商业智能(BI)系统架构分析
商业智能(BI)系统架构是指将商业智能系统中的数据集成、分析和报表等功能结合起来，形成一个有机的整体，以支持企业的决策和业务运营。以下是几种典型的商业智能(BI)系统架构分析：
1. 简单的 BI 架构
简单的 BI 架构是一种常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析。该架构的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。但是，该架构也存在一些缺点，如对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。
2. 联合的 BI 架构（Federated BI Architecture）
联合的 BI 架构是一种符合实际需求的架构，能够集成自定义的数据仓库、外包的数据仓库、架构化的数据仓库、非架构化的数据仓库、分析系统等。该架构适用于多数据仓库的集成和管理。成功关键因素包括共享一致的重要的 Metrics 度量和维度、提供统一的标准、拥有企业级的ETL 工具和集成的元数据、需要贯穿于整个团队的沟通。
联合的 BI 架构包括：
* 集中逆向商务智能架构（Centralized Upstream BI Architecture）：通常用于中小组织，需要良好的保管者的沟通，需要高级执行者买进，受限于逆向成功惯例。
* 分布式逆向 BI 架构（Distributed Upstream BI Architecture）：适用于中小组织和大型组织，注重实效表现的逼近系统，更多的考虑多数人意见，更多的限制于大多数人意见，实施团队需要良好的沟通。
* 集中式的顺序 BI 架构（Centralized Downstream BI Architecture）：适用于长期数据仓库项目，用于紧密配合多管道的在巨大组织中到处存在的 DW/DM 系统，经常目标设定为特殊功能组织或行政中心，需要高层在所有的拥有者进行决策，需要为已有系统在实施团队和支持团队建进行良好的沟通。
* 分布式顺序 BI 架构（Distributed Downstream BI Architecture）：适用于大型多元化组织，容易适应各种不同的冲突，容易转换到不同的环境，需要为已有系统在实施团队和支持团队间进行良好的沟通。
* 混合型 BI 架构（Hybrid BI Architecture）：比任何理想化模型更接近现实情况， mehr适应自然的联盟，元数据集成更具有挑战性。
选择合适的商业智能(BI)系统架构对企业的发展至关重要。不同的架构类型各有其优缺，企业需要根据自己的实际需求和发展目标选择合适的架构类型。
