Business Intelligence Architecture et Data Warehousing - Mannequins

> Les débuts du traitement de l'informatique décisionnelle (toutes les variétés à l'exception de l'exploration de données) présentaient une forte saveur client / serveur de première génération à deux niveaux. (Certains environnements d'intelligence d'affaires qui étaient hébergés sur un mainframe et qui faisaient des requêtes et des rapports étaient construits avec une architecture centralisée.)

Conceptuellement, les premières architectures d'intelligence d'affaires avaient du sens, compte tenu de l'état de l'art, plutôt que de l'internet d'aujourd'hui, génération de tout-sur-un-Web-page).

Plusieurs de ces environnements initiaux présentaient toutefois un certain nombre de lacunes, car les outils ne fonctionnaient que sur un poste de travail client, tel que Microsoft Windows, et ne permettaient donc pas le déploiement facile de solutions sur un large gamme d'utilisateurs. En outre, les rapports longs et les requêtes complexes gèlent souvent les processus de travail habituels, car ils engloutissent la mémoire ou l'espace disque de votre ordinateur personnel.

La plupart, sinon la totalité, des outils ont été conçus et construits comme

gros clients - ce qui signifie que la plupart de leurs fonctionnalités ont été stockées et traitées sur le PC. En plus du problème de goulot d'étranglement, les PC de tous les utilisateurs ont dû être mis à jour parce que les modifications et les mises à niveau logicielles étaient souvent complexes et problématiques, en particulier dans les grandes bases d'utilisateurs. Le début d'une nouvelle ère d'architecture décisionnelle est arrivé, que votre outil de prédilection soit un produit d'interrogation et de reporting de base, un produit d'analyse commerciale / OLAP, un tableau de bord ou une carte de données. Bien que l'architecture du produit varie d'un produit à l'autre, gardez un œil sur certaines tendances importantes lorsque vous évaluez des produits susceptibles de fournir des fonctionnalités de Business Intelligence pour votre entrepôt de données:

Fonctionnalité basée sur le serveur:

• Plutôt que d'effectuer la plupart ou la totalité des manipulations de données sur les postes de travail des utilisateurs, un logiciel serveur (appelé serveur de rapports ) gère la plupart de ces tâches après avoir reçu une requête de l'outil de bureau d'un utilisateur. Une fois la tâche terminée, le résultat est mis à la disposition de l'utilisateur, soit directement (un rapport est renvoyé au client, par exemple), soit en affichant le résultat sur l'intranet de l'entreprise.

  Fonctionnalité Web:

• Presque tous les principaux fabricants d'outils ont intégré des fonctionnalités Web à leurs produits. Bien que les fonctionnalités des produits varient, la plupart des produits affichent des rapports largement utilisés sur l'intranet de l'entreprise, plutôt que d'envoyer des copies de courrier électronique à tous les utilisateurs figurant sur une liste de distribution. Prise en charge des utilisateurs mobiles:

• De nombreux utilisateurs relativement mobiles (les utilisateurs qui passent le plus clair de leur temps au bureau et utilisent des ordinateurs portables ou des appareils mobiles, tels qu'un Blackberry, pour accéder à des ressources informatiques bureautiques) pour effectuer des fonctions de veille stratégique lorsqu'ils ne sont pas au bureau. Dans un modèle, les utilisateurs mobiles peuvent se connecter ou se connecter à un serveur de rapports ou à un serveur OLAP, recevoir un téléchargement des données les plus récentes, puis (après s'être détachés et travailler ailleurs) manipuler et manipuler ces données dans un autonome, déconnecté manière.

  Dans un autre modèle, les utilisateurs mobiles peuvent tirer parti de la connectivité réseau Wi-Fi ou des réseaux de données, tels que le réseau Blackberry, pour générer des rapports et analyses analytiques sur l'intranet de l'entreprise sur leur appareil mobile.

  Technologie agent:

• Dans une tendance croissante, les agents intelligents sont utilisés dans le cadre d'un environnement de business intelligence. Un agent intelligent peut détecter un changement majeur dans un indicateur clé, par exemple, ou détecter la présence de nouvelles données puis alerter l'utilisateur qu'il doit extraire les nouvelles informations. Intelligence en temps réel:

• L'accès aux informations en temps réel ou presque en temps réel pour la veille économique (plutôt que d'attendre les processus de traitement par lots traditionnels) est de plus en plus courant. Dans ces situations, une application doit être capable de "pousser" l'information, par opposition à la méthode traditionnelle de "tirer" les données à travers un rapport ou une requête. Comme pour les services d'extraction de données traditionnels, les outils de veille économique doivent détecter les nouvelles données dans leur environnement et, si nécessaire, mettre à jour les mesures et les indicateurs déjà présents sur l'écran de l'utilisateur. (Dans la plupart des outils de Business Intelligence actuels, les résultats à l'écran sont "gelés" jusqu'à ce que l'utilisateur demande de nouvelles données en émettant une nouvelle requête ou en modifiant explicitement ce qui apparaît à l'écran.)