什么叫做嵌入式是嵌入式BI？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2024-03-12 02:46 标签： 什么叫做嵌入式

嵌入式 BI 作为专业增强应用软件数据分析和可视化能力的BI工具，自诞生以来就被越来越多的应用软件厂商所采用，不仅能够在其自有ERP、CRM、MES、OA、Web网站等各种软件产品中进行嵌入，在其他各行业的定制开发、系统集成项目中也发挥出更大的价值。嵌入式BI与传统BI相比，在开发技术要求和技术实现上，有着更高的技术要求。
具体到嵌入式BI的落地应用，需要从4个层面去着手。他们分别是应用层面，分析层面，用户权限以及数据层面。同时，每一个层面又有多个点值得考虑，有多种方式可以采纳。
1、应用层
首先从应用层来看，可以将分析的结果通过IFrame或者DIV，嵌入到目标系统中，对于更复杂的业务系统，需要最终的用户直接参与到分析的设计过程中，可以将设计器也集成进去。从整个系统的应用来讲，可以通过API以及OEM的定制服务，从安装包开始，直至集成的最终产物的行为和外观进行深度的定制，和目标系统在整个生命周期融为一体。
2、分析层
BI分析的层面来看，除了将分析的结果以可视化的方式嵌入到目标系统中，我们还可以提供自服务的分析方式，对于高级的用户来讲，可以非常灵活的对自己的业务系统的数据进行探索和分析，为自己的商业决策提供依据。更进一步，还可以在自助式分析的基础提供AI的支持，让分析的过程更加准确和智能。
3、权限层
要实现嵌入式BI，就无法割裂用户和数据的关系。一旦关联用户和数据，你就不得不考虑用户数据的敏感性、隔离性。尤其是对于SaaS这样的应用系统，你的产品可能有多个租户在同时使用。你肯定希望这些数据是隔离的，这样，即便是同样的一个BI设计很可能在不同的用户看来它的结果是不一样的。所以你需要能够提供能够快速对接的能力，把嵌入式BI的账务系统和目标系统进行快速的对接，然后数据能够基于用户的角色，组织去做过滤。
另外，目标系统可能已经采用一些常用的生产力工具比如说钉钉，微信，还有其他的工作流程管理工具来管理自己的业务。所以和这些工具的集成也是一个常见的场景。
4、数据层
最后一个层面就是数据的集成。传统的BI分析是将目标系统的数据抽取出来，转换，并放到数据仓库中，然后进行分析。这是一个重要的分析方式，但是这样做通常对资源的消耗比较大，并且时效性不强。直连分析能力可以很好地解决时效性问题。
随着技术的进步，工业4.0、工业物联、数字城市以及数字园区推进，各种IOT的设备以及传感器的引入，基于实时的流式数据的分析变得越来要重要，所以基于传统关系型数据库数据，以及数据仓库的分析同时还能够引入对于实时的各种监控数据和采集的流式数据进行分析会有非常广阔的应用前景。
嵌入式BI要全面满足应用软件各种嵌入式数据分析的需求，设计到各种各样复杂的场景。因此在具体实现嵌入式BI落地时，存在诸多技术挑战。
1、开发技术多元化
开发技术本身是多元化的。需要集成的目标系统可能是用Java，Python，PHP开发的。它的技术栈和分析系统的技术栈完全不一样。所以BI系统需要考虑如何消除技术栈差异带来的障碍。
2、部署方式多元化
产品最终的部署方式也不一样，不同的产品可能需要部署在不同的操作系统上，比如Windows或者Linux，有些用户希望部署到云上的Web App，有些用户又因为安全或者时效的原因必须部署在公司内部，有些用户需要用docker容器部署，有些又会使用K8s.所以要和这些产品进行集成，因此BI系统本身必须具有非常灵活的集成和部署能力。
3、个性化定制
个性化的定制，就是我们需要将嵌入式BI部分进行定制，嵌入后让他看起来和目标系统有着相似的行为，外观上有一致性，不会让用户感觉BI的模块和组件和目标应用系统有明显的差异。
4、数据环境复杂
