Smartbi：一文带你了解企业级BI工具的设计思路

​随着大数据、互联网技术的不断发展，大数据应用普及的范围也在不断扩大。大数据应用的普及，使蕴藏于海量数据中的价值得到运用，很多事情变得越来越便利，这种情况在企业的表现尤为明显。今天小编会以大数据产品体系中BI工具为例，和大家一起探讨一下，企业级BI工具应该如何设计。

企业级BI工具设计主要可以分为4大点，下面一起来学习吧~

1、数据源

数据源，即数据的来源。数据源的数量庞大、来源广泛，常用的数据源有观测数据、分析测定数据、图形数据、统计调查数据、遥感数据等。作为输入的数据源，企业级的BI工具可能需要承接上游数据中台、其他产品输出的结果。因为每个用户用的数据库都不尽相同，所以在设计企业级BI工具时要考虑到BI工具可接入数据源的种类。

2、数据模型

用户在确定数据源之后，就可以开始构建数据模型了。数据模型是数据特征的抽象，可以将其理解为是数据库系统的信息表示与操作的一个抽象的框架。其所描述的内容包括数据结构、数据操作和数据约束3个部分。

数据模型构建有2个问题需要尤其注意的，一个是数据模型的构建方式，二是数据模型的维度指标设置。在考虑构建方式时，要尽量降低用户的使用门槛，可以采用可视化的拖拉拽交互方式，简化用户的操作流程。维度指标设置方面，在建模阶段就要确定维度和指标的计算方式。

3、数据可视化

数据可视化，是一种将相对复杂的表达形式、抽象的数据通过可视化转化为更容易理解的图形显示的一种形式。数据可视化有利于更生动地表达数据的内在价值，以方便企业利用数据智能更好地开展业务。关于数据可视化，思迈特软件Smartbi也做得很好，Smartbi支持完整的ECharts图库及多种图形，包括瀑布、热力图、树图等数十种动态交互的图形，可视化功能非常灵活。

4、数据安全

数据安全是每个企业的重中之重，我们这里说的数据安全是狭义的，指的是采用现代信息存储手段对数据进行主动防护。企业级BI工具要考虑到的数据安全内容，主要包括数据安全审计、数据安全防火墙、数据脱敏和数据加密四个方面。

Smartbi在数据安全方面做得也很不错，Smartbi在数据的收集、存储、使用、加工、传输、公开等各个环节，都提供了安全、可控的保护手段。其安全管理体系就是通过对多种权限进行控制，从而保障了数据资源的使用安全。另外还提供了定期备份、水印设置、分享设置等功能，大大降低了数据破坏、外泄的风险。

以上就是企业级BI工具在设计时需要考虑到的4大点，当然在现实操作中要考虑的细节其实还有很多，大家可以去实践中发现和掌握喔~