前言???????

大众都了解，大数值研究分析顶目从标准提起到最中完工要经过个遥远的进程，业务需求使用的大数值源聚合、完成指标图名词解释、模形研发、数仓主线任务研发及运维服务、统计报表研发等一一种节点，研发周期时间多则都是以周为工作单位，然而业务部门游戏场景也之所以一成没变，一旦发现时有发生完成指标图逻辑性的变动，数仓也要再研发刷数，这让标准和研发双方本就心烦意乱的感情更多“雪里加霜”。分析变得，只是 情况下 BI 使用的中的困惑： 数据加工链路长，灵活性差PB?级数据难以实现秒级响应能力数据来源繁杂，缺乏统一语义管理能力?指标数量越来越多，达到上千甚至更多业务人员使用门槛过高

只有打破了这些?BI?使用中的壁垒，才能让数据分析平民化不只停留在一句口号，数据分析师们才有机会把更多时间投入到业务分析这些更具价值的地方。那么问题来了，有没有一个“低门槛”的平台，可以让业务人员自主进行模型构建、指标定义和任务管理等操作，然后无缝对接 BI 工具进行探索性分析呢？现在 Kyligence + Tableau 给企业提供了一个优秀的解决方案。

Tableau?作为 BI 工具领域的领导者, 一直是众多企业进行数据可视化的首选，其强大而灵活的开发能力让数据分析师可以快速进行报表开发，也可以让业务人员进行直观的自助式分析。

Kyligence?提供了 AI 增强的数据服务和管理平台，帮助数据分析师和工程师轻松从本地到多云架构上构建受治理的数据服务。Kyligence 提供了针对企业级客户场景的本地部署产品 Kyligence Enterprise 和云端托管产品 Kyligence Cloud。

无所谓是单独适用 Tableau Desktop，也是根据将主要内容正式发布到 Tableau Server，用户组也就可以以单独适用数据资料存储在 Kyligence 中的数据资料。

Kyligence?由上向下可联结的关联型动态统计统计资料或?Hadoop?动态统计统计资料库链接，如?Hive?等，在深度网适用另一半存储空间，及深度网动态统计统计资料货仓，有效性屏避表层动态统计统计资料库链接区别，在 Kyligence 协调模型场景，做好层面的指标分类。与此同时往右链接到 Tableau Desktop 或 Tableau Server，做好动态统计统计资料推出和概述。

Kyligence + Tableau 联动化解方案怎么写的价值体系的优势以下的： 架构可扩展，查询响应快。使用 Tableau 直连方式可处理万亿行数据，直连查询性能保持在秒级，支持高并发的同时保持高性能。?统一的语义层。屏蔽底层数据源差异，在 Kyligence 端统一建模；同时支持一键同步 Kyligence 模型语义定义至 Tableau，无需重复建模。?自助式分析。在 Kyligence 多维模型与预计算技术支撑下，充分发挥 Tableau 灵活、自助特性，满足 BI 平民化的自助式分析需求。?AI 自动建模。Kyligence AI 智能推荐引擎可利用自动建模技术快速设计和构建数据模型，提高数据开发效率，缩减数据分析周期。?

下面就令人们用的数据表格探讨发声，一下 Kyligence + Tableau 的完成策划方案是怎么样在真正保险业务场景中中帮到消费者打破的数据表格探讨探讨链接上的瓶颈期，整合资源的数据表格探讨探讨普通玩家化的吧。 ?

用户案例1:某大型银行多维分析平台架构分析演化???????

