想了三年，很想写这部分就写了。其中观点如有错误，疏漏，偏差，欢迎大家直接指出。
做了2年hyperion 一个bpc项目，1年tm1。
Oracle，SAP，IBM套件基本占了全国财务分析软件80%天下，还有国产软件，C1,F One, Intcube EPM。
软件适合的场景
SAP BPC是SAP各套件中预算和合并套件部分，如果财务软件整体使用的是SAP，绝大多数情况推荐使用BPC，招聘人员和运维压力会小很多。
Hyperion在不算2开情况下，最完善的一款产品。但是二开人员比较难找，行业特性决定全国很难找到有丰富经验的2开开发人员，不知道YN和DQ有没有。Hyperion本身提供的功能以及能满足90%的企业需求。
tm1整体技术框架应该是最完善，但从产品来说，整体设计不如hyperion。但后期可调整性相当大，调整后能更适应中国企业的需要。2开难度相对来说相对较小，全国能找到几个稳定团队。
整体框架组成
bpc有excel端的展示，没有网页端展示，etl和数据库均集成到sap组件中。
hyperion 非常庞大的架构，集成了很多oracle的组件。数据库由多维数据库essbase和关系型数据库oracle组成。excel端有smart view。java端有 weblogic及更多。ETL使用的是ODI。网页端展示是一大特色，Oracle单独开发过。
tm1 十分轻巧，数据库端，web端，很有IBM风格。数据库多维数据库tybase，excel插件是pax 。ETL使用的是TI。网页端展示基于excel表。
各软件优劣势
说这个，肯定会被各大团队吊打。。。
有啥子想法，大家在留言区尽情发挥，我一定认真核实并积极修改补充。
BPC优势：集成于sap组件，etl和数据库对于熟悉sap的人来说，绝对能迅速上手。
劣势，没有网页端展示。本身的产品和hyperion相比差点感觉。2开难度大，比如想抽取表单集成到外部审批流进行二次开发，可能性较低。
hyperion优势：产品整体成熟度是最高的，整个框架也很合理。网页端展示相对来说比较好， excel组件比较稳定。只要你有钱付售后，Oracle售后真的是非常棒。
劣势：学习的东西太多，框架太大，windows和linux服务器知识，各大组件作用，odi，sql，产品配置和essbase知识。学习体系过于庞大，基本需要1年掌握整个框架。2开需要的团队经验足，但本身这个行业3年以上顾问比例就很低，3年以上基本又是管理，难找。其中逻辑规则需要额外触发，不是实时计算。
tm1优势：组件很少，etl和数据管理集成，感觉特别舒服，太有IBM风格。多Cube设计思路，可以按照业务情况更合理的设计Cube，减少很多无效数据量。网页端是将excel类似搬上去，开发来说比java快且效果也还不错，但上限也是excel表单的上限，可能还不到。
劣势：很吃内存，所有数据均放置内存，服务器基本是128G，够满足中型企业预算系统。单纯产品而言不如hyperion。但2开的可能性和集成性是超过hyperion。
国内比较看重预算填报进度和审批流程，而且是很个性化的审批流程。如果企业对审批需求强烈，基本需求2开来解决，产品的审批功能只能满足较简单的审批。
多维和关系形数据库差异
这个问题应该算是入门时就会被问到的一个问题。我并非数据库专家，无法从技术上专业解读这部分，只是从实施顾问角度来解读这部分。
1.关系型数据库是一张张二维表，多维数据库类似星型结构的衍化。有点像简化版关系型数据库和bi的结合，但是多维数据库可以录入数据。大部分bi工具不支持数据录入功能。
2.多维数据库针对索引部分是有特殊处理，检索效率上有较大提升，但吃内存，带来效率也是需要代价的。
3.关系型数据库数据处理使用会使用存储过程，多维数据库使用的是规则或者逻辑脚本的玩意。规则有点类似excel，c=a+b，写出规则，c的值自动计算。他不需要触发，当a，b值进来的时候c值自动计算。
4.强大的汇总功能，多维数据库构建维度时自带汇总，关系型数据库如果想各维度层级构建，需要构建星型结构和bi形式结合，实现效果没多维数据库好。
5.星型结构和自动计算两者结合，展示出更强大的功能。自动计算，数据可跟踪，存储过程不行，存储过程的链路是被打断的，c=a+b，e=c+d，当c的计算逻辑发生变化，e是不会变化的。如果是自动计算，e是会自动变化。对于一套逻辑极其复杂的系统来说，这点很关键的。比如投资测算，需要修改一个值，即能反应最后关键指标的能力。这是用关系型数据库做不到的，即使做到，也是代价很大。
行业顶尖人才
最顶尖的人才应该是业务技术相通，不是两边相通，而是作为一个连接者，连接两者的沟通。因为业务很容易想到巧妙的思路或者想当然的认为可以实现，但是技术往往具有双面性。这个功能的完成，可能会导致另一个功能的缺失。就好像关系型数据库和多维数据库，各有优势。
关键是能有判断力，整个项目更适合哪个数据库，更适合哪种结构，这是项目一点点喂出来的，需要不停的经历项目的失败成功失败成功，经历项目的痛苦才慢慢悟出来。
国产多维数据库
市场的多维数据库，大多是国外的多维数据库。数据库最关键是后续的应用，如果产出优秀的产品很少，会导致恶性循环，多维数据库做不了日常交易型，卖不了钱，只能结合产品来卖钱。国内目前不缺优秀的项目经理，实施顾问，产品经理，但真的很缺懂数据库核心技术人员。
参考:
1、https://blog.csdn.net/cpongo1/article/details/89540538 utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-5-89540538.nonecase&utm_term=%E5%A4%9A%E7%BB%B4%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E6%9C%89%E5%93%AA%E4%BA%9B&spm=1000.2123.3001.4430
