BI与搜索技术的融合应用 门户当道

BI与搜索技术的融合应用 门户当道

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发表时间：2011-2-23 13:51:42 来源：CIO时代网 作者：佚名 点击数：46 评论数：0 【查看评论】

摘要：最近几年来，BI厂商一直在寻找让BI应用更加平民化或大众化的方法，但直到BI与企业搜索技术交叠之后，才使用户看到了BI应用下行的最绚丽曙光。 本文关键字： BI 搜索技术 融合 应用

有价值的信息分散在企业的各个角落，这是信息管理领域早已公认的事实，同时也是多年来未被攻克的一个难题。在BI（商业智能）的数据挖掘技术不断演进的同时，隐藏于一个简单Web页面之后的企业搜索技术的介入，有望为企业用户提供一条快速、简单且更加理想化的信息访问通道。

在 BI世界里，敏捷、准确地制作报表并分析是恒定不变的法则，但是在数据的实时展现和信息获取的易用性方面，BI与用户的实际期望值之间一直存在距离。虽然 各大BI厂商都力图把自己的产品打造得更贴近客户需求、界面更友好，但BI报表定制对绝大多数的企业员工而言，依然是一个神秘的领域。企业业务信息的掘取 似乎是那些统计学大腕才能胜任的工作。最近几年来，BI厂商一直在寻找让BI应用更加平民化或大众化的方法，但直到BI与企业搜索技术交叠之后，才使用户 看到了BI应用下行的最绚丽曙光。 数据随时展现

作为传统BI的用户，一家名为Blue Cross Blue Shield的美国保险公司以前只能在一个固定的周期内生成BI报表，这些报表按模板索引，每两周或在每个月分发给固定邮件列表的用户。这种刚性的数据管理所导致的问题是，如何处理那些不在邮件列表中的用户请求？这些用户通过何种途径才能访问相关的报表？

BI与搜索的结合帮助这家公司找到了向更多员工交付BI报表的有效方法。在部署了IBM Web-Sphere Content Discovery之后，通过BI系统与企业级搜索应用的集成，公司成功扩大了BI数据的访问范围。与BI报表定时推送相比，新系统支持员工实时通过一个 门户界面检索存储在不同报表中的BI信息，而这种检索通过简单的文本搜索即可实现，不需要编写专业的查询语句。

早期用户已经体验到这种技术 融合对业务数据分析能力的提升。一位政府客户就表示，BI与搜索的融合对分布式组织具有极强的吸引力。他指出，“BI+搜索”的解决方案能够让身处不同地 域的用户访问不同的独立数据库成为可能，并且平滑升级到BI和文本数据的高级检索。同时用户可以享受到超越以往的数据下钻体验，比如总公司点击地图中的某 个省，就可以下钻到省公司的数据库进行分析并定制报表，这种数据展现形式远远超越了传统BI的数据交付。

数据“无来源”获取

“有 了搜索技术，用户不必知道信息来自何方”，这是搜索为BI领域带来的革命性改变。具体来说，就是用户在进行BI数据访问时，并不需要了解在企业搜索引擎背 后数据收集、数据过滤、报表定位以及报表重建等步骤是怎样运作的。他们所要做的只是熟悉企业搜索引擎的使用方法，了解它和基于Web的消费类搜索引擎的细 微差异，以及如何使用它的高级搜索选项。

这种“无来源”的数据获取方式使结构化与非结构化数据向“统一信息搜索”的目标大大前进了 一步。“作为企业重要的决策支持工具，BI与企业搜索技术的结合符合技术发展的趋势，这样企业不仅能够获得经营汇总信息，发现问题后还可以立即下钻查看合 同文档、Email记录、相关法律法规等。” SAS中国区解决方案经理张天峰说。

回顾BI的技术发展史，传统BI 主要提供结构化信息的搜索。但对于非结构化数据的搜索，一些BI厂商提供的文本挖掘技术覆盖能力有限。在技术的区分方面，结构化数据搜索主要包含数值计算 和分析技术，非结构化数据主要围绕关键词、主题词或元数据的搜索，其核心技术仍是结构化查询。企业搜索技术将帮助企业解决非结构化数据检索问题。其关键作 用是扩大数据查询和分析的范围，建立结构化与非结构化查询结果的关联关系，有效弥补BI数据挖掘和文本挖掘技术的不足。

