说明 如在2022年6月1日前未授权 数据分析师 角色权限，则在此之前仅具有 访客 及 自定义角色 的用户将无法继续使用数据分析产品。除 访客 及 自定义角色 外的其他角色，默认拥有数据分析产品操作权限，该类角色仍然可以正常使用数据分析...
DataWorks提供项目所有者、空间管理员、数据分析师、开发、运维、部署、访客、安全管理员、模型设计师、数据治理管理员等多种角色，本文将为您介绍具体角色的权限说明。DataWorks提供的空间预设角色默认拥有所有空间级模块的可读权限，但...
适用角色 数据分析师 业务分析师 数据科学家 产品价值 大模型驱动的智能分析，开启愉快的探索旅程 AI自动规划数据分析任务，一键生成分析报告，完成从取数、分析、展示到洞察的全流程工作。多元化的分析方法，满足每一位用户的需求 无论您...
这一过程大大减轻了数据分析师的负担，使得非技术背景的决策者也能轻松理解数据洞察。市场趋势分析与预测 市场分析师和营销团队可使用DataV-Note追踪市场动态、竞争对手活动以及消费者行为趋势。通过集成的机器学习能力，团队不仅能够分析...
数据地图:数据分析师或业务人员通过数据地图，搜索并理解报表指标的口径，并查看其完整的上游加工链路。适用角色：数据工程师、数据架构师。组合模式二：实时数据开发 此组合适用于需要低延迟数据反馈的场景，如实时大屏、实时推荐、实时风...
Quick BI产品亮点 智能化：智能驱动，让人人都能拥有超级数据分析师 高易用性，满足各种场景需求：四大分析Agent 能力—小Q问数Agent、小Q解读Agent、小Q报告Agent、小Q搭建Agent，开箱即用，适配多元业务场景 高性能：海量数据，实时高效...
需求分析 在未考虑数据分析师和业务运营人员的数据需求的情况下，单纯根据业务调研结果构建的数据仓库可用性差。完成业务调研后，您需要进一步收集数据使用者的需求，进而对需求进行深度的思考和分析。需求分析的途径有两种：根据与分析师...
需求分析 在未考虑数据分析师和业务运营人员的数据需求的情况下，单纯根据业务调研结果构建的数据仓库可用性差。完成业务调研后，您需要进一步收集数据使用者的需求，进而对需求进行深度的思考和分析。需求分析的途径有两种：根据与分析师...
当数据分析师或数据开发人员新人入职时，如果仅通过人工授权，则工作量巨大，且可能出现错漏。此时，管理员可通过定义“DataWorks自定角色+MaxCompute Role”及DataWorks OpenAPI来进行自动化授权，实现人员入职成功后即可拥有最基本的数据...
例如，作为某公司销售部门的数据分析师，您需要对本年度的销售数据进行整体分析，可以通过一键 智能解读 功能来实现；如果除了对本年度的销售数据进行全面分析外，您还需要对各项指标进行更深入的洞察与剖析，此时您可以针对多个图表进行...
EMR Notebook是一个Serverless化的交互式数据分析和探索平台，满足大数据和AI融合下的数据处理需求，为数据工程师、数据分析师和数据科学家提供了可视化的应用程序开发环境。通过EMR Notebook可以完成对SQL、Python、Markdown等多种语言...
功能介绍 ChatBI能够扮演专业的数据分析师角色。在会话问答窗口中，您可以基于目标数据集来提出想要分析的需求或问题，ChatBI将根据您的提问来快捷完成一系列的智能化操作，包括：问题理解、目标表识别、数据查询代码生成及运行、绘制可视...
数据分析师效率提升：数据分析师可以借助ChatBI数据助手快速验证假设，生成初步报告，将更多精力专注于深度分析和模型构建。管理层决策支持：管理层可以通过ChatBI数据助手及时了解业务数据，辅助决策。前提条件 已注册账号：如果没有阿里...
一、智能小Q分析Agent：让人人都能拥有超级数据分析师 Quick BI 作为中国唯一入选 Gartner ABI 魔力象限权威评测的企业产品，通过集成多种大模型能力，重新定义了 BI 的形态，从传统 BI 升级为智能 BI。Quick BI 深度融合传统 BI 与智能...
功能介绍 ChatBI能够扮演专业的数据分析师角色。在会话问答窗口中，您可以基于目标数据集来提出想要分析的需求或问题，ChatBI将根据您的提问来快捷完成一系列的智能化操作，包括：问题理解、目标表识别、数据查询代码生成及运行、绘制可视...
需求分析 在未考虑数据分析师、业务运营人员的数据需求的情况下，单纯根据业务调研建设的数据仓库，可能可用性较差。完成业务调研后，您需要进一步收集数据使用者的需求，进而对需求进行深度思考和分析，并改进数据仓库。需求分析的途径有...
