更新： 内部olap工具终于来了
https://deepinsight.alipay.com/index.htm#/list/self-analysis
最近一年在蚂蚁接触了很多的数据分析需求，会用到各种交付工具，总的来说是非常方便的，唯一一个没有找到最佳实践的需求场景是OLAP，现有的这些工具基本上都无法直接给到需求方使用；所以特地总结一下olap相关的一些工具设计思路，希望能给平台产品有些帮忙；如果已经有可用的产品了，还请告知～
当前了解到的内部两大主力工具
1、Deepinsight
链接：
https://deepinsight.alipay.com/index.htm#/welcome/home/roleBusiness无olap功能，但是提供数据集的共享，可以在后台编辑界面实现olap功能，页面如下：
可以用olap的数据源，用olap的方法配置报表，查询就伤不起了
2、FBI
https://sg.fbi.alibaba-inc.com/fbi/home.htm自称有olap功能，但也是在配置逻辑里面实现的，页面如下：
只能说不DI更难用
3、AEM的olap
https://aem.alibaba-inc.com/project/aes/page/analytics最像olap的页面，可惜只是应用内部的简单实现，这里列出来就是给大家对比下，页面如下：
这个算是按照 olap的产品思路做的东西了，可惜我们没办法能力复用
4、其他
DI 和 FBI 可以说基本没有olap的产品能力，所以就不具体说了，大家可以去参考其他大厂的olap产品对比下
咱们同学分享的 【产品调研】字节跳动BI解决方案-Datawind
https://www.atatech.org/articles/178756?commentId=302744&msgid=4234715#comment-302744里面有olap的页面：
字节的这个olap设计是大家比较认可的，几年前在友商那边做的olap就是这种，在产品层面并没有太多复杂的东西，所以我们要求不高的
用户希望的OLAP工具
直接说几个当前数仓环境下，用户的主要诉求，因为和传统的olap已经不太一样了，这个是我们做olap最应该注意的地方。
1、 简单可用
主题选择+维度选择+指标选择+筛选功能+可视化方式 = 查询结果
不需要记住使用方法，点几下鼠标就可以搞定；
配置类的东西交给后台研发同学
2、不怕查询太慢
这一点和olap自身定位有些冲突，但真实场景用户确实可以接受10-20秒的等待；
因为找数据同学提数据、提需求，绝对不止这个时间，分析大部分的场景都不是急迫的，大家都知道大数据量查询慢，所以非常理解；
点几下鼠标，等几分钟，比自己写sql写关联跑任务简单多了
3、配置发布要快
也就是研发侧的响应要快，新增一个数据主题，新增一个维度或者指标，可以快速上线使用；
这就是有和没有的问题，大家可以接受查询慢，但是维度、指标一定要有，这个才是他们可以获取数据的前提；
所以开发配置的功能要高效
技术方案方面
宗旨就是：在慢的基础上尽可能的提供快速查询的能力
计算引擎：odps做预加工和托低计算，adb、explorer等做实时计算，hbase进行distinct预计算或实时计算
查询固化：自动将查询生成odps离线任务和数据
对于到底要不要做预计算，从经验上看，增加了架构的复杂度，预计算的扩展性很差，在当前分布式计算速度已经很快的情况下，直接计算性价比更高；可以在需求层面做分拆，按不同的需求设计不同的粒度数据主题
产品方案方面
主题选择+维度选择+指标选择+筛选功能+可视化方式 = 查询结果
如上，形成6个主要功能区域；
维度和指标一定要分组、筛选功能一定要灵活、分析保存和共享能力一定要有
最后、
还是太懒了，写不了太多东西，希望有用