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经典BI大数据分析系统软件架构设计案例分析

2016-05-05 09:53:38

谈起商业智能BI,也许大家并不陌生,但你是否了解国内的各类BI系统架构?

自国内商业智能发展以来,就系统结构方面已经历了多次优化性的变革。目前国内商业智能BI系统的经典架构的模式包括数据层、业务层和应用层三部分。数据层基本上就是ETL过程,即数据仓库技术,是将数据从来源端经过抽取、转换、加载至目标端的过程。业务层主要是OLAP(联机分析处理)和Data Mining(数据挖掘)的过程。在应用层里主要包括数据的展示,结果分析和性能分析等过程。

国内大多BI产品的系统架构都是经典架构的衍生,但表现形式却有很大的差别,这里列举几个常见产品:

BIEE: 业界常见的BI平台应包含数据仓库、数据抽取、多维建模,前台展现4个部分。

BO: 无法提供独立的多维分析引擎,在Hyperion被Oracle 收购前,经常以OEM Essbase为数据引擎,在常见的BI项目中只提供前台展现部分。

Qlikview:产品架构主要是dashboard(管理驾驶舱)和移动端。

永洪BI: 产品架构主要是MPP数据集市,dashboard(管理驾驶舱)和移动端。

FineBI产品架构分为4个部分:cube数据处理引擎,分析统计组件,dashboard(管理驾驶舱),移动BI。

各类BI产品系统架构参差不齐,以我比较了解的FineBI为例(目前更新至3.7),主要分为以下4个部分:

国内经典BI系统架构分析

cube数据处理引擎

FineBI 的数据处理引擎以多维数据库为核心,囊括 ETL 功能,旨在对原始数据进行抽取,转换和加载,支撑在线分析。

多维数据库采用动态生成的位图索引技术处理字符串等类型,NIO 内存映射文件技术快速读取处理数字类型,并支持离线使用的 cube 数据存储,支持 cube 数据定时全量以及增量更新。

并行计算的先进数据处理模式使得基于位图索引的快速分组,过滤,钻取,支持多线程运算,互不干扰。并且还有智能避免重复计算的缓存机制。

分析统计组件

OLAP统计分析组件可实现如下功能:

1、任意维度切换:可以对已有的表样切换维度来进行自由分析,支持维度排序,根据维度自身进行排序,根据指标的汇总值进行排序,根据公式值进行排序。

2、计算指标:支持添加计算指标的功能来实现对已存在的指标项进行再计算得到新的计算指标。

3、分享页面:支持设计的页面分享给其他用户。

4、数据预警:通过红绿灯,警戒线分析数据走势。

5、通用查询:不同于文本控件等控件,该控件在查看分析的时候可以添加和删除过滤条件,适用性更强。

6、交互控件:支持文本类控件,包含文本框、下拉框、下拉复选框,支持时间类控件,包含时间段控件、年份列表、月份列表和季度列表,支持数值类控件,可以按数值区间进行和数据筛选,支持组件和控件支持自由布局。

Dashboard

FineBI 使用 Dashboard 加入任意数量的组件和控件,支持任意维度和指标的切换,可以对已有的表样切换字段来进行自由分析。任意维度和指标切换的功能保障了当查看分析的人员在查看分析时,如果针对已有的表样产生额外的分析需求或改变了已有的分析需求,不需要重新制作一次分析,可以直接通过切换维度和指标实现。

移动端

支持安卓手机、苹果手机和平板三大主流移动端。

使用其移动端查看分析,功能和 PC 上的 Web 端完全一致,包括更改数据过滤条件、自由切换维度和指标、钻取联动等功能。此外,此款工具原创消息反馈功能,查看分析时可以随意在屏幕上标记、注释,并一键将带有批示的报表以截图形式发送到指定邮箱或即时通讯工具中。

国内主流BI产品虽然大多是经典架构的衍生,但表现形式却有很大的差别。在BI产品层出不穷的大环境下,挑选一款系统架构非常完善的BI产品,值得花上一些心思。

 

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