Arquitetura de inteligência de negócios e armazenamento de dados - manequins

> Os primeiros dias do processamento de inteligência de negócios (qualquer variedade, exceto a mineração de dados) tiveram um sabor de cliente / servidor de primeira geração forte, de duas camadas. (Alguns ambientes de inteligência de negócios que foram hospedados em um mainframe e consultas e relatórios foram criados com uma arquitetura centralizada.)

Conceitualmente, as arquiteturas iniciais da business intelligence faziam sentido, considerando o estado da arte para a tecnologia de computação distribuída (o que realmente funcionou, em vez da Internet de hoje, compartilhe-tudo-na-página-página de geração).

Muitos desses ambientes iniciais apresentaram uma série de deficiências, no entanto, porque as ferramentas funcionavam apenas em uma área de trabalho do cliente, como o Microsoft Windows, e, portanto, não permitia uma fácil implantação de soluções em uma ampla gama de usuários. Além disso, relatórios longos e consultas complexas muitas vezes engarrafaram processos de trabalho comuns porque engoliram a memória ou o espaço em disco do seu computador pessoal.

A maioria, se não todas, foi projetada e construída como

clientes gordurosos - o que significa que a maior parte de suas funcionalidades foi armazenada e processada no PC. Além do problema de estrangulamento, os PCs de todos os usuários tiveram que ser atualizados porque as mudanças de software e as atualizações eram muitas vezes complexas e problemáticas, especialmente em grandes bases de usuários. O início de uma nova era de arquitetura de business intelligence chegou, independentemente de sua ferramenta de escolha ser um produto básico de consulta e relatórios, um produto de análise de negócios / OLAP, um sistema de painel ou scorecard ou uma capacidade de mineração de dados. Embora a arquitetura do produto varie entre os produtos, fique atento a algumas tendências importantes quando você avalia produtos que podem fornecer funcionalidades de business intelligence para seu data warehouse:

Funcionalidade baseada em servidor:

Ao invés de ter a maioria ou a totalidade da manipulação de dados realizada nos desktops dos usuários, o software baseado no servidor (conhecido como servidor de relatório ) lida com a maioria dessas tarefas depois de receber uma solicitação da ferramenta de desktop de um usuário. Após a conclusão da tarefa, o resultado é disponibilizado ao usuário, diretamente (um relatório é repassado ao cliente, por exemplo) ou publicando o resultado na intranet da empresa.

funcionalidade habilitada para a Web:
Quase todos os fabricantes de ferramentas líderes forneceram funcionalidades habilitadas para a Web em seus produtos. Embora as capacidades do produto variem, a maioria dos produtos publica relatórios amplamente utilizados em uma intranet da empresa, em vez de enviar cópias de e-mail para todos em uma lista de distribuição. Suporte para usuários móveis:
Muitos usuários que são relativamente móveis (usuários que passam a maior parte do tempo fora do escritório e usam laptops ou dispositivos móveis, como um Blackberry, para acessar recursos de computação baseados em escritório) para executar funções de inteligência de negócios quando estão fora do escritório. Em um modelo, os usuários móveis podem discar ou se conectarem a um servidor de relatório ou a um servidor OLAP, receber um download dos dados mais recentes e depois (depois de separar e trabalhar em outro lugar) trabalhar e manipular esses dados em um autônomo, desconectado.

Em outro modelo, os usuários móveis podem alavancar conectividade de rede Wi-Fi ou redes de dados, como a rede Blackberry, para executar relatórios e análises de inteligência de negócios que eles possuem na intranet da empresa em seu dispositivo móvel.

Tecnologia de agente:
Em uma tendência crescente, agentes inteligentes são usados como parte de um ambiente de business intelligence. Um agente inteligente pode detectar uma mudança importante em um indicador chave, por exemplo, ou detectar a presença de novos dados e alertar o usuário de que ele ou ela deve verificar as novas informações. Inteligência em tempo real:
Acessando informações em tempo real ou quase em tempo real para inteligência de negócios (ao invés de ter que esperar por processos de lote tradicionais) está se tornando mais comum. Nessas situações, um aplicativo deve ser capaz de "empurrar" informações, ao contrário do método tradicional de "puxar" os dados através de um relatório ou consulta. Como nos serviços tradicionais de extração de dados, as ferramentas de business intelligence devem detectar quando novos dados são inseridos em seu ambiente e, se necessário, atualizar medidas e indicadores que já estão na tela de um usuário. (Na maioria das ferramentas de business intelligence de hoje, os resultados na tela são "congelados" até que o usuário solicite novos dados, emitindo uma nova consulta ou, de outra forma, altere explicitamente o que aparece na tela.)