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亮点功能
存算分离全新架构，自助数据集更新性能提升100%
FineBI的抽取集群，经过几代发展，从5.x时代的插件热备，到6.0时代的抽取集群，开始支持读写分离。
在6.1版本中，我们带来了存算分离架构的抽取集群，进一步提升了稳定性、扩展性、更新性能。
高稳定
存算分离架构是近几年一种热门的技术架构，阿里云、腾讯云等诸多大厂都对该架构有所探索。FineBI在该架构下，将计算和存储进行了分离，让两个资源占用最大的模块彼此独立，大大增强了系统整体的稳定性。同时，区别于之前的整个节点宕机，现在引擎worker节点和BI应用节点分离，宕机互不影响，且能自动恢复，最大程度降低对业务用户的影响。
高扩展
在6.0版本，抽取集群的节点是一个整体，要扩的话就必须采购一整个节点。从企业成本出发，这并不是一种友好的架构，也是资源的浪费。而在6.1版本，得益于上文提到的，“将引擎worker节点和BI应用节点分离”，企业客户可以根据自身情况，自由选择，算力不够加worker节点，并发不够加BI节点，成本得以大幅降低。
高性能
6.1的存算分离抽取集群，对于自助数据集的更新速度有大幅提升。在6.0的架构中，不同节点之间存在数据同步时间，一个节点完成更新任务后，还需要把数据备份到其他节点，方便在该节点宕机时，其他节点可以提供可用的数据继续服务。而这会带来两个问题：
视数据集大小，同步的时间可能会很长。
节点数量越多，需要同步的份数就越多，耗时就越长。
以上两个问题导致老架构的集群节点在扩展到一定数量后，新增节点带来的算力提升，可能还不如它引入的额外的同步成本。而存算分离通过把存储独立出来，有效解决了以上两个问题。数据更新后都存储在共享存储中，无需再同步，从而大幅提升更新效率，同时打破了老架构下的节点数量瓶颈。
参与内测的一家制造业客户，数据集的数据量达到了6千万甚至上亿的级别。6.0单机版本已经无法有效支撑他们的数据更新需求，经常出现到了上班时间但定时更新仍未跑完的窘况，严重影响业务正常开展。
在内测中，他们为了应对如此巨大的更新压力，选择单独扩出一个引擎worker节点。最终效果非常显著，表现最出色的一张《收入成本明细表》，平均更新时间从4h26min，缩短至41min；整体全局自助数据集的更新性能提升达到80%。
一站式主题分析再加强！分析效率提升20%
从FineBI v6.0时代第一次提出分析主题开始，我们就在探索如何让分析用户的效率变得更高效。分析主题将数据集、可视化等几个模块放在同一个框架下，解决了分析过程中到处切换调整数据的问题，所有资源都在这里触手可得。但仍有一个根本问题未得到解决，那就是数据编辑和可视化之间的割裂感。
对于数据分析师来说，在可视化过程中对数据做进一步的调整加工可以说是家常便饭。两者都是分析的过程，不应该被拆分开。然而事实是，绝大部分BI软件（包括FineBI 6.0版本），在数据编辑完成后都需要重新更新数据集，之后才可以用最新的数据进行可视化分析，这就导致数据分析师每一次修改数据都将有大量的时间被浪费在等待更新中。
FineBI v6.1 重塑了这一分析流程，将数据更新放在分析的最后一步，数据编辑后无需更新等待，即可开始可视化分析！
如下图演示的，在数据集添加的字段无需更新就可以实时反映在可视化编辑中供分析师调用。
不仅如此，借这次主题调整，我们还对主题增添了大量新功能来强化一站式主题分析的能力。
主题实时协作
6.0版本的协作功能是一个让人又爱又恨的功能，协同编辑确实好用，但不能同一时间在一个主题内编辑，又给这个功能加上了沉重的锁链。很多客户向我们抱怨说“组件之间又不影响，不用一刀切把整个主题锁死吧？”
这个功能，他来了！
6.1版本支持多个用户在同一时间编辑同一分析主题内的不同分析资源。
主题版本管理
