如何正确上马BI项目？

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欢迎访问e展厅 展厅 3 CIO信息化管理展厅 电子商务/企业门户, IT运维管理, 制造执行系统MES, 流程管理BPR/BPM, SOA/SaaS/云计算, ... 商业智能(BI)其实不再是一个技术问题，而是人员和业务问题。BI需要人们在数据定义方面确定一种通用语言、学会怎样使用功能强大的数据挖掘工具，并且摈弃人事纷争和权力之争，以便可以共享信息。 而实际上，许多BI项目一开始就没有打好基础：只考虑决定购买哪个软件包。这种做法并不好。部署BI的主要目的不是安装BI软件，而是帮助业务人员做出更明智的决策，从而提高盈利能力。 A 规避影响决策的五大陷阱 仅仅对BI信息略知一二也许非但没有帮助，反而更加危险。以下是为了做出更明智的BI决策，企业需要避免的五个容易被忽视的陷阱。 如果你曾在任何一家仓储式零售商店买过东西, 你可能有过尽兴而来、败兴而归的体验，这是由于直到最后一刻才了解库存信息。店员告诉你：“电脑显示，你要的商品我们库存里有。”过了一会儿又说：“但我根本找不到在哪里。而库存有货，系统就不允许我们向厂商多进货，所以无法满足你的需求。” 作为顾客，于是你直奔最近的另一家商店。 换成企业就是这种情况：顾客打来电话要订购价值12000美元的商品。服务代表查看了商业智能系统后，发现订购额超过了授权该客户的信贷限额：10000美元。于是服务代表拒绝了订购，这家公司也随之失去了一名老客户——对方会直奔最近的竞争者。 问题出在哪儿？照道理，把更准确、更及时的信息交给一线员工可以更迅速地做出更明智的商业决策。专家们认为，但结果表明，仅仅对信息略知一二往往非但没有帮助，反而更加危险。 在某些情况下，员工获得了对数据的访问权，却没有获得如何用它做出明智的商业决策方面的任何有用的信息。在其他情况下，虽然数据分发了，但决策权却没有一同下放，这往往使一线员工完全沦为带来坏消息的人。公司企业一直在迅速接受BI这个重要工具，用于做出越来越多的日常商业决策。以下是你要避免的五个容易被忽视的陷阱。 一、数据在转换过程中丢失 整个企业在定义商业事件方面缺乏一套标准是导致BI项目失败的首要根源。硬盘制造厂商迈拓公司的CIO Scott Hicar说，如果没有通用语言，难免会出现混乱情况。自1998年以来，该公司一直在运行企业数据仓库。 库存就是一个典型例子。如果仓库经理把临时和淘汰的设备也算在里面，而销售部门却没有，就绝对不可能做到库存数据的正确性。 财务信息是另一个例子。在总部设在美国加州米尔皮塔斯的迈拓公司，财务部门负责财务数据，但实际上处理大部分财务信息的却是供应链小组。这样一来，跨职能部门之间的沟通及同意使用通用语言就至关重要。Hicar说，这是个日常性的过程，需要保持谨慎，因为业务在不断发展和变化。“我们不能说，好了，到这一步就可以了。” 美国堪萨斯城蓝十字和蓝盾公司负责信息访问的副总裁Darren Taylor说，确保数据一致性的最佳方法之一就是，组建一支BI队伍，成员由IT部门的技术专家和诸多部门的业务人员组成。在过去的一年半时间内，蓝十字和蓝盾公司把来自病人、理赔和会员这三个系统的数据并入到一个集成的数据仓库里面。这样用户就可以全面了解有关某个病人或者某项理赔的所有数据。 他说：“以前，我们技术部门的12 名IT人员负责构建数据仓库，另外业务部门的20名业务分析人员负责提取数据。现在，我们设立了由31人组成的一个部门，IT部门和业务部门之间产生了协同作用。专门为BI组建一个组织或者部门至关重要。” 二、游离的一线员工 总部设在美国芝加哥专门从事BI实施的服务公司奈茨布里奇解决方案有限公司的负责人Lisa Owider说，许多软件开发商在推销各自的BI和分析工具时，宣称界面直观、用户友好而且易于使用，从而给人这样一种错觉：BI用不着学习。 