1、运用层
首先从运用层来看，可以将剖析的结果通过IFrame或者DIV，嵌入到目标系统中，对付更繁芜的业务系统，须要终极的用户直接参与到剖析的设计过程中，可以将设计器也集成进去。从全体系统的运用来讲，可以通过API以及OEM的定制服务，从安装包开始，直至集成的终极产物的行为和外不雅观进行深度的定制，和目标系统在全体生命周期融为一体。
2、剖析层
BI剖析的层面来看，除了将剖析的结果以可视化的办法嵌入到目标系统中，我们还可以供应自做事的剖析办法，对付高等的用户来讲，可以非常灵巧的对自己的业务系统的数据进行探索和剖析，为自己的商业决策供应依据。更进一步，还可以在自助式剖析的根本供应AI的支持，让剖析的过程更加准确和智能。
3、权限层
要实现嵌入式BI，就无法割裂用户和数据的关系。一旦关联用户和数据，你就不得不考虑用户数据的敏感性、隔离性。尤其是对付SaaS这样的运用系统，你的产品可能有多个租户在同时利用。你肯定希望这些数据是隔离的，这样，即便是同样的一个BI设计很可能在不同的用户看来它的结果是不一样的。以是你须要能够供应能够快速对接的能力，把嵌入式BI的账务系统和目标系统进行快速的对接，然后数据能够基于用户的角色，组织去做过滤。
其余，目标系统可能已经采取一些常用的生产力工具比如说钉钉，微信，还有其他的事情流程管理工具来管理自己的业务。以是和这些工具的集成也是一个常见的场景。
4、数据层
末了一个层面便是数据的集成。传统的BI剖析是将目标系统的数据抽取出来，转换，并放到数据仓库中，然后进行剖析。这是一个主要的剖析办法，但是这样做常日对资源的花费比较大，并且时效性不强。直连剖析能力可以很好地办理时效性问题。
随着技能的进步，工业4.0、工业物联、数字城市以及数字园区推进，各种IOT的设备以及传感器的引入，基于实时的流式数据的剖析变得越来要主要，以是基于传统关系型数据库数据，以及数据仓库的剖析同时还能够引入对付实时的各种监控数据和采集的流式数据进行剖析会有非常广阔的运用前景。
二、嵌入式BI面临的紧张寻衅
嵌入式BI要全面知足运用软件各种嵌入式数据剖析的需求，设计到各种各样繁芜的场景。因此在详细实现嵌入式BI落地时，存在诸多技能寻衅。
1、开拓技能多元化
开拓技能本身是多元化的。须要集成的目标系统可能是用Java，Python，PHP开拓的。它的技能栈和剖析系统的技能栈完备不一样。以是BI系统须要考虑如何肃清技能栈差异带来的障碍。
2、支配办法多元化
产品终极的支配办法也不一样，不同的产品可能须要支配在不同的操作系统上，比如Windows或者Linux，有些用户希望支配到云上的Web App，有些用户又由于安全或者时效的缘故原由必须支配在公司内部，有些用户须要用docker容器支配，有些又会利用K8s.以是要和这些产品进行集成，因此BI系统本身必须具有非常灵巧的集成和支配能力。
3、个性化定制
个性化的定制，便是我们须要将嵌入式BI部分进行定制，嵌入后让他看起来和目标系统有着相似的行为，外不雅观上有同等性，不会让用户觉得BI的模块和组件和目标运用系统有明显的差异。
4、数据环境繁芜
数据环境也相称繁芜的，每个用户采取的数据存储和管理，以及数据利用的办法都不一样。可能大部分的用户利用的是 Sql server, mysql, Oracle这一类传统的关系型数据库.而有些用户会利用一些大型的数据仓库，比如ClickHouse, Vertica, Hana. 还有些用户可能会利用的MongoDB， Redis这一类的NoSQL数据库去存储数据。更有甚者，比来这些IOT或者是各种传感器数据所的带来的寻衅，便是将数据以数据流的形式去推送。
三、如何应对嵌入式BI技能寻衅
为了向客户供应功能全面的嵌入式BI工具，Wyn Enterprise产品研发团队在研发时充分考虑了各种场景，并设计了科学的实现方案。
1、对前端可视化的内容供应全方位的集成能力
Wyn Enterprise供应了险些所有视图和设计器的集成能力。当你去做深度的集成的时候，这些剖析过程中利用的数据源的设计器、数据集的设计器、数据建模，然后仪表板设计器和报表设计器都可以完备嵌入到您的运用系统中去。终极用户完备可以不依赖Wyn Enterprise本身的站点或者页面，非常随意马虎地把BI所用到的全部功能集成在自己的运用系统中。
门户集成
可以将Wyn Enterprise的全体门户嵌入到目标客户系统中，作为目标系统的子系统。
设计器集成
