九大数据仓库方案特点横向比较[2]

Informix - Informix先后在1998年和1999年收购了国际知名的数据仓库供应商红砖系统和数据管理软件供应商Ardent，并提供了完整的、集成的数据仓库解决方案。该解决方案还包括“快速启动”咨询服务，可以帮助用户快速完成数据仓库或数据集市的开发。Informix产品可以集成Microsoft IIS或Netscape Enterprise/FastTrack服务器来支持基于Web的数据仓库应用程序。

Informix没有提供自己的报告和数据挖掘工具，但他们已经与布里奥和SAS建立了战略联盟，并推出了Informix商业智能联盟计划。该方案以Informix为基础，结合布里奥的前端数据分析和报表功能，以及SAS的数据挖掘功能，形成“BI中心”的包装方案。

(Informix软件在今年4月被IBM收购，这将大大提高IBM的数据库和数据仓库产品的技术和市场份额。)

CA - CA在1999年收购Platinum Technology Company后，获得了完整的数据仓库解决方案，包括Erwin数据仓库设计工具、InfoPump数据转换和提取工具、InfoBeacon ROLAP服务器、Forest&Trees前端数据呈现工具、Provision系统监控和作业调度工具以及DecisionBase元数据管理工具等。

与Informix解决方案类似，CA解决方案也提供了数据仓库建模、元数据管理、数据提取和转换、基于关系数据库的在线分析服务器、系统监控和作业调度、前端数据呈现等功能，同时也支持Web应用。不同的是，Informix提供了专门为数据仓库设计的高性能目标数据库(Red Birck)，而CA解决方案提供ODBC接口，将数据存储在第三方关系数据库(如Oracle、Sybase、SQL Server、Informix和IBM DB2等)中。).它的性能需要打一些折扣，但它的开放性更好。另外，CA的OLAP服务器目前只能与微软的IIS Web服务器集成。

NCR Teradata - NCR Teradata是高端数据仓库市场最强的竞争对手，主要运行在NCR WorldMark SMP硬件的Unix操作系统平台上。1998年，该公司还提供了基于Windows NT的Teradata，试图打开数据集市市场。总的来说，NCR的产品性能非常好，Teradata数据仓库在100GB、300GB、1TB和3TB TPC-D指标测试中均创下了世界纪录。但NCR产品价格相对较高，中小企业难以接受。

微软-微软将OLAP函数集成到微软SQL Server 7.0中，提供了一个可扩展的基于COM的OLAP界面。它通过一系列服务程序支持数据仓库应用。DTS(数据转换服务)提供数据输入/输出和自动调度功能。它可以完成数据传输过程中的数据验证、清洗和转换，并通过与微软Repository的集成共享相关元数据。Microsoft Repository存储所有中间数据，包括元数据；服务器OLAP服务支持联机分析处理；数据透视表服务提供客户端OLAP数据访问功能。通过该服务，开发者可以用VB或其他语言开发用户前端数据展现程序。数据透视表服务还允许在本地客户端存储数据。MMC(微软管理控制台)提供调度、存储管理、性能监控、告警和通知等核心管理服务；Microsoft Office 2000套件中的Access和Excel可以作为数据展现工具，SQL Server也支持第三方数据展现工具。

SAS - SAS公司在20世纪70年代以其“统计分析”和“线性数学模型”在业界享有盛名。20世纪90年代以后，SAS公司也加入了数据仓库市场的竞争，并提供了有特色的数据仓库解决方案，包括30多个特殊模块。其中，SAS/WA(Warehouse Administrator)是构建数据仓库的集成管理工具，包括定义主题、数据转换与汇总、更新汇总数据、元数据管理、数据集市实现等。SAS/MDDB是SAS用于在线分析的多维数据库服务器。SAS/AF提供屏幕设计功能和SCL(屏幕控制语言)进行开发；SAS/ITSV(IT Service Vision)是用于IT服务(包括计算机系统、网络系统、Web服务器和电话系统)的性能评估和管理的软件。SAS系统的优点是功能强、性能高、专业性强，缺点是系统复杂。

业务对象-业务对象(BO)是一个集成了查询、报告和OLAP技术的智能决策支持系统。它使用独特的“语义层”技术和“动态微立方体”技术来表示数据库中的多维数据。具有良好的查询和报表功能，提供钻取等多维分析技术，支持各种数据库。同时还支持基于Web浏览器的查询、报表和分析决策。虽然BO也在不断增加新的功能，但严格来说，BO只能算是一个前端工具。也许正因为如此，几乎所有的数据仓库解决方案都使用BO作为可选的数据表示工具。

虽然国内很多高校和科研院所都在从事数据仓库技术的研究，但到目前为止，国内基本没有成熟的数据仓库解决方案。