大数据BI：新特性与解决策略

"谢超在讨论大数据环境下的商业智能（BI）新特性，指出大数据BI面临大量化、多样化、快速化和价值化的挑战，并提出了计算分层、快速分析和接近价值的解决方案。" 正文: 大数据BI是现代数据分析领域的重要组成部分，它在处理海量数据时展现了前所未有的能力。随着数据量的爆炸式增长，传统BI技术已无法满足需求，因此出现了针对大数据BI的新特性。谢超提到的新需求主要包括四个关键方面： 1. **大量化（Volume）**：这指的是需要处理的数据量巨大，可能达到TB或PB级别，甚至更多。这种情况下，单一的数据存储和处理系统难以应对，因此需要分布式存储和计算。 2. **多样化（Variety）**：数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据，例如文本、图像、音频等。处理这些不同类型的数据需要灵活的分析框架。 3. **快速化（Velocity）**：数据的生成速度极快，要求BI系统能够实时或近乎实时地进行分析。这在实时监控、用户行为分析等领域尤为重要。 4. **价值（Value）**：BI系统需要提供更高价值，使业务人员能够轻松理解和使用，提高其工作效率。 为了应对这些新需求，谢超提出了以下解决方案： 1. **计算分层**：包括流计算、块计算和全局计算。流计算用于实时处理连续数据流，如Twitter消息；块计算则适合处理大规模批量数据；全局计算则旨在整合这两种计算方式，提供全面的视角。 2. **快速分析**：通过冗余维度和数据常驻内存，可以显著提升分析速度。将常用数据保存在内存中，可以避免频繁的磁盘I/O操作，从而加快查询速度。 3. **接近价值**：提供业务人员友好的命令接口和灵活的编程框架，使非技术人员也能方便地进行数据分析。这样可以降低使用门槛，提高BI系统的应用范围。 此外，谢超还提到了Twitter的开源流计算框架Storm，它用于快速ETL（提取、转换、加载）和持续计算，能够处理实时数据流，但可能在某些复杂统计任务上表现不足，例如数据去重的计数。 一个完整的BI分析架构通常会包含实时层和批处理层，实时层负责增量补充和实时分析，批处理层则用于深度分析。通过结合RDBMS和NoSQL数据库，以及缓存层和结果JOIN，可以构建一个高效且灵活的BI系统。 大数据BI的新特性要求我们不仅要有强大的数据处理能力，还要能够快速响应变化，提供直观易用的工具，以便业务人员能够更好地挖掘数据价值。这涉及到技术上的创新，如计算分层和快速分析，同时也需要关注用户体验，确保BI系统的实用性和可扩展性。