从非技术层面寻找BI成功的关键方法(转)
前段时间在ITPUB写了一篇"从非技术层面寻找BI成功的关键方法",被IT168刊登了,
http://cio.it168.com/t/2007-06-06/2...1511796_3.shtml
http://cio.it168.com/t/2007-06-06/2...1511796_3.shtml
发现被压缩了不少.把我的电子原稿放在ITPUB(实在不知道TTNN如何上传文件),愿意和大家进行讨论.
写这篇文章的原因,在于回应"业务模型和数据模型"的争论.
我认为:从技术上来讲,数据模型其实在定义上,功能描述上和性能上也不可能达到平衡,更不用说其对分析所必须的业务模型快速变化的支撑.kimball
的数据模型很多在定义上很美丽,但在实战的性能表现的很差,比如kimball经典的时间维表在大数据量复杂分析中性能真的影响很大,
另外实践证明"数据质量"和"数据完整性"是不可能被一劳永逸解决的,所以,动态变化中的解决方式和数据模型的颗粒度必然需要寻找平衡,是"紧藕合"还
是"松偶合"?
所以,我认为,我们BI的成功应该去非技术因素中寻找一系列的方法和技巧,而不是在产品和技术概念中搞一个牛比的数据模型.
[@more@]来自 “ ITPUB博客 ” ，链接：https://blog.itpub.net/8227599/viewspace-932965/ ，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任。
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