BI商務(wù)智能系統(tǒng)及其技術(shù)架構(gòu)

1、BI 商務(wù)智能系統(tǒng)及其技術(shù)架構(gòu)BIBI實(shí)依據(jù)的商業(yè)決策，決定面向目標(biāo)的各種活動(dòng)。BIBI 商務(wù)智能系統(tǒng)基于企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)(Enterprise Resource Planning，ERP)及其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)信息，建立適應(yīng)企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù); 采用方便、易用、表現(xiàn)力強(qiáng)的報(bào)表體系及可交互的數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)來進(jìn)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(wù)智能系統(tǒng)主要有以下幾個(gè)功能。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通過數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的模型建立、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用平臺(tái)、數(shù)據(jù)展示技術(shù)，建立一套完整的技術(shù)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(guān)鍵信息，提供可在所有層次上支持決策的功能強(qiáng)大的工具。這些

2、工具可創(chuàng)建和發(fā)布企業(yè)自定制的交互式報(bào)告和各種應(yīng)用。抽取數(shù)據(jù)、合并數(shù)據(jù)，然后存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(tái));擁有先進(jìn)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)架構(gòu)，以及先進(jìn)的工具，包括 OLAP 處理器、數(shù)據(jù)挖掘和報(bào)表、元數(shù)據(jù)庫(kù)、業(yè)務(wù)計(jì)劃和模擬等。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(bào)表，與企業(yè)門戶無縫對(duì) 接，并且可滿足用戶使用移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行報(bào)表分析。企業(yè)戰(zhàn)略管理KPI下載成本地文件。支持參考及自定義的平衡計(jì)分卡，并且可以用于個(gè)人評(píng)估和績(jī)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(biāo)的種類調(diào)用各種系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)的圖形展示工具，幫助企業(yè)直觀地掌握企業(yè)整體的

3、經(jīng)營(yíng)狀況。智能平臺(tái)為用戶提供決策支持工具，引導(dǎo)用戶對(duì)數(shù)據(jù)從不同層次、不同角度進(jìn)行觀察和分析，使決策依據(jù)數(shù)據(jù)化。系統(tǒng)應(yīng)支持建模功能，并可以進(jìn)行預(yù)測(cè)和模擬。在智能決策信息方面，不只是提供報(bào)表系統(tǒng)，還提供豐富的分析模型。式報(bào)告和應(yīng)用。采用大眾普及的Microsoft ExcelWebWeb報(bào)表應(yīng)用Crystal Reports雜的層級(jí)結(jié)構(gòu)，支持用戶自定義的計(jì)算;提供企業(yè)儀表盤;能進(jìn)行決策分析(What-IF);具有預(yù)警功能。BIBI 商務(wù)智能系統(tǒng)平臺(tái)總體技術(shù)架構(gòu)如圖 1 所示。BI統(tǒng)的接口，應(yīng)用層提供可視化的平臺(tái)展示。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型結(jié)構(gòu)本文針對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行重點(diǎn)分析，其模型結(jié)構(gòu)

4、如圖 2所示。數(shù)據(jù)抽取層DSOR/3DSO11DSODSODSODSODSODSO數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)重要特點(diǎn)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(wù)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中需要保存其的歷史屬性，不然基于歷史時(shí)間進(jìn)行分析時(shí)，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(shí)間粒度進(jìn)行保存。一般情況下通常是按月份保存。數(shù)據(jù)在進(jìn)入抽取層之前，需要定期刪除永久儲(chǔ)存區(qū)(PSA)中的數(shù)據(jù)。通常對(duì)于生產(chǎn)系統(tǒng)，在應(yīng)用穩(wěn)定后原則上至多保存一個(gè)月。同樣，抽取層中產(chǎn)生的更改日志數(shù)據(jù)(Change Log)也需要定期進(jìn)行刪除。數(shù)據(jù)刪除是由處理鏈進(jìn)行統(tǒng)一處理。抽取層中的數(shù)據(jù)會(huì)用于以后數(shù)據(jù)重構(gòu)或新需求，所以進(jìn)入數(shù)據(jù)

5、倉(cāng)庫(kù)后需要進(jìn)行永久保存，而不需要重新從源系統(tǒng)中抽取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層DSO洗、轉(zhuǎn)換，并且數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層是提供給其他系統(tǒng)的基礎(chǔ)，以保證數(shù)據(jù)口徑一致。輸入倉(cāng)庫(kù)層的數(shù)據(jù)源來自抽取層的數(shù)據(jù)，從抽取層到倉(cāng)庫(kù)層的過程，需要根據(jù)業(yè)務(wù)模型定義完成統(tǒng)一編碼、統(tǒng)一業(yè)務(wù)邏輯的大量工作。倉(cāng)庫(kù)層的數(shù)據(jù)主要供后續(xù)的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)換層或應(yīng)用分析層使用。倉(cāng)庫(kù)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(yīng)用使用。倉(cāng)庫(kù)層采用 DSO 來進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。倉(cāng)庫(kù)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(wù)需求要求，部分抽取層中數(shù)據(jù)可暫時(shí)不保存。倉(cāng)庫(kù)層中的數(shù)據(jù)應(yīng)該是按照業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行集成的數(shù)據(jù)集合。理論上，倉(cāng)庫(kù)層中的數(shù)據(jù)可以隨時(shí)刪除，并從抽取層獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)。但在生產(chǎn)系統(tǒng)中，刪除倉(cāng)庫(kù)層的數(shù)據(jù)需要注意：所有后續(xù)分析層中相關(guān)信息塊中的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行對(duì)應(yīng)刪除，否則會(huì)導(dǎo)致下次從倉(cāng)庫(kù)層抽取增量數(shù)據(jù)時(shí)數(shù)據(jù)重復(fù)。需要強(qiáng)調(diào)的是，在倉(cāng)庫(kù)層中重構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)，必須與原有歷史數(shù)據(jù)保持一致。數(shù)據(jù)分析層MultiCube/Cube進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理，QueryDSO供商、信息集，并不是物理存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。區(qū)別于數(shù)據(jù)抽取層和倉(cāng)庫(kù)層保存了盡可能細(xì)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?yàn)閿?shù)據(jù)粒度會(huì)直接影響信息塊事實(shí)表中的物理存儲(chǔ)的記錄條數(shù)。記錄條數(shù)越多，