BI 系统FineBI中的常见问题
BI 系统FineBI 中的常见问题
1. OLAP分析的价值
通过切片，旋转等数据处理方式，实现多个维度去展示每个数据，发现数据之间的相互关系，从而快速做出决策。
2. EBASE和BIEE 的是竞争关系么？为什么？
Ebase 原属于海波龙的BI 产品，属于数据底层的处理板块，大概功能和数据库建模以及ETL 工具差不多，后来，海波龙被ORACLE 收购后，EBASE 也就顺理成章的变成了ORACLE 的产品。ORACLE 现在面对集团性客户时，一般的打单方案使用：EBASE+BIEE，即EBASE 的底层数据处理+BIEE的前段操作交互。所以，两者是配合关系，不是竞争关系。
3. FineBI究竟可以连哪些数据源？
1）各种文件形式数据集（Excel 等，类似报表）
2）常见关系型数据库
3）任何带有jdbc 接口的数据源
注：数据源不是支持的越多越好。判断一个数据源能否支持，首先要看支持有没有意义。如果拿着我们这边的MDD+OLAP，再去连其他产品的MDD ，然后我们根据别的MDD 生成一下MDD 再做OLAP ，这就是相当于额外做了一遍MDD ，属于逗你玩。如果有客户这样问，告诉他，您还没搞清什么是DS （数据源），什么是MDD 。 其次，要明确，我们现在的OLAP 是不能独立于我们的MDD 的，不是像国外某些产品可以拆开，用一个MDD 用另一家的OLAP 。如果用户说你们为什么不支持，就告诉他，这样切开来不是什么好事，会有种种的兼容问题，一个版本一变，另一个立刻给脸色，给工具的维护者（信息部门）增加无端的麻烦。最好肯定还是用一家的产品。 最后，具体问题具体分析。首先在数据源配置的下拉列表里边找，找不到，看其有没有jdbc 接口。如果两者都没有，那就是不支持。
4. FineBI的MDD （多维数据库）构建
FineBI 的MDD （多维数据库）在构建时不会对数据源中的数据库造成任何影响。因为FineBI 自动建模的过程是先将所有数据取到BI 服务器上，而后进行数据操作。
FineBI 在构建MDD 时对数据源服务器（一般情况下是生产环境）的压力很小。以关系型数据库为例，FineBI 取数使用最简单的select 语句将数据全部取到BI 服务器本地，所有后续操作都在BI 服务器操作，后续操作不会对数据源所在的服务器有任何影响。该select 语句的原理是每次取很小一部分数据到内存中，而后将这部分数据传到FineBI 服务器，而后将内存释放，再取一小部分数据，循环此过程，直至取数完毕。所以select 语句本身对内存和CPU 的压力也是很小的。
5. FineBI的ETL 原理
Q:FineBI中推出的ETL 流功能，其原理是怎样的？是否和某些典型的开源的ETL 工具（如kettle ）类似？
Q ：我有其他的数据分析工具，同时也买了FineBI 带有ETL 流的版本，能否用FineBI 做好了ETL ，然后让其他数据分析工具使用此ETL 得到的结果？
A:FineBI的ETL 流由帆软公司进行自主研发，拥有完整的知识产权，虽然和kettle 都属于流模型的ETL ，但原理和kettle 有很大不同，与部分BI 工具厂商直接嵌入开源ETL 工具的代码更是完全不同的。FineBI 的ETL 流功能是基于FineBI 的MDD 的。由于和自身的MDD 高度结合，其具有构建操作方便、数据处理快、功能灵活、更新快等诸多优势。 此外，由于FineBI 的ETL 功能是基于其MDD 的，所以若想使用FineBI 的ETL 得到的数据必须可以连接FineBI 的MDD 。目前只有帆软公司的另一款产品FineReport 可以直接连接FineBI 的MDD ，所以目前暂时不能实现除FineReport 外的其他工具使用FineBI 的ETL 的效果。
6. FineBI的ETL 处理数据增量更新
Q:使用你们FineBI 的ETL 得到的数据表可以进行增量更新吗？
A ：可以
Q:在经典的ETL 流和增量更新理论中，部分连接运算片断和聚合运算片断都会给增量更新带来巨大的障碍，这一点你们是怎么处理的？
A:需要针对性执行ETL 的数据表往往是分析中十分重要的表（如业务明细等），往往也就具有数据量大的特点（无论是其源表、中间表和最终的表）。传统的ETL 工具在部分含有连接片断和聚合片断的ETL 流中无法支持增量更新，其根本原因是因为连接片断和聚合片断会带来部分数据信息的丢失。 FineBI 的ETL 流功能是基于FineBI 的MDD 的。由于和自身的MDD 高度结合，其具有构建操作方便、数据处理快、功能灵活、更新快等诸多优势。具体的说，就是ETL 过程中所有由运算片断造成的可能的信息丢失，其相关信息都在第一次生成最终ETL 数据的同时被写入了MDD 中。利用FineBI 内置的记录信息机制和MDD 中强大的索引机制，在进行下一次更新（增量更新）时，ETL 流中的任何一个节点的数据都可以被快速还原出来，增量更新的数据对下一个节点会有何影响可以被逐一顺序推导，直至最后一张表。