1.2 现代BI系统的新思潮

技术普惠是科技进步与社会发展的一个显著特征。从FM频段到GPS定位乃至因特网都遵循着如此的发展规律。有时我们很难想象，这些在现今社会习以为常的技术，其实在几十年前还仅限于服务军队这类少数群体。

每一次技术普惠的浪潮，一方面扩展了技术的受众，让更多的人享受到了技术进步带来的福利；另一方面，由于更多的人接触到了新的技术，反过来也提升了技术的实用性和完善程度，加速了技术的成长与发展。

如果说汽车、火车和飞机是从物理上拉近了人与人之间的距离，那么随着互联网的兴起与风靡，世界的距离从逻辑上再一次被拉近了。现今世界的社会结构与人类行为，也已然被互联网深度改造，我们的世界逐渐变得扁平化与碎片化，节奏也越来越快。

根据一项调查，互联网用户通常都没有耐心。例如47%的消费者希望在2秒或更短的时间内完成网页加载，40%的人放弃了加载时间超过3秒的网站，而页面响应时间每延迟1秒就可以使转换率降低7%。实时应答、简单易用，已经是现代互联网系统的必备素质。

SaaS模式的兴起，为传统企业软件系统的商业模式带来了新的思路，这是一次新的技术普惠。一方面，SaaS模式将之前只服务于中大型企业的软件系统放到了互联网，扩展了它的受众；另一方面，由于互联网用户的基本特征和软件诉求，又倒逼了这些软件系统在方方面面进行革新与升级。

技术普惠，导致现代BI系统在设计思路上发生了天翻地覆的变化。

首先，它变得“很轻”，不再需要强制捆绑于企业数据仓库这样的庞然大物之上，就算只根据简单的Excel文件也能进行数据分析。

其次，它的受众变得更加多元化，几乎人人都可以成为数据分析师。现代BI系统不需要IT人员的深度参与，用户直接通过自助的形式，通过简单拖拽、搜索就能得到自己想要的分析结果。

最后，由于经过互联网化的洗礼，即便现代BI系统仍然私有化地部署在企业内部，只服务于企业客户，但它也必须具有快速应答、简单易用的使用体验。从某种角度来看，经过SaaS化这波技术普惠的洗礼，互联网帮助传统企业系统在易用性和用户体验上进行了革命性提升。

如果说SaaS化这波技术普惠为现代BI系统带来了新的思路与契机，那么背后的技术创新则保障了其思想的落地。在传统BI系统的体系中，背后是传统的关系型数据库技术（OLTP数据库）。为了能够解决海量数据下分析查询的性能问题，人们绞尽脑汁，在数据仓库的基础上衍生出众多概念，例如：对数据进行分层，通过层层递进形成数据集市，从而减少最终查询的数据体量；提出数据立方体的概念，通过对数据进行预先处理，以空间换时间，提升查询性能。然而无论如何努力，设计的局限始终是无法突破的瓶颈。OLTP技术由诞生的那一刻起就注定不是为数据分析而生的，于是很多人将目光投向了新的方向。

2003年起，Google陆续发表的三篇论文开启了大数据的技术普惠，Hadoop生态由此开始一发不可收拾，数据分析开启了新纪元。从某种角度来看，以使用Hadoop生态为代表的这类非传统关系型数据库技术所实现的BI系统，可以称为现代BI系统。换装了大马力发动机的现代BI系统在面对海量数据分析的场景时，显得更加游刃有余。然而Hadoop技术也不是银弹，在现代BI系统的构建中仍然面临诸多挑战。在海量数据下要实现多维分析的实时应答，仍旧困难重重。（现代BI系统的典型应用场景是多维分析，某些时候可以直接使用OLAP指代这类场景。）