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解析:整合操作型与分析型BI

2009-12-30 21:36:00作者: 来源:

摘要随着BI和数据仓库应用的成长,BI行业也经历了翻天覆地的变革。如今,BI不再只被用来分析企业战略,它同时也促进并优化了日常商业流程和工作流程。从可有可无到举足轻重,BI对企业的经营成败起到了关键的影响。 ...

数据仓库(data warehouse)应当支持哪种商业职能?分析还是操作?在回答这个问题之前,让我们先回顾一下众多企业目前所面对的一些关于信息要求方面的问题。毋庸置疑,大部分企业都有分散的信息系统和商业数据,因此人们很难在同一时间、同一界面内看到所有的客户交易数据,而数据仓库是唯一能够详细、完整、准确展现这些信息的平台,所以如何调整现有的数据仓库投资,以帮助企业作出更明智、更有的放矢的决策,从分析和操作两个角度来改善运营效率,是企业IT面对的一大挑战。

随着BI和数据仓库应用的成长,BI行业也经历了翻天覆地的变革。如今,BI不再只被用来分析企业战略,它同时也促进并优化了日常商业流程和工作流程。从可有可无到举足轻重,BI对企业的经营成败起到了关键的影响。

传统上的数据仓库通常都支持分析功能来解答诸如以下的商业问题:

· 企业的销售部门的执行程度;

· 特定时间框架内的热销产品是什么;

· 哪个地区对年度营收的贡献最大。

这三个是典型的分析型问题,通常都要求公司管理高层和商业分析师的介入。而作为BI工具,能够在这方面支持相关人员从全局角度出发,运用星型连接模式(star-join modeling)或立体模式(dimensional modeling)来发现并实施改善。

另一种趋势是使用数据仓库和BI技术为普通岗位员工(例如销售代表或客户服务代表,甚至客户自己)改善操作效率。相比分析,操作角度要求数据的详细、完整和及时,这样才能有充分的信息来帮助他们作出决策,或向客户建议下一步的动作。

通常,数据仓库的访问设计是基于数据使用或根据职能角色而定。从理论上说,设计一个能够配合分析和操作两种类型用户的单一数据库是很困难的。那么,是否有更好的办法在无需大范围变更数据仓库架构的前提下同时满足两种类别用户的要求呢?答案是肯定的。

架构式解决方案

支持分析和操作要求的数据都来自相同的信息源,因此从架构上,BI解决方案应当让所有指向分析和操作任务的数据流互相匹配。这一理念所衍生的趋势是通过建立企业中央数据库,针对不同的数据使用需求来进行供给。所有的商业规则和数据源都在数据仓库端完成,而在使用终端只需要优化用户访问即可。

这种架构的优势在于:只需要从交易系统中提取一次数据,集成一次,并应用一次商业规则,减少了重复、冲突的可能性,节省了企业的时间和资源,同时保持了数据的一致性,不会产生多个版本,很好地控制了数据的质量。

经过多年的发展成熟,BI和数据仓库已经足以支持商业分析和操作任务要求,问题只是在于数据库架构师和IT部门如何调整现有的技术投资,基于企业实际数据架构来找出最佳的解决方案。


(本文不涉密)
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