一文带你看懂为什么Smartbi V10要打造全新的数据模型？

发布时间：2021-08-26      游览量：8216

• 统计报表怎么做大数据应用企业数据分析

首先，要搞清楚什么是“数据模型”？

 

现实世界中的事物要让计算机进行管理，必须通过“数据模型”对其进行抽象、模拟，然后再存放在数据库系统里面。

 

数据模型有不同的建模方法，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”。

 

这也是源于日常数据分析的场景。

 

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。

 

维度有时间、地区、产品，是观察数据的一种角度。

 

度量有订单数、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。

 

数据集市是用来做数据分析的，采用“多维建模”的方法，再合适不过了。

 

 

 

一、数据模型的多维建模

 

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。

 

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，可以和上层应用做更好的协同，产品功能将得到全面增强。

 

这就是Smartbi V10实现多维建模的初衷。

 

Smartbi V10的多维建模支持星型模型、雪花模型、星座模型等多种模型：

 

 

例如，一家零售企业要看全国商店的盈利明细，还有各城市“每平盈利”排行榜以及分布。

在Smartbi V10数据模型中，把相关的事实表（销售、商店）、维度表（产品类别、产品信息）用鼠标拖进来，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：

 

在“度量”区域通过简单操作生成各种指标：

 

 

然后在“自助仪表盘”里面基于这个数据模型，即可快速生成以下仪表盘：

 

 

二、数据模型的多种查询类型

数据模型需要解决一个关键的问题：源数据怎么取？

 

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，并且支持跨库数据整合：

 

 

查询的多样化，可以让数据模型的构建更加灵活。

例如，要统计银行各营业部，近5天购买金融产品金额超过1万的客户数，这里涉及到二次汇总的问题。在Smartbi V10数据模型里面，用“即席查询”把满足条件的客户先查询出来：

 

 

然后对查询出来的结果（事实表）创建“客户数”的度量即可：

 

 

多种查询类型也可以联合使用。例如，一名业务员需要分析销售数据，但是有关数据都放在不同的地方，部分数据是放在个人电脑的Excel上：

 

 

 

这个时候怎么办呢？下面做了演示：

 

 

三、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。

 

例如，订单表里“订单编号”字段存在重复的值，我们可以在查询订单表的ETL流程中，利用“去除重复值”的功能节点进行去重，也可以拆分字段：

 

 

 

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

 

自定义成员指基于原有维度成员的基础上创建新的维度成员，成员可以是单个对象，也可以是成员的集合。

 

例如要新建一个“一线城市”的维度，在“新建计算成员”页面下把对应的城市拖进来即可：

 

 

然后在上层应用就可以直接使用“一线城市”这个维度了：

 

 

自定义命名集可以包含固定的维成员集，也可以包含能解析为集合的表达式。

 

例如要新建一个“销量排名前3的城市”，在“新建命名集”页面下，选择系统提供的MDX函数和对应的维度和度量，后续在应用里面就可以直接使用了：

 

 

四、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。

 

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。