商业智能与数据仓库：架构、工具与市场动态

数据仓库的体系结构与商业智能（BI）紧密相连，它是企业中用于支持决策制定的重要组成部分。这个体系结构主要包括以下几个关键元素： 1. **操作型数据源**：这是数据仓库的起点，包括各种日常业务系统（如ERP、CRM等）产生的大量实时数据。这些数据源通常用于支持日常运营活动，如报告查询、应用开发和企业信息系统（EIS）。 2. **BI工具**：商业智能工具如OLAP（在线分析处理）工具，它们专为复杂的数据分析和多维度查询而设计，帮助用户提取有用的信息。此外，还有数据挖掘工具，能够发现隐藏在大量数据中的模式和趋势。 3. **仓库管理器**：负责管理和维护数据仓库，确保数据的完整性、一致性和可用性。它包括元数据管理，即对数据的描述性信息进行跟踪，便于理解和使用。 4. **数据类型**：数据仓库通常包含三种类型的数据：高度综合数据（提炼过的、高度概括的业务信息）、轻度综合数据（部分整合但未做深度处理的数据）和细节数据（原始、未经处理的业务数据）。 5. **集成管理器和查询管理器**：前者负责数据的抽取、转换和加载（ETL）过程，后者则提供查询和分析功能，使用户能够方便地访问仓库中的数据。 6. **数据仓库层次结构**： - **数据集成层**：从操作型数据源中抽取数据，经过清洗和转换，形成适合分析的结构化数据，存储在企业级中央信息数据库中。 - **数据仓库层**：基于业务需求构建数据模型，将数据抽象为分析主题和子主题，创建数据仓库或数据集市，用于深入分析。 - **数据展示层**：通过各种工具如报表、仪表板、统计分析和多维联机分析，将分析结果以直观的方式呈现给用户。 7. **BI市场发展与竞争**：2006年至2009年期间，BI市场经历了显著的并购活动，如BusinessObjects、Oracle、SAP和IBM等公司的并购，显示了市场的激烈竞争。这些大公司如Oracle的Hyperion、SAP的BusinessObjects、IBM的Cognos等产品在国内大型企业中占据主导地位。 8. **BI用户选型**：企业在选择BI工具时，会考虑多个因素，如技术成熟度、功能适用性、成本效益等，主流厂商的产品依然是重要的参考。 9. **BI主要内容与工具**：ETL是商业智能的核心组件，它涉及到数据的抽取、转换和加载过程。此外，数据仓库模式设计器则用于设计数据架构，使之更好地支持分析需求。 数据仓库的体系结构是构建企业商业智能战略的关键基石，通过有效地组织、存储和分析数据，为企业决策者提供有价值的信息洞察。随着技术的发展和市场动态，BI工具和解决方案也在不断进化，以适应日益增长的数据驱动业务环境。