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中小企業需要數據倉庫還是BI系統？
最近，我遇到許多準備使用決策支持和購買SQL Server系統的中小型企業。他們中有幾位一直詢問我這樣一些問題，例如“我們需要一個數據倉庫，還是應該購買一個商業智能系統?這些問題都很讓人困惑。這些問題最好通過清晰定義行業一些關鍵詞來解答。
商業智能(BI)是決策支持的另外一個名稱。本質上，BI指的是收集信息的業務級實踐方法，通過這種方法，組織的管理者和決策者可以快速地獲得關鍵業務問題的答案。換言之，BI是整個功能集及其支持技術的總稱。
數據倉庫是BI系統可能包含的其中一個組件。其概念是，大多數公司都會在不同的地方存儲數據：客戶數據庫、訂單數據庫、運輸數據庫等等。單獨查詢這些系統可能速度很慢，而回答關鍵業務問題可能需要以獨特的方式組合多個源的數據。數據倉庫基本上是復制所有的數據，并將它們保存在一個地方，從而簡化和加快數據的查詢和組合。
內存分析實現了與數據倉庫相似的效果，但是它并不需要太多的計劃。由于數據倉庫設計需要您提前考慮數據的組合方式，而內存內分析可以聯機檢索和組合數據。顧名思義，這些分析在服務器的內存中進行的，這意味著服務器一般需要相對較大的內存數量和處理能力。而數據倉庫的概念早在這個內存數量和處理能力達到要求之前就已經創建。
BI系統是一個軟件包，它同時或單獨實現了數據倉庫、內存內分析，并且具有一個前端系統，支持用戶與系統進行交互。這個前端系統通常包括儀表板、報告、記分卡和其它最終用戶元素。
您絕不會只有一個數據倉庫，但是您可以擁有一個只使用一個數據倉庫的BI系統。目前，您更可能擁有一個同時使用數據倉庫和內存內分析的BI系統，因為這兩種技術是互補的。數據倉庫使您能夠快速地獲得可預言問題的標準答案，而內存內分析服務則是一種“特別的備份，”它可以解答數據倉庫創建時無法預測的問題。內存內分析系統同時還可以從數據倉庫及其它來源獲取數據。
這里真正要說明的是不要關注于底層的技術。如果您正在考慮使用一個BI系統，那么首先要了解它業務層面上的功能，先不要過多考慮解決方案是如何交付這些功能的。不管它使用的是數據倉庫、內存內分析或者是其他技術，只要它能夠提供滿足您業務需求的功能，那么您就可以使用它。
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