一种关于贸易智能BI的说法就是我们在一些客户那里经常听到的，数据仓库建模很重BI建模很重、，以通过拖沓拽的体例完成BI数据阐发工作我们但愿营业人员不需要专业的建模本人可，就能怎样阐发想怎样阐发，自在完全。就问我们，谁跟你们讲的这个说法是，智能BI产物的时候这么去说的于是客户就说了是谁谁谁讲贸易。

　　选择的维度和目标它的逻辑就是按照，一种阐发模子主动的形成了，的SQL语句发送到底层数据库引擎去做数据查询这个阐发模子的背后就会发生一条聚合查询性质，合算出来把数据聚，到可视化页面把成果呈现。

　　BI阐发中在贸易智能，的组合来阐发目标的过程只需通过维度或者维度，了一个阐发模子背后本身就建立，象到一个阐发模子的过程这就是一种把复杂营业抽。

　　来说简单，是成立模子建模指的就，事物做出的一种笼统是为了理解事物而对。模子的过程成立系统，模子化又称。析的主要手段和前提建模是BI数据分，系或彼此关系的过程都属于建模凡是用模子描述系统的因果关。

　　选择几张数据表进行数据联系关系通过前端可视化BI阐发东西，个阐发模子构成了一，枚举到阐发面板供自助阐发人员来利用在这个阐发模子中的维度和怀抱主动的，能BI的前端建模这个叫做贸易智。

　　家当真想一想可是只需大，怎样阐发就怎样阐发BI真的能做到想，析吗？自在并不是随心所欲真正的随心所欲的自在分，际的无边。都是无限度的所有的自在，追求的自在一旦你所，了限度超出，要被束缚起来自在就势必，由才是真的自在只要无限度的自。

　　模子、一个后置到数据仓库由BI开辟人员来处置这两者的区别只是一个前置到营业人员本人处置。除了公共目标下沉后置的次要目标，标爆炸的问题还处理了指。给大师用文章和视频的形式讲一下关于前后端建模的差别后面会零丁。

　　以所，就是维度和目标的组合建模在BI阐发中本身，什么很特殊的这个过程没有。想到自助阐发只是大师一，制模子中维度和目标的选择就不应当通过预设模子来限，就是错误的这个理解。

　　是不晓得这个事理良多BI厂商不，？由于要给用户一种感受那为什么还要这么去讲呢，I产物很矫捷就是我们的B，就怎样阐发想怎样阐发，意的阐发场景能够满足任，的产物比别人的更强大所以要证明我们本人。

　　能够理解为一种预设不管什么样的模子都，张大宽表好比像一，大宽表中就是固定的它的维度和目标在，列多一些只是维度，多一些目标，组合维度和目标的可能给了用户更多的一种，有模子的概念并不是说就没。

　　些根本的阐发模子建好通过数据仓库提前把一，用成熟的维度和阐发目标前端BI东西来间接引，到底层数据架构上来处理这个是把阐发模子后置，后端建模这个叫做。是一样的素质上都，析模子的过程都是建立分。

　　阐发发卖收入占比好比从产物角度，发卖收入的趋向从时间角度看，描述中在这个，是阐发的维度产物和时间就，的、被阐发的数据发卖收入就是被看，easure就是怀抱M，叫KPI或者目标我们有的时候也。

　　就是对阐发模子的使用拖沓拽自助阐发的素质。阐发过程中在BI自助，阐发的维度会起首选择，怀抱或者目标再选择响应的，式就实现了可视化通过拖沓拽的方，出来了数据就。

　　业智能BI东西产物不管是什么样的商，焦点的元素：维度Dimension和怀抱Measure在做自助阐发、可视化页面设想的时候大师必然能看到几个。数据的角度维度就是看，量Measure被看的数据就是度。

　　先首，下什么是建模我们需要理解。和自助阐发的关系然后再来看下建模，一种对立的关系他们之间不是，能BI的底层逻辑需要理解下贸易智。

　　建模、数据仓库就是不矫捷、不火速此刻的环境仿佛就是只需提到BI；I自助阐发就是提到B，是天然对立的跟建模仿佛就。定是错误的这种讲法肯，不专业很是的，能BI产物的期望过高而且让客户对贸易智，免的要踩坑最终不成避。