1 引言
隨著企業信息資源的不斷積累，越來越多的企業希望通過對商業數據的多維度分析和挖掘，為其決策提供可靠的依據。商業智能(Business Intelligence，BI)是一種由數據倉庫(或數據集市)、查詢報表、數據分析以及數據挖掘等部件組成的，能實時地支持企業決策與業務管理活動以及能及時地適應市場需求的一種應用技術。
傳統商業智能在數據和信息的實時性及集成性等方面存在明顯的不足，企業通常只能在本地查詢分析結果，也往往難以及時準確地了解企業內部信息和外部市場動態。其具體表現為：①BI缺乏實時性。無法有效解決數據滯后、分析滯后和決策滯后問題；②BI系統功能單一，缺乏標準化和集成化。企業大多以部門為單位開展商業智能應用，部門間由于各自的商業智能產品具有獨特的用戶范例、專用格式和元數據管理方式，因此分析結果不一致，信息共享困難。
近年來，國內外學者對實時商業智能進行了大量深入的研究。Richard Hackathon在實時商業智能方面提出了一個價值模型，指出BI價值會在事件發生和企業做出響應的時間段上流失。并提出了潛在數據(Data Latency)、潛在分析(Analysis Lateney)、潛在決策(Decision Latency)3種概念。正是由于這三者的存在，價值才會流失從而使企業錯過潛在的商機。周瑾針對企業決策的實時商業智能進行了相關的研究，同時對知識管理(KM)和商業智能的關系進行了深入分析。提出了可以分析處理企業數據、信息、知識并支持企業各項活動的知識與商業智能兩者并重的集成模型KMBI。邵亮等人提出了一種實時商業智能框架，并與企業已有的應用系統(如SCM、CRM、KM)等進行集成，使商業智能與企業應用系統之間具有無縫連接性。因此，商業智能的實時性和集成性已被認為是未來該領域的研究熱點和應用趨勢之一。
移動商業智能是商業智能研究領域中的一個嶄新課題。它借助移動通信技術與手段，將BI的實時性和集成性融于一體。本文針對商業智能與智能移動設備的應用現狀，通過對傳統商業智能系統架構進行改造，提出一個基于ROA的移動實時商業智能(Mobile Real Time Business Intelligence，MRBI)�；赗OA的移動實時商業智能可有效解決BI數據的傳輸滯后與分析滯后問題。
2 基于ROA的移動實時商業智能框架
ROA(Resource Oriented Architecture，面向資源架構)是包含客戶一服務器、無狀態、緩存、資源唯一性、分層與可擴展以及按需提供代碼等6個約束的一種架構。基于ROA的WEB服務與傳統SOA(Service Oriented Architecture，面向服務結構)WEB服務相比，在擴展性、安全性、數據耦合性等方面具有優勢，可有效降低系統開發的復雜性，提高系統的可移植性。MRBI客戶端采用時間輪詢機制提高其實時性。
2.1 MRBI服務器端的架構
在不影響原有BI系統應用的基礎上，把其中能夠提供服務的功能模塊封裝成REST資源，從而將移動BI系統與企業現有BI系統進行無縫集成。MRBI系統集成架構如圖1所示。
圖1 BI系統集成架構圖
商業智能系統服務端解決數據ETL(提取、轉換、裝載)的實時性和數據分析的實時性。在圖1中，企業內外數據經過ETL操作換成對企業決策、運行與管理有用的信息或知識，以元數據管理方式將數據存儲在數據倉庫中。操作型數據存儲庫主要用于存儲企業生產經營活動中產生的各類數據。它只存放當前數據，并定期自動追加到數據倉庫中，以滿足BI系統實時性的需求。對于實時性要求較高的BI數據，可以通過元數據管理直接發布到移動客戶端。
服務器端可以對數據倉庫或數據倉庫中的數據集市進行數據挖掘、聯機分析處理等技術處理。使數據和信息變為輔助決策的知識，知識以適當的方式(如儀表盤、積分卡)展現在用戶視圖中。
BI服務端接受客戶端請求，其控制轉發中心依據請求方式(如REST HTTP PUT，GET請求)與URI等特性將請求解析為相應的業務需求。BI系統依據業務需求從數據集市、操作型數據庫中讀取數據或直接讀取實時數據。數據經過數據分析(聯機分析處理，數據挖掘，報表分析等)轉換成規則數據或資源，由控制轉發中心傳送至BI客戶端。
