为了实现企业的数据化经营，Smartbi 产品就地取材、死记硬背，在“数据资源”的无力管控下，充分发挥三类角色的分工协作价值！
如下图，业务分析师、数据工程师和平台管理员 这三类角色各司其职、紧密配合。
明天，咱们重点从这三类角色着手，理解满足这些角色的 Smartbi 产品性能需要。
一、业务分析师：获取数据、剖析数据
首先看业务分析师角色的画像。业务分析师是从事数据收集、整顿、剖析，并根据数据做出钻研、评估和预测的业余人员。他们可专职可兼职，可能是业务管理者，也可能是业务执行者；他们对业务很熟，但对技术不熟；他们很相熟 Excel，然而剖析需要灵便多变。
业务分析师的需要次要包含六个方面，上面咱们将一一进行解释：
1、数据资源导航
巧妇难为无米之炊。通过凋谢的企业数据资源导航，集体能够在目录树中查看目前可用的企业数据资源，还能够通过数据快查进行资源搜寻、脱敏预览、血统确认等性能来确认是否是本身须要的数据。
图：数据资源导航操作
2、申请数据资源
通过企业数据资源导航确认是本身须要的数据后，集体能够在线申请受权，通过审核就能够进行数据分析。
图：申请数据资源操作
3、自助剖析工具箱
如同生存在城市中依赖多种交通工具的咱们，数据分析同样也要从易到难，须要产品提供多场景的剖析工具，从而帮忙业务人员实现数据自助剖析。从自然语言剖析到传统灵便查问、从 Excel 交融剖析到自助仪表盘，从透视剖析到数据挖掘，性能由浅入深，不同阶段有不同的抉择。
4、自助数据筹备
当集体已有的数据资源不能满足数据分析，业务分析师须要自由组合公共数据集和上传的本地 Excel 进行剖析。
这种状况下，举荐应用“自助数据集”性能实现数据筹备，既能让公共数据集保持稳定，又能同时兼顾个性化须要。
图：上传 Excel 文件并创立自助数据集
5、申请反对服务
自助剖析平台应用中，业务分析师难免会遇到各种艰难，比方对数据品质的疑难、数据资源的需要、剖析工作的操作等方面须要求助。
这时咱们能够应用产品中问答互助的性能来实现求助，用户能够在答疑界面中进行问题发问，包含公开的发问及私密的发问，还反对设置最佳答案、问题标签等。
6、集体后果利用
Smartbi 产品应答各种剖析场景，都能够通过一键公布，将集体后果利用到各种终端设备上。
二、数据工程师：管控数据、提供服务
而后看数据工程师角色的画像。数据工程师负责数据资源的筹备，对业务分析师提供反对和帮忙。他们可能是业务管理者，数据开发人员，也可能是业余的 IT 人员；他们对数据技术很熟，精通数据分析工具，还把握着数据资源的受权。
1、响应并提供数据服务
数据工程师提供的服务次要有 数据受权服务、数据变更服务、在线的反对服务。
数据受权服务包含被动受权服务和响应受权服务。其中响应受权服务是针对业务人员申请的数据资源，在零碎内置的流程中进行一键受权操作，仅针对用户进行受权，操作过程非常简单，依据音讯进入操作即可。
数据变更服务是指公共数据资源一旦产生变更，所影响的范畴是比拟大的，数据分析师能够通过影响性剖析加上布告的形式管控危险！
在线的反对服务是指业务分析师在这些状况下提出疑难或求助，都会以在线的形式提出，数据工程师仅通过零碎音讯即可收到这些申请并作出不同的响应式服务！
2、提前准备好的数据资源
数据工程另一个十分重要的工作是进行数据的筹备和解决。目前在 Smartbi 产品中次要提供三种封装好的数据资源供业务人员应用：业务主题、公共数据集、源数据表。
业务主题
业务主题是最罕用的数据资源类型，它通过虚构语义层将简单的数据关系转换为业务分析师可认知和应用的模型。和其余产品不一样的是，业务主题是逻辑上的，它并不存储数据。
公共数据集
公共数据集能够关联打算工作将数据提前抽取到高速缓存，实现“数据集市”的数据落地减速！它包含多种类型满足不同的场景应用，如自助数据集、SQL 数据集、存储过程数据集等等。尤其是自助数据集，可视化操作，无需代码，并可进行二次语义层建模，封装为共性“数据集市”。
图：自助数据集操作
源数据表
产品反对各式数据的接入，无论是传统还是潮流，构造数据还是非构造数据；反对间接源数据进行剖析，使得数据工程师可从各种数据产品取得数据资源！
3、罕用的数据资源筹备性能
Smartbi 产品还提供一些罕用的数据资源筹备性能供数据工程师应用，比方实现跨库查问、通过自助 ETL 实现数据处理、还反对内部数据的导入。
跨库关联
企业的数据环境往往是异构的，但依据数据分析的需要又须要将它们关联起来，数据工程师可应用“跨库关联”形式自由组合异构数据，以规范的数据资源形式凋谢给业务分析师应用！
图：跨库查问操作
数据处理
自助 ETL 以工作流的模式实现为库表提取数据模型的语义，通过易于操作的可视化界面，将原来简单的数据加工操作变得简略，大大加重开发与保护的工作量。自助 ETL 性能不仅自带丰盛解决节点，还反对 SQL 扩大、反对可写入数据库、反对性能线性扩大！
三、平台管理员：治理平台、保障系统
最初看平台管理员角色的画像。平台管理员负责根底软件环境，保障系统的可知、可用和可控。他们是认证的产品管理者、业余 IT 人事、运维治理工程师等；他们精通 IT 产品和技术、相熟操作系统操作、还理解网络安全原理。
1、确保可控性的性能
对自助剖析平台来说，数据安全是最外围的因素，而且越来越凋谢的元数据也须要平安管控的配套！Smartbi 产品通过多种权限设置治理形式比方数据权限、资源权限、操作权限和脱敏预览等来实现对数据的平安管控。
2、确保可知性的性能
平台通过音讯核心性能提供欠缺的音讯机制，包含 零碎、布告、私信 三类音讯类型。
平台通过统计分析性能对数据资源利用水平以及业务分析师应用深度具备主观评估的作用，也能够辅助决策性能调优策略！
平台通过系统监控满足系统管理员的方方面面要求，咱们具备同业里最直观与丰盛的监控性能！
3、确保可用性的性能
性能调优
性能对于平台管理员都是必须解决的问题，应答办法能够有多种计划抉择，所破费的老本代价也不雷同！
降级保护
平台提供不同性能实现不同的降级保护需要，降级保护包含资源导入导出、知识库的备份复原、安全补丁的更新、平台性能的降级，实现了绝大部分状况下毋庸停机即可实现操作。
综上所述，Smartbi 领有强有力的数据资源解决和管控能力，数据资源同时撑持传统 BI、自助 BI 和智能 BI；各类参与者也能各取所需，各尽所能。通过这种“数尽其用、人尽其才”设计理念、加上强有力的性能撑持、全自助的人员配置，Smartbi 将冲破瓶颈，推动企业的数据化经营！