Sybase IQ商業智慧利器

概述

商業智慧(Business Intelligence，BI)系統使組織能夠通過利用客戶、供應商以及內部業務操作的有關資訊來提高商業效能。BI 系統的最終目標是使使用者能夠消費大量有關資料，對其進行分析從而使企業有機會增加收入或者節省成本。

BI應用已經廣泛存在於各個行業，比如電信行業為獲得和留住客戶而使用的呼叫行為分析，擁塞分析，服務流量分析，經營分析等等;金融行業在風險管理方面採用的信用風險分析，貨幣風險分析，資產與負債管理等;以及可以用於所有行業的損益P&L 分析，欺詐監測，技術效能分析，價值鏈分析，分析型CRM等等。

商業智慧的發展大致經曆了三個階段，在最初的報表分析階段，分析應用僅僅是向進階管理層提供固定格式、時間、內容的基本的靜態資訊;在商業智慧發展的第二階段，企業逐漸建立了資料倉儲系統以儲存業務資料，通過分立的資料集市解決特定的專題分析，並提供OLAP和統計分析。最新的商業智慧應用，致力於建立以客戶為中心的全企業範圍的分析應用，整合各個層面的客戶交流渠道，整合複雜的管理工具(OLAP, 資料採礦、業務評估)，並通過對資料的分析影響企業的業務模式。

目前的商業智慧應用系統通常分為三層結構(如圖)：

而資料存放區管理是資料倉儲系統的核心。

提到資料存放區管理，我們不能不提目前廣泛應用於交易型(OLTP)資料管理系統中的傳統的關係型資料庫，這種資料庫具有資料結構化、最低冗餘度、較高的程式與資料獨立性、快速的交易處理能力等特性，在處理交易型(OLTP)事務時具有優勢。而在以OLAP分析為主的新的商業智慧環境下，對資料管理的需求發生了很大變化，比如海量資料存放區，快速查詢，複雜查詢，即席查詢，大量並發使用者等等，傳統的資料庫在應對新的需求時往往力不從心。事實上，我們認為沒有一個資料庫可以同時滿足OLTP與OLAP兩種類型的資料存放區管理需求。

Sybase IQ介紹

Sybase的資料倉儲方法從根本上不同於其他的關係型資料庫供應商。Sybase認為，傳統的關係型方法以及ROLAP方法效率很低，要想獲得足夠的效能，必須通過高額的成本，在額外的硬體、軟體、資源、錢、時間上進行大量投資，否則不可能達到。因此Sybase已經開發了一個新的關係型資料庫——逆向關係型資料庫可能是對此最好的解釋，它使用一個傳統的關係型結構以及與其類似的非常熟悉的術語，但是卻是基於列的，而非基於行的。

我們正是從此點開始審視Sybase IQ，我們發現，Sybase對其使用列方法的好處所作的論述“相當令人信服”。通過對資料倉儲不斷增加的需求以及來自Web的資料與使用者迅猛增長所帶來的分析和報表(更不必提即將到來的RFID應用)以及客戶的經驗等等，我們現在可以證明，Sybase IQ提供了一個遠比那些傳統的關係型供應商更優越的方法。