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俗談商業智能之商業智能架構

時間：2019-01-22來源：互聯網瀏覽數：849次

當我們今天談商業智能的時候，其實現企業信息化就是指的商業智能（Business Intelligence，BI）；傳統的商業智能主要是基于信息技術架構的一套智能化管理工具，比如：ERP、CRM和SCM，只不過現在增加了EPM和GRC等功能或訴求點；其中：ERP：企業資源計劃，CRM：客戶關系管理，SCM：供應鏈管理，EPM：企業績效管理，GRC：企業風險控制等模塊。




早期的商業智能其實就是所謂報表系統，不過這里往往指的是企業級報表，也就是說：企業管理者和決策者可以不借助IT人士就可以得到企業生產經營數據和報表。今天，商業智能可能更加以一種新的面貌呈現數據，成為儀表盤或決策駕駛艙的形態；


當然，我們目前大部分企業的商務智能主要還是在報表體系層面，但隨著信息技術的發展，特別是硬件技術的發展和價格的降低，伴隨著云計算、內存計算、移動應用等，商務智能越來越重要，近年來商務智能一直占據IT變革的前列！


那么商務智能的基本架構是如何呢？我這里簡單描述一下，首先我們看到企業隨著信息化導致海量信息存儲，這里的信息包括：結構化和非結構化信息，如何把這些信息充分利用呢？


1）數據存儲層：這里主要包括結構化信息和非結構化信息，但是如果不能共享和整合這些信息，企業就不能發揮數據決策的作用；


2）數據中間層：企業面臨信息孤島，這時候就面臨：數據整合DI和數據倉庫DW；這里部分通過ETL工具將不同數據結構和類型的數據進行整合；





3）數據倉庫層：一般通過XML將不同結構數據進行整合，這時候就面臨一個數據安全性問題、數據質量問題和元數據管理問題MetaData；有了企業級數據倉庫DW，我們就可以在此進行增值應用；


4）商務智能層：有了數據倉庫DW，就有了干凈和整合的數據，當然這些數據來自ETL工具的數據抽取、轉換和裝載過程，形成面向不同應用的數據集市Data Mart；大部分商務智能主要是CRM、SCM和ERP；


5）數據分析層：主要是OLAP在線分析應用和Data Mining，當然也包括統計分析，數據模型和商業規則等，將這些商業洞察嵌入商業智能；OLAP和數據挖掘是BI的兩個主要增值應用！


6）報表分析層：在DW基礎上，企業會構建各種企業級報表，如果能夠在線OLAP更好，這就是經營分析系統了；當然現在更多的希望是采用地理信息、儀表盤Dashboard和移動報表Web Report等


7）架構應用層：當企業信息整合后，一定面臨搜索Search，這里指的是企業級搜索，KM知識管理和CI競爭情報分析；




7）主題應用層：在查詢、報表和分析的基礎上，面向應用包括：



8）決策支持層： 下面是主要針對電信行業的可能應用


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