帆軟BIFineBI技術(shù)白皮書_圖文

1、 商業(yè)智能領(lǐng)跑者沈陽華數(shù)科技有限公司解決方案提供商目錄 一、產(chǎn)品簡介 . .51.1 FineBI產(chǎn)品定位 .51.1.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代的解決方案 .51.1.2 BI現(xiàn)狀分析 .61.2 系統(tǒng)架構(gòu) .81.3 產(chǎn)品環(huán)境支撐 . .101.3.1 軟件環(huán)境 . .101.3.2 硬件環(huán)境 . . 11二、核心優(yōu)勢(shì) . .122.1 計(jì)算性能大大優(yōu)于SQL 查詢 . .122.2 數(shù)據(jù)模型建立十分簡單 .122.3 非技術(shù)人員也可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 .132.4 移動(dòng)端具有特色的交互體驗(yàn) .142.5 實(shí)施周期短，后期維護(hù)簡單 .15三、功能介紹 . .163.1 FineBI功能模塊 .163.2

2、數(shù)據(jù)處理 .16 3.2.1 數(shù)據(jù)源 . .163.2.2 創(chuàng)建業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包 . .173.2.3 ETL數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化處理 .223.2.4 多維數(shù)據(jù)庫Cube .243.3 智能即席查詢 .273.3.1 維度指標(biāo)分析 . .273.3.2 ExcelView選取字段 .283.3.4過濾控件 . .323.3.5數(shù)據(jù)預(yù)警 . .353.4 多維OLAP 分析 .363.4.1 任意多維度分析 . .363.4.2 多層鉆取 . .373.4.3 排序 . .373.5 FineBI的dashbord .383.5.1 dashboard的自適應(yīng)布局和自由布局.393.5.2 多個(gè)組件之間的聯(lián)動(dòng)鉆

3、取 .403.5.3 dashboard的保存與分享 .403.5.4 發(fā)布至 FineBI 平臺(tái) .42 四、技術(shù)特性 . .444.1 FineBI主要性能特點(diǎn) .444.1.1FineBI 數(shù)據(jù)倉庫 .444.1.2FineBI 智能模塊 .45五、應(yīng)用與部署 . .465.1 服務(wù)器部署 .465.2 web集成 .475.3 權(quán)限 . .495.3.1權(quán)限控制的層次 . .495.3.2 權(quán)限的粒度 . .50六、結(jié)束語 . .516.1產(chǎn)品價(jià)值 . .516.1.1零編碼設(shè)計(jì) . .516.1.2輔助決策共贏未來 . .516.2服務(wù)宗旨和承諾 . .51 一、產(chǎn)品簡介1.1 Fi

4、neBI產(chǎn)品定位1.1.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代的解決方案BI （Business Intelligence ，商業(yè)智能）的概念最早在1996年提出。當(dāng)時(shí)將商業(yè)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術(shù)及其應(yīng)用。目前，商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的工具。商務(wù)智能系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)來自企業(yè)其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)。例如商貿(mào)型企業(yè)，其商務(wù)智能系統(tǒng)數(shù)據(jù)包括業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應(yīng)商信息等，以及企業(yè)所處行業(yè)和競爭對(duì)手的數(shù)據(jù)、其他外部環(huán)境數(shù)據(jù)。而這些數(shù)據(jù)可能來自企業(yè)的CRM 、SCM

5、 等業(yè)務(wù)系統(tǒng)。 商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策，既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，需要利用數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP ）工具和數(shù)據(jù)挖 掘等技術(shù)。因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術(shù)，它只是數(shù)據(jù)倉庫、OLAP 和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的綜合運(yùn)用。把商業(yè)智能看成一種解決方案應(yīng)該比較恰當(dāng)。商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來自不同的企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過抽?。‥xtraction ）、轉(zhuǎn)換（Transformation ）和裝載（Load ），即ETL 過程，合并到一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個(gè)全局視

6、圖，在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP 工具等對(duì)其進(jìn)行分析和處理（這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí)），最后將知識(shí)呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供數(shù)據(jù)支持。 1.1.2 BI 現(xiàn)狀分析經(jīng)過近20年的發(fā)展和演化，目前，商業(yè)智能產(chǎn)品及解決方案大致可分為數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品、數(shù)據(jù)抽取產(chǎn)品、OLAP 產(chǎn)品、展示產(chǎn)品、和集成以上幾種產(chǎn)品的整體解決方案等；而市場上主流的BI 產(chǎn)品，如Cognos 、Qlikview 、FineBI 等，都屬于整體解決方案的范疇。 近年來，在整體解決方案的BI 產(chǎn)品中，根據(jù)應(yīng)用的業(yè)務(wù)、目標(biāo)、用戶的差異，主流BI 產(chǎn)品又分化為代表傳統(tǒng)BI 解決方案的重型BI 和貼

7、近現(xiàn)代企業(yè)快速部署、靈活易用需求的敏捷型BI 兩類。傳統(tǒng)重型BI 以Cognos 等產(chǎn)品為代表，其優(yōu)勢(shì)與缺陷經(jīng)過多年實(shí)踐的檢驗(yàn)，都是十分顯然的。重型BI 產(chǎn)品適用于數(shù)據(jù)量特別巨大（百億或以上級(jí)別）、信息化建設(shè)特別完備、信息技術(shù)人才資源充裕、數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)十分豐富、數(shù)據(jù)分析需求變化 很小的大型企業(yè)和集團(tuán)，其在巨大數(shù)據(jù)量上的性能和穩(wěn)定性優(yōu)勢(shì)不言而言，但隨之而來的缺陷是費(fèi)用特別巨大（重型BI 產(chǎn)品和實(shí)施的總費(fèi)用在千萬人民幣以上）、實(shí)施周期很長（一般以年為單位）、對(duì)信息技術(shù)人才要求高（寫SQL 查詢、數(shù)據(jù)建模等工作都需手動(dòng)建立和維護(hù)）、項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)大（非典型性用戶實(shí)施成功率很低）。對(duì)于很多企業(yè)，在應(yīng)用這種類

