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商业分析技术架构规划指南

时间:2019-06-20 06:17:20 来源:互联网 阅读:0次

  今天的商业分析技术早已远远超越了简单的报表功能。各类组织使用预测性分析工具来预测结果、优化流程和进行假设(what-if)分析。自动化或半自动化决策已被纳入各个业务流程。决策者可通过自助服务来访问相关信息,并能进行交互式浏览和可视化操作以及寻找数据中隐藏的趋势。

  越来越多的组织都已认识到商业分析技术的价值,对利用其全方位功能的需求不断增长。挑战在于将您的组织所需的要素融入连贯的商业分析技术架构。

  各行各业的组织采用商业分析技术的风格基本上可归纳为五种。无论您目前使用哪一种或哪几种风格,都需要在规划您的架构时考虑其他风格,以便满足未来的业务及IT需求。以下内容可帮助您作为开始规划的指南:

  经典商业分析

  只支持查询和报表的系统属于经典商业分析技术。这一基础水平意义上的数据获取(data sourcing)通过数据探索或预测性分析技术来提供信息,并利用所生成的报表与组织内部的各级用户共享信息。此类报表可提供用于辅助决策的重要信息,尤其是回溯性和前瞻性信息。

  但传统的信息分发方式正在发生变化。静态报表已不足以为决策提供支持。现在必须通过更多渠道来传达信息。业务利益相关方需要能够在移动中及时访问与日常工作有关的信息,而且该信息还应当是自助服务信息并支持"下钻"(drill down)操作,以提供更多细节。

  在架构的意义上,这意味着在部署广泛功能的情况下使数据整合、报表及分析等功能模块相互协作。

  这是如何实现的?如在一家大型美国保险公司,有150多位用户可使用SAS软件来查看财务信息、营销活动及登记信息。他们只需要几秒钟时间,就能查看一种产品在五年间的每月增长情况。还能够查看州人口统计数据及养家者数据到县级水平。查询结果即点即得(point-and-click),并可轻松下载到其他应用(如Excel)以供分析。

  带数据质量功能的经典商业分析

  这种风格在许多方面类似于经典商业分析技术,但它能够识别对所获数据进行清洗的需要。它将数据质量功能集成进了数据获取或数据输入流程。对于提高终用户所访问信息的可信度需要推动采用这种风格。另一个推动因素可能是有关法规要求必须提供经过清洗和标准化的数据。

  从架构上讲,这种风格仍然需要数据整合、分析和报表模块,不同的是您还需要将数据质量功能嵌入数据整合功能。

  这是如何实现的?如有两家欧洲钢铁生产商在合并后面临数据标准化、整合及合理化方面的挑战。SAS技术解决方案帮助其改进了数据的质量和可管理性。现在,它们的IT人员能够通过SAS服务器管理所有参数,并输送给所有报告工具的信息都是一致的。

  带反馈回路的商业分析

  带反馈回路的商业分析技术支持周期性的业务流程。例如,您可能想把具体建议融入采购工作流。在每周或双周基础上,根据采购周期的长短,您能够预测库存销量,以便决定需要补充哪些产品。在此情景中,数据被提取、清洗和分析(使用高级预测技术),然后由商业分析引擎将所建议的具体采购量反馈给运营系统。业务用户即可使用该建议来更好地指导采购决定。

  将商业分析嵌入运营系统工作的简单方式是创建一个获取数据、分析数据后将结果反馈给运营数据存储库的可重复流程。这些反馈机制的增加改变了IT部门向业务部门提供支持的方式,因为商业分析流程需要在实现时减少线性度。闭环系统应当提供有关数据获取、发现及信息共享的更具循环性的支持。从架构上讲,这三种功能必须作为一项复合服务协同工作而无需手动干预或数据迁移。

  这是如何实现的?如一家欧洲造船公司开发了一个基于SAS技术的解决方案来分析业务项目及生产能力。该解决方案是一个集成的信息系统,通过它可以对持续的业务流程进行监测。该系统给传统上并不使用技术来辅助监测或管理的造船业务环境带来了一定的透明度。

  实时商业分析

  在面向客户的情形中,实时商业分析技术可帮助决策。每个客户联系点代表一个进行实时决策以创造额外销售或行为加强的机会,例如,对银行客户进行实时评分,以了解他们是否符合某项贷款的条件,或决定向正在下单的客户提供什么额外营销内容。

  该方案要求触发分析或数据收集并从一个应用进行实时交付。数据(连同现有信息,若需要的话)被收集和分析。结果被发送到原始联系点以支持某一决定,或被放入一个包含针对基础自动化决策的简单业务规则的运营工作流。

  为实现这种风格,您可单独使用或结合使用各解决方案模块,以提供定义完备的服务。商业分析架构需要以面向服务的方式来部署并包含作为可复用服务的数据获取、分析和报表功能,以便它们能够被集成进手动流程或其他更为自动化的业务流程。

  这是如何实现的?如亚洲的一个政府机构使用SAS软件来实施一个高级风险管理系统,以增进海关检查的效率。有400多个现场工作职员使用该系统。在接到入关服务请求时,负责入关检查的人员可立即决定是否需要检查相关货物。他们可通过专业知识和数据挖掘技术查出潜在的违法通关企图。

  业务活动监测

  许多公司都拥有许多对日常运营至关重要的运营系统。自动化是衡量这些系统是否够用的标准,因为人工监测和决策在拥有大量可能事件或事务的情况下是不可能的。以信用卡欺骗侦测为例。存在用于确定交易是被批准、拒绝,还是被传给服务代理人来继续跟进业务规则。在此情况下,重要的是与交易相联系的行为模式而不只是被考虑的单项交易。

  该风格支持的情景比前一种风格更为复杂,并结合业务规则来实时使用商业分析技术。触发规则可能不是基于单个事件或请求,而是基于一系列事件。根据这些事件的微妙差异,这些规则可能规定不同的反应和工作流。

  该风格要求采用面向服务的架构来提供在需要时"插入"各种系统的功能。关键在于您的商业分析解决方案的每个要素(数据获取、发现和共享)应当是独立的服务,并能与其他服务和其他运营系统相集成。业务规则决定需要哪项功能以及需要时间。目标是将商业分析解决方案直接部署进运营系统。

  这是如何实现的?如使用SAS软件,组织能够整合来自众多来源的数据,以辅佐业务决策。使用基于Web服务和其他接口的整合功能,决策过程可实现自动化,以便能够针对行为变化立即做出相应调整,从而小化运营风险或获得客户的接受。

  以提高决策质量为宗旨

  无论您的组织的规模是大是小、在什么行业或目标是什么,商业分析技术所需的架构是非常类似的。您需要的架构模块建立在提供针对数据整合、分析和报表功能的基础之上,并应协同工作,达成提供一致性、可复用性及自足性。

  无论您采用哪一种或哪几种风格,通过获得数据、发现数据蕴含的意义以及与有需要的人员共享信息,都将能够帮助您的组织提高决策的质量。

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