国内经典BI系统架构分析
談起商業智能BI,也許大家并不陌生,但你是否了解國內的各類BI系統架構?
自國內商業智能發展以來,就系統結構方面已經歷了多次優化性的變革。目前國內商業智能BI系統的經典架構的模式包括數據層、業務層和應用層三部分。數據層基本上就是ETL過程,即數據倉庫技術,是將數據從來源端經過抽取、轉換、加載至目標端的過程。業務層主要是OLAP(聯機分析處理)和Data Mining(數據挖掘)的過程。在應用層里主要包括數據的展示,結果分析和性能分析等過程。
國內大多BI產品的系統架構都是經典架構的衍生,但表現形式卻有很大的差別,這里列舉幾個常見產品:
BIEE:?????業界常見的BI平臺應包含數據倉庫、數據抽取、多維建模,前臺展現4個部分。
BO:???????無法提供獨立的多維分析引擎,在Hyperion被Oracle?收購前,經常以OEM?Essbase為數據引擎,在常見的BI項目中只提供前臺展現部分。
Qlikview:產品架構主要是dashboard(管理駕駛艙)和移動端。
永洪BI:???產品架構主要是MPP數據集市,dashboard(管理駕駛艙)和移動端。
FineBI:???產品架構分為4個部分:cube數據處理引擎,分析統計組件,dashboard(管理駕駛艙),移動BI。
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各類BI產品系統架構參差不齊,以我比較了解的FineBI為例(目前更新至3.7),主要分為以下4個部分:
 
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cube數據處理引擎
FineBI 的數據處理引擎以多維數據庫為核心,囊括 ETL 功能,旨在對原始數據進行抽取,轉換和加載,支撐在線分析。
多維數據庫采用動態生成的位圖索引技術處理字符串等類型,NIO 內存映射文件技術快速讀取處理數字類型,并支持離線使用的 cube 數據存儲,支持 cube 數據定時全量以及增量更新。
并行計算的先進數據處理模式使得基于位圖索引的快速分組,過濾,鉆取,支持多線程運算,互不干擾。并且還有智能避免重復計算的緩存機制。
分析統計組件
OLAP統計分析組件可實現如下功能:
1、任意維度切換:可以對已有的表樣切換維度來進行自由分析,支持維度排序,根據維度自身進行排序,根據指標的匯總值進行排序,根據公式值進行排序。
2、計算指標:支持添加計算指標的功能來實現對已存在的指標項進行再計算得到新的計算指標。
3、分享頁面:支持設計的頁面分享給其他用戶。
4、數據預警:通過紅綠燈,警戒線分析數據走勢。
5、通用查詢:不同于文本控件等控件,該控件在查看分析的時候可以添加和刪除過濾條件,適用性更強。
6、交互控件:支持文本類控件,包含文本框、下拉框、下拉復選框,支持時間類控件,包含時間段控件、年份列表、月份列表和季度列表,支持數值類控件,可以按數值區間進行和數據篩選,支持組件和控件支持自由布局。
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Dashboard
FineBI 使用 Dashboard 加入任意數量的組件和控件,支持任意維度和指標的切換,可以對已有的表樣切換字段來進行自由分析。任意維度和指標切換的功能保障了當查看分析的人員在查看分析時,如果針對已有的表樣產生額外的分析需求或改變了已有的分析需求,不需要重新制作一次分析,可以直接通過切換維度和指標實現。
移動端
支持安卓手機、蘋果手機和平板三大主流移動端。
使用其移動端查看分析,功能和 PC 上的 Web 端完全一致,包括更改數據過濾條件、自由切換維度和指標、鉆取聯動等功能。此外,此款工具原創消息反饋功能,查看分析時可以隨意在屏幕上標記、注釋,并一鍵將帶有批示的報表以截圖形式發送到指定郵箱或即時通訊工具中。
國內主流BI產品雖然大多是經典架構的衍生,但表現形式卻有很大的差別。在BI產品層出不窮的大環境下,挑選一款系統架構非常完善的BI產品,值得花上一些心思。
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總結
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