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数据可视化工具的优点是低成本高产出,便利快捷,但是其短板也很明显,一些个性化的需求无法实现,诸如页面样式,组件间的控制之类的......与之相比,页面样式还可以忍一忍,可以迁就,但是组件间的控制,配合等等就让人无法忍受了。因为即使页面样式无法满足,对于业务没影响的话,一般来说,人们都会迁就,但是如果业务都无法满足,那就无法忍受了。
比如说页面组件的随意布局,组件之间的随意控制等等这些基本都是数据可视化工具的弱点。对于数据可视化工具而言,只能实现一些简单的维度查询,而对于一些非常复杂的多维度查询,基本就无能为力了。
那么对这种需求,难道只有人工开发才能满足?难道就没有一款数据可视化工具能够展现多维度查询那种奇妙的美?这个不得不说分体式BI这门技术,让组件可以随意的布局,更可以让组件之间随意的控制。
例如上述的,用户可以输入各种维度的条件,然后进行各种各样的排列组合,从而形成各种各样的多维度查询。而作为其中的数据展示SQL:select date_format(open_date, '%Y-%m-%d') as open_date, sum(bid_amnt) as amt from company_proj_detail where dept = ? and is_government = ? and proj_type = ? and proj_position = ? and bid_type = ? and company_type = ? and money_type = ? and (open_date between ? and ?) group by open_date。竟然可以有这么多的查询条件,而更加关键的是,竟然可以智能化的根据我们前面所选择的,进行智能化的排列组合,而这恰恰是分体式BI技术的一个典型的应用。
而这些都是通过可视化进行配置的,这也让分体式BI这种控无止境的一个技术点,极大的降低了入门门槛。
这就是分体式BI其中的一个魅力点,化繁为简,让一切得以变得简单。而我们看到的这个最终画面,其实就是通过各种配置而来,而这些恰恰使用了将分体式BI实现的云蛛系统,简简单单,拖拖拽拽,一切就可以了。
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