Owider说，在许多情况下，BI 软件本身也许确实不难上手，但用户并不知道如何用它来改变及改进开展业务的方式。她说：“我们一再看到的现象是，许多公司下放了访问数据的权限，却不告诉用户如何授权他们使用数据。” 一个例子就是一家国际零售连锁店，其店铺经理每个月都会收到损益表。Owider正在培训这些经理如何深入挖掘数据，以解决损益表上出现的问题。譬如，如果某个月的劳动力成本特别高，店铺经理就可以访问数据，了解哪些员工在工作及何时工作、工作了几个小时、加班时间多久、谁请了病假，甚至天气状况如何。所有这信息都在系统当中。她说，现在需要的就是培训用户如何找到它、进行比较、发现模式及进行变化。 Owider说，第一次部署BI时，关键在于让高层主管能够做出更明智的长期的商业决策。如今，关键在于授权一线员工，让他们根据每天发生的事情做出决策和变化。 三、淹没在数据当中 让用户可以访问许多数据，却不制订具体的BI目标，这通常会导致在没有上下文的信息中找不着北，从而浪费了时间和金钱。联合太平洋公司的CIO Jim Bell说，理想情况下，你应事先知道BI的价值方案。 譬如说，这家总部设在美国奥马哈的运输公司经常跟踪及收集移动电话数据，包括运输公司的服务方案和价格方面的信息。它有两个目标：一是，从整体上降低移动电话的费用; 二是，让所有员工变成“智能买家”。Bell如是说。 在转向BI 之前，联合太平洋公司让员工自行负责购买移动电话，要求他们预测需要通多少分钟的电话、是否需要漫游和全国性服务，以及出差的频繁程度。Bell强调：“对于所有这些问题，企业用户通常不知道答案。”结果，员工购买了许多昂贵的设备和服务。 如今，联合太平洋公司仍让员工和部门自行选择移动电话，不过为他们提供了详细的信息，并且下令利用这些信息降低费用，这样他们就可以一门心思地节省费用，不会把时间浪费在跟踪众多的移动电话方案上。 Bell说，公司现在希望在打印费用和车辆购买方面也实现同样的BI目标。BI系统可以跟踪不同打印机、汽车和卡车方面的费用和使用信息。员工们根据这些信息及各自的需求，做出购买决定。 Bell说：“我们使用BI 后，才真正知道我们公司能够从不同资产获得什么价值。说到底，最昂贵的资产是人。如果人们能积极降低其他不大智能的资产的成本，就有助于保住他们的工作。这就是BI的价值方案。” 四、被繁琐的程序所困 美国弗吉尼亚州诺福克市的IT主管Hap Cluff说：“商业智能与技术没有多大关系，主要跟是否了解业务流程有关。”Cluff在他负责的队伍开发基于Web的BI系统时，明白了这个道理。这个系统能够让原先复杂而费时的申领城市建筑许可证的过程实现自动化。来自各部门参与评审过程的用户可通过电子方式访问所有申请资料。新系统把决策过程时间从19天缩短到了3天。 进展一切顺利，直到市政会要求：市政当局颁发许可证之前，设计评审委员会要审阅所有的建筑方案。此后，IT队伍就注意到，申领许可证的决策过程所需的时间又开始慢慢延长了。Cluff随后明白，新的设计评审委员会每周只碰面一次，办事员要驱车前往市中心，把方案送到委员会碰面的办公室，从而导致决策过程延长了几天。于是，Cluff 和他的队伍拍下建筑方案的数码相片，放到自动化BI系统里面，又把许可证申领时间缩短到了3天。 这个例子充分说明了IDC公司的分析师Henry Morris向CIO们一再强调的一点：“光有信息并不代表自动化。自动化是指工作流程或者一定数量的步骤。”BI技术必须与业务流程密切配合，而业务流程要加以分析，还往往要加以改变。 五、人事纷争 更广泛地分发数据会产生民主化效应，这势必会打破原有的势力均衡，在等级制度非常明显的组织内更是如此。“这可以提高透明度，但这会让一些人感到不舒服。如果给人提供更多信息，他们势必会提出更多的问题，”Stephen Zander说，他是旧金山麦卡逊医疗服务公司负责企业商业智能服务的副总裁。 但克服内部的地盘之争会带来丰厚回报。