中小型企業(yè)部署B(yǎng)I系統(tǒng)的典型架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)

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      商業(yè)智能（BI）的部署已經(jīng)成為2010年CIO關(guān)注的焦點。對于大型的企業(yè)來講，由于過去已經(jīng)部署了BI系統(tǒng)，隨著業(yè)務的化需要對于現(xiàn)有的BI系統(tǒng)進行新的升級，過去的BI系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足企業(yè)的需求，大型企業(yè)升級BI系統(tǒng)將成為下一個熱點。

      而對于中型或者小型的企業(yè)，在ERP等信息系統(tǒng)已經(jīng)完善的情況下，近幾年的數(shù)據(jù)積累已經(jīng)讓企業(yè)的產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如何有效的利用這些數(shù)據(jù)已經(jīng)成為CIO及老板所要考慮的。

      回顧過去，BI在企業(yè)中的應用，對于中小企業(yè)來講， 部署應用 BI雖然可以參考過云大型企業(yè)的經(jīng)驗，但信息時代，以往過去的經(jīng)驗能否滿足現(xiàn)在的的應用呢？顯然，有些BI的應用已經(jīng)過時，但我們部署B(yǎng)I的本質(zhì)不會變，更多的為管理者，為業(yè)務人員提供決策的分析。

      如果從戰(zhàn)略的層度來考慮，CIO或者企業(yè)的老板更多的考慮的的投入產(chǎn)出比，也就是我們常說的的（ROI）,不論是ERP也好還是BI，對于每一項系統(tǒng)的投入都需要有ROI，老板所要看到的是能夠幫助我們解決哪些問題，需要花費多少費用。而CIO則更多的在有限的預算上完成達到老板的要求。

      從技術(shù)層來講， CIO不是萬能的，對于任何一項技術(shù)都要有了解，BI如ERP一樣，本身并不是技術(shù)，是一種提升管理的重要工具， CIO要了解的是這個工具的性能，使用效果以及如何應用好這個工具，而真正對于BI可操作的是技術(shù)經(jīng)理、數(shù)據(jù)中心或者是IT經(jīng)理人員。

      我們知道雖然CIO更多關(guān)注的是業(yè)務層面的，但懂業(yè)務的同時更多的要了解技術(shù)，尤其是以現(xiàn)有的BI技術(shù)。只有了解其現(xiàn)有的技術(shù)發(fā)展架構(gòu)，才能為未來BI的成功部署打好基礎，讓我們來看一下部署B(yǎng)I系統(tǒng)的典型架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)。

      部署B(yǎng)I系統(tǒng)的典型架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)

      1、數(shù)據(jù)源

      數(shù)據(jù)是一個企業(yè)的生命之源，如果沒有數(shù)據(jù)，企業(yè)將沒有生存的持續(xù)根本。在我們?nèi)粘５墓ぷ鲿a(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，比如我們的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、財務數(shù)據(jù)，采購數(shù)據(jù) 外部數(shù)據(jù)等等，只有擁有了數(shù)據(jù)源，才能更多的被應用。如過去的ERP應用，一方面為了提升企業(yè)的管理，另一方面對于這些原始數(shù)據(jù)進行有效的管理。目前對于原始數(shù)據(jù)的管理更多是EXCEL管理或者是手工管理。

      2、數(shù)據(jù)采集技術(shù)

      當我們有了原始數(shù)據(jù)以后，需要對這些數(shù)據(jù)進行自動采集、統(tǒng)一加工、匯總，管理等幾個階段，也就數(shù)據(jù)采集（ETL），ETL負責將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎。

      目前三大主流ETL工具有：Datastage、Powercenter、Teradata ETL Automation

      3、數(shù)據(jù)存儲技術(shù)

      當有了數(shù)據(jù)，對于數(shù)據(jù)采集以后，這些大量的數(shù)據(jù)需要進行有效的存儲，數(shù)據(jù)存儲在商業(yè)智能的部署應用階段主要呈現(xiàn)以下的形式：

