隨著業(yè)務(wù)的快速發(fā)展、用戶的持續(xù)增加和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的興起，中國(guó)移動(dòng)正面臨著數(shù)據(jù)的爆炸性增長(zhǎng)。如何快速地處理海量數(shù)據(jù)，及時(shí)有效地從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，是中國(guó)移動(dòng)的商務(wù)智能（Business Intelligence,BI）系統(tǒng)亟須解決的問(wèn)題。

BI系統(tǒng)從企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中提取出有用數(shù)據(jù)并進(jìn)行清洗，然后經(jīng)過(guò)抽取（Extraction）、轉(zhuǎn)換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過(guò)程，將數(shù)據(jù)合并到一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里。在此基礎(chǔ)上。利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining,DM）工具、在線分析（OnLine Analytical Processing,OLAP）工具等對(duì)其進(jìn)行分析和處理，最后形成知識(shí)，支持企業(yè)決策。

數(shù)據(jù)的海量增長(zhǎng)，處理運(yùn)算的日益復(fù)雜，使傳統(tǒng)BI系統(tǒng)面臨越來(lái)越大的壓力，難以滿足需求，主要體現(xiàn)為以下兩點(diǎn)：

1）計(jì)算性能低。

傳統(tǒng)的BI系統(tǒng)，其BI能力的實(shí)現(xiàn)往往采用基于內(nèi)存的串行機(jī)制。即將數(shù)據(jù)全部或批量導(dǎo)入內(nèi)存中，再依次進(jìn)行處理。其處理性能受限于單臺(tái)機(jī)器的內(nèi)存容量和計(jì)算能力，無(wú)法支持海量數(shù)據(jù)的分析處理。

2）可擴(kuò)展性差。

可擴(kuò)展性是指處理性能隨系統(tǒng)規(guī)模增長(zhǎng)的能力，是設(shè)計(jì)BI系統(tǒng)所追求的一個(gè)重要目標(biāo)。目前的BI系統(tǒng)缺乏一個(gè)設(shè)計(jì)良好、可擴(kuò)展性強(qiáng)的架構(gòu)，系統(tǒng)的效率不是隨著計(jì)算資源的增加而呈線性增長(zhǎng)，當(dāng)系統(tǒng)到達(dá)一定規(guī)模時(shí)會(huì)出現(xiàn)效率降低、執(zhí)行時(shí)間難以預(yù)測(cè)等問(wèn)題。