隨著互聯網+時代的到來，各行業IT系統的數據量呈現指數級增長，一方面需要面向海量客戶、快速響應客戶需求，另一方面，快速的業務增長也給數據存儲平臺帶來了更高的挑戰，傳統數據庫的性能和擴展性無法滿足數據分析的查詢實效性和性能要求。

“數據庫中數據太多了，生成報表慢，怎么辦？”這已成為很多公司的普遍情況。

用戶現象

數據分析慢！非常慢！

打開報表就卡死崩潰，每操作一步都寸步難行，談何數據透視表、可視化？近千萬行的數據，訂單提交數據庫，sql sever處理要5分多鐘，如果頻繁入庫/取數？

查個報表一個小時，下班了還沒查完，經常因為系統慢而加班，業務部門怨聲載道。上報公司高層，IT部門壓力非常大！

原因分析

首先我們來看下行業現狀，為什么說這個情況普遍？往下看就知道了……

大數據時代的到來，給目前傳統的分析系統帶來了巨大挑戰，尤其是以下幾個方面：

業務數據增長迅速：隨著企業業務的迅猛增長，業務數據規模也呈線性爆發式增長。傳統的數據庫部署已經無法處理TB級及PB級的數據量。

數據實時查詢性能低：信息的時間價值是非常重要的。傳統數據庫的性能較低，無法滿足基于大量明細數據的實時查詢和匯總分析需求。

手工統計耗時耗力：大量業務數據無序堆積，手工統計報表耗時耗力，無法快速發現業務中的異常情況并作出應對。

大數據價值無法深入應用：傳統分析系統都是基于數據概要的統計分析，無法滿足深度的數據挖掘分析要求，大大降低了業務數據的分析價值。

傳統分析系統面臨巨大挑戰，究其根源，在于傳統分析系統的架構過于陳舊，大多都是基于行式的數據庫和共享磁盤的縱向擴展架構，這種架構已經從根本上無法滿足大數據實時分析的要求。

解決方案

基于以上背景，Qlik基于MPP的一站式高性能智能數據中臺產品解決方案應運而生。解決方案中兼備全能型BI可視化工具和性能強勁的MPP分布式數據庫，完美解決了數據量大、查詢慢、數據分析難等大數據深入應用的難題。

①功能全面的BI應用

智能數據中臺產品解決方案中的BI可視化平臺——Qlik Sense，可為用戶提供多種分析手段，具體功能包括報表報告、數據可視化、自助式分析、數據挖掘等，可以滿足企業管理不同用戶的數據分析應用需求，如企業報表統計、Dashboard、自助式分析、地圖展現、指揮大屏、數據預測等。

②高性能的數據處理

智能數據中臺產品解決方案為了應對數據查詢慢、性能低的問題，采用了基于列存儲的MPP數據庫。以速度、可擴展性、簡便性和開放性為目標的核心SQL數據庫分析引擎。它能夠處理PB甚至EB規模的數據，它可以為客戶提供：

全面而又先進的基于SQL的分析功能，可執行強大的SQL分析

群集化的大數據存儲，用于提供卓越的查詢和分析性能

更出色的壓縮功能，與同類數據分析解決方案相比，所需的硬件和存儲空間更

靈活性和可擴展能力，可隨工作負載的增加輕松擴容

更高的負載吞吐量，以及更好的并行查詢能力

通過R和Python及數據庫內機器學習算法實現預測性分析

減少了數據庫管理員(DBA)對日常管理和調整的干預

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