BI软件:四个智能象限

日期: 2011-06-15 作者:Siddharth Mehta翻译:孙瑞 来源:TechTarget中国 英文

每一个信息化建设成功的企业都会有OLTP应用系统,有些时候,企业还会认为他们有必要上一套商业智能软件。然而在挑选BI或者其他任何分析软件之前,你都有必要弄清最基本的业务需求。仅听从厂商的建议而不清楚这些工具究竟能为你的企业带来什么,这种情况将会大大影响整个项目的效果。   在本文中,作者就将以自身的经验来为用户讲解各种BI相关的软件技术,你可以根据自身的业务需求将本文作为软件选型的一个参考。

  1)数据智能   在OLTP应用或者其他遗留应用中,数据将被用户捕获并存储在数据库中。由于在捕获用户输入以及文本信息格式等方面缺乏标准化,数据质量问题将会造成报表的不一致。   由于这里真正的问题是数……

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每一个信息化建设成功的企业都会有OLTP应用系统,有些时候,企业还会认为他们有必要上一套商业智能软件。然而在挑选BI或者其他任何分析软件之前,你都有必要弄清最基本的业务需求。仅听从厂商的建议而不清楚这些工具究竟能为你的企业带来什么,这种情况将会大大影响整个项目的效果。

  在本文中,作者就将以自身的经验来为用户讲解各种BI相关的软件技术,你可以根据自身的业务需求将本文作为软件选型的一个参考。

  1)数据智能

  在OLTP应用或者其他遗留应用中,数据将被用户捕获并存储在数据库中。由于在捕获用户输入以及文本信息格式等方面缺乏标准化,数据质量问题将会造成报表的不一致。

  由于这里真正的问题是数据质量,BI软件无法解决它。目前的解决方案是实行数据质量评估及清洗工作。

  2)报表智能

  BI软件需要针对数据生成报表并进行快速的分析以提供决策支持。操作型报表包含的数据比较复杂,细节较多,因此需要手动分析。基于OLTP或OLAP的操作型报表在用户看来是没有区别的。

  对于BI软件的合理利用,如图表可视化等,可以将操作型报表中的大量信息更直观的呈现出来,而且能够提供相应的洞察力。因此,在数据报表方面是所谓智能的重要一部分,BI软件的重点是数据的呈现而不是数据的组织和集合。

  3)集成智能

  一个企业如果有许多独立的业务部门,那么就需要对报表进行集成。以下就是集中集成的方式:

  主数据管理(MDM) - 通常在一个系统集成项目中,MDM是解决方案设计和开发的第一步。只要各种交易将数据蔓延到不同的存储位置时,某种程度的MDM将会发挥作用。MDM提供的智能能够从整个业务模型的最底部对主要级别的企业单位进行识别和组织。

  数据仓库 - 一个普通的数据仓库将企业内部所有的交易存储起来。通常,数据将通过ETL方式从各种企业内部和外部的源系统收集起来。

  数据仓库将把整个企业中的数据存放在一个设计良好的数据模型中,进行集中式的管理,使得用户在使用BI软件时可以从企业的任何角落中抽取需要的数据。理论上,数据仓库在进行标准化和集成工作之后,将可以提供唯一版本的数据。

  4)业务智能

  当数据都集中在同一数据中心之后,我们就可以满足报表和信息抽取的需求了。以下讨论到的就是BI软件部署之后可以实现的功能。

  管理信息系统(MIS) - “BI仪表盘”可以说是MIS充分简化的产物。战术和战略仪表盘通常是提供给企业高层管理人员使用的,C级别可以通过它来衡量、监控业务进展和健康程度,其中最重要的组成部分就是所谓的关键绩效指标。

  数据集市是由数据仓库演化而来,MIS报表需要的数据将被调整并存储在数据集市中。企业使用MIS可以持续监控业务发展状况,分析趋势和业务症结所在,以智能的方式作出正确的决策。

  复杂事件处理(CEP) - 许多情况下,企业在自然运作不稳定的时候需要对业务有一个更充分的掌握。BI系统中的软件可以应付这些情况,于是企业需要实时地识别业务趋势和决策的支持。

  数据发现 – 衡量和监控哪些业务参数是由业务相关者所决定的,通过BI软件,业务人员可以根据系统的分析可视化方式获取所谓的智能。

  这可能需要的不只是传统的业务分析方法,如假设分析,数据集将模拟设定的生成环境。而数据发现使得智能被“发现”而不是被“抽取”。

  预测分析 – 在一个预测分析模型中,BI软件将根据自然地预测需求利用过去几年的数据进行分析,还要用到一系列的科学算法。作为数据挖掘的一部分,预测分析得出的结果可以帮助业务主动地采取正确措施来避免风险。

翻译

孙瑞
孙瑞

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