8、型的BI 工具時(shí)，往往會(huì)困擾于項(xiàng)目資金預(yù)算、實(shí)施周期、人才匱乏和風(fēng)險(xiǎn)控制中，無法實(shí)施項(xiàng)目或項(xiàng)目實(shí)施后，在線上使用的環(huán)節(jié)收效甚微。因此，敏捷性BI 應(yīng)運(yùn)而生。與重量型BI 相比，除項(xiàng)目總費(fèi)用大大削減、實(shí)施周期大大縮短外（以周為單位），敏捷性BI 最突出的特點(diǎn)就是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)建模自動(dòng)化完成，并且模型中的維度分析更加靈活，分析需求變化，除非使用原先不存在的數(shù)據(jù)，否則不需要重新建模。這大大增強(qiáng)的BI 產(chǎn)品的易用性，隨之大大降低了項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)，保障了數(shù)據(jù)分析人員“用得起來”，使得專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具可以走進(jìn)千千萬萬家企業(yè)。 1.2系統(tǒng)架構(gòu)軟件的框架圖如下圖所示： FineBI 是帆軟軟件有限公司推出的一款商業(yè)智

9、能(Business Intelligence 產(chǎn)品，致力于幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)并解決存在的問題，預(yù)測模擬企業(yè)將來的發(fā)展，協(xié)助企業(yè)及時(shí)調(diào)整策略做出更好的決策，增強(qiáng)企業(yè)的可持續(xù)競爭性。FineBI 架構(gòu)分為三部分： 多維數(shù)據(jù)引擎FineBI 的多維數(shù)據(jù)引擎以FineBI 的多維數(shù)據(jù)庫為核心，囊括ETL 功能，旨在對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取，轉(zhuǎn)換和加載，支撐FineBI 的在線分析，是FineBI 的靈魂。多維數(shù)據(jù)庫采用動(dòng)態(tài)生成的位圖索引技術(shù)處理字符串等類型，NIO 內(nèi)存映射文件技術(shù)快速讀取處理數(shù)字類型，并支持離線使用的cube 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，支持cube 數(shù)據(jù)定時(shí)全量以及增量更新。并行計(jì)算的先進(jìn)數(shù)據(jù)處理模式使得基于

10、位圖索引的快速分組，過濾，鉆取，支持多線程運(yùn)算，互不干擾。并且還有智能避免重復(fù)計(jì)算的緩存機(jī)制。 交互分析模塊 FineBI 的分析模塊以DashBoard 為分析的載體，每個(gè)分析中可向Dashboard 內(nèi)加入任意數(shù)量的組件和控件。所有分析中的操作均通過拖拽和點(diǎn)擊完成，無需寫SQL 。支持任意維度和指標(biāo)的切換，可以對(duì)已有的表樣切換字段來進(jìn)行自由分析。任意維度和指標(biāo)切換的功能保障了當(dāng)查看分析的人員在查看分析時(shí)，如果針對(duì)已有的表樣產(chǎn)生額外的分析需求或改變了已有的分析需求，不需要重新制作一次分析，而可以直接通過切換維度和指標(biāo)實(shí)現(xiàn)?？梢赃x擇數(shù)據(jù)快速創(chuàng)建表格或者圖表以使數(shù)據(jù)可視化、添加過濾條件篩選數(shù)據(jù)，

11、即時(shí)排序，使數(shù)據(jù)分析更快捷。移動(dòng)端FineBI 支持安卓手機(jī)、蘋果手機(jī)和平板三大主流移動(dòng)端。使用FineBI 移動(dòng)端查看分析，功能和PC 上的Web 端完全一致，包括更改數(shù)據(jù)過濾條件、自由切換維度和指標(biāo)、鉆取聯(lián)動(dòng)等功能。完備的功能支持、舒適的操作體驗(yàn)和移動(dòng)端本身的便捷性，使得用戶可以隨時(shí)隨地對(duì)自己的數(shù)據(jù)了如指掌。此外，利用FineBI 原創(chuàng)的消息反饋功能，查看分析的領(lǐng)導(dǎo)人員可以隨意在屏幕上標(biāo)記、注釋，并一鍵將帶有批示的報(bào)表以截圖形式發(fā)送到指定郵箱或即時(shí)通訊工具中，真正實(shí)現(xiàn)領(lǐng)導(dǎo)人員利用BI 分析數(shù)據(jù)和下達(dá)決策結(jié)果零距離。 1.3 產(chǎn)品環(huán)境支撐FineBI 采用純Java 開發(fā)，F(xiàn)ineBI 支持

12、所有可部署JDK 的操作系統(tǒng)，比如支持Windows 與Unix/Linux/Aix等。支持所有的有JDBC 接口的數(shù)據(jù)庫，比如Oracle 、SqlSever 、Mysql 、Sybase 、DB2、Postgre 、Derby 等主流關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。1.3.1軟件環(huán)境具體軟件環(huán)境要求如下表所示：操作系統(tǒng)： Windows 、Linux 、Unix 、Solaris 、Aix 、IRIX 等；數(shù) 據(jù) 庫：Oracle 、SqlSever 、Mysql 、Sybase 、DB2、Postgre 、Derby 等主流關(guān)系型數(shù)據(jù)庫；應(yīng)用服務(wù)器：Tomcat 、Jboss 、Weblogic 、Web

