Airtom智能决策在实时性和一致性方面的突破
随着大数据时代的到来，各类处理数据的BI产品层出不穷。纵观当下BI产品对数据的分析，譬如Tableau、Qlikview、帆软大数据BI ——FineBI，发现仍处在传统数据分析的模式。BI是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据（即历史数据）进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。当下BI的技术支撑有ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表，基于这些技术，我们所做的数据分析也仅仅是局限于统计现有数据，进行描述性的分析，而最终产生的数据报表也只能反应片面性的问题，不能做出对未来的预测。
图1 BI数据分析模式
虽然随着商业智能的快速发展，近年来，很多BI智能决策产品开始支持数据挖掘的功能，商业智能终于被赋予了"预测未来，辅助决策"的神奇功能。这似乎已经是我们所需要的未来商业智能吗？并不是的，即使有了数据挖掘功能，随着信息爆炸时代的来临，商业智能面临着前所未有的挑战：
（1）BI传统的过滤、上钻、下钻、比较等功能也难于满足一些特殊企业用户的分析要求
（2）如何来保证外部数据的准确性、实时性、一致性和有效性是个重大问题
（3）在多媒体、智能手机和社交网站获取的信息，我们正面临着比以往任何时候都更多的数据，传统数据仓库的性能已无法应付庞大的信息，只有通过大数据（Big Data）技术使我们能够访问和使用这些宝贵的、大规模数据集，以应对越来越复杂的数据分析和更好的商业决策制定。
为应对上述挑战以及企业用户对处理数据的实时性、一致性以及准确性的迫切需求，Airtom团队基于深度学习算法和大数据技术自主研发一款新型智能决策工具——大数据BI，我们能通过简单配置就能实现数据实时更新和脏数据清理，通过我们的底层大数据引擎，我们处理数据能力亿条起步，通过集群我们能支撑上千亿的数据的交互BI、预测和决策。
大数据(Big Data)的含义大家都懂的，是在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。而来自Airtom团队研发的大数据BI是能够处理和分析体量大的数据，相比较于传统BI软件，大数据BI可以完成对TB级别数据的实时分析。大数据BI的技术支撑有Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、流处理等；依靠的工具有Hadoop、HPCC、Cloudera 、Storm、Apache Drill等；未来的技术发展方向有内存技术、机器科学、预测分析、关系挖掘等。
面对当下众多BI竞争对手，Airtom智能决策拥有强大的数据核心竞争力：
针对大数据的4V特征：数据容量大、数据类型繁多、商业价值高、处理速度快，大数据BI颠覆传统BI，打造大数据技术引擎：
面对当下众多BI竞争对手，Airtom智能决策拥有四大强劲的数据核心竞争
对于选择Airtom的用户，Airtom更是具有无可限量的商业价值：
我们相信商业智能未来的发展趋势是这样的：
（1）操作型商业智能。BI用户群也会相应地从现在的后台管理决策层向前端业务操作型用户延伸。
（2）交互式商业智能。预测、分摊、假设模拟、数据挖掘等技术应用将会越来越普遍。
（3）可视化商业智能。越来越多的用户不再满足于传统的图像展现，而要求数据的进一步可视化。
（4）实时商业智能。由于BI应用将向操作型发展的特点，也导致了用户对BI应用的实时性需求。
（5）移动商业智能。将原来人们依赖于电脑的商业智能搬到了手机或者黑莓上。
（6）SaaS商业智能。商业智能作为云计算，作为服务来使用。
注：部分分析参考自
[1] https://www.zhihu.com/question/56759736
[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/23513266
