普元软件ibm对比 普元软件ibm对比中国-软件资讯

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普元软件ibm对比

要选型，首先要了解目前市场上主流的BI产品：

数据库方面，有DB2、Oracle、SQL Server、Teradata，早先还有专门用于数据仓库的Redbrick（被IBM收编以后，退出历史舞台）。

ETL工具上，像Datastage、Powercenter都是比较主流的，此外，还有很多公司也有自己的ETL产品，例如SAS的ETL Server、BO的Data Integrator等。

OLAP工具上，则还可以细分为MOLAP（MuiltDimension OLAP，多维度型在线分析系统）和ROLAP（Relational OLAP，关系型在线分析系统），前者可以选择Hyperion、Cognos、Microsoft公司的产品，而后者可供选择的余地就不多，像Microstrategy可能是目前能够看得见市场份额比较大的，以前和Redbrick一起。此外，还有一个叫Metacube的ROLAP工具，早在2000年以后也退出市场。

数据挖掘产品领域，有SAS、SPSS等两大厂家，而像IBM、Teradata也都有自己的挖掘工具。除此之外，在报表服务器、前端工具上的选择可就多了，其中，Cognos、BO、Brio是比较主流的。

从这些主流产品来看，大多是舶来品。国内也有研发BI产品的，比较完整的BI解决方案不多，只针对于某个环节的产品倒是琳琅满目，且多限于ETL、前端以及数据挖掘产品。不过最近了解到一个还算比较完整的BI软件，奥威智动的Power-BI，它根据不同业务主题，预设了十多个基于Server Aanlysis Service 的OLAP多维数据集；有成熟的，非常实用的决策分析模型，而不仅仅是报表。 最大的特点就是安装即可使用，无需实施，省去了很多功夫。而且价格相对比较亲民，名气倒不是很响，但在业内口碑还不错，在国内中小企业中已经有一定的市场占有率。

从目前各类用户的产品选型过程来看，问题多出在以下几个方面。

其一，只见树木不见森林，只顾得降低单个工具的成本，却忽视了总体成本。有些大企业在IT建设上一掷千金，从不在乎在购买产品上投入多少，每一块都是选用最好的。但是，更多的企业则不得不出于成本考虑，能省则省。除了数据库和OLAP工具两项之外，经常动心思的地方就是，设想如果把ETL和前端展现自己来开发是不是会省点资金出来。

然而问题是，如果仅仅从单个产品的成本考虑而忽视综合的项目成本，最后很可能会被难以维护的程序所困扰，甚至要完全推翻重来，这样的成本恐怕会更高。而对于那些财大气粗的大企业来说，即便选择了每个领域最好的产品，组合起来也不一定就是最好的。

其二，评估报告难以客观。企业负责产品选型的人，通常要求厂商提供一份评估报告，要列出几种方案选择，各自优劣何在，最后得出哪种方案是最适合自己的。

如果从字面上理解此报告，某种产品哪方面比较好，哪方面不好，这并不客观。对于厂商而言，这就是一笔单子，当然会尽量把自己产品的优势体现出来，而回避自己的弱势。同时对于选型负责人来说，也许其早就对某种工具有好感，或是跟某个厂家的关系不错，甚至有更进一步的交易。这样的情况，想客观一点不容易。

选型要点

其实，如果是选择这些主流的产品的话，大家知道一句话，“没有最好的，只有最合适的”。什么是最合适？抛开上面提到的幕后因素，其实也就是三点需要考虑——产品成本、开发人员对这个产品的熟悉程度、有没有类似案例。

首先看成本。NCR、IBM和Oracle的产品线完整，但却很贵。微软的产品便宜些，可如果数据量大，恐怕又不太敢用它，就更别谈那些不要钱的开源产品了。当然，成本不光是产品本身的价格决定的，后面人员学习、项目延期、客户满意度低都要作为成本考虑，这些隐型成本才是难以计算的。提到成本，就不能不提一下BI模型，因为BI产品中模型是最昂贵的一部分，在国内很大一部分企业采用的自主开发的方式，采用这种方式可以避免高额的费用，但却无法学习到国外先进的商业经验。

再看人员的经验。人的学习曲线是不可避免的，不要妄想人们接触一个新产品就能立马成为高手，能够基于陌生的产品做出良好架构。这方面，显然Oracle和微软有优势，因为在这两家产品上有经验的人多，好找。当然，如果你们原来的业务系统用的就是这几家产品之一，不妨仍然用它。