13、sphere 、Tongweb 、resin 等web 應(yīng)用服務(wù)器； 瀏 覽 器：IE （IE8及以上版本可以獲得更好的使用效果）、FireFox 、Chrome 等主流瀏覽器。 1.3.2 硬件環(huán)境具體硬件環(huán)境要求如下表所示： 二、核心優(yōu)勢(shì)2.1 計(jì)算性能大大優(yōu)于SQL 查詢FineBI 采用Cube 預(yù)處理以及并行計(jì)算的先進(jìn)數(shù)據(jù)處理模式，使用NIO 內(nèi)存映射文件存儲(chǔ)模式，同時(shí)采用高效的智能位圖索引，以及智能避免重復(fù)計(jì)算的緩存機(jī)制，使得在前端頁面展示數(shù)據(jù)時(shí)，運(yùn)行速度高效快速。FineBI 對(duì)于分組匯總表的計(jì)算，億萬條數(shù)據(jù)，匯總計(jì)算均在10s 內(nèi)完成。對(duì)于明細(xì)表的展示，均在1s 內(nèi)即可完成。

14、2.2 數(shù)據(jù)模型建立十分簡單FineBI 的數(shù)據(jù)處理，采用讀取數(shù)據(jù)庫原有關(guān)聯(lián)與手動(dòng)調(diào)整關(guān)聯(lián)的方式，構(gòu)建FineBI 數(shù)據(jù)模型的骨架，并輔以FineBI 的關(guān)聯(lián)視圖，使得數(shù)據(jù)根據(jù)業(yè)務(wù)關(guān)系有著完整的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。第一次建立模型成功后，模型骨架會(huì)隨著用戶進(jìn)行OLAP 分析的過程，智能分析用戶OLAP 分析的習(xí)慣進(jìn)行生長和調(diào)整。并且其以關(guān)聯(lián)為骨架自動(dòng)生長的機(jī)制保障了，除非分析需求出現(xiàn)原先沒有的數(shù)據(jù)或出現(xiàn)邏輯上的變化，一次建立模型成功后，即使分析需求 變化，亦不用重新調(diào)整數(shù)據(jù)模型。 2.3非技術(shù)人員也可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析FineBI 始終抱著以用戶為本，以求讓最終用戶更快速入手，更方便的使用，省去傳統(tǒng)BI 實(shí)施

15、、設(shè)計(jì)過程的繁雜之處。傳統(tǒng)BI 的繁雜之處主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：技術(shù)人員需要花費(fèi)大量時(shí)間準(zhǔn)備數(shù)據(jù)用于分析的底層數(shù)據(jù)分布在不同的地方，如果要讓這些數(shù)據(jù)百分百地滿足業(yè)務(wù)需求，那么就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行額外的處理，根據(jù)傳統(tǒng)BI 提供的工具建立符合其工具的數(shù)據(jù)模型，而這個(gè)過程根據(jù)業(yè)務(wù)的復(fù)雜程度所需的時(shí)間在幾個(gè)月不等。業(yè)務(wù)人員基于數(shù)據(jù)偶得的一些分析需求實(shí)現(xiàn)過程復(fù)雜傳統(tǒng)BI 的模式都是預(yù)先了解領(lǐng)導(dǎo)和業(yè)務(wù)人員的所有業(yè)務(wù)需求，然后基于這些需求準(zhǔn)備數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)以報(bào)表形式展現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析過程，當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)或者業(yè)務(wù)人員在分析過程中有些額外的想法時(shí)，基于傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)模式，她們還需要和技術(shù)人員進(jìn)行溝通，準(zhǔn)備新的數(shù)據(jù)或者設(shè)計(jì)新的分析過程，然后

16、才能得到自己想要的分析，這個(gè)過程還包括了讓技術(shù)人員理解自己的需求，所以綜上看來整個(gè)過程是相當(dāng)復(fù)雜的。FineBI 的Data Service模塊，特有的分析設(shè)計(jì)模式和指標(biāo)影響因素智能分析模塊，能夠幫助用戶解決以上問題，讓技術(shù)人員準(zhǔn)備數(shù)據(jù)時(shí)無需任何代碼和復(fù)雜的設(shè)置過程，讓 非IT 人員能夠輕松自在得進(jìn)行分析。 2.4移動(dòng)端具有特色的交互體驗(yàn)使用FineBI 移動(dòng)端查看分析，功能和PC 上的Web 端完全一致，包括更改數(shù)據(jù)過濾條件、自由切換維度和指標(biāo)、鉆取聯(lián)動(dòng)等功能。完備的功能支持、舒適的操作體驗(yàn)和移動(dòng)端本身的便捷性，使得用戶可以隨時(shí)隨地對(duì)自己的數(shù)據(jù)了如指掌。此外，利用FineBI 原創(chuàng)的消息反饋

17、功能，查看分析的領(lǐng)導(dǎo)人員可以隨意在屏幕上標(biāo)記、注釋，并一鍵將帶有批示的報(bào)表以截圖形式發(fā)送到指定郵箱或即時(shí)通訊工具中，真正實(shí)現(xiàn)領(lǐng)導(dǎo)人員利用BI 分析數(shù)據(jù)和下達(dá)決策結(jié)果零距離。 2.5 實(shí)施周期短，后期維護(hù)簡單由于FineBI 特有的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊，除去原始需求溝通時(shí)間，技術(shù)人員在實(shí)施時(shí)無需花費(fèi)過多的時(shí)間來進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，而FineBI 特有的分析模式和指標(biāo)因素在基于固定數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上能夠極大的減少需求多變導(dǎo)致的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和溝通交流時(shí)間，真正做到了實(shí)施周期短，后期也無需投入過多的人力和時(shí)間來維護(hù)系統(tǒng)，解決需求上的變動(dòng)。 三、功能介紹3.1 FineBI功能模塊FineBI 功能模塊可以分為數(shù)據(jù)處理、即時(shí)分

