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1、CHAPTER 5 商業智慧的技術根基,從資料倉儲到資料整合工具,第五章 內容大綱,商業智慧的架構和基礎建設架構 資料倉儲 資料超市 營運資料店 元資料 擷取/轉換/載入工具,恩門的企業資訊工廠,資料來源：,紮克曼架構,美國資料倉儲研究院的商業智慧架構,資料來源：美國資料倉儲研究院 (www.dw-),Gartner公司的商業智慧架構,商業智慧技術基礎建設評估,商業智慧軟體廠商的架構舉例,Business Objects 公司的商業智慧架構 MicrosStrategy 公司的商業智慧架構,Business Objects公司的商業智慧架構,MicrosStrategy公司的商業智慧架構,第五
2、章 內容大綱,商業智慧的架構和基礎建設架構 資料倉儲 資料超市 營運資料店 元資料 擷取/轉換/載入工具,資料倉儲的定義,資料倉儲的概念是由比爾恩門和拉夫金寶兩位先驅者最早界定的。1990年，恩門是這樣定義資料倉儲的：“支持管理層的決策過程的、具有主題導向、整合、具時間性、累積等特性的資料集合”。,Gartner公司的資料倉儲架構,圖5.8 Gartner公司總結的資料倉儲架構,Ken Orr Institute資料倉儲的架構,資料來源：,資料倉儲的商業利益（以製藥公司為例）,敏捷性資料倉儲的到來,企業管理風格對資料倉儲的影響,資料倉儲就緒程度評估一覽表,資料倉儲和商業智慧的執行步驟,資料倉儲
3、的“拓撲結構”,資料倉儲的整合類型,資料倉儲專案失敗的三個原因,缺乏溝通 缺乏適當的專業技術建議 缺乏適當的專案計劃,創投不支援資料倉儲的原因,資料倉儲是架構而不是技術 資料倉儲傾向於基礎建設 資料倉儲不是在矽谷發明的 投資者很難從資料倉儲中獲取利益 了解資料倉儲能為公司做什麼，了解整合的作用和歷史價值是一項複雜的任務 資料倉儲的回收期是長期的、間接的 資料倉儲的益處是不易見的 創投喜歡“乾淨的方案” 創投喜歡追求流行,選擇資料倉儲的廠商和產品所面臨的挑戰,資料倉儲和商業智慧產品選擇的基本標準,資料倉儲資料庫的選擇標準,Gartner公司關於用於資料倉儲的資料庫廠商的“神奇象限”,Gartne
4、r公司的資料倉儲發展趨勢圖,2002年資料倉儲的十大發展趨勢,盈虧問題隱現，革新仍在繼續 10.越來越注重盈虧問題 9.強調應用程式 VS 資料倉儲 8.越來越瞭解如何對“成功或失敗”問題做出正確分析 7.非結構化資訊的增長 6.快速反應的決策支援 5.EAI 和 ETL 工具的整合 4.廠商的整合 3.客戶資料整合 2.資料超市整合 1.資料倉儲規模不斷增長,資料倉儲的原則,1.資料倉儲的其他方案不能滿足商業要求 2.其他備選方案也面臨顯著的技術挑戰 3.資料倉儲的花費並不一定最多 4.確保從商業智慧中獲得最大程度的好處,第五章 內容大綱,商業智慧的架構和基礎建設架構 資料倉儲 資料超市 營
5、運資料店 元資料 擷取/轉換/載入工具,資料超市的定義,資料倉儲涵蓋整個企業的資料與人員，而資料超市只包含特定範圍的資料。資料倉儲的工作是儲存大量的資料，很少考慮或不考慮企業怎樣觀看資料，而資料超市的主要考慮恰恰相反，它聚焦于易使用性、敏感資料的分離、報告速度和資料的總體展現。因此它可以更快速與低成本建立。,資料超市的益處,1.遞增式開發 2.便於用戶了解 3.便於管理的片段 4.容易操縱 5.更好的報告效果 6.使用分散式技術 7.能隨時隨地使用第三方工具,資料倉儲與資料超市的關係,資料來源：Gartner公司,資料倉儲與資料超市間的差異,資料超市的迷思,1.資料超市是小的 2.資料超市可以
6、更容易地建立， 更快速地部署 3.資料超市容易成長為資料倉儲,資料超市的指導原則,為資料超市專案建立與資料倉儲專案分開的人才團隊 把資料超市的計畫工作為資料倉儲專案所用 對急需戰術性方案的商業領域之敏銳感受力 把資料來源的數量限制在3個以下 建立防止資料超市氾濫的政策,資料超市的成本,圖5.21 資料超市的高昂成本,第五章內容大綱,商業智慧的架構和基礎建設架構 資料倉儲 資料超市 營運資料店 元資料 擷取/轉換/載入工具,營運資料店的定義,營運資料店是通常用做資料倉儲的暫時儲存區的一種資料庫。跟含有靜態資料的資料倉儲不一樣，其內容在商業營運的過程中不斷更新，是針對快速、小量資料的基礎上進行相對
