《数据虚拟化：商务智能系统的数据架构与管理》一 2.11　总结-低调大师

《数据虚拟化：商务智能系统的数据架构与管理》一 2.11　总结

2017-09-07 553

2.11　总结

这一章给出了一个对商务智能系统组件的概述，例如数据仓库、数据集市、数据中转区、ETL脚本，等等。另外，不同的数据转换风格被阐述成数据从一个数据存储区复制到另一个数据存储区。
大多数现有的商务智能系统有一个经典的结构，它包含一系列数据库和转换过程。这些经典的商务智能系统对我们支持得很好，这几年来，在很多机构中这些智能系统仍然是正确的解决方案。但是由于各种各样的原因，是时候创造一个新的结构了。首先，对于机构的挑战是用这样一个结构支持以下新的报告和分析：
数据使用者需要在最底层访问详细数据。
数据使用者需要访问操作数据。
数据使用者需要快速访问新的数据存储。
数据使用者需要访问包含大量数据的数据存储时，需要把数据复制入数据仓库或数据集市，这可能花费大量的时间和高昂的成本。
数据使用者需要访问非结构化数据源和外部数据源时，可能没有复制所

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《数据虚拟化：商务智能系统的数据架构与管理》一 2.10　传统商务智能系统的劣势

2.10　传统商务智能系统的劣势基于这一章所阐述的概念，商务智能系统已经发展了很多年。正如预想的一样，这些系统中的大多数都是基于一个链式数据存储和转换过程，此外，很多数据存储还包括衍生数据。图2-15是一个普通的商务智能系统的例子，它基于这样一个包含了数据中转区、ODS、数据仓库、大量的数据集市和一些PDS的结构。在这个系统中，数据从一个存储区被复制到另一个存储区，直到它存储在一个可以被报告工具访问的区为止。因为这些复制，数据仓库、数据集市和PDS中都包含了相当大数目的派生数据。事实上，这样一种结构其内部所有的数据，例如一个数据集市，是由数据仓库衍生而来的。我们把有这种类型结构的系统叫作传统商务智能系统。如此多的系统以这种模式发展的原因与过去20年中硬件和软件的状况相关。这些技术在性能和扩展性方面有各自的局限性，因此，一方面，报告

2017-09-08

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前言概述数据虚拟化是一种转化异构数据库集合和文件的技术，这种技术使得这些数据看起来像一种集成的数据。在用于商务智能系统时，它可以使数据架构更简单、更便宜，最重要的是更敏捷。新的报告和分析需求可以更快实施，现有系统可以更容易改变。这就需要增加敏捷性：一方面，商务用户需要其系统提供更多的敏捷性，因为他们的世界已经开始改变；另一方面，商务智能的新形式，如运营报告、大数据分析、360氨ǜ妗⒆灾癖ǜ婧吞剿餍苑治觯际堑鼻暗男枨蟆１臼橹铝τ谑菪槟饣际跻约叭绾斡行У卦谏涛裰悄芟低持欣酶眉际酢Ｒ虼巳梦颐谴悠鸬憧迹有槟饣肌?在IT行业，我们已经进入了虚拟化时代。似乎这一行业中的任何东西都可以虚拟化，包括内存、外存、网络和数据中心。虚拟化技术很热门，比如云技术的普及也可以归类为虚拟化技术。虚拟化技术就是热点，并且在一段时间内都将

2017-09-08

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