其次案例比白皮书更重要。如今很多BI厂商可以提供全方位解决方案，提供一站式服务。像IBM、Oracle、SAS都称自己是这样的全方案提供商，也就是说它们的产品线已经包含了数据库、OLAP、ETL等各类工具。直接选用它们，就不用再为工具选型烦恼了，但企业有时由于各方面的原因，决定不使用一家产品时，要考虑他们之间是否兼容。但如果你要是从产品的白皮书里去寻找此类信息，会发现说得很美，互相之间会如何完美地“无缝”兼容，但实际上却不是那么回事。因此，不要去看这些文字的东西，要去寻找同行业类似的案例，如果同行业没有，就去寻找数据量类似、业务复杂度类似以及相似应用的其他行业案例。

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国内能做数据治理的公司

数据治理构成了公司范围数据管理的基础，可以有效地使用可信赖的数据。有效的数据管理是一项需要集中控制机制的重要任务。

什么是数据治理？

数据治理包括管理和保护公司数据资产所需的人员，流程和技术，以保证通常可理解，正确，完整，可信，安全和可发现的公司数据。数据治理主要包括以下：

为什么数据治理这么重要？

公司内部缺乏有效的数据治理保证了一件事：数据存在不良。这种糟糕的数据表现在不一致的定义，重复，缺少字段和其他经典数据失礼。这些都是应该解决的明确问题 - 但具体是什么能够为解决这些问题的公司带来投资回报率？

以下是强调数据治理重要性的三个主要好处：

1.数据治理节省资金

简单地说，数据管理提高效率。重复的帐户会导致重复工作，或者至少会导致浪费时间来追踪营销，销售，财务或分析工作中的重复帐户。数据治理可以减少数据库中的错误，为您的企业提供可靠的数据库，并节省宝贵的时间，否则将用于纠正现有数据。节省的时间是节省的钱。

此外，数据治理迫使企业明确定义其核心数据以及管理核心数据的规则。数据治理项目的开始是让每个人都在同一页面上关于核心数据定义的绝佳机会。执行此操作可确保长期提高运营效率。

2.糟糕的数据治理是危险的

缺乏有效的数据治理是一个安全问题，原因有两个：与脏，非结构化数据和法规遵从性问题相关的外部安全风险。

错误的数据和结构错误的数据会带来安全风险，原因很简单，如果您的数据库中存在脏的非结构化数据，那么如何快速判断何时出现问题以及如何有效监控哪些数据存在风险？良好的数据治理工具和实践可以更轻松地监控整个数据库中发生的情况，并且可以更轻松地查看哪些区域可能存在风险。

法规遵从和数据治理日益成为一个热门话题。随着人们继续了解其个人数据的重要性，政府开始采取公平存储，保护和使用客户数据的方式。

以GDPR为例。该法规将于2018年初生效，使欧盟居民能够更好地控制其个人信息，包括着名的“被遗忘权”，使欧盟居民能够要求从商业数据库中删除所有数据。 （请注意，这适用于与欧盟居民开展业务的任何公司，因此该法规可以轻松跨越美国）。对于混乱的，未受管理的数据沼泽，可能无法保证在请求时删除关于特定个人的所有数据。这使您的公司面临极大的风险和可能的严厉罚款。

3.良好的数据治理提供了清晰度

花点时间想象一下完美数据的保证对您的业务意味着什么。有效的数据治理使数据通常清晰，标准化和准确，让您高枕无忧。这种影响在整个公司中产生了影响。

以下是此清晰度将提供的一些好处：

确保您的指标准确无误 - 您的KPI如何？

深入了解您最重要的指标可能是什么

对分析更有信心

未来会如何？

数据治理是当今数据驱动型公司的关键，而今天的公司究竟是不是想要数据驱动？我们现在知道为什么数据治理目前很重要，现在考虑公司在不久的将来可以从中受益的三个主要力量：物联网，人工智能和大数据。

所有这三种力量都通过大量数据为许多公司带来了巨大的希望，通过这些数据可以获得洞察力和智慧;?但是，数据的涌入增加了 对有效数据治理计划的需求。如果公司没有领先于来自物联网，人工智能和大数据的脏数据，那么主要结果可能只是一个巨大的数据沼泽，而不是董事会成员所期望的智能和利润增加。

数据治理最重要的因素之一是与负责收集，管理和使用数据的所有团队和个人保持一致。确保每个人都参与进来，并且有明确的目标，明确定义的流程和明确的权限级别，以使一切顺利进行。数据治理的关键是有效的协作。正确的数据治理工具应该与这些原则齐头并进。确保您评估的任何工具都易于为业务和IT用户使用，实现跨团队的无缝协作，并且足够灵活，可以根据您不断变化的业务需求进行改进。

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