商業智能故事–第4部分

商業智能故事–第4部分

后推BI及BI因素的好處覆蓋第一部分，第2部分和第三部分，是時候放眼于未來。您是否知道內存分析工具非常寶貴？閱讀以下內容以了解更多信息！

BI APP是否會在不久的將來遷移到云

云分析無疑是一個非常誘人的主張，它允許在各個客戶之間共享BI基礎架構（這是解決方案投資的相當一部分）。

將組織的信息數據庫存儲在云中可能會對某些組織（尤其是大型組織）保持一定程度的沉默，但是對于中小型企業來說，這是一個非?？山邮艿闹鲝?。

關于內存中分析：大數據問題帶來大機遇

3V的“大數據”（即數量，速度和種類）的興起已成為銀行的一大難題。盡管對于許多銀行來說，在過去幾年中，這個問題一直被提上議事日程，但是，問題只是由于數據量的指數增長，對實時分析的需求，對提高決策能力和減少對IT依賴性的需求而變得更加嚴重。但是，由于某些限制（例如數據延遲），我們的傳統商業智能（BI）工具無法跟上銀行需求。

如果您跟隨BI領域的趨勢，您會發現許多分析師和供應商都在談論內存技術。內存分析是城鎮討論的話題，其原因有很多。查詢，報告和分析的速度只是其中之一。靈活性，敏捷性，更深入的洞察力，快速的原型制作是另一回事。內存中BI技術的基本思想是能夠執行實時計算，而不必在執行查詢期間執行慢速磁盤操作。

內存技術遵循將整個數據集加載到隨機存取存儲器（RAM）中而不是磁盤中的方法（與傳統BI一樣）。這樣就消除了訪問磁盤以運行查詢的需要，從而獲得了巨大的性能優勢（因為如果將數據加載到RAM中，查詢響應時間會大大增加）。這種新方法可確保減少在數據建模，查詢分析，多維數據集構建和表設計上的開發時間，從而加快了實現速度。

除了諸如數據量之類的因素外，還有其他一些因素迫使銀行采用這種基于內存的技術。例如，多核體系結構，并行服務器，增強的內存處理能力等硬件創新，以及以列為中心的數據庫，壓縮技術和匯總表處理等軟件創新，都對內存產品的需求做出了貢獻。其他強大的影響因素是時間和金錢，傳統的BI需要相對較長的實施時間，因為內存處理的成本更低。

顯而易見，內存商業智能的概念并不是新概念。已經有很多年了。它最近變得廣為人知的唯一原因是因為在64位計算變得普遍可用之前這是不可行的。在使用64位處理器之前，計算機可以使用的最大RAM容量僅為4GB，這甚至不足以容納最簡單的多用戶BI解決方案。只有當64位系統變得足夠便宜時，才有可能將內存技術視為BI的實用選擇。

換句話說，內存分析工具是無價的。該技術允許根據需要實時或“實時”分析大量數據，從而確保及早發現，糾正或迅速解決問題。這使業務對其客戶更加可靠，并避免了在通常可以避免的情況下的最后時刻的處罰。引用Gartner的話說：“新功能正在利用內存/高速分析處理，超大型數據集和基于云的平臺（提供基礎架構彈性和更容易的集成/登機功能）的技術領域不斷發展?！?/p>

銀行似乎非常了解“內存分析”的好處。由于國外的銀行數量眾多，已經在市場風險管理，前臺支持，信用評估調整，客戶報告功能，欺詐管理與合規，付款等方面利用“內存中分析”。

但是，將數據模型存儲在內存中會帶來一些影響，例如，每次計算機重新啟動時都必須將其從磁盤重新加載到RAM中，并且除了您要使用的特定數據模型之外，無法將計算機用于其他任何用途正在使用，因為它的RAM已全部用完。內存中解決方案可能導致數據庫系統中有更多服務器。因此，涉及RAM和服務器硬件購置成本，實施成本，電源/散熱和管理成本。因此，該方法應該是最佳地使“內存中分析”系統從RAM速度中獲得最佳收益。此外，這些解決方案還要求高安全性要求，因為最終用戶可以在其桌面上下載大量數據，從而導致數據受到威脅的威脅。

內存分析技術被認為是一種強大的解決方案，即使不是最強大的解決方案，也有可能成為未來幾年處理大數據的主要架構。因此，最具創新性的金融機構將已經采用更快的分析方法，從而使其能夠在這種艱難的監管環境中保持合規性，同時在競爭中贏得一席之地。未來肯定是光明的，充滿希望。內存技術本身并不是BI增長的驅動力，但它當然不能忽略！

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