18、析、多維度分析和Dashboard ，移動(dòng)端。下面介紹具體的功能模塊以及權(quán)限控制。3.2 數(shù)據(jù)處理3.2.1 數(shù)據(jù)源 支持支持Oracle,DB2,SQLServer,MySQL,SqlServer,Informix 等數(shù)據(jù)源。支持ODBC 數(shù)據(jù)源，支持JNDI 數(shù)據(jù)源，支持共享應(yīng)用服務(wù)器數(shù)據(jù)源。 程序接口支持javaApi,Hibernate 數(shù)據(jù)源，支持WebService 、 SOA 等標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。 支持文本數(shù)據(jù)，支持將Excel ，txt 文件，XML 文件等文件型的數(shù)據(jù)直接作為數(shù)據(jù)源；也支持內(nèi)置數(shù)據(jù)集。 3.2.2 創(chuàng)建業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包 FineBI 的業(yè)務(wù)包是FineBI 多維數(shù)據(jù)庫在前

19、端的映射，通過業(yè)務(wù)包的創(chuàng)建和設(shè)置，使得多維數(shù)據(jù)庫和業(yè)務(wù)分析需求的銜接更加緊密。 支持按照業(yè)務(wù)增量需求建立數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)包。 FineBI 的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)包，是用于即時(shí)分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)包由數(shù)據(jù)管理員創(chuàng)建，其中包含著能夠提供給分析人員的所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫表。 BI 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)包的源數(shù)據(jù)可以來自多個(gè)表或者多個(gè)數(shù)據(jù)庫的多個(gè)表； 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)義國內(nèi)的數(shù)據(jù)庫中的表名和字段名編碼常見于三種形式：英文名、拼音首字母組合和字母數(shù)字組合。其中英文名的方式相對(duì)更容易使人理解，但存在表義不準(zhǔn)確、覆蓋能力不強(qiáng)的缺點(diǎn)，有時(shí)反而會(huì)誤導(dǎo)對(duì)數(shù)據(jù)庫不熟悉的人員；拼音首字母組合的形式使用最廣泛，但由于這種名稱是和業(yè)務(wù)掛鉤的，對(duì)于業(yè)

20、務(wù)不熟的技術(shù)人員有時(shí)很難捉摸其意思；字母數(shù)字組合更是完全抽象的，如果沒有詳盡、完備的注釋，即使對(duì)數(shù)據(jù)庫非常熟悉的技術(shù)人員，也不可能掌握每一個(gè)字段的準(zhǔn)確含義。鑒于上述三種名稱編碼各自的缺點(diǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)包中的表名以及字段名進(jìn)行轉(zhuǎn)義是進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析前十分必要的步驟。在FineBI 中，轉(zhuǎn)義的信息可以直接讀取數(shù)據(jù)庫中的注釋，也可以在表配置界面針對(duì)表和各個(gè)字段通過點(diǎn)擊和鍵盤輸入的方式進(jìn)行直觀的轉(zhuǎn)義。 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)提供了數(shù)據(jù)庫表之間字段值的對(duì)應(yīng)規(guī)則，是連接各個(gè)數(shù)據(jù)庫表間的橋梁，有了數(shù)據(jù)庫表間的關(guān)聯(lián)，各個(gè)表之間的數(shù)據(jù)才能在一個(gè)分析中得到體現(xiàn)。此外，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)控制了外鍵表數(shù)據(jù)的有

21、效性，并在數(shù)據(jù)庫的層面體現(xiàn)了業(yè)務(wù)層的邏輯關(guān)系。所以，數(shù) 據(jù)關(guān)聯(lián)也是FineBI 多維數(shù)據(jù)庫自動(dòng)建立數(shù)據(jù)模型的基本依據(jù)。數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)是通過給當(dāng)前數(shù)據(jù)庫表建立添加主鍵表的方式來建立的，多個(gè)表間可以直接繼承數(shù)據(jù)庫已設(shè)的外鍵關(guān)系，也可以手動(dòng)建立表間關(guān)系。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)：1：N 關(guān)系、N ：1關(guān)系和1：1關(guān)系都可以通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)建立起關(guān)聯(lián)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)判斷主外鍵關(guān)系。 3.2.3ETL 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化處理一般而言，信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)庫的表以明細(xì)的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并且其結(jié)構(gòu)是固定的；其他數(shù)據(jù)源諸如Excel 表和文本文件又存在著數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)甚至非結(jié)構(gòu)的問題。而數(shù)據(jù)分析需求是不斷變化的，數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)不可能根據(jù)分析需求的變

22、化而變化。因此有些分析過程并不能通過直接使用數(shù)據(jù)源中的字段實(shí)現(xiàn)。此時(shí)，需要在多維數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)生成前，對(duì)數(shù)據(jù)源讀取的數(shù)據(jù)做必要的ETL 轉(zhuǎn)化處理，以適應(yīng)分析的需求。添加新增列通過自定義數(shù)據(jù)列來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)計(jì)算。包括根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)新增列，構(gòu)建自循環(huán)列，根據(jù)公式構(gòu)建自定義數(shù)據(jù)列。更方便地用于后面的分析。根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)新增列：在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)列的基礎(chǔ)上，通過自定義分組形成新的列。主要用于建立公用的自定義分組的方式，提供給所有的分析人員使用。構(gòu)建自循環(huán)列：可以根據(jù)一列（數(shù)據(jù)庫中只有一列組織ID ）或者兩列（數(shù)據(jù)庫中有組織ID 和父ID ）數(shù)據(jù)分層，將組織機(jī)構(gòu)的層級(jí)關(guān)系分層展示。主要用于

