淺析商業(yè)智能與合肥OA的關(guān)系

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BI是架構(gòu)在合肥OA之上的，而決策支持是在BI基礎(chǔ)上的再擴(kuò)展。也就是說，新的架構(gòu)體系使行業(yè)用戶能夠在現(xiàn)有企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫之上再創(chuàng)建一個(gè)“虛擬”企業(yè)，這意味著什么呢?

如何只用一句話就能使商業(yè)信息(Business Information簡稱BI)、決策支持等新架構(gòu)體系對用戶產(chǎn)生新的誘惑力呢?BI是架構(gòu)在合肥OA之上的，而決策支持是在BI基礎(chǔ)上的再擴(kuò)展。也就是說，新的架構(gòu)體系使行業(yè)用戶能夠在現(xiàn)有企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫之上再創(chuàng)建一個(gè)“虛擬”企業(yè)，這意味著什么呢?

簡單的說，就是行業(yè)用戶可將現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉庫資源整合到一個(gè)分布式的BI網(wǎng)絡(luò)環(huán)境當(dāng)中。像合肥OA一樣，它是一種自上而下的透視方法。它能提高行業(yè)用戶相關(guān)商業(yè)目標(biāo)的執(zhí)行潛力，并允許用戶重組一種更精準(zhǔn)的部門級操作流程;然后創(chuàng)建出整個(gè)公司目標(biāo)執(zhí)行的實(shí)時(shí)監(jiān)視體系。

BI Vs 合肥OA

在合肥OA環(huán)境中安裝數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)相當(dāng)經(jīng)濟(jì)的建議。因?yàn)椋瑥幕A(chǔ)架構(gòu)的角度上看，BI數(shù)據(jù)庫和合肥OA有許多共通之處。兩者都采用分布式架構(gòu)存儲海量數(shù)據(jù)，因此，雙方進(jìn)行融合的可能性很大;兩者都為大范圍終端用戶提供深度訪問的能力;兩者都具有高度的分布性和應(yīng)用程序的可擴(kuò)展性，盡管這種特性在 BI上體現(xiàn)得不是很明顯;兩者基于同樣的前提。即利用直接或者間接數(shù)據(jù)作為預(yù)測工作的信息參考。

在過去10年中，合肥OA技術(shù)和BI都有重大的發(fā)展，但它們的發(fā)展道路或多或少是并行的。兩者的商業(yè)判斷能力都有賴于信息技術(shù)，但功能特點(diǎn)卻各自針對于商業(yè)智能(business intelligence)和業(yè)績跟蹤(performance tracking)的不同方面。

雖然存在類似之處，但BI和合肥OA絕對不是同一事物或是同一事物體的兩個(gè)方面，它們是互補(bǔ)的系統(tǒng)。

它們最大的共性就是，它們使企業(yè)運(yùn)行得更有效率、響應(yīng)更及時(shí)并易于整合。因此，已實(shí)施了合肥OA的企業(yè)需要BI是顯而易見的。

調(diào)高用戶期望

行業(yè)客戶實(shí)施合肥OA之后,就建立起了新的業(yè)務(wù)處理模式。合肥OA系統(tǒng)所涉及的所有業(yè)務(wù)流程通過整合彼此協(xié)調(diào)，打破了原有的部門分割局面。公司內(nèi)所有環(huán)節(jié)的信息獲知能力都得到了提升，企業(yè)內(nèi)外的業(yè)務(wù)處理瓶頸將被打破，響應(yīng)速度也能相應(yīng)改善。

BI能提高行業(yè)用戶在關(guān)鍵領(lǐng)域的信息獲知能力及掌控精度。首先，報(bào)告格式將大大改良,整合后的用戶數(shù)據(jù)無疑使報(bào)告進(jìn)行得更快、更及時(shí)、更精確。其次,信息傳輸也將越來越實(shí)時(shí)化，在各部門周轉(zhuǎn)時(shí)間將大為減少。最后，業(yè)務(wù)處理流程當(dāng)中可能出現(xiàn)的問題和失誤也易于及時(shí)發(fā)現(xiàn)，從而使糾錯(cuò)工作更加迅速和準(zhǔn)確。

通過BI,孤立、分散的企業(yè)數(shù)據(jù)按歷史記錄順序彼此相關(guān)了，而且能按高效、易于提取的結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲;行業(yè)用戶由此就可以按不同的透視方法進(jìn)行快速分析。與傳輸數(shù)據(jù)不同，一旦信息進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫或局部領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集市，它就不可改變。它成為了分析型數(shù)據(jù)，而非傳輸型數(shù)據(jù)。因此，行業(yè)用戶可以做的分析就不再是簡單的總結(jié)，他們可以按自己設(shè)置的分析方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行任何深度的分析。這種數(shù)據(jù)倉庫按照執(zhí)行快速、靈活可變的形式組織起來，數(shù)據(jù)訪問變得異常簡便 (用戶不需專門應(yīng)用軟件就能訪問，就像從書架上取下一本書一樣方便)。