Zander说：“如果坐在你面前的客户希望与你做一笔500万美元的交易，你可能会发现，这位客户已经欠麦卡逊公司2000万美元，而且欠了120天。另一方面，如果你把一个大客户介绍给某部门，交易额似乎也不是非常大。但你也许会发现，其实该客户与麦卡逊做过好多笔交易。这样情况就完全变了。”麦卡逊汇集及分发的数据包括跨多个产品类别销售方面的信息以及客户和供应商关系方面的数据。 Zander说：“目标就是利用BI可以做到这一点：即人们在明白了自己的选择对别人会有什么影响后，可以做出更合理的选择。通常来说，他们做出的决策会对麦卡逊的其余人员产生影响，所以他们掌握的信息越多，麦卡逊做出的决策就越明智。” B GIS为BI开辟新道路 地理信息系统正在把商业智能应用带到一个全新的层面。 多年来，许多公司使用地理信息系统，帮助他们确定邮件寄往哪个邮区、选择哪些地址用于开设新店以及如何规划送货路线等。支持这几种分析功能的地理信息系统(GIS)和工具随处可得，而且比较成熟。 不过如今，一些用户正在把GIS与主流的事务处理应用软件和数据库集成起来、把复杂的位置数据添加到商业智能分析工具中加以利用，甚至还会利用非结构化空间信息库。一些公司发现，结合BI和GIS，有望更加充分地利用各种地理信息。 本文下面就介绍四家公司是如何充分运用BI/GIS的。 办公用品零售商Staples公司的选址 Staples在考虑了多达5000个店址后，计划在今年新开设95 家商店。但这中间若有差错，就会损失惨重，如果关闭一家商店会让这家总部设在美国马萨诸塞州弗雷明汉的公司损失50万至100万美元。 不过这家办公用品零售商使用位于马萨诸塞州安多弗的Tactician公司的GIS工具以及位于北卡罗莱纳州凯里的SAS Institute公司的分析工具，来帮助其选择店址。选址过程的开始阶段是建立一个场地模型，预测每个邮区的每周销售额或者潜在销售额。Staples的销售预测主管Alan Gordon说，预测之后进行多项活动，如选择店址、编制预算、安排员工以及制订营销计划(如直接邮寄营销活动等)。如今，该公司有六个部门在使用GIS工具。 场地模型考虑了影响店址选择的大约30个因素，其中包括明显的因素，如有无竞争对手、当地人口的统计数据。Gordon说：“我们的这个模型也考虑到了别人还不了解的因素。”他说，Staples使用SAS软件，纠正及改进了向第三方购买的人口统计数据，因而加强了选址能力。 Gordon说：“我们在这个领域工作时间越长，发现及解决问题的能力就越强。我们明确把这作为一项竞争优势。”他说，譬如，有了录有在不同位置之间开车所需时间的商业数据库，用户就可以根据公路类型改变车速。但数据库并没有考虑到当地实际的交通流量密度。于是Staples编写了考虑到当地实际情况的软件，这样它就知道从一个邮区开到另一个邮区确切需要多久。 GIS和BI工具厂商正在互相合作，集成对方的产品，所以用户用不着进行集成。但Tactician和SAS的工具还没有集成起来，Staples只好通过FTP在两家公司的工具之间来回传送文件。但Gordon说，Staples正在构建自己的接口，以便SAS和Tactician工具都能访问通用的DB2或者Oracle表格。 《亚利桑那共和报》确保广告有的放矢 选址工具可以用来确定潜在店址的位置、调查周围的竞争对手、分析当地人口的统计数据、评估新址周围的市场潜力，并且对行车时间进行分析。而《亚利桑那共和报》则使用GIS和BI，帮助广告客户锁定距离自家商店一定范围内的客户。 这家位于菲尼克斯的报刊把加插广告增刊做成了一门艺术。譬如它可以确保：投往任何某个邮区、街道或者广告客户的商店附近地区的报纸里面加插了某个广告客户的广告。或者广告商可以指定，加插广告只投往离它的五家商店最近的500个订户。或者可以要求报纸邮寄到商店附近某些不是订户的人。 这家报刊的首席分析师Karen Parrilla说，譬如说，销售游泳池用品的商家可以要求广告只投往其商店附近的家里有游泳池的住户。