简介在当今的仓库环境中，具有健全架构的企业更为成功。定义这些架构是为了支持系统的功能、技术和数据需求，而这些系统将解决用户所提出的业务问题。
从 20 世纪 90 年代中期到末期，IBM 引入了数据仓库的（Data Warehousing）的蓝图，用于通过持久性的数据存储（中心数据仓库或 CDW）帮助保证数据完整性和过程一致性。额外的关注集中到了分析上面，而 OLAP 函数则是作为解决大型机业务问题的关键策略而提供的。这一关键路线图至今仍然有效。功能架构的演化可以通过 ANSI 标准中最近添加的内容看到，而这种演化已经内在化（internalize）到了数据库引擎、OLAP 函数和低端的数据挖掘算法（例如，回归和标准偏差度量）中。
现在的信息消费者要求对更加复杂的问题做出及时的响应，而这些问题需要处理各种各样的源中的数据。在很多情况下，分析是一种对于数据本身的研究，也许可以提供回答，也许仅仅是提出了另一问题。
本文描述了最新和最好用的工具和方法，这些工具和方法将帮助 BI 专家访问源数据，以及将之吸收到用于为信息消费者提供价值的信息中。参与者被邀请查看或参与演习，其中涉及用于支持 BI 不同阶段的一些经典的 IBM 产品以及新增的技术解决方案。
基于 IBM® DB2® Information Management Software 小组所开发的参考架构（Reference Architecture），本文分成 6 个小节。它们是：
- ：讨论商业智能架构（Business Intelligence Framework），并介绍 IBM 用于在该领域启动解决方案的获奖方法。
- ：商业智能架构的访问层（Access Layer）定义了通过极少量工作就可以访问 BI 分析数据的函数和服务。
- ：商业智能架构的存储库层（Repository Layer）定义了用于在 DB2 中存储结构化数据和元数据的函数和服务。
- ：商业智能架构的分析层（Analytics Layer）定义了用于提交解决方案的函数和服务，这些解决方案将解决用户即席或周期性提出的业务问题。
- ：商业智能架构的数据集成层（Data Integration Layer）定义了到源数据的函数和服务，用于将之带入仓库操作环境，提高其质量，以及定义其格式，以便在访问层通过工具获得这些数据。
- ：数据源层（Data Source Layer）将数据分成 Enterprise、Unstructured、Informational 或 External 几类。受各个类别元数据特性的驱动，工具将用于访问和准备各个类别中的数据。
先决条件您应该对 DB2 及相关服务具有中等层次的了解，并具有 Oracle 或其他 BI 解决方案的所需经验。作为一种准备，您可以学习 。关于更多信息，还请参阅 。
必要的资料为了运行本教程中的例子或示例代码，您将需要：
- DB2 Universal Database V8.1
- WebSphere® Information Integrator V8.1
- 某些教程将需要附加软件，例如，Cube Views™ 和 Intelligent Miner™。作为一种准备，学员可以学习 。
第 1 部分 - BI 架构/方法本小节将讨论商业智能架构（Business Intelligence Framework），并介绍 IBM 用于在该领域启动解决方案的获奖方法。您将了解架构是什么，并了解该架构内的软件组件和功能层。本文的其余部分将说明各种各样工具的应用。
完成本小节需要大约 45 分钟。
主题：
- BI 架构简介
- BI 架构 - 搭配应用的 IBM 产品
商业智能架构简介本小节包含方法的讨论、参考架构、IBM BI Analytical Framework 及其作为参考架构的角色，还将说明一些行业特定的应用程序、考虑以及为使用该构架而进行的调整。
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BI 架构 - 技术层和软件解决方案本小节将简要地查看 BI 架构的各个层次，并阐述架构组件以及各组件中可获得的 IBM 软件解决方案。
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白皮书“Framework For Business Intelligence”展示了一个简单的 BI 案例，并讨论了在核心数据库属性中渗入更多 BI 函数的 DB2 演化，从而使之对范围更广的应用程序可用，同时维护 BI 信息的有效性、完整性和可用性。其中讨论了 DB2 Data Warehouse Edition 和信息随需应变（Information On Demand）的语义，并将之绑定到 BI 架构中，用于为“数据库中的函数”、用于访问和扩展的开放式接口，以及为所有其他表示服务提供的协作提供强大的论据。
请查看下列 Web 广播：Insights On Demand: Extending the Enterprise with BI。该 Web 广播讨论了商业智能分析应用程序，并给出了相关行业例子的地址，其中不同的分析层都给企业的底线（bottom line）带来了增值。展示了 IBM BI 产品的搭配，讨论了关键特性，并说明了调整解决方案以满足基本分析需求的论据。其中包括竞争分析等的行业调查讨论更加充实了针对 IBM 解决方案集的业务案例的讨论。
请注意：这是一个到 Web 广播事件的链接，该事件将在您的浏览器中启动。如果您启用了弹出式拦截器，那么它可能不会启动。
第 2 部分 - 访问商业智能架构的访问层（Access Layer）定义了通过极少量工作就可以访问 BI 分析数据的函数和服务。本小节的架构中展示了作为关键策略的访问解决方案，如通过瘦客户机、广泛可用的浏览器和门户（portal）进行访问，这些解决方案是通过筛选和组织功能来增添价值的。
完成本小节需要大约 45 分钟。
主题：
访问 - 简介访问层（Access Layer）向信息消费者提供了什么呢？表示视图以及与业务分析应用程序的交互。
图 1. 商业智能架构：访问 访问层工具的例子包括：
- Web 浏览器 - Brio、Business Objects、Cognos、MicroStrategy、SAS 的基于 web 的前端