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
系统角色说明 角色 适用人员 作用 特点 普通用户 企业的研发、测试、运营、数据分析师等人员。说明 当前租户的阿里云主账号下的子账号默认为普通用户。普通用户在DMS中可以查询、变更数据和结构，以确保在限定权限范围内合理、安全地使用...
该方案优势如下：全托管免运维 弹性扩展能力 开放数据湖架构 一站式的数据开发平台 数据查询与分析场景 在传统数据平台下，数据仓库工程师和数据分析师通常面临两个不同的环境，甚至使用不同的引擎和语法，导致数据指标和算子行为存在差异...
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
准备工作：添加用户角色权限 DataWorks提供了 项目所有者、空间管理员、数据分析师、开发、运维、部署、访客、安全管理员、模型设计师 等角色，您需要提前为用户授权相关角色，才能执行该角色支持的特定操作。具体说明如下：不同角色支持的...
自然语言生成SQL 场景：初级开发或数据分析师需要编写复杂的SQL查询，耗时且容易出错。实现：创建一个SQL生成工具，输入“查询近30天内所有活跃用户的平均消费金额”，AI自动生成准确的SQL代码。企业私有知识库 场景：将存储在数据库中的...
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
组织用户 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。开发者可以连接数据源、创建数据集等操作。分析师：需要进行业务分析、且技术能力要求不高的业务...
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
作为您的超级数据分析师，Quick BI 智能小Q在统一入口集问数、报告、解读、搭建、搜索等多Agent于一体，基于用户意图识别，自动规划相应专家Agent执行操作，一句话直达关键洞察，让数据分析触手可得。本文将为您介绍如何使用Quick BI 智能...
ChatBI能够扮演专业的数据分析师角色。在会话问答窗口中，您可以基于目标数据集来提出想要分析的需求或问题，ChatBI将根据您的提问来快捷完成一系列的智能化操作，包括：目标表识别、数据查询代码生成及运行、绘制可视化图表、结论提炼等，...
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
通常IT人员、数据研发人员或数据分析师等需要数据加工处理时使用。Quick BI中数据集是可视化分析的基础，您可以将需要分析的数据表创建为数据集，Quick BI支持可视化配置或自定义SQL方式创建数据集。而在数据集管理中，您可以对数据集...
数据源 权限说明 数据源范围 数据源 连接模式：仅支持选择有权限的工作空间内的数据源数据，因此您需要先联系管理员将您 添加为工作空间的 数据分析师、开发、运维、空间管理员。直接连接 模式：仅支持选择当前登录账号已经加入的...
赋能全员数据分析：通过高性能的交互式查询能力，让业务人员也能轻松地进行自助式数据探索，将数据分析师从繁琐的“提数”工作中解放出来。加速业务创新：统一、实时、高性能的数据基础，为用户行为分析、精准营销、金融风控、智能供应链等...
数据源 权限说明 数据源范围 仅支持查询有权限的工作空间内的数据源数据，因此您需要先联系管理员将您 添加为工作空间的 数据分析师、模型设计师、开发、运维、空间管理员或项目所有者。数据源访问权限 数据源访问支持以下两种身份模式访问...
空间开发者 可连接数据源、创建数据集、通过分析数据和查看空间内所有资源，一般授予企业IT人员、数据分析师和数据运营人员开发权限，拥有所有模块的新建（编辑）、使用和查看权限。空间分析师 可通过分析数据和查看空间内所有数据作品，...
场景说明：作为销售业务部分的数据分析师，需全面复盘年度销售表现，并深入剖析各区域、产品线及客户群的关键指标变化。方案对比：传统的数据分析方式与小Q解读在当前场景中的使用对比如下。传统方式（Before）智能化方式（After）传统的小...
不仅仅是查看已开发的报表 各部门涉及人员变动，包括入职离职及转岗等，需要根据其所在部门岗位快速调整相关的数据权限 技术部门的数据分析师，每周需要摘录销售部门、供应链部门的不同环节的数据，用于撰写周报 二、总体方案 基于上述需求...
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
使用者通常为掌握SQL技能的数据开发或数据分析师。灵活选择查询条件，快速响应业务需求变化。数据科学家进行探索性数据分析。数据工程师调试ETL流程中的临时查询。商业智能（BI）利用MaxCompute搭建企业级数据仓库，通过ETL将数据加工处理...
例如，作为某公司销售部门的数据分析师，您需要对本年度的销售数据进行整体分析，可以通过一键智能解读功能来实现；如果除了对本年度的销售数据进行全面分析外，您还需要对各项指标进行更深入的洞察与剖析，此时您可以针对多个图表进行更加...
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...