|商业智能BI直连业务数据库做报表的延迟风险

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商业智能BI直连业务数据库做数据可视化分析、做报表到底行不行，从技术的角度没有问题，从架构的角度不可行。这种做法就像在沙漠上建房子一样，建一层平房可能没有问题，建几层楼房一定会出问题。
什么是商业智能BI直连数据库大家一定要注意一下，我们通常讲到的商业智能BI直连数据库，不是指的直连原始业务系统的数据源数据库，而是数据仓库的数据库。在原始业务系统和商业智能BI前端数据可视化之间是有一层数据仓库来做隔离的。

商业智能BI架构 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
【|商业智能BI直连业务数据库做报表的延迟风险】我们有的企业一看商业智能BI工具可以直接连接到底层业务系统数据库数据表，就感觉这种方式很好，很便捷啊，直接可以读取表结构，然后简单的左关联、右关联，就可以快速的拖拉拽出报表。反而觉得商业智能BI和底层业务系统数据库中间弄个数据仓库很麻烦，又是建模、又是ETL ，又看不到底层原始表结构，还是没有直连业务系统数据源方便。
这种理解是错误的，这种想通过商业智能BI和底层业务系统数据库直连避免掉ETL、SQL的想法也是完全错误的，一个典型的想走捷径的想法。到最后这种商业智能BI架构实现方式未来一定会有很大的风险，失败的可能性非常高，我们把它叫做延迟风险。
什么是商业智能BI直连数据库延迟风险什么叫延迟风险，就是当前可能不会有太大的问题，延迟一段时间风险就会出现。
为什么商业智能BI和底层业务系统数据库直连，这种做法会存在延迟风险呢，主要有以下几个方面的原因：
第一，企业底层的业务系统会在未来某一个时间节点会出现升级、迭代甚至替换的可能。
第二，企业的业务会不断的发生变化和调整，带来的就是一些业务计算规则发生变化，业务规则的变化就会导致指标计算逻辑发生调整。
上面这两个点都会引起原有报表SQL取数逻辑对底层数据库表的依赖关系发生变化，底层数据和结构改变了，就得动报表，商业智能BI就有可能出现问题。因为公共业务逻辑的计算没有下沉到数据仓库，不具备复用性。

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比如商业智能BI中一个指标在这个数据可视化页面有一套计算逻辑写了一遍，到了另外一个数据可视化页面使用到了同样的指标，这个指标可能又要写一边逻辑。当逻辑发生变化，就得一个一个数据可视化页面打开去修改。并且是大量的、反复的修改。为什么？这是因为在这种商业智能BI架构下，数据可视化页面和底层业务数据表的耦合程度太高太深了。
正确的商业智能BI架构是什么，数据可视化页面应该绑定的是指标，而不是指标的计算逻辑，不是SQL计算逻辑。指标的SQL计算逻辑下沉到底层数据仓库，这样即使要做调整，也不是数据可视化页面做调整，而是底层数据仓库的取数逻辑做调整。
第三，直连业务系统数据源，商业智能BI数据可视化页面大量的并发查询是直接访问到业务系统数据库，这种操作对业务系统IO资源消耗非常的高。查询多了会压垮业务系统，影响到业务系统的使用。
第四，有些计算逻辑不是一个简单的SQL关联就能解决，可能会非常的复杂，这种直连的方式中间的逻辑计算就没有任何缓冲的可能，没有办法做逻辑优化，查询效率和性能会非常低。