数据中台怎么选型？终于有人讲明白了

导读：数据中台选型主要包括数据仓库选型、调度平台选型、BI工具选型3个方面，好的工具可以大幅提升开发效率，降低运维工作量。

在开源领域，伴随着大数据平台的崛起，虽然先后涌现了Oozie、Azkaban、AirFlow等深度融合Hadoop生态的产品，但都是昙花一现，目前已经逐步被DolphinScheduler取代。DolphinScheduler于2019年8月29日由易观科技捐赠给Apache启动孵化。DolphinScheduler的产品架构如图2所示。

除了上述调度工具之外，还有一些小众的Web调度工具，例如Taskctl、XXL-JOB等。总的来说，都能满足基本的需求。有研发实力的公司可以在开源版本的基础上进一步完善功能，打造属于自己的调度平台。

04 BI工具选型

BI是一套完整的商业解决方案，用于将企业现有的数据进行有效的整合，快速、准确地提供 表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。BI工具是指可以快速完成 表创建的集成开发平台。

和调度平台不一样，BI领域商业化产品百花齐放，而开源做成功的产品却基本没有。这也和产品的定位有关，调度平台重点关注功能实现，整体逻辑简单通用，便于快速研发出满足基本功能的产品。而BI则需要精心打磨，不断完善和优化，才能获得市场的认可。

在早期Oracle称霸数据库市场的年代，BI领域有3个巨头，分别是IBM Cognos、Oracle BIEE和SAP BO。在早期BI领域，IBM 50亿美元收购Cognos、SAP 68亿美元收购BO都曾创造了软件行业的收购纪录。这两起收购发生分别发生在2007年和2008年。此后是传统BI的黄金十年，这三大软件占领了国内BI市场超过80%的份额。笔者参加工作的第一个岗位就是BIEE开发工程师，而后又兼职做过两年的Cognos 表开发，对二者都有比较深刻的认识。

在传统BI时代，主要按照星形模型和雪花模型构建BI应用，在开发BI 表之前，必须先定义各种维度表和事实表，然后通过各BI软件配套的客户端工具完成数据建模，即事实表和维度表的关联，以及部分指标逻辑的计算（例如环比、同比、年累计等）。最后在Web页面上定制 表样式，开发出基于不同筛选条件下，相同样式展现不同数据的固定 表。整个开发过程逻辑清晰，模块划分明确，系统运行也比较稳定，作为整个数据分析项目的“脸面”，赢得了较高的客户满意度。

传统BI以固定表格展现为主，辅以少量的图形。虽然模型和页面的分离让开发变得简单，目前广泛应用于金融行业和大型国企管理系统中，但是也有不少缺点，例如，星形模型的结构在大数据场景下查询速度非常慢、模型与页面的分离造成版本难以管控、模型中内嵌函数导致查找数据问题变得困难等。

2017年前后，Tableau强势崛起，以“敏捷BI”的概念搅动了整个BI市场，引领BI进入一个全新的时代。

Tableau最大的特点是以可视化为核心，强调BI应用构建的敏捷性。Tableau抛弃了传统BI的模型层，可以直接基于数据库的表或者查询来构建 表模块，大大降低了开发难度，提升了 表的开发效率和查询性能。曾经需要一天才能完成的 表开发，现在可能一个小时不到就可以完成，极大提升了产出效率。

在传统BI时代，国产BI软件虽然也在发展，但是不够强大。在敏捷BI时代，FineBI、永洪BI、SmartBI、观远BI等商业化产品顺势崛起，开始抢占国内BI市场。帆软公司的Fine Report和FineBI更是其中的佼佼者，稳坐国产BI软件的头把交椅，将产品铺向了广大中小企业。国产BI在培训体系上做得更为完善，以至于笔者发现在最近半年的面试中，差不多有一半的应聘者使用过帆软公司的产品。

在国产化BI之外，跨国软件公司也在敏捷BI方向上做出了调整，其中笔者接触过的就有微软的Power BI和微策略的新一代MSTR Desktop。同时，云厂商也加入BI市场的争夺，其中百度云Sugar、阿里云QuickBI都是内部产品对外提供服务的案例。

总的来说，在敏捷BI领域，国外厂商的软件成熟度高，版本兼容性好。国内厂商的软件迭代比较快，也容易出现Bug。从实现效果上看，以上软件的差异并不大，BI战场已经变成了UI的较量了，只要UI能设计出好的样式，绝大多数BI软件都可以实现近似的效果。

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