企业级大数据BI架构详解：层次设计与应用案例

本文档深入探讨了企业级大数据BI架构方案的设计与实践，重点关注在BI环境中数据层次的构建与管理。首先，文章从引言开始，介绍了BI环境的重要性及其在企业决策支持中的核心地位。在BI架构中，通常分为以下几个关键层次： 1. 近源模型层：这一层次直接基于源系统进行模型设计，尽可能保持业务数据的原始状态，以便快速获取最新信息。数据处理较为简单，只进行基础的处理，主要考虑数据的短期保留策略。 2. 整合模型层：这是数据处理的核心层，面向全局，强调数据整合。通过主题设计，提供标准化和共享的视角，同时支持长期历史数据的存储，确保信息的全面性和一致性。 3. 应用集市层：这一层根据具体业务需求进行定制，服务于特定的应用场景，提供灵活的数据服务，但并不直接对外提供数据。 4. 共性加工层：这是一个初步的数据加工层，侧重于提炼和整理数据，以便更好地满足不同应用程序的需求，同时保持与源系统的结构一致性。 5. 技术缓冲层：作为纯技术层面，主要用于ETL（提取、转换、加载）过程，处理增量和全量数据，提供数据加载和转换的支持，但这个层次不直接向外部用户提供数据。 6. 数据组织形式的考虑：在设计过程中，需要权衡数据的全局性、冗余度、更新频率等因素，以适应不同场景的需求，例如，是否是面向全局还是局部，数据是否冗余，以及数据的稳定性。 在整个架构中，数据从近源模型层经过整合，逐渐提炼和标准化，最终为BI应用提供准确、一致且高效的数据支持。通过这样的设计，企业能够优化数据利用效率，提高决策的精准性和时效性。作者建议读者参考Longtop GROUP公司的案例，或者访问三通it学院www.santongit.com 获取更多相关资源和实践经验。