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报表与BI应用的不同特点

原创 Linux操作系统 作者:qiaodong01sina 时间:2009-07-26 20:06:19 0 删除 编辑

报表与BI应用的不同特点

 

目前国内银行建立数据仓库、BI等系统,首先解决的主要是综合报表类需求,而真正BI类应用目前还相对不多,这与银行经营管理水平的现状是相符的。

报表类应用属于结构化的,需求也是比较明确的,所要求的输出结果就是报表,不需要OLAP能力,甚至根本不需要提供联机查询的功能,直接下载生成静态的报表文件即可,特别是对于一些重要的业务报表,其性质属于业务档案,必须以静态文件的方式存放,不允许动态生成,这是银行管理所要求的,一般技术人员是不了解这一点的。BI类应用则属于非结构化的,需要系统能提供某种分析能力,而非固定的结果,需要支持OLAPad hoc

目前许多银行越来越多的基于数据仓库多维模型来支持报表的生成。在多维模型中可以生成立方体(CUBE),其中的每个单元格(CELL)都对应某种粒度的指标。如果是BI类应用,为了有效支持OLAP,往往会直接生成CUBE中所有CELL的内容,以便高效的支持各种分析需要。但对于报表类应用来说,由于报表需求是明确的,对应到CUBE中哪些CELL是报表所需要的数据也是非常明确的,从实际情况看,CUBE中对应报表数据的CELL主要呈现稀疏矩阵的特征,也就是说,虽然报表的数据也是利用多个维度、不同层次的运算得到的,但是结果(包括中间结果)只需要一定粒度的数据,而非全部粒度的数据。

那么是否可以通过预先生成CUBE中全部CELL的数据,以便满足将来增加的报表需求呢?如果新增的报表需求所需要的多维模型恰好是原有CUBE的子集,那么预先生成的CELL中的数据就可以直接使用,确实很方便,但如果原有的CUBE不能完全包含新增的报表需求,那么就需要调整原有模型或重建,也就是需要重新生成CUBE,原先所生成的大量数据可能就会长期闲置,造成资源浪费。因此,面对这种管理类需求,通常更愿意把不同种类的需求看作是不同的集市,各个集市有针对性的解决特定问题,降低相互之间的影响。

那么是否可以建立一种模型,能够预先计算出能满足银行未来所有报表需求的指标集呢?大家都知道这样一句话——管理无定式,所以报表需求会不断的花样翻新,是没有止境的,而且银行自身的业务、管理还在不断发展变化,所以如果真的能建立一个完全覆盖银行各种管理需要的指标集,不仅难度大、成本高、周期长,而且不能保证有怎样的稳定性。也就是说,这是不可行的。

因此,我认为对于以支持报表为主要目的的多维模型,通常都是稀疏矩阵,只需要按照实际需求计算所需粒度的指标即可,无需预先计算出CUBE中的全部指标。而对于具有OLAP性质的需求,则应预先全部计算好CUBE中所有CELL的数据,满足用户使用。

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