亮点：Kyligence + Tableau 自助分析方案助力企业提升查询效率，有效降低开发和运维成本

场景描述：

某全国各地性财务组织 ，中国传统 BI 的累计查讯时长总值在 15 多分钟，最長高出 1 小时英文，资料剖析人数无发展开多维剖析，唯有核实二次生成二维码的加固爆表。一并关键在于提高权限管理改变致使的资料载入两次，亦是的剖析主题性要有为每一位分公司重新建设建模 ，致使全行建模 总数上百万个，研发和运维服务压强是大。

想要搞定这考验，该财经服务平台将其 OLAP 进行数据库文件分析服务平台迁址快到 Kyligence，适用于面对超级大整体规模数据库文件信息集的进行数据库文件分析，针对互联网大数据库文件信息的分布图式数据库文件信息构架，提高了了手机查询转化率，也诸多减小了运营负担重。

Kyligence 依托大数据分布式技术框架部署，提供低代码的模型能力——单一模型支持数百 TB 甚至 PB 级数据，模型维度和指标数目实现敏捷扩展，支持百万级高基数维度分析，以及高并发数据查询。Kyligence 模型能够作为数据源无缝连接企业 BI，在保留业务用户使用习惯的同时，提升多维分析性能和体验。

除了提升数据分析性能和用户体验以外，开发模式的最佳实践也是很多企业关心的问题。那么如何进行企业内各种职能角色的协同呢？以下是?Kyligence + Tableau?这套方案的全貌，来展示在新的架构下，分析链路上的不同角色人员是如何进行分工协作的。???????

当你们运用原有客的动用游戏场景，炼出出好几个套发展方式供很多人借鉴。第一步当你们将剖析连路边的不一样的人数具像变为了几类游戏阵营：发展的人数、设计的人数、剖析的人数、业务量的人数。这几类游戏阵营并不需要要标准应对二个操作岗位，一些工厂能能这个发展的人数就提供了需备数据显示、设计、剖析等一整体操作，工厂能能明确规定实际效果具体情况灵敏安装。

开发人员——准备数据。基于业务需求，IT 部门在平台的业务集市中建立各主题领域的数据，通过数据交换中心把数据从业务数仓同步到 Hadoop 构建集群中。?建模人员——模型开发与发布。在 Kyligence 中设计基于业务主题的模型，创建好的模型包含该主题中可能用到的各种标准分析指标和维度，同时在调度管理平台上为当前的模型创建定时构建任务，用来定时更新模型内的数据。接着可以基于创建好的模型，导出 Tableau TDS 文件，并发布至 Tableau Server。分析人员——自助式分析。基于 Tableau Server 已发布 TDS 数据源，分析人员可以在 Tableau Server Web 端或 Tableau Desktop 进行自助式多维分析、报表制作，另外可依据分析场景，二次定义指标、层级等。业务人员——直接访问分析报表。同时也可以基于 Tableau Server 来进行自助式数据分析。? ?

用户案例2:某车企利用 Kyligence 实现数据变现

亮点：Kyligence + Tableau 自助分析方案帮助企业有效实现数据闭环，实现数据变现。

场景描述：

车高速连机是资讯化与工艺化深层融成的首要科技领域，努力实现货车全生命值周期公式数值化的管理，推进车联跨域融成情势，可衍化出多元化的商业运作形式与多元化型服务性于保障。列如：汽车企业可能会会在各不相同激发环境下对各不相同画像图片客群的本人图片信息来服务性于保障定期发布，本人图片信息在导航系统化终结前，车高速连机系统化会会只能根据使用者的实时公交所在位置为他/她推见最适当的 3 个停放场，并且会只能根据举动予测没想到适度定期发布行业或消费资讯，这一品类的多元化服务性于保障之后都必须要厉害的数据源统计功能用作支承。

某全球大型车企就面临着以下难题：如何将这些来自人、车、路的数据，形成具有业务价值的指标和标签，并及时输出至业务一线，最终形成数据闭环。车辆和用户每天都会产生大量的状态和行为数据，并且近些年随着车联网技术的成熟，车辆和用户驾驶行为相关的数据还在快速增加。企业要处理这些不断增长的数据，同时还能及时通过数据模型生成具有业务逻辑的画像标签，就需要有一个具备可弹性伸缩架构，PB 级数据的亚秒级查询响应，支持高并发的同时保持高性能的数据平台。但是由于传统 BI 和数仓平台的局限，一个新的指标加工周期至少在3天以上，而且随着指标数量的膨胀，维护成本也越来昂贵，导致车企的大数据团队长期处于疲于奔命的状态，对新业务需求的响应度也越来越低。

