帆软FineBI到底好不好用？深度解析FineBI 6.0 六大核心功能！-FineBI数据分析知识库

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帆软FineBI到底好不好用？深度解析FineBI 6.0 六大核心功能！

bi工具 FineBI bi数据分析平台

数话连篇发表于 2025年7月14日 14:40:20

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过去，企业粗放经营生产，对于需求分析的时效性和复杂度不高，往往通过纸质等线下手段记录业务产生的结果数据，存在的问题是时效性低，且数据不存在任何流通和应用，不存在太多可分析的价值。后来，企业引入业务系统，各业务流程/条线开始规范，而业务经验也大多开始沉淀为固化的分析看板（例如利用帆软FineReport制作中国是复杂报表），构建起各指标体系。

到2014年，随着用户对分析时效性的要求和需求复杂度不断提升，IT难以满足用户的众多需求，自助分析模式应运而生。能够让业务人员通过简单易用的前端分析工具，基于业务理解轻松开展自助式分析，探索数据价值，实现数据驱动业务发展。

现在，中国企业环境竞争激烈，因此多数中国企业处于固定报表和自助分析相结合的状态，一方面在快速搭建固定报表，观察和监控企业经营情况，一方面也在关注各种不确定性问题的解决，赋予更多人的分析能力，来应对外界的激烈变化。

在这样的背景下，市面上涌现出众多BI工具，而其中表现尤为出色的，正是帆软推出的自助BI产品——FineBI。它不仅延续了帆软在报表领域的深厚积累，更以强大的自助分析能力和灵活的数据探索方式，为企业打造了一个面向未来的数据分析平台。本文将围绕FineBI的六大核心数据功能和六大企业级数据安全保障进行深入解析，帮助你了解它为何成为众多中国企业BI建设中的首选工具。

一、FineBI产品简介

FineBI是帆软软件有限公司推出的新一代大数据分析的 BI 工具，其旨在帮助企业的业务人员充分了解和利用他们的数据，借助FineBI强劲的大数据引擎，用户只需简单拖拽便能制作出丰富多样的数据可视化信息，自由地对数据进行分析和探索，让数据释放出更多未知潜能。

帆软是Gartner全球ABI魔力象限荣誉推荐唯一入选的独立BI中国厂商，FineBI也是国产的顶尖的BI数据分工具，截至2025年已连续八年在国内BI市场取得市占第一的成绩。

二、FineBI产品框架

一站式数据处理与分析平台帮助企业汇通各个业务系统，从源头打通数据资源，实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、前端可视化分析与展现，帮助企业真正从数据中提取价值，提高企业的经营能力。

具体地，首先从来自ERP、OA、MES等不同业务系统以及外部的数据中提取出有价值的部分，接着进行数据的处理与存储，经过ETL、数据清洗等过程，合并到企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的全局视图，在此基础上进行分析，将数据信息转变为管理驾驶舱、中国复杂报表、自助分析、多维分析等数据应用，从而为企业管理者和运营人员的决策过程提供支持。

三、FineBI产品六大核心功能点

PART.1 六大数据核心功能：

FineBI数据分析系统，从数据分析的流程看分为数据接入>>数据准备>>获取数据>>数据分析>>协作共享>>数据消费六大核心部分，为企业和不同职能的用户提供更有针对性的数据分析能力。

1、完善的数据接入能力

针对企业存在的多业务平台，多类型的数据库，多种类的数据接口的情况，FineBI提供完善的数据接入能力，能将多种形式的数据源全部对接到FineBI中进行分析。FineBI可支持的数据源类型包括：

关系型数据库、多维数据库、非关系型数据库；
文本数据源：Excel文件，TXT文件，XML文件的数据；
其他数据源：支持程序数据源、JSON数据、SAP数据源等。

支持的数据库类型包括：

关系型数据库：包括MySQL、Oracle，SqlServer，DB2，Sybase,Informix等主流的关系型数据库；支持SQL取数据表或视图，亦支持存储过程；
多维数据库：Essbase、ssas、sap bw、hadoop等；
Nosql数据源：支持MongoDB等非关系型数据；
为支持国产化数据库，FineBI针对众多国产化数据库进行了适配，目前以下数据库类型已经经过帆软测试团队或客户环境完整性测试：华为Gaussdb100、华为Gaussdb200、华为Fusion Insight HD、华为云DWS、恒辉、人大金仓、南大通用、神通、达梦、PingCAP、星环、kyligence、瀚高、阿里云ADB。

