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《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 第2章 商务智能和数据仓库 2.1 引言

第2章 商务智能和数据仓库2.1 引言数据虚拟化可以有效地应用于许多领域,包括服务导向体系结构、主数据管理、基于互联网的应用程序和商务智能,在这里只列举一些例子。本书主要关注在商务智能系统中如何利用数据虚拟化使这些商务智能系统更加灵活。为了清楚地解释利用和不利用数据虚拟化的商务智能系统之间的区别,这一章解释了一些概念,并且构建了几个经典的商务智能系统模块,如中央数据仓库、数据集市、操作型存储、ETL和复制。这一章同样列举了这些经典系统关于支持现在用户需求的局限性。除此之外还解释了一些数据存储被重新调用的原因。这对如何解释数据虚拟化的优点十分重要。第7章是这一章的后续章节。在以后的章节解释了数据虚拟化产品如何工作后,第7章会描述商务智能系统使用数据虚拟化时是怎样的。提示:熟悉商务智能与数据仓库的读者可以跳过这一章。想要更详细了解商务智

《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 2.3 管理层次与决策制定

2.3 管理层次与决策制定 决策制定这一主题与管理和在机构中建立的各级管理层次有直接关系。一个普遍表示管理层次的方法是通过管理金字塔(如图2-1所示)。 策略管理的重点在于整个机构的表现。大部分关于整个机构的决策由这一水平的管理制定。例如,我们是否要构建一个新机构?我们是否应该进军一个新的市场?机构是否应该扁平化管理?我们是否应该外包所有IT工作?策略管理层制定的策略长期影响今后的结果与目标。战术管理层关心的是一个机构的规划和控制单元,例如市场、销售和生产。通常他们制定的决策有短到中期的影响。操作管理层处理机构的日常操作。例如,第二天某一特定商店应该供应多少苏打水?机构有足够的司机可供调试去运送包裹吗?应该采取什么样的措施应对一架严重晚点的飞机,并且飞机上有许多不得不转机的旅客?

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