上述各公司提供的ETL相关工具功能相近，在易用性、效率、价格等方面各有千秋，但就工具的二次开发、集成和开放性而言，与专业的数据集成平台，如Informatica公司的PowerCenter，相比还是存在一定的差距。

　　2.3 OLAP技术

　　联机分析处理(OLAP)是针对特定问题的联机数据访问和分析，通过对信息进行快速、稳定、一致和交互式的存取，对数据进行多层次、多阶段的分析处理，以获得高度归纳的分析结果。联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求，由此出现了多维数据库和多维分析的概念。

　　目前主流的OLAP产品有Oracle Express/Discoverer、SQL Server Analysis Services、DB2 OLAP Server、SAS OLAP Server等，这些产品都可以生成多维数据立方体，提供多维数据的快速分析，支持所有主流关系型数据库如DB2，Oracle，SQL Server，Sybase等，同时可读取关系数据库中细节数据，实现混合在线分析(HOLAP)或关系型在线分析(ROLAP)。并且，各厂商的OLAP Sever对自己的数据库产品的支持均好于其它数据库，各自的分析工具也都基于开放的OLE DB标准，可以访问支持OLE DB标准的数据立方体。

　　BO公司和Sybase公司则分别提供了各自的OLAP分析工具OLAP Intelligence和Power Dimension，支持标准OLAP API，如OLEDB for OLAP，能够对Microsoft、IBM等OLAP数据进行划分、钻取等处理，兼容第三方报表和展现工具。Teradata尽管不提供独立的OLAP工具，但提供了相关技术，用于提升运行于Teradata数据库上的OLAP应用系统的性能。

　　2.4 报表技术

　　报表技术主要是将集成在数据模型里的数据，按照复杂的格式、指定行列统计项，计算形成的特殊表格。一般的简单报表可以使用通用的前台展现技术实现，而复杂的报表则需要使用特定的报表技术。主流的报表技术都可以灵活的制定各种报表模版库和指标库，并根据每个区块或单元格的需要引用指标，实现一系列复杂的符合要求的报表的自动生成。

　　主流数据仓库厂商的报表工具中较为有影响包括IBM的Cognos ReportNet、BO的Crystal Reports、Oracle的Oracle Reports。IBM通过收购Cognos公司获得了完整的报表产品Cognos ReportNet，覆盖了各种报表需求，包括管理报表、商业报表、账单和发票等;BO公司提供了一个完整的企业报表解决方案Crystal Reports Server，支持通过Web快速便捷的创建、管理和交付报表;Oracle Reports工具提供了自由的数据格式方式，可以自动生成个性化字母或矩阵风格的布局，包括动态、数据驱动的图表;SQL Server的报表功能包含在Reporting Services (SSRS)中，包括处理组件、一整套可用于创建和管理报表的工具、在自定义应用程序中集成和扩展数据和报表处理的API。与上述产品相比，Sybase的InfoMaker、Teradata的BTEQ和SAS的Report Studio等报表产品在功能、性能、二次开发等方面都还存在着一定的差距。

　　总的来说，这些产品在大部分通用软件领域相对国产软件都要优秀，但在有中国特色的报表领域内却是例外，在处理能力存在一定的不适应性。另外这些产品的数学模型都是基于SQL/OLAP理论设计的，在技术上也不能满足国内复杂报表的制作需求。

　　2.5 数据挖掘技术

　　当数据积累到一定数量时，某些潜在联系、分类、推导结果和待发现价值隐藏在其中，可以使用数据发掘工具帮助发现这些有价值的数据。数据挖掘就是从海量数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识的过程。通过数据挖掘能找出数据库中隐藏的信息，实现用模型来拟合数据、探索型数据分析，数据驱动型的发现，演绎型学习等功能。

　　目前，IBM公司的IBM Intelligent Miner支持典型数据集自动生成、关联发现、序列规律发现、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据发掘和结果呈现这一整套数据发掘操作;Oracle公司提供的数据挖掘平台称为Oracle Data Miner，它提供了的一个图形用户界面，通过简单易用的向导来指导完成数据准备、数据挖掘、模型评估和模型评价过程，根据需要自动生成将数据挖掘步骤转换成一个集成的数据挖掘/BI应用程序所需的代码;SAS公司的SAS Enterprise Miner将数据挖掘过程简单流程化，支持关联、聚类、决策树、神经元网络和经典的统计回归技术;Teradata公司的挖掘工具称为Teradata Warehouse Miner，它通过将数据挖掘技术整合到数据仓库来简化数据挖掘流程，该工具还可实现将多家厂商的数据挖掘技术嵌入Teradata企业级数据仓库环境中运行;Microsoft数据挖掘平台不同于传统数据挖掘应用程序，它支持组织中数据的整个开发生命周期，允许第三方添加自定义算法以支持特定的挖掘需求，支持实时根据挖掘的数据集进行数据验证。对比于上述公司，Sybase和BO公司并没有推出专门的数据挖掘平台或工具。

　　和前几项支撑技术相比，数据挖掘技术的专业性更强，与应用领域的特殊背景结合得更加紧密。上述产品除了在性能、通用性、数据展示、二次开发上有一定差异外，没有一个能够占据绝对技术和市场优势，反而是一些专门领域内的专业挖掘工具更具竞争性，如Fair Isaac公司占据了全球信用卡积分市场近7成的份额。