基于ROA的移动实时商业智能框架研究

1 引言

随着企业信息资源的不断积累，越来越多的企业希望通过对商业数据的多维度分析和挖掘，为其决策提供可靠的依据。商业智能(Business Intelligence，BI)是一种由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析以及数据挖掘等部件组成的，能实时地支持企业决策与业务管理活动以及能及时地适应市场需求的一种应用技术。

传统商业智能在数据和信息的实时性及集成性等方面存在明显的不足，企业通常只能在本地查询分析结果，也往往难以及时准确地了解企业内部信息和外部市场动态。其具体表现为：①BI缺乏实时性。无法有效解决数据滞后、分析滞后和决策滞后问题;②BI系统功能单一，缺乏标准化和集成化。企业大多以部门为单位开展商业智能应用，部门间由于各自的商业智能产品具有独特的用户范例、专用格式和元数据管理方式，因此分析结果不一致，信息共享困难。

近年来，国内外学者对实时商业智能进行了大量深入的研究。Richard Hackathon在实时商业智能方面提出了一个价值模型，指出BI价值会在事件发生和企业做出响应的时间段上流失。并提出了潜在数据(Data Latency)、潜在分析(Analysis Lateney)、潜在决策(Decision Latency)3种概念。正是由于这三者的存在，价值才会流失从而使企业错过潜在的商机。周瑾针对企业决策的实时商业智能进行了相关的研究，同时对知识管理(KM)和商业智能的关系进行了深入分析。提出了可以分析处理企业数据、信息、知识并支持企业各项活动的知识与商业智能两者并重的集成模型KMBI。邵亮等人提出了一种实时商业智能框架，并与企业已有的应用系统(如SCM、CRM、KM)等进行集成，使商业智能与企业应用系统之间具有无缝连接性。因此，商业智能的实时性和集成性已被认为是未来该领域的研究热点和应用趋势之一。

移动商业智能是商业智能研究领域中的一个崭新课题。它借助移动通信技术与手段，将BI的实时性和集成性融于一体。本文针对商业智能与智能移动设备的应用现状，通过对传统商业智能系统架构进行改造，提出一个基于ROA的移动实时商业智能(Mobile Real Time Business Intelligence，MRBI)。基于ROA的移动实时商业智能可有效解决BI数据的传输滞后与分析滞后问题。

2 基于ROA的移动实时商业智能框架

ROA(Resource Oriented Architecture，面向资源架构)是包含客户一服务器、无状态、缓存、资源唯一性、分层与可扩展以及按需提供代码等6个约束的一种架构。基于ROA的WEB服务与传统SOA(Service Oriented Architecture，面向服务结构)WEB服务相比，在扩展性、安全性、数据耦合性等方面具有优势，可有效降低系统开发的复杂性，提高系统的可移植性。MRBI客户端采用时间轮询机制提高其实时性。

2.1 MRBI服务器端的架构

在不影响原有BI系统应用的基础上，把其中能够提供服务的功能模块封装成REST资源，从而将移动BI系统与企业现有BI系统进行无缝集成。MRBI系统集成架构如图1所示。

图1 BI系统集成架构图

商业智能系统服务端解决数据ETL(提取、转换、装载)的实时性和数据分析的实时性。在图1中，企业内外数据经过ETL操作换成对企业决策、运行与管理有用的信息或知识，以元数据管理方式将数据存储在数据仓库中。操作型数据存储库主要用于存储企业生产经营活动中产生的各类数据。它只存放当前数据，并定期自动追加到数据仓库中，以满足BI系统实时性的需求。对于实时性要求较高的BI数据，可以通过元数据管理直接发布到移动客户端。

服务器端可以对数据仓库或数据仓库中的数据集市进行数据挖掘、联机分析处理等技术处理。使数据和信息变为辅助决策的知识，知识以适当的方式(如仪表盘、积分卡)展现在用户视图中。

BI服务端接受客户端请求，其控制转发中心依据请求方式(如REST HTTP PUT，GET请求)与URI等特性将请求解析为相应的业务需求。BI系统依据业务需求从数据集市、操作型数据库中读取数据或直接读取实时数据。数据经过数据分析(联机分析处理，数据挖掘，报表分析等)转换成规则数据或资源，由控制转发中心传送至BI客户端。

