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文档简介
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信息库显著缩短创建解决方案架构所需的时间包含行业最佳实践提供可重复的解决方案蓝图,有助于降低风险有助于充分利用甲骨文和其他供应商的产品大数据与分析参考架构
为什么需要参考架构?“如果您觉得好的架构太昂贵,不妨试试不好的架构。”
—BrianFoote和JosephYoder关键的架构原则大数据与分析参考架构要点:将业务需求转化为对解决方案架构的要求提供一些作为讨论基础的原则,帮助制定适用于您的公司的特定的架构原则规划并落实您的公司在业务和
IT两方面的优先顺序系统必须具备捕获、加工、组织、分析所有类型数据的能力,既能满足当前业务的要求,又能支持发现新商机系统必须具备维护不同类型数据的关系并实现数据间导航各种类型的数据系统能够组织信息,以提供单一版本的数据系统能够共用分析构件,以提供单一版本的问题域系统能够进行有效的治理,以维护信息和分析构件常见信息及
对象模型分析应当集成到用户界面、设备及流程中,以便用户在他需要的时间和地点及时得到分析结果业务分析系统应当集成到业务流程中,以便自动依据可得到的分析结果来优化运营流程集成分析系统能够监测重要事件,并发出告警用户能够获得细化数据,以便更好地执行分析只要有可能,就应该随时为用户提供洞察,并指导他们依据洞察采取适当行动将洞察转化为行动大数据与分析参考架构帮助您:免受技术细节困扰,能够就大数据和分析解决方案的工作范围快速达成共识为内部沟通勾画“全景图”,以便得到支持易于修改,以反映您公司的特有优先事项多渠道交付智能流程实时分析统一的信息管理大容量数据获取多样化数据的持久化低延迟数据处理单一数据源快如闪念的分析交互式仪表盘数据发现与高级分析事件处理内嵌到应用中的分析引导式用户导航绩效及战略管理实时决策运营数据内容外部数据参考数据COTS
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