一、BI的兩類(lèi)、三種結果模式
BI的兩類(lèi)、三種結果模式指BI從應用和技術(shù)兩種視角切入，可以歸納出各三種結果模式，并形成BI靈活性配置的應用/技術(shù)矩陣。如下圖1所示。應用類(lèi)型的三種結果模型分為：流程型模式、結果型模式和綜合型模式;技術(shù)類(lèi)型的三種結果模型分為：數據集市模式、數據倉庫模式和平行模式;各自?xún)热菀?jiàn)本文后續描述?！ ?/p>
圖1 BI的靈活性配置的“兩類(lèi)、三種”結果模式
文中對數據倉庫一詞，采用著(zhù)名的數據倉庫專(zhuān)家W.H.Inmon的定義。數據集市的含義主要以理解另一權威Ralph Kimball 的著(zhù)述為準。
Inmon在其著(zhù)作《Building the Data Warehouse》一書(shū)中給予如下描述：數據倉庫(Data Warehouse)是一個(gè)面向主題的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相對穩定的(Non-Volatile)、反映歷史變化(Time Variant)的數據集合，用于支持管理決策。
Kimball 將數據倉庫定義為“滿(mǎn)足查詢(xún)和分析的事務(wù)處理數據的拷貝的特定結構”。他說(shuō)“數據倉庫僅僅是構成它的數據集市的聯(lián)合”。他認為“可以通過(guò)一系列維數相同的數據集市遞增地構建數據倉庫”。每個(gè)數據集市將聯(lián)合多個(gè)數據源來(lái)滿(mǎn)足特定的業(yè)務(wù)需求。通過(guò)使用“一致的”維，能夠共同看到不同數據集市中的信息，這表示它們擁有公共定義的元素。
依據用戶(hù)對職責范圍內所做決定的難度和所需的時(shí)間長(cháng)度，BI應用有三種結果模式：結果型BI模式、流程型模式和綜合型模式?！ ?/p>
圖2 基于應用的BI三種模式方格圖
(一)模式一：結果型BI模式
結果型模式指為特定的某方面的管理需求提供智能的模式，為管理層服務(wù)，有較高的邏輯性。結果型模式綜合多個(gè)操作型軟件引入智能，產(chǎn)生在不同層度輔助有關(guān)用戶(hù)做出“職責范圍內事項的最佳決定”的各種展示結果。如普通報表/查詢(xún)、儀表盤(pán)、營(yíng)銷(xiāo)計劃書(shū)，BCG矩陣等。
(二)模式二：流程型BI模式
流程型模式用于操作型軟件中，在操作層人員操作過(guò)程中內嵌智能，提供及時(shí)反饋并立即作用于工作流和，輔助用戶(hù)的日常工作，提高工作效率和優(yōu)化工作結果。如對業(yè)務(wù)員操作過(guò)程對目標客戶(hù)的智能篩選，及時(shí)查詢(xún)、及時(shí)驗證，邏輯較為簡(jiǎn)單。流程型模式工作協(xié)同的連結很強，需要通過(guò)采取軟件的即時(shí)通信，或者手機短信，或者是電子郵件。
(三)模式三：綜合型BI模式
綜合型模式是一種轉變模式或臨界模式。轉變模式是指流程型模式向結果型智能轉變，或功能型智能向流程型智能轉變;臨界模式指既適合結果型智能、又適合于流程型智能的情況?！ ?/p>
圖3 BI三種運作模式——針對業(yè)務(wù)
(一)模式一：數據集市模式
數據集集市的兩種分類(lèi)，一是與數據倉庫的關(guān)系可以分為獨立的數據集市和非獨立的數據集市;二是與數據庫的關(guān)系，可以將面向獨立主題的數據庫稱(chēng)為數據集市。此處的數據集市模式指獨立的數據集市，或者為面向獨立主題的數據庫的復制。
數據集市模式是構造BI系統的模式之一，指以面向部門(mén)級應用為導向，通過(guò)數據集市的形式組織數據，并在OLTP系統中嵌入分析，輔助操作過(guò)程中的智能判斷和涉及該OLTP系統的決策優(yōu)化。數據集市在未來(lái)數據一致情況下形成數據倉庫。如圖1所示的數據集市模型，反映了“急用先行”的BI運作思路。
圖4 BI的數據集市模式
數據集市模式特點(diǎn)：1、是面向特定主題的BI系統數據。2、集市中的數據量根據特定的OLTP系統而定，可能很多，也可能很少。3、管理中層和操作層的數據應用。4、部門(mén)層次的操作型數據存儲(ODS)，解決管理中有時(shí)需要同時(shí)涵蓋流程操作和即時(shí)分析的矛盾，以支持操作環(huán)境和立即做出的決策。5、以用戶(hù)驅動(dòng)為主的建模方式。
數據集市模式的運用：根據適合的行業(yè)和產(chǎn)品價(jià)值環(huán)節及企業(yè)發(fā)展階段，CRM，SCM、HRM系統及可以包含于上述系統中的各個(gè)小系統，可使用數據集市模式。其匹配過(guò)程依據BI三維框架的三層漏斗。
數據集市有以下優(yōu)點(diǎn)：數據集市的建設周期短(只需幾個(gè)月)，投資小，見(jiàn)效快;部門(mén)用戶(hù)完全擁有自己的數據集市可以根據需要定制其中的數據;數據集市的使用可以解決各部門(mén)對數據倉庫資源的競爭，提高處理速度。
