纷享销客BI智能分析平台技术架构介绍-纷享销客CRM

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纷享销客BI智能分析平台技术架构介绍

纷享销客BI智能分析平台致力于降低用户上手门槛，无缝继承纷享销客PaaS平台的对象关系模型和权限体系，让使用纷享CRM的营销人员、销售人员、服务人员等各类角色人员都能够将分析场景与业务场景相融合，将数据思维融合到自己的日常工作、团队工作中去，真正做到全员分析，人人都可以是数据分析师。

做到这一点，依赖底层过硬的技术实力和数据模型做支撑，将数据分析完整流程中最耗时的数据同步、数据清洗、数仓建模、分层聚合的过程都做了封装与自动化，仅开放给用户维度与指标定义、自助式分析与可视化，大大降低了用户使用的技术门槛，使得用户不再局限于数据开发和数据分析师角色，而是各种角色的业务用户。

1)数据源：最基础的是支持了纷享PaaS平台的所有预设对象和自定义对象；还特别支持了流程实例、流程任务类的数据，包括审批流、业务流和阶段推进器；feed类的数据，包括销售记录、日志和日程等；log类数据，包括用户登录情况、用户对象使用情况、集成平台监控日志等等。

2)数据仓库-ODS层：基于纷享PaaS平台业务库的数据变更和部分日志数据，经过统一的聚合框架，实时采集到BI数据仓库的贴源层，并按BI业务需要做适当的数据清洗。

3)数据仓库-DWD层：基于纷享PaaS平台的对象、字段描述及对象间关系，自动读取并转换为BI侧描述，用户无需人为指定关联关系，直接按业务语境选择要一起分析的业务模块即可。数据仓库按主题与对象关系模型，自动构建明细宽表层，作为聚合层的基础并同时支撑服务层的实时查询。

4)数据仓库-DWM/DWS层：BI实时数仓底层隐含了通用的聚合模型，按指标定义规则进行数据预聚合计算，并构建对象关系拓扑图和数据血缘关系图，支撑服务层的聚合查询，支持海量数据的准实时分析。

5)数据仓库-DIM：基于主题定义与维度定义，自动生成数据仓库中的维度表和权限码表，维度表包括了聚合日期、各类公共维度和枚举字典表。权限码表继承分析模型主对象在PaaS平台对象侧的数据权限，包括组织架构权限、汇报对象权限、相关团队权限和各种数据共享规则。

6)数据仓库-ADS层：最终通过数据仓库ADS层向上层提供统一的数据分析服务，即支持基于明细层的实时查询，也支持基于聚合层的聚合查询和基于DIM表的维度补全。

7)自助分析：有了实时数据仓库的强力支撑，面向终端用户的自助分析和数据应用既保障了强大的功能，又降低了技术门槛和上手成本，即支持明细报表的实时查询，也支持统计图表的聚合查询，还支持基于图表结果集的二次拼接，同时提供了丰富的数据可视化类型以更好的表达分析结论。

8)数据应用：自助分析生成的报表、交叉表、统计图表和拼表，作为BI的四大基本资源类型，支持以组件化的形式嵌入到数据驾驶舱、首页、自定义页面、对象列表页、对象详情页等各类页面中。底层提供统一的调度平台以进行定时订阅推送，统一的文件系统和图片生成服务来支撑各类BI资源的导出，并结合纷享企信和协同能力实现转发和分享。

9)AI+BI：在PaaS平台AI Agent的加持下，支持以自然语言交互的形成唤出统计图表，更进一步的提升终端用户的交互友好性和易用性。