摘要：的大数据策略目前，适用的大数据生态系统连接包括和支持和的多维分析数据库可实时连接到数据源，或将其调入内存。面向业务用户的大数据自助式可视化。应对的是一些需要实施展现结果，比如银行交易风险的流水分析，直接对接，，等大数据平台。
市面上的BI工具形形色色，功能性能包装得十分亮丽，但实际应用中我们往往更关注的是朴实的技术特性和解决方案。对于大数据，未来的应用趋势不可抵挡，很多企业也正存在大数据分析处理展现的需求，以下我们列举市面上主流的三款BI系统，就“大数据”特性展开探讨，主要是与Hadoop、Spark、多维分析数据库的对接和性能。
Tableau的大数据策略
1、目前，Tableau适用的大数据生态系统连接包括：
Hadoop：Cloudera Impala 和 Hive、Hortonworks Hive、MapR Hive、支持 Impala 和 Hive 的Amazon EMR、Pivotal HAWQ、IBM BigInsights
NoSQL：MarkLogic、Datastax
Spark：Apache Spark SQL
多维分析数据库： Teradata Aster、HP Vertica、SAP Hana、SAP Sybase、Pivotal Greenplum
2、Tableau 可实时连接到数据源，或将其调入内存。在快速交互式查询分析时，实时连接作用很大。但由于内存式分析，对硬件要求较高，数据量较大时效率会比较低。
3、面向业务用户的大数据自助式可视化。业务用户可使用拖放操作可视化其数据，而无需编写复杂的SQL、Java代码或 MapReduce作业。Tableau简化了分析数据的任务，用户可比以前更快地从数据中发现形象可见的见解。
FineBI的双套大数据方案
1、FineBI支持的大数据生态系统连接包括
大数据平台：Vertica、GreenPlum、Apache Kylin、Impala/hive、hive、星环，
NO SQL数据库：MongoDB
多维分析数据库：Teradata、SAP Hana、Greenplum、SAP Sybase、Essbase、SSAS
2、FineBI支持FineIndex和FineDirect两种数据连接和处理模式，应对的是不同的数据方案。
FineDirect应对的是一些需要实施展现结果，比如银行交易风险的流水分析，直接对接hadoop，kylin，greenplum等大数据平台。
FineIndex采用cube连，也就是说数据库-FineIndex-前端分析，FineIndex相当于一个中间库的形式，用来存储数据表，关联转义索引等。这些都对后续前台分析处理数据效率有很大的提升（因为直接sql取数，效率受数据库本身的限制，数据量大时，一般分析工具很容易就卡死升职内存溢出导致系统无响应）
3、用于执行跨数据源分析的数据混合。FineBI可以将大数据和其他数据源（如MySQL、Excel 文件等）混合，让用户能够跨越各种数据源存取数据，并整合到一个库内（FineIndex）。
Qlikview
1、Qlikview也是基于内存的BI，能实时响应用户的分析需求，与Tableau相似，性能大多决定于数据库。能直接从用户的业务系统中采集数据并进行多维分析，剔除了传统BI基于数据仓库(集市)才能实施的弊病。（作者从网上和其资料库中并没有查到太多关于大数据方面的阐述，官方也并没有这方面的可以宣传）。
2、QlikView的核心是一个获得专利的AQL构架。在分析时不需要传统OLAP立方体，也不一定要使用数据库，完全利用了基础硬件平台，来对上亿的数据进行业务分析。QlikView应用使各种各样的终端用户以一个高度可视化，功能强大和创造性的方式，互动分析重要业务信息。
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