Business Intelligence Architecture og Data Warehousing - dummies

> De tidlige dagene med business intelligence-behandling (noe som helst unntatt data mining) hadde en sterk, to-tier, førstegenerasjons klient / server smak. (Noen forretningsmessige intelligensmiljøer som ble hostet på en mainframe og ble forespurt og rapportert ble bygd med en sentralisert arkitektur.)

Konseptuelt var tidlige forretningsinformasjonsarkitekturer fornuftig, med tanke på toppmoderne for distribuert datateknologi (det som virkelig virket, i stedet for dagens internett, dele-alt-på-en-nettside generasjon).

Mange av disse tidlige miljøene hadde imidlertid en rekke mangler, fordi verktøy bare fungerte på en klientdisplay, for eksempel Microsoft Windows, og tillot derfor ikke lett å distribuere løsninger over en bred utvalg av brukere. I tillegg løp lange rapporter og komplekse spørsmål ofte regelmessige arbeidsprosesser fordi de plukket opp datamaskinens minne eller diskplass.

De fleste, om ikke alle, verktøyene ble designet og bygget som

fete klienter - noe som betyr at de fleste funksjonene ble lagret og behandlet på PCen. I tillegg til flaskehalsproblemet måtte alle brukerens PCer oppdateres fordi programvareendringer og oppgraderinger ofte var komplekse og problematiske, spesielt i store brukerbaser. Begynnelsen av en ny epoke med forretningsinformasjonsarkitektur er kommet, uavhengig av om ditt valg er et grunnleggende spørrings- og rapporteringsprodukt, et forretningsanalyse / OLAP-produkt, et dashbord eller en scorecard-system, eller en data miningskapasitet. Selv om produktarkitekturen varierer mellom produkter, holder du øye med noen viktige trender når du vurderer produkter som kan gi forretningsinformasjonsfunksjonalitet for datalageret ditt:

Serverbasert funksjonalitet:

• I stedet for å ha mest eller alt datamanipuleringen utført på brukernes skrivebord, serverbasert programvare (kjent som en rapportserver ) håndterer de fleste av disse oppgavene etter å ha mottatt en forespørsel fra en brukers desktopverktøy. Etter at oppgaven er fullført, blir resultatet tilgjengelig for brukeren, enten direkte (en rapport sendes tilbake til klienten, for eksempel) eller ved å legge inn resultatet på selskapets intranett.

  Nettaktivert funksjonalitet:

• Nesten alle ledende verktøyprodusenter har levert nettaktivert funksjonalitet i sine produkter. Selv om produktmulighetene varierer, legger de fleste produkter ut i mange utførlige rapporter på et selskaps intranett, i stedet for å sende e-postkopier til alle på en distribusjonsliste. Støtte for mobilbrukere:

• Mange brukere som er relativt mobile (brukere som bruker mesteparten av tiden ut av kontoret og bruker bærbare datamaskiner eller mobile enheter, for eksempel en Blackberry, for å få tilgang til kontorbaserte databehandlingsressurser) har å utføre forretningsmessige funksjoner når de er ute av kontoret. I en modell kan mobilbrukere ringe inn eller på annen måte koble til en rapportserver eller en OLAP-server, motta nedlasting av de nyeste dataene, og deretter (etter å ha fjernet og jobbet andre steder), jobbe med og manipulere dataene i en frittstående, frakoblet måte.

  I en annen modell kan mobilbrukere utnytte Wi-Fi-nettverkstilkobling eller datanettverk, for eksempel Blackberry-nettverket, til å kjøre forretningsinformasjonsrapporter og analyser som de har på selskapets intranett på mobilenheten.

  Agent teknologi:

• I en økende trend brukes intelligente agenter som en del av et forretningsmessig miljø. En intelligent agent kan oppdage en stor endring i en nøkkelindikator, for eksempel, eller oppdage tilstedeværelsen av nye data og varsle brukeren om at han eller hun skal sjekke ut den nye informasjonen. Real-time intelligence:

• Å få tilgang til sanntid, eller nesten sanntid, informasjon for forretningsunderretning (i stedet for å vente på tradisjonelle batchprosesser) blir stadig vanligere. I slike situasjoner må en søknad være i stand til å "skyve" informasjon, i motsetning til den tradisjonelle metoden for å "trekke" dataene gjennom en rapport eller en forespørsel. I likhet med tradisjonelle datautvinningstjenester må virksomhetsinformasjonsverktøyet oppdage når nye data blir presset inn i miljøet, og oppdater om nødvendig tiltak og indikatorer som allerede er på brukerens skjerm. (I de fleste av dagens forretningsinformasjonsverktøy er resultatene på skjermen "frosset" til brukeren ber om nye data ved å utstede en ny forespørsel eller på annen måte eksplisitt endre hva som vises på skjermen.)