数据环境也相当复杂的，每个用户采用的数据存储和管理，以及数据运用的方式都不一样。可能大部分的用户使用的是 Sql server, mysql, Oracle这一类传统的关系型数据库.而有些用户会使用一些大型的数据仓库，比如ClickHouse, Vertica, Hana. 还有些用户可能会使用的MongoDB， Redis这一类的NoSQL数据库去存储数据。更有甚者，近来这些IOT或者是各种传感器数据所的带来的挑战，就是将数据以数据流的形式去推送。
为了向客户提供功能全面的嵌入式BI工具，Wyn Enterprise产品研发团队在研发时充分考虑了各种场景，并设计了科学的实现方案。
1、对前端可视化的内容提供全方位的集成能力
Wyn Enterprise提供了几乎所有视图和设计器的集成能力。当你去做深度的集成的时候，这些分析过程中使用的数据源的设计器、数据集的设计器、数据建模，然后仪表板设计器和报表设计器都可以完全嵌入到您的应用系统中去。最终用户完全可以不依赖Wyn Enterprise本身的站点或者页面，非常容易地把BI所用到的全部功能集成在自己的应用系统中。
门户集成
可以将Wyn Enterprise的整个门户嵌入到目标客户系统中，作为目标系统的子系统。
设计器集成
当需要做深度的集成的时候，分析过程中使用的数据源的设计器、数据集的设计器、数据建模、仪表板设计器和报表设计器完全都可以嵌入到第三方的应用系统中，最终用户完全可以不依赖于Wyn Enterprise本身的站点或者页面,而非常容易地把BI所用到的全部功能集成在自己的应用系统中。
DIV交互式深度集成
当你的应用系统很复杂，或对集成有更高的要求时，那么传统的IFrame集可能就满足不了你的要求。比如，你可能需要你的页面元素和这个BI系统产生一些交互，你也希望这个分析系统的组件里面产生的各种数据的变更刷新要能够影响外部应用。
这些深度的交互能力是传统的IFrame无法去完成的。这时候我们就需要用到DIV的集成。
众所周知，葡萄城是全球领先的软件开发技术和低代码平台提供商，我们在这个行业经营了40多年，有着非常深厚的积淀。所以当我们设计我们的嵌入式BI产品的时候，我们所有的组件和视图完全是基于控件的这种开发理念来做的，BI的每一个元素都有清晰的组件定义、属性、方法，完整的生命周期以及相应的事件的规划。所以，对于开发人员来讲，如果他希望能够非常深度的将这些可视化的组件集成到自己的页面或者产品中去，那么需要做的事情非常简单，就是把这些组件当做其他普通控件一样，比如说table，输入框样，只需要简单的引用对应的Javascript和CSS的文件，然后你可以用JavaScript动态的去创建，这样的做法，给用户带来了极大的灵活性。
场景1：集成单个图表
场景2：与外部业务系统的交互
场景3：在原生系统页面中实现多个图表的重新布局以及互动分析
2、提供不同层次的可视化组件定制能力
数据的分析结果，最终需要用各种各样的可视化组件去呈现，Wyn本身提供了非常丰富的可视化组件。但是如果你的业务需要更加特殊的一些可视化的组件的话。我们也提供了非常规范和清晰的API，可以使用这些工具创建定制化的可视化组件，并且这些组件基本上和内置的组件具备同样的能力。这意味着定制化组件也可以和其他组件产生联动，产生交互过滤，甚至是钻取。可视化插件机制，可以实现任意个性可视化的需要。
提供丰富的、清晰规范的API接口，并且，可视化插件与内置可视化组件共享相同的一套开发逻辑。
提供便捷的SDK工具箱，降低了插件开发的技术难度，提高了标准化程度，同时，可以与外部组件进行数据交互。
3、提供丰富的Web API，全面集成管理和运维功能
除了可视化的部分，你还需要API支持，因为有时候，可能并不需要把所有的可视化功能全部都引入到系统里面，但是应用系统和BI系统之间的交互是必不可少的。在Wyn系统里边我们提供了两种方式的API，一种方式是GraphQL， 稍后我会详细的去讲为什么要使用GrahpQL, 另外一种是传统的Restful API。
当然这两种API并不是相互冗余的,而是说他们具有完全不同的目的.
