sapbo和cognos區(qū)別(編輯修改稿)
2025-03-13 18:37 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 celsius)與 BO其他產(chǎn)品的整合度不高，他們之間無法共享數(shù)據(jù)源，無法進行統(tǒng)一的安全性設(shè)置。 BO儀表盤不能共享 BO報表的數(shù)據(jù)源，也不能直接把 BO報表做為數(shù)據(jù)源。儀表盤的數(shù)據(jù)源只能來自于 EXCEL，并且對數(shù)據(jù)在 EXCEL表格中存放的行列位置要求極為嚴(yán)格，稍有失誤便無法正確生成儀表盤。對于業(yè)務(wù)人員而言，由于操作比較復(fù)雜，他們是不可能獨立創(chuàng)建或維護儀表盤的。對于 IT人員而言，創(chuàng)建或維護儀表盤都需要將數(shù)據(jù)按一定的格式導(dǎo)入到 EXCEL，這就給 IT人員添加了一份額外的工作，增加了 IT部門的維護成本，影響了開發(fā)的效率。此外，用戶在BO其他產(chǎn)品模塊中的安全性設(shè)置也無法作用于儀表盤，儀表盤的數(shù)據(jù)安全需要重新定義，這一方面增加了維護的成本，另一方面為數(shù)據(jù)安全問題帶來了隱患。 產(chǎn)品功能比較 BO與 Cognos 產(chǎn)品 性能 比較 大 數(shù)據(jù)量下的響應(yīng) 速度 ? 在 OALP層面 Cognos 提供了 MOLAP、 ROLAP兩種引擎。對于高粒度數(shù)據(jù)可以使用 MOLAP的多維數(shù)據(jù)立方體以獲得出色的響應(yīng)速度，對于中低粒度的數(shù)據(jù)可以使用 ROLAP模型實現(xiàn)實時的數(shù)據(jù)展現(xiàn)能力并彌補MOLAP在數(shù)據(jù)量上的不足。兩種 OALP技術(shù)的結(jié)合可以在性能與功能之間取得較好的平衡點 。 ? BO由于沒有 OLAP服務(wù)器，在缺乏第三方 MOLAP服務(wù)支持的情況下，它不具備真正支撐 T級數(shù)據(jù)量的能力 。 數(shù)據(jù)立方體 (Cube)的壓縮比 ? Cognos的數(shù)據(jù)立方體采用專有的存儲技術(shù)，能夠保證在海量數(shù)據(jù)處理時占用很少的存儲空間，一般能達(dá)到源數(shù)據(jù)規(guī)模的十分之一到十五分之一的壓縮比率，這種高效的存儲帶給用戶最大的好處就是允許用戶以更多的角度分析更多的指標(biāo) 。 ? Hyperion的 OLAP Server還是采用傳統(tǒng)的存儲方式，在面對海量數(shù)據(jù)和多角度、多指標(biāo)時經(jīng)常會發(fā)生數(shù)據(jù)“爆炸”，企業(yè)將不斷面臨增加存儲硬件的成本壓力。而且 Hyperion CUBE的急劇膨脹也會影響到系統(tǒng)的相應(yīng)速度。 并發(fā)用戶的支持能力 ? Cognos產(chǎn)品是為企業(yè)級應(yīng)用精心設(shè)計的，具有良好的可擴展性能，其服務(wù)器本身就具有智能的負(fù)載均衡功能，能根據(jù)實際使用情況對各個的模塊進行負(fù)載，滿足企業(yè)級大用戶數(shù)并發(fā)訪問的要求，需要加入一臺新的服務(wù)器，通過簡單的注冊就能加入到整個擴展環(huán)境中參與負(fù)載；并且支持 NT和 UNIX混和環(huán)境的負(fù)載均衡，能最大限度的利用現(xiàn)有資源保護已有投資 。 ? 根據(jù)最終用戶使用經(jīng)驗， BO單 CPU最多支撐 10個左右的并發(fā)用戶，而Cognos單 CPU則最多支撐 15個左右的并發(fā)用戶。 對數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的 壓力 ? 由于 BO本身沒有 OLAP Server，當(dāng)用戶需要進行 OLAP分析時，系統(tǒng)需要將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫服務(wù)器中完全取出，抽取到 BO的服務(wù)器進行處理。在執(zhí)行相同的操作時， BO是三個產(chǎn)品當(dāng)中占用數(shù)據(jù)庫 I/O資源最多的。另外，對于維度上的匯總分析的操作， BO需要發(fā)送到數(shù)據(jù)庫服務(wù)器端去執(zhí)行，而當(dāng)數(shù)據(jù)量比較大時，一般的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對這種匯總請求的處理的效率是比較低的。所以執(zhí)行維度匯總分析的操作時， BO會對數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生較大的壓力 。 ? 而 Cognos是將數(shù)據(jù)存儲在 Cube中的，當(dāng)用戶在進行 OLAP分析時，使用的數(shù)據(jù)保存在 Cube中的。數(shù)據(jù)庫服務(wù)器只負(fù)責(zé)存儲及處理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)， OLAP分析并不會對數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生過多的查詢壓力。 應(yīng)用服務(wù)器的壓力 ? Cognos有自己的 MOLAP服務(wù)區(qū)，需要在應(yīng)用服務(wù)器上要存儲和管理 Cube，對應(yīng)用服務(wù)器會產(chǎn)生一定壓力。 BO雖然不存儲 CUBE，但是對于一些數(shù)據(jù)的計算功能， BO也需要將數(shù)據(jù)抽取到應(yīng)用服務(wù)區(qū)上進行處理，在大數(shù)據(jù)量的時候，對應(yīng)用服務(wù)區(qū)資源的消耗絕不遜色與 Cognos。 ? 另外，對于擁有眾多應(yīng)用服務(wù)器的分布式系統(tǒng)， Cognos具有 Cube分布下載功能的優(yōu)勢便完全體現(xiàn)出來了。比如一個在總公司和省分公司的之間進行兩級部署的 BI系統(tǒng)，我們可以利用 Cognos能夠分布下載 Cube的特點，定時把 Cube一次性發(fā)布到各省的應(yīng)用服務(wù)器中，供各省用戶通過省內(nèi)網(wǎng)實現(xiàn)對信息的查詢和分析。這樣不僅大大提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度，同時也減輕了省際間的網(wǎng)絡(luò)壓力。如果使用 BO，則只能寄希望在各省建立數(shù)據(jù)快照系統(tǒng)實現(xiàn)類似的功能。 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的壓力 ? Cogno可以將創(chuàng)建好的 Cube發(fā)布到應(yīng)用服務(wù)器上，當(dāng)用戶進行 OLAP分析時，只是在客戶端與應(yīng)用服務(wù)器間產(chǎn)生數(shù)據(jù)交互，一般不會在應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器間產(chǎn)生過多的數(shù)據(jù)交互。 ? 而 BO因為沒有 Cube，在用戶每次訪問報表或者進行分析時，不僅在客戶端與應(yīng)用服務(wù)器間產(chǎn)生數(shù)據(jù)交互，還要在應(yīng)用服務(wù)器與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器間產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)交互，在大量并發(fā)用戶的情況下，會給網(wǎng)絡(luò)帶來一定的壓力。 Cognos的產(chǎn)品優(yōu)勢 ? 作為
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