产品化，标准化，工业化，这个是比较沉重的话题，也是我们国产软件走出国门，走上世界的一个痛点。我没有参与到商务谈判，也没有参与当时整个数据仓库的选型，这个可能是我的遗憾吧，据说当时选型的时候，客户直接要求从IBM，Teradata两大厂家中选择，大家都知道，这个两大厂商是现在国际上做数据仓库解决方案最好的两家，也是产品化，标准化，工业化最好的两个厂家，这个不是吹他们两家，他们对于整个数据仓库构建，提供了一体化解决方案，包含从调度，ETL，一体机，DWM模型，报表，挖掘都有一系列的工具及方法论支持，但是价格也死贵死贵的。由于项目的原因，我这里只能从网上找类似的图说明下，IBM与Teradata的一体化解决方案。
IBM一体化解决方案，这个图中并没有将所有的工具显示出来
Teradata Warehouse Framework
大家可以看的出来，在整个的数据仓库建设，这个两个厂家已经做到了非常极致了，这个也是我们应该借鉴的。
那我就来说说国内的现状吧，我是没有参与过国内的BI项目，因此没法做统一的对比，我只讲解我所了解到到的
（1）我们部门应该是做了好几个海外的BI项目，但是在我来我们部门的时候，对于BI项目整个部门没有一套一体化解决方案，也没有生成自己的产品和方法论，说句实在话，部门好像停留在为了做事而做事的状态。
这个在海外项目是个弊端，大家知道欧洲的客户，不仅仅关注的是你能做出什么来，更主要关注的你为啥这么做，支撑你这么做的原因是什么，后面两个是他们比较关注，而对于3年前的这些都是我们所缺乏的。
（2）产品，这个大家必须的了解的事情是，什么是产品，产品是标准化，工业化的，而不是依赖项目的，应该让项目更多符合你的产品，而不是让产品依赖你的项目，每个项目可以有个性化的东西，但是产品至少应该能覆盖整个80%的需求，但是三年前我们团队，我认为是没有任何的产品，而只是工具。
（3）方法论（模型），这个比较沉重，大家都知道数据仓库有模型，但是大家都只是为了需求而做，没有体系化和结构化，我记得我第一次参与模型的时候并不是因为我懂模型的理论，而是由于我懂业务，整个的建模理论是有次我看客户给我同事一本书的时候才知道，这个时候我才知道原因IBM这套模型不是凭空想象出来的，他有广泛的理论作为支撑，并且能快速的和客户生成共鸣，能让客户了解他们为啥需要这样的模型，就算是外行也能了解到整个模型的基础。
（4）一体化解决方案，前文大片的说到一体化解决方案，数据仓库有个特性，就是产品工具的依赖比较严重，由于我们没有自有的沉淀，因此导致出现了一种现象，叫拿来主义，这样导致实施成本过高，且我们投入的人力和收入不成正比，三方厂家赚的满盆。
总结：
（1）传统应用行业（电信，银行）的数据仓库方案现在已经被国外的厂家做到了极致了，在国外客户重视稳定性和安全性，客户会优先采购海外的成熟的方案和体系，而作为我们，只能是实施角色参与
（2）国内软件行业一定要注重软件和相关知识领域的结合，这样就可以在和客户讲解的时候引起共鸣。
（3）一定要有自己的方法论，哪怕是借鉴别人的，一定要将方法论体系在你产品当中
愿景
现在基于大数据的解决方案的数据仓库，国内和国外厂家现在都在同一个起跑线上，希望能能看到国内厂家异军突起。。