商业智能BI数据架构设计深度解析

该资料是关于大数据分析技术的分享，主要聚焦在商业智能（BI）架构设计，特别是数据架构的设计方面。文档包含了36页的内容，涵盖了从引言到各个数据层次的设计与使用，深入探讨了BI环境中的数据处理流程。 大数据分析技术是当今信息技术领域的重要组成部分，它通过收集、处理和分析海量数据，为企业决策提供有力的支持。商业智能（BI）是大数据分析的一种应用，它将数据转化为可操作的洞察，帮助企业进行战略规划和运营优化。 在BI环境中的数据层次设计中，通常分为以下几个关键阶段： 1. 近源模型层：这一层尽可能地模仿源系统，保持业务数据的原始状态，并保留短期的历史记录。目的是快速访问业务数据原貌，同时简化处理，以满足对源系统数据的直接访问需求。 2. 整合模型层：面向全局，强调数据整合，采用主题设计，提供规范化的共享数据。这一层的数据通常是中性设计，易于扩展，能够支持各种业务需求，且保留长期的历史信息。 3. 共性加工层：在此阶段，数据进行初步的加工，根据业务理解提炼出应用需求的共性。这里会创建不同粒度的数据，增加业务含义，为上层应用提供基础数据，同时也可供业务人员直接访问。 4. 应用集市层：这是面向特定应用的数据集市，根据各业务部门的具体需求定制。每个集市独立，形式各异，提供针对性的数据服务。 在设计这些层次时，需要考虑的关键点包括数据的全局性和局部性、冗余与非冗余、更新频率以及数据的稳定性。例如，是否需要保持数据的一致性，是否允许数据冗余，以及如何处理频繁变化的数据等。 此外，技术缓冲层作为一个纯技术层面，主要负责数据的加载和转换，通常包含增量和全量数据，以满足重计算和查询的需要，但并不直接对外提供数据服务。 通过这样的层次设计，BI系统能够高效地管理和处理大数据，确保数据的质量和可用性，同时满足不同应用场景对数据深度和广度的需求。这有助于企业实现更智能的决策，提升业务效率，以及发掘潜在的市场机遇。