昨天，Teradata撤出中国，我想起了我在20年前做的数据仓库项目。想当年Teradata是数据仓库的代名词啊，就如同现在搜索东西好多人说百度一下一样。
可惜我没有用过Teradata。2002年，我基于SQLServer的数据仓库+商业智能做了一套所谓的决策支持系统。决策支持系统DSS，这样的名字在当年很流行。
（1）
20年前的数据来源和现在仍然差不多：
不少来自Excel，那就ETL抽进来
有些想要采集的数据没有应用软件，那就用OA-无代码表单做个简单应用录入进来，然后再ETL抽进来
有些数据是专门的应用软件沉淀下来的，ETL抽进来
所以第一个需要的就是ETL工具。我是2013年以前用SQLServer套件，记得SQLServer的ETL工具被命名为Integration Services。
（2）
多种数据来源的数据抽进来，因为他们都来自不同系统，所以有些公用的数据事实上是主数据，但是过去企业上应用都是一块块上的应用，财务部门上财务软件供本部门的财务人员内部使用，销售部门上销售软件供本部门的销售人员内部使用，采购部门上采购部门供本部门的采购人员内部使用，所以事实上的主数据都是不统一的，事实上的同一个东西，在不同系统有不同名字、不同编码、不同字段。在日常应用软件各自部门使用时没啥问题，但是这次要做企业整体的决策支持系统，要给老板看数据，这就必须要做统一。所以必须要有主数据管理系统，这就涉及到了MDM（Master Data Mgt.）。
（3）
主数据要人为地定义下来标准，然后做清洗-整合-统一，或者以谁为主做互相映射，这就涉及到主数据的复制分发或同步。我记得SQLServer有一个专门的Replication Services。现在在新一代大数据技术中，大家更经常使用Kafka。
（4）
除了主数据放在MDM里，那些业务数据ETL来-清洗好，就放在事实表里。这就涉及到ODS服务（Operational Data Store），以便下一步在数据仓库里建立模型-建立模型维度，然后把数据从ODS里再抽取到数据仓库里，按照维度存储取来，以后好做多维分析。
企业数据往往是文本型、结构性的，所以过去的ODS最擅长处理这类数据。互联网公司的数据更加多样化，博客文章、邮件、IM消息、文档、图片、视频，所以才发明了Hadoop来充当数据湖。不过Hadoop数据湖擅长处理非结构化、多媒体数据，反而又不擅长处理文本型、结构性数据，所以现在人们又在探索湖上架仓、湖仓一体，如Delta、Hudi、Iceberg就是这么探索着。
（5）
好，下一步这就涉及到了数据仓库。我学习到的数据仓库都是列式多维数据仓库。但是现在很多人说数据仓库就是个虚拟概念，不需要非得用多维数据仓库，普通的行式关系数据库就能搞数据仓库。这就让我比较懵啊，这和我的经历不一样啊。我想最起码你也得用OLAP型数据库啊，而不能用OLTP型数据库啊。
所以对于中国客户，目前的现状主要是出复杂的二维报表，而不是做多维分析，我的建议是不要搞多维数据仓库，不要用真正的数据仓库产品，用OLAP型数据库搞就行了。所以我更建议推荐类似Greenplum、ClickHouse、Apache Doris就可以。但是我坚决反对用OLTP关系数据库搞数据仓库。有的人是直接在OLTP SQLServer行式关系数据库或者MySQL行式关系数据库上搞所谓的数据仓库，把所谓的数据仓库、报表、商业智能都混为一谈，要么都叫数据仓库、要么都叫商业智能，真是偷梁换柱的可以啊。
（6）
按照领域-按照主题-按照模型-按照维度，把数据从ODS入仓。但是入仓过程中还有一个小插曲。因为有些复杂分析指标需要复杂计算出来，还得保存起来，以便以后做历史对比。
所以，需要专门的多维计算编程语言来做某些指标的复杂计算，计算出来结果再放进数仓里。像SQLServer里有DMX（多维扩展开发语言）就是干这事用的。现在在开源新一代大数据技术中，其实Flink或Spark它们干的就是这个事。
（7）
数据终于全都按维度条状入了仓后，人们做的最常见的事情就是出复杂分析报表，需要很多关联性的指标都配比出现在同一张报表里。所以这里就涉及到SQLServer的Rerport Service。
很多人不搞多维数仓，在OLTP关系数据库上直接出复杂配比综合分析报表，我见过有人写了1000多行的存储过程来出一张报表，根本很难阅读看懂、修改、调试跟踪。
在90年代用Powerbuilder出复杂报表时有个工具叫Cross Table，我们叫交叉报表，我看在Excel里叫Pivotal叫透视表。这都是做复杂配比综合分析平面报表的常见工具。
（8）
还有一种根本不是报表，但被人们称作报表，其实我把它称为查询Query，只不过用Grid显示为Table格式。我想这类东西就不应该用多维数据仓库搞，只需要从ODS事实表里出就行。不过现在新一代大数据技术中，主要使用Presto这样的大数据查询引擎来搞。
SQLServer商业智能套件里还有一个服务叫Index Services，就是全文检索服务。不过现在新一代大数据技术中，主要使用ElasticSearch这样的大数据搜索引擎来搞。
（9）
还有一种更复杂的可视化分析，它既带有可视化的特点，又带有分析的特点，我们把它叫做Cube。
我在SQLServer商业智能套件里、在IBM Cognos套件里，都使用过Cube。它可以上钻下钻、旋转、切片。我看在新一代大数据技术中，Kylin就在重点做这个。
（10）
除了Cube这种既带有可视化特点又有分析特点的工具之外，还有一种真正的分析，在SQLServer里叫Analysis Services。也有人称作是数据挖掘。
我用Analysis Services做过分类算法、聚类算法、决策树算法、线性回归算法、时序算法。当时微软还没提供神经网络算法。现在新一代大数据技术Spark套件中，也有MLLib，就是机器学习算法库，也是这些。不过现在人工智能Tensorflow平台和Pytorch平台上的，都已经是深度学习的各种算法和模型了，这和机器学习算法库是另外的路数了。
（11）
我几乎把SQLServer商业智能套件里的产品都用了遍，不过事实结果是：
卖的不好，可以在宣传和打单时展示实力，但实际上没卖出几套。
实施很复杂，要做很多SQL编写工作。过去的实施顾问还会数据库结构和SQL，现在的实施顾问只会功能界面配置了。虽然已经内置了不少业务分析模板，但是总要做一些从展示修改到数据计算修改到数据ETL抽取修改的东西。
客户使用过程中，倒是出了很多内置的复杂的配比指标报表可视化和图表可视化，但是很不幸，客户业务专业能力水平比较低，看不懂这么复杂的配比综合报表。
真是有什么样水平的甲方，就需要匹配什么样水平的乙方。
（12）
你问我这十多年来产生了那么多新一代大数据技术，到底解决了啥问题？
我想说的是：这些新一代大数据技术，主要适用于互联网公司，他们主要是多模态的数据，而且是真正的海量数据。而中国企业内部应用，主要是文本型结构性数据，而且是假的海量数据（每天连十万条重要的业务数据记录都产生不了），所以我的观点是：中国企业内部应用数据分析，建议还是用20多年前老的商业套件来搞，不要赶时髦。因为新一代大数据技术，又不适合，又更复杂，没那么必要。
不过，我也知道我这么说也是白说。乙方总得要讲新故事新产品，管你需不需要新一代大数据技术，搞就是了。挣钱嘛，不寒碜。
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以分布式设计、架构、体系思想为基础，兼论研发相关的点点滴滴，不限于代码、质量体系和研发管理。