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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
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。

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,外包的数据仓库,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。

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)
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
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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