论文引言
在数智化变革风靡互联网客户公司各业的当下，信息不复为客户公司的本质生产的主体，怎么样才能开发利用、降低客户公司信息总交换市场价值，让客户公司信息从 “沉睡的資源” 实际形成 “扩大的动力系统”。 「洞见信息」研讨会流程将不间断精准定位客户公司的信息需要量，为您分享信息总交换市场价值降低的的技术、工作能力、场景设计、总交换市场价值等。
用友BIP各个公有云资料的开发与应该用全场合规划格式，集中各个品牌的资料业务能力和各种需求，提供参数了有差异 类型的资料服务保障规划格式，协助各个品牌相连接、操作资料，结果是以看板和月报表的方案实现目标丰富多彩多变的资料信息可视化特效，还以DataAgent（资料智力化体）的自然环境言语可视化交互方案确定智力化问数。
方案设计1：鉴于金融产品数据表格，激发看板和月报表
设计方案2：针对数仓的密切关系模型形式开始自助餐厅数据分析
策划方案3：由于数仓的基本要素模型场景模式确定餐饮业分折
本文作者咱们聚交二、种实施方案——为数仓的关联绘制方式使用自主研究。针对数据量不大的情况，企业可通过“关系建模+自助ETL+智能分析”的组合能力，解决数据采集、建模、加工整理，以及分析展示的需求。
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企业需求：基于数仓的批量化
数据处理、自助分析
在数据处理层面，面对多来源数据，需要打通连接丰富的数据源，将分散在各系统的数据高效、准确地汇聚至数仓，基于数据仓库技术进行数据整理和标准化；由于数据量不大，建议数据仓库后，可通过自助式ETL进行数据的建模与加工处理，支撑后续的数据分析、决策与业务应用。
在数据展现层面，经过数据建模、加工后，企业需要基于BI工具进行数据分析展现，形成各类丰富形式的分析图表、大屏展现。面对多样化的数据分析需求，往往需要将报表、BI工具产品实现平民化、自助化，能够支持业务人员可以进行自助的数据分析、数据探索，形成简单高效的人人看板场景能力。
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产品匹配：
数据开发平台+智能分析
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五个步骤，建立从数据采集、
开发到分析的完整能力
步骤1：数据采集——实现数据从源头到目标数据库的同步
• 海量数据批量同步：数据移动提供高并发、高吞吐量的数据同步能力，让企业轻松处理海量数据，加速企业各类业务的数据流转；
• 数据库类型多：支持20余种结构化、非结构化数据库的异构同步，覆盖国产类数据库，如达梦等，从而打破数据孤岛，盘活企业数据资源；
• 业务数据实时同步：支持实时读取、清洗转换和写入的全量、增量数据处理能力，提高数据时效性，满足企业快速决策。
步骤2：关系建模——实现数据开发的基础模型设计和物化
• 贯通业务与治理：支持多种字段来源方式，包括业务对象、定版数据标准、表字段元数据、关系模型；
• 支持维度建模：支持将关系模型进行数据预处理并注册为维度表或事实表，充当维度又充当事实表进行统计，有效减少数据量；
• 支持物理模型管理：可增删改物理表，支持配置索引，提升查询效率；
• 模型即任务：支持取数规则和删除规则，可进行多表连接后并行写入目标表，支持主子表物理删除，可按生成规则定义的或自定义的自助ETL任务。
步骤3：自助ETL——可视化地实现数据清洗、加工和转换
步骤4：语义模型——实现 “技术数据业务化”
步骤5：数据分析——可视化与报表设计，满足多元需求
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