2.2 MRBI系統移動終端的架構
在BI系統的服務器端架構的基礎上，圖2給出了基于ROA的MRBI系統移動終端的架構體系。移動客戶端采用時間輪詢機制及時獲取BI數據，實現知識數據實時刷新。為了加速處理過程或減少網絡數據傳輸。可以將一些重要信息通過一定的元數據管理方式安全保存在移動終端中。移動終端讀取的數據與信息不僅可以來自企業服務器端的數據倉庫(或數據庫)，也可以是來自其他移動終端系統數據庫中存儲的知識數據。
圖2 移動終端商業智能處理邏輯處理架構
MRBI移動客戶端系統關鍵流程如下：①移動智能終端自身數據管理系統(如Android聯系人管理系統)和BI系統提取、轉換、裝載數據源，將結果數據存儲于移動終端系統數據庫和BI數據倉庫中；②移動終端發送REST網絡請求獲取服務器端發送的數據(如報表、關鍵績效指標等)；③BI系統依據業務需求，將接收的數據存儲于底層數據倉庫中或將接收的數據直接提供給數據分析層；④對操作型數據存儲庫進行分析，得到分析結果數據，并依據業務需求將結果數據保存于BI數據倉庫中；⑤利用移動智能終端系統，將數據以不同方式展示在用戶視圖中。
2.3 MRBI移動終端的用戶訪問認證與通信安全
針對無線網絡通信中權限設置不當或越權操作與網絡監聽截獲數據的威脅，我們提出了基于ROA無線網絡訪問與安全通信框架，如圖3所示。
圖3 MRBI系統移動終端訪問認證與安全通信
(1)在客戶端進行身份驗證，確保用戶的合法性。根據具體使用情況，可以選擇HTTP BASIC、DIGEST或者自定義訪問認證(如Amazon的Sirepie Storage Service)。
(2)針對使用者，采用授權與訪問控制的方式明確權限范圍。為不同用戶分配不同的權限，以避免越權篡改數據。
(3)使用特定算法計算URI中數據的數字簽名(如HMAC-SHA1和RSA-SHA1算法)。將簽名作為查詢參數包含于資源URI中，從而保護包含在URI中敏感數據的完整性和機密性。
(4)使用TLS(Transport Layer Security，傳輸層安全)，并配制服務器，只允許使用HTTPS的請求訪問機密資源數據，從而維護資源數據的機密與安全。
3 MRBI架構的實現
在基于上述服務器端和移動終端的邏輯結構的基礎上，這里給出基于ROA實現的MRBI系統的一個實例。在該實例中，服務器端采用JAVA WEB應用與RESTLET集成模式。手機移動終端采用Android系統。MRBI系統實現的主要流程和部分代碼如圖4所示。
(1)RESTI。ET與WEB應用集成。Spring提供集成接口將RESTLET集成于JAVA WEB應用中。
圖4 MRBI系統實現的部分代碼與流程
(2)客戶端采用REST HTTP實現網絡請求。
(3)服務端解析來自客戶端的REST請求，并進行數據分析。服務端依據REST請求進行數據分析，并將結果數據封裝成資源傳輸至客戶端。
(4)客戶端接受返回數據，將返回數據進行存儲、分析與展示。
這里以2010～2011年某企業產品銷售分析為例，移動客戶端接收BI數據后，利用Android圖形插件achartengine進行繪圖。圖5為移動終端(手機)顯示的2010年與2011年銷售比較頁面視圖。這里分別以柱狀圖和線圖形式對數據進行了多維度分析。
圖5 Android手機下實現商業智能系統的示例圖
4 結束語
傳統的商業智能系統發展到現在已經面臨較大的挑戰。隨著知識管理技術、數據分析與挖掘技術、移動通信技術的不斷創新，實時商業智能、移動商業智能、云計算商業智能等新一代BI技術將成為企業應用的主流。本文提出的移動環境下移動實時商業智能系統是對傳統商業智能系統的變革與改進。鑒于企業或組織的商業智能系統的重要性，移動終端元數據管理方式與數據安全存儲有待進一步研究與探討，在系統HTTP自定義認證提高數據傳輸安全方面也有待深入研究與實現。
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