数据中心应用分析之功能结构

　　摘要：数据应用分析系统是挖掘数据中心数据价值的利器，只有通过挖掘后的数据才能为用户提供有效的决策支持。系统基于SOA的架构，在能够满足业务性能要求的前提下，应用层优先考虑将决策分析功能封装为服务的方式，提供给其他使用者调用。 

　　数据中心应用分析是一个要求时间、效率、利益的过程，它需要快速准确、能适应需求多变的环境、具有弹性体系的决策支持解决方案。虽然随着信息化的进程，数据中心中积累了大量的基础数据，管理者希望能从涉及多部门、不同信息系统的历史数据中挖掘"宝藏"，充分利用、发掘现有数据，将操作型数据转变为决策型数据，为决策提供依据;做出正确及时的决策。应用分析系统功能结构如图所示。

图应用分析系统功能结构

　　1.预定义报表
　　
　　预定义报表主要指的是数据中心系统中所使用到的固定报表。预定义报表系统从数据集市取得所需数据，对取得的源数据进行处理，生成报表的各项指标，并集成到信息门户当中，用户可以从web页面直接调用，查看报表。

　　2.即席查询

　　即席查询是指用户使用特定客户端连接到数据集市，针对关心的指标进行查询，然后根据查询出的结果，随时调整查询内容的查询方法。使用即席查询，用户可以按照随时变化的查询要求，及时查询出在不同约束条件下，自己所关心的特定指标。实现在维度和指标方面更为灵活、更为开放的自由组合查询。

　　3.数据挖掘

　　数据挖掘又称为数据库中的知识发现，是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘出有趣知识的过程。数据挖掘提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法，挖掘结果能够转化为主流格式的图表，并可集成于其他的应用中。当前出现的数据挖掘系统主要包括集中式的和分布式的数据挖掘系统，而每种系统的具体结构及其各个组成部分却有多种不同的实现技术和实现方式。

　　4.多维分析

　　多维分析系统通过OLEDB、ADO及ODBC等数据接口访问数据仓库中的数据，OLAP负责实现多维数据分析，数据集市负责提取数据仓库中的隐含知识和对OI，AP结果作深层次的分析处理。多维分析支持数据的多维概念视图，支持多个维度层次，能通过切片、切块、旋转、上钻、下钻等技术，提供丰富的统计、分析等功能。

　　5.数据展现

　　数据展现在数据中心应用系统中主要是利用第三方工具进行数据展现，同时展现工具要支持多维数据库，同时还要有很丰富的图表案例，便展现出来的数据不至于空洞，使图像更加生动，同时便展现出来的数据更加真实等。