＋设为首页 ＋添加到收藏夹
在 第一篇文章中,我们介绍了随需应变企业.业务流程管理（bpm）.业务规则引擎与商业智能的总体概念.我们调查研究了各种不同的业务规则引擎,并讨论了如何区分这些不同的业务规则引擎.在本文中,我们将主要关注商业智能在一个智能而灵活的 bpm 解决方案中所扮演的角色.特别地,我们将讨论用于进行高级分析的在线分析处理（on-line analytical processing,olap）技术的应用,讨论时我们将同时考虑 olap 的访问与集成.这包括对实现一个动态定价模型的技术细节的深入研究.最后,我们还将介绍 db2® cube views,这是 olap 范例的一个扩展,在 olap 产品中,可以使用它来为企业产生优化的 olap 解决方案.
商业智能对于业务流程管理来说有多重要呢?正如我们首篇文章中所说的,商业智能为公司在客户.销售.财政计划与竞争等方面的策略制定提供了洞察力.由业务流程管理系统实现的业务流程需要由能付诸实施的（actionable）智能来驱动.这种能付诸实施的智能超出了像报告与图表这样的传统概念.能付诸实施的智能是通过高级的数据分析获得的,如果将其与业务流程引擎集成起来,那么就可以用它来驱动策略性的企业运作.
在我们的例子中,cristina white 是一位 international foods market (ifm) 公司的 cio,她接受了转换 it 环境的挑战,以便促进 ifm 转换成一家快速响应的随需应变企业.她理解商业智能在业务流程管理中的关键角色,并且想要理解如何部署 bi 以支持她的目标,她请求 greg 这位 ifm 架构师给出他的想法.greg 对商业智能有非常广泛的了解,他指出了三种架构驱动（architectural driver）:
避免数据筒仓（silo）. 避免孤立的决策制定. 减少在决策制定过程中的延时.实时数据访问与分析
让我们仔细地分别看看这些架构驱动.数据筒仓
要将来自各种不同数据源的数据合并成一致的.统一的全局视图（global view）可能要花很长的时间,通过这种全局视图,业务分析员可以发现新的业务机遇或者察觉到异常.在很多情况下,来自传统（brick-and-mortar）商店.web 站点.呼叫中心（call center）.库存（inventory）与 crm 系统的大量数据通常都被当作单独的筒仓来对待,它们彼此之间互不通信.来自这些系统的数据可能以不同的格式表示,存放在不同的数据库中,并且为各种不同的应用程序所捕获.为了净化.协调与整合来自整个企业中各种不同筒仓中的数据,需要付出一定的努力.孤立的决策制定
在传统业务环境中,业务规划或财政建模曾是一种离线活动.首先,统计人员需要消化大量的企业数据,并提交一大堆的报告与分析结果,然后业务分析员解释这些分析结果,并开发出一个业务模型与计划.高级行政官员根据分析结果与他们的业务直觉来决定预算.我们都清楚,这些活动是完全不同的,互不相干的.运气好的话,离线报告与离线分析或许可以为公司提供有利的机遇.但如果运气不好,它们就无法完成使命了,也无法提供准确.安全与实时的商业智能信息.... 下一页