阿里云数据智能分析采用云技术为企业提供便捷、安全、先进的数据智能分析服务，帮助企业全方位理解数据，辅助企业进行商业决策。
阿里云数据智能分析功能
数据连接
支持多种数据源，包括阿里云数据库MySQL PXC、云上数据库MariaDB、MySQL数据库、PostgreSQL数据库、Oracle数据库、Restful API接口以及EXCEL、CSV文件；
采用分布式并行计算框架，支持抽取加载全量、增量数据。
数据模型
支持集成异构数据源和跨库表关联；
具备数据筛选、格式转换等数据处理能力。
图表报告
针对图表的标题、坐标轴、图例等部件的样式，提供多样化配置；
支持引用多个数据模型制作一份报告。
简单易上手
用户不需要具备编程能力，通过拖拽式操作和可视化交互即可轻松完成数据分析。
高性能MPP
基于分布式并行计算框架，能够支撑大数据对性能的高要求。
安全有保障
采用先进技术实现多租户数据隔离，并提供多种角色保障租户内部数据权限分离。
MPP：MPP(MassivelyParallelProcessing)，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。
报告：具有以下两种含义：
1. 指代一级功能模块“报告”。
2. 由若干组件组成的可视化面板。
数据模型：具有以下两种含义：
1. 指代一级功能模块“数据模型”。
2. 用来描述数据、组织数据和对数据进行操作，是对现实世界数据特征的描述。
数据连接：具有以下两种含义：
1. 指代一级功能模块“数据连接”。
2. 产品访问数据库的一种主要方式。
度量：即被聚合(观察)的统计值，也就是聚合运算的结果。比如说员工数据中不同性别员工的人数，又或者说在同一年入职的员工有多少。
维度：即观察数据的角度。比如员工数据，可以从性别角度来分析，也可以更加细化从入职时间或者地区的维度来观察。维度是一组离散的值，比如说性别中的男和女，或者时间维度上的每一个独立的日期。因此在统计时可以将维度值相同的记录聚合在一起，然后应用聚合函数做累加/平均/最大和最小值等聚合计算。
数据抽取：对数据表进行抽取，将表数据抽取到MPP中，提升查询效率。
数据建模：数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。建模过程中的主要活动包括：确定数据及其相关过程、定义数据、确保数据的完整性等。
数据筛选：通过设置筛选条件，只展示符合筛选条件的数据。
用户：将阿里云某个主账号及其子账号作为整体，称呼这个整体为租户
