大数据和传统BI

对于大部分企业来说，企业信息化发展本身也有一个过程。

其前期的数据分析更多的还是围绕结构化数据展开，这些数据采集集中后上PB级并不容易，同时也全部是结构化数据，这个时候传统的BI系统构建思路仍然适用，唯一的就是数据量大后你可能需要转到类似MPP分布式的数据分析库上来解决性能问题。

如果你完全采用类似Hadoop来构建大数据技术平台来解决上面这些问题，那么实际上完全没有必要，你会发现会引入更多的技术复杂度和业务建模复杂度。

为什么这样讲?

对于传统BI分析里面的维度分析，上钻下钻，切片等基于维度建模型形成的分析能力，在Hadoop存储和处理中并不合适。Hadoop在数据存储扩展，分析SQL运行效率上有明显提升，但是很多BI里面并不需要实时查询或即席查询能力。

也就是说企业如果没有这种数据实时分析结果反哺业务的需求，那么你更加没有必要马上去搭建这种大数据平台来解决你的问题。

（编辑：三门峡站长网）

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