《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 2.11 总结-阿里云开发者社区

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《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 2.11 总结

简介: 本节书摘来自华章出版社《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 书中的第2章,第2.11节,作者:[荷]里克 F. 范德兰斯(Rick F. van der Lans),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.11 总结

这一章给出了一个对商务智能系统组件的概述,例如数据仓库、数据集市、数据中转区、ETL脚本,等等。另外,不同的数据转换风格被阐述成数据从一个数据存储区复制到另一个数据存储区。
大多数现有的商务智能系统有一个经典的结构,它包含一系列数据库和转换过程。这些经典的商务智能系统对我们支持得很好,这几年来,在很多机构中这些智能系统仍然是正确的解决方案。但是由于各种各样的原因,是时候创造一个新的结构了。首先,对于机构的挑战是用这样一个结构支持以下新的报告和分析:
数据使用者需要在最底层访问详细数据。
数据使用者需要访问操作数据。
数据使用者需要快速访问新的数据存储。
数据使用者需要访问包含大量数据的数据存储时,需要把数据复制入数据仓库或数据集市,这可能花费大量的时间和高昂的成本。
数据使用者需要访问非结构化数据源和外部数据源时,可能没有复制所有数据的必要。
另外,需要一个新的架构,因为商务智能系统需要变得更加灵活(见1.2节),由于所有新的技术是可行的,并且机构也需要开发这些新功能。在很多的情况中,现有的商务智能系统需要重新被设计以支持这些需求。在商务智能系统中部署数据虚拟化让其变得更简单。但在我们深入这个话题之前,接下来的章节将会说明数据虚拟化是怎样工作的。

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