如何构建高效的BI架构？

K-seo • 2024-12-09 19:55 • 行业资讯 • 2 views

BI的架构

一、数据底层

1、数据采集：从ERP、OA、财务等不同业务系统以及外部的数据中提取出有价值的部分。

2、数据ETL：对采集到的数据进行抽取（Extract）、转换（Transform）和装载（Load），合并到企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的全局视图。

3、数据仓库构建：建立面向主题的、集成的、非易失性的，随时间变化的数据集合，用于支持管理人员决策。

二、数据分析层

1、联机分析处理（OLAP）：提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。

2、数据挖掘：使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。

3、查询和分析工具：选择合适的数据分析工具和模型，如机器学习、预测模型等，并建立数据指标体系和分析体系。

三、数据展示层

1、报表和可视化图表：通过数据展示层呈现报表和可视化图表等数据见解，辅助用户决策。

2、数据可视化技术：借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，具体形式包括柱形图、折线图、饼图等基础图表，以及复杂图表搭配多样的交互效果。

四、主要技术支撑

1、ETL工具：如Ardent DataStage、Evolutionary Technologies, Inc. (ETI) Extract、SAS Institute、Oracle Warehouse Builder等。

2、数据仓库产品：包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型。

3、大数据技术：收集、存储、处理、分析大数据的相关技术。

4、元数据管理：描述数据属性的信息，是描述数据的数据。

五、实施步骤

1、需求分析：首先需要对业务需求进行深入分析，明确大数据BI架构的目标和功能要求。

2、架构设计：根据需求分析结果，设计合适的架构方案，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面的设计。

3、技术选型：根据架构设计方案，选择合适的技术和工具，如分布式计算、NoSQL数据库、OLAP等。

4、系统开发：按照架构设计方案进行系统开发和实现。

5、测试与部署：对开发完成的系统进行测试和部署，确保系统的稳定性和性能。

6、运维与优化：对部署好的系统进行持续的运维和优化，包括数据质量管理、系统监控和性能优化等。