使用这些API, 你可以进行用户，组织，角色，权限的管理，也可以进行各种文档的管理，最后包括你的运维中的一些过程也可以通过API来完成，比如批量的导入导出、批量的部署等等，这些功能基本上涵盖了所有需要集成的业务。
灵活易用的GraphQL API，快速实现数据的集成
GraphQL是一个新兴的技术,也就是最近几年由Facebook公司提出的这样的一个API的一个规范和框架。尽管开发GraphQL的API比Restful API 要复杂的多，你不得不去解决N+1问题，小心地调教性能。但是我们坚持用GraphQL去完成我们的API开发。 这是因为GraphQL API确实能给我们以及客户带来很多好处。
首先，Restful API是用不同的URL路径来标识和区分系统中的资源，然后用不同的HTTP方法来标识在这些资源上的动作。所以， 你需要记住大量的URL。而使用GraphQL， 你就只用记住一个URL，无论是增删改查，请求的地址总是相同的。这非常方便我们的用户用来进行系统的集成。
伴随着大数据、物联网、人工智能、5G等新技术的发展，嵌入BI在开发技术和市场需求方面，越来越和前沿技术深度融合。特别是在智能制造领域和人工智能领域，都有各自前瞻的需求。
1、实时分析
与IoT、5G技术的完美结合，嵌入式BI将会嵌入到更多行业应用中，比如智慧工厂、MES4.0、智能建筑、智慧城市等对数据实时性要更高的数据分析和可视化领域中
2、智能分析
从技术上让数据分析更加简单，通过AI、ML、NLP等技术将嵌入式BI从自助分析带入智能分析时代，进而让各行各业的应用系统直接具有AI数据分析能力
嵌入式BI与前沿技术的结合，将大大增强嵌入式BI赋能软件公司的能力。嵌入式BI将帮助软件公司在大数据时代，塑造新的技术竞争力。返回搜狐，查看更多
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嵌入式软件是当今科技世界中不可或缺的重要组成部分。那么，什么是嵌入式软件？本文将深入解析嵌入式软件的定义和应用，带你一探其中的奥秘。嵌入式软件简介嵌入式软件是指嵌入在计算机硬件系统中的软件程序。与桌面应用程序或网络应用程序不同，嵌入式软件被设计用来控制特定硬件设备的功能。这些设备包括智能手机、汽车、医疗设备、家电等等。嵌入式软件的特点嵌入式软件有以下几个显著特点：实时性：嵌入式软件需要及时响应硬件设备的需求，并在规定的时间内完成任务。可靠性：嵌入式软件要求高度稳定，通常不能容忍任何错误或故障。资源受限：相对于通用计算机系统，嵌入式设备通常具有较小的存储空间和处理能力，因此嵌入式软件需要高效地利用有限的资源。低功耗：嵌入式设备通常需要长时间运行，因此嵌入式软件需要尽可能地减少功耗，以延长设备的电池寿命。嵌入式软件的应用嵌入式软件广泛应用于各个行业领域，为现代化生活提供了便捷和智能化的解决方案。智能手机和可穿戴设备：嵌入式软件使得智能手机和可穿戴设备能够实现多功能，例如拍照、定位导航、运动监测等。汽车和交通系统：嵌入式软件控制车辆的引擎、电子设备和车内娱乐系统，提供驾驶辅助、导航和娱乐功能。医疗设备：嵌入式软件在医疗领域有着广泛的应用，如心脏起搏器、血糖监测仪、医疗影像设备等。家居智能化：嵌入式软件使得家居设备实现智能化控制，如智能电视、智能音箱、智能门锁等。总结通过本文的介绍，我们了解到嵌入式软件是指嵌入在计算机硬件系统中的软件程序，具有实时性、可靠性、资源受限和低功耗的特点。嵌入式软件广泛应用于智能手机、汽车、医疗设备和家居智能化等领域，为人们的生活带来了便捷和智能化的体验。常见问题解答1. 嵌入式软件和传统软件有何不同？嵌入式软件和传统软件的主要区别在于应用领域和特性要求。嵌入式软件主要用于控制特定硬件设备的功能，要求实时性、可靠性和低功耗等特点，而传统软件更多用于通用计算机系统，强调功能完整和用户体验。2. 嵌入式软件的开发流程是怎样的？嵌入式软件的开发流程通常包括需求分析、系统设计、软件开发、调试测试和部署等阶段。在开发过程中，需要与硬件工程师密切合作，进行硬件和软件的协同开发。3. 嵌入式软件如何保证可靠性？嵌入式软件保证可靠性的关键在于严格的测试和验证过程。通过测试用例的编写和执行，以及模拟各种工作场景进行验证，可以发现和修复潜在的错误和故障，确保嵌入式软件的稳定性和可靠性。4. 嵌入式软件的未来发展趋势是什么？随着物联网和人工智能等技术的不断发展，嵌入式软件将在更多领域得到应用。未来的嵌入式软件将更加智能化、个性化和可扩展，满足人们对智能生活的需求。5. 如何提高嵌入式软件的性能和效率？提高嵌入式软件的性能和效率可以从多个方面入手，比如优化算法、减少功耗、提高代码可复用性和模块化程度等。此外，合理选择硬件平台和优化软硬件协同设计也能够提升嵌入式软件的性能。