6.1中，提供了版本管理的功能。用户可以根据自己的需要将当前主题另存为一个版本，在必要时读取恢复。这也给分析师们解决发版问题提供了一个思路：
一些企业的看板发布非常严格，发布到目录上的仪表板不能随便更改，但老版本中，IT或分析师对看板的调整都会实时反映到目录上，他们经常会被同事询问：“你这个数据怎么变了？”“我的组件怎么没了”。开发者都只能无奈的回答：“我正在编辑”。
通过版本管理，我们可以将没有编辑完的状态先单独存档起来，然后不保存这次编辑的内容，直接关闭整个分析主题。这样查看用户就不会受到编辑的影响，可以正常查看看板。而分析师下次打开则可以通过版本管理恢复草稿，继续编辑，等整体完成后再一起刷新目录。
主题汇报
汇报，是数据分析最常见的一种数据消费方式，也是数据分析整个流程的最后一公里。如何更好地将分析结论向其他人汇报是一个大难题。我们采访的一家零售行业，其中一位资深的数据分析老师评价道：“仪表板其实是数据的堆砌，不能说是数据消费的终点。”
在去年年底，我们推出了一个分析文档的功能，开始探索主题汇报的场景。用户可以在分析文档内自由编辑汇报文档，并插入动态更新的字段、组件等。同时，整体操作体验就如同在编辑word文档，可以说是上手即用。
在6.1版本，我们做了进一步的探索：
优化分析文档功能，现在支持挂出到目录以及导出pdf文件。
新增演示模式，挂出到目录的分析主题可以进行放映播片（类似ppt放映效果）。
以上是6.1版本的亮点更新，更多功能，请进入帮助文档查看“更新日志”或官网下载新版本体验；老客户升级请联系帆软技术支持，我们将全力辅助您稳定、成功升级！
方案上新
毛利率下滑分析案例
帮助用户依据实际案例学习BI，是一个很好的入门巩固实操案例。详情请参见：毛利率下滑分析案例介绍
| 1. 数据准备 | |
| 在进行分析之前，我们需要对数据进行预处理。为此，我们建立了模型视图，为后续分析做好了准备。 | 点击学习 |
| 2. 销售&毛利额&毛利率环比分析 | |
| 为了能同时比较数据大小，又可以查看数据变化趋势，可以组合柱形图和折线图进行呈现。 | 点击学习 |
| 3. 区域门店分析&商品象限分析 | |
| 为了进行数据可视化分析，我们制作了区域地图和商品象限分布图。 | 点击学习 |
| 4. 异常订单监控 | |
| 在观察表格数据时，很难准确发现问题的严重性，因此我们可以对数据进行标记，以突出问题并使其更加显眼。 | 点击学习 |
| 5. 仪表板布局&美化 | |
关于仪表板内的组件制作完成后，我们需要对仪表板的整体，进行布局，丰富内容，整体美化，完成一张仪表板的制作。 | |
制造业毛利分析案例
从指标拆解开始教学如何做分析。详情请参见：制造业毛利分析案例背景介绍
业务背景：某公司的毛利率连年下滑，且在同行业中处于落后位置。因此，今年该公司把「优化企业综合毛利」设为重点项目之一。假设你是该公司的财务部门的数据分析师，请你负责这个项目。
内容大纲：
| 1. 总指标监控 | |
上传数据，制作指标和趋势图，对销售收入、销售成本、毛利额以及毛利率核心指标进行分析。 | 点击学习 |
| 2. 销售端方向分析 | |
通过帕累托分析验证公司的大部分贡献是否仅来自于一小部分的客户，进一步分析大客户的毛利率情况，以便发现潜在问题并做出相应调整。 | 点击学习 |
| 3. 成本端方向分析 | |
| 聚焦于发现可能存在问题的成本项，并通过对比计划成本与实际成本的差异，来审视是否存在成本管理上的问题。 | 点击学习 |
完成的看板：
零售业人货场分析案例
零售行业商品预测分析，帮助用户使用BI进行产品销售预测，给选品做出决策依据。详情请参见：零售业人货场分析案例背景介绍
案例背景：
作为一家主营服饰的公司。3月有女神节专场活动，夏天有运动季，8、9月有开学季，双十一，双十二.......每年活动的档期都是排满的。所有对应的新品都要提前很久进行规划，方便提前打样进入生产。
