1 规划
（BI系统经典架构）
BI系统经典架构，由数据源层、数据仓库层、数据展现层构成，数据源层提供基础数据，数据仓库层存放各种聚合数据，数据展现层按业务场景展示数据。此处的数据仓库层，采用数据分层的设计理念，相对来说实时计算复杂度要求不高的数据放到开源数据库中（如MySQL），实时计算复杂度要求高的数据放到高性能数据库中（如SAP HANA One）。
注：数据仓库层采用数据分层，主要是基于成本考虑。阿里云上的SAP HANA One 64G版，软件每月要4000多大洋，再加上ECS费用，每月就8000多啦。且HANA One的64G容量，远远不够。
2 实现
2.1 数据源
数据分析基础数据来源，系统支持多种数据来源，包括外部数据文件（如Excel、TXT、XML等），常用数据库（如Oracle、MySQL、SQL Server、DB2等），其它JDBC、ODBC、JNDI数据源，也支持把Hadoop HDFS中的文件作为数据源，甚至一些常用软件系统（如SAP ERP、SAS、Salesforce）直接作为数据源。
2.2 ETL
采用开源软件Kettle作为ETL工具，从数据源抽取原始数据，做数据转换后导入数据模型。数据抽取周期，根据实际需求从几分钟到月不等。实际应用中，最短数据抽取周期我们曾经到30秒，但这种情况对数据源性能压力较大。幸好HANA有SDI，通过SDI建虚拟表，直接访问数据源。
2.3 数据建模
直接用HANA计算视图建模，建模基础数据来自HANA One、开源聚合数据层（如MySQL）、甚至直接是业务数据表（业务数据表做读写分离，从只读表中取数）。为实现这种跨系统、跨数据库建模，采用了HANA的虚拟表功能（借助SDI，SDI真是个好东西）。
2.4 数据展现
数据展现平台，主要是PC端的浏览器和移动端的微信。Excel方式，对云端应用来说，性能不理想。PC端数据展现基于SAPUI5做专门开发：常规拖拽方式的OLAP灵活分析；保存灵活分析格式，形成固定格式的格式化主题分析；串联多个格式化主题分析，做一定扩展形成管理驾驶舱。
2.5 数据挖掘
采用经典的机器学习算法（如：DBSCAN、K-Means、C4.5决策树、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等），对数据进行挖掘分析。可应用的实际业务场景，包括地理位置分析、文本分析、相关性分析等。对需进行训练的监督学习，可根据实际训练需求，定制数据训练平台。
3 成果
3.1 产品示例