作为国产BI老牌厂商，Smartbi深耕BI领域，深入研究并实践BI，今天跟大家分享一下传统BI是什么，自助式BI有什么优势，BI未来发展趋势如何等，手动码字干货满满，建议点赞收藏～第一阶段：2012年之前， 商业智能平台，BI平台，Business Intelligence Platform商业智能 （BI） 平台使所有类型的用户（从 IT 人员到顾问再到业务用户）能够构建应用程序，帮助组织了解和了解其业务。Gartner 将 BI 平台定义为提供下面三大类14项功能：集成、信息传递和分析。一、集成1、BI 基础架构 — 平台中的所有工具都使用相同的安全性、元数据、管理、门户集成、对象模型和查询引擎，并且应具有相同的外观。2、元数据管理 — 例如维度、层次结构、度量值、性能指标和报表布局对象。3、开发工具 — BI 平台应提供一组编程开发工具和可视化开发环境，以及用于创建 BI 应用程序4、协作 — 能够通过嵌入、讨论、聊天和注释来共享和讨论信息、BI 内容和结果，和/或管理层次结构和指标。二、信息传递5、报告 — 报表报告。6、仪表板 — 直观的交互式信息图表显示7、即席查询 — 用户能够提出自己的数据问题，而无需依赖 IT 来创建报告。特别是，这些工具必须具有强大的语义层、查询性能良好、简单易操作。8、Microsoft Office 集成 9、基于搜索的 BI10、移动 BI 三、分析11、在线分析处理 （OLAP）12、交互式可视化 13、预测建模和数据挖掘 14、记分卡第二阶段：2013年，商业智能与分析平台，Business Intelligence and Analytics PlatformGartner将魔力象限的名称从“商业智能平台”更改为“商业智能和分析平台”，以强调分析功能对组织现在正在构建的信息系统日益增长的重要性。包含跨三个类别的 15 种功能：集成、信息交付和分析。在分析中新增加交互式可视化 — 使用户能够通过使用交互式图片和图表（而不是行和列）更有效地显示数据的多个方面。随着时间的推移，高级可视化将不仅仅是切片和切块数据，包括更多流程驱动的 BI 项目，使所有利益相关者能够通过可视化表示更好地了解工作流。传统BI架构图第三阶段：2018年，分析与商业智能平台，ABI平台，Analytics and Business Intelligence Platform现代化BI，ABI 架构图 区别于过去的传统BI，ABI定位成现代化BI，以增强分析为核心。包括自服务的数据准备、ETL、数据存储、增强数据发现、集成与发布。到2020年，增强分析——一种包括自然语言查询和叙述、增强数据准备、自动化高级分析和基于视觉的数据发现功能的范式——将成为商业智能、分析和数据科学以及机器学习平台和嵌入式分析新购买的主要驱动力。到2020年，通过增强数据发现功能区分的现代商业智能和分析平台的用户数量将以两倍的速度增长，并提供两倍的商业价值。到2020年，自然语言生成和人工智能将成为90%现代商业智能平台的标准功能。到2020年，50%的分析查询将通过搜索、自然语言处理或语音生成，或者自动生成。到 2020 年，为用户提供内部和外部数据/分析目录访问权限的组织将从分析投资中获得的业务价值是过去的两倍。到2020年，公民数据科学家的数量增长速度将是专家数据科学家数量的五倍。分析和 BI 平台的五个用例和 15 个关键功能1、敏捷集中式 BI 配置 — 独立数据管理功能，支持敏捷的 IT 工作流，从数据到集中交付和管理的分析内容。2、分散式分析 - 支持从数据到自助式分析的工作流。3、受管控的数据发现 — 支持从数据到自助式分析再到 SOR、IT 管理内容的工作流，以及用户生成的内容到认证数据和分析内容的治理、可重用性和可提升性。4、OEM 或嵌入式 BI —支持流程或应用程序中从数据到嵌入式 BI 内容的工作流。5、外联网部署 — 支持类似于为外部客户提供敏捷集中式 BI 配置的工作流，或者在公共部门中，支持公民对分析内容的访问。根据下面列出的 15 项关键功能基础设施：1、BI 平台管理、安全性和架构。2、云商业智能。3、数据源连接和引入。数据管理4、元数据管理5、独立的提取、转换和加载 （ETL） 以及数据存储6、自助数据准备7、可扩展性和数据模型复杂性。内存中引擎或数据库内体系结构处理大量数据、复杂数据模型、性能优化和大型用户部署的程度。分析和内容创建8、面向公民数据科学家的高级分析9、分析仪表板。10、交互式可视化探索11、增强数据发现。自动查找、可视化和叙述与用户相关的数据中的重要发现，例如相关性、异常、聚类、链接和预测，而无需他们构建模型或编写算法。用户通过可视化、自然语言生成的旁白、搜索和自然语言查询 （NLQ） 技术探索数据。12、移动探索和创作分享调查结果13、嵌入分析内容14、发布、共享和协作处理分析内容15、易用性、视觉吸引力和工作流程集成 第四阶段：AI增强的ABI平台未来：还没有正式发布，但基本明确，AI、BI 和 机器学习平台会融合。

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