吹牛吧，业务人员也能进行数据建模？

随着自助BI的出现，人们对敏捷的要求越来越高，不再局限于敏捷的数据分析，还希望能够实现敏捷的数据准备。传统的数据准备往往只能技术人员进行，不仅需要耗费大量的时间和精力，包括数据清洗、整合、转换等繁琐的步骤，还会使得数据分析过程变得缓慢和低效。

然而，现代的自助BI工具已经开始提供敏捷的数据准备功能，让用户可以轻松地从各种数据源中提取、清洗和转换数据，快速准备好用于分析的数据集。这种敏捷的数据准备方式不仅节省了时间和精力，而且可以更快地响应业务的需求变化，提高了数据分析的灵活性和适应性。

比如Smartbi的数据模型功能，不仅能提供强大的数据处理和准备能力，且简单易用，业务人员也能快速上手。

1、能把多种数据无缝整合。

将各种数据集类型整合起来，包括来自数据源表、即席查询、SQL查询以及导入文件的数据，同时融合线上和线下的数据。系统支持跨库数据整合，能够连接到各种数据库，如Oracle、MySQL，甚至Excel文件等。这样的多样数据集整合功能，可以满足不同用户的数据准备需求，为数据分析提供了更广泛的数据来源。

无论是业务人员、数据分析师还是技术人员，都能够轻松地获取并整合所需的数据，无需受限于数据类型或来源。这种集成性使得数据准备的过程更加灵活和高效，用户可以更加便捷地进行数据关联分析，从而提升了整个数据分析过程的效率和质量。

2、简单易用，业务人员也能上手

在取数阶段，业务人员可以利用即席查询和Excel导入等方法，通过简单的拖拽构建操作将数据关联起来。

在数据关联过程中，系统能够自动识别表之间的关系，简化用户的操作流程。当处理数据时，用户可以通过拖拽预设的ETL处理节点来实现数据的清洗、转换和整合。

在建模过程中，系统能够自动生成度量，同时提供一键生成时间维度、地理维度等功能，使用户能够快速构建多维模型。

在计算时，系统不仅支持快速的数值计算，还能够一键生成同比、环比等时间智能计算，用户还可以选择通过向导来进行计算操作。

这些功能的集成使得数据处理、建模和计算过程更加简单、快捷，极大地提升了数据分析的效率和便利性。

就像汽车的引擎决定了它的动力一样，数据模型具备一体化多维建模的能力，它是数据分析的动力源。通过优化数据引擎，数据准备的效率得到提高，数据分析应用能够更快速、准确地获取所需的数据，并进行深入的分析和洞察。这使得业务决策者能够更及时地做出决策，推动业务的发展和创新。