商业智能数据整合【数据孤岛】解决方案

企业在发展过程中，伴随着自身信息化程度的不断提高，为了解决特定信息化问题与需求，企业系统中的信息系统数量也越来越多，ERP，CRM，OA甚至专业的财务软件等。这些系统，从整个企业的大粒度来看，业务流程有相对的联系，但是在细粒度上，数据相互独立，内在逻辑互不联系，信息孤岛问题十分严重。

企业经常需要对这些独立系统进行统一的数据分析，从而进行正确的决策。系统数量较少和数据量级较低的时候这个问题尚不突出，但随着系统数据来源的增多，每次整合调用数据就会耗费大量的时间精力，这个时候在企业系统中部署BI工具就成了一件必要的事情。

新型商业智能产品FineBI可以通过建立数据仓库，将企业中的所有相关数据经过ETL转换，数据清洗后放到数据仓库中，给分析者和决策者一个关于企业业务的全面的视图，分析者和决策者可以基于此很轻松地进行即时商业智能分析，彻底摆脱数据孤岛的烦恼。

以下为FineBI商业智能系统解决数据孤岛的原理。

一、支持多种数据源

1、支持Oracle,DB2,SQLServer,MySQL,SqlServer,Informix等数据源。支持ODBC数据源，支持JNDI数据源，支持共享应用服务器数据源。

2、程序接口支持javaApi,Hibernate数据源，支持WebService、 SOA等标准的数据。

3、支持文本数据，支持将Excel，txt文件，XML文件等文件型的数据直接作为数据源；也支持内置数据集。

二、数据分类与管理- 业务数据包

若要做业务分析，常见BI工具的做法是一个分析组织一批数据，或者通过新建查询得到主题相关的数据表，通过组织查询来构建数据集市，这种方式弊端不言而喻。对此，FineBI提出了极具实用价值的业务数据包概念，借助业务数据包我们可以轻松实现按照业务对数据进行分类、管理和权限配置。

FineBI的业务数据包是可视分析的数据基础，由数据管理员创建，其中包含着能够提供给分析人员的所有业务数据表，其源数据可以来自多个表，或者多个数据库的多个表。

业务数据包是FineBI多维数据库在前端的映射，通过业务包的创建和设置，使得多维数据库和业务分析需求的衔接更加紧密自然。

为了增强业务数据包的可读性和实用性，FineBI对业务包提供了一系列的设置项，对业务数据包进行数据库转义，建立关联关系，也可以手动选择将数据表中需要使用的字段添加到Cube中。

三、数据字段智能转义-ExcelView

将数据库中的表名和字段名转换为业务人员可理解的名称，是任何BI工具都必须要解决的问题，通常方法是让数据管理员在配置界面针对表盒各个字段进行手动调整。为提供系统的部署上线效率，FineBI又特别支持转义的信息可以直接读取数据库中的注释，一下方便了许多。

FineBI为此又增加了ExcelView功能，从而做到了对数据转义的完美响应。有了ExcelView，业务人员无需去理解数据库中数据表每个字段的含义，只需要知道业务数据录入至系统中时的填报表格的每个单元格含义即可，业务人员可以直接通过Excel表格中的填报单元格从数据库中取数，然后加以分析。录入系统的工具可以是Excel，也可以是报表工具等，但是最终都可以转换为Excel样式。

四、数据转化处理- ETL流

一般而言，信息系统中数据库的表以明细的形式存储数据，并且其结构是固定的；其他数据源诸如Excel表和文本文件又存在着数据半结构甚至非结构的问题。而数据分析需求是不断变化的，数据源数据的存储结构不可能根据分析需求的变化而变化。因此有些分析过程并不能通过直接使用数据源中的字段实现。此时，需要在多维数据库中的数据生成前，对数据源读取的数据做必要的ETL转换处理，以适应分析的需求。
ETL转换是指对分布的、异构数据源中的数据，比如说关系数据等底层数据进行一定的转换，然后将转换后的数据库保存在中间层中，成为数据分析的基础。
FineBI商业智能系统的ETL处理界面简单清爽，可轻松实现数据表或字段的处理。主要操作包括根据现有的数据新增公式列，OIN或UNION转化，行列转换，使用部分字段，数据表过滤，分组统计字段，构建自循环列，新增分组列等。