采取完全开放的策略。允许客户选择最合适的解决方案。给予开发者全力支持。3.SybaseASE可以运行在所有主流平台上(包括windows)。但由于早期Sybase和OS的集成度较低，11.9.2版以下的版本需要更多的OS和DB补丁。在多平台混合环境下，会出现一些问题。4.DB2可以运行在所有主流平台上(包括windows)。
4、哪些商业应用在 数据 仓库中即使拥有过期的 数据也依然有效在数据已经成为潮流和国家战略的今天，如何让其价值最大化成为人们思考的问题。无论是对于互联网公司、电信运营商还是大量的初创企业来说，“大数据”的实现都显得尤为重要。谁先找到密码，谁就能抢占市场，赢得发展。在探索Da 数据商业模式的同时，Da 数据正在各行各业加速应用。Da 数据不仅帮助人们购物、旅游、交友，而且在高考这样重要的活动中发挥作用。
前几年国内大数据行业讨论多落地少，商业模式处于起步阶段，行业处于两个极端:一个是过热浮躁带来一定的泡沫和行业风险；一种是怀疑数据只是炒作，仍然坚持传统的管理理念和商业模式。但进入2015年后，大数据行业告别了泡沫，进入了更加务实的发展阶段，从行业的萌芽阶段进入成长期。目前，如何实现Da 数据已经成为业界探索的重要方向。
5、搭建大屏一定需要 数据 仓库吗?直接从数据 Library显示有一定风险。第一，不能保证数据的质量。数据在图书馆数据质量高的话大屏数据会不正常。第二，如果数据的量太大，直接从数据库中查询效率很低，大屏计算结果可能需要很长时间。第三，实时连接数据 library查询可能会给业务带来额外的查询开销，严重的可能会导致服务器宕机，影响正常业务。当然，一个优秀的可视化数据大屏幕不仅要美观、酷炫、醒目，更重要的是布局合理、重点突出，为企业的业务服务数据。
答案是肯定的，因为大家对BI的第一印象就是各种酷炫的可视化图表和报表，而市面上有很多轻量级的前端可视化BI分析工具，导致大家对BI的认知都停留在可视化部分。准确的说，BI不仅包括前端可视化分析和报表呈现的能力，还包括底层-1仓库的构建过程。
6、 数据 仓库和 数据库有什么区别和联系?由于前天听到一个说法，集团公司需要部署数据 仓库以及BI的相关功能。据我所知，BI只是在企业信息化达到一定程度时才部署，而且BI的部署主要是基于企业建模而不是软件功能。所以在这个问题上，其中，工人A是国内某知名发行软件的总经理，来自银行系统，是IT方面的技术专家。虽然我自己也是软件开发人员，但我很佩服他对行业业务的理解，以及他在软件开发和系统架构方面的技巧。咨询师b也是国内某知名咨询公司的咨询师，博士。他认识时间不长，但也受过良好的教育。
7、龙江银行: 数据 仓库上做大文章_银行 数据 仓库龙江银行建立了统一的数据 仓库平台，整合了各类业务系统数据，加强了内部管理，提升了客户体验。项目一期已应用绩效考核、KPI指标快报、6S管理快报、管理报告数据 仓库，二期将构建完整的数据质量管理体系。走在哈尔滨市友谊路上，记者抬头看到蓝底黄字，正形为一条龙形和字母B(bank银行)，辅以镂空“江”字的龙江银行股份有限公司(简称龙江银行)标志。
2009年12月25日，经中国银监会批准，由大庆商业银行、齐齐哈尔商业银行、牡丹江商业银行、七台河城市信用社四家银行重组合并成立龙江银行，总部设在哈尔滨。“自成立以来，龙江银行发展迅速。2011年6月末，龙江银行总资产和存款余额双双突破1000亿元；全省营业网点达到127个；形成了以农业供应链金融、IPC小额信贷模式——龙易贷、任小龙品牌社区银行为代表的独具特色的产品体系，整体发展势头非常好。
8、 数据库与 数据 仓库的区别简而言之，数据库是面向事务的，数据 仓库是面向主题的。数据图书馆一般存储网上交易数据，数据 仓库一般存储历史数据。数据库的设计是尽可能避免冗余，一般采用符合范式的规则。数据 仓库在设计中有意引入冗余，采用反范式。数据 Library是为捕获数据，仓库是为分析数据，它的两个基本元素是维度表和事实表。维度是看问题的视角，比如时间、部门、维度表，里面包含了这些东西的定义，事实表包含了要查询的数据，维度的ID。
任何技术都是为应用服务的，结合应用就很容易理解。以银行业为例，数据库是交易系统的数据平台。客户在银行进行的每一笔交易都会被写入数据 Library并记录在案，这里可以简单理解为数据库。数据 仓库是分析系统的数据平台，它从交易系统中获取数据，并对其进行汇总和处理，为决策者提供依据。比如某银行某支行一个月发生了多少笔交易，该支行的活期存款余额是多少。