2、强大的数据处理能力

数据分析系统直接对接业务系统进行数据分析会存在两个明显的弊端：

业务系统的底层表不足以直接支撑数据分析。在业务系统的设计上为了节省存储空间、提高查询效率，针对数据存储做了很多处理，诸如维度编码、拆分多表，此类操作需要通过数据处理的环节解读成业务能理解的数据表。
业务系统最核心的需求是稳定运行，而数据分析系统直接对接业务系统会加大业务系统的负载，给业务系统的稳定运行带来隐患。

基于以上两点原因，FineBI为数据团队或IT团队提供数据集成工具FineDataLink进行复杂的数据处理工作。

1）轻量级数据处理场景

当用户需要对底层数据进行如API取数、跨库关联、JSON、XML解析等处理时，可以采用FineBI内置的FineDataLink数据开发模块，通过数据同步（ELT）、数据转换（ETL）两种方式，将多源、异构的数据并转换成常见的二维表结构的数据并输出给分析用户使用，实现效能最大化。

FineBI数据开发模块在数据处理过程中具备以下优点：

轻松对接API、XML等诸多非结构化数据并转换成常见的二维表结构的数据。
ETL、ELT双核引擎，灵活覆盖数据处理的相关场景，提供质量更高的数据。
定时同步引擎和离线计算引擎，以最轻量级的架构实现高性能数据处理。
拖拽式流程化开发，零代码操作，搭建过程清晰可见。
提供任务管理界面、任务预警功能、调度规则设置等功能，减少维护成本。

2）企业级数据处理场景

FineDataLink除数据开发能力外，还具备快速完成异构数据源之间的实时同步、零代码创建API数据接口的能力，可作为企业级数据集成平台单独运行。

异构数据实时同步：数据管道模块，基于日志的CDC/时间戳等增量技术，结合实时流式处理引擎，一键完成异构数据源之间实时同步，帮助企业快速实现数据通道；
零代码创建API数据接口：数据服务模块，进行数据发布和数据接收，完成最后一步数据分享闭环。

当企业需要进行企业级数据仓库分层建设，在部署上需要对业务系统、数据处理和数据分析平台等进行隔离，这时FineBI和FineDataLink可进行独立部署，并通过“系统管理”进行入口集成，既保障了系统独立运行的稳定性，还提高了管理的便捷性。

企业可根据需要选择合适的模式，并借助FineBI提供的数据处理能力完成各种场景下的数据处理的需求。

3、灵活的获取数据能力

业务用户在数据分析的第一步是获取到需要分析的原始数据，一般有几种获取数据的场景：

基于常用数据表快速查询所需的明细数据，用到的表只有少量固定的几张；
基于本地excel存储的数据进行联合分析，需要将excel中零散统计数据，诸如目标、损耗等数据上传到系统并结合系统数据进行分析；
基于多个系统的数据进行组合分析，诸如财务分析需要涉及销售、计划、采购、生产、物流、分销等多个系统的数据。

FineBI提供“最近选择”功能，辅助用户快速选中常用数据集；支持excel数据上传，可以批量上传本地excel数据；支持批量添加数据集，可以一次选中所需分析的数据进行分析。

获取数据的操作并不是一次性的操作，在数据分析的过程中经常会出现发现使用的数据表不合适需要重新获取新的数据表的情况。区别于传统BI的数据表、仪表板模块互相独立的设计思路，FineBI选择了一种新的设计思路-分析主题，获取数据、数据分析皆在分析主题中完成，用户随时可以添加新的数据表，无需进行模块间的切换，很大程度的减少分析过程中频繁切换界面带来的割裂体验。

4、全面的数据分析能力

分析主题是帆软面向数据分析过程打造的沉浸式分析功能，用户基于前面的数据获取之后的相关环节都可以在这里进行，整个分析过程从获取数据到完成分析十分流畅，无需中止等待更新，整个分析过程均可实时获得反馈。

而数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。通过观察企业用户的数据分析的流程，可以将用户分析行为总结为五步：

1. 筛选合适范围内的数据，如日期范围，维度品类等；

2. 添加合适的计算指标，如GMV、占比、排名、达成率等；

3. 制作图表或者表格并设置样式，如高亮、警戒线、标签等；

4. 设置多个图表表格之间的效果，如联动、跳转等；

5. 分析数据并形成有效结论。

FineBI为用户提供了全面的数据分析能力，从用户的数据分析习惯出发，为用户提供 “数据编辑”“主题数据模型”“指标计算”“可视化”“OLAP分析”五个模块帮助用户完成数据分析并形成直观的结论，另外FineBI还提供“数据解释”功能让用户可以更快提取有用的信息。

（1）数据编辑能力

数据处理和数据编辑的区别在于：数据处理是数据部门或者IT部门将数据处理成便于业务解读的数据，包括非结构化的格式的转换，数据量的降维聚合，不同系统的数据调度等数据层面的技术处理，需要有专业的数据处理能力并保留全部的数据维度和指标；而数据编辑是需要数据分析的用户对选择的数据进行筛选、校验、重新编排、修改、处理的过程，目的在于得到业务分析所需范围的数据。

