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BI商務智能系統(tǒng)及其技術架構

時間:2024-10-04 15:31:54 系統(tǒng)架構師 我要投稿
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BI商務智能系統(tǒng)及其技術架構

  BI商務智能系統(tǒng)是隨著信息技術在管理領域不斷發(fā)展而產生的具有特定功能和使用目標群的一種解決方案。BI提供靈活的報表和分析工具支持對數(shù)據(jù)的評價和判讀以及信息發(fā)布。基于BI先進的數(shù)據(jù)結構和分析基礎,企業(yè)可做出有事實依據(jù)的商業(yè)決策,決定面向目標的各種活動。

BI商務智能系統(tǒng)及其技術架構

  1 BI商務智能系統(tǒng)功能特點

  BI商務智能系統(tǒng)基于企業(yè)資源計劃系統(tǒng)(Enterprise Resource Planning,ERP)及其他業(yè)務系統(tǒng)的業(yè)務信息,建立適應企業(yè)長期發(fā)展的數(shù)據(jù)倉庫;采用方便、易用、表現(xiàn)力強的報表體系及可交互的數(shù)據(jù)智能分析平臺來進一步方便企業(yè)從戰(zhàn)略決策層到管理層再到操作層的各種需求。

  BI商務智能系統(tǒng)主要有以下幾個功能。

  1.1 數(shù)據(jù)倉庫

  通過數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)倉庫的模型建立、數(shù)據(jù)倉庫應用平臺、數(shù)據(jù)展示技術,建立一套完整的技術方案。

  使企業(yè)可以綜合信息、分析數(shù)據(jù)信息和分發(fā)關鍵信息,提供可在所有層次上支持決策的功能強大的工具。這些工具可創(chuàng)建和發(fā)布企業(yè)自定制的交互式報告和各種應用。

  抽取數(shù)據(jù)、合并數(shù)據(jù),然后存儲數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫的處理流程包括數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)萃取以及數(shù)據(jù)管理(通過管理員工作臺);擁有先進的數(shù)據(jù)倉庫技術架構,以及先進的工具,包括OLAP處理器、數(shù)據(jù)挖掘和報表、元數(shù)據(jù)庫、業(yè)務計劃和模擬等。

  提供給用戶一個簡單易用的報表和分析界面。滿足信息使用者根據(jù)本公司的工作需要對信息進行有效的組織和個性化設置,包括定制查詢、定制報表和各種分析功能。支持以電子郵件方式給信息使用者發(fā)送分析報表,與企業(yè)門戶無縫對接,并且可滿足用戶使用移動設備進行報表分析。

  1.2 企業(yè)戰(zhàn)略管理

  支持集團設置KPI指標體系,可實現(xiàn)從集團層面到下級單位的全覆蓋。同時系統(tǒng)應提供集團層面的信息查詢和監(jiān)控功能,可以從不同層級的下級單位和不同的系統(tǒng)中抽取需要的數(shù)據(jù),并支持用戶自定義的報表邏輯和格式生成報表、打印、下載成本地文件。

  支持自定義企業(yè)的價值動因數(shù),將財務和非財務的大量指標結合進行分析;支持參考及自定義的平衡計分卡,并且可以用于個人評估和績效考核;支持建立企業(yè)管理駕駛艙,根據(jù)企業(yè)所需指標的種類調用各種系統(tǒng)標準的圖形展示工具,幫助企業(yè)直觀地掌握企業(yè)整體的經營狀況。

  1.3 智能平臺

  為用戶提供決策支持工具,引導用戶對數(shù)據(jù)從不同層次、不同角度進行觀察和分析,使決策依據(jù)數(shù)據(jù)化。系統(tǒng)應支持建模功能,并可以進行預測和模擬。在智能決策信息方面,不只是提供報表系統(tǒng),還提供豐富的分析模型。

  建立數(shù)據(jù)倉庫,綜合、分析和分發(fā)關鍵信息,用于創(chuàng)建和發(fā)布定制的交互式報告和應用。采用大眾普及的Microsoft Excel和Web瀏覽器的工具。滿足用戶易用性。具備支持開發(fā)分析應用功能,支持訪問多維(OLAP)和表格性數(shù)據(jù)。提供Web應用程序設計。

  1.4 報表應用

  ①支持應用Crystal Reports功能,支持對項目進度監(jiān)控系統(tǒng)、資金系統(tǒng)、決策計劃系統(tǒng)的優(yōu)化和整合;②提供復雜的中國格式報表,分析圖表、表格和圖表混排的分析報表;③提供上鉆、下鉆、切片、旋轉功等多維分析功能;④支持復雜的層級結構,支持用戶自定義的計算;⑤提供企業(yè)儀表盤;⑥能進行決策分析(What-IF);⑦具有預警功能。

  2 BI商務智能系統(tǒng)平臺的總體技術架構

  BI商務智能系統(tǒng)平臺總體技術架構如圖1所示。

  BI系統(tǒng)基于前瞻性、靈活性和穩(wěn)定性的設計原則而設計,滿足企業(yè)后續(xù)分析需求擴展、系統(tǒng)接口增加、主數(shù)據(jù)管理的需要。其中,業(yè)務數(shù)據(jù)層提供內外系統(tǒng)的接口,應用層提供可視化的平臺展示。

