BI报表及可视化分析类工具使用经验总结（下）

上一篇介绍了项目中使用到的各类BI报表及可视化分析类工具，并分析了这些工具的部署架构。接下来分析这些工具的一些功能特性及调优相关的特点，最后列举几个实际中的使用场景。
一、功能特性

1、跨数据源关联支持：一般来说，企业中的各类系统的数据会存放在各类不同的数据库中，在没有数据仓库等集中存储的系统时，BI报表可能会直接访问各类异构数据源系统进行关联查询，如果支持该功能，则意味着可以首先将不同数据源的数据落地到报表工具的内部存储中，相当于该工具具备数据仓库的基本功能。 目前支持跨数据源关联的工具有：FineBI、OBIEE、网易BI、Tableau，而FineReport、Superset目前不支持跨数据源关联。2、安全管理：常用的有数据权限管理（目录权限、表行列权限）、报表权限管理（查询/修改/导出权限控制）、导出数据量限制、水印管理、审计日志等功能。安全管理功能在复杂的组织架构中很有必要。3、计算指标：在源系统字段的基础上，支持自定义计算字段，如计算比率，同环比等衍生/派生/复合指标，扩展分析维度。计算指标功能让报表开发人员无需连接底层数据库即可自定义各类指标，不过缺点是给后期数据治理带来一定的复杂度。4、图表功能：常见的功能有图表联动、下钻、跳转、筛选、参数控制，通过这些功能，报表的使用者可以更便捷的进行交互式数据分析，发现数据中的规律或者异常特征，从而带来业务价值。5、系统集成：身份认证集成（支持SSO单点登录、LDAP/AD集）、系统嵌入（iframe）。通过这些技术将BI工具与企业中现有的系统进行集成，让用户更快更方便的登录到BI系统中来。二、性能优化

在工具被大量频繁的的企业使用场景中，常常会遇到报表报告刷新较慢的问题。此时需要进行性能调优。
1、访问量大：　　当同一个时间段，大量用户同时访问BI服务器，会造成后台应用服务器压力过大，报告数据刷新较慢。此时可采用多台机器组成集群，分担负载压力，实现服务高可用性。2、数据量大或者逻辑复杂：　　当报表中的某个查询逻辑复杂，且要关联多个数据源表，此时发送给数据库的SQL查询需要一定的时间才能查询得到结果，造成报表刷新延迟。针对此类情况，大多数工具都支持缓存功能，提前将各类数据集的SQL查询发送到数据源并将结果保存成服务器本地的高速缓存库（如ClickHouse/Doris等库中）。当业务需要访问报告时，直接查询缓存中的结果数据即可。除了在数据集场景进行缓存外，另外可以在报告层面进行缓存（当报告中第一次打开后，系统将查询后的结果数据进行缓存，下一次再次打开同样的报告直接返回缓存的数据）。缓存的本质上统计预估数据的查询规律，提前用空间换时间。三、典型应用场景

1、基于FineReport的公司产品管理　　常规的功能有：通过填报实现产品的各类属性录入，通过跳转实现多个页面管理

2、基于FineReport的监管报送报表　　一般多为中国式复杂报表（格式复杂，信息量多，表头繁杂），如以下的证券公司自营持仓监控报表：

 3、基于网易有数BI的资管数据门户

 
 

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