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细则1：源于业务部门数据显示，发展看板和季度报表
途径2：源于数仓的的关系建模方法途径参与自助终端分析一下
措施3：应用场景数仓的特点绘图玩法确定商务具体分析
文章公司对焦二是种计划书——系统设计数仓的干系绘制方试做好自肋概述。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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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。
而对大大中小型工业企业的一项项需求剖析，用友BIP具备了“特征提取数仓的感情建模方法方法的方法来自己剖析”一项项改善规划，其管理的本质品牌结构是赖以生存数据统计库统计开发技术手机APP的数据统计库统计收集、感情建模方法方法、自己ETL，包括自动化剖析手机APP的数据统计库统计剖析品牌。
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步骤1：数据采集——实现数据从源头到目标数据库的同步
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• 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
密切关系模特可保证逻辑推理性模特的经营、逻辑推理性模特的机械，并兼容引用文献条件规范的新创建模特，使模特更为条件规范化，是大参数源统计库综合治理、大参数源统计库条件规范的建筑的比较重要应用软件场景设计其一，为售后建筑跨机械双引擎、条件规范的化的大参数源统计库模特，击破大参数源统计库对换短板，打造大参数源统计库联合开发生产率打造基本知识安全保障。• 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
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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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