1.2.4 商业智能工具的选择

1.2.4  商业智能工具的选择

通过上面的讨论，可以看出IBM、Oracle、NCR、CA、SAS和等著名数据仓库厂商在数据仓库管理、OLAP和报表、数据挖掘方面都提供了丰富的工具。各类产品各有其特点，并且有各自的适用环境，需要从商业需求和技术两个角度来选择。

一般来说，产品选择需要进行如下4个方面的基本工作。

1．了解商业需求
了解商业需求首先要了解应用的范围和级别。这需要确定建立企业级数据仓库、部门级数据仓库和个人级数据仓库中的哪一级数据仓库。还需要了解系统预期使用的用户群体是哪些、预期的用户数量是多少、用户在地理上的位置怎样、是集中在一起还是分散在网络的不同位置，然后需要了解建立数据仓库的用途和功能。了解用户想利用数据仓库进行哪些领域的工作，需要哪些功能，是简单的多维查询，还是需要进行多维分析，甚至是复杂的数据挖掘。了解现在进行数据分析的工作人员是如何进行工作的，他们的工作流程是怎样的，在他们的工作过程中遇到了哪些比较棘手的问题和困难。

2．了解信息系统需求
在商业需求的基础上，需要进一步了解信息系统本身的需求。估算系统的数据量，了解数据的稳定性。这是首当其冲的工作。另外，元数据的维护要求也非常重要。如果元数据由专业的技术人员来维护，则可以注重工具的效率；如果元数据由非专业的用户群体来维护，则可以注重工具表达的直观性。
还需要了解企业用户现有的技术情况，比如企业现在经常使用哪些工具进行数据处理。在选择工具时，需要考虑选择的工具是否能够同用户已经使用习惯了的工具互通。

3．工具功能评估
在获取上述需求后，应当对各大数据仓库厂商的工具进行客观的功能评估。功能评估可能包括：系统结构（操作系统平台、系统的跨平台性、系统的可靠性、安全性和系统备份恢复的能力等）、数据抽取能力（定时调度的能力、数据抽取的速率和数据转化功能的强弱等）、数据存取呈现能力（支持多维查询的能力、是否具有OLAP分析的功能和是否有良好的客户界面等）、应用支持（是否有良好应用程序开发语言、数据库对存储过程的支持情况、系统提供的可重用软件成分的多少和软件的跨平台性等）、用户接口（用户界面的美观性和对Web平台的支持情况）和工具的互操作性（数据库、数据仓库、OLAP分析、数据挖掘和前端展现工具间的互通情况）。

4．工具组合和测试
在对各种产品进行客观评价后，可以选择某个厂商的产品或者选择多个厂商产品的组合。在选定产品后还需要对产品进行现场测试，看产品是否能够满足实际需求。需要特别注意的是数据仓库将随着时间的推移不断增大。因此，我们在进行产品选择和测试时，必须对将来的情况进行预测。

对于数据挖掘工具，第11章介绍的5A模型具有很好的指导意义。5A模型认为任何数据挖掘方法学都由5个基本元素组成，即Assess、Access、Analyze、Act和Automate。

在选择数据挖掘软件产品时，要注意某些软件所采用的算法虽然名称可能完全一样，但它们的实现方法通常都不一样。这些算法的不同影响了软件对内存和硬盘的需求不同及性能上的差异。