Arquitectura de la inteligencia empresarial y almacenamiento de datos
Los primeros días de procesamiento de inteligencia de negocio (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 e hicieron consultas e informes fueron construidos con una arquitectura centralizada.)
Video: Arquitectura de un DataWarehouse
Conceptualmente, las arquitecturas de inteligencia de negocio temprana tenían sentido, teniendo en cuenta el estado de la técnica de la tecnología de la computación distribuida (lo que realmente trabajó, en lugar de la actual Internet, compartir-todo-en-uno-Web-page generación).
Muchos de estos primeros entornos tenía una serie de deficiencias, sin embargo, ya que las herramientas sólo trabajaban en un cliente de escritorio, como Microsoft Windows, y por lo tanto no permitía 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 se comieron el espacio de memoria o 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 se almacenó en y se procesa en el PC. Además del problema de cuello de botella, PCs de todos los usuarios tenían que ser actualizado debido a los cambios y actualizaciones de software eran a menudo compleja y problemática, especialmente en las grandes bases de usuarios.
El comienzo de una nueva era de la arquitectura de inteligencia de negocio ha llegado, sin importar si su herramienta de elección es una consulta básica y producto de informes, un producto / OLAP de análisis de negocios, 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 pueden proporcionar funcionalidad de inteligencia de negocio para su almacén de datos:
La funcionalidad basada en servidor: En lugar de tener la mayor parte o la totalidad de la manipulación de datos realizada en el escritorio del usuario, el software basado en servidor (conocido como servidor de informes) Maneja 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 habilitada para la Web: Casi todos los principales fabricantes de herramientas ha entregado funcionalidad habilitada para la Web en sus productos. Aunque las capacidades del producto varían, la mayoría de los productos Post informa ampliamente usados en una intranet de la empresa, en lugar de enviar copias de correo electrónico a todos 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, a los recursos informáticos basados en Office Access) 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, recibir una descarga de los datos más recientes y, a continuación, (Después de extraer y trabajar en otro lugar) trabajar y manipular esos datos en un independiente, desconectado manera.
En otro modelo, los usuarios móviles pueden aprovechar las redes de conectividad de red o datos Wi-Fi, tales como la red de Blackberry, para ejecutar informes de inteligencia de negocio y análisis que tienen en la intranet de la empresa en su dispositivo móvil.
Video: La arquitectura de TI en la era de la nube
La tecnología de agentes: En una tendencia cada vez mayor, los 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 a tiempo real o casi en tiempo real, información para la inteligencia empresarial (en lugar de tener que esperar a que los procesos por lotes tradicionales) se está convirtiendo en algo común. En estas situaciones, una aplicación debe ser capaz de “empujar” la información, en comparación con el método tradicional de “tirando” los datos a través de un informe o consulta.
Al igual que con los servicios tradicionales de extracción de datos, herramientas de inteligencia de negocio deben detectar cuando los nuevos datos se empuja en su entorno y, si es necesario, actualizar las medidas e indicadores que ya están en la pantalla del usuario. (En la mayoría de las herramientas de inteligencia de negocios de hoy en día, en la pantalla resultados son “congelado” hasta que el usuario solicita nuevos datos mediante la emisión de una nueva consulta o de otra manera cambiar de forma explícita lo que aparece en la pantalla.)