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几种典型的商业智能(BI)系统架构分析

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几种典型的商业智能(BI)系统架构分析

几种典型的商业智能(BI)系统架构分析目前,随着商务智能理论的不断发展,商务智能的系统架构已经从单一的理论衍生出多种架构,如分布式商务智能架构,联合商务智能架构等。下图是前BO公司定义的商务智能的基本架构,它是一种开放式的系统架构,可以分布式集成现有的系统。从这个架构中,我们可以比较清楚的看出目前商务智能架构的模式。包括数据层、业务层和应用层三部分。数据层基本上就是ETL过程。业务层主要是OLAP和Data Mining的过程。在应用层里主要包括数据的展示,结果分析和性能分析等过程。在实际应用中,由于每个公司的规模和组织架构的不同,在实施商务智能选择系统架构的时候要结合公司的特点,选者最合适的架构。下面就介绍几种现实系统中的几种BI架构。BO公司定义的BI架构1、简单的BI架构 这是目前比较常用的商务智能架构,所有的数据集中管理,集中分析,最大的优点是容易管理和部署,系统结构简单,容易维护,适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难,数据实时性差,可扩展性差。2、联合的BI架构(Federated BI Architecture) 这种架构比较符合实际的需求,能够集成自定义的数据仓库,外包的数据仓库,架构化的数据仓库,非架构化的数据仓库,分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素:共享一致的的重要的Metrics度量和维度;需要提供统一的标准,拥有企业级的ETL工具和集成的元数据;需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括:集中逆向商务智能架构,分布逆向商务智能架构,集中顺序商务智能架构,分布顺序商务智能架构及混合架构等。2.1 集中逆向BI架构 (Centralized Upstream BI Architecture) ·通常用于中小组织 ·需要良好的保管者的沟通 ·需要高级执行者买进·受限于逆向成功惯例(成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的)2.2 分布式逆向BI架构 (Distributed Upstream BI Architecture) ·中小组织和大型组织都适用 ·是大多数从下至上注重实效表现的逼近系统 ·更多的考虑多数人意见 ·更多的限制于大多数人意见 ·实施团队需要良好的沟通2.3 集中式的顺序BI架构 (Centralized Downstream BI Architecture)·适用于长期数据仓库项目·用于紧密配合多管道的在巨大组织中到处存在的DW/DM系统·经常目标设定为特殊功能组织或行政中心·需要高层在所有的拥有者进行决策·需要为已有系统在实施团队和支持团队建进行良好的沟通2.4 分布式顺序BI架构(Distributed Downstream BI Architecture) ·适用于大型多元化组织 ·容易适应各种不同的冲突 ·容易转换到不同的环境·需要为已有系统在实施团队和支持团队间进行良好的沟通2.5 混合型BI架构 (Hybrid BI Architecture) ·比任何理想化模型更接近现实情况 ·更适应自然的联盟 ·元数据集成更具有挑战性

注意事项

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