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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

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《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 2.9 报告和分析的新形式

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

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《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 2.3 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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《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 2.5 商务智能系统的数据存储

2.5 商务智能系统的数据存储 在商务智能系统中可以找到下列形式的数据存储:数据仓库数据集市数据中转区可操作数据存储个人数据存储 2.5.1 数据仓库 就像引擎需要汽油来驱动,报表工具和分析工具也需要数据来操作。没有数据,这些产品就没有价值。所以这些工具需要访问将数据收集起来的生产数据库,因为大多数用户需要的可用数据都在数据库中。从技术上说,报表工具可以直接连接到生产数据库中(如图2-3所示)。这些方式简单且看起来十分吸引人,但是在大多数机构中因为一些原因并不能使用。以下是一些最主要的原因:数据集成:报表需要的数据需要存储在多个生产数据库中。例如,所有与一个客户有关的数据很可能扩散到多个系统。这意味着报表工具需要访问所有这些系统并且有责任整合这些数据。整个的整合过程使报告变得更加复杂,并且整合逻辑在许多报表中重复出现,这可能导致前后不一

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