几种典型的商业智能BI系统架构分析

几种典型的商业智能（BI ）系统架构分析

目前，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岀多种架 构，如分布式商务智能架构，联合商务智能架构等。下图是前 BO 公司定义的商务智能的基本架 构，它是一种开放式的系统架构，可以分布式集成现有的系统。

从这个架构中，我们可以比较清

楚的看岀目前商务智能架构的模式。包括数据层、业务层和应用层三部分。数据层基本上就是 ETL 过程。业务层主要是 OLAP 和Data Mining 的过程。在应用层里主要包括数据的展示，结果分 析和性能分析等过程。

在实际应用中，由于每个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。下面就介绍几种现实系统中的几种

BI 架构。

BO 公司定义的BI 架构

1、简单的BI 架构

这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，最大的优点是容易管

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。 缺点是对于跨地域部署比较困

难，数据实时性差，可扩展性差。

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2、联合的 BI 架构(Federated BI Architecture ) 这种架构比较符合实际的需求，

能够集成自定义的数据仓库，

夕卜包的数据仓库， 架构化的数

据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。 特点是适用于加 速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的

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。 联合的BI 架构包括：集中逆向商务智能架构， 分布逆向商务智能架构， 集中顺序商务智能架构，

分布顺序商务智能架构及混合架构等。

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2.1 集中逆向 BI 架构 (Centralized Upstream BI Architecture )

•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

•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)

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2.2 分布式逆向 BI 架构 (Distributed Upstream BI Architecture )

•中小组织和大型组织都适用

•是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

•实施团队需要良好的沟通

2.3 集中式的顺序 BI 架构 (Centralized Downstream BI Architecture )

•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

•经常目标设定为特殊功能组织或行政中心 •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

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2.4 分布式顺序 BI 架构(Distributed Downstream BI Architecture

-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

-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 )

•比任何理想化模型更接近现实情况 •更适应自然的联盟 •元数据集成更具有挑战性

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