“企 业实施?BI+搜索?项目的难点体现在，如何把两种不同的技术自然地?缝合?起来。开发人员必须熟练掌握这两种技术，目前，同时掌握两种搜索技术的人才并 不多。同时，要完整呈现不同层面、种类的关联信息，并做出科学的决策，这需要大量的定制开发工作，在目前的情况下实施难度还很大。这些都决定了BI与搜索 结合尚不自然的现状。”张天峰说。 门户当道

尽管推进困难重重，但BI与搜索的融合已成一个明确的技术方向。在BI领域，搜索技术炙手可热。Gartner的一位分析师说：“从没见过BI厂商如此急切地寻找搜索技术，今天不会向你谈论其BI软件与 企业搜索产品集成的BI厂商是太少见了。”另一方面，搜索厂商也在积极拓宽企业级搜索引擎的覆盖范围，企业BI系统中高质量的结构化数据正好弥补了其搜索 的数据源。因此，无论是BI厂商还是搜索厂商，都在寻找合适的落脚点，企业门户正是这样一个能够兼顾双方利益、兼容不同技术框架的战略选择。

“应该说，目前市场上我们所见到的?BI+搜索?的产品基本上都是围绕门户展开的”张天峰说。文章前面提到的产品大都集中在门户和内容管理方面，在门户平台之上，结构化与非结构化数据搜索、乃至更高层次的信息检索技术形成了多种集成化的解决方案。

在 结构化数据的语义关联方面，一些BI软件已经通过模板的使用和数据关联定义等方法，部分地解决了在结构化数据查询中提供上下文关联信息的问题。以此为基 础，一些企业

级搜索引擎，比如Google、X1，可以将检索出的结构化数据交付BI系统，然后将其结果与自身的搜索索引项建立联邦性的关联。与此同 时，BI厂商也在不断强化数据的挖掘和定向交付能力。比如Information Builders支持从流程交易环节获取数据，并且使之对Google企业搜索引擎可用。而在目前，面向结构化和非结构化数据查询结果的联邦技术有望成为 BI与搜索技术融合的一个关键部件。 安全与算法问题

在技术演进带来搜索容量提升、BI软 件覆盖范围扩大等可喜成果的同时，信息安全问题更加无法逃避。当企业的IT部门在企业范围内部署了搜索工具，并使之与BI决策分析系统连接起来，数据泄漏 的风险随之陡然增大。BI分析与搜索功能集成后，企业员工将获得更多的数据查询途径，但跨系统数据的访问控制问题也随即出现。人们发现，为不同部门、级别 的员工在这个集成化的系统中定义权限并不容易。

其实，在BI领域，访问控制机制是非常成熟的。目前最需要解决的问题是，如何保证BI与搜索 集成之后的系统能够交付员工需要的所有数据。同时准确地屏蔽那些机密的、不在权限允许的范围之内的数据。有安全专家认为，在理想的技术框架下，单点登录

（SSO）技术可以解决向员工交付所需完整数据的问题，LDAP访问目录服务器可以解决访问权限控制的问题。但在实际部署时，数据泄漏的问题仍然会在执行环节出现，系统中的很多数据所接受的访问控制并没有被企业范围的访问机制所严格限制。

一些“BI+搜索”解决方案简单地在BI包后面或其他的后端应用中添加用户信任机制，并且依赖这些应用内置的访问机制去限制反馈结果。这种做法显然不够全面，在实际部署时，企业安全策略的调整，在BI系统中搜索引擎添加位置的选择，都是访问控制环节需要关注的细节问题。

在参与技术融合的问题上，每个厂商都是自己的切入角度，而这往往是基于其专有技术的。这在一定程度上导致了目前这个领域所展开的技术研发并不是非常秩序化的，正如前面提到的技术标准化问题。今天，厂商之间已经围绕搜索运算法则展开了较量。

Google 一直努力在企业级搜索领域确立如Web搜索世界中的“权威”地位，并表示不会公开自己的算法。而IBM则宣称新推出的基于企业搜索引擎内部相关权重因子的 新算法。有关的因子包括客户点击特性、格式、文档进入位置、元数据等。很多产品还提供增强特定文档或URL相关性的方法，以便他们在既定搜索中占据首位。 针对企业搜索的特性，一些软件还允许企业针对某些特定术语进行个性化定制，以方便企业实现对关键业务词汇的定向搜索。“在这个领域，你会遇到各式各样的问 题，它们与Web搜索有很大不同。比较幸运的是，在这里你至少不会遭遇到有些企业利用卑鄙的手段欺骗你的算法的情况。”Google企业级产品部门的一位 负责人风趣地说。