下一步就是把新报表集成到生产流程当中。报表规格应当表明该报表是根据自身的需求执行,还是缓存在基于时间或者基于事件的计划表上。具体如何建立这些程序取决于报表的操作环境。作为部署过程的一部分,应当为系统如何分发报表明确相应指示:把结果缓存起来以便迅速为将来的查询提供结果;用电子邮件把报表发送到分发列表;或者把报表保存到文件系统或者数据库里面。在大多数情况下要建立订购流程,好让用户都能够选择他们想要经常接收到的报表。如果借助商业智能门户提供报表,需要把这一组新的报表集成到门户里面,这是部署到生产环境的一个环节。
一旦部署到了生产服务器,就需要重复刚才完成的许多步骤,以便把报表移到测试环境,包括计划表、快照、订购和电子邮件分发列表。然而在大多数情况下,部署到生产环境是在测试这个步骤进行的,因为这一步能够揭示更多的信息,如果主要报表接口是通过网站或者门户来实现,更是如此。这种情况下,部署其实更改了安全设置,以便可通过门户访问报表。
一旦商业智能应用投入使用,数据仓库或商业智能队伍就必须让它们保持最新、处于工作良好的状态。随企业持续不断的发展,一些报表往往变得过时。一旦新产品停止生产,那么为了跟踪该产品而创建的报表再也不受人关注了。报表往往会因为技术原因出现一些明显的异常问题。譬如说,技术人员可能会对数据库进行改善,结果导致报表出问题,但可能要到监控报表服务器日志、按时进行检查结果时,才会意识到这个问题。
由于人员流动频繁,数据仓库或商业智能队伍必须添加及删除涉及个别用户和电子邮件列表的数据驱动型订购。其他分发机制也是如此,譬如文件共享。因为计算机和网络经常会发生明显的变化:会计部门可能要求一组报表分发到其文件服务器上。然后,它买来新的文件服务器,没有告诉技术部门,就关闭了那台旧的文件服务器。这样一来,一组用户就可能收不到所请求的报表了。
数据仓库或商业智能队伍还必须要提供日常的报表开发资源,要预料到面向新的业务流程维度模型的初始报表和商业智能应用很快就会得到修改及增强。除非近距离展示给用户看,否则他们并不总是清楚自己需要哪些报表和分析。然后他们会告诉技术部门他们不要说明(可能就是技术部门刚创建的报表)。
数据挖掘应用及其他闭环系统很少在数据仓库或商业智能系统的第一个阶段加以实施(除非它们在投资回报分析中可以证明能带来回报)。开发闭环商业智能系统的过程需要业务人员和数据仓库或商业智能队伍密切合作:前者可以有明显效果地地开发业务规则和分析模型,而后者负责编写系统规格、最终确定模型。大部分应用开发工作需要一系列的标准技能,从事操作系统开发的那些研发人员则往往具备这些技能。研发人员需要比较少的专门知识——面向数据挖掘系统的对象模型,就可以对数据库或者数据挖掘模型进行调用。
每过一年到一年半,就要审查整个商业智能系统。评估哪些部分对用户来说运行良好,哪些应当变化。记住,变化是不可避免的,变化也表明系统状况良好。作为这个周期性评估工作的一部分,要考虑更新商业智能门户的外观、布局和内容。
数据仓库商业智能队伍把一组报表从旧系统复制到新的报表环境,这很常见。虽然这可能很必要,也很合理,因为这样就可以弃用旧环境,但复制现有报表很少具有太大的明显意义。提供给用户的东西,他们都已经有了。此举也具有风险,因为旧报表里面往往嵌入了复杂、没有详细说明的业务规则。准确地复制报表要比想象的困难得多。
如果非要复制一组现有的报表,就要与业务部门合作,共同确认最重要的遗留报表,不过也要添加能够让用户产生兴趣、带来更多商业经济价值的新报表。
如果用户已经知道前台工具或者能够迅速学会,那么商业智能应用开发过程是让他们直接参与数据仓库或商业智能系统建设的大好机会。让重要用户参与进来有几个充分理由。首先,这让这些用户有机会尽早了解相关的工具、方法和数据。其次,共同合作有助于建立更牢固的关系。可能的话,建立测试环境,加入所需要的大量工作站。每一两周,就安排小组定期开会。这些重要用户的早期参与表明了他们具有特殊地位,这有助于让他们树立起自己是报表及整个数据仓库或商业智能系统的主人这种观念。
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