BI产品的选型，
任何一家BI厂商，要想客户对BI产品满意，其必备条件是：产品好使好用，能解决客户的问题，并且令其满意，这种状况需持续3到5年。那么什么样的BI产品才能做到呢？概括来说，我们认为有以下几点很重要的基本条件（以下只针对产品而言，不涉及到人；所有数据是根据尚南推广应用BI产品经验得出）：
第一、产品易学易用。这两者是相互的，易学才会易用，易用才会易学。很多公司都说自己的BI产品易学易用，究竟怎样才是它的标准呢？我们对产品易学易用给出以下定义：
1、产品易学性：非专业IT人员与专业IT人员在学同一个BI产品，花同样的学习时间,80％以上的内容学习后的效果没有本质上的区别。
2、产品易用性：操作步骤简单明了，次序清晰分明，产品使用的过程90％以上不涉及到计算机专业知识（编程知识），而只涉及到业务知识，基本上都以拖拉方式实现。
第二、产品通用性。通用性的标准到底是什么？不同的客户不同的行业领域的需求都是不同的，即使是同一个客户的需求也在不断地变化，产品是否能适应呢？
通用性强的产品，其功能是强大和丰富的，90％可以满足各个领域不同客户的现有及将来的需求及需求的变化。因为客户的需求变化是无法穷举的，这就意味着产品要有超强超前的功能，并能提炼出抽象数据模型来适应这些变化，对客户的需求基本可以做到万变也跳不出"如来佛手掌"。
譬如，大家众所周知的水晶报表（Crystal Report），这么多年来在世界上被公认为做得最好的动态报表工具，因为它特别适用于ERP的应用，大部分ERP应用都能满足，而且尤其适合国外类型的企业，而对中国特色的报表应用显得无所适从，说得严重一点，基本就不可用，因为中国特色报表决大多数是以Excel形式展现。
第三、产品实用性。产品的通用性只能解决90％的需求，当另外的10％不能解决客户提出的特殊的、特定的需求时，是否产品不用改动就能满足这种需求呢？那么我们认为产品实用性的最大标志就是：产品是否有强大的、丰富的二次开发接口（API函数），即通过调用或利用这些API函数简单编写一些脚本就能实现产品通用性不能解决的这些特殊的、特定的需求，来弥补产品通用性的不足。
第四、产品可持续发展性。如果产品的通用性和实用性都还无法解决客户的问题，这就意味着产品需要增加新的功能，这种问题又如何解决呢？又怎样使客户满意呢？特别是国外的一些知名BI产品要想解决上述问题，完全有待于版本的更新，或许才能解决，是等上一年？二年？……才能解决？客户能等吗？能满意吗？这显然在BI项目实施过程中客户是难以接受的，要解决这样的问题，对产品原设计架构、可扩展性、可扩充性提出了更高的要求。衡量产品可持续发展的标准是：当产品通用性、实用性不能解决客户需求时，BI厂商是否在客户接受的时间内来完善其产品以满足客户的需要，并与客户共同成长？但同时BI厂商必须保证其产品的改造是有序的、良性的发展，而不是拆了东墙补西墙的方式来对付客户的需要……。
第五、产品性能。随着客户的深入应用和发展，数据量会越来越庞大，分析和条件组合也会越来越复杂，因此对产品的性能要求也越来越高。当无论如何优化，原业务库都已无法满足用户对性能的要求时，产品是否提供有效的工具及方法解决用户的性能问题？根据我们的经验，这主要有以下几方面：
1、是否能方便地处理代码表？在处理海量数据时尽量不用或减少表关联、自动将用户输入的显示值转为代码从而直接用代码作检索条件而不用显示值。如果这个问题不能妥善处理，将会大大降低产品的性能；
2、是否提供高性能的ETL工具，可用于构建数据仓库？
3、报表是否同时支持从关系和多维数据库查询数据？当数据量太大而关系型数据库无法满足性能要求时，可比较方便地转为从多维数据库（Cube）查询数据，自动将用户输入的条件拟合到最相近的数据粒度（维层次），从而大大提高（几十倍甚至过百倍）查询和统计性能。
综上所述，BI产品必须具备了以上五大条件，才有可能真正让客户对您的产品满意！
最后，看一下具体的选型解惑，也许会有帮助：
在选型之前，不妨数数现有的BI主流产品都有哪些。
数据库方面，有DB2、Oracle、SQL Server、Teradata，早先还有专门用于数据仓库的Redbrick（被IBM收编以后，退出历史舞台）。
ETL工具上，像Datastage、Powercenter都是比较主流的，此外，还有很多公司也有自己的ETL产品，例如SAS的ETL Server、BO的Data Integrator等。
OLAP工具上，则还可以细分为MOLAP（MuiltDimension OLAP，多维度型在线分析系统）和ROLAP（Relational OLAP，关系型在线分析系统），前者可以选择Hyperion、Cognos、Microsoft公司的产品，而后者可供选择的余地就不多，像Microstrategy可能是目前能够看得见市场份额比较大的，以前和Redbrick一起。此外，还有一个叫Metacube的ROLAP工具，早在2000年以后也退出市场。