她说：“或者我们可以说，这是一家高端游泳池维护公司，所以我们只针对家庭收入在17.5万美元以上的游泳池主人。这办法非常有效。以前，基本上只能做到投往某个邮区。” 这家报刊使用加州雷德兹兹的环境系统研究公司的ArcGIS工具，装载、管理及查询空间数据库。它还使用该公司的产品，用于把地理信息作为一项Web服务提供给最终用户。 名为Market Focused Ⅱ的一个关键应用软件导入来自广告发行系统的订户信息后，确定每天新的投放路线，然后在地图上加以标示。譬如说，销售代表可以使用地图，向一家食品杂货连锁店建议，最好把加插广告投给哪些人。结果会以电子方式返回发行系统以及广告订单录入系统。 Parrilla提醒，这种分析需要繁重的计算工作。Market Focused起先运行在台式机上，结果复杂的查询可能需要八个小时以上——譬如说，分析85家商店每家商店三英里方圆以内的路线。她说，现在该系统放在一台服务器上，可通过Web界面进行访问，用户进行同样的查询只需要35分钟。 Hensley 送的不仅仅是啤酒 Hensley这家总部设在菲尼克斯的啤酒经销商在提高位置精度的BI方面大获成功，以至计划把相关信息连同啤酒一起送给客户。 Hensley使用位于纽约州霍斯黑兹的Salient公司的Margin Minder工具，对照各种不确定的影响因素(如店内标志、告示牌、货架空间利用率及特惠促销等)分析销售和利润率，已有一些年头了。这些分析包括竞争对手方面的数据以及供应链数据，譬如库存数量和运送费用等。 最近，Hensley又安装了Salient公司的一个新产品：Geo Minder，它将被用来解答诸多问题，譬如：该地区有多少客户？该地区的送货费用和利润率多少？棒球场附近有哪些客户？比赛当天的销售额如何？该地区的价格与竞争对手的价格相比如何？等等。 选址工具可以用来定位一个潜在的商店位置，分析周边的竞争情况、人口分布情况及潜在的市场价值。 Hensley的销售副总裁Mark Miller说，公司将与客户共享从系统获得的宝贵信息，还可以为商店在进什么货、如何定价以击败本地竞争对手等方面提供建议。Miller说：“我们可以对一家便利店说：‘你卖的啤酒平均每箱盈利2美元，而五英里方圆内其他商家的平均盈利为1.80美元。但他们的销售量却高出20%，因而实际盈利更多。所以你没有足够的竞争力吸引客户来你商店。” Hensley的商品类别分析师Karla Dooley说：“如果我们能为客户提供更准确的信息帮助他们，那样我们将领先一步。” 石油公司的数据构建 多年来，一家跻身《财富》100强的某石油公司一直在使用BI和GIS对结构化数据进行常规分析。这家公司不愿透露姓名的一名经理说：“比较困难的是，如何分析放在服务器上、由工作小组使用的非结构化数据里面的信息，譬如Word文档、电子报表、PDF文档等工作成果。” 他估计，他们公司的这类信息多达150TB，而其数量还在迅速增长。他说，实际上，非结构化数据要多于常规的结构化数据。 该公司使用MetaCarta公司的GeoTagger GIS工具分析非结构化数据。GeoTagger能够搜寻文档、确认与特定位置有关的名称，并用标准的地理参照系统如经度和纬度加以标记。然后，这家石油公司就可以制作出油田地图，列出油井以及与每座油井相关的文档，即便一段时间后，不同系统对油井的命名及描述并不一致。 这位经理说:“我们可以跨多个数据资料库进行搜索，可以是我们的研发实验室编写的技术备忘录、外部数据库或者Web内容。由于能同时搜索所有这些内容，你就可以获得来自全世界的地理信息，然后过滤出你所感兴趣的特定方面。” 这家石油公司还发现，GeoTagger可以帮他们把自己的数据同其收购的另外一家公司的数据结合起来。那位经理说：“GeoTagger可以独立搜索每家公司的信息，不管该信息采用什么结构，然后加以利用，好像它们采用统一框架一样。