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Business Intelligence Architektur und Data Warehousing - Dummies

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Anonim

> Die Anfänge der Business-Intelligence-Verarbeitung (jede Art mit Ausnahme von Data Mining) verfügten über eine starke zweistufige Client / Server-Variante der ersten Generation. (Einige Business-Intelligence-Umgebungen, die auf einem Mainframe gehostet und abgefragt wurden, wurden mit einer zentralisierten Architektur erstellt.)

Konzeptionell machten frühe Business-Intelligence-Architekturen Sinn, wenn man den Stand der Technik für verteilte Computertechnologie betrachtete (was wirklich funktionierte)., und nicht die heutige Internet-, Share-all-on-a-Webpage-Generation).

Viele dieser frühen Umgebungen hatten jedoch eine Reihe von Mängeln, da Tools nur auf einem Client-Desktop wie Microsoft Windows funktionierten und daher keine einfache Bereitstellung von Lösungen über einen breiten Bereich ermöglichten. Benutzerbereich. Darüber hinaus haben lang andauernde Berichte und komplexe Abfragen häufig zu häufigen Arbeitsprozessen geführt, weil sie den Speicher Ihres PCs oder den Speicherplatz auf der Festplatte verschluckt haben.

Die meisten, wenn nicht alle Tools wurden als

Fat Clients entworfen und gebaut - was bedeutet, dass die meisten ihrer Funktionen auf dem PC gespeichert und verarbeitet wurden. Neben dem Flaschenhalsproblem mussten alle Benutzer-PCs aktualisiert werden, da Softwareänderungen und -upgrades häufig kompliziert und problematisch waren, insbesondere in großen Benutzerbasen. Der Beginn einer neuen Ära der Business Intelligence-Architektur ist gekommen, unabhängig davon, ob es sich bei Ihrem Tool um ein einfaches Abfrage- und Berichterstellungsprodukt, ein Business Analysis / OLAP-Produkt, ein Dashboard oder ein Scorecard-System oder eine Data Mining-Funktion handelt. Obwohl die Produktarchitektur von Produkt zu Produkt unterschiedlich ist, sollten Sie einige wichtige Trends im Auge behalten, wenn Sie Produkte evaluieren, die Business Intelligence-Funktionen für Ihr Data Warehouse bereitstellen:

Serverbasierte Funktionalität:
  • Anstatt die meisten oder alle Datenmanipulationen auf den Desktops der Benutzer durchzuführen, wird serverbasierte Software (bekannt als Berichtsserver ) verwendet. erledigt die meisten dieser Aufgaben, nachdem eine Anforderung vom Desktop-Tool eines Benutzers empfangen wurde. Nachdem die Aufgabe abgeschlossen ist, wird das Ergebnis entweder direkt dem Benutzer zur Verfügung gestellt (ein Bericht wird zum Beispiel an den Client zurückgegeben) oder indem das Ergebnis im Intranet des Unternehmens gepostet wird.

    Web-fähige Funktionalität:

  • Fast jeder führende Tool-Hersteller hat in seinen Produkten webfähige Funktionen bereitgestellt. Obwohl die Produktfunktionen variieren, veröffentlichen die meisten Produkte häufig verwendete Berichte im Intranet eines Unternehmens, anstatt E-Mail-Kopien an alle Personen in einer Verteilerliste zu senden. Unterstützung für mobile Benutzer:

  • Viele relativ mobile Benutzer (Benutzer, die die meiste Zeit außerhalb des Büros verbringen und Laptops oder mobile Geräte wie einen Blackberry verwenden, um auf Büro-basierte Computerressourcen zuzugreifen) haben Business-Intelligence-Funktionen ausführen, wenn sie nicht im Büro sind. In einem Modell können mobile Benutzer sich mit einem Berichtsserver oder einem OLAP-Server einwählen oder anderweitig eine Verbindung herstellen, die neuesten Daten herunterladen und dann (nach dem Abtrennen und Arbeiten an einem anderen Ort) mit diesen Daten arbeiten und diese Daten bearbeiten. Standalone, getrennte Art und Weise.

    In einem anderen Modell können mobile Benutzer Wi-Fi-Netzwerkkonnektivität oder Datennetzwerke wie das Blackberry-Netzwerk nutzen, um Business Intelligence-Berichte und -Analysen im Intranet des Unternehmens auf ihrem mobilen Gerät auszuführen.

    Agententechnologie:

  • In einem wachsenden Trend werden intelligente Agenten als Teil einer Business-Intelligence-Umgebung eingesetzt. Ein intelligenter Agent kann beispielsweise eine wesentliche Änderung in einem Schlüsselindikator erkennen oder das Vorhandensein neuer Daten erkennen und dann den Benutzer darauf hinweisen, dass er die neuen Informationen auschecken sollte. Echtzeit-Intelligence:

  • Der Zugriff auf Echtzeit- oder Fast-Echtzeit-Informationen für Business Intelligence (anstatt auf traditionelle Batch-Prozesse warten zu müssen) wird immer üblicher. In diesen Situationen muss eine Anwendung in der Lage sein, Informationen zu "pushen", im Gegensatz zu der traditionellen Methode, die Daten durch einen Bericht oder eine Abfrage zu "ziehen". Wie bei herkömmlichen Datenextraktionsdiensten müssen Business-Intelligence-Tools erkennen, wann neue Daten in ihre Umgebung eingepflegt werden, und ggf. Maßnahmen und Indikatoren aktualisieren, die sich bereits auf dem Bildschirm eines Benutzers befinden. (In den meisten heutigen Business Intelligence-Tools werden die Ergebnisse auf dem Bildschirm "eingefroren", bis der Benutzer neue Daten anfordert, indem er eine neue Abfrage ausgibt oder das, was auf dem Bildschirm erscheint, explizit ändert.)

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