在当今的全球竞争中，地方保护主义的壁垒已经被打破，独特的地理位置优势也已不复重要。同时，专利技术被快速地复制，产品和服务也似乎越来越难以创新。最大化业务执行的效率和效能，制定最明智的商业决策，是所剩无几的基础竞争力优势之一。而高级分析这个新型的竞争武器，可以帮助企业实现上述目标。

　　高级分析大量使用了数据挖掘、统计分析、预报、预测建模和优化等技术，为人工和/或自动决策提供辅助支持，驱动企业的战略决策和执行行动。企业依靠高级分析可以获得远高于传统商业智能系统所提供的洞察力。

　　高级分析改善了众多行业的决策

　　各行业普遍发现高级分析具有提升商业决策效能，从而获得与众不同的竞争优势的力量。

　　比如，在金融领域，高级分析应用支持强化的风险管理。通过更好地洞察历史数据并结合当前的市场活动，这些企业才能够在推行风险战略的同时保持盈利。

　　在非管制的电信市场，运营商向客户提供各种各样的服务和内容。通过快速分析大量客户数据的能力，运营商能够模拟不同的套餐，提供最佳的服务，从而最大限度的提高客户的忠诚度和利润。

　　在医疗保健行业，高级分析综合来自医生、个人、实验室和付款人等几方的数据，提供了改善医疗保健质量的潜力。

　　商业智能基础设施处于压力之下

　　高级分析的价值不菲，通常可以通过竞争优势、显著的成本节约以及更高的收益等几个方面进行衡量。然而，高级分析所存在的挑战可能会给这些价值带来不确定性。高级分析的自身特性对商业智能基础设施带来了额外的压力，这表现在如下三个方面: 更多数据、复杂查询和即席查询: 这些压力可能对商业智能基础设施造成两种不良后果: 性能降低和成本增加。

　　• 性能降低。高级分析所要求的查询量和复杂性可能严重影响系统的性能。

　　• 成本增加。处理更多的数据和更高的工作负荷，需要更多的系统资源。传统的企业数据仓库或OLTP系统消耗大量的CPU周期从一个大型数据库中读取每一行数据的每一个字节，然后提供查询结果。在这种情况下，为维持性能在一定的可接受的水平上，必须投入更多的硬件。另外， DBA也不得不投入更多的时间来优化查询、增加索引和汇总表，以确保可接受的响应时间和满足服务水平协议(SLA)。

　　因此，企业日益依赖于高级分析这一新型的竞争武器，而它对传统的商业智能基础设施带来的压力，正推动着以更快捷、更有效的方式管理和存储业务数据的需求。

　　分析服务器缓解OLTP和EDW系统的压力

　　在高级分析的工作负荷影响OLTP系统或企业数据仓库的性能的情况下，许多IT组织将关键数据卸载到一台专门的报表服务器上，来支持分析人员和决策人员。

　　分析服务器将不同的工作负荷进行分离并对每个系统根据特定任务进行优化，通常来讲这是维持操作型系统或EDW性能的一种低风险的方法。然而，一不留神，这些分析服务器就可能会变得臃肿和低效。

　　Sybase IQ 15—高级分析的智能方法

　　Sybase IQ是一个用于商业智能、高级分析、预测建模、严格的法规遵循和快速报表的高度优化的分析引擎。

　　不同于为支持交易事务而设计的传统数据库， Sybase IQ是为高级分析而构建的。事务型数据库需要复杂的、大量消耗空间的索引和汇总表，才能较好地执行查询密集型的工作负荷。然而这些索引和汇总表使数据库大小激增，因此通常分析系统占用的数据空间比原始的业务型系统多出5或10倍。Sybase IQ使得高级分析更为可行—无需特别优化，无需昂贵的硬件和存储资源，以非凡的性能分析海量数据。