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随着大数据、互联网技术的一直倒退，大数据利用遍及的范畴也在不断扩大。大数据利用的遍及，使蕴藏于海量数据中的价值失去使用，很多事件变得越来越便当，这种状况在企业的体现尤为显著。明天小编会以大数据产品体系中 BI 工具为例，和大家一起探讨一下，企业级 BI 工具应该如何设计。
企业级 BI 工具设计次要能够分为 4 大点，上面一起来学习吧~
1、数据源
数据源，即数据的起源。数据源的数量宏大、起源宽泛，罕用的数据源有观测数据、剖析测定数据、图形数据、统计调查数据、遥感数据等。作为输出的数据源，企业级的 BI 工具可能须要承接上游数据中台、其余产品输入的后果。因为每个用户用的数据库都不尽相同，所以在设计企业级 BI 工具时要思考到 BI 工具可接入数据源的品种。
2、数据模型
用户在确定数据源之后，就能够开始构建数据模型了。数据模型是数据特色的形象，能够将其了解为是数据库系统的信息示意与操作的一个形象的框架。其所形容的内容包含数据结构、数据操作和数据束缚 3 个局部。
数据模型构建有 2 个问题须要尤其留神的，一个是数据模型的构建形式，二是数据模型的维度指标设置。在思考构建形式时，要尽量升高用户的应用门槛，能够采纳可视化的利落拽交互方式，简化用户的操作流程。维度指标设置方面，在建模阶段就要确定维度和指标的计算形式。
3、数据可视化
数据可视化，是一种将绝对简单的表达形式、形象的数据通过可视化转化为更容易了解的图形显示的一种模式。数据可视化有利于更活泼地表白数据的外在价值，以不便企业利用数据智能更好地开展业务。对于数据可视化，思迈特软件 Smartbi 也做得很好，Smartbi 反对残缺的 ECharts 图库及多种图形，包含瀑布、热力求、树图等数十种动静交互的图形，可视化性能非常灵活。
4、数据安全
数据安全是每个企业的重中之重，咱们这里说的数据安全是广义的，指的是采纳古代信息存储伎俩对数据进行被动防护。企业级 BI 工具要思考到的数据安全内容，次要包含数据安全审计、数据安全防火墙、数据脱敏和数据加密四个方面。
Smartbi 在数据安全方面做得也很不错，Smartbi 在数据的收集、存储、应用、加工、传输、公开等各个环节，都提供了平安、可控的爱护伎俩。其平安管理体系就是通过对多种权限进行管制，从而保障了数据资源的应用平安。另外还提供了定期备份、水印设置、分享设置等性能，大大降低了数据毁坏、外泄的危险。
以上就是企业级 BI 工具在设计时须要思考到的 4 大点，当然在事实操作中要思考的细节其实还有很多，大家能够去实际中发现和把握喔~
