SSAS 迁移方案

大数据时代，以 SSAS 为代表的传统 OLAP 技术何去何从

SQL Server Analysis Services (SSAS) 是知名的 OLAP 引擎和数据挖掘工具，众多企业将其用于商业智能分析。随着移动互联网和数字经济的发展，一方面数据量指数增长，企业希望将更多渠道获得的数据纳入到分析决策之中；另一方面分析复杂度提升，企业要求从更多角度、更细粒度、更强时效洞察数据以驱动决策。

这时，以 SSAS 为代表的传统 OLAP 技术则显出疲态：SSAS 难以加载和处理超大数据集；在应对复杂分析场景方面存在响应速度和时效性短板；其扩容对硬件也有较高的要求且过程不尽平滑；此外，由于产品定价较高，在“数据分析的平民化”时代，若将其开放给更广泛用户使用也并不是性价比较优的选择。那么，大数据技术时代，是否有同时兼顾功能、性能以及良好 TCO 的替代方案呢？

突破限制，最大化数据的价值

Kyligence 创立于大数据时代，始终致力于技术的创新与融合，不断打磨产品以适应多样化的数据分析要求，为企业提供功能完善、敏捷易用、运行稳定、运维高效、支持灵活扩展和具有成本优势的大数据产品和解决方案。对于采用了 SSAS 作为 OLAP 引擎和分析工具的企业，使用 Kyligence 的 SSAS 替换解决方案能够将数据和用户组织信息迁移至 Kyligence 智能多维数据库，让用户保留原有分析习惯的同时，在分析效率、视角、广度、细粒度方面突破限制，最大化数据的价值。

分布式存储，支持多种接口

采用分布式存储和分布式计算框架，天然打破数据量和维度数量的限制、扩展能力不受限制、支持 x86 硬件以及支持订阅制付费，具备更高的性价比。支持通过 JDBC / ODBC / Restful API 多种接口形式并以 SQL 或 MDX 查询语言作为基础将数据提供给 BI 工具或系统，兼容国内外主流的 BI 工具，如 Tableau， Power BI等。具备比肩 SSAS 分析能力的特性，支持完整的语义信息定义，提供顺畅的 Excel 集成体验。 Kyligence SSAS 替换方案能够帮助客户将存储在 SSAS 中的数据、模型以及用户组织信息迁移至 Kyligence 智能多维数据库，提供迁移最佳实践。除提供专家建模方式外，还提供 AI 智能建模方式，随着用户习惯而自动归纳总结成聚合索引自动创建，分析师无需考虑复杂建模逻辑。