几大数据仓库方案特性比较参照.pdf

数据仓库是一种用于高效存储、管理和分析大量数据的系统，它主要服务于企业的决策支持和商业智能需求。本篇文章将对几大知名公司的数据仓库解决方案进行特性比较，包括IBM、Oracle、Sybase的产品。 IBM的数据仓库解决方案注重集成和合作策略。IBM的Visual Warehouse（VW）是一个全面的工具，支持数据仓库建模、元数据管理和ETL（抽取、转换、装载）过程。Essbase/DB2 OLAP Server是一个混合型HOLAP服务器，结合了ROLAP（关系型在线分析处理）和MOLAP（多维在线分析处理）的优点。IBM并未提供单一的完整解决方案，而是与第三方如Business Objects、Lotus、Cognos和SAS等合作，提供前端展现和数据分析工具。 Oracle的数据仓库解决方案由Oracle Express和Oracle Discoverer构成。Oracle Express Server是一个MOLAP服务器，管理多维数据库，并能访问关系数据库。Oracle Express Web Agent支持基于Web的数据展现，而Oracle Express Objects则提供图形化建模和分析功能。Oracle Discoverer是一款即席查询工具，分最终用户版和管理员版，方便用户生成报告和进行分析。然而，Oracle的Express系统对数据仓库设计的灵活性不足，可能需要复杂的维护工作。 Sybase的Warehouse Studio则是一整套覆盖数据仓库生命周期的工具，包括Warehouse Architect（支持多种数据模型设计），PowerStage（数据迁移工具），以及Adaptive Server Enterprise和Adaptive Server IQ数据库管理系统。Adaptive Server IQ专门针对数据仓库进行了优化，支持高性能决策支持。 这些公司的数据仓库解决方案各有优势和侧重点。IBM的强项在于集成和合作伙伴生态系统，Oracle强调Web访问和即席查询，而Sybase则提供全面的工具链，特别是其针对数据仓库优化的数据库系统。选择哪一种方案取决于具体业务需求、现有IT基础设施以及对数据分析深度和广度的要求。在实际应用中，企业通常会根据自身的技术能力、预算和业务规模来选择最合适的数据仓库解决方案。