全新的数据模型,实现一体化建模

Smartbi大数据分析平台

功能覆盖数据分析全流程,一站式平台,产品功能可组合!

申请试用

Smartbi大数据分析平台

功能覆盖数据分析全流程,一站式平台,产品功能可组合! 申请试用

全新的数据模型,实现一体化建模


数据模型是什么?


数据建模是基于对业务数据的理解和数据分析的需要,将各类数据进行整合和关联,使得数据可以最终以可视化的方式呈现,让使用者能够快速地、高效地获取到数据中有价值的信息,从而做出准确有效的决策。

项目实际应用中有不同的建模方法,最常见的就是“范式建模”。业务数据库、数据仓库通常都会采用这种建模方法。但是,面向数据分析的数据集市一般会采用“多维建模”。

例如,一个企业在考虑产品的销售情况时,通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的订单数、销售金额、同环比增长。从这个例子中,可以抽象出两部分的内容:维度和度量。

  1. 度:是观察数据的一种角度,这里有时间、地区、产品。

  2. 度量:是衡量的标准,这个示例有订单数、销售金额、同环比增长,是数据聚合运算的结果。

这种以维度和度量来组织数据的方法,叫做“多维模型”,包括维度表和事实表。维度表储存维度的描述,信息比较固定,且数据量小;事实表储存维度和度量,度量通常是数值类型,且记录数会不断增加。

Smartbi数据模型就是全新的一体化多维建模,它针对不同来源的数据,基于CUBE模型以“维度”和“度量”的方式重新构建数据结构,定义好后可以作为数据分析的基础。


为什么打造数据模型?


image.png 

对于实际客户而言,旧的Smartbi产品太多的数据集类型和入口,希望有统一的入口,并且原来的计算层次单一,十分依赖数据来源的计算能力或者要求预先计算,尤其当数据量十分大时,运算的能力就更为重要,基于以上原因,实际客户非常希望产品拥有强大计算能力的一体化多维建模能力。

从BI产品的架构上分析,企业级数据应用通常围绕数据集市展开,数据集市往往使用维度模型来组织数据。虽然数据集市已经做好多维建模,但是需要专门的数据人员来设计,对于整个BI系统的开发来说,敏捷性和灵活性都不够。



image.png


如果BI产品把“多维建模”的能力也整合进来,BI技术人员可以按照需求随时进行可视化建模,效率将得到极大提升。同时,通过产品构建的多维模型,可以和产品内的上层应用做更好的融合,功能将得到全面增强。

因此,基于以上需求,Smartbi V10版本打造了全新的一体化多维建模功能数据模型


数据模型功能介绍


下面我们从多维建模、多种查询类型、强大的计算能力、灵活的数据加载四个方面来介绍数据模型的功能。


image.png 

 

1、多维建模

在多维分析的商业智能解决方案中,根据事实表和维度表的关系, Smartbi数据模型支持构建星型模型、雪花模型、星座模型等,可根据不同的业务场景设计模型的构建。




image.png 


 

在Smartbi V10数据模型中,把相关的事实表、维度表用鼠标拖进来,可以通过下面操作实现多维建模:

关联:并根据表之间的关系(多对一、一对多、内连接、外连接)做好关联。



image.png 


维度:简易操作即可生成度量、时间维、地理维,也可以根据需要进行自定义成员、命名集。

度量:“度量”区域通过简单操作生成各种指标,也可以通过MDX生成计算度量,实现更加复杂的计算。

最后在“自助仪表盘”里面基于这个数据模型,即可快速进行数据分析生成仪表盘。

2、多种查询类型

数据的来源多种多样,在Smartbi V10之前版本中也存在多种数据集,包括SQL、存储过程、即席查询、Excel文件和JavaScript脚本等。而在Smartbi V10中,只有“数据模型”一个入口,可以查询各种类型的数据,查询的多样化,可以让数据模型的构建更加灵活,种查询类型也可以联合使用,并且支持跨库数据整合。



image.png


 

3、强大的计算能力

Smartbi V10数据模型具有强大的计算能力,体现在两个方面:ETL数据处理和多维计算。

在建模过程中,融合ETL的强大数据处理能力对源数据进行预处理,包括筛选、去重、拆分列等。数据模型里面的表、SQL、存储过程、即席查询等都可以直接转ETL高级查询,从而实现复杂数据场景的处理,并且解决大表关联的问题,避免系统崩溃。



Smartbi V10数据模型同时具有多维复杂计算能力,支持使用MDX自定义成员和自定义命名集。



image.png 


 

4、灵活的数据加载

Smartbi V10数据模型提供“直连”和“抽取”两种数据加载模式。


image.png 

||、当企业出于数据安全考虑,不允许数据加载到其他系统;或者数据频繁变化,又要求看到最新的数据;或者数据量大且客户本身的存储性能很高时,适合用直连模式。

||、导入文件、脚本查询、ETL高级查询、存储过程查询必须用抽取模式。如果原始数据性能慢,希望提升查询速度;或者数据变化频率不高的情况下,也适合用抽取模式。

此外,Smartbi V10数据模型也支持“按次抽取”。例如需要实时数据,但又无法使用直连方式(如模型含存储过程);或者模型中的一部分数据和用户有关(如权限),同时又不能使用直连方式。这些情况下,Smartbi后台的缓存库按session 、查询的参数组合进行抽取存储,当环境发生变化时就重新抽取。

正如一部汽车的动力取决于引擎,Smartbi V10通过打造全新的数据模型,封装更多的操作并进行优化,从“引擎”上提高效率,为上层应用(自助仪表盘、电子表格等)输出更澎湃的“动力”,全面提升产品的功能性和便捷性。


马上体验

如果你想体验一体化的数据建模可以登录体验中心,更多功能操作可向官方在线文档和产品论坛寻求帮助。

体验中心

1577707318856016.gif



 

 


申请试用


试用申请

更聪明的大数据分析软件,快速挖掘企业数据价值!

新一代商业智能BI工具

2024年度精选《思迈特制造行业BI最佳实践合集》

立即下载
Copyright© 广州思迈特软件有限公司  粤ICP备11104361号

电话咨询

售前咨询
400-878-3819 转1

售后咨询
400-878-3819 转2
服务时间:工作日9:00-18:00

微信咨询

添加企业微信 1V1专属服务