Arsitektur Intelijen Bisnis dan Data Warehousing - dummies

> Masa awal pemrosesan intelijen bisnis (beragam kecuali data mining) memiliki rasa klien / server generasi kedua yang kuat. (Beberapa lingkungan intelijen bisnis yang di-host di mainframe dan melakukan query dan pelaporan dibangun dengan arsitektur terpusat.)

Secara konseptual, arsitektur intelijen bisnis awal masuk akal, mengingat keadaan seni untuk teknologi komputasi terdistribusi (apa yang benar-benar bekerja, daripada internet hari ini, berbagi-semuanya-di-halaman Web-halaman).

klien gemuk

- yang berarti sebagian besar fungsinya disimpan dan diproses pada PC. Selain masalah bottleneck, semua PC pengguna harus diperbarui karena perubahan dan upgrade perangkat lunak seringkali rumit dan bermasalah, terutama pada basis pengguna yang besar.

Awal era baru arsitektur intelijen bisnis telah tiba, terlepas dari apakah alat pilihan Anda adalah produk kueri dan pelaporan dasar, analisis bisnis / produk OLAP, sistem dasbor atau scorecard, atau kemampuan data mining. Meskipun arsitektur produk bervariasi antar produk, perhatikan beberapa tren utama saat Anda mengevaluasi produk yang mungkin menyediakan fungsionalitas intelijen bisnis untuk gudang data Anda:

Fungsi berbasis server:

Alih-alih kebanyakan atau semua manipulasi data dilakukan pada desktop pengguna, perangkat lunak berbasis server (dikenal sebagai server laporan

• ) menangani sebagian besar tugas ini setelah menerima permintaan dari alat desktop pengguna. Setelah tugas selesai, hasilnya tersedia bagi pengguna, baik secara langsung (sebuah laporan dilewatkan kembali ke klien, misalnya) atau dengan mengeposkan hasilnya di intranet perusahaan. Fungsi yang mendukung Web: Hampir setiap produsen alat terkemuka telah menghadirkan fungsionalitas yang mendukung Web dalam produknya. Meskipun kemampuan produk bervariasi, sebagian besar produk memposting laporan yang banyak digunakan pada intranet perusahaan, daripada mengirim salinan e-mail ke semua orang dalam daftar distribusi.

  Dukungan untuk pengguna ponsel:

• Banyak pengguna yang relatif mobile (pengguna yang menghabiskan sebagian besar waktunya di luar kantor dan menggunakan laptop atau perangkat seluler, seperti Blackberry, untuk mengakses sumber komputasi berbasis kantor) untuk melakukan fungsi intelijen bisnis saat mereka di luar kantor. Dalam satu model, pengguna ponsel dapat menghubungi atau terhubung ke server laporan atau server OLAP, menerima unduhan data terbaru, dan kemudian (setelah memisahkan dan bekerja di tempat lain) bekerja dengan dan memanipulasi data tersebut dalam standalone, cara terputus.

• Dalam model lain, pengguna ponsel dapat memanfaatkan konektivitas jaringan Wi-Fi atau jaringan data, seperti jaringan Blackberry, untuk menjalankan laporan intelijen bisnis dan analisis yang mereka miliki di intranet perusahaan di perangkat mobile mereka. Teknologi agen:

  Dalam tren yang berkembang, agen cerdas digunakan sebagai bagian dari lingkungan intelijen bisnis. Agen cerdas mungkin mendeteksi perubahan besar pada indikator kunci, misalnya, atau mendeteksi adanya data baru dan kemudian memberi tahu pengguna bahwa dia harus memeriksa informasi baru.

  Mengenal real-time, atau hampir real-time, informasi untuk intelijen bisnis (daripada harus menunggu proses batch tradisional) menjadi lebih umum. Dalam situasi ini, sebuah aplikasi harus mampu "mendorong" informasi, berlawanan dengan metode tradisional untuk "menarik" data melalui laporan atau kueri.

• Seperti halnya dengan layanan ekstraksi data tradisional, alat intelijen bisnis harus mendeteksi kapan data baru didorong ke lingkungannya dan, jika perlu, perbarui langkah dan indikator yang sudah ada di layar pengguna. (Pada sebagian besar alat intelijen bisnis saat ini, hasil di layar dibekukan 'sampai pengguna meminta data baru dengan mengeluarkan kueri baru atau sebaliknya mengubah secara eksplisit apa yang tampak di layar.)