目前?Kyligence + Tableau?就可以利用已有优势有效解决企业痛点：

基于多维模型和预计算技术实现 PB 级数据查询的亚秒级响应；?利用自动建模技术快速设计和构建数据模型，提高数据开发效率，缩减数据的分析周期；一键同步 Kyligence 模型语义至 Tableau，业务人员无须重复建模，从而可以高效地进行海量数据的快速分析。

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更多亮点能力助力企业实现数据分析平民化

除了以上我们提到的查询响应快、统一的语义层、AI?自动建模及优化等?Kyligence?已有核心优势，Kyligence + Tableau?联合方案中还有不少亮点功能为企业在智能数据服务和管理提供更进一步的支持。

先要，Kyligence 展示了多手段还可以加快与 Tableau 实现数据文件联接：

1.?Kyligence Connector?专用连接器?

Kyligence 系统设计 Tableau 作为的 Connector SDK 开放了专门用的大数据库连到连到器，采取 Kyligence 检查语法学特点私人订制，保护检查性能，鼓励 Tableau Desktop 和 Server 关键特点，鼓励制造业私有云授权整合等。

2. 一键同步?Kyligence?模型语义定义至?Tableau，平滑切换数据源?

在 Kyligence 进行设计后，的数据资料显示模型制作方法开放人员管理能够真接保存 Tableau 在使用的的数据资料显示源文件资料格式(.TDS)，保险业务顾客保存的 TDS 文件资料格式能够真接变现 Tableau 点开，并在使用过后在 Kyligence 中创立了的的数据资料显示模型制作方法，变现了设计与探讨的直缝平稳过渡。

当然，现实中的业务场景并非一成不变的，业务人员前一天定义的指标逻辑往往在第二天就要根据实际的市场反馈重新进行定义，因此数据模型的更新成本必须足够低才能满足业务快速演化的需求。有了 Kyligence 支持后，业务人员只需要在更新数据模型后，重新导出 TDS 文件并在 Tableau Server 中发布并覆盖之前的数据源和报表，即可实现数据源和模型变更的平滑切换，无须冗长的数仓开发流程！

经由及以上任何一款方式方法成功完成拼接后，您就能够在 Tableau Desktop 或 Tableau Server 选择 Kyligence 资料报告源插口访问浏览到 Kyligence 做好资料报告探寻啦！

3.?利用多种指标度量，实现高效聚合及明细查询?

Kyligence 为用户准备了业务场景中常用的指标度量，如：Count Distinct，以及自定义聚合(基于窗口函数)查询。这可以帮助用户更有效地利用 Kyligence 数据模型进行高性能聚合及明细查询。

3.1?聚合查询

Count Distinct?

在 OLAP 多维探讨中，Count Distinct（去重计数法）有的是种较常用的指标英文估计值，造问那段事件内的 UV、出现客户数等。Kyligence 提拱了多种 Count Distinct 估算的方式： 先要是研究背景 HyperLogLog 汉明距离的相似性 Count Distinct，这保证手段用在需用更快来算出、控制成本手机存储范围，还有就是能进行需要差错率的 Count Distinct 标准来算出，展示 了从 9.75%?到 1.22%?一种不一的粗差率以可以不一的搜索要求；? 然后是研究背景 Bitmap 的明确 Count Distinct，其实它的明确度很高，但在建立指标图的时间会消耗量许多的自然资源（手机存储空间和手机存储），建立的时候也会比极慢。

自定义聚合函数?