当须要做深度的集成的时候，剖析过程中利用的数据源的设计器、数据集的设计器、数据建模、仪表板设计器和报表设计器完备都可以嵌入到第三方的运用系统中，终极用户完备可以不依赖于Wyn Enterprise本身的站点或者页面,而非常随意马虎地把BI所用到的全部功能集成在自己的运用系统中。
DIV交互式深度集成
当你的运用系统很繁芜，或对集成有更高的哀求时，那么传统的IFrame集可能就知足不了你的哀求。比如，你可能须要你的页面元素和这个BI系统产生一些交互，你也希望这个剖析系统的组件里面产生的各种数据的变更刷新要能够影响外部运用。
这些深度的交互能力是传统的IFrame无法去完成的。这时候我们就须要用到DIV的集成。
众所周知，葡萄城是环球领先的软件开拓技能和低代码平台供应商，我们在这个行业经营了40多年，有着非常深厚的积淀。以是当我们设计我们的嵌入式BI产品的时候，我们所有的组件和视图完备是基于控件的这种开拓理念来做的，BI的每一个元素都有清晰的组件定义、属性、方法，完全的生命周期以及相应的事宜的方案。以是，对付开拓职员来讲，如果他希望能够非常深度的将这些可视化的组件集成到自己的页面或者产品中去，那么须要做的事情非常大略，便是把这些组件当做其他普通控件一样，比如说table，输入框样，只须要大略的引用对应的Javascript和CSS的文件，然后你可以用JavaScript动态的去创建，这样的做法，给用户带来了极大的灵巧性。
场景1：集成单个图表
场景2：与外部业务系统的交互
场景3：在原生系统页面中实现多个图表的重新布局以及互动剖析
2、供应不同层次的可视化组件定制能力
数据的剖析结果，终极须要用各种各样的可视化组件去呈现，Wyn本身供应了非常丰富的可视化组件。但是如果你的业务须要更加分外的一些可视化的组件的话。我们也供应了非常规范和清晰的API，可以利用这些工具创建定制化的可视化组件，并且这些组件基本上和内置的组件具备同样的能力。这意味着定制化组件也可以和其他组件产生联动，产生交互过滤，乃至是钻取。可视化插件机制，可以实现任意个性可视化的须要。
供应丰富的、清晰规范的API接口，并且，可视化插件与内置可视化组件共享相同的一套开拓逻辑。
供应便捷的SDK工具箱，降落了插件开拓的技能难度，提高了标准化程度，同时，可以与外部组件进行数据交互。
3、供应丰富的Web API，全面集成管理和运维功能
除了可视化的部分，你还须要API支持，由于有时候，可能并不须要把所有的可视化功能全部都引入到系统里面，但是运用系统和BI系统之间的交互是必不可少的。在Wyn系统里边我们供应了两种办法的API，一种办法是GraphQL， 稍后我会详细的去讲为什么要利用GrahpQL, 其余一种是传统的Restful API。
当然这两种API并不是相互冗余的,而是说他们具有完备不同的目的.
利用这些API, 你可以进行用户，组织，角色，权限的管理，也可以进行各种文档的管理，末了包括你的运维中的一些过程也可以通过API来完成，比如批量的导入导出、批量的支配等等，这些功能基本上涵盖了所有须要集成的业务。
灵巧易用的GraphQL API，快速实现数据的集成
GraphQL是一个新兴的技能,也便是最近几年由Facebook公司提出的这样的一个API的一个规范和框架。只管开拓GraphQL的API比Restful API 要繁芜的多，你不得不去办理N+1问题，小心地调教性能。但是我们坚持用GraphQL去完成我们的API开拓。 这是由于GraphQL API确实能给我们以及客户带来很多好处。
首先，Restful API是用不同的URL路径来标识和区分系统中的资源，然后用不同的HTTP方法来标识在这些资源上的动作。以是， 你须要记住大量的URL。而利用GraphQL， 你就只用记住一个URL，无论是增编削查，要求的地址总是相同的。这非常方便我们的用户用来进行系统的集成。
四、嵌入式BI技能的发展趋势
伴随着大数据、物联网、人工智能、5G等新技能的发展，嵌入BI在开拓技能和市场需求方面，越来越和前沿技能深度领悟。特殊是在智能制造领域和人工智能领域，都有各自前瞻的需求。
1、实时剖析
与IoT、5G技能的完美结合，嵌入式BI将会嵌入到更多行业运用中，比如聪慧工厂、MES4.0、智能建筑、聪慧城市等对数据实时性要更高的数据剖析和可视化领域中
2、智能剖析
从技能上让数据剖析更加大略，通过AI、ML、NLP等技能将嵌入式BI从自助剖析带入智能剖析时期，进而让各行各业的运用系统直接具有AI数据剖析能力
嵌入式BI与前沿技能的结合，将大大增强嵌入式BI赋能软件公司的能力。嵌入式BI将帮助软件公司在大数据时期，塑造新的技能竞争力。
