《数据虚拟化：商务智能系统的数据架构与管理》一 2.8　商务智能架构总览-低调大师

《数据虚拟化：商务智能系统的数据架构与管理》一 2.8　商务智能架构总览

2017-09-07 655

2.8　商务智能架构总览

如前面章节所述，有很多不同的开发商务智能系统的方法。一个企业的解决方法可能是基于数据仓库，用操作数据存储库和许多PDS扩展，而另一个可能决定使用中转区域和许多数据集市，但是另一个也可能会选择在他们的生产系统上直接开发整个商务智能系统。但是无论怎么选择，他们的解决方案是基于他们的架构的。在这本书中，我们把这种类型的体系结构称为商务智能结构，定义如下：
商务智能结构是用于整合像数据仓库、数据集市、可操作数据存储、数据中转区、ETL工具和分析与报告工作等各个模块的一系列设计指南、描述和方案，形成了一个有效而且高效的商务智能系统。
每个企业可以设计使用自己的商务智能架构。一个企业也可以选择预定义和知名结构。选择知名结构的优点是大部分有名的架构已被认定通过，基于经验，并且已被反复测试使用过。选择他们，开发者就“继承”了他

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《数据虚拟化：商务智能系统的数据架构与管理》一 2.7　提取-转换-装载、提取-装载-转换和复制

2.7　提取-转换-装载、提取-装载-转换和复制从生产数据库获取数据至多种数据存储，数据必然被复制。例如，数据需要从生产数据库复制到数据中转区或者ODS，从ODS到数据仓库，从数据仓库到数据集市，等等。然而，存储在生产数据库中的数据形式和内容与用户希望在报告和分析工具中看到的非常不同。例如，在生产系统中，客户的数据可能分散在多个数据库中，但是用户想要看到完整的信息；生产系统中的数据可能被多次编码过，然而用户希望看到其有意义的价值；历史数据可能会从源系统中丢失，但是用户恰好需要它做趋势分析；或者源系统中数据元素的值可能是不正确的（错误数据），但是用户需要正确的数据来工作。总之，源数据需要在使用之前被“处理”。这整个过程有时候被称为数据转换。所以，当数据从生产数据库经过数据中转区移动到数据仓库时，它一定会发生转换。各个组织可以使用自己

2017-09-07

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2.9　报告和分析的新形式 1964年，Bob Dylan 写了歌曲《The Times They Are“A-Changin”》。最可能的是，他从来不是商务智能方面的专家（虽然你永远不会知道Dylan）。但是这篇文章对如今商务智能现状是非常适用的。在一开始，用户对简单的可以让发生的事情一目了然的表格报告很满意，这之后的用户希望提供更生动的数据。接下来，用户想拥有更多的动态能力：他们想与报告中数据有所互动，并且他们想能够做到所谓的下拉和上滚窗口。新的需求接踵而至，似乎没有停止的势头。他们的愿望清单也在不断地改变。他们要求新类型的报告和分析能力。因此最大的问题是，经典的商务智能系统能胜任新的报告和分析形式吗？在后面的章节里对一些新的报告和分析形式有介绍。当有必要去实现这些新的报告和分析形式时，这毫无疑问地对商务智能系的设计和开发有深远

2017-09-07

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