深度剖析：看Smartbi如何在“数据资源”的管控下，充分发挥三类角色的分工协作价值！

发布时间：2021-04-01      游览量：3303

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为了实现企业的数据化运营，Smartbi产品因地制宜、融会贯通，在“数据资源”的有力管控下，充分发挥三类角色的分工协作价值！

如下图，业务分析师、数据工程师和平台管理员这三类角色各司其职、紧密配合。

今天，我们重点从这三类角色着手，了解满足这些角色的Smartbi产品功能需求。

 

一、 业务分析师：获取数据、分析数据

 

首先看业务分析师角色的画像。业务分析师是从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出研究、评估和预测的专业人员。他们可专职可兼职，可能是业务管理者，也可能是业务执行者；他们对业务很熟，但对技术不熟；他们很熟悉Excel，但是分析需求灵活多变。

业务分析师的需求主要包括六个方面，下面我们将一一进行解释：

 

1、数据资源导航

 

巧妇难为无米之炊。通过开放的企业数据资源导航，个人可以在目录树中查看目前可用的企业数据资源，还可以通过数据快查进行资源搜索、脱敏预览、血缘确认等功能来确认是否是自身需要的数据。

图：数据资源导航操作

 

2、申请数据资源

 

通过企业数据资源导航确认是自身需要的数据后，个人可以在线申请授权，通过审核就可以进行数据分析。

 

 

图：申请数据资源操作

 

3、自助分析工具箱

 

如同生活在城市中依赖多种交通工具的我们，数据分析同样也要从易到难，需要产品提供多场景的分析工具，从而帮助业务人员实现数据自助分析。从自然语言分析到传统灵活查询、从Excel融合分析到自助仪表盘，从透视分析到数据挖掘，功能由浅入深， 不同阶段有不同的选择。

4、自助数据准备

 

当个人已有的数据资源不能满足数据分析，业务分析师需要自由组合公共数据集和上传的本地Excel进行分析。

 

这种情况下，推荐使用“自助数据集”功能完成数据准备，既能让公共数据集保持稳定，又能同时兼顾个性化需要。

 

 

图：上传Excel文件并创建自助数据集

 

5、申请支持服务

 

自助分析平台使用中，业务分析师难免会遇到各种困难，比如对数据质量的疑问、数据资源的需求、分析工作的操作等方面需要求助。

 

这时我们可以使用产品中问答互助的功能来实现求助，用户可以在答疑界面中进行问题提问，包括公开的提问及私密的提问，还支持设置最佳答案、问题标签等。

6、个人结果应用

 

Smartbi产品应对各种分析场景，都可以通过一键发布，将个人结果应用到各种终端设备上。

二、数据工程师：管控数据、提供服务

 

然后看数据工程师角色的画像。数据工程师负责数据资源的准备，对业务分析师提供支持和帮助。他们可能是业务管理者，数据开发人员，也可能是专业的IT人员；他们对数据技术很熟，精通数据分析工具，还掌握着数据资源的授权。

1、响应并提供数据服务

 

数据工程师提供的服务主要有数据授权服务、数据变更服务、在线的支持服务。

 

数据授权服务包括主动授权服务和响应授权服务。其中响应授权服务是针对业务人员申请的数据资源，在系统内置的流程中进行一键授权操作，仅针对用户进行授权，操作过程非常简单，根据消息进入操作即可。

 

 

 

数据变更服务是指公共数据资源一旦产生变更，所影响的范围是比较大的，数据分析师可以通过影响性分析加上公告的方式管控风险！

 

在线的支持服务是指业务分析师在这些情况下提出疑问或求助，都会以在线的方式提出，数据工程师仅通过系统消息即可收到这些请求并作出不同的响应式服务！

 

2、提前准备好的数据资源

 

数据工程另一个非常重要的工作是进行数据的准备和处理。目前在Smartbi产品中主要提供三种封装好的数据资源供业务人员使用：业务主题、公共数据集、源数据表。

 

业务主题

 

业务主题是最常用的数据资源类型，它通过虚拟语义层将复杂的数据关系转换为业务分析师可认知和使用的模型。和其他产品不一样的是，业务主题是逻辑上的，它并不存储数据。

公共数据集

 

公共数据集可以关联计划任务将数据提前抽取到高速缓存，实现“数据集市”的数据落地加速！它包括多种类型满足不同的场景使用，如自助数据集、SQL数据集、存储过程数据集等等。尤其是自助数据集，可视化操作，无需代码，并可进行二次语义层建模，封装为个性“数据集市”。

 

 

图：自助数据集操作

 

源数据表

 

产品支持各式数据的接入，无论是传统还是潮流，结构数据还是非结构数据；支持直接源数据进行分析，使得数据工程师可从各种数据产品获得数据资源！

3、常用的数据资源准备功能

 

Smartbi产品还提供一些常用的数据资源准备功能供数据工程师使用，比如实现跨库查询、通过自助ETL实现数据处理、还支持外部数据的导入。

 

跨库关联

 

企业的数据环境往往是异构的，但根据数据分析的需求又需要将它们关联起来，数据工程师可使用“跨库关联”方式自由组合异构数据，以标准的数据资源方式开放给业务分析师使用！

 

 

图：跨库查询操作

 

数据处理

 

自助ETL以工作流的形式实现为库表提取数据模型的语义，通过易于操作的可视化界面，将原来复杂的数据加工操作变得简单，大大减轻开发与维护的工作量。自助ETL功能不仅自带丰富处理节点，还支持SQL扩展、支持可写入数据库、支持性能线性扩展！

 

 

三、平台管理员：管理平台、保障系统

 

最后看平台管理员角色的画像。平台管理员负责基础软件环境，保障系统的可知、可用和可控。他们是认证的产品管理者、专业IT人事、运维管理工程师等；他们精通IT产品和技术、熟悉操作系统操作、还了解网络安全原理。

1、确保可控性的功能

 

对自助分析平台来说，数据安全是最核心的要素，而且越来越开放的元数据也需要安全管控的配套！Smartbi 产品通过多种权限设置管理方式比如数据权限、资源权限、操作权限和脱敏预览等来实现对数据的安全管控。

2、确保可知性的功能

 

平台通过消息中心功能提供完善的消息机制，包括系统、公告、私信三类消息类型。

平台通过统计分析功能对数据资源利用程度以及业务分析师使用深度具备客观评价的作用，也可以辅助决策性能调优策略！

 

平台通过系统监控满足系统管理员的方方面面要求，我们具有同业里最直观与丰富的监控功能！

 

 

3、确保可用性的功能

 

性能调优

 

性能对于平台管理员都是必须解决的问题，应对方法可以有多种方案选择，所花费的成本代价也不相同！

 

 

升级维护

 

平台提供不同功能实现不同的升级维护需求，升级维护包括资源导入导出、知识库的备份恢复、安全补丁的更新、平台功能的升级，实现了绝大部分情况下无须停机即可完成操作。

 

综上所述，Smartbi拥有强有力的数据资源处理和管控能力，数据资源同时支撑传统BI、自助BI和智能BI；各类参与者也能各取所需，各尽所能。通过这种“数尽其用、人尽其才”设计理念、加上强有力的功能支撑、全自助的人员配置，Smartbi将突破瓶颈，推动企业的数据化运营！