时间来到年底。老板要求我们着手准备明年3月的女神节活动，主要负责决定新品的方向。 为了合理确定新品的设计方向（价位、主色调等）我们找IT部门提供了历史的订单数据。
内容大纲：
| 1. 数据处理 | |
| 将数据上传，对数据进行清洗并使用「左右合并」或者「模型视图」关联多表数据，学习如何进行多表联合的数据处理方式 | 点击学习 |
| 2. 人找货 | |
| 使用饼图、折线图、柱形图-折线图分析并确定女性客群更倾向购买何类产品。 | 点击学习 |
| 3. 货找人 | |
| 在确定产品特性之后，进一步探索该类产品的消费者画像。 | 点击学习 |
| 4. 人货匹配 | |
| 结合树标签和时间过滤组件，用表格展示产品具体的销售情况。 | 点击学习 |
完成的看板：
人找货
货找人
人货匹配
BI项目落地指南
作为FineBI自助分析的推广者，了解FineBI自助分析建设的生命周期，并进行管理。详情请参见：FineBI自助分析建设流程
依据不同阶段划分事务
依据不同角色分配任务
帮助管理员在企业推广FineBI，实现产品价值
FineBI使用规范
在企业推广FineBI的过程中，除了不可或缺的运营动作，对系统的规范使用也是必不可少的管理。良好的使用规范可以保证BI平台的使用效率和性能，提升企业整体的数据利用能力；而与之相反，不受控制的使用会使得平台内容冗余度不断增加、数据逐渐脱离管控、系统性能得不到最大化利用，给企业的BI使用带来障碍。
本系列文档列举出一些自助分析的使用规范，从系统管理(面向超管)、数据&权限管理(面向超管&次管)、开发过程管理(面向用户)的角度叙述了企业在推动BI的过程中一些需要注意的事项，同时介绍了FineBI推广过程中建议的职能安排。
企业在推进自助分析时，可参考本文内容，结合实际情况作出调整，并坚持推动规范落地、保证持续执行。
详情请参见：FineBI使用规范
DEMO上新
FineBI在线版首页更新
点击查看：FineBI 6.1 在线分析平台
新增案例中心，可查看热门的DEMO和功能，整体页面内容优化。
目录调整，图标优化
新增更多功能索引页面，自由查询DEMO
新增功能介绍内容
23年数据分析大赛精选DEMO
点击查看相关DEMO：FineBI 6.1 在线分析平台
文档活动
所有活动奖励都以 F币形式发放（1F 币=1 元），F币可在 帆软商城 兑换周边京东卡，也可以直接提现哦，积少成多大家积极参与呀~
文档满意度调研（3F币）
为了给您提供更便捷高效的帮助文档，我们诚邀您参与此次问卷调研，参与到帮助中心的建设中来
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文档BUG反馈（2~25F币）
大家在阅读帮助文档时，若发现文档中的 BUG、错误、不规范等问题，欢迎反馈给我们
只要是有效反馈，即可获得 2~25F币 奖励哦，不限参与次数，戳这里了解活动细则：文档BUG反馈活动
文档场景收集活动（5F币）
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文档优化活动（3~150F币）
大家在使用帮助文档档过程中，如果发现文档有问题，可以直接编辑进行优化
我们会根据您的优化难度和类别，给予 3~150F币 的奖励哦，不限参与次数，戳这里了解活动细则：文档优化活动
新增文档活动（40~150F币）
如果您手头有 FineReport11.0、FineBI 比较好的问题解决方案，且帮助文档中暂时没有，可以直接在帮助文档中新建补充这些方案
我们会根据您提供方案的难度和价值，给予 40~150F币 的奖励哦，不限参与次数，戳这里了解活动细则：文档新建活动
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