商业智能 - 架构

商业智能 (BI) 架构本质上是 BI 解决方案中所有组件的正确排列，旨在满足企业或组织的独特需求。当我们谈论 BI 中的架构图时，它就像一张地图，直观地显示了 BI 解决方案的所有部分以及它们如何协同工作。这些图表可以很简单，只给出一个总体概念，也可以非常详细地显示特定的工具和组件。有时他们会混合两种方法，具体取决于谁需要理解它们。

由于每个组织都有自己的一套 BI 要求，因此他们部署的 BI 架构会有所不同。一些企业可能会从基本设置开始，并随着需求的扩大逐渐在此基础上构建。

这些组件是根据特定要求、预算和可用工具选择的。例如，如果组织不需要历史数据，并且其数据源可以处理分析查询，则可能不需要额外的数据存储库(如数据仓库)。

没有一刀切的 BI 架构方法。对一个组织有效的方法可能对另一个组织无效。

查看 BI 架构示例时，请务必记住这些图表只是示例。它们不一定是最佳实践或全面的解决方案。相反，它们展示了 BI 架构如何根据业务需求从简单到复杂。

架构类别

这些架构通常分为两类 −

• 数据就地 BI 架构 − 在数据所在的位置进行分析。
• 基于数据存储库的 BI 架构 −数据被移动到中央存储库进行分析。

架构 1

在此架构中，只有一个数据源，数据源以静态报告的形式将数据提供给下一步，即报告和分析平台。

报告和分析平台 (RAP) 提供了更强大的解决方案。它支持各种类型的输出，包括静态报告、精确的像素完美报告、数据分析和动态可视化。

RAP 还提供了多种方式来传递这些报告，例如通过电子邮件、FTP/SFTP 或通过门户。它还包括基于角色的访问等功能，以确保正确的人员看到正确的数据，并为开发人员和最终用户提供不同的工具。

示例

销售团队可能会收到包含销售数据的月度 PDF 报告，而数据分析师可以使用 RAP 创建和探索基于实时数据的自定义可视化。

架构 2

在早期的架构中，我们专注于仅使用一个数据源。在架构 2 中，虽然有多个数据源，但来自这些源的数据不会合并在一起。不同的用户可能使用相同的前端工具访问这些单独的数据源，但如果他们需要组合来自不同来源的数据，他们必须自己动手。

示例

营销团队可能使用相同的仪表板从一个来源提取客户数据，从另一个来源提取销售数据，但他们需要手动组合这些信息才能获得完整的视图。

架构 3

上面给出的 BI 架构由多个组件组成，它们协同工作以将原始数据转化为有用的信息。保存运营和交易数据的核心系统称为数据源。借助数据集成工具(尤其是 ETL)，可以清理并准备这些数据以供分析。准备好所有数据后，数据将保存在运营数据存储、数据湖和数据仓库中。

之后，BI 工具将评估并呈现数据，以帮助用户识别模式并做出选择。信息分发工具可让您轻松处理这些数据，从而让您可以访问实时信息和深入视图。

在上述架构中，

1. 数据源

在给定的架构中，数据源是保存操作和交易数据的系统。

示例

源系统就像公司存储重要数据的各个地方。可以将它们想象成大图书馆中的不同书架。

这里提到的书架是指保存来自不同领域的数据，如销售记录、客户详细信息、金融交易，甚至来自外部来源的数据，如市场趋势或客户调查。所有这些数据对于公司做出明智的决策都很重要。

选择数据源时，重要的是要考虑数据的相关性、最新性和准确性以及数据的详细程度。您可能还需要混合使用结构化、半结构化和非结构化的不同数据类型，以满足高管和其他用户的需求。

2.数据集成工具

数据集成工具用于分析数据。这里使用的数据集成技术是 ETL。

商业智能架构包括数据清理和数据分析，它们都用于识别数据质量问题并修复它们。

此外，BI 架构包括数据清理和数据分析，这对于识别和解决数据质量问题至关重要。例如，数据清理可能涉及删除重复项或纠正数据中的错误，而数据分析有助于理解数据的结构和内容。这些过程共同确保分析中使用的数据准确可靠，从而做出更好的业务决策。

3. 数据存储系统

存储系统是存储和管理 BI 数据的系统。主存储是数据仓库，它以不同的格式保存结构化数据，如关系数据库或多维数据库。这样可以轻松搜索和分析数据。对于更具体的需求，部门或业务单位可能会使用连接到主数据仓库的较小的数据集市。

现在，在数据进入数据仓库之前，它通常会经过操作数据存储 (ODS)。将 ODS 视为数据的临时停留地，也可以快速分析数据，尤其是最近的交易。

最后，我们可以说，数据湖通常在 Hadoop 等平台上运行。数据湖是存储所有类型原始数据的地方。这些原始数据可以直接在数据湖中进行分析，也可以过滤后加载到数据仓库中进行更深入的分析。

4. BI 工具

BI 工具通过多种方式帮助企业理解其数据。它们允许您运行自定义查询、通过挖掘挖掘数据并执行详细分析。其中一个关键功能是OLAP(联机分析处理)，它使用户可以从各个角度快速探索数据。

借助自助式 BI 工具，分析师和经理现在可以运行自己的查询并创建报告，而无需 BI 团队的帮助。这些工具还具有数据可视化功能，例如图表和图形，可以轻松发现数据中的趋势和模式。

5. 消费者

BI 中的信息传递工具使用户可以轻松查看和与分析结果交互。它们通常包括可视化和自助服务选项，以便进行更深入的分析。例如，BI 仪表板和在线门户提供实时数据和可自定义的视图，使用户可以探索详细信息，而传统报告则以固定格式呈现数据。

除了这些工具之外，BI 系统通常还具有数据准备软件来组织数据以供分析。他们还提供元数据存储库、业务词汇表和数据目录等工具，帮助用户查找相关数据并了解其背景和来源。