商务智能的架构体系和技术工具
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摘要：商务智能属于信息管理领域的前沿课题，本文首先对它的定义和发展背景进行了简要阐述，然后对其整体的结构和底层的基础设施进行了重点剖析，并进一步对商务智能技术工具的类型、处理对象、战略价值、市场定位等进行了对比，最后对商务智能的未来趋势进行了归纳总结。
关键词：商务智能；架构；技术工具；趋势
中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)12-21665-02
The Architecture and Technical Tools of Business Intelligence
LONG Qing-yun,HU Qiao-duo
(Shanghai Business School,Shanghai 200235,China)
Abstract:The research of business intelligence is new and hot in the field of information management. This paper firstly sketches the definition and development background of BI. Then, it analyzes the architecture and infrastructure of BI in depth, and compares the strategic value, oriented object and marketing location of BI technical tools. In the end, it predicts the trends in BI future.
Key words:Business Intelligence;Architecture;Tools;Trend
1 引言
随着经济全球化和信息时代、知识经济的到来，企业所处的环境更加复杂多变，市场竞争更加激烈，企业自身的组织结构也越来越复杂、规模越来越庞大。在此环境下，企业要想求得生存和发展，就必须高效运营、正确决策、快速响应，这就需要一种手段来帮助企业对经营过程中产生的大量数据和资料进行收集、整理、分析和评估，进而做出正确的预测，从而实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化，这种手段就是商务智能（Business Intelligence,简称BI）。
2 商务智能的定义和发展背景
商务智能属于信息管理领域的前沿动向，尽管很多科研机构和IT巨头如微软、IBM、ORACLE等将其作为重点进行研究并取得了相当成就，但它毕竟是新生事物，很多原理、技术、基础平台甚至核心概念都没形成统一的标准。关于商务智能的定义众说纷纭，在总结多个较权威版本的商务智能定义之后，笔者给出了自己的定义：商务智能是企业利用数据仓库（DW）、数据挖掘（DM）、在线分析处理（OLAP）、决策支持系统（DSS）等现代信息技术对企业经营过程中产生的大量结构化和非结构化商务数据和信息进行收集、整理、分析，以便辅助企业做出正确决策、采取有效商务行动、优化完善商务流程、全面提升商务绩效的工具、方法、技术的统称。图1是全球著名的商务智能学术机构――美国数据仓库研究院于2003年发表的“商务智能就是数据提炼厂”图解，这一图解可以为上述商务智能的定义提供形象化的解释。
图1 商务智能就是数据提炼厂图解
3 商务智能的架构体系
商务智能的架构体系是商务智能的整体的结构和底层的基础设施，商务智能与其架构体系的关系就如房屋与地基之间的关系，没有科学的、牢固的、完善的架构体系，商务智能的建造和效能发挥几乎是不可能的。关于商务智能的架构体系，业界有六大颇有影响力的方案：恩门的企业信息工厂、扎克曼的企业框架、美国数据仓库研究的商务智能组件架构、Gartner的商务智能框架、商务智能厂商Business Object的商务智能架构、商务智能厂商Microstrategy的商务智能架构.在上述六大商务智能架构方案中，最被推崇的是恩门的企业信息工厂。如图2所示，企业信息工厂的关键组成部分如下：
(1)运作系统（Operating Systems）：是支持日常运作的内部和外部的核心系统（如，ERP，遗留系统等）。这些运作系统是数据仓库和数据运营店的数据来源，可以通过软件编程接口（API）来访问。
(2)数据获取（data acquisition）：是捕捉、整合、转换、清洗、改造源数据和把源数据装到数据仓库和数据运营店的一系列过程，其中数据改造过程是对数据进行调查、标准化、清洗进而整合数据的过程。
(3)数据仓库（data warehouse）：是具有主题导向的、整合的、因时间而变异的、已有数据不变动的数据集合，常见的类型有：企业数据仓库、探索型数据仓库、挖掘型数据仓库。
(4)企业数据仓库（enterprise data warehouse）：是整个架构的中心，它容纳着小粒度的、经过整合的、富含历史信息的、全面的数据，这些数据是数据集市、探索型数据仓库、挖掘型数据仓库、运营数据店的数据源，因此，企业数据仓库是所有数据仓库、所有决策支持系统的基石。
(5)数据集市（Data Mart）：数据集市是从数据仓库中演化出来、用来专门支持某一业务单位或商务职能的具体的分析要求的、定制化的或总结过了的数据。它利用对战略性数据的共同的企业视图来为业务单位提供更大的灵活性、控制能力和履行职责的能力。
(6)运营数据店（operational data store）：是用来支持企业的战术性的决策过程的、具有主题导向的、整合的、当前的、变化的数据集合，它是业务管理的数据整合的中心点，提供一个企业数据的共同视图。
(7)存储管理（storage manager）：由管理数据的众多流程构成，包括数据的备份、恢复、分解、总结、聚合、从备用存储系统中存取数据。
(8)网络环境（web environment）：是企业内部系统与外部系统的交接口，由本地数据运营店（local ODS）、会话分析（session analysis）、cookie识别（cookie cognition）、网络日志（web log tapes）、预先对话（preformatted dialogue）、对话管理（dialogue manager）等构成。
(9)粒度管理（granularity manager）：是一种对网络环境下网络日志里的点击流数据进行简化、归纳、编辑、转换的软件。
图2 商务智能的架构（企业信息工厂）
商务智能的技术工具是商务智能的最终实现形式，它帮助用户导入和操纵数据并控制用户与数据之间的互动。根据这些工具特定的处理对象、战略价值、市场定位，可以将这些技术工具分为以下六大类：
(1)查询和分析报告：是最早的商务智能手段，通常位于用户的电脑桌面，用户可以利用这些工具作一些简单的分析和报告，把他们展现在屏幕上或打印出来。