Kyligence 也供给了 ANSI SQL 规范了之上的很多自的定义缩聚变量。那些使用相关介绍3d场景，如普通普通用户习惯数据分析图片、普通普通用户习惯介绍、Intersect_count 等；另那些使用完成任务更好很复杂的在线查询，如界面变量等。

3.2?明细查询

除过缩聚迅速查寻系统，Kyligence 还也不错支持详细帐迅速查寻系统，这也是业务员具体讲解中常常问题的具体讲解场所。手机用户的只需在开启模板时，勾选详细帐字段页面，手机用户的就不错在 Tableau 中回收利用 Kyligence 详细帐字段完成迅速详细帐迅速查寻系统了。

4.权限集成：严格把控数据安全，数据“各有所用”?

中小公司级 BI 在正式出台用到中三天两头碰上的大问题那就是职业的很安全隔离开，这是由于技术人员和部位非常多，而各个于部位、虽然同个部位各个于中北部划分的业务部门访客在查阅大信息显示时都必须 设为各个于的访问权限。表示动作的词：南京中北部划分的销售量员先生也只能看看南京市的销售量员大信息显示，为此各个于职业在 Tableau 中查询系统时跳回的大信息显示行、列也都各个于。

考虑一下到机构级大的数据源的这样私密空间安全性要求，Kyligence 出示涉及该项目级/表级/队伍级的细堆密度大的数据源远程访问的控制，以此为不相同移动用户出示不相同的大的数据源视图。 统一的权限管理体系：使用 Kyligence 进行统一的权限访问控制，行列级别控制，提供用户细粒度的权限控制，最大限度满足企业多样的数据管控需求。更便捷的连接体验：Kyligence Connector 的提供更顺畅的 Tableau 连接体验，省去额外的连接配置。用户权限委任：报表制作者可使用高权限账号进行报表的开发与发布，而浏览者在查看报表时会切换其对应权限来进行对访问数据的限制。免密查看报表：Tableau 用户在 Server 端查看报表时，无需再次输入数据源的登录用户与密码，可以减少管理员运维成本，提升用户访问体验。

简单来说，Tableau Server 把当前登陆用户账号的查询请求委任给 Kyligence，让用户以相应的账号权限进行查询，从而实现了数据库层级的安全管理。

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总结

以上就是整套?Kyligence + Tableau?自助式分析的解决方案了，欢迎感兴趣的小伙伴点击?链接?即可下载《Kyligence 对接 Tableau 使用最佳实践》白皮书，一起来了解更多吧！

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关于 Kyligence

Kyligence 由 Apache Kylin 创始人工艺团队创立，倾力于做大做强下第二代智能化大参数信息云工作平台，为研发业中小型企业实行自然化的大参数信息业务培训和监管。基本概念机器设备的学习和 AI 工艺，Kyligence 从多云的大参数信息存放中辨认和监管最有社会价值大参数信息，并出具高功效、高潜在的大参数信息业务培训以承载各个大参数信息解析与利用，同一快速削减 TCO。Kyligence 已业务培训国内 现代、欧美及华东的很多个国内 国内 人民证券集团公司系统证券集团公司系统、人寿稳定、研发、零卖等朋友，其中包括项目建设国内 国内 人民证券集团公司系统证券集团公司系统、浦发国内 国内 人民证券集团公司系统证券集团公司系统、的招商国内 国内 人民证券集团公司系统证券集团公司系统、平平安安国内 国内 人民证券集团公司系统证券集团公司系统、上海国内 国内 人民证券集团公司系统证券集团公司系统、太平镇洋人寿稳定、国内 现代是仅次于、上汽、一汽、安德玛、YUM、Costa、UBS、Metlife、AppZen 等全世界前十强研发业中小型企业和服务行业班子成员者。集团公司已借助 ISO9001，ISO27001 及 SOC2 Type1 等那项验证及财务审计，并在全世界规模内拥有的多如牛毛模样合伙伙伴们。