BI的相关技术和产品细分(转自娄工)
2008-06-25 17:59
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BI的相关技术和产品细分 |
商务智能(BI)技术有很长一段时间都被理解为“查询与报表”工具。自从90年代中后期的OLAP,近几年的仪表盘和预测挖掘等概念进入市场以来,商务智能的范围就变得更大、更模糊了。从2004年起,随着一些BI供应商各自推出(或收购了)固定报表工具以后,生产系统报表平台成为了商务智能所关注的核心。有人认为生产型报表不应该属于BI的范畴,因为在这样的系统中,数据仓库或数据集市成为非必须的一层。其实,从用户的角度来看,这并不重要(虽然从实施的角度来说,差别巨大)。用户需要数据访问,无论它从何处来。把生产型报表作为“运营”信息中心,体现了商务智能的意义和价值。在您分析、评估供应商的产品时,非常重要的一点就是理解什么样的功能是您目前或即将需要的,供应商的解决方案中是否包括了这些内容。 本文根据不同的技术与功能对商务智能产品的市场做了一些简单的划分。值得注意的是,不同厂商推出的产品经常使用不同的名称来标识自己“广泛”的应用,但事实上,每个产品线都仅仅覆盖了BI技术的一个方面。市场上还不存在一个“无所不能”的BI工具。本文列举的供应商属于BI市场的主流厂商,但它并不是一个名次排行榜,每个厂商都有自己历史的强项和暂时的弱项。如果需要每个领域详细的比较结果,最好的方法就是亲自试用,或者购买国外(如 Gartner)的市场研究报告。 数据转换与抽取(ETL) ETL工具把ERP或其他业务系统里的数据抽取到数据仓库/集市中,并同时进行清洗和聚合。要指出的,如果通过命令行或脚本方式,简单的把数据导入到一个立方体(Cube)或关系型数据库中,并没体现出多少BI的价值。由于业务用户每天都要从数据中寻找答案,而业务也会经常随着环境的改变而改变,这就要求ETL系统能够快速的做出相应的修改(无论是数据源的变化还是计算公式的更改)。ETL工具的使用正满足了这样的需求。由于市场要求后台的ETL过程与前端的分析应用之间的关系越来越紧密,许多BI厂商都开始提供了ETL产品,作为其商务智能解决方案的一部分。这个细分市场的主要领导者包括: Infomatica,IBM,Oracle和Business Objects。 在此领域,不同的BI供应商策略有较大的不同。例如,Business Objects近来越来越强调企业信息管理(Enterprise Information Management )作为其整体方案的一个重要环节。在里面包括了ETL,数据质量管理和并行数据访问等产品。Cognos则相反,似乎已打算渐渐退出此领域。作为 Series 7版本产品中的ETL工具:Data Manager,在最近的Series 8产品中已不再更新了。
查询与报表是对数据库进行SQL查询,进而把得到的数据格式化,创建出一份报表的过程。它既可以产生生产环境下的报表,如发票;也可以制作管理性质的分析报告。这两个不同定位的产品相互拥有许多类似的名称(比如都叫报表工具),对许多客户造成了不小的困惑。在这里有必要先做一番解释。 来自生产环节下的报表需求与来自管理环境下的查询与报告常常有所不同。当然,有不少时候,需求非常相近,界线也变得有些模糊起来。。。。。。就好像你可以用一把榔头把一个螺丝敲进墙壁一样,你可以使用生产型报表工具来完成管理型报表应用。然而,相反情况下,却不尽然,很少有人把管理型查询报表工具用在生产型应用上。因为管理型报表工具通常不支持像素级别的格式定义、非星型的数据结构、或者IT开发人员所需要的可编程性。(这是目前所有我们的报表系统) 通常,管理型查询与报表工具是用在数据仓库/数据集市基础上的。当IT开发人员为业务用户定制生产型报表时,高级用户,临时的商务用户使用他们自己的管理型查询工具制作自己看的报表。下表列举了这两类工具的其他一些不同之处,以帮助读者更好的理解生产型报表与管理型报表这两者之间的区别。当然,这些特征都不是绝对的,毕竟这两个领域之间也有一些类似的地方。(这是未来我们要开发的报表系统)
