产品化,标准化,工业化,这个是比较沉重的话题,也是我们国产软件走出国门,走上世界的一个痛点。我没有参与到商务谈判,也没有参与当时整个数据仓库的选型,这个可能是我的遗憾吧,据说当时选型的时候,客户直接要求从IBM,Teradata两大厂家中选择,大家都知道,这个两大厂商是现在国际上做数据仓库解决方案最好的两家,也是产品化,标准化,工业化最好的两个厂家,这个不是吹他们两家,他们对于整个数据仓库构建,提供了一体化解决方案,包含从调度,ETL,一体机,DWM模型,报表,挖掘都有一系列的工具及方法论支持,但是价格也死贵死贵的。由于项目的原因,我这里只能从网上找类似的图说明下,IBM与Teradata的一体化解决方案。
IBM一体化解决方案,这个图中并没有将所有的工具显示出来
Teradata Warehouse Framework
大家可以看的出来,在整个的数据仓库建设,这个两个厂家已经做到了非常极致了,这个也是我们应该借鉴的。
那我就来说说国内的现状吧,我是没有参与过国内的BI项目,因此没法做统一的对比,我只讲解我所了解到到的
(1)我们部门应该是做了好几个海外的BI项目,但是在我来我们部门的时候,对于BI项目整个部门没有一套一体化解决方案,也没有生成自己的产品和方法论,说句实在话,部门好像停留在为了做事而做事的状态。
这个在海外项目是个弊端,大家知道欧洲的客户,不仅仅关注的是你能做出什么来,更主要关注的你为啥这么做,支撑你这么做的原因是什么,后面两个是他们比较关注,而对于3年前的这些都是我们所缺乏的。
(2)产品,这个大家必须的了解的事情是,什么是产品,产品是标准化,工业化的,而不是依赖项目的,应该让项目更多符合你的产品,而不是让产品依赖你的项目,每个项目可以有个性化的东西,但是产品至少应该能覆盖整个80%的需求,但是三年前我们团队,我认为是没有任何的产品,而只是工具。
(3)方法论(模型),这个比较沉重,大家都知道数据仓库有模型,但是大家都只是为了需求而做,没有体系化和结构化,我记得我第一次参与模型的时候并不是因为我懂模型的理论,而是由于我懂业务,整个的建模理论是有次我看客户给我同事一本书的时候才知道,这个时候我才知道原因IBM这套模型不是凭空想象出来的,他有广泛的理论作为支撑,并且能快速的和客户生成共鸣,能让客户了解他们为啥需要这样的模型,就算是外行也能了解到整个模型的基础。
(4)一体化解决方案,前文大片的说到一体化解决方案,数据仓库有个特性,就是产品工具的依赖比较严重,由于我们没有自有的沉淀,因此导致出现了一种现象,叫拿来主义,这样导致实施成本过高,且我们投入的人力和收入不成正比,三方厂家赚的满盆。
总结:
(1)传统应用行业(电信,银行)的数据仓库方案现在已经被国外的厂家做到了极致了,在国外客户重视稳定性和安全性,客户会优先采购海外的成熟的方案和体系,而作为我们,只能是实施角色参与
(2)国内软件行业一定要注重软件和相关知识领域的结合,这样就可以在和客户讲解的时候引起共鸣。
(3)一定要有自己的方法论,哪怕是借鉴别人的,一定要将方法论体系在你产品当中
愿景
现在基于大数据的解决方案的数据仓库,国内和国外厂家现在都在同一个起跑线上,希望能能看到国内厂家异军突起。。
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