SAS，以及 IBM 的类似产品，还有 SAP，上层表面的东西搞得太多了。这是个主要原因。

来源: 拉兄弟一把 于 2015-03-31 12:42:36 [] [旧帖] [给我悄悄话] 阅读数 : (1506 bytes)
本帖于 2015-03-31 14:02:37 时间, 由普通用户 拉兄弟一把 编辑

且不说这些东西是否能使这些产品得到广泛应用，速度慢，还牵涉到一个系统设计的问题，即 qualified data input/capture、(subject) data marts 、以及其它类似有关的东西如何设计及应用并系统化。要是模型 runs against 相对集中的 data warehouse 身上，query 相关subjects 就肯定要花一大把时间。另外，还要加上另一大把时间来认识这些上层表面来的东西，再行 query data。

我听说从前在 IBM DB2 上搞模型，都是直接用 C 写的，相对运行就较快。现在这些东西，上层花哩胡稍的东西太多。要把这些花头取消，看来是不可能了，靠这类东西混饭吃的人太多，真正专家不是当了领导混退休，就是进了天堂混上帝。唯一可以改进速度的手段，就是我说的对于系统设计方面的关注。比如很多数据分类的逻辑运行，都可以分散在单独的 data mart 之上定时运行。一旦运行模型发布报告，就可以直接从各个需要的 data marts 上提取早已分类好的数据。

“大数据”运行，不仅单靠一个产品，比如 SAP 或 SAS， 更重要的，是如何设计数据库系统，分散运行力量和时间。这是个软件工程问题，要花大钱雇佣真正的大牛才行。问题是，大牛都在玩自家飞机或混退休。这样一来，老印就来撑市面了。





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