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经过一个多月的视频学习和作业训练，确实学习、巩固了很多的知识点，特别是数据分析和自助分析方面。但其中，最触动我的是：原来FineBI工具的使用过程，可以很好的解释“数据供应链”原理。（数据供应链指的是：数据的产生、加工、消费等过程）
一、连接数据
使用 FineBI 进行数据分析的第一步即获取数据，获取数据的第一步即定义数据来源。实际用户系统最常见的是将数据保存在数据库（数据仓库）中，并且不断更新。也行很多数据搬运工或者业务人员，因为安全限制或者本身技术的限制，不能直接登录数据库查询相关的数据，但FineBI却提供了一座很好的桥梁，打破了这两者直接的局限。并且，它可以支持各种数据库的连接！
二、分类数据
对于FineBI数据表的存放与管理涉及有2个概念。一是业务包，相当于文件夹，用于存放数据表；二是分组，用户可以使用「分组」对业务包进行分类整理 。简而言之，业务包是对表进行分类整理，而分组是对业务包的分类整理。目的是便于用户整理使用的数据，让FineBI中的数据更成体系，可以按组织架构、业务主体、项目等不同的分类标准，对咱们的数据表资产进行分类管理，同时能在系统中统一进行权限管理。
三、使用数据
数据底座或者中台规范好的公司，可能直接通过连接的数据库便可直接供数据分析师或者业务人员使用了。很多情况下，基于不同的分析维度和方向，基础表并不能直接用于分析，它还需要进一步的处理。这时候我们就可以使用FineBI的自助数据集来对基础表进行处理，从而得到一张已处理的新表，最后使用在咱们的分析看板当中。学习过程中，你一定会发现，其实数据加工清晰也没那么困难。
使用FineBI工具可以非常简便的做数据过滤、分组计算、排序、合并等操作。哪怕你没有代码能力，也可以根据需要完成数据的清洗整理。
另外，我想FineBI最核心的部分应该是自助分析了吧。无论是数据的跳转、钻取还是联动，都给了数据分析无限的可能，并且都是现成的功能。工作中，曾有机会和业务打交道和介绍FineBI，他们曾发出过这样的声音：咦，原来不用写代码，我也可以让分析报告活起来。
四、共享数据
数据供应链的最后一步，也就是数据的分享。用户在制作完仪表板后，往往需要分享给其他人查看，FineBI 提供多种分享方式。并且，听说6.0版本可以分享协作共同完成仪表板，也就是说可以多人一起完成一份数据报告，就问你期待不期待？
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