那样，你就不必对标准的东西进行改变，可以保留非结构化数据的原状。” BI/GIS系统的未来 MetaCarta的营销副总裁Claudine Bianchi说，每个公司都会找到宝藏，只要他们把数据挖掘功能运用于占企业数据总量80%的非结构化数据，而大部分非结构数据含有地理信息。 Bianchi说，更微妙、也许更重要的是，BI/GIS系统最终会得到完善及扩展，从而可以理解通常不认为是地理信息的数据，譬如设备管理系统中电气插座的位置。 她说，“连人类基因组也可以分析。每个基因与位置有关，所以你可以根据基因组里面的每个基因建立数据模块。” 同时，位于马萨诸塞州弗雷明汉的研究公司IDC的顾问David Sonnen进行了比较现实的预测。他说：“数据质量将是这个行业的致命弱点，特别是因为我们开始看到空间数据与其他数据集成起来。” 正确匹配来自不同来源的位置数据是很棘手的事。譬如，街道和建筑数据来自外部系统，而客户地址来自内部系统。Sonnen说，更糟糕的是，要查出错误可能极其困难，更不用说纠正错误了。 Staples的Gordon似乎早已知道这一点。他提醒：“GIS技术的功能有限，地图的可信程度也有限。” C 驾驭商业智能 统一采用一套优秀的BI报告工具可以让企业中现有的许多混乱局面变得有条不紊。 许多公司急于想确保，利用商业智能工具收集而来的数据可以交给真正需要的人。虽然高级用户通常会得到这一好处，但真正的价值在于，把BI数据分发给一线员工用于业务决策，并提供给主管人员用于对经营方向进行战略调整。 然而，许多公司发现，要成功获得“统一版本的数据”，以便将BI数据用于可能影响日常工作的决策，那就必须首先消除多个重复的BI工具，改而采用一套标准工具。 譬如说，美国德尔蒙特食品公司五年前就曾对许多BI和分析工具进行评估，以确定该公司的强项和弱项，并且想方设法实施企业BI。德尔蒙特食品公司负责业务系统和决策支持的主管Andy Wojewodka说，这家总部设在旧金山的公司发现，当时在使用六个不同的查询和报告工具。他说：“那时的情况差不多就是这样，不管需要哪种处理交易系统的软件包，都会给它附加一个报告工具。人们纷纷开发各自的报告工具。相互之间毫无一致性可言，结果我们面临多个版本的数据。” 2004年底，德尔蒙特食品公司决定统一使用Cognos公司的Cognos企业商业智能工具，用于业务和生产报告及数据分析。今年5月，该公司为销售、营销和财务部门的用户部署了第一个阶段的Cognos，这个项目旨在能够对行业消费进行分析。Wojewodka说，年底前，该公司会有600个用户使用这套系统。 德尔蒙特公司构建了单一的Oracle企业数据仓库，其信息可以支持整个公司范围内的BI查询。此外，公司还为数据仓库添加了Cognos分析工具，为主管人员提供互动的仪表板。 Wojewodka说：“企业主可以使用仪表板，这样他们就可以评估本公司的发展趋势，然后迅速了解可以解决问题的相关信息，以便能够采取相应措施。” 提炼数据含义 与其他许多公司一样，美国Cross Country医疗公司也需要为BI统一标准，以便提高可见性、解释由不同后端事务系统生成的数据。这家总部设在佛罗里达州博卡拉顿的医疗设备公司的CIO Kip Vann说，在今年早些时候他们开始统一采用Business Objects公司的XI平台前，Cross Country使用Cognos、微软及其他厂商的工具在相互独立的环境里进行查询。 他说：“当时每个请求都需要人去干预电子表格。我们无法全面地了解客户。” “虽然Cross Country至今还没有完成对标准化工作的投资回报的预测工作，”Vann说，“但该公司IT部门接到的支持请求有60%是要求提供报告信息。”他又说，公司要求支持人员统一使用XI，这个软件现在已经收回了成本。 在密西西比州从事旅游和赌场生意的Pearl River Resort公司使用基于Unix的BI系统跟踪老虎机的使用情况，并使用IBM AS/400系统跟踪客人的其他赌博习惯。