2.2 MRBI系统移动终端的架构

在BI系统的服务器端架构的基础上，图2给出了基于ROA的MRBI系统移动终端的架构体系。移动客户端采用时间轮询机制及时获取BI数据，实现知识数据实时刷新。为了加速处理过程或减少网络数据传输。可以将一些重要信息通过一定的元数据管理方式安全保存在移动终端中。移动终端读取的数据与信息不仅可以来自企业服务器端的数据仓库(或数据库)，也可以是来自其他移动终端系统数据库中存储的知识数据。

图2 移动终端商业智能处理逻辑处理架构

MRBI移动客户端系统关键流程如下：①移动智能终端自身数据管理系统(如Android联系人管理系统)和BI系统提取、转换、装载数据源，将结果数据存储于移动终端系统数据库和BI数据仓库中;②移动终端发送REST网络请求获取服务器端发送的数据(如报表、关键绩效指标等);③BI系统依据业务需求，将接收的数据存储于底层数据仓库中或将接收的数据直接提供给数据分析层;④对操作型数据存储库进行分析，得到分析结果数据，并依据业务需求将结果数据保存于BI数据仓库中;⑤利用移动智能终端系统，将数据以不同方式展示在用户视图中。

2.3 MRBI移动终端的用户访问认证与通信安全

针对无线网络通信中权限设置不当或越权操作与网络监听截获数据的威胁，我们提出了基于ROA无线网络访问与安全通信框架，如图3所示。

图3 MRBI系统移动终端访问认证与安全通信

(1)在客户端进行身份验证，确保用户的合法性。根据具体使用情况，可以选择HTTP BASIC、DIGEST或者自定义访问认证(如Amazon的Sirepie Storage Service)。

(2)针对使用者，采用授权与访问控制的方式明确权限范围。为不同用户分配不同的权限，以避免越权篡改数据。

(3)使用特定算法计算URI中数据的数字签名(如HMAC-SHA1和RSA-SHA1算法)。将签名作为查询参数包含于资源URI中，从而保护包含在URI中敏感数据的完整性和机密性。

(4)使用TLS(Transport Layer Security，传输层安全)，并配制服务器，只允许使用HTTPS的请求访问机密资源数据，从而维护资源数据的机密与安全。

3 MRBI架构的实现

在基于上述服务器端和移动终端的逻辑结构的基础上，这里给出基于ROA实现的MRBI系统的一个实例。在该实例中，服务器端采用JAVA WEB应用与RESTLET集成模式。手机移动终端采用Android系统。MRBI系统实现的主要流程和部分代码如图4所示。

(1)RESTI。ET与WEB应用集成。Spring提供集成接口将RESTLET集成于JAVA WEB应用中。

图4 MRBI系统实现的部分代码与流程

(2)客户端采用REST HTTP实现网络请求。

(3)服务端解析来自客户端的REST请求，并进行数据分析。服务端依据REST请求进行数据分析，并将结果数据封装成资源传输至客户端。

(4)客户端接受返回数据，将返回数据进行存储、分析与展示。

这里以2010～2011年某企业产品销售分析为例，移动客户端接收BI数据后，利用Android图形插件achartengine进行绘图。图5为移动终端(手机)显示的2010年与2011年销售比较页面视图。这里分别以柱状图和线图形式对数据进行了多维度分析。

图5 Android手机下实现商业智能系统的示例图

4 结束语

传统的商业智能系统发展到现在已经面临较大的挑战。随着知识管理技术、数据分析与挖掘技术、移动通信技术的不断创新，实时商业智能、移动商业智能、云计算商业智能等新一代BI技术将成为企业应用的主流。本文提出的移动环境下移动实时商业智能系统是对传统商业智能系统的变革与改进。鉴于企业或组织的商业智能系统的重要性，移动终端元数据管理方式与数据安全存储有待进一步研究与探讨，在系统HTTP自定义认证提高数据传输安全方面也有待深入研究与实现。

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