(二)模式二：數據倉庫模式
數據倉庫模式是BI的傳統模式，指以數據倉庫為核心，組織企業(yè)所有OLTP系統的數據及外來(lái)數據，形成以數據驅動(dòng)為主的建模方式和前端展示方式，可以在企業(yè)級層面提高決策優(yōu)度和提升管理能力。通常數據倉庫模式抽取倉庫內單獨主題相關(guān)的數據，形成數據集市以實(shí)現對應用的支持。如圖2所示,體現了“規劃先行，分步實(shí)施”的BI運作思路?！?/p>
圖5 BI應用的數據倉庫模式
數據集市模式和數據倉庫模式同時(shí)實(shí)施，稱(chēng)為平行模式。通常表現于由一個(gè)全局性數據倉庫的數據模型作指導，同時(shí)建立一個(gè)或多個(gè)數據集市和全局性數據倉庫。平行模式由于存在企業(yè)級的整體規劃，各部門(mén)開(kāi)發(fā)各自數據集市時(shí)相關(guān)規范更易于統一。概括起來(lái)，稱(chēng)為““規劃先行，分步實(shí)施，急用同步”。
圖6 BI應用的平衡模式
(四)三種模式的比較
數據集市模式和數據倉庫模式及平行模式都是BI的運作模式，三者共同的宗旨都是支持管理決策過(guò)程。數據集市模式是數據倉庫模式的局部化應用，適合于當前國內大多數企業(yè)的管理水平與信息化狀況。數據倉庫模式是數據集市模式是的最終走向。在實(shí)際實(shí)施過(guò)程中往往從一個(gè)部門(mén)的數據集市著(zhù)手，以后再用幾個(gè)數據集市組成一個(gè)完整的數據倉庫。
從理念而言，數據集市模式和數據倉庫模式根本的區別正是自上而下和自下而上兩種建設理念的產(chǎn)物，也就是Inmon和Kimball兩派在產(chǎn)品應用中的具體體現。從數據而言，其本質(zhì)區別在于數據的范圍，是子集與全集的關(guān)系。以下是具體區別列表;而平行模式則是二者的折中。
表1 三種模式的區別
四、BI兩類(lèi)三種模式的靈活性配置
在當前國內信息化發(fā)展現狀下，應用決定著(zhù)數據。信息系統的需求定義模型認為，需求分析可以從戰略需求層，管理需求層，功能需求層，技術(shù)需求層這四個(gè)層次展開(kāi)。上一個(gè)層次分析的結果通過(guò)向下傳遞，形成每一層可以理解的需求語(yǔ)言，利于信息系統的最終開(kāi)發(fā)，并使信息系統真正成為提升企業(yè)經(jīng)濟運行水平，促進(jìn)經(jīng)濟運行目標實(shí)現的有力工具。
可見(jiàn)，應用要求是BI的首要條件。從業(yè)務(wù)中獲取BI所需完成的工作，及工作中所需處理問(wèn)題的難度和時(shí)間長(cháng)短，可確定BI采取何種應用模式。比如，要解決計算客戶(hù)價(jià)值并據以配置資源等諸如此類(lèi)復雜及中高層管理人員的問(wèn)題，則應采用結果型模式。相反，如果是解決呼叫中心業(yè)務(wù)人員在電話(huà)當場(chǎng)匯總客戶(hù)近期電話(huà)費用等業(yè)務(wù)操作類(lèi)問(wèn)題，則應采用流程型模式。因此，從應用中確定了企業(yè)BI建設的A型結果，B型結果或C型結果。參見(jiàn)前述圖1。
根據應用確定的BI三種結果型模式，綜合考慮企業(yè)的信息化水平及解決問(wèn)題的迫切程度，可以確定A1、A2、A3，或B1、B2、B3，或C1、C2、C3。比如企業(yè)確定BI要建成流程型BI，而企業(yè)信息化的標準工作又多無(wú)頭緒，則應建立A1模式;如果企業(yè)確定BI要建成流程型BI，而企業(yè)的數據標準化工作早已梳理、且已經(jīng)在全局范圍內規劃了數據的生產(chǎn)和消費，則可以建設A2模式或A3模式。
實(shí)際上，從應用切入還是從數據切入構建BI結果模式，反映了BI由數據驅動(dòng)還是由業(yè)務(wù)驅動(dòng)的本質(zhì)問(wèn)題。從數據驅動(dòng)向業(yè)務(wù)驅動(dòng)轉變，這正是CHICAGO——Gartner商業(yè)智能峰會(huì )的主要議題之一。數據驅動(dòng)指由數據的深度挖掘來(lái)輔助業(yè)務(wù)，而這種構想在當前動(dòng)態(tài)、多變的競爭環(huán)境下太過(guò)于理想。BI建設必須要以業(yè)務(wù)為驅動(dòng)，從業(yè)務(wù)出發(fā)，根據商業(yè)策略及其所需的分析來(lái)運用數據。實(shí)際上，是將現實(shí)中的涉及業(yè)務(wù)的戰略、管理及其過(guò)程在軟件中統一和運作、監控、自循環(huán)起來(lái)。
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