Cognos在超大数据量的分析主要采用新的OLAP技术Dynamic Cube,能够针对上亿数据做OLAP分析,在实际应用中,主要用于如客户分析等维度大/数据量大的OLAP.目前国外客户很多,在国内现在也开始有越来越多的客户在尝试使用,主要在金融行业....

目前处理超大数据量的方法在数据库端不外呼传统的MPP架构的数据仓库如(TD,Netezza,DB2 MPP...)、基于hadoop的分布式计算(Spark,M/R..)以及内存数据库技术(HANA)。 我们这里讨论的是在分析BI端模型Cognos Dynamic Cube处理大数据量/大维度下的OLAP分析。...

Cognos对于超大数据量的分析,主要利用Cognos Dynamic cube来实现.IBM实验室做过TB级测试,平均响应时间可以在秒级. 当然,dynamic cube要获得比较好的性能,跟设计关系很大. 这跟powercube不一样,PC基本上是自动优化,而DC则需要综合考虑数据库性能,数据量,模型结构及业务应...

单纯从量上来看,企业的日志类数据/传感器数据等是最大的,但它们的分析价值远没有内部交易数据有价值. Cognos分析的还是企业结构化数据,一般在分析客户的时候，数据量都比较大,比如银行需要对客户做分析,客户数可能在1千万以上,交易数据可能到10亿左右。...

这里的超大数据量主要是针对结构化数据的分析,主要是BI中的OLAP分析,它的应用场景跟数据挖掘不同,BI中的分析强调的是在高并发的情况下,快速响应查询请求.一般单张Fact表在亿条以上,,如10亿甚至更多....