Oracle BI应用架构：预制分析模型详解与实例

Oracle BI应用技术架构是一个复杂且强大的框架，它着重于预制分析模型的开发、管理和优化。本内容主要涵盖了以下几个关键知识点： 1. **预制分析模型概述**：Oracle BI应用中的预制分析模型是一种预先设计好的分析工具，简化了数据分析过程，用户可以直接利用而无需从头开始创建复杂的查询。这种模型通常包括预定义的工作流、指导性导航，以及安全性/可见性设置，以确保数据的安全和权限控制。 2. **关键组件**： - **基于角色的信息板**：根据用户的角色定制信息展示，提供个性化和高效的数据视图。 - **分析工作流**：预设的流程帮助用户进行数据探索和分析，提高效率。 - **指导性导航**：提供明确的操作路径，便于用户快速定位和理解数据。 - **安全性/可见性**：确保只有授权用户可以访问特定数据，保护企业数据隐私。 - **警报和预先发送逻辑**：系统可以自动发送警报，帮助用户及时获取关键信息。 3. **物理抽象层与逻辑层**：从逻辑层到物理层的抽象，使得数据处理更为高效，包括计算和量度的定义，以及动态SQL的生成，支持高度并行处理。 4. **多层、可定制和模块化设计**：Oracle BI架构支持多层架构，每个层次都可根据需求进行定制，实现灵活的部署和扩展。 5. **数据模型和兼容性**：模型是部署模块化的，支持一致的维度和异种数据库，如Oracle、Siebel、SAP R/3等，通过特定于数据库的索引优化性能。 6. **ETL（提取、转换、加载）概述**：ETL是架构的重要组成部分，提供了批处理、低延迟和直接访问源数据三种方式，确保数据仓库的高效更新。ETL设计注重独立性、模块化和扩展性，适应数据源系统的变更。 7. **Oracle BI Server的角色**：作为数据仓库的核心，Oracle BI Server直接访问源数据，同时整合了联合数据源和第三方系统如Siebel、SAP等。此外，还可以通过通用业务适配器处理没有预包装系统的数据加载。 8. **数据提取与加载过程**：使用各种技术，如Power Connect、SQL等，从源系统中提取数据，转换格式，然后加载到通用临时表，最终通过数据仓库应用程序控制台（DAC）管理整个过程。 9. **性能优化**：渐进式维度支持和高度优化的并发加载，以及批量加载器的广泛兼容性，确保了数据处理的高性能。 10. **成本效益**：与自建ETL解决方案相比，预制分析模型和预打包的解决方案显著降低了实施和维护成本，尤其是在处理复杂数据和大型企业系统时。 11. **处理挑战**：强调对缓慢数据处理的处理能力，通过优化抽取性能和并行执行，提高整个系统的响应速度。 Oracle BI应用技术架构通过预制分析模型，提供了一套完整且高效的解决方案，帮助企业快速搭建和管理数据仓库，支持决策制定和业务洞察。