|
1、业务主题（11版本之后就没有拉）和数据模型的联系和区别：
①联系：都是 Smartbi 产品中的数据仓库，都是对数据库的表进行清洗、加工准备，方便更好地应用于分析；
②最大的两点区别
---- 处理的数据源层面：
· 业务主题只能处理同一数据源的数据；
· 数据模型可以处理多来源数据、异构数据等复杂数据；
---- 数据加工能力层面：
· 业务主题虽然也可以进行新增计算字段等操作，但需要通过sql方式实现，并且实现效果有限；
· 数据模型提供了便捷的数据处理能力，可以通过向导的形式快速完成同环比各类复杂的时间计算，支持SQL计算的同时还支持ETL分布式计算，其计算能力对比业务主题是绝对强者；
2、 数据模型和指标模型：
① 联系: 指标模型最终应用到分析层面需要先生成数据模型的，也就是指标模型的最终应用是通过数据模型进行的;
② 区别（更多是指标、指标管理的解释）：
指标管理存在的问题：
指标是企业中用来衡量业务的统一标准，而企业存在指标口径不统一（比如大家对利润的理解不同）、指标的计算逻辑不清洗不统一（比如uv，是按照cookie去重还是按照其他的方式去重得到的结果是不同的）等一些指标管理的问题，而企业通常是由业务来定义指标，IT进行指标建立，那么这个构成的误解、修改成本、响应效率等问题都会导致最终指标体系不可用、不敢用的问题；
怎么做好指标管理，让数据可信、可用？
为了让业务能够更好地参与到指标体系建立的过程，Smartbi推出了指标管理工具——指标模型，通过让所有角色都可以协同的形式，建立企业标准、统一的指标体系，让数据口径统一、计算逻辑统一，这样到数据处理和应用层面，数据才是可信、可用的，搭建好指标体系后怎么将指标（维度、度量）应用到分析层面，那就是我们借助数据模型来实现的事情了~
| 
