次其，智能BI阐发的时候本人建立新的目标准绳上不答应前端营业人员在做贸易，套完整的办理机制对于阐发目标有一，开辟、发布和培训有一套完整的流程从目标的定义、营业法则的审核、。

　　大系统的贸易智能BI项目这种方式论能够支持很是，涉及到了几百个营业用户我们之前在一个项目上就，阐发报表几千张，化页面就达到了两千多张营业人员自助做的可视，这种体例靠的就是，常成功的一种体例是曾经验证过的非。

　　二第，性的阐发目标造了良多姑且，来越多目标越，一办理缺乏统，度很低复用，炸了一样目标像爆，越难办理越到后期。

　　本人造一个目标来用若是营业人员就是想，定是姑且性的那这个目标一，私有报表页面上用就本人在本人的，正式可视化页面傍边不答应发布到对外的。标颠末验证若是这个指，分歧的认同而且获得，办理流程走一遍能够按照之前的。性的目标维护到正式的贸易智能BI数据仓库中这个时候能够通知IT部分BI团队将这个姑且，目标的同一办理如许就构成了，可复用、沉淀下来目标也获得了高度，套同一的口径而且必然是一。

　　I的使用面越深、越广就越来越紊乱这上面的三种环境跟着贸易智能B，景就叫做目标爆炸所以我们把这种场。

　　于关系型的数据仓库建模第一不管你是保守的基，构的数据仓库建模仍是基于大数据架，仓库建模都是数据。关于目标的办理机制第二就是一套完整的，制和均衡IT和营业的鸿沟没有这种机制去办理、去控，理必然会失控对于目标的管，是在第二年、第三年失控只是会在第一年失控还。

　　一第，力本人造目标每小我都有能，部分或者营业范畴呈现反复形成目标的定义在分歧的，寄义相差甚远但现实目标的。叫的一样好比名称，公式可能不不异可是营业计较，可能看到的名称一样在可视化页面上大师，径完全分歧但注释口，互打斗目标相。

　　们之前碰着过这个问题我，苗头就打下去了根基上一碰着，出一些均衡但也要去做。的点：第一有两个环节，BI上的鸿沟是什么？第二就是IT和营业在贸易智能，何同一来办理目标该当如，规范上做到均衡若何在自助和。着能力的开放自助就意味，是往回拉规范就，节制要。

　　第一个点先来说下，发过的文章视频《BI的后端建模和前端建模有什么区别和联系》IT和营业在贸易智能BI上的鸿沟是什么？这个大师要连系之前，前后端建模去领会下。界就在于数据仓库这个层面简单来说IT和营业的边，通、ETL开放、建模等等这些都是IT的活从底层营业系统数据源到数据仓库的数据打，人员的活BI开辟。

　　Owner 所有者每一个目标都有一个，定义发生歧义避免目标的，只能有一套口径目标的营业法则， 定义好了这些目标，发人员来开辟IT、BI开，模子中或者发布一个新的模子开辟好了更新到某一个阐发，析场景的演示和培训给营业人员做好分，家怎样用告诉大。

　　三第，变化和调整跟着营业的，营业周期它的营业逻辑曾经发生更改目标的营业计较法则可能在一个新的，些计较逻辑、聚合法则做了改变于是营业人员在前端对目标的一，以间接笼盖的形式可是这种改变是，期计较法则的但并没有保留即晚期的数据该当保留早，据在呈现的时候不准确就构成了在一些汗青数，计较法则来计较由于用了新的。

　　始定下来比力好老实往往是最开，目标爆炸的环境再去处理比及真正呈现目标失控、，失最好的机会了根基上就曾经丧。得你很不专业客户就会觉，力、时间来处理这个问题后面要投入这么大的精，纷歧起头就告诉我们呢？当这些工作发生的时候就会很被动你到底有没有大项目标规划和扶植经验呢？这些问题为什么。

　　可能都是第一次传闻目标爆炸这个词大师，些贸易智能BI项目上总结出来的一种场景或者现象目标怎样会爆炸呢？其实这个是我们良多年前在一，阐发过程中缔造了良多衍素性的阐发目标就是过于的开放给营业人员在BI自助，目标过于痴肥的场合排场成果就形成了前端。

　　能根基上碰不到目标爆炸这种场景一般的公司可，营业人员可以或许完全自助的参与到可视化阐发、可视化报表的设想上为什么？这些公司对贸易智能BI的使用能力还没有真正达到让。BI使用比力深的只要对贸易智能，开放性更大的企业才会呈现这种问题营业人员参与越多的、对营业人员。

　　意到没有大师注，后端建模、完整的数据仓库底座作为根本处理目标爆炸的焦点是什么？第一就是，数据仓库建立没有底层的，决这类问题的是不成能解，里间接告诉给大师这个结论我就在这。

　　化阐发东西开放数据集市层即Data Mart在数据仓库这个层面临营业人员、前端的BI可视，者现实表目标都在这个层上营业人员日常用到的维度或，务人员拜候分歧的阐发模子通过权限节制让分歧的业，助的做各类各样的自助阐发如许通过前端建模也能够自，能够处理的这个问题是。

　　以处理良多问题这种体例就可，公共目标下沉、目标的复用性既能够包管目标的同一办理、，目标呈现目标爆炸的问题又能够避免营业人员自造。到的目标场景包罗像前面讲，生变动的环境下因为营业逻辑发，多套的营业计较法则需要维护两套或者，库上就很容易维护进去这个问题在底层数据仓，本就不消关怀这些工作了对于营业人员在前端根。