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。