数据挖掘产品领域，有SAS、SPSS等两大厂家，而像IBM、Teradata也都有自己的挖掘工具。除此之外，在报表服务器、前端工具上的选择可就多了，其中，Cognos、BO、Brio是比较主流的。
从这些主流产品来看，大多是舶来品。国内也有研发BI产品的，但多限于ETL、前端以及数据挖掘产品。这种局面和国内以往的产品选型有着莫大关系，因为在这三块领域很多项目都曾经自主从头开发过。
从目前各类用户的产品选型过程来看，问题多出在以下几个方面。
其一，只见树木不见森林，只顾得降低单个工具的成本，却忽视了总体成本。有些大企业在IT建设上一掷千金，从不在乎在购买产品上投入多少，每一块都是选用最好的。但是，更多的企业则不得不出于成本考虑，能省则省。除了数据库和OLAP工具两项之外，经常动心思的地方就是，设想如果把ETL和前端展现自己来开发是不是会省点资金出来。
然而问题是，如果仅仅从单个产品的成本考虑而忽视综合的项目成本，最后很可能会被难以维护的程序所困扰，甚至要完全推翻重来，这样的成本恐怕会更高。而对于那些财大气粗的大企业来说，即便选择了每个领域最好的产品，组合起来也不一定就是最好的。
其二，全方位解决方案并不受待见。如今几乎每家公司都号称可以提供全方位解决方案，提供一站式服务。像IBM、Oracle、SAS都称自己是这样的全方案提供商，也就是说它们的产品线已经包含了数据库、OLAP、ETL等各类工具。直接选用它们，就不用再为工具选型烦恼了。事实上，这样的厂家还在渐渐增多，它们有的靠OEM专业产品，有的则直接购并专业工具厂商。
选择这样的产品组合可能是明智的，然而在国内还没有完全能够吃得开。因为中国人讲究制衡，所有的蛋糕都给你一家拿去了，以后你跩起来，我岂非很被动？因此，通常还是要引入多家原厂商，让它们合作并竞争着吧。
其三，评估报告难以客观。企业负责产品选型的人，通常要求厂商提供一份评估报告，要列出几种方案选择，各自优劣何在，最后得出哪种方案是最适合自己的。
如果从字面上理解此报告，某种产品哪方面比较好，哪方面不好，这纯属扯淡。此种报告，不可能指望它的客观性。想想，对于厂商来说，这就是一笔单子，当然将自己产品吹上天去；而对于集成商来说，或许它就在代理某种产品，当然会推荐特定产品；对于这个选型负责人来说，也许他早就对某种工具有好感，或是跟某个厂家的关系不错，甚至有更进一步的交易。这样的情况，想客观一点不容易。
自己就曾遇到过一件事，一次客户的系统升级，原先的系统使用几年了。客户提出希望连带工具一并换了，在提出方案之后（当然是我们熟悉的方案），对方负责人也提出一个小小的要求，看ETL工具是否能够用某某产品。不巧的是，那个工具我们公司根本没人会，而且国内也没几个应用案例，没敢答应。没想到会后，销售说到：“你们都傻啊，这不是明摆着吗，人家已经做工作了，咱们要是能用那个产品就用吧，犯不着得罪客户。”
其实，如果是选择这些主流的产品的话，大家知道一句话，“没有最好的，只有最合适的”。什么是最合适？抛开上面提到的幕后因素，其实也就是四点需要考虑——产品成本、开发人员对这个产品的熟悉程度、有没有类似案例，以及你跟人家厂商关系谈的好不好。
首先看成本。NCR、IBM和Oracle的产品线完整，但齁贵。微软的产品便宜些，可如果你的数据量够大，恐怕又不太敢用它，就更别谈那些不要钱的开源产品了。当然，成本不光是产品本身的价格决定的，后面人员学习、项目延期、客户满意度低都要作为成本考虑，这些隐型成本才是难以计算的。
再看人员的经验。人的学习曲线是不可避免的，不要妄想人们接触一个新产品就能立马成为高手，能够基于陌生的产品做出良好架构。这方面，显然Oracle和微软有优势，因为在这两家产品上有经验的人多，好找。当然，如果你们原来的业务系统用的就是这几家产品之一，不妨仍然用它。
案例比白皮书更重要。当你决定不使用一家产品，为了平衡利益关系选择不同的产品组合时，要考虑他们之间是否兼容。但如果你要是从产品的白皮书里去寻找此类信息，会发现说得很美，互相之间会如何完美地“无缝”兼容，但实际上却不是那么回事。因此，不要去看这些文字的东西，要去寻找同行业类似的案例，如果同行业没有，就去寻找数据量类似、业务复杂度类似以及相似应用的其他行业案例。
最后还得看你和厂家的关系，项目实施过程中免不了要人家支持。如果你是一个大企业，还好，厂家跟在你屁股后面跑，如果你是个小单位，项目预算小，对不起，那些大厂的销售也不太愿意低下他们高贵的头。因此，还是观察观察，哪个厂家会可能给出更大的支持吧。