- 相關(guān)推薦
BI商務(wù)智能系統及其技術(shù)架構
BI商務(wù)智能系統是隨著(zhù)信息技術(shù)在管理領(lǐng)域不斷發(fā)展而產(chǎn)生的具有特定功能和使用目標群的一種解決方案。BI提供靈活的報表和分析工具支持對數據的評價(jià)和判讀以及信息發(fā)布�；贐I先進(jìn)的數據結構和分析基礎，企業(yè)可做出有事實(shí)依據的商業(yè)決策，決定面向目標的各種活動(dòng)。
1 BI商務(wù)智能系統功能特點(diǎn)
BI商務(wù)智能系統基于企業(yè)資源計劃系統(Enterprise Resource Planning，ERP)及其他業(yè)務(wù)系統的業(yè)務(wù)信息，建立適應企業(yè)長(cháng)期發(fā)展的數據倉庫;采用方便、易用、表現力強的報表體系及可交互的數據智能分析平臺來(lái)進(jìn)一步方便企業(yè)從戰略決策層到管理層再到操作層的各種需求。
BI商務(wù)智能系統主要有以下幾個(gè)功能。
1.1 數據倉庫
通過(guò)數據收集、數據倉庫的模型建立、數據倉庫應用平臺、數據展示技術(shù)，建立一套完整的技術(shù)方案。
使企業(yè)可以綜合信息、分析數據信息和分發(fā)關(guān)鍵信息，提供可在所有層次上支持決策的功能強大的工具。這些工具可創(chuàng )建和發(fā)布企業(yè)自定制的交互式報告和各種應用。
抽取數據、合并數據，然后存儲數據、分析數據。數據倉庫的處理流程包括數據建模、數據萃取以及數據管理(通過(guò)管理員工作臺);擁有先進(jìn)的數據倉庫技術(shù)架構，以及先進(jìn)的工具，包括OLAP處理器、數據挖掘和報表、元數據庫、業(yè)務(wù)計劃和模擬等。
提供給用戶(hù)一個(gè)簡(jiǎn)單易用的報表和分析界面。滿(mǎn)足信息使用者根據本公司的工作需要對信息進(jìn)行有效的組織和個(gè)性化設置，包括定制查詢(xún)、定制報表和各種分析功能。支持以電子郵件方式給信息使用者發(fā)送分析報表，與企業(yè)門(mén)戶(hù)無(wú)縫對接，并且可滿(mǎn)足用戶(hù)使用移動(dòng)設備進(jìn)行報表分析。
1.2 企業(yè)戰略管理
支持集團設置KPI指標體系，可實(shí)現從集團層面到下級單位的全覆蓋。同時(shí)系統應提供集團層面的信息查詢(xún)和監控功能，可以從不同層級的下級單位和不同的系統中抽取需要的數據，并支持用戶(hù)自定義的報表邏輯和格式生成報表、打印、下載成本地文件。
支持自定義企業(yè)的價(jià)值動(dòng)因數，將財務(wù)和非財務(wù)的大量指標結合進(jìn)行分析;支持參考及自定義的平衡計分卡，并且可以用于個(gè)人評估和績(jì)效考核;支持建立企業(yè)管理駕駛艙，根據企業(yè)所需指標的種類(lèi)調用各種系統標準的圖形展示工具，幫助企業(yè)直觀(guān)地掌握企業(yè)整體的經(jīng)營(yíng)狀況。
1.3 智能平臺
為用戶(hù)提供決策支持工具，引導用戶(hù)對數據從不同層次、不同角度進(jìn)行觀(guān)察和分析，使決策依據數據化。系統應支持建模功能，并可以進(jìn)行預測和模擬。在智能決策信息方面，不只是提供報表系統，還提供豐富的分析模型。
建立數據倉庫，綜合、分析和分發(fā)關(guān)鍵信息，用于創(chuàng )建和發(fā)布定制的交互式報告和應用。采用大眾普及的Microsoft Excel和Web瀏覽器的工具。滿(mǎn)足用戶(hù)易用性。具備支持開(kāi)發(fā)分析應用功能，支持訪(fǎng)問(wèn)多維(OLAP)和表格性數據。提供Web應用程序設計。
1.4 報表應用
�、僦С謶肅rystal Reports功能，支持對項目進(jìn)度監控系統、資金系統、決策計劃系統的優(yōu)化和整合;②提供復雜的中國格式報表，分析圖表、表格和圖表混排的分析報表;③提供上鉆、下鉆、切片、旋轉功等多維分析功能;④支持復雜的層級結構，支持用戶(hù)自定義的計算;⑤提供企業(yè)儀表盤(pán);⑥能進(jìn)行決策分析(What-IF);⑦具有預警功能。
2 BI商務(wù)智能系統平臺的總體技術(shù)架構
BI商務(wù)智能系統平臺總體技術(shù)架構如圖1所示。
BI系統基于前瞻性、靈活性和穩定性的設計原則而設計，滿(mǎn)足企業(yè)后續分析需求擴展、系統接口增加、主數據管理的需要。其中，業(yè)務(wù)數據層提供內外系統的接口，應用層提供可視化的平臺展示。
3 數據倉庫系統數據模型結構
