传统BI产品架构痛点主要包括数据集成复杂、性能低下、无法满足大规模数据需求、缺乏实时数据处理能力等问题。首先，传统BI产品的数据集成通常需要耗费大量时间和人力，因为需要从不同的数据源中提取数据，并进行清洗和整合，这一过程非常繁琐。
其次，传统BI产品通常在处理大规模数据时性能表现不佳，导致数据分析和报表生成的速度较慢，影响用户体验。此外，随着大数据时代的到来，传统BI产品的存储和计算能力往往无法满足日益增长的数据需求，导致系统运行效率下降。
另外，传统BI产品通常无法实现实时数据处理，无法满足用户对于即时数据分析和决策的需求。这对于一些需要快速决策的行业，比如金融、电商等领域来说，是一个严重的问题。
针对传统BI产品架构的痛点，可以采取一系列措施来解决这些问题。首先，可以引入数据集成工具和技术，如ETL工具、数据仓库等，来简化数据集成的流程，减少人力成本和时间成本。
其次，可以采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，来提升传统BI产品的存储和计算能力，以应对大规模数据的需求，提高系统性能。
另外，可以引入实时数据处理技术，如流式计算、实时数据仓库等，来满足用户对于实时数据分析和决策的需求，提高系统的响应速度和实时性。
综上所述，针对传统BI产品架构的痛点，可以通过引入新的技术和工具，来简化数据集成流程、提升系统性能和实时性，从而解决传统BI产品架构存在的问题。
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