控无之境，分体式BI让多维度转发展现出奇妙的美

数据集数据集分析用以的灵活性是优点高产出，便利快捷，但是其短板也很相对来感叹，一些既有的需求未能做到，诸如的网站图样，框架间的高度集中之类的......与之相比，的网站图样还可以忍一忍，可以惯常，但是框架间的高度集中，辅以等等就让人未能忍受了。因为即使的网站图样未能保证，对于业务部门没影响的话，一般来感叹，人们才会惯常，但是如果业务部门都未能保证，那就未能忍受了。

比如感叹的网站框架的胡乱格局，框架中间的胡乱高度集中等等这些也就是感叹都是数据集数据集分析用以的弱点。对于数据集数据集分析用以而言，仅仅做到一些非常简单的的点搜索，而对于一些非常复杂的多的点搜索，也就是感叹就无动于衷了。

那么对这种需求，怎能只有人工开发才能保证？怎能就没一款数据集数据集分析用以能够展现多的点搜索那种奇异的美？这个不得不感叹分体式BI这门核心技术，让框架可以胡乱的格局，更可以让框架中间胡乱的高度集中。

例如上述的，软件可以输入各种的点的条件，然后完成各种各样的重新组合，从而形成各种各样的多的点搜索。而作为其中的数据集展示SQL：select date_format(open_date, '%Y-%m-%d') as open_date, sum(bid_amnt) as amt from company_proj_detail where dept = ? and is_government = ? and proj_type = ? and proj_position = ? and bid_type = ? and company_type = ? and money_type = ? and (open_date between ? and ?) group by open_date。早就可以有这么多的搜索条件，而极为关键的是，早就可以智能化的根据我们前面所选择的，完成智能化的重新组合，而这毕竟是分体式BI核心技术的一个典型的广泛应用。

而这些都是通过数据集分析完成配备的，这也让分体式BI这种控不止的一个核心技术点，相当大的减小了入门门槛。

这就是分体式BI其中的一个吸引力点，化繁为简，让一切得以变得非常简单。而我们看到的这个最终屏幕，或许就是通过各种配备而来，而这些毕竟使用了将分体式BI做到的云蛛系统对，简非常简单单，拦拦拽拽，一切就可以了。