大数据如何影响报表工具

很多企业目前都面临着被认知为大数据的海量信息。大数据的巨量可能需要一些新的IT投资，诸如新的平台来存储和提供访问信息的入口，避开性能瓶颈。但是，这并不意味着IT团队需要抛开他们当前如何向用户提供关键数据的基本面。

事实上，目前影响着常规数据的设计的许多相同趋势在大数据环境下也非常有用。

在过去，是系统分析员和业务用户来定义在线和批量报表的需求，包括报表格式、列标签、哪个数据应该出现在每一行等等。在定义报表这方面，大数据因其更加多样化的目的，带来了不同的报表挑战；同样，企业也面临着来自供应商的无数大数据报表选择，这无疑增加了标准化报表的困惑。

相比于传统系统，大数据环境需求的规模和多样化可能会有进化，但带来成功报表工具开发的功能并不会进化。报表编写者需要鉴定特定的问题来解决并决定如何最好地展示该数据。比如，一个电子表格图表也许能够满足中等数据集，但可视化会更适合复杂或者巨量的信息。

对报表工具的考虑

这些经验对开发人员也有影响，因为满足大量用户的需求更加困难。这意味着用来访问数据的报表工具须是为那些将要利用它们的人定制的。因为定期生成的报表类型，对于一个部门而言报表工具很有必要实现强大的可视化功能。，这些功能在其它部门而言也许会被浪费掉。无论企业数据的大小和种类，这些因素必须加以解决和满足。

2012年IBM报告表明，大数据只是传统分析流程的进化。报表工具已经不得不有所改变以适应技术和非IT用户，但有效解决方案的核心元素依然是：

• 可用性
• 可定制性
• 可扩展性

唯一最需要注意的便是可视化与日俱增的重要性。如IBM所述，当今一些数据集太过巨大，而不能通过诸如的基本展示来透彻理解。这说明用户需要工具来帮助他们探索可用的海量信息，而不会因为数据过载而陷于困境。

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