23、組織樹展示。新增公式列：公式引擎支持?jǐn)?shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化，常用函數(shù)、數(shù)學(xué)和三角函數(shù)、文本函數(shù)、日 期和時(shí)間函數(shù)、邏輯函數(shù)、數(shù)組函數(shù)、報(bào)表函數(shù)以及其他自定義函數(shù)。 字段行列轉(zhuǎn)換通過字段行列轉(zhuǎn)換，將數(shù)據(jù)庫中某一列的字段值與其他指標(biāo)字段結(jié)合成新的字段。 3.2.4 多維數(shù)據(jù)庫CubeFineBI 的多維數(shù)據(jù)庫集合強(qiáng)大的數(shù)據(jù)計(jì)算能力和便捷性為一體，支撐著FineBI 的在線分析功能，是FineBI 的靈魂。FineBI 多維數(shù)據(jù)采用預(yù)處理以及并行計(jì)算的先進(jìn)數(shù)據(jù)處理模式，使用NIO 內(nèi)存映射文件存儲(chǔ)模式，同時(shí)采用高效的智能位圖索引，以及智能避免重復(fù)計(jì)算的緩存機(jī)制，使得在前端頁面展示數(shù)據(jù)時(shí)，運(yùn)行速度

24、高效快速。定時(shí)全量/增量更新cube所有的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)包建立的時(shí)候，F(xiàn)ineBI 會(huì)在后臺(tái)自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)的cube 。FineBI 的Cube 采用MOLAP 的形式，所以在處理大數(shù)據(jù)量的問題上具有優(yōu)良的支撐。Cube 中的數(shù)據(jù)可以設(shè)置定時(shí)全量/增量更新。增量更新方式大大減少了數(shù)據(jù)源中較大的表的cube 更新時(shí)間。全局?jǐn)?shù)據(jù)更新：設(shè)置之后可以對(duì)全部所有的業(yè)務(wù)包進(jìn)行更新，可以將粒度設(shè)置到每個(gè)小時(shí)。 單表的增量更新：可以對(duì)單表設(shè)置全量更新的時(shí)間，也可以選擇增量更新的數(shù)據(jù)。 分布式部署FineBI 分布式集成即可提升Cube 的生成速度和即時(shí)分析取數(shù)的查詢速度，簡單來說，就是在服

25、務(wù)器端配備多臺(tái)服務(wù)器，其中一臺(tái)為主服務(wù)器，其他為分布式服務(wù)器，F(xiàn)ineBI 工程發(fā)布在主服務(wù)器上，主服務(wù)器主要工作就是均衡調(diào)配，負(fù)責(zé)調(diào)配將Cube 生成在分布式服務(wù)器上，每臺(tái)分布式服務(wù)器上均會(huì)生成一個(gè)Cube ，所有分布式服務(wù)器的Cube 組合起來，則為整個(gè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，即時(shí)分析查詢?nèi)?shù)時(shí)也是主服務(wù)器收到取數(shù)查詢請(qǐng)求，根據(jù)查詢的表負(fù)責(zé)將取數(shù)操作分配到各分布式服務(wù)器上，最后匯總結(jié)果，返回給客戶端。 當(dāng)現(xiàn)有的服務(wù)器硬件不能滿足數(shù)據(jù)更新和在線分析的性能需求時(shí)，分布式部署可以在多臺(tái)服務(wù)器中實(shí)現(xiàn)并行運(yùn)算以提高性能，充分利用了現(xiàn)有的服務(wù)器資源。3.3智能即席查詢3.3.1 維度指標(biāo)分析維度和

26、指標(biāo)數(shù)據(jù)自由分析在數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)中，用戶可以選擇業(yè)務(wù)包中任意指標(biāo)、維度進(jìn)行自主地拖拽分析。由于數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)包中的數(shù)據(jù)已經(jīng)關(guān)聯(lián)在了一起，這就決定了FineBI 即時(shí)分析的自由度。在分析某個(gè)指標(biāo)的影響因素時(shí)，可以選擇任意的維度，去分析他們之間的關(guān)系。從而確定某個(gè)因素對(duì)指標(biāo)的影響大小。 3.3.2ExcelView 選取字段通過將字段一一綁定到上傳的Excel 單元格中，使用者采用從Excel 的單元格中選擇相應(yīng)的字段，讓業(yè)務(wù)人員清楚地拿到自己目標(biāo)指標(biāo)和維度進(jìn)行分析。ExcelView 功能本質(zhì)上是對(duì)表和字段的轉(zhuǎn)義功能的強(qiáng)化。其轉(zhuǎn)義的范圍不再限于名稱，而是通過綁定Excel 表，對(duì)字段的含義、類型、作用，

27、以及和其他字段的關(guān)系，給予非常直觀而準(zhǔn)確的提示。 ExcelView 功能特別適合在業(yè)務(wù)人員不理解數(shù)據(jù)庫表間關(guān)系和字段含義，但對(duì)相關(guān)的固定Excel 報(bào)表熟悉的情況下使用，使得業(yè)務(wù)人員分析數(shù)據(jù)更加輕松。 3.3.3分析組件組件支持各種樣式的表格，配合各種業(yè)務(wù)需求展現(xiàn)數(shù)據(jù)。包括列表、分組、交叉表格。 組件支持多種圖表，圖表類型包括柱形圖、條形圖、餅圖、面積圖、組合圖、儀表盤和地圖。頁面上生成表格，轉(zhuǎn)換圖表、添加鉆取、過濾篩選、添加控件等一系列交互設(shè)置，操作簡單。通過拖拽指標(biāo)和維度生成的表格，可以一鍵切換至圖表。FineBI 支持多種圖表且類型可以隨意切換，支持的圖標(biāo)類型有：柱形圖、柱形堆積圖、折

