Smartbi是如何踐行自助式的數據準備

Smartbi是如何踐行自助式的數據準備，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

其實對于熟悉  數據倉庫  和ETL的技術人員來說，這就對應目標建模、Mapping和ETL作業，但由于使用者從開發階段的技術人員變成運行階段的業務人員，因此很多功能細節是差異很大的。自助數據集的定義流程如下：

Smartbi  自助數據集  是一類基于個性化需求的數據集，它面向各階層用戶提供數據查詢和抽取服務。

用戶可以根據業務要求，通過可視化的方式，使用跨數據庫、多表關聯、數據轉換、復雜邏輯關系計算、數據抽取ETL等功能，將數據提取到自助數據集，這些自助數據集允許被自助儀表盤、透視分析和電子表格進行數據分析應用。

功能一：跨庫查詢

凡是提到數據準備，異構數據源、信息孤島是最經常被提及的，如果只能讀取一個固定數據源，那肯定不能稱之為“平臺”，Smartbi V8.5提供跨庫查詢的引擎，只要新建一個數據源，就會同步體現在這個跨庫查詢引擎中。

無論是跨庫還是單個數據庫，查詢對于使用者都會需要做表關聯，甚至還需要嵌套查詢（將可視化查詢、SQL查詢、原生SQL查詢、存儲過程查詢、JAVA查詢、組合分析和透視分析做為數據源），以及設置篩選條件、計算新字段等等。這些常用功能在自助數據集里都是可以支持的，而且操作方式都采用拖拽點選，無須任何專業計算機語言。

功能二：模型設計

自服務數據準備  ，其結果必定也是一個數據模型，便于后續的可視化、表格化、報告化的展現和分析。自助數據集允許用戶輕松分組歸類、改別名、改類型、隱藏字段，也可以一鍵定義日期維和地理維字段，便于支持后續的鉆取分析。當然所有的數據分析都會區分兩大類：維度和度量，這是最基本的概念。最后，你可以隨時預覽數據，，以確認自己的模型設計是否滿足預期的想法。

功能三：抽取控制（可選）

首先抽取不是必須的，如果你的數據源性能足夠好，自助數據集就相當于一個實時SQL，查詢到的始終是最新的。但往往我們的數據源性能不特別好，尤其是跨庫查詢產生了一個有意義的數據分析模型，用戶更希望能增量更新數據，以確保其可用性，這時抽取就變得非常必要了。在Smartbi V8.5的自助數據集界面，隨時可以定義抽取規則，甚至立刻啟動數據抽取。

抽取的規則包括定時抽取、立刻抽取，全量抽取、增量收取等等，甚至還可以設置覆蓋最后抽取的N天數據（Vertica），以及出現異常時回滾還是繼續。這些與數據倉庫的ETL作業是一樣的。

Smartbi自助數據集使用的時間成本很低，可以反復修改和試錯，其次是同一個自助數據集可以通過數據權限跨部門使用，不同的用戶看到不同的數據結果。

有了自助數據準備的能力，企業構建面向業務的自助分析平臺時就有了更多的選擇，最重要的價值是數據分析工作的需求不僅僅是報表和可視化，對數據的前期篩選、關聯、計算是必須的，這也是自助分析平臺可以真正從Office Excel把業務人員“搶過來”的關鍵。

Smartbi如何  新建自助數據集

1. 在系統快捷下拉菜單選擇 自助數據集

2. 在“數據集”界面新建自助數據集：

1）進入“數據集”界面的入口：

入口1：在系統快捷菜單選擇“數據準備”的 數據集。

入口2：在系統導航欄選擇 數據準備 ，選擇“數據準備”界面主菜單 數據集。

2）新建自助數據集的入口：

入口1：在“數據集”界面點擊 新建數據集 > 自助數據集。

入口2：在“數據集”界面的表格樹目錄區，在現有文件夾的更多操作，選擇 新建數據集 > 自助數據集。

看完上述內容，你們掌握Smartbi是如何踐行自助式的數據準備的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！