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建立企业级BI平台需掌握六大要点根据统计,目前大多较具规模的企业都同时拥有一种以上的商业智慧工具,主要都是由于之前所选购的商业智能工具无法满足日益复杂的应用环境,以致要再重新购买合用的工具;另一个原因则是,以往企业所使用的商业智能工具只能提供部门级的数据运算,当数据急剧成长,或者是使用者大量增加时,原本的系统就无法提供比较好的效能,只好花钱再购买另一套工具。
因此,若有一个完整的企业级商业智能应用架构,能提供多方面的应用功能,满足不同阶层使用者对于商业智能应用的需求,且系统可以随着经营规模的扩大而弹性成长,不会因不敷使用,而被迫放弃原有的投资,企业将能大幅减低信息成本的支出压力,省下大笔重复购买商业智慧工具的浪掷。 而一个整合性企业级商业智能应用平台至少要能够满足下列六项机制: 1. 完整的建置及管理机制 (Full Functions Scope of Project Development and Administration) 人们了解OLTP交易系统上所需之严谨管理机制,如交易完整性、数据安全性、环境版本控管性等考量因素,却常忽略OLAP系统建置时,亦需要将此类因素同等纳入考量。MicroStrategy提供Administrator模块,可协助管理不同环境间的分析项目,让系统管理者或项目开发人员可管控各式分析报表的版本及上线流程,并可比对并整并(Migration)二个不同版本分析项目之间的差异,避免因版本的误差,造成错误的决策。 2. 无障碍之使用者接口 (100% Customizable Interface) 企业级商业智慧分析已不再是高阶决策主管专享之服务,如何藉由此一运用来达到多重目标,如协助决策主管作较佳之决策、业务人员深耕客户关系,从而降低整体营运成本、提升企业获利能力,才是其最终目标。MicroStrategy以纯Web的方式提供前端各层级使用者作为操作接口,这些功能完全不需下载或安装任何外挂程序,如此可避免安装失败造成无法使用的困扰,系统提升新功能时,也不需对使用者的环境逐一进行升级作业,减少的维护与部署的成本。 3. 严谨且多层次的安控机制 (Multi-Tier Security Functions) 现今企业期许将“数据”转换成“信息”的分析应用广泛的推广,使用层面由企业内部延伸至外部合作伙伴,终至服务外部的客户。影响所及,数据加密与数据传输、使用者身份认证及授权、支持多层式防火墙架构等安全机制,将严格考验BI产品设计之周密性。以数据传输而言, MicroStrategy除了128bit SSL加密之外,在Web服务器与MicroStrategy Intelligence Server之间再提供了128bit TEA加密机制,且对于系统的关键性数据,再以160bit RIPEMD方式加密储存传输,以确保数据安全。 4. 大小通吃的分析技术架构 (MOLAP vs ROLAP Architecture) 由于企业数据量的巨幅成长,伴随着分析维度的复杂化、分析需求的实时化及使用者的普遍化,早期以MOLAP Cube为主的中小型BI分析产品即刻面临巨量的后端数据库、跨部门的分析维度、实时且巨量的在线分析需求及数以千计的上线人数等多种挑战,而事实证明传统的分析架构无法满足上述需求。MicroStrategy以ROLAP作为主要的分析架构,再辅以特有的Intelligent Cube,提供MOLAP分析功能,如此可兼具ROLAP的分析弹性、处理大量数据的能力,以及MOLAP优秀的分析效能。 5. 无接缝式的软硬件效能整合 (Seamless Performance Interface) 流畅的商业智慧分析应用实际上包含多种软硬件产品及技术的结合,例如后端巨量数据的储存引擎或中介数据库、快取机制等效能整合机制,如何能于每一环节提供标准且原生之连结技术以达至效能最佳化,是BI产品之另一挑战。MicroStrategy对后端的数据库的存取提供了最佳化的SQL引擎,它可针对不同厂牌的数据库,产生其相对的最佳化SQL查询指令;MicroStrategy亦提供了系统快取的功能,能对最近取用过的数据进行快取,以加速下次的响应速度。 6. 丰富的系统整合工具组及内建分析函数(SDK & Plug-in Functions) “客制化”这个议题,长久以来一直是客户端考量采用任一软件前必考之题,以BI而言,如何与企业之Portal整合?如何与企业之OA整合?如何与企业之Applications整合?都是客户心中待解的疑虑。MicroStrategy提供SDK模块,透过SDK可对MicroStrategy Web进行客制化,调整其外观或操作方式,亦可透过SDK直接叫用MicroStrategy服务器所提供的全部功能,可轻易与企业内部应用系统进行整合。 责编: 微信扫一扫实时了解行业动态 微信扫一扫分享本文给好友 著作权声明:kaiyun体育官方人口
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