121.精读《前端与 BI》

一、简介

商业智能（Business Intelligence）简称 BI，即通过数据挖掘与分析找到商业洞察，助力商业成功。

一个完整的 BI 链路包含数据采集、数据清洗、数据挖掘、数据展现，其本质是对数据进行多维分析。前端的主要工作在数据展现环节，由于展示方式繁多、分析模型复杂且数据量大，前端环节的复杂度很高。

在 BI 做前端非常有挑战，开发者需要充分理解数据概念，而本身复杂度较高的可视化建站也只是 BI 的基础能力，想要建设 BI 的上层能力，比如探索式分析和数据洞察，都需要在前后端引入更复杂的计算模型。

本文作为一个引子，简单介绍笔者做 BI 的经验，后面如果有机会再写一个系列文章对细节进行阐述。

二、精读

国内目前处于 BI 1.0 阶段，也就是报表阶段，因此笔者将阐述这个阶段 BI 的核心开发概念。

BI 2.0 探索式分析阶段是国内数据分析最前沿领域，这部分等开发完成后再分享。

BI 1.0 阶段的核心概念包括 数据集、渲染引擎、数据模型、可视化 这四个技术模块。

数据集

数据集即数据的集合，在 BI 领域更多指一种标准化的数据结构。

任何数据都可以封装成数据集，比如 txt 文本、excel、mysql 数据库等等。

数据集的基本形态是二维表格，列头表示字段，每一行就是一份数据，数据展示就是通过对这些数据字段进行多维度分析。

数据集导入

一般来说数据集导入有两种方式，分别是本地文件上传与数据库链接。本地文件上传又分为多种文件类型处理，比如对 excel 的解析，可能还包括数据清洗；数据库链接分析可视化导入与 SQL 输入。

可视化导入需要提前对数据库进行结构分析，绘制出表结构与字段结构，不用理解 SQL 也可以进行可视化操作。

SQL 输入可以利用 monaco-editor 等 web 代码编辑器作为输入框，最好能结合智能提示提高 sql 编写效率。sql 智能提示可以参考往期精读 精读《手写 SQL 编译器 - 智能提示》。

数据集建模

数据集建模一般包含 维度度量建模、字段配置、层系建模。

维度度量建模需要智能分析出字段属于维度还是度量，一般会结合字段实际的值或者字段名来智能判断字段类型，如果数据库信息中已存储了字段类型，就可以 100% 准确归类。

字段配置即对字段进行增删或修改，还可以新增聚合字段或对比字段。

聚合字段是指将一个字段表达式封装为一个新字段，这里也会用到一个简单的 sql 编辑器，只需要支持四则运算、字段提示、以及一些基本函数的组合即可。

对比字段是指新增的字段是基于已有字段