商业智能故事–第4部分

商业智能故事–第4部分

后推BI及BI因素的好处覆盖第一部分，第2部分和第三部分，是时候放眼于未来。您是否知道内存分析工具非常宝贵？阅读以下内容以了解更多信息！

BI APP是否会在不久的将来迁移到云

云分析无疑是一个非常诱人的主张，它允许在各个客户之间共享BI基础架构（这是解决方案投资的相当一部分）。

将组织的信息数据库存储在云中可能会对某些组织（尤其是大型组织）保持一定程度的沉默，但是对于中小型企业来说，这是一个非常可接受的主张。

关于内存中分析：大数据问题带来大机遇

3V的“大数据”（即数量，速度和种类）的兴起已成为银行的一大难题。尽管对于许多银行来说，在过去几年中，这个问题一直被提上议事日程，但是，问题只是由于数据量的指数增长，对实时分析的需求，对提高决策能力和减少对IT依赖性的需求而变得更加严重。但是，由于某些限制（例如数据延迟），我们的传统商业智能（BI）工具无法跟上银行需求。

如果您跟随BI领域的趋势，您会发现许多分析师和供应商都在谈论内存技术。内存分析是城镇讨论的话题，其原因有很多。查询，报告和分析的速度只是其中之一。灵活性，敏捷性，更深入的洞察力，快速的原型制作是另一回事。内存中BI技术的基本思想是能够执行实时计算，而不必在执行查询期间执行慢速磁盘操作。

内存技术遵循将整个数据集加载到随机存取存储器（RAM）中而不是磁盘中的方法（与传统BI一样）。这样就消除了访问磁盘以运行查询的需要，从而获得了巨大的性能优势（因为如果将数据加载到RAM中，查询响应时间会大大增加）。这种新方法可确保减少在数据建模，查询分析，多维数据集构建和表设计上的开发时间，从而加快了实现速度。

除了诸如数据量之类的因素外，还有其他一些因素迫使银行采用这种基于内存的技术。例如，多核体系结构，并行服务器，增强的内存处理能力等硬件创新，以及以列为中心的数据库，压缩技术和汇总表处理等软件创新，都对内存产品的需求做出了贡献。其他强大的影响因素是时间和金钱，传统的BI需要相对较长的实施时间，因为内存处理的成本更低。

显而易见，内存商业智能的概念并不是新概念。已经有很多年了。它最近变得广为人知的唯一原因是因为在64位计算变得普遍可用之前这是不可行的。在使用64位处理器之前，计算机可以使用的最大RAM容量仅为4GB，这甚至不足以容纳最简单的多用户BI解决方案。只有当64位系统变得足够便宜时，才有可能将内存技术视为BI的实用选择。

换句话说，内存分析工具是无价的。该技术允许根据需要实时或“实时”分析大量数据，从而确保及早发现，纠正或迅速解决问题。这使业务对其客户更加可靠，并避免了在通常可以避免的情况下的最后时刻的处罚。引用Gartner的话说：“新功能正在利用内存/高速分析处理，超大型数据集和基于云的平台（提供基础架构弹性和更容易的集成/登机功能）的技术领域不断发展。”

银行似乎非常了解“内存分析”的好处。由于国外的银行数量众多，已经在市场风险管理，前台支持，信用评估调整，客户报告功能，欺诈管理与合规，付款等方面利用“内存中分析”。

但是，将数据模型存储在内存中会带来一些影响，例如，每次计算机重新启动时都必须将其从磁盘重新加载到RAM中，并且除了您要使用的特定数据模型之外，无法将计算机用于其他任何用途正在使用，因为它的RAM已全部用完。内存中解决方案可能导致数据库系统中有更多服务器。因此，涉及RAM和服务器硬件购置成本，实施成本，电源/散热和管理成本。因此，该方法应该是最佳地使“内存中分析”系统从RAM速度中获得最佳收益。此外，这些解决方案还要求高安全性要求，因为最终用户可以在其桌面上下载大量数据，从而导致数据受到威胁的威胁。

内存分析技术被认为是一种强大的解决方案，即使不是最强大的解决方案，也有可能成为未来几年处理大数据的主要架构。因此，最具创新性的金融机构将已经采用更快的分析方法，从而使其能够在这种艰难的监管环境中保持合规性，同时在竞争中赢得一席之地。未来肯定是光明的，充满希望。内存技术本身并不是BI增长的驱动力，但它当然不能忽略！

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。