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文档简介
1. 技术瓶颈：海量数据收集、海量数据存储、海量数据多维分析等一系列的问题，即使最热门最被业内人士看好的Hadoop技术能否撑得住？2. 资源投入：海量数据处理伴随着相应的硬件、软件需求的增长，技术人员的投入上对企业势必成为新的负担。3. 价值金矿：海量数据中的非结构化数据蕴含着的“价值金矿”，能够帮助企业从未所触及的角度和维度为企业提供商业决策和辅助。从海量数据价值挖掘层面上看，传统的思维是数据量加大是一定要考虑OLAP的，一般的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此从一般意义上认为处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。然而目前OLAP存在的最大问题是: 业务灵活多变,必然导致业务模型随之经常发生变化,而业务维度和度量一旦发生变化,技术人员需要把整个Cube重新定义并重新生存,业务人员只能在此Cube上进行多维分析,这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度,从而使所谓的BI系统称为死板的日常报表系统.在思达商业智能平台 Style Intelligence上进行海量数据的多维数据分析，从业务需求的角度出发，维度和度量才是直接针对业务人员的分析语言。在自主知识产权数据块儿技术支持下，直接把维度和度量的生成交给业务人员，由业务人员自己定义好维度和度量之后，将业务的维度和度量直接运行，并最终生成报表。此种以终为始的设计思路，首先能解决传统OLAP分析中维度难以改变的问题，利用思达商业智能平台 Style Intelligence中数据非结构化的特征，业务人员可以灵活地改变问题分析的角度，对业务人员非常友善。其次思达商业智能平台Style Intelligence 在海量数据处理中利用分布式数据处理架构强大的分布式数据处
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