- 门户 - WebSphere Portal、带有 IBI portlet 的 WebSphere Commerce、Crystal、Actuate
- 设备 - PC、PDA、移动电话、KIOSK、ATM
- Web 服务 - WebSphere Business Integration
访问 - Web 服务请查看红皮书 DB2 Cube Views: A Primer 的第 14 章，其中讨论了使用 Cube Views 的 web 服务。本章中所介绍的内容包括 web 服务功能和架构，以及用于通过 web 服务暴露 OLAP 函数的 Cube Views 分析。
第 3 部分 - 数据存储库商业智能架构的存储库层（Repository Layer）定义了用于在 DB2 中存储结构化数据和元数据的函数和服务。除了单个服务数据集市，还考虑了大规模的数据仓库，并制定了惟一性数据需求。其中讨论了单层和多层的数据仓库架构，以及基于分析需求定义数据的方法（ROLAP 或 MOLAP）。作为一种启动用于向客户交互 BI 分析的企业级解决方案的方法，适用于保险、银行和零售部门的 IBM 行业特定的业务解决方案前面打开了多扇大门。
完成本小节需要大约 90 - 120 分钟。
主题：
- 存储库 - 简介
- 数据仓库架构
- 数据仓库 - 数据架构
- DB2 - 数据仓库配置
- DB2 - 数据仓库分区
- DB2 - Teraplex 环境中的分区
- DB2 性能 - 多维集群
- 教程：Data Warehouse Center: Information Catalog Center
- 数据集市配置
- 教程：Cube Views / MQT Creation
- 操作性数据存储
存储库 - 简介数据层（Data Layer）包含商业智能的数据存储。这些数据存储应被视作单个存储库，即使它们可能是作为联邦数据存储集而存在的。
图 2. 商业智能架构：数据存储库 用于支持数据存储库层的工具例子包括：
- 数据库 - DB2 ESE、DB2 OLAP 服务器™、Hyperion Essbase、Oracle、SQL Server、Informix、Red Brick
- 元数据 - Data Warehouse Manager、CA Repository、MetaStage
可以利用诸如保险业模型（IIA/IIW）和银行业模型（IFW/BDW）的行业语义参考模型，以便提供跨数据存储库的一致性和集成功能。CIIS、DWL 和 Siebel 通常为客户数据提供 ODS 层。
数据仓库架构下面由 Jon Rubin 撰写的文章“IBM DB2 and the Architectural Imperatives For Data Warehousing”讨论了仓库平台关键特性，包括可移植性、可伸缩性、灵活性和可扩展性。
数据仓库 - 数据架构请查看红皮书“Data Modeling Techniques for Data Warehousing”，并密切关注第 6、8、9 章，其中介绍了仓库数据建模和考虑，以及许多为帮助项目交互数据驱动的 BI 解决方案而设计的方法和过程。
为了看到实际解决方案，要查看 IIW General Information Manual 中第 3 章和第 5 章里的数据模型（Data Model）主题，该手册位于 Solution 页面“IBM Insurance Information Warehouse”上的 Resources 区域：
DB2 - 数据仓库配置如果您还不熟悉 IBM - DB2，就请查看下面题为“DB2 UDB Fastpath Study Guide”的文档，该文档用于辅助了解和发现关于下列课程的附加信息：
打开这里的 文档，或下载下面“下载”小节中的 .zip 文件并打开名为 FASTPATHTODB2.pdf 的文件。
作为对于 DB2 中所提供的数据仓库解决方案的介绍，请查看演示文稿：Chat with the Lab - DB2 Data Warehouse Edition V8.2，其中 Sriram 讨论了 DB2 的数据仓库版本 Stinger 产品的特性。
请查看 DB2 Version 8.2 Announcement 中的 Overview 和 Description 小节，其中说明了版本功能、组件和升级。
DB2 - 数据仓库分区请查看下面题为《对具有数据库分区功能的 DB2 UDB for Linux, UNIX and Windows Version 8 的生动介绍（第 2 部分）》的文章，这篇文章介绍了 DB2 UDB Enterprise Server Edition（ESE）上的数据库分区功能（Database Partitioning Feature，DPF）。该文讨论了该功能对于仓库环境的隐含意义，并介绍了在解决 OLAP 和数据挖掘问题方面的应用。
请查看 Bill Wilkins 的文章《将 DB2 UDB 应用程序迁移到分区数据库中》。这篇文章讨论 DB2 分区是什么，概述了使用 DB2 分区的好处和成本，并帮助您决定是否要使用分区数据以及如何迁移至一个分区数据库。其焦点在应用程序的迁移上，但同时也介绍了针对分区数据库的设计、配置和操作考虑。文档主体中还包含了一些有用的脚本示例。
DB2 - Teraplex 环境中的分区请查看下面题为“DB2 Cube Views Teraplex Case Study”的白皮书，其中通过一位 SurfAid 客户测试了 Cube Views 在 Teraplex 环境中的实现，以评估在客户数据库环境中包含该架构的可行性。
DB2 性能 - 多维集群请查看下面的教程，其中介绍了多维集群（Multidimensional Clustering）这个 DB2 V8.1 的新功能。MDC 是一种索引化（indexing）类型，它通过减少访问数据时需要的磁盘读取次数，以及通过提高磁盘输入输出所需要的速度来提高性能。您将需要一个 IBM 配置文件来访问该教程。如果您还没有用户 ID 和密码，可以通过创建一个。
数据集市配置关于包括 ROLAP（关系型 OLAP）和 MOLAP（多维 OLAP）解决方案等 OLAP 架构的讨论，请查看下面 IBM Systems Journal 中的文章“Relational Extensions for OLAP”。 |