28、線圖、堆積面積圖、組合圖、條形圖、堆積條形圖、餅圖、儀表盤、地圖。 匯總數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方式多樣在數(shù)據(jù)分析工作中，除了對(duì)數(shù)據(jù)求和觀察數(shù)據(jù)的整體效應(yīng)外，分析平均數(shù)的整體效應(yīng)，以及分析特別的數(shù)據(jù)如最值、分位數(shù)等需求也是常見的。如果匯總方式僅有單一的求和匯總則很難滿足這類需求。在FineBI 中，所有的表格和圖表除可進(jìn)行分組或交叉匯總外，每處匯總的計(jì)算方式并不限于求和，而是包括求和、求最值、求平均和求分位數(shù)，并且他們之間可以實(shí)現(xiàn)即時(shí)切 換。 支持計(jì)算指標(biāo)的公式運(yùn)算指標(biāo)可以來自于字段，同時(shí)也可以是通過公式計(jì)算得來。公式界面支持幾十種普通的公式函數(shù)。 支持計(jì)算同比、環(huán)比

29、、排名等計(jì)算指標(biāo)在計(jì)算同比、環(huán)比、排名的時(shí)候，只需配置一下界面，即可得到想要的結(jié)果。無需通過復(fù)雜的公式。 3.3.4過濾控件在傳統(tǒng)的報(bào)表類或數(shù)據(jù)分析工具中，過濾控件是針對(duì)某一特定的組件或指標(biāo)的過濾條件的載體。為了起到正確的過濾效果，除進(jìn)行條件字段和被過濾字段的設(shè)置外，還需對(duì)二者間的參數(shù)傳遞進(jìn)行設(shè)置，操作較為麻煩，并且抽象的參數(shù)傳遞不能直觀的反應(yīng)數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)上的聯(lián)系，使得非技術(shù)人員很難完成這一工作。在FineBI 中，控件所綁定的字段對(duì)整個(gè)頁面的數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾，無需對(duì)應(yīng)被過濾字段，更無需進(jìn)行抽象的參數(shù)傳遞設(shè)置。而針對(duì)某一特定的維度或指標(biāo)的過濾則在其字段的下拉菜單中完成，通過點(diǎn)面結(jié)合的方式，實(shí)現(xiàn)不同數(shù)

30、據(jù)不同的過濾需求。 文本類控件支持文本類控件，包含文本框、下拉框、下拉復(fù)選框和下拉樹。 時(shí)間類控件支持時(shí)間類控件，包含時(shí)間段控件、年份控件、年月控件、年季度控件和時(shí)間參數(shù)控件。 其中，時(shí)間段控件可以以固定的過濾條件以精確到天的粒度過濾數(shù)據(jù)；年控件、年月控件和年季度控件則為對(duì)應(yīng)的三種常見的固定匯總需求量身打造，使得這些過濾需求可以通過點(diǎn)擊一次鼠標(biāo)完成；而時(shí)間參數(shù)控件可以將查詢時(shí)輸入的參數(shù)傳遞到制作分析時(shí)在字段的過濾條件中綁定好的參數(shù)，以非常靈活的方式保障了查詢時(shí)輸入的條件簡單直觀。 數(shù)值類控件支持?jǐn)?shù)值類控件，可以按數(shù)值區(qū)間進(jìn)行和數(shù)據(jù)篩選。

31、通用查詢FineBI 原創(chuàng)的通用查詢控件囊括了文本類控件、時(shí)間類控件和數(shù)值類控件的所有功能，并且其允許用戶自由對(duì)這些條件進(jìn)行“且”和“或”的邏輯連接；又由于每個(gè)單獨(dú)的條件自帶有“非”的邏輯功能，使得用戶可以通過通用查詢中“且或非”的完備邏輯體系配置出任意的過濾條件。3.3.5數(shù)據(jù)預(yù)警數(shù)據(jù)預(yù)警功能是業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)的典型結(jié)合之一。數(shù)據(jù)預(yù)警通過數(shù)字顏色的變化、標(biāo)記的變化，以直觀的方式標(biāo)記了當(dāng)前數(shù)據(jù)的特征，并可以結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯提示決策人員盡早調(diào)整決策。FineBI 支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)警功能，對(duì)于在某個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)間的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行紅綠燈預(yù)警或者數(shù)據(jù)前景預(yù)警；更可以使用計(jì)算指標(biāo)添加平均線的功能動(dòng)態(tài)的反應(yīng)數(shù)據(jù)的整體水平，實(shí)

32、現(xiàn)個(gè)體數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)總體水平的直觀對(duì)比。 3.4 多維OLAP 分析多維OLAP 分析是BI 工具分析功能的集中體現(xiàn)，其應(yīng)用特性主要體現(xiàn)在兩方面：一是即時(shí)查詢到效果（Online ），這要求后臺(tái)數(shù)據(jù)的計(jì)算速度和前臺(tái)瀏覽器的展示速度都要很快；二是多維度自定義分析，這要求BI 工具的多維數(shù)據(jù)庫應(yīng)該具有較大的靈活性，可以隨用戶的要求組合任意的指標(biāo)和維度。只有同時(shí)滿足這兩個(gè)特性的交互分析過程，才是多維OLAP 分析，才能保障用戶即時(shí)看到其分析需求對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，以及通過切換維度和改變條件等方式，滿足根據(jù)上一步的結(jié)果即時(shí)產(chǎn)生的新的分析需求。FineBI 提供了各種常見的OLAP 分析操作，除基本的分組匯