不同的数据库分别跟踪客人在其水上公园、酒店和餐馆的购买行为。 在改用总部设在美国北卡罗莱纳州凯里的SAS Institute公司的BI系统之前，该公司使用AS/400查询工具或者与源表连接的Access数据库，生成有关客人行为的报告，Jason York说，他是这家公司负责数据库营销和特殊项目的主管。 York说：“作为一家赌博公司，要获得客人的信息很费事，而且对不同业务系统的技术要有深入了解。获取信息会给系统性能带来问题。每个人寻找的是各自领域内的特有信息，因而越来越多的问题就会开始出现。”而他又说，自从采用SAS工具后，Pearl River Resort把答复有关客人行为的简单查询所需的时间从几周减少到了一天。 平滑迁移 IDC的分析师Dan Vessett说，维护多个BI工具费用高、难度大，这是促使大多数组织统一工具标准的主要原因。他又说，不过企业要认识到，统一标准面临的最大障碍是，最终用户不愿放弃已经用习惯了的工具。 Vessett说：“避开这个障碍的一个办法就是，确保新界面与最终用户在原有应用软件中看到的界面一模一样，或者尽可能相似。” 不过对已经成功改用单一工具的那些公司而言，好处非常明显。譬如说，La Petite Academy这家总部设在芝加哥的公司办有650家幼儿园，它用Information Builders公司的企业BI系统取代了AS/400、SQL和Access数据库所含有的报告工具后，人工成本降低了10%到20%。 La Petite的高级商业智能分析师Chuck Mason说，公司使用WebFocus之前，IT人员不得不监控多个报告，因为公司要从每个地方导入财务和工作现场数据。 “那样，出现问题后，我们的工作人员就很难进行协调。我们的解决办法就是，提供简单的日常报告，它会监控及提供来自我们各所幼儿园的每晚导入的最新数据。这样，我们的人员只要监控及使用一个报告，就可以调查任何未解决的数据问题，而不是跟踪出现在几台机器和几个报告上的问题。” 对许多公司而言，减少从后端系统提取数据所用的工具数量是向BI这种关键应用迈出的关键一步。虽然它们在这个过程中会遇到用户的阻力，但坚持下来的公司发现降低成本和复杂度所带来的好处值得为之努力。 链接：合并BI工具的七个要点 1.为丢弃现有工具摆出充足的理由。 2.在用户之间和IT部门之间建立信任关系。 3.根据具体的标准来选择工具。 4.制订购置流程，要求在购买新的BI许可证之前，获得BI评测中心的批准。 5.在内部形成用户群体，帮助促进标准工具的使用。 6.如果用户拒绝合作，引入BI使用政策。 7.一再向业务部门证明，标准工具可以满足其需求。 D BI备份刻不容缓 BI数据的备份从原理方面来说很简单。比较困难的是制订一致的计划，从而保护与关键商业决策相关的信息。 对于为保护BI数据而操心的主管人员来说有一则好消息：备份实用程序已捆绑到大多数BI产品当中，使用这些功能很少需要求助于厂商或者顾问。不过也有一些不太好的消息：BI备份不会自动进行。相反，企业工作人员必须把精力投入到收集及保留重要数据的决策上，因为这些决策会对备份策略产生重大影响。 据Gartner公司的分析师Donald Feinberg声称，虽然已启动BI项目的大多数公司至少在一定程度上进行了备份，但大公司在BI备份方面的工作做得不多，原因是它们的数据仓库太大了。譬如说，沃尔玛百货商店据说几乎不备份任何BI数据，因为它的数据仓库实在太大了，所含数据以TB计数。 位于弗吉尼亚州费尔法克斯的Long& Foster房地产公司的信息系统主管Mayur Raichura强调：“备份BI数据，你会被迫进行许多方面的考虑; 而备份事务数据，你就用不着这样。” Raichura及其手下现正在改进Long& Foster公司的BI数据收集策略，它们一改原先试图获取有关针对该公司网站进行的每次调查的元数据的做法。