7、簡單的查詢而設計的，與在資料倉儲中大量資料的基礎上進行的複雜查詢不同。營運資料店特別像人的大腦中只儲存最近資訊的短期記憶，相反地，資料倉儲更像儲存那些相對較久資訊的長期記憶。,營運資料店的架構,營運資料店與資料倉儲間的差異,資料模型和使用狀況上的差異 價值新鮮度方面的差異 資料移動及時性的差異 詳盡程度方面的差異,營運資料店的種類,一級營運資料店 這種營運資料店是同步更新的，通常處於高效能的、交易主導的環境中； 二級營運資料店 這種營運資料店儲存資料並向前更新； 三級營運資料店 非同步地、分批地、超過24小時才更新的營運資料店。,營運資料店的應用,適合運用營運資料店的情況 主題領域報告 功能性
8、的整合 不適合運用營運資料店的情況 作為資料倉儲中所有資料的單一來源 營運資料店只被用做具體到部門的應用軟體,營運資料店與即時企業間的關係,資料倉儲裏面的高品質資料適合進行策略性的決策，但由於資料延遲而不適合進行即時的分析。營運資料店的資訊通常是最新的，對於即時分析和各種營運性、戰術性的決策來說是至關重要的。資料倉儲和營運資料店都是即時企業整體架構中重要的組成元素。但是，對於即時分析而言，營運資料店是不可替代的。儘管二者都能夠使用戶認識到資料中的意涵，但營運資料店能夠提供即時性。這種即時分析的能力促進了快速、符合時間要求的決策。完善營運資料店的建設，為企業快速反應機制打下堅實的基礎。,第五章
9、內容大綱,商業智慧的架構和基礎建設架構 資料倉儲 資料超市 營運資料店 元資料 擷取/轉換/載入工具,Metadata的定義,用來描述其他資料的資料，在資料倉儲中用來描述資料的擷取、轉換規則和自動化、安全方面的資訊。 Metadata應至少具備兩個特徵才對企業有意義： 被企業視為值得追蹤和管理的一項資產； 是關於某一項資產的抽象層面的資訊，而不是所有的細節資訊。,Metadata與非Metadata的條件,全面的Metadata庫,Metadata的9個類別,架構劃分與Metadata庫類別矩陣,莫斯和阿特瑞對Metadata的分類,Metadata組成部份按優先性分3類,1.必需的 2.重要
10、的（有益但並不是必需的） 3.可有可無的（可以延遲到未來的商業智慧應用軟體中）,Metadata庫的分析活動,Metadata庫在分析過程中的注意事項,Metadata庫的使用情況 Metadata模型的要求 Metadata庫安全性 Metadata的擷取 Metadata的遞送 人員問題,Metadata庫的設計步驟,Metadata庫在設計時的注意事項,已有的Metadata庫 Metadata庫產品 介面 人員,Metadata庫開發的步驟,Metadata庫在開發時的注意事項,Metadata庫產品需要的是什麼樣的介面 定制的Metadata庫 人員 為生產做準備,資料倉儲Metad
11、ata的整合方式,第五章 內容大綱,商業智慧的架構和基礎建設架構 資料倉儲 資料超市 營運資料店 元資料 擷取/轉換/載入工具,資料擷取、轉換與載入的定義,擷取、轉換與載入是指整合來源資料並把它載入到資料倉儲的方法。在通常情況下，這三種獨立的功能結合在單一的工具中。首先，“擷取”功能從確定的來源資料庫中讀取資料，並從中擷取出想要的子集；然後，“轉換”功能利用規則或查閱表把獲得的資料轉換成理想的狀態，或者先把獲得的資料與其他資料結合起來，再把它們轉換成理想的狀態；最後，“載入”功能把所產生的資料寫進目標資料庫中。擷取、轉換與載入過程的目的在於把各個不同的平臺的資料；依標準格式合併到決策支援環境下
12、的商業智慧資料庫。,資料擷取、轉換與載入的設計步驟,資料擷取、轉換與載入在設計時的注意事項,工具 資料擷取、轉換與載入的暫存 資料擷取、轉換與載入的流程 效能考慮 調解 品質指標,資料擷取、轉換與載入的設計步驟,資料擷取、轉換與載入在設計的注意事項,源資料擷取 資料擷取、轉換與載入工具 資料擷取、轉換與載入過程的依賴性 資料擷取、轉換與載入測試 資料擷取、轉換與載入的技術考量,資料補捉與移動工具的能力,整合經紀人和擷取、轉換與載入工具之間的異同,選擇合適的資料擷取、轉換與載入產品的考慮因素,擴展性 容易使用 效能 價格 驗證,Gartner公司關於資料擷取、轉換與載入廠商的神奇象限,資料來源：Gartner公司,資料擷取、轉換與載入工具的市場趨勢,資料擷取、轉換與載入產品的市場曾經十分輝煌，2000年的軟體授權收入比前一年增長20%。但是，從2001年開始，市場增長趨於緩慢，2002 和2003年增長都只是一位數。據Dataquest的預測，該市場從2003年到2005年的複合年均增長率只有3.3%。 資料擷取、轉換與載入產品跟整個資訊技術行業一樣處於高峰之後的低谷。但是，隨著企業對資料倉儲和商業智慧的投資程度的提高，在資料倉儲以外的資訊管理領域找到使用需求，資料擷取、轉換與載入技術和工具未來的天空還是很明朗的。,
