企业数据仓库与商务智能解决方案提供商比较

本文主要介绍了数据仓库解决方案供应商，包括Sybase、Microsoft、Oracle、IBM和NCR等，并列出了它们在数据库管理、ETL工具、OLAP服务、分析支持工具和数据库设计等方面的产品和服务。此外，还探讨了数据仓库的核心特性和与OLTP系统的区别，以及数据仓库在企业管理和决策中的作用。 数据仓库是一种专门用于数据分析和决策支持的系统，它与传统的在线事务处理（OLTP）系统有着显著的区别。OLTP系统侧重于实时的事务处理，而数据仓库则专注于历史数据的汇总和分析。数据仓库的设计是面向主题的，意味着它将来自多个源的分散数据整合在一起，提供一个一致且全面的视图。这些数据经过集成和清理，以保证数据质量，并且通常与时间戳相关联，以便追踪数据的变化。 Sybase提供了IQ-M作为其数据仓库数据库管理系统，搭配Business Intelligence解决方案，为企业提供数据分析能力。Microsoft的SQL Server和OLAP服务则为企业提供了数据仓库和决策支持的基础。Oracle的Oracle9i数据库和ETL服务器结合其OLAP服务，构建了一套完整的数据仓库解决方案。IBM的DB2数据库同样支持数据仓库功能，而NCR以其Teradata数据库和CRM解决方案在数据仓库领域占有一席之地。 ETL（Extract, Transform, Load）工具在数据仓库中扮演着关键角色，它们负责从不同源提取数据，进行转换和清洗，然后加载到数据仓库中。Informatica和Microsoft的Transformation Server是两种常见的ETL工具。同时，OLAP（Online Analytical Processing）服务如BO、Microsoft的OLAP服务器和Essbase，为用户提供多维数据分析的能力。 在分析支持工具方面，Business Objects（BO）提供了一整套的报表和分析工具，而IBM的Analysis Server和Oracle Warehouse Builder（OWB）则为企业提供了进一步的数据挖掘和建模功能。此外，SAS和SPSS等数据挖掘软件可以实现更深入的数据分析。 数据库设计工具，如Sybase的Power Designer和Microsoft的Visual Studio，帮助企业在构建数据仓库时进行概念设计、逻辑设计和物理设计。这些工具对于确保数据仓库的高效性能和适应性至关重要。 数据仓库解决方案不仅涉及数据库技术，还包括数据集成、分析工具和策略，以满足企业的决策支持需求。选择合适的供应商和产品组合，能够帮助企业更好地利用历史数据，进行深入的业务洞察，支持战略决策，并提高整体的运营管理效率。