商務(wù)智能前端工具的特性探討

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商業(yè)智能的成功很大程度上依賴于數(shù)據(jù)展現(xiàn)和分析工具即前端工具。如果最終用戶不能通過前端工具方便地回答關(guān)鍵的業(yè)務(wù)問題，那么無論數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)得多么梢巧，也不能稱為成功。如今越來越多的衫吶已開始著手建立獨(dú)立于業(yè)務(wù)系統(tǒng)之外的、面向分析應(yīng)用的數(shù)據(jù)集市或更大規(guī)模的數(shù)據(jù)倉庫，負(fù)責(zé)建立數(shù)據(jù)集市或數(shù)據(jù)倉庫的小組通常要同時(shí)負(fù)責(zé)確定商業(yè)用戶使用的查詢、報(bào)表和分析技術(shù)。但是在建立過程中并不是所有的需求都是明確的，某些需求直到用戶使用數(shù)據(jù)倉庫時(shí)才會(huì)了解，而另外一些需求可能要到很久以后當(dāng)其他一些數(shù)據(jù)集市建立起來時(shí)才可能提出。

針對(duì)這類問題，選擇合適的前端工具將會(huì)帶來明顯的短期和長期效益。一個(gè)好的前端工具應(yīng)具有以下特點(diǎn)：①易于使用和靈活設(shè)置；②聚合感知；③貫通主題領(lǐng)域；④克服sQL的限制；⑤訪問并使用多種不同的數(shù)據(jù)源；⑥集成的分析功能。

1 前端工具在查詢方面的特性

1.1 易于使用

借助先進(jìn)的前端工具，設(shè)計(jì)員可以設(shè)置一個(gè)查詢環(huán)境，其中包括一系列的對(duì)象，每一個(gè)對(duì)象通過一些SQL語句和數(shù)據(jù)庫中的某些屬性相連。這些SQL語句可以是表中的字段名稱，也可以是一些SQL聚合函數(shù)。借助這些對(duì)象，用戶可以很容易的建立自己的查詢。

前端工具應(yīng)該非常容易使用。因?yàn)樗械脑獢?shù)據(jù)對(duì)商業(yè)用戶都是屏蔽的，最終用戶建立一個(gè)查詢的過程僅僅是簡(jiǎn)單地將需要的對(duì)象挑揀出來。工具使用這些對(duì)象的元數(shù)據(jù)自動(dòng)生成一個(gè)SQL語句，發(fā)送到數(shù)據(jù)庫中，并將查詢結(jié)果取回并生成報(bào)表。

1.2 炙活性

前端工具應(yīng)該能靈活地將數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)展現(xiàn)到用戶面前。業(yè)務(wù)用戶會(huì)被度最表和維表圍繞的星型結(jié)構(gòu)弄糊涂，前端工具要能夠幫助他們簡(jiǎn)化使用這些數(shù)據(jù)庫，例如隱藏主鍵和外鍵。如果在組中的有些維并不對(duì)應(yīng)物理上的表，前端工具可以將這些維簡(jiǎn)化或微觀化；如果數(shù)據(jù)庫中沒有一些業(yè)務(wù)對(duì)象的相應(yīng)字段，前端工具應(yīng)該可以生成。

先進(jìn)的前端工具通過使用語義層技術(shù)適應(yīng)這些需要：用于將簡(jiǎn)單的面向業(yè)務(wù)的對(duì)象確譯成SQL語言的元數(shù)據(jù)稱為語義層，它存儲(chǔ)在一個(gè)關(guān)系型的資料庫中，資料庫中還存儲(chǔ)表之間的連接信息、為多路徑查詢建立的表的別名信息以及聚合表的信息。

語義層將數(shù)據(jù)庫的物理設(shè)計(jì)翻譯成最終用戶熟悉的商業(yè)術(shù)語，同時(shí)允許將特性按照最終用戶的邏輯需要重新定位組織起來。例如，很多星型結(jié)構(gòu)將維特性存儲(chǔ)在主表中，而不是維表。簡(jiǎn)化維時(shí)，維特性被放置在主表中，在它們自己的維表中沒有其它的維特性可以伴隨。開發(fā)者因?yàn)楣δ芑蛞子谡{(diào)用數(shù)據(jù)的需要，通常將一個(gè)維劃分為尺度上更加微觀的維。利用前瑞工具，這些微觀維可以聚集為一個(gè)維對(duì)象組。

