JVS-BI数据加工引擎：高效、可视化、易用的数据清洗工具

随着数字化时代的快速发展，数据已经成为企业运营和决策的重要依据。然而，处理和分析大量复杂数据是一个具有挑战性的任务，特别是在数据清洗和加工环节。为了满足这一需求，JVS-BI提供了一套高效、简洁的数据处理和分析解决方案。

JVS智能BI通过创新性的数仓式存储、流程化加工、直观模拟化配置和用户友好的界面化管理等特性，使数据分析变得触手可及，同时也极大地提高了数据处理和分析的效率。

JVS-BI特点

介绍数据应用的基本流程大致分为三个步骤，数据的集成接入（多种数据源）、数据的清洗加工（关联、筛选、分组聚合等），最后再是数据的应用（数据报告、趋势图表、大屏展示、统计报表等）。

其中数据清洗是最考验技术能力的过程。JVS-BI提供了可视化数据加工的工具---数据加工引擎，特点：

数仓式存储，以集中式、整合的方式管理数据，实现数据的统一清洗、转换和加载，为数据分析提供独立且高效的数据环境；
流程化加工，屏蔽底层不同数据源的差异，技能门槛降低，不论是excel还是hive 或者mongodb ，用户只需要简单通过流式数据加工配置即可；
模拟化配置，透明化数据建模过程，通过拖拉拽的方式，构建数据处理流程，简单清晰明了；
界面化管理，提供快速任务管理工具，原始数据、模型化加工、周期化更新，更加简单高效。

数仓式存储

数仓（Data Warehouse）是一个用于集中存储和管理企业中各种数据的方式，在JVS-BI中，数仓式存储模式是一种将企业各种数据进行整合、清洗、转换、加载，然后存储在一个中心化的数据仓库中的存储模式，它是独立于各个业务平台的独立数据分析系统，对数据的存储、数据的加工用自有平台的服务能力，数据分析加工是需要消耗大量的计算资源，这种模式不会消耗生产系统的计算性能，从而避免统计分析过程影响生产业务。

分析统计尽量不影响生产系统，特别是大量的分析所需的计算资源一定不能依赖于生产系统。

流程化加工

JVS-BI采用流程式数据加工方式，通过“算子”的形式将数据一步一步的进行加工处理，通过每个算子的界面化配置，如下图所示：

算子是数据加工过程中的核心能力，算子通过内存计算与数据库能力引用相融合的模式，实现了数据加工的配置化，系统提供了各种处理算子，在配置引擎中可以快速实现，数据过滤、多表关联（跨库）、数据拓展（函数计算）、追加合并......各种各样的处理方法，通过简单的拓展，下图展示了一个配置算子的过程示例：

模拟化配置

系统通过对模拟数据进行自动化构建，我们在构建流程化建模的过程中，数据所需要的各个环节的模型都是系统自动构建，那么系统构建各个环节模型的来源是什么呢？是在我们模拟引入了一部分真实表结构的部分数据，作为加工的模拟数据，通过每一步，系统去构建每个环节的数据模型（类似于零代码开发的模式），无需关注所需要建模的物理表结构，只关注每个环节我们要的业务数据结果，这样大大降低了对操作者的技术门槛，也实现了所见即所得的配置清洗建模的过程