確定商業(yè)主題

接下來的環(huán)節(jié)就是重新定義信息及其應(yīng)用方法。記錄、文檔等舊有概念已經(jīng)過時(shí)。然而從行業(yè)用戶的應(yīng)用系統(tǒng)遷移開始,合肥OA數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用環(huán)境變化卻沒能改變這種思維定式。

當(dāng)今世界，行業(yè)用戶面對的是一個(gè)嶄新競爭環(huán)境,即商業(yè)目標(biāo)(business object)精確實(shí)現(xiàn)的世界。商業(yè)目標(biāo)的執(zhí)行力并不依賴于時(shí)間的不同或管理級別的差異,這個(gè)目標(biāo)不管是正執(zhí)行的還是已經(jīng)執(zhí)行過的,都應(yīng)該傳達(dá)給企業(yè)各個(gè)層面，如部門級、公司級等。每個(gè)小目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)都可能對整個(gè)公司產(chǎn)生大的推動力。

商業(yè)目標(biāo)實(shí)際上是一種信息“包”，它的作用要看行業(yè)用戶對它如何定義以及如何處理。行業(yè)用戶可以將它看成是一位虛擬化的員工，賦與它特定的工作職能，即它能勝任各種應(yīng)用。

為了理解商業(yè)目標(biāo),就必須首先知道元數(shù)據(jù)(Metadata)的概念。元數(shù)據(jù)是一種用來描述實(shí)際數(shù)據(jù)的信息;它主要用于應(yīng)用程序和分析流程當(dāng)中的數(shù)據(jù)交流工作。元數(shù)據(jù)是一種構(gòu)建數(shù)據(jù)庫的基本素材，它將用來構(gòu)建BI數(shù)據(jù)模型。

商業(yè)目標(biāo)對信息而言不僅是一種模板，它將定義出能被數(shù)據(jù)信息完成的商業(yè)任務(wù)，以及主要執(zhí)行者的任務(wù)(從這個(gè)層面上說，商業(yè)目標(biāo)是一名虛擬員工)。在此,定義一個(gè)數(shù)據(jù)模型的簡便之處并沒有被夸大。數(shù)據(jù)倉庫涉及的終端用戶都能獲知這些任務(wù)信息;各部門的中層管理者都可以自己設(shè)置所需要的分析功能;從而打破部門分割的局限，幫助決策層進(jìn)行管理。試想一下,如果一個(gè)公司CIO進(jìn)行本地存貨運(yùn)輸成本分析所使用的“成本會計(jì)”主題報(bào)告,一名基層倉庫管理員在工作崗位上也可以及時(shí)使用，那么,該公司商品交易信息的時(shí)效性和精確性就會大大提高。此CIO就能及時(shí)確定該公司是否降低公司目錄中的產(chǎn)品數(shù)量。

如何實(shí)現(xiàn)

在實(shí)際建造系統(tǒng)之時(shí)，行業(yè)用戶的顧慮也不必太多，BI可以從很小的系統(tǒng)開始，而且它只需往合肥OA里面添加信息，而不是重建一個(gè)系統(tǒng)。BI平臺獨(dú)特之處是，在一種高度整合的合肥OA環(huán)境下，它通常被隱藏于底層。為了簡便起見，BI主要數(shù)據(jù)來源毫無疑問就是合肥OA數(shù)據(jù)庫。BI是一種組織完善的表格驅(qū)動系統(tǒng)，在系統(tǒng)中，合肥OA數(shù)據(jù)庫和合肥OA應(yīng)用系統(tǒng)通過接口界面緊密結(jié)合，元數(shù)據(jù)在它們之間流動;提取器(Extractors)從傳輸系統(tǒng)中提取合適的信息，然后將信息放入以商業(yè)目標(biāo)為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)庫體系當(dāng)中(程序編程接口API也在這個(gè)階段進(jìn)行工作)。

接下來就是BI引擎，它包含信息來源管理和轉(zhuǎn)換系統(tǒng)、裝載系統(tǒng)等。信息來源管理系統(tǒng)主要用于跟蹤信息從何處來、到哪里去，它還定義所有的傳輸活動;轉(zhuǎn)換、裝載系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)必要的數(shù)據(jù)規(guī)范操作。隨后是元數(shù)據(jù)，這是一系列用功能術(shù)語完成信息定義工作。從這里開始,建模、分析、相關(guān)主題展示等高級功能就開始運(yùn)行。在此必須強(qiáng)調(diào)的是，數(shù)據(jù)倉庫中的信息主要用于數(shù)據(jù)分析，它無法被BI用戶修改或者升級。（來自互聯(lián)網(wǎng)）