一个商业智能平台不仅包含了BI应用层，还能够提供更好的集成、信息交付以及分析功能。专有的供应商往往将BI系统当做分片的产品进行销售，但是事实证明一次性购买所有组件并不是一件明智的事，而且成本过高。另一方面，企业可能会购买一体化(all-in-one)的解决方案，且发现整体的规模并不符合企业的实际需求。

　　因此，企业可以选择搭建自己的BI平台。一个良好的商业智能平台是一个技术架构，它将促进创新型BI解决方案的开发。而一个开源BI平台则能提供更好的灵活性可扩展性。

　　关键组成部分

　　任何开源商业智能平台成功的前提都需要一些BI相关的经验。一个独立的开源架构或者模型也许并不会满足所有平台需求。因此，了解所有可用的选项对构建一个连贯的解决方案是非常重要的。开源商业智能平台能够做到的，就是帮助企业创造出一个标准的、运作良好的系统，并在成本方面让企业更容易接受。

　　评估单

　　BI架构师可以利用以下的清单来评估你的开源商业智能平台：

• 　　依据集成度以及可以获得的单点性，该工具能提供什么级别的稳定性？
• 　　这个BI平台能够解决什么样的问题？
• 　　相关工具设置的灵活性如何？
• 　　开源社区对于相关组件的贡献度如何？相关技术的潜在发展性如何？
• 　　选择这一工具的意义是怎样的？
• 　　开源架构适应或允许怎样的安全性环境？

　　从本质上看问题

　　从开发者的角度来说，开发一个开源商业智能平台需要一系列的培训和经验。而相比于商业专有平台来说，开源产品的相关培训和文档也许并不完善。像Tao这样的一般架构都有明确的培训模型和人才资源，而目前开发基于Java的平台是比较流行的。所以选择核心的开源BI架构是非常重要的。首先要考虑在构建更大平台时你都需要什么附加架构，然后这样的BI技术是否能够与现有的平台融合。

　　针对专门的报表需求，企业需要进行一些自定义的工作。由于BI平台是开源的，所以你可以轻易地修改代码来满足这些需求。企业可以通过集成商合作伙伴来提供相应帮助。与此同时，企业的开发团队将参与到用户培训中来，并从中收集使用反馈，以便做进一步的修改。

　　基础设施因素

　　除了源数据之外，在开启一段开源商业智能平台之旅之前，你还需要考虑IT基础设施的因素：

• 　　选择的技术应该具有相关性，并能够与整体的开源架构良好地兼容。此外，尽量选择一些成熟的技术。
• 　　需要考虑云计算的未来规划，随时做好将BI系统推向云端的准备。
• 　　确定好服务器硬件以及网络设备环境，以满足商业智能平台的良好运作。
• 　　确定平台与多数据源的交互性以及信息注入的方式。

　　针对基础设施，可供选择的模型非常多，其中就包括云模型。例如，使用大型云服务提供商的服务，不同的BI平台实例将用来进行测试。多个数据源和系统的信息同化将成为标准。这需要一个健壮的数据集成过程，其中ETL将起到主要作用。一些平台还需要编写一个ETL整合层，并固定在其他系统的点击流数据上。这一工作需要内建在一个多级过程中，其中不同级别的数据将进入平台，并被BI报表工具所利用。

　　数据质量

　　大多数情况下，某种程度上的数据管理是必要的。对于一些新建的系统，你需要对数据生成级别进行质量评估和质量控制，有相应的工具可以完成这一工作。理想状态下，当ETL引入到BI平台中时，质量检测工具就必须安装。在容错级别下，你需要根据业务流程制定一个质量阈值。