本文針對數據倉庫系統的數據模型結構進(jìn)行重點(diǎn)分析，其模型結構如圖2所示。
3.1 數據抽取層
DSO存儲來(lái)自R/3以及其他系統原始的明細數據，不做任何數據轉換。
通常數據源和DSO是1∶1對應。所以對應于每一個(gè)數據源，在抽取層需設置一個(gè)DSO用于對應的數據存儲。不允許一個(gè)DSO中包含多個(gè)源系統數據，同時(shí)也不允許一個(gè)DSO集成不同數據源的數據。
對于DSO可以集成相同主數據的屬性和文本，有一種情況是例外的，比如：物料的屬性和文本可以存放在同一個(gè)DSO中。好處是避免創(chuàng )建和維護大量的DSO，但是多種語(yǔ)言是無(wú)法處理的。如果主數據需要多種語(yǔ)言的話(huà)，還是需要不同的DSO進(jìn)行數據保存。
數據倉庫的一個(gè)重要特點(diǎn)是需要保存數據的歷史。數據歷史的保存主要包含主數據和業(yè)務(wù)數據。數據倉庫中需要保存其的歷史屬性，不然基于歷史時(shí)間進(jìn)行分析時(shí)，就無(wú)法保證其正確性。根據用戶(hù)需求來(lái)決定需要按照何種時(shí)間粒度進(jìn)行保存。一般情況下通常是按月份保存。
數據在進(jìn)入抽取層之前，需要定期刪除永久儲存區(PSA)中的數據。通常對于生產(chǎn)系統，在應用穩定后原則上至多保存一個(gè)月。同樣，抽取層中產(chǎn)生的更改日志數據(Change Log)也需要定期進(jìn)行刪除。數據刪除是由處理鏈進(jìn)行統一處理。抽取層中的數據會(huì )用于以后數據重構或新需求，所以進(jìn)入數據倉庫后需要進(jìn)行永久保存，而不需要重新從源系統中抽取數據。
3.2 數據倉庫層
DSO存儲來(lái)自數據抽取層的明細數據，按照特定的分析需求進(jìn)行統一的清洗、轉換，并且數據倉庫層是提供給其他系統的基礎，以保證數據口徑一致。
輸入倉庫層的數據源來(lái)自抽取層的數據，從抽取層到倉庫層的過(guò)程，需要根據業(yè)務(wù)模型定義完成統一編碼、統一業(yè)務(wù)邏輯的大量工作。倉庫層的數據主要供后續的業(yè)務(wù)轉換層或應用分析層使用。倉庫層中數據也可以通過(guò)SAP BW的數據分發(fā)接口提供給其他應用使用。倉庫層采用DSO來(lái)進(jìn)行數據存儲。
倉庫層中的數據粒度根據用戶(hù)需要來(lái)定義，通常來(lái)說(shuō)比抽取層粗。如果沒(méi)有明確的業(yè)務(wù)需求要求，部分抽取層中數據可暫時(shí)不保存。倉庫層中的數據應該是按照業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行集成的數據集合。
理論上，倉庫層中的數據可以隨時(shí)刪除，并從抽取層獲取數據進(jìn)行重構。但在生產(chǎn)系統中，刪除倉庫層的數據需要注意：所有后續分析層中相關(guān)信息塊中的數據需要進(jìn)行對應刪除，否則會(huì )導致下次從倉庫層抽取增量數據時(shí)數據重復。需要強調的是，在倉庫層中重構數據時(shí)，必須與原有歷史數據保持一致。
3.3 數據分析層
以MultiCube/Cube為主，匯總分析數據，原則上不對數據倉庫層的數據進(jìn)行轉換處理，Query主要基于數據分析層創(chuàng )建。
分析層內部分為兩小層。①物理數據存儲層：即實(shí)際存儲數據的基本信息塊、主數據、運營(yíng)數據DSO等。②訪(fǎng)問(wèn)抽象層：用于信息展現層存取的多維信息提供商、信息集，并不是物理存儲數據。
區別于數據抽取層和倉庫層保存了盡可能細的數據粒度，分析層的信息塊需要慎重考慮數據粒度。因為數據粒度會(huì )直接影響信息塊事實(shí)表中的物理存儲的記錄條數。記錄條數越多，需要付出的數據上載和壓縮處理時(shí)間就越長(cháng)，查詢(xún)性能會(huì )越低，維護成本就越高。
統一規劃、設計和建設主題模型，主題模型保存實(shí)際數據�；A信息塊和營(yíng)運數據DSO是主題模型在BW中的載體。
【BI商務(wù)智能系統及其技術(shù)架構】相關(guān)文章：
三層架構的商務(wù)智能系統設計12-25
NGN架構電力智能調度診斷系統設計01-23
如何搭建系統CSS架構12-31
系統架構設計模式大全08-22
系統架構師是做什么的12-30
如何成為優(yōu)秀的系統架構師06-03
圖書(shū)檢索系統體系架構研究12-05
基于云架構的系統安全設計08-08
系統架構師的就業(yè)前景分析01-11
系統架構設計師要素01-11