Raichura说，如果所有这些数据都要获取，Long & Foster单单一年内生成的数据就会超过3000万行。他说：“你决定多久后删除或者保留BI数据，以及怎样收集这些信息将影响你的备份策略。” 需要考虑清楚的第一个问题就是，某些BI数据集到底要不要备份起来。假设一家公司丢失了在季度或者年度大会上做高层决策才考虑用到的具有战略意义的BI数据。那么，弗雷斯特研究公司的分析师Keith Gile说，复制这些丢失的数据可能相当容易，因为信息高度汇总，而且不是非常详细。 另一方面，战术性和操作型数据用于比较短期的决策，可能需要更加全面的备份措施。Gile说：“隔几天或者隔几周就会做出战术性决策，它们与特定商业周期的关系更为密切。在这种情况下，BI数据备份就必不可少。” 确定了备份工作的重心后，BI主管人员就应当开始把BI数据维护策略纳入可靠的备份策略当中。即便对经验非常丰富的组织来说，这项工具也颇具挑战性。 总部设在美国密尔沃基的发动机制造商百力通公司的决策支持经理Grant Felsing说：“我们在这方面相当成熟。我与其他公司有过多次交谈，经常会看到对方一脸茫然的表情。” 百力通公司的数据仓库基础设施使用基于Unix的服务器，并运行SAS Institute公司的软件，把来自众多作业部门的BI数据处理成执行管理信息。百力通公司收集来自财务文档的事务数据后，每个月都要备份这些信息。 备份这些BI数据从技术上来说很简单，但绝非简单的重复性工作。Felsing说：“虽然Unix备份工具基本上不用你操心，但你得确定备份时间，并且根据从不同来源提取数据的标准模型，对备份进行设置。” 而对不太熟悉BI的公司而言，还存在一些风险：可能会忽视例行的BI备份工作。Jody Porrazzo是美国新泽西州普林斯顿的一家咨询及保险服务公司， Apex是管理集团公司负责计量经济学风险策略的主管，她说：“我觉得，完成这项工作的人不是太多，因为数据仓库技术对他们来说太陌生了。不过，明智的公司绝不会忽视这项工作。 Apex现正在部署一台新的SAS BI服务器，备份功能以宏指令方式包含在系统里面。Porrazzo 说：“这样，备份就非常直观、非常简单。” 并不是只有专门的BI应用软件才带有标准备份工具。Gartner公司的Feinberg说：“这些工具是软硬件厂商提供的标准实用软件，像IBM这些主要厂商添加了备份功能以保护BI数据。Feinberg说，像赛门铁克公司旗下的维尔部门、EMC公司和存储技术公司这些存储厂商提供的产品也含有BI备份功能。 虽然BI备份工具非常普遍，但合理使用这些工具的做法并不常见。Gile说：“我们发现备份不常进行，进行备份的是其知识或者技能不如IT人员的单个部门。大多数公司认识到，他们应当进行备份，但似乎不够重视。”随着BI数据变得更重要，这种态度可能会发生转变。他预测：“一旦丢失BI数据，就会更快地带来麻烦。” 一些公司已经认识到了丢失BI数据可能带来的麻烦，美国弗吉尼亚州格伦艾伦的医疗和手术用品经销商Owens & Minor Inc.就是一个例子。该公司正在与Business Objects公司就其BI战略进行合作。 Owens & Minor的信息管理主管Don Stoller说：“与三四年前相比，BI环境已变得更加不可或缺。如今，人们每天依赖BI信息完成工作，出现问题后立即恢复的能力也变得日益重要。” 其他公司几乎肯定会步Owens & Minor的后尘。随着更多的主管人员根据BI数据制订战略决策，丢失宝贵的BI资产所带来的危害就更严重了。 链接：专家建议 要养成以下好习惯，以保护宝贵的BI数据： 1.确定备份BI数据的频率，并制订相应的计划。 2.让重要部门的高层官员认识到，BI备份非常重要， 并规定如果谁没有完成这项工作，将追究其责任。 3.力求一致，并确保命名规则及其他数据描述符的一致性。 4.重大的BI举动要考虑到备份，譬如采购新的存储区域网。 5.认识到数据收集和保留策略发生变化，BI备份战略也要随之变化。 