MicroStrategy在2003年12月推出了Reort Service。虽然它可以实现像素级别的定制,但Microstrategy却很少宣传把此产品用在OLTP系统上。所以,笔者怀疑 Microstrategy还是希望用户把此工具用于商业分析管理环境,而非生产应用环境中。 Crystal Report可能是非常典型的把自己定位在生产型报表领域之内的工具了(虽然经过开发,它也可用于商务分析)。同样,Microsoft 的Reporting Service自从SQL2005发布以来,也是作为生产型报表的角色出现在市场上。Microsoft的另一工具:Report Bulid则扮演着商业环境下的用户自定义报表工具的角色。 生产型报表工具 生产型报表是从OLTP数据库中得到数据,然后经过格式化得到一个报表(如发票、银行对账单、支票或订单等)的过程。当报表并不直接连接OLTP数据库时,它也有可能取自ODS(Operational Data Store)或数据仓库的交易明细表。通常,生产型报表由IT技术人员开发,这是因为信息需求和报表格式很少发生变化。由于这些报表常常会嵌在生产系统中,以至于用户可能并没有意识到自己正在使用一个BI工具。
商业查询与报表工具是给那些希望自己创建报表的业务用户而准备的。他们更少关心精确的格式(毕竟这不是在打印发票),但更希望有直观方便的数据与图表组合。不同工具的报表格式化能力在这个领域中差别很大。
OLAP和它的架构在OLAP领域里有更多更细的划分。许多BI厂商同时提供查询报表解决方案与OLAP工具。一些BI厂商提供一个集成的产品;另外一些则提供不同的工具。在更广泛的定义中,OLAP通过向不同的维度和层次细节钻取,为用户提供一个交互式的多维分析环境。在评估OLAP工具时,我们有必要区分出OLAP平台方案和用户界面方案这两个侧重点。在这个领域里,也有不少单一的OLAP软件供应商,比如Applix, Panorama, Paris Technologies等。
对于仪表盘来说,有一件事是很明显的:每个人都需要它!不幸的是,它可以显示什么内容,它是如何被制作的,它的数据是如何被更新的,以及它如何被无缝的与其他BI组件相集成的,往往是冰山下被隐藏的问题。BI仪表盘类似于汽车的仪表盘,它们提供多项指示器,用来把数据高度可视化。一个仪表盘可以包括: · 一张地图,用不同的颜色来代表不同地区的销售表现的好坏 · 一个计量器,显示费用已经超出预算或者低于预算 · 一个趋势线图,跟踪库存情况 · 一个关键绩效指标显示器,通过箭头来表明销售是否与预计相一致 理想状态下,用户希望能够制作他们自己的仪表盘,用于显示自己所关心的那些信息。但并不是所有的工具,都能满足这种要求。这时,就只能依赖IT人员来事先建立仪表盘。另外,笔者认为一个仪表盘必须有能力显示来自不同数据源的信息,有高度可视化的组件,具备异常突出显示的功能(红绿灯),有一定程度的操作交互性。下表列举了一些厂商的仪表盘产品/方案。除了使用特定的工具,有的厂商也建议通过使用基本的BI工具(如报表工具)来制作一个基本的仪表盘。
预算与计划 绩效管理应用包括预算与计划软件与财务信息合并软件。最近,有不少ERP厂商通过各种方式纷纷进入这个领域,或许BI厂商和ERP厂商都认为这是一个不断增长中的市场,有必要及时介入吧。从客户的角度来看,在多大程度上从同一个BI厂商购买此类产品,不仅取决于此产品的功能,恐怕还要取决于CFO和 CIO与此BI厂商的合作历史了。有一个地方要指出的是,预算和计划软件并不仅仅可用在财务方面,也可以用在人员考核,资产管理等领域。
如果说仪表盘从不同的方式呈现了数据,平衡计分卡则关注一个已经建立好的指标体系上,并关注在与目标的比较上。在分析实际绩效与目标的差异时,记分卡系统可以提供一个根源性的原因分析和责任跟踪路径。平衡计分卡产品通常会被一个名为Balanced Scorecard Collaborative组织认证。记分卡系统包括了一套被确认的,与企业策略相吻合的个人指标或KPI。这些策略记分卡经常被包括在BI厂商的一套完整的绩效管理解决方案中。由于目的类似,KPI经常作为仪表盘产品的一个可选件。然而,仪表盘中的KPI通常为企业的策略记分卡提供了一个快照,后者站在一个更高的位置上,允许指派相关责任人,并通过策略地图来跟踪深层次的原因。
数据挖掘是指一种特殊的分析手段,它通过某种算法,从数据中发现某种关联性模式。标准的查询与报表工具要求你先问一个明确的问题,而数据挖掘则不然。一个著名的数据挖掘例子就是发现了”啤酒和尿布“的关联性;一个标准的查询工具只有在用户询问:”啤酒的消费者在同一个店里还买了其他什么?"这个特定的问题时,才能发现啤酒和其他商品的关联。数据挖掘主要用在预测、反欺诈、市场划分等方面。虽然数据挖掘属于商务智能领域,但它通常还是作为一种特定的应用软件,供特定的分析用户来使用的。SAS, SPSS和Angoss是此市场的领导者。 目前,为了提供更多的价值,一些BI厂商也在自己的产品线中引入了数据挖掘和预测分析产品。但这并不意味着,数据挖掘将成为BI市场的”主流“,他们的主要目的是为了让更多的分析结果合并到日常的BI系统中去,为用户决策提供帮助。
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