2 前端工具的聚合導(dǎo)航功能

當(dāng)定義一個(gè)查詢和報(bào)表工具時(shí)，僅僅簡(jiǎn)單地從數(shù)據(jù)倉庫中獲得數(shù)據(jù)是不夠的，還應(yīng)使查詢數(shù)據(jù)需要的時(shí)間在要求的范圍內(nèi)。盡管定義的工作盆不大，但實(shí)際數(shù)據(jù)倉庫卻可能非常大，具有上百萬甚至上千萬條記錄的主表是常見的。因?yàn)橹鞅砗艽?通常會(huì)越來越大)，查詢的性能將自然地降低。加強(qiáng)性能的典型辦法是從硬件和軟件解決問題，更換數(shù)據(jù)庫廠商，增加或側(cè)除索引，收效最大的方案是聚合導(dǎo)航。

使用小量的元數(shù)據(jù)，聚合導(dǎo)航可以使用合適的聚合表查詢數(shù)據(jù)自動(dòng)重寫查詢。用戶可以不必理睬采用何種聚合表，這個(gè)工作由聚合導(dǎo)航在后臺(tái)處理。從用戶的角度來看，聚合導(dǎo)航可以決定從最佳位置讀取數(shù)據(jù)。

在以后的幾年里，聚合導(dǎo)航功能可能會(huì)成為關(guān)系數(shù)據(jù)庫的功能，但就目前而言，基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的聚合導(dǎo)航尚未實(shí)現(xiàn)。所以數(shù)據(jù)倉庫小組要么設(shè)計(jì)、建造和維護(hù)他們自己的聚合導(dǎo)航，要么選擇使用具有聚合導(dǎo)航功能的前端工具。比如用戶按照季度訪問“銷售額”對(duì)象時(shí)，具有聚合導(dǎo)航功能的前端工具所產(chǎn)生的SQL語句將直接從已有的聚合表中提取數(shù)據(jù)；而當(dāng)用戶又增加了銷售定單維時(shí)，前端工具可以直接到主表中查找數(shù)據(jù)，用戶只須知道他要訪問銷售額，而無須自己去選擇訪問數(shù)據(jù)的方法。

3 前端工具的透明交叉查詢特性

考慮下面的業(yè)務(wù)需求？一個(gè)財(cái)務(wù)計(jì)劃人員問“我們1月份的預(yù)算和實(shí)際柑比，情況怎樣”？與其它重要的業(yè)務(wù)需求一樣，這個(gè)問題不能通過查詢一個(gè)星型結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)，而會(huì)牽扯到兩個(gè)獨(dú)立的星型結(jié)構(gòu)，一個(gè)代表預(yù)算，而另一個(gè)代表實(shí)際花費(fèi)。這個(gè)查詢將在兩個(gè)分開的星型結(jié)構(gòu)中進(jìn)行，它們和其它的公共維表相連接，這類查詢通常稱為交叉查詢。將這個(gè)問題翻譯成SQL查詢是比較困難的。不幸的是很多前端工具生成了SQL語句。這種查詢即使能夠返回?cái)?shù)據(jù)，也會(huì)產(chǎn)生不正確的查詢結(jié)果。沒有使用外連接，可能丟失數(shù)據(jù)；一個(gè)不必要的表引入了查詢；查詢可能得不到結(jié)果，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫無法優(yōu)化對(duì)這兩個(gè)數(shù)據(jù)量極大的表的查詢。正確的方法是通過兩個(gè)SQL查詢，兩個(gè)查詢結(jié)果在客戶端通過它們的公共因素連接到一起。這個(gè)業(yè)務(wù)問題代表了選擇前端工具的兩個(gè)問題：①前端工具必須能夠識(shí)別何時(shí)使用多個(gè)SQL查詢；②前端工具必須能夠?qū)⒍鄠€(gè)SQL查詢結(jié)果融合到一起，不是使用union方式，而是使用本地外連接。