链接：企业信息集成(EII) 定义：企业信息集成(EII)是指一种软件系统，它可以从诸多内外来源获取不同格式的数据，把它们作为单一来源数据加以处理。 信息是现代企业的命根子，这不是什么新闻。但随着组织从不同的来源和应用软件收集越来越多的信息，这些信息处理起来也就越来越困难。 我们已知道如何处理数据库、数据集市和数据仓库，因为这些地方的结构化信息经过了有序处理。但企业同样需要处理来自其他来源的大量非结构化信息，譬如文档库、电子表格、电子邮件、即时消息存档、电子表格与记录、公开网页及商业信息服务等。 说到这里要提一下两个重要因素。首先是内容的非结构性：组织必须处理源源不断的随机文本，而不是我们经常在“规范管理”的数据中看到的经过认真描述、检验的字段。 第二个因素是，如今公司获得的这些信息来自多个来源，每个数据源都有其自己的结构和格式，大多数设计成用于单一、独立的场合，而不是作为集成数据综合体的一部分。因而，这些数据资料库往往彼此独立，不容易很好地实现集成。 我们需要这些数量不断增多的数据源，更需要不必改写现有的应用软件和工具，就能够使用新出现的数据源。 解决这个问题的一个简单方法就是，把所有数据聚集到一个单一、通用的数据库或者数据仓库里面。 遗憾的是，构建这样一个中央数据仓库速度慢，而且成本高。维护及更新这个数据仓库对任何IT管理人员来说更是一场恶梦。而我们甚至还没有处理好可伸缩性以及谁拥有信息这些问题。显然，需要一种更合理、更有效的策略。 企业信息集成(EII)就是如今这种策略的大方向。不过解决这个问题的诸多办法存在已有多年，名称不一(见图表)。如今，三个主要因素使得这个问题比较容易处理：人们日益使用及接受XML这种跨平台标准; 存储设备成本更低、容量更大，加上处理器速度更快、功能更强; 出现了正面处理问题的新工具。 有了EII产品，就完全有可能合并来自不同来源的数据，不管你什么时候需要。它们实现合并的办法就是，构建一个中间数据服务层(中间层)，允许以标准化方式访问数据，而用不着与每个不同的后端数据源直接联系。 虽然EII的命名效仿企业应用集成(EAI)——这批旧技术为连接应用软件而设计，但它比传统的EAI更加面向服务。 XML恐怕是如今促使EII前进的最强劲的一股动力，原因是XML让我们能够在创建时或者创建后，可以对数据(无论格式、数据还是两者)进行标记。而这些标记可加以扩展及改动，以适合几乎各个领域的信息。 另外，别忘了，微软公司已宣布准备把XML作为Office 2003后续版本的默认保存格式。 除了XML外，如今的EII应用软件一般基于元数据库(metadata repository)及连接这些资料库的特定连接件而建。 EII要发挥实际作用，就不能是简单的另一个数据仓库。相反，它必须能够在需要时以一种特定的方式，及时地汇集信息。企业要这么做，最简单的办法就是创建及维护元数据库或者详细目录，描述哪些数据可以使用、如何存放、放在何处以及数据部分之间的相互关系。 依靠元数据还有助于减少数据冗余、数据迁移以及不合适的数据转换，从而有望节省时间和金钱。 早期的元数据系统是基于文件的数据字典，这些系统后来被基于关系数据库系统的元数据库取代。基于XML的现代的元数据库让数据架构师可以处理分散在整个组织、甚至防火墙外面的不同的数据源。 大多数EII产品已经配备了一套工具，可以用来访问某些“标准”的元数据库。但集成几乎总是需要定制，所以你应当构建新的连接件，或者改动现有连接件。 另外，有些EII方案专注于与数据之间的单向互动——找到你需要的数据，然后与其他数据汇集，而另一些方案在查找及处理信息时互动性比较强，具有双向性。 最后，你所要寻找的信息类型(事务文档、多媒体、或者技术数据)也会影响互动类型及所需的连接性，所以EII产品可能会使用大不相同的一套连接件，这取决于这些产品所应用的知识领域。(end)

文章内容仅供参考 (投稿) (如果您是本文作者，请点击此处) (1/18/2006)