟件需求的增長，技術(shù)人員的投入上對企業(yè)勢必成為新的負(fù)擔(dān)。

    3. 價(jià)值金礦：海量數(shù)據(jù)中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著的“價(jià)值金礦”，能夠幫助企業(yè)從未所觸及的角度和維度為企業(yè)提供商業(yè)決策和輔助。

    另外，海量數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘?qū)用嫔峡�，傳統(tǒng)的思維是數(shù)據(jù)量加大是一定要考慮OLAP的，一般的報(bào)表可能5、6個(gè)小時(shí)出來結(jié)果，而基于Cube的查詢可能只需要幾分鐘，因此從一般意義上認(rèn)為處理海量數(shù)據(jù)的利器是OLAP多維分析，即建立數(shù)據(jù)倉庫，建立多維數(shù)據(jù)集，基于多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行報(bào)表展現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘等。

    然而目前OLAP存在的最大問題是：業(yè)務(wù)靈活多變，必然導(dǎo)致業(yè)務(wù)模型隨之經(jīng)常發(fā)生變化，而業(yè)務(wù)維度和度量一旦發(fā)生變化，技術(shù)人員需要把整個(gè)Cube重新定義并重新生存，業(yè)務(wù)人員只能在此Cube上進(jìn)行多維分析，這樣就限制了業(yè)務(wù)人員快速改變問題分析的角度，從而使所謂的BI系統(tǒng)稱為死板的日常報(bào)表系統(tǒng)。

    在思達(dá)商業(yè)智能平臺(tái)Style Intelligence上進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)分析，從業(yè)務(wù)需求的角度出發(fā)，維度和度量才是直接針對業(yè)務(wù)人員的分析語言。在自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)塊兒技術(shù)支持下，直接把維度和度量的生成交給業(yè)務(wù)人員，由業(yè)務(wù)人員自己定義好維度和度量之后，將業(yè)務(wù)的維度和度量直接運(yùn)行，并最終生成報(bào)表。

    此種以終為始的設(shè)計(jì)思路，首先能解決傳統(tǒng)OLAP分析中維度難以改變的問題，利用思達(dá)商業(yè)智能平臺(tái)Style Intelligence中數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化的特征，業(yè)務(wù)人員可以靈活地改變問題分析的角度，對業(yè)務(wù)人員非常友善。其次思達(dá)商業(yè)智能平臺(tái)Style Intelligence在海量數(shù)據(jù)處理中利用分布式數(shù)據(jù)處理架構(gòu)強(qiáng)大的分布式數(shù)據(jù)處理能力，無論OLAP分析中的維度增加多少，系統(tǒng)開銷并不顯著增長。

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本文標(biāo)題：海量數(shù)據(jù)多維分析

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