L'architecture et les données de Business intelligence entreposage

Les premiers jours de traitement de business intelligence (toute variété, sauf l'extraction de données) avaient une à deux vitesses, la saveur client / serveur forte, de première génération. (Certains environnements d'intelligence d'affaires qui ont été hébergées sur un mainframe et ne interrogation et de reporting ont été construits avec une architecture centralisée.)

Conceptuellement, les architectures de business intelligence a tôt fait de sens, compte tenu de l'état de l'art pour la technologie distribuée de calcul (ce qui a vraiment travaillé, plutôt que de l'Internet d'aujourd'hui, partagez-tout-sur-un-Web-génération de la page).

Beaucoup de ces premiers environnements eu un certain nombre de lacunes, cependant, parce que les outils ont travaillé uniquement sur un ordinateur de bureau client, tels que Microsoft Windows, et donc ne permettait pas pour un déploiement facile des solutions à travers un large éventail d'utilisateurs. En outre, des rapports de longue date et des requêtes complexes souvent un goulot d'étranglement des processus de travail réguliers parce qu'ils englouti mémoire ou disque l'espace de votre ordinateur personnel.

La plupart, sinon la totalité, des outils ont été conçus et construits comme clients lourds - ce qui signifie plus de leur fonctionnalité a été stockée et traitée sur le PC. En plus du problème de goulot d'étranglement, les ordinateurs de tous les utilisateurs devaient être mis à jour parce que les changements et les mises à niveau logicielles étaient souvent complexe et problématique, en particulier dans les grandes bases de l'utilisateur.

Le début d'une nouvelle ère de l'architecture d'intelligence d'affaires est arrivé, indépendamment du fait que l'outil de votre choix est une interrogation de base et le produit de rapports, un produit / OLAP d'analyse d'affaires, un système de tableau de bord ou tableau de bord, ou une capacité d'extraction de données. Bien que l'architecture de produit varie entre les produits, garder un œil sur quelques grandes tendances lorsque vous évaluez les produits qui pourraient fournir des fonctionnalités de business intelligence pour votre entrepôt de données:

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  Fonctionnalité basée sur le serveur: Plutôt que d'avoir tout ou partie de la manipulation de données réalisée sur les ordinateurs des utilisateurs, le logiciel basé sur un serveur (connu comme un serveur de rapports) Traite la plupart de ces tâches après avoir reçu une demande de l'outil de bureau de l'utilisateur.

  Après la tâche est terminée, le résultat est à la disposition de l'utilisateur, soit directement (un rapport est transmis au client, par exemple) ou en affichant le résultat sur l'intranet de l'entreprise.

• Web-enabled fonctionnalité: Presque chaque fabricant de l'outil leader a livré fonctionnalité Web-enabled dans ses produits. Bien que les capacités du produit varient, la plupart des produits Post rapporte largement utilisé sur un intranet de l'entreprise, plutôt que d'envoyer des copies e-mail à tout le monde sur une liste de distribution.

• Aide pour les utilisateurs mobiles: Beaucoup d'utilisateurs qui sont relativement mobiles (les utilisateurs qui passent le plus clair de leur temps hors du bureau et utilisent des ordinateurs portables ou les appareils mobiles, tels que Blackberry, aux ressources informatiques de bureau basés sur accès) doivent exécuter des fonctions de business intelligence quand ils sont hors de le bureau.

  Dans un modèle, les utilisateurs mobiles peuvent composer le numéro ou autrement se connecter à un serveur de rapports ou un serveur OLAP, recevoir un téléchargement des données les plus récentes, puis (après détachement et de travailler ailleurs) travailler avec et manipuler ces données dans un autonome, déconnectée manière.

  Dans un autre modèle, les utilisateurs mobiles peuvent tirer parti de connectivité Wi-Fi du réseau ou les réseaux de données, tels que le réseau Blackberry, d'exécuter des rapports de business intelligence et d'analyse qu'ils ont sur l'intranet de l'entreprise sur leur appareil mobile.

• La technologie Agent: Dans une tendance croissante, agents intelligents sont utilisés dans le cadre d'un environnement de business intelligence. Un agent intelligent peut détecter un changement majeur dans un indicateur clé, par exemple, ou de détecter la présence de nouvelles données, puis alerter l'utilisateur qu'il ou elle devrait consulter les nouvelles informations.

• L'intelligence en temps réel: Accès en temps réel ou presque en temps réel, des informations sur la business intelligence (plutôt que d'avoir à attendre pour les processus de traitement par lots traditionnels) est de plus en plus courante. Dans ces situations, une demande doit être capable de “ poussant ” information, par opposition à la méthode traditionnelle de “ tirant ” les données par le biais d'un rapport ou d'une requête.

  Comme avec les services traditionnels d'extraction de données, des outils de business intelligence doivent détecter lorsque de nouvelles données est poussé dans son environnement et, si nécessaire, des mesures et des indicateurs qui sont déjà sur l'écran d'un utilisateur mise à jour. (Dans la plupart des outils de business intelligence d'aujourd'hui, les résultats sur l'écran sont “ congelés ” jusqu'à ce que l'utilisateur demande de nouvelles données par l'émission d'une nouvelle requête ou autrement changer explicitement ce qui apparaît sur l'écran.)