Airtom智能決策在實時性和一致性方面的突破
隨著大數據時代的到來，各類處理數據的BI產品層出不窮。縱觀當下BI產品對數據的分析，譬如Tableau、Qlikview、帆軟大數據BI ——FineBI，發現仍處在傳統數據分析的模式。BI是一套完整的解決方案，用來將企業中現有的數據（即歷史數據）進行有效的整合，快速準確的提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。當下BI的技術支撐有ETL、數據倉庫、OLAP、可視化報表，基於這些技術，我們所做的數據分析也僅僅是侷限於統計現有數據，進行描述性的分析，而最終產生的數據報表也只能反應片面性的問題，不能做出對未來的預測。
圖1 BI數據分析模式
雖然隨著商業智能的快速發展，近年來，很多BI智能決策產品開始支持數據挖掘的功能，商業智能終於被賦予了"預測未來，輔助決策"的神奇功能。這似乎已經是我們所需要的未來商業智能嗎？並不是的，即使有了數據挖掘功能，隨著信息爆炸時代的來臨，商業智能面臨著前所未有的挑戰：
（1）BI傳統的過濾、上鑽、下鑽、比較等功能也難於滿足一些特殊企業用戶的分析要求
（2）如何來保證外部數據的準確性、實時性、一致性和有效性是個重大問題
（3）在多媒體、智能手機和社交網站獲取的信息，我們正面臨著比以往任何時候都更多的數據，傳統數據倉庫的性能已無法應付龐大的信息，只有通過大數據（Big Data）技術使我們能夠訪問和使用這些寶貴的、大規模數據集，以應對越來越複雜的數據分析和更好的商業決策制定。
為應對上述挑戰以及企業用戶對處理數據的實時性、一致性以及準確性的迫切需求，Airtom團隊基於深度學習算法和大數據技術自主研發一款新型智能決策工具——大數據BI，我們能通過簡單配置就能實現數據實時更新和髒數據清理，通過我們的底層大數據引擎，我們處理數據能力億條起步，通過集群我們能支撐上千億的數據的交互BI、預測和決策。
大數據(Big Data)的含義大家都懂的，是在可承受的時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。而來自Airtom團隊研發的大數據BI是能夠處理和分析體量大的數據，相比較於傳統BI軟件，大數據BI可以完成對TB級別數據的實時分析。大數據BI的技術支撐有Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、流處理等；依靠的工具有Hadoop、HPCC、Cloudera 、Storm、Apache Drill等；未來的技術發展方向有內存技術、機器科學、預測分析、關係挖掘等。
面對當下眾多BI競爭對手，Airtom智能決策擁有強大的數據核心競爭力：
針對大數據的4V特徵：數據容量大、數據類型繁多、商業價值高、處理速度快，大數據BI顛覆傳統BI，打造大數據技術引擎：
面對當下眾多BI競爭對手，Airtom智能決策擁有四大強勁的數據核心競爭
對於選擇Airtom的用戶，Airtom更是具有無可限量的商業價值：
我們相信商業智能未來的發展趨勢是這樣的：
（1）操作型商業智能。BI用戶群也會相應地從現在的後臺管理決策層向前端業務操作型用戶延伸。
（2）交互式商業智能。預測、分攤、假設模擬、數據挖掘等技術應用將會越來越普遍。
（3）可視化商業智能。越來越多的用戶不再滿足於傳統的圖像展現，而要求數據的進一步可視化。
（4）實時商業智能。由於BI應用將向操作型發展的特點，也導致了用戶對BI應用的實時性需求。
（5）移動商業智能。將原來人們依賴於電腦的商業智能搬到了手機或者黑莓上。
（6）SaaS商業智能。商業智能作為雲計算，作為服務來使用。
注：部分分析參考自
[1] https://www.zhihu.com/question/56759736
[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/23513266
