几种典型的商业智能(BI)系统架构分析.pdf

商业智能（BI）系统架构分析 商业智能（BI）系统架构是商业智能理论的重要组成部分。随着商务智能理论的不断发展，商务智能的系统架构已经从单一的理论衍生出多种架构。下面是几种典型的商业智能系统架构的分析。 1. 简单的BI架构 简单的BI架构是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析。这种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。然而，这种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架构比较符合实际的需求，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。这种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，需要提供统一的标准，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。 2.1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture） 集中逆向BI架构通常用于中小组织，需要良好的保管者的沟通，需要高级执行者买进。这种架构受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的）。 2.2 分布式逆向BI架构（Distributed Upstream BI Architecture） 分布式逆向BI架构适用于中小组织和大型组织，需要良好的沟通。这种架构是一个大多数从下至上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。 2.3 集中式的顺序BI架构（Centralized Downstream BI Architecture） 集中式的顺序BI架构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。这种架构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。 2.4 分布式顺序BI架构（Distributed Downstream BI Architecture） 分布式顺序BI架构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。这种架构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。 2.5 混合型BI架构（Hybrid BI Architecture） 混合型BI架构比任何理想化模型更接近现实情况，更加适应自然的联盟，元数据集成更具有挑战性。 商业智能系统架构的选择取决于公司的规模和组织架构的不同。在实施商务智能选择系统架构的时候要结合公司的特点，选者最合适的架构。