  3 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型結構

  本文針對數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型結構進行重點分析,其模型結構如圖2所示。

  3.1 數(shù)據(jù)抽取層

  DSO存儲來自R/3以及其他系統(tǒng)原始的明細數(shù)據(jù),不做任何數(shù)據(jù)轉換。

  通常數(shù)據(jù)源和DSO是1∶1對應。所以對應于每一個數(shù)據(jù)源,在抽取層需設置一個DSO用于對應的數(shù)據(jù)存儲。不允許一個DSO中包含多個源系統(tǒng)數(shù)據(jù),同時也不允許一個DSO集成不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。

  對于DSO可以集成相同主數(shù)據(jù)的屬性和文本,有一種情況是例外的,比如:物料的屬性和文本可以存放在同一個DSO中。好處是避免創(chuàng)建和維護大量的DSO,但是多種語言是無法處理的。如果主數(shù)據(jù)需要多種語言的話,還是需要不同的DSO進行數(shù)據(jù)保存。

  數(shù)據(jù)倉庫的一個重要特點是需要保存數(shù)據(jù)的歷史。數(shù)據(jù)歷史的保存主要包含主數(shù)據(jù)和業(yè)務數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫中需要保存其的歷史屬性,不然基于歷史時間進行分析時,就無法保證其正確性。根據(jù)用戶需求來決定需要按照何種時間粒度進行保存。一般情況下通常是按月份保存。

  數(shù)據(jù)在進入抽取層之前,需要定期刪除永久儲存區(qū)(PSA)中的數(shù)據(jù)。通常對于生產系統(tǒng),在應用穩(wěn)定后原則上至多保存一個月。同樣,抽取層中產生的更改日志數(shù)據(jù)(Change Log)也需要定期進行刪除。數(shù)據(jù)刪除是由處理鏈進行統(tǒng)一處理。抽取層中的數(shù)據(jù)會用于以后數(shù)據(jù)重構或新需求,所以進入數(shù)據(jù)倉庫后需要進行永久保存,而不需要重新從源系統(tǒng)中抽取數(shù)據(jù)。

  3.2 數(shù)據(jù)倉庫層

  DSO存儲來自數(shù)據(jù)抽取層的明細數(shù)據(jù),按照特定的分析需求進行統(tǒng)一的清洗、轉換,并且數(shù)據(jù)倉庫層是提供給其他系統(tǒng)的基礎,以保證數(shù)據(jù)口徑一致。

  輸入倉庫層的數(shù)據(jù)源來自抽取層的數(shù)據(jù),從抽取層到倉庫層的過程,需要根據(jù)業(yè)務模型定義完成統(tǒng)一編碼、統(tǒng)一業(yè)務邏輯的大量工作。倉庫層的數(shù)據(jù)主要供后續(xù)的業(yè)務轉換層或應用分析層使用。倉庫層中數(shù)據(jù)也可以通過SAP BW的數(shù)據(jù)分發(fā)接口提供給其他應用使用。倉庫層采用DSO來進行數(shù)據(jù)存儲。

  倉庫層中的數(shù)據(jù)粒度根據(jù)用戶需要來定義,通常來說比抽取層粗。如果沒有明確的業(yè)務需求要求,部分抽取層中數(shù)據(jù)可暫時不保存。倉庫層中的數(shù)據(jù)應該是按照業(yè)務邏輯進行集成的數(shù)據(jù)集合。

  理論上,倉庫層中的數(shù)據(jù)可以隨時刪除,并從抽取層獲取數(shù)據(jù)進行重構。但在生產系統(tǒng)中,刪除倉庫層的數(shù)據(jù)需要注意:所有后續(xù)分析層中相關信息塊中的數(shù)據(jù)需要進行對應刪除,否則會導致下次從倉庫層抽取增量數(shù)據(jù)時數(shù)據(jù)重復。需要強調的是,在倉庫層中重構數(shù)據(jù)時,必須與原有歷史數(shù)據(jù)保持一致。

  3.3 數(shù)據(jù)分析層

  以MultiCube/Cube為主,匯總分析數(shù)據(jù),原則上不對數(shù)據(jù)倉庫層的數(shù)據(jù)進行轉換處理,Query主要基于數(shù)據(jù)分析層創(chuàng)建。

  分析層內部分為兩小層。①物理數(shù)據(jù)存儲層:即實際存儲數(shù)據(jù)的基本信息塊、主數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)DSO等。②訪問抽象層:用于信息展現(xiàn)層存取的多維信息提供商、信息集,并不是物理存儲數(shù)據(jù)。

  區(qū)別于數(shù)據(jù)抽取層和倉庫層保存了盡可能細的數(shù)據(jù)粒度,分析層的信息塊需要慎重考慮數(shù)據(jù)粒度。因為數(shù)據(jù)粒度會直接影響信息塊事實表中的物理存儲的記錄條數(shù)。記錄條數(shù)越多,需要付出的數(shù)據(jù)上載和壓縮處理時間就越長,查詢性能會越低,維護成本就越高。

  統(tǒng)一規(guī)劃、設計和建設主題模型,主題模型保存實際數(shù)據(jù)。基礎信息塊和營運數(shù)據(jù)DSO是主題模型在BW中的載體。

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