33、總外，還可以進(jìn)行任意多維度的分析，鉆取分析、排序、過濾等等分析功能。 3.4.1 任意多維度分析FineBI 提供任意維度的數(shù)據(jù)分析，針對(duì)要分析的數(shù)據(jù)，我們可以任意添加需要分析的維度。圖表設(shè)置過程類似，需要注意的是絕大多數(shù)的圖表無需刻意添加分析。支持任意維度和指標(biāo)的切換，可以對(duì)已有的表樣切換字段來進(jìn)行自由分析。任意維度和指標(biāo)切換的功能保障了當(dāng)查看分析的人員在查看分析時(shí)，如果針對(duì)已有的表樣產(chǎn)生額外的分析需求或改變了已有的分析需求，不需要重新制作一次分析，而可以直接通過切換維度和指標(biāo)實(shí)現(xiàn)。 3.4.2 多層鉆取由于維度數(shù)據(jù)的關(guān)系在建立數(shù)據(jù)cube 的時(shí)候已經(jīng)建立好，則可以對(duì)維度直接通過分組以及層級(jí)

34、設(shè)置進(jìn)行多層鉆取。設(shè)置了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)之間，可以進(jìn)行多層鉆取設(shè)置，通過多層鉆取查看數(shù)據(jù)的詳細(xì)值。 3.4.3 排序基于查詢出來的結(jié)果的排序，根據(jù)維度自身進(jìn)行排序，根據(jù)匯總指標(biāo)的大小對(duì)維度進(jìn)行 排序展示，根據(jù)公式值進(jìn)行排序?？梢赃M(jìn)行升序、降序和自定義排序。選擇了排序方式，數(shù)據(jù)會(huì)根據(jù)所選排序方式自動(dòng)排序。使用各種排序和TopN 功能的組合可以簡單直觀的分析重點(diǎn)的局部數(shù)據(jù)。 3.5 FineBI的dashborddashboard 做為FineBI 的主要前端展現(xiàn)形式，具有豐富的組件展示模型以及控件類型。其中組件的模型包含有表格以及多種圖表類型。數(shù)據(jù)分析者，可以使用FineBI 的即時(shí)分析模塊制作滿

35、足自己業(yè)務(wù)需求的dashbord 的結(jié)果，可以在編輯、查看。dashbord 具有極強(qiáng)的交互性，企業(yè)中高層對(duì)于分析人員制作好的dashbord 結(jié)果，可以進(jìn)行查看、交互。 3.5.1 dashboard的自適應(yīng)布局和自由布局FineBI 的分析頁面由控件和組件組成，控件和組件的數(shù)量是可以添加至任意多個(gè)，同時(shí)控件和組件的大小以及位置都是可以調(diào)整的，可以滿足用戶自由定義的風(fēng)格需求。組件和控件支持自適應(yīng)布局和自由布局。自適應(yīng)布局的功能使得組件能夠根據(jù)用戶拖拽的位置，進(jìn)行模糊判斷，并綜合dashboard 上已有的組件和控件綜合調(diào)整局部，自動(dòng)填充整個(gè)dashboard ，省去了用戶調(diào)整布局效果的手動(dòng)操

36、作過程。 自由布局允許用戶全面自定義組件的位置和大小，并為dashboard 留白。自由布局的中線和邊線吸附的功能使用戶可以在手動(dòng)調(diào)整的過程中保持組件對(duì)齊。 3.5.2 多個(gè)組件之間的聯(lián)動(dòng)鉆取在指標(biāo)屬性界面添加鉆取屬性以及任意過濾篩選條件。 3.5.3 dashboard的保存與分享dashboard 的保存支持頁面的保存，在”我創(chuàng)建的”列表中進(jìn)行編輯和查看。在設(shè)計(jì)分析界面直接點(diǎn)擊保存按鈕即可保存當(dāng)前設(shè)計(jì)的分析結(jié)果，保存下來的分析結(jié)果都會(huì)展現(xiàn)在BI 設(shè)計(jì)模塊中的我創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)中。 點(diǎn)擊分析頁面的保存按鈕即可保存分析，保存的結(jié)果位于上面提到的BI 模塊中的我創(chuàng)建的。 在分析頁面中保存

37、的分析結(jié)果，點(diǎn)擊編輯按鈕，既可對(duì)保存的結(jié)果文件進(jìn)行再次編輯。點(diǎn)擊結(jié)果名稱，即可查看保存過的分析結(jié)果。dashboard 的分享另外，分析結(jié)果還可以分享給其他人，在分析頁面點(diǎn)擊分享或者在我創(chuàng)建的分析結(jié)果中點(diǎn)擊分享，選擇分享人員的名稱，供其他人查看、分析。點(diǎn)擊分享按鈕，如圖： 當(dāng)被分享的用戶登錄后在分享給我的界面中即可查看分享的分析。需要注意當(dāng)創(chuàng)建分析對(duì)象的用戶刪除保存的分析時(shí)，被分享的用戶也會(huì)同步刪除此分析結(jié)果。3.5.4 發(fā)布至FineBI 平臺(tái)管理員將“我創(chuàng)建的”的dashboard 發(fā)布至FineBI 平臺(tái)，提供給所有用戶查看。在報(bào)表管理中將保存的分析結(jié)果發(fā)布至各分析目錄結(jié)構(gòu)

38、下，點(diǎn)擊平臺(tái)管理>報(bào)表管理，如圖所示，管理員對(duì)目錄結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)置。FineBI 平臺(tái)的各分析目錄下亦可以添加FineReport 報(bào)表和URL 鏈接，使得分析查看人員在同一系統(tǒng)的同一目錄中可以輕松找到其他相關(guān)信息。 四、技術(shù)特性4.1 FineBI主要性能特點(diǎn)軟件成品除了功能外，值得用戶關(guān)注的還有產(chǎn)品穩(wěn)定性、并發(fā)數(shù)、數(shù)據(jù)量等性能是不是優(yōu)秀。在性能和穩(wěn)定性方面也有很大的優(yōu)勢(shì)。4.1.1FineBI 數(shù)據(jù)倉庫FineBI 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)要點(diǎn)動(dòng)態(tài)生成的位圖索引技術(shù)處理字符串等類型NIO 內(nèi)存映射文件技術(shù)，快速讀取處理數(shù)字類型支持離線使用的cube 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，支持cube 數(shù)據(jù)定時(shí)全量

