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幾種典型的BI的系統架構分析

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隨著商務智慧(BI)理論的不斷髮展,商務智慧的系統架構已經從單一的理論衍生出多種架構,如分散式商務智慧架構,聯合商務智慧架構等。下圖是BO公司定義的商務智慧的基本架構,它是一種開放式的系統架構,可以分散式整合現有的系統。從這個架構中,我們可以比較清楚的看出目前商務智慧架構的模式。包括資料層、業務層和應用層三部分。資料層基本上就是ETL過程。業務層主要是OLAP和Data Mining的過程。在應用層裡主要包括資料的展示,結果分析和效能分析等過程。在實際應用中,由於每個公司的規模和組織架構的不同,在實施商務智慧選擇系統架構的時候要結合公司的特點,選者最合適的架構。下面就介紹幾種現實系統中的幾種BI架構。

    BO公司定義的BI架構

    BO公司定義的BI架構


    1、簡單的BI架構


    這是目前比較常用的商務智慧架構,所有的資料集中管理,集中分析,最大的優點是容易管理和部署,系統結構簡單,容易維護,適用於小型商務智慧系統。缺點是對於跨地域部署比較困難,資料實時性差,可擴充套件性差。

    簡單的BI架構

    簡單的BI架構

   2、聯合的BI架構(Federated BI Architecture)


    這種架構比較符合實際的需求,能夠整合自定義的資料倉庫,外包的資料倉庫,架構化的資料倉庫,非架構化的資料倉庫,分析系統等。應用於多資料倉庫的整合和管理。特點是適用於加速time-to-market ,需要高層力量的驅動。成功關鍵因素:共享一致的的重要的Metrics度量和維度;需要提供統一的標準,擁有企業級的ETL工具和整合的元資料;需要貫穿於整個團隊的溝通。聯合的BI架構包括:集中逆向商務智慧架構,分佈逆向商務智慧架構,集中順序商務智慧架構,分佈順序商務智慧架構及混合架構等。

    聯合的BI架構(Federated BI Architecture)

    聯合的BI架構(Federated BI Architecture)

   聯合的BI架構(Federated BI Architecture)

    2.1 集中逆向BI架構 (Centralized Upstream BI Architecture)


    ·通常用於中小組織


    ·需要良好的保管者的溝通


    ·需要高階執行者買進


    ·受限於逆向成功慣例(成功的變化是與任何單一實體的進行嘗試是成反比的)

    集中逆向BI架構 (Centralized Upstream BI Architecture)

    集中逆向BI架構 (Centralized Upstream BI Architecture)

  2.2 分散式逆向BI架構 (Distributed Upstream BI Architecture)


    ·中小組織和大型組織都適用


    ·是大多數從下至上注重實效表現的逼近系統


    ·更多的考慮多數人意見


    ·更多的限制於大多數人意見


    ·實施團隊需要良好的溝通

    分散式逆向BI架構 (Distributed Upstream BI Architecture)

    分散式逆向BI架構 (Distributed Upstream BI Architecture)


    2.3 集中式的順序BI架構 (Centralized Downstream BI Architecture)


    ·適用於長期資料倉庫專案


    ·用於緊密配合多管道的在巨大組織中到處存在的DW/DM系統


    ·經常目標設定為特殊功能組織或行政中心


    ·需要高層在所有的擁有者進行決策


    ·需要為已有系統在實施團隊和支援團隊建進行良好的溝通

    集中的順序BI架構 (Centralized Downstream BI Architecture)

    集中的順序BI架構 (Centralized Downstream BI Architecture)

   2.4 分散式順序BI架構(Distributed Downstream BI Architecture)


    ·適用於大型多元化組織


    ·容易適應各種不同的衝突


    ·容易轉換到不同的環境


    ·需要為已有系統在實施團隊和支援團隊間進行良好的溝通

    分散式順序BI架構(Distributed Downstream BI Architecture)

    分散式順序BI架構(Distributed Downstream BI Architecture)


    2.5 混合型BI架構 (Hybrid BI Architecture)


    ·比任何理想化模型更接近現實情況


    ·更適應自然的聯盟


    ·元資料整合更具有挑戰性

   混合型BI架構 (Hybrid BI Architecture)

    混合型BI架構 (Hybrid BI Architecture)

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