      MOLTP ：(Multidimensiona On-Line Analysis Processing) 多維數(shù)據(jù)組織的OLAP

      MOLAP表示基于多維數(shù)據(jù)組織的OLAP實現(xiàn)（Multidimensional OLAP）。以多維數(shù)據(jù)組織方式為核心，也就是說，MOLAP使用多維數(shù)組存儲數(shù)據(jù)。多維數(shù)據(jù)在存儲中將形成“立方塊（Cube）”的結(jié)構(gòu)，在MOLAP中對“立方塊”的“旋轉(zhuǎn)”、“切塊”、“切片”是產(chǎn)生多維數(shù)據(jù)報表的主要技術(shù)。

      ROLAP: (RelationaL rolap)關(guān)系型聯(lián)機分析處理

      關(guān)系型聯(lián)機分析處理（ROLAP）是聯(lián)機分析處理（OLAP）的一種形式，它對存儲在關(guān)系數(shù)據(jù)庫（而非多維數(shù)據(jù)庫）中的數(shù)據(jù)作動態(tài)多維分析。ROLAP是以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為基礎的，唯一特別之處在于聯(lián)機分析處理中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組織的方式。

      資料顯示從技術(shù)角度來說，ROLAP和MOLAP各有千秋。ROLAP基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，它的OLAP引擎就是將用戶的OLAP操作，如上鉆下鉆過濾等，轉(zhuǎn)換成SQL語句提交到數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行，并且提供聚集導航功能，根據(jù)用戶操作的維度和度量將SQL查詢定位到最粗粒度的事實表上去。相比較而言，MOLAP事先將匯總數(shù)據(jù)計算好，存放在自己特定的多維數(shù)據(jù)庫中，用戶的OLAP操作可以直接映射到多維數(shù)據(jù)庫的訪問，無需通過SQL訪問。

      MDM:（ Master Data Management ，MDM）主數(shù)據(jù)

      主數(shù)據(jù)管理是指一組約束和方法用來保證一個企業(yè)內(nèi)主題域和系統(tǒng)內(nèi)相關(guān)數(shù)據(jù)以及跨主題域和系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)的實時性、含義和質(zhì)量。這是從深層次來說來說明主動主數(shù)據(jù)管理(MDM)的深度和復雜性，簡單的說，主數(shù)據(jù)管理(MDM)保證你的系統(tǒng)協(xié)調(diào)和重用通用、正確的業(yè)務數(shù)據(jù)(主數(shù)據(jù))。

      4、數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)

      基礎的數(shù)據(jù)進行有效的整理之后，數(shù)據(jù)在分類、應用過程中得到有效、靈活的處理，但這些數(shù)據(jù)更多我的展示在“后臺”，如何把“后臺”的數(shù)據(jù)展現(xiàn)在“前臺”讓更多的用戶了解BI。展現(xiàn)的對象主要是以多維分析應用、內(nèi)網(wǎng)用戶、應用用戶、外部用戶等等。如目前數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的主要廠商有：ORACLE、SAP、SAS金蝶、用友、IBM。

      BI在國內(nèi)成功應用較少

      商業(yè)智能雖然在國外已經(jīng)有了良好的應用，但國內(nèi)目前商業(yè)智能的應用水平并不是很高， 據(jù)統(tǒng)計國內(nèi)應用BI的成功率只有三成，對于大多數(shù)的企業(yè)用戶來講，商業(yè)智能更多的處于報表階段，為企業(yè)的老板、以及企業(yè)中層人員提供相應的報表，還沒有實現(xiàn)其真正的“智能”。這一方面由于現(xiàn)有的BI服務商對于BI過于炒作，理論上已經(jīng)達到智能的效果，但真正實現(xiàn)其智能，其其產(chǎn)品并不能滿足企業(yè)用戶的需求。

      另一方面， 由于人員水平的限制， 不同人員對于BI的認識不同，老板總是覺得只要上了BI就可以達到任何想要做的事情，和過去ERP的“神化話”幾乎相似，期望值過高也是導致國內(nèi)BI成功率低的一個主要因素之一。

      第三、現(xiàn)有的基礎數(shù)據(jù)較差。 企業(yè)雖然積累了大量的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)經(jīng)過幾年時間的“流失”，其有效性值得考慮。另外，最初企業(yè)原始數(shù)據(jù)錄質(zhì)量也將直接影響到整個BI的應用效果 。