好的前端工具必須檢測(cè)當(dāng)前的環(huán)境以便決定是否需要兩個(gè)或多個(gè)SQL查詢，并分別獨(dú)立地執(zhí)行這些查詢，將結(jié)果集結(jié)合起來，自動(dòng)生成結(jié)果，不需要最終用戶了解更多的知識(shí)。比如針對(duì)上面的業(yè)務(wù)需求，前端工具將自動(dòng)產(chǎn)生兩個(gè)查詢SQL來訪問“預(yù)算”和“實(shí)際花費(fèi)”兩個(gè)星型結(jié)構(gòu)。執(zhí)行了這個(gè)查詢并分析了結(jié)果之后，連接到一起，輸出了報(bào)表。業(yè)務(wù)用戶完全不用關(guān)心所有的其它工作，他們也不需要看到生成的SQL。

4 克服SOL的限制

不能通過SQL語言回答的一類問題是“交叉查詢”，這個(gè)問題要求多條SQL查詢和一些后處理，通過先進(jìn)的前端工具可以解決這個(gè)問題。在對(duì)查詢結(jié)果做名次排列、計(jì)算累計(jì)匯總或做多級(jí)聚合時(shí)，SQL也暴露出了短處。例如要求BI業(yè)務(wù)人員按照季度對(duì)銷售作累計(jì)，并且每年從零開始累計(jì)，這是一個(gè)常見的、用SQL語言很難實(shí)現(xiàn)的例子。

先進(jìn)的前端工具可以提供豐富的計(jì)算功能，用于處理SQL語言所不能完成的工作。通過工具條按鈕和像電子表格軟件那樣的公式條，前端工具在SQL查詢結(jié)束后對(duì)文檔中數(shù)據(jù)作豐富的計(jì)算。例如上述的問題可以使用前端工具中累計(jì)匯總公式功能解決，在按照月和年顯示的簡(jiǎn)單報(bào)表中應(yīng)用這個(gè)公式將可以直接地回答一些業(yè)務(wù)問題。

5 融合多數(shù)據(jù)源

好的前端工具不將用戶限制到只能以單次查詢的返回?cái)?shù)據(jù)為基礎(chǔ)創(chuàng)建報(bào)表，同時(shí)也允許在一個(gè)文檔中使用不同類型的數(shù)據(jù)源。用戶可以將諸如以下的訪問方式混合使用：

（1）利用語義層和簡(jiǎn)單查詢技術(shù)訪問一個(gè)數(shù)據(jù)集市中的數(shù)據(jù)，甚至可以查詢存儲(chǔ)在兩個(gè)憲全不同數(shù)據(jù)庫中的不同的數(shù)據(jù)集市，并將查詢結(jié)果合并到文檔中。例如銷售數(shù)據(jù)在R司brick數(shù)據(jù)庫中，而發(fā)貨數(shù)據(jù)在oracle數(shù)據(jù)庫中，用戶可以將數(shù)據(jù)集成到一起，無須投資使用網(wǎng)關(guān)技術(shù)。

（2）用戶使用他們自己編寫的SQL程序，并將結(jié)果連接到文檔中的其它的數(shù)據(jù)源結(jié)果中。

（3）使用存儲(chǔ)過程提取數(shù)據(jù)。

（4）用戶可以將他們?cè)贓cxel或Lotsu中的數(shù)據(jù)調(diào)進(jìn)前端工具文檔中。

（5）如果已經(jīng)投資建立了一個(gè)oLAP引擎，前端工具可以直接使用它，并能將數(shù)據(jù)集成到自己的文檔中。

6 集成的分析

一個(gè)好的前端工具要提供分析能力，而不需要開發(fā)商的持續(xù)支持。即允許用戶采用旋轉(zhuǎn)、切片和鉆取等手段分析數(shù)據(jù)，而不用受預(yù)先定義好的分析層次的限制。比如說用戶可能觀察在二維表中所顯示的銷售額時(shí)，發(fā)現(xiàn)有一個(gè)機(jī)構(gòu)的銷售額較高。他們只需要將光標(biāo)移動(dòng)到需要觀察的機(jī)構(gòu)上，就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)“工具提示”指示如何鉆取到機(jī)構(gòu)級(jí)別的其它層次的數(shù)據(jù)。使用同樣的方法，用戶可以在一個(gè)交叉表或統(tǒng)計(jì)圖中使用鉆取。（萬方數(shù)據(jù)）