Negocios arquitectura de inteligencia y almacenamiento de datos

Los primeros días de procesamiento de inteligencia de negocios (cualquier variedad con excepción de minería de datos) tenían una, de dos niveles, el sabor de cliente / servidor fuerte de primera generación. (Algunos entornos de inteligencia de negocios que se alojan en un mainframe y ni consultas e informes fueron construidas con una arquitectura centralizada.)

Conceptualmente, las arquitecturas de inteligencia de negocios a principios tenían sentido, teniendo en cuenta el estado del arte de la tecnología de computación distribuida (lo que realmente trabajó, en lugar de la Internet de hoy, la generación de la cuota-todo-en-un-web-página).

Muchos de estos entornos tempranos tenían una serie de deficiencias, sin embargo, porque las herramientas trabajadas sólo en un cliente de escritorio, como Microsoft Windows, y por lo tanto no permitieron para una fácil implementación de soluciones en una amplia gama de usuarios. Además, los informes de larga ejecución y consultas complejas a menudo un cuello de botella procesos de trabajo regulares porque engullido memoria o espacio en disco de su ordenador personal.

La mayoría, si no todas, las herramientas fueron diseñadas y construidas como clientes pesados - es decir la mayor parte de su funcionalidad fue almacenado y procesado en el PC. Además del problema de cuello de botella, PCs de todos los usuarios tenían que ser actualizados porque los cambios y actualizaciones de software a menudo complejo y problemático, especialmente en grandes bases de usuarios.

El comienzo de una nueva era de la arquitectura de inteligencia de negocios ha llegado, sin importar si su herramienta de elección es una consulta básica y producto de informes, un producto / OLAP de análisis de negocio, un sistema de tablero o cuadro de mando, o una capacidad de extracción de datos. Aunque la arquitectura del producto varía entre los productos, mantener un ojo en algunas tendencias importantes al evaluar los productos que podrían proporcionar la funcionalidad de inteligencia de negocios para su almacén de datos:

• Funcionalidad basada en servidor: En lugar de tener la mayor parte o la totalidad de la manipulación de datos realizado en escritorios de los usuarios, el software basado en servidor (conocido como servidor de informes) Se encarga de la mayor parte de estas tareas después de recibir una petición de herramienta de escritorio de un usuario.

  Una vez finalizada la tarea, el resultado se pone a disposición del usuario, ya sea directamente (un informe se pasa de nuevo al cliente, por ejemplo) o mediante la publicación de los resultados en la intranet de la empresa.

• Funcionalidad habilitado para la Web: Casi todos los principales fabricantes de herramientas ha entregado funcionalidad habilitado para la Web en sus productos. Aunque las capacidades del producto varían, la mayoría de los productos que publican informes ampliamente utilizados en una intranet de la empresa, en lugar de enviar copias de correo electrónico a cada uno en una lista de distribución.

• Soporte para usuarios móviles: Muchos usuarios que son relativamente móviles (usuarios que pasan la mayor parte de su tiempo fuera de la oficina y que utilizan ordenadores portátiles o dispositivos móviles, como un Blackberry, para acceder a los recursos de computación basados ​​en oficina) tienen que realizar funciones de inteligencia de negocios cuando están fuera de la oficina.

  En un modelo, los usuarios móviles pueden marcar o no conectarse a un servidor de informes o un servidor OLAP, recibirá una descarga de los datos más recientes y, a continuación, (después de desconectar y trabajar en otro lugar) trabajar y manipular esos datos en un independiente, desconectado forma.

  En otro modelo, los usuarios móviles pueden aprovechar de conectividad de red o redes de datos Wi-Fi, como la red de Blackberry, para ejecutar informes de inteligencia de negocios y análisis que tienen en la intranet de la empresa en su dispositivo móvil.

• La tecnología de agentes: En una tendencia creciente, agentes inteligentes se utilizan como parte de un entorno de inteligencia de negocios. Un agente inteligente puede detectar un cambio importante en un indicador clave, por ejemplo, o detectar la presencia de nuevos datos y luego alertar al usuario de que él o ella debe revisar la nueva información.

• Inteligencia en tiempo real: Acceso en tiempo real o casi en tiempo real, la información de inteligencia de negocios (en lugar de tener que esperar a que los procesos por lotes tradicionales) es cada vez más común. En estas situaciones, una aplicación debe ser capaz de " empujando " información, en comparación con el método tradicional de " tirando " los datos a través de un informe o consulta.

  Al igual que con los servicios de extracción de datos tradicionales, herramientas de inteligencia de negocios deben detectar cuando nuevos datos se introduce en su entorno y, en su caso, las medidas de actualización y los indicadores que ya están en la pantalla del usuario. (En la mayoría de las herramientas de inteligencia de negocios de hoy en día, los resultados que aparecen en pantalla son " congelado " hasta que el usuario solicita nuevos datos mediante la emisión de una nueva consulta o de otra manera de cambiar de forma explícita lo que aparece en la pantalla.)