2008-02-21 13:40:23 来源:CIO时代网
目前,市场上的BI产品主要包括:数据挖掘软件、终端客户查询、报表和分析工具、数据集市/仓库产品、立体数据分析软件、技术数据分析软件、数据仓库数据库和信息集成工具等。而不同背景的厂商提供的商业智能产品也不近相同,名目繁多的产品可以用百花齐放来形容。
就在今年四月,IBM刚刚发布了其下一代的商业智能战略DynamicWarehousing。DynamicWarehousing将满足那些成长型的企业对商业智能的需要,并可以帮助各种规模的企业从业务数据和信息(包括结构化和非结构化)中获取实时的价值。
IBM全新的动态仓库战略允许用户使用分析能力作为实时业务流程的一部分,并挖掘隐藏在非结构化信息中的数据(包括文本、电子邮件、音频文件、网页等)。此外,这种方法还可实现在处于执行的状态中,无论是客户支持、处理投诉还是进行交易等,都可以即时访问可靠的信息。
与传统的数据仓库只关注查询和报告来了解信息不同,新一代的动态仓库试图通过像联机分析处理(OLAP)和用于历史分析的数据挖掘这样的技术来了解原因,并对今后的工作中提出建议,包括战略和战术的计划。动态仓库还可以按需提供并分析信息,以帮助用户优化每一次交易。
为了支持新的商业智能战略,IBM还开发出一系列帮助各种规模的企业应用动态仓库技术的产品,主要包括:IBMDB29、IBMBalancedWarehouse和IBMOmniFindAnalyticsEdition等。
IBM商业智能产品功能和特性如下:
1.数据存储和管理:用于商业智能的DB2解决方案提供了集成的、易于使用的数据仓库、数据分析和数据管理软件,通过易用的工具迅速建立和管理数据仓库。
2.数据处理:一旦数据仓库准备就绪,DB2WarehouseManager可以提供灵活易用的工具,使数据仓库可以被访问,并能够对使用情况进行管理和跟踪。
3.在线分析:DB2OLAPServer无需任何查询语言方面的知识,只需要最基本的编程经验,DB2OLAP服务器就可以使用户迅速地设计和管理应用程序。
4.数据挖掘:DB2IntelligentMiner将从数据仓库中帮助用户发现以前不知道的并可用于指导决策的信息。当用户的数据积累到一定的数量时,这些数据的某些潜在联系、分类、推导结果和潜在价值隐藏其中,可以使用数据发掘工具来发现这些有价值的数据。
BusinessObjectsEnterprise是BO的一项商业智能平台产品,它将最终用户的深入洞察力与单一BI标准灵活的系统管理有机地融合了起来,使用户能够放心地部署BI产品,并实施标准化。
BusinessObjectsEnterprise为用户提供了以下帮助:
1.可扩展的、自适应的和基于服务的架构
BI平台是企业总体IT基础设施中的关键组成部分,它为企业信息的访问和决策提供了关键的支持系统,用户可以依靠该平台来确保对业务信息的跟踪、了解和管理。这样就需要部署一种具备高度可用性的有效结构,以便对关键信息及其分析工作进行处理、管理,并提供给广大的用户群。BusinessObjectsEnterprise的解决方案具有充足的灵活性,同时还能够随着需求变化而不断扩展该方案的部署。
2.最终用户的洞察力
BusinessObjectsEnterprise能够为员工提供可靠的信息,并可以直接集成到门户网、外部网、桌面应用或绩效管理应用系统中;并可以按照自己喜欢的方式随时随地提出问题,使最终用户依据事实情况做出准确和及时的判断,从而制定决策。而百科全书(Encyclopedia)和流程跟踪器(ProcessTracker)等创新工具使最终用户能够在整个决策的过程中,利用直观、基于Web的界面来进行跟踪、管理和协作。
3.易于部署和管理的解决方案
BusinessObjectsEnterpriseXI可以实现快速的部署,并具备引导安装、全面的导入和升级支持,以及灵活的部署等特性。
SAS提出了高于传统商业智能的企业级智能平台(EIP,EnterpriseIntelligencePlatform)的概念,其中包含了数据整合(抽取、转换和加载)、智能存储、传统商业智能和分析智能等功能。SAS还在此平台的基础上开发出了其他的商业解决方案,比如支持企业级智能、客户智能、金融智能、供应链智能的产品,还有支持各类垂直市场所需的解决方案。
无论企业是需要网络报告,并通过网络端口或无线上网设备递交内容的互动式问询环境,还是通过电子邮件发布和订阅频道内容,无论何时何地,SAS商业智能都可提供有价值的信息和答案。
利用可定制的开发环境,SAS提供了一个灵活的、可扩展的界面和支持服务,并提供软件包,SAS商业智能为端到端智能生成和传递过程提供的主要组件如下:
1.易于访问、质量稳定的企业数据;
2.对于业务用户使用在线分析处理(OLAP)快速、有效的访问全球的高度汇总数据;
3.强大的分析型、交互式数据探索;
4.基于网络的报告和分析;
5.通过网络端口发布订阅频道和无线设备传递内容;
6.开放的开发环境,使程序员可以从其他编程语言和程序接入到SASBI。
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