国内外的BI厂商有什么区别吗

国外传统BI · IBM主要产品 DB2、Cognos、SPSS ，优 势 覆盖BI和数据挖掘领域，拥有强大的数据库平台。产品Cognos 8商业智能是第一个在单一的、已证的体系结构上提供所有BI功能的BI产品，支持主流的UNIX和Windows，在各个平台上的功能没有任何区别。 Oracle，要产品 BIEE、Hyperion ，优势覆盖BI，数据挖掘领域有待加强，同Oracle其他产品绑定。在处理海量数据时稳定性好，性能好。 · Microsoft ，主要产品 SQL Server，优势覆盖BI，适合中小型企业，性价比高。产品SQL Server 能提供超大型系统所需的数据库服务，具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点。 · MicroStrategy，主要产品 MicroStrategy，优势覆盖BI，移动平台很好。具有一套全面的商业智能，可为数据仓储、数据分析和生成报表提供了一套可伸缩的数据平台，并让最终用户通过强大、直观的工具来访问和分析商业信息。 · SAP ，主要产品 Business Objects、 Crystal Reports，优势主要是OLAP和报表领域，功能模块多。产品Business Objects是商务智能行业的领导者，在业内创建了最强大、最全面的合作伙伴社区，拥有多家合作伙伴。

现在很重要了，因为很多合规性要求之外，各企业自身也越来越看重数据安全，像《网络安全法》第四十条规定网络运营者应当对其收集的用户信息严格保密，并建立健全用户信息保护制度。第四十一条规定网络运营者收集、使用个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则，公开收集、使用规则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，并经被收集者同意。网络运营者不得收集与其提供的服务无关的个人信息，不得违反法律、行政法规的规定和双方的约定收集、使用个人信息，并应当依照法律、行政法规的规定和与用户的约定，处理其保存的个人信息。数据库审计就成为刚需。

推荐你了解下安华金和的数据库审计产品，在业界做的很不错，目前支持数据库类型最全。

传统的关系型数据库审计已经很成熟，我们说说大数据库审计面临的挑战，安华金和在一个个针对大数据审计的项目落地过程中总结发现：

以 *** 作类型为视角的统计很多场景不再实用，如HDFS下的数据库语句实际上是对文件系统的 *** 作命令ls、cp等；

由于大数据存储节点众多，故数据访问端口范围的不确定性也随之而来，传统数据库审计对IP+端口的数据模型已不再适用，大数据审计一般都采用动态的端口范围，而且范围较大，如某项目现场的Hive端口数量30+；

语句模板难以用SQL方式翻译，在关系型数据库审计中安华金和的语句模板机制极大的减少了语句记录量，业务审计中以模板方式也极大的提高了统计和分析的价值，但大数据应用下这种方式将难以继续这种业务呈现；

业务化语言无法匹配，关系型数据库的业务化语言翻译不再适用于大数据时代。

这里提到的“大数据审计”有两层含义：

一是对使用大数据作为业务数据库存储的这类“数据库”审计；

二是对大量业务产生的审计数据以大数据方式存储。

前者的本质在于数据库的审计，后者的核心在于审计数据结果的处理。

在大数据使用愈发普及的市场背景下，以上两个方面常常同时出现：为了更好的服务于业务，大数据形态不断扩展和业务逐渐成熟，大数据审计成为刚需；大量的审计数据结果需要更大的存储空间和更庞大的后续统计分析，而这正是大数据擅长的地方，所以演变成了“用一个大数据应用来审计业务系统的大数据”。

在完成对大数据审计的协议解析后，如何呈现更合理的审计结果和统计分析？安华金和的思路是：基于现有DBAudit的语句、会话、风险三大视角基础框架，基于大数据形态做针对性的审计数据结果呈现和风险策略告警能力，DBAudit新的版本将会带来耳目一新的价值体现。

被审计数据库节点的极大增长，以及审计结果数据量的猛增，审计系统本身也将步入大数据化。

对大数据的审计支持能力，安华金和在国内厂商中一马当先，目前支持的大数据形态有：Hive、HBase、Sentry、HDFS、Impala、ElasticSearch，以及MangoDB、Redis等非关系型数据库。你与他们交流下，会有不同的收获⌄

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