1.1 为什么需要数据模型
- 正如一部汽车的动力取决于引擎，同样在一个BI产品里面也有一个引擎——数据建模。
Smartbi提供的数据建模功能 数据模型 带来了“敏捷建模”的新思路，从“数据引擎”上提高数据准备效率，为上层应用（即席查询、交互仪表盘、电子表格等）输出更澎湃的“动力”，
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对于使用Smartbi V10之前版本的用户，初始使用各种数据集进行数据准备和分析时，往往不知如何选择使用。
数据模型对Smartbi产品数据准备和数据分析的之间的关系进行了重新梳理，数据模型对Smartbi产品数据准备和数据分析之间的关系进行了重新梳理，统一了表现层和数据层，从而让表现层和数据层关系变得简单，用户一眼即可看清功能逻辑，学习和使用成本进一步降低。
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| 特性类别 | 特性描述 |
|---|---|
一站式 | 数据模型让“多维建模”能力融入BI产品，用户无论是否有数据仓库或是ODS，只需使用Smartbi，都可以敏捷建模实现数据集市。从而使得Smartbi具备一站式BI能力，即可一站完成数据连接、数据处理、数据建模、数据分析、数据分享等全流程功能。 |
| 数据统一 | Smartbi数据模型整合多种数据集类型，融合线上线下数据，包括数据源表、即席查询、SQL查询、导入文件等，并且支持跨库数据整合，可以直接连接Oracle、MySQL、Excel文件等各类数据关联分析，满足不同用户的数据准备需求，提升数据分析的效率。 |
| 敏捷建模 | Smartbi数据模型通过更简单灵活的建模操作，更动态的Cube模式，让用户能更快速地响应需求、更敏捷地进行数据建模。 Smartbi数据模型支持拖拽等简单操作即可快速生成度量、维度层次，如一键生成时间维、设置地理维等，同时支持多种模型类型，包括星型模型、雪花模型和星座模型。 |
| 计算提升 | 数据模型对Smartbi产品数据准备和数据分析的之间的关系进行了重新梳理，统一了表现层和数据层，统一了数据分析的计算能力，提供了丰富、强大的计算能力，不仅支持SQL计算、ETL分布式计算、MDX计算；还支持快速实现同环比时间计算、占比、排名、累计等；同时支持在计算中使用参数，动态获取结果。数据模型对Smartbi产品数据准备和数据分析之间的关系进行了重新梳理，统一了表现层和数据层，统一了数据分析的计算能力，提供了丰富、强大的计算能力，不仅支持SQL计算、ETL分布式计算、MDX计算；还支持快速实现同环比时间计算、占比、排名、累计等；同时支持在计算中使用参数，动态获取结果。 |