39、以及增量更新動(dòng)態(tài)的內(nèi)存數(shù)據(jù)立方體技術(shù)，并行計(jì)算的先進(jìn)數(shù)據(jù)處理模式基于位圖索引的快速分組，過濾，鉆取，支持多線程運(yùn)算，互不干擾高效的智能位圖索引壓縮技術(shù)智能避免重復(fù)計(jì)算的緩存機(jī)制FineBI 數(shù)據(jù)建模及數(shù)據(jù)應(yīng)用流程數(shù)據(jù)庫生成Cube 文件，該cube 文件會(huì)根據(jù)原始數(shù)據(jù)建立一定的數(shù)據(jù)模型。訪問設(shè)計(jì)報(bào)表時(shí)，預(yù)先加載需要使用的字段的位圖索引到內(nèi)存（使用半成品的位圖，索引（在幾十毫秒內(nèi)）動(dòng)態(tài)生成需要字段的位圖索引）處理分組時(shí)，使用該位圖索引，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，經(jīng)過轉(zhuǎn)換生成需要的結(jié)果，再使用多線程分組，多線程與內(nèi)存映射文件生成匯總結(jié)果，輕松應(yīng)對(duì)千萬級(jí)以上的數(shù)據(jù)匯總并將結(jié)果建立一定的數(shù)據(jù)立方體

40、模型，在下次取數(shù)，和部分取數(shù)（比如之前用了3個(gè)字段，后面又用了3個(gè)中的2個(gè)字段，則不需要重復(fù)計(jì)算）時(shí)避免重復(fù)計(jì)算 處理列表則是根據(jù)計(jì)算好位圖索引的值的取制定行數(shù)據(jù)，列表性能無上限，取多大的數(shù)據(jù)量都會(huì)很快。FineBI 數(shù)據(jù)倉庫優(yōu)勢(shì)分組速度快，各個(gè)分組，匯總之間互不干擾，利于多線程計(jì)算以及分布式部署優(yōu)化，單機(jī)性能也比較好支持部分計(jì)算，分組匯總不需要計(jì)算所有的值。列表速度不受限于數(shù)據(jù)量4.1.2FineBI 智能模塊分析數(shù)據(jù)智能關(guān)聯(lián)當(dāng)最終用戶在分析數(shù)據(jù)時(shí)，很可能需要將數(shù)據(jù)建模時(shí)沒有建立關(guān)聯(lián)關(guān)系的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來做為整體查看分析，而在處理此類問題時(shí)就往往需要技術(shù)人員的支持，需要額外的數(shù)據(jù)建

41、模工作，F(xiàn)ineBI 根據(jù)用戶的語義，提供關(guān)聯(lián)設(shè)置，并將數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，只要明白語義即可得到所需數(shù)據(jù)并設(shè)置了關(guān)聯(lián)，F(xiàn)ineBI 的多維數(shù)據(jù)庫就將自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模。指標(biāo)影響因素智能分析某個(gè)指標(biāo)或者匯總數(shù)據(jù)往往會(huì)受到很多因素的影響，例如銷售額會(huì)受到產(chǎn)品質(zhì)量，銷售地區(qū)，時(shí)間，銷售人員，代理商，銷售策略，同類競爭產(chǎn)品價(jià)格等等因素的影響，而當(dāng)最終客戶進(jìn)行分析時(shí)需要對(duì)全盤的影響因素都有了解。以往的BI 工具是提前將這些分析維度加入最終展現(xiàn)層讓領(lǐng)導(dǎo)或者業(yè)務(wù)人員去選擇，這樣的問題有二：溝通成本高，需要讓技術(shù)人員清晰明了業(yè)務(wù)需求；修改影響因素復(fù)雜，添加刪除因素需要通知技術(shù)人員。FineBI 的智能因素分析直接面向最終

42、分析人員，通過優(yōu)化的算法提供所有影響因素，并且智能判斷重點(diǎn)因素。 五、應(yīng)用與部署FineBI 屬于純java 開發(fā)，支持windows 、linux 、unix 等主流操作系統(tǒng)，可進(jìn)行跨平臺(tái)操作，兼容firefox 、IE 等主流瀏覽器，并支持雙機(jī)熱備和自動(dòng)備份。5.1 服務(wù)器部署FineBI 是一個(gè)Servlet 應(yīng)用。大家知道，Servlet 是一種服務(wù)器端的Java 應(yīng)用程序，具有獨(dú)立于平臺(tái)和協(xié)議的特性，可以生成動(dòng)態(tài)的Web 頁面。它擔(dān)當(dāng)客戶請(qǐng)求（Web 瀏覽器或其他HTTP 客戶程序）與服務(wù)器響應(yīng)（HTTP 服務(wù)器上的數(shù)據(jù)庫或應(yīng)用程序）的中間層。Servlet 是位于Web 服務(wù)器內(nèi)部的服務(wù)器端的Java 應(yīng)用程序，由Web 服務(wù)器進(jìn)行加載，該Web 服務(wù)器必須包含支持Servlet 的Java 虛擬機(jī)。因此FineBI 必須部署在Web 應(yīng)用服務(wù)器如Tomcat 、Weblogic 、Websphere 等下面，啟動(dòng)Web 應(yīng)用服務(wù)器時(shí)就會(huì)加載FineBI 這個(gè)Servlet ，從而交互式地瀏覽和修改數(shù)據(jù)，整個(gè)過程如下： 5.2 web集成應(yīng)用