FineBI为用户提供excel仿生式的数据编辑体验，通过数据编辑界面四个部分完成以上的操作。

a. 快捷工具栏区

FineBI封装各种典型的分析场景的操作内容，通过界面操作让用户无需公式也能完成对应的分析。常用的计算有：

日期格式转换：按需选择日期格式，如年、月、周、周数等，共18个日期粒度可选。
条件标签：根据多个维度或指标判断数据类型并给出标签说明；
其他表添加列：同excel的vlookup功能，快速从其他表添加维度或指标；
文本拼接：分组汇总的过程中按照维度把多个文本拼接成一个；
行列转换：类似excel的逆透视功能，将表在一维和二维之间进行转换。
汇总计算：方差、标准差、求和、求平均、最大、最小、记录个数、去重计数、同环比、累计值、占比。

b. 表头操作区

FineBI提供类似excel的表头过滤、排序等操作，用户可以直接在表头进行数据类型的转换、过滤、排序，删减字段，调整顺序等操作。

c. 数据校验区

业务用户对于数据具有很高的敏感度，通过简单的汇总、平均值即可快速判断数据是否准确，是否存在异常值。FineBI在页面下方提供快速数据校验功能，通过点击数据列自动计算该数据列数据的行数、维度或日期去重后的个数、数值类型汇总值、平均值，用于判断数据是否准确。

d. 操作步骤区

传统的excel分析有其明显的数据处理优势，但也存在了明显的弊端，比如操作步骤不可见。FineBI提供步骤管理的功能，可以针对历史操作步骤进行追溯，灵活调整历史操作步骤，解决历史操作不可见的问题。

（2）模型构建能力

在日常的业务分析中，业务常需要使用不同业务模块的数据进行联合分析，例如采购、销售、库存的联合分析。然而不同的业务模块数据往往分散在不同的数据表之中，为了能进行更高效地深度分析，用户需要把这些数据整合到一起，以一种简单、直观地方式来处理复杂和多样的多表数据。

为了解决上述问题，FineBI在分析主题内引入了主题内数据建模的功能，通过找到多张表之间的公共字段来建立关联关系，从而形成数据模型，这种模型化的方法将原本独立、分散的数据集组织在一起，为用户提供了一个一致且完整的数据视图。

通过建立主题数据模型，FineBI为用户带来三方面的帮助：

a. 简单高效配置多表关系：FineBI提供了友好的模型视图界面，用户仅需拖拽数据表，FineBI就会自动识别和依据公共字段建立多表关系，使得模型构建过程既简便又高效

b. 更加灵活和高效的多表分析：用户可以直接拖拽来自不同表的跨表字段进行分析，减少以前繁琐的合并等数据编辑操作的困扰。同时，模型强化了指标的复用性，一次创建，多次应用，提升了效率和一致性。

c. 为分析提供更好的计算性能：当模型在计算时，通过减少参与计算的数据量，提升了分析计算时的性能；此外，通过减少中间数据表冗余，进一步优化了系统性能，为用户提供稳定高效的数据分析体验。

（3）函数计算能力

在数据分析的过程中，针对指标的计算是必不可少的环节。无论是基于已有数据的汇总，还是基于不同维度添加新的计算指标，都需要用户对数据进行指标的计算。

FineBI为用户提供不同层次的指标计算能力，大部分的场景通过FineBI中的快速计算即可完成，对于复杂的场景如多维计算、嵌套视图计算等可以使用FineBI高级的分析函数体系完成。

a. 快速计算能力

为方便用户在数据分析过程中进行指标的计算处理，FineBI 提供了许多快速汇总计算的功能，通过简单地点击鼠标即可完成计算。

针对明细数据进行汇总的场景，FineBI提供的计算方式包含「求和、平均、中位数、最大值、最小值、标准差、方差」；

针对汇总结果进行二次计算的场景，FineBI快速计算支持设置「同比/环比、占比、排名、累计值、所有值/组内所有值、当前维度百分比」。

b. 分析函数能力

用户遇到的较为复杂的分析场景可以通过FineBI提供def(）函数体系解决，学习一个函数即可解决在数据分析过程中遇到的各种问题。可以通过以下两个场景快速了解def(）函数的作用。

① 场景一：某saas企业需要分析客户的续费以及新购情况，希望看每年的产值中历年续费和新购

该场景需要按照客户首次购买的年份对客户进行分组，对比不同分组的客户在每年的销售额贡献。以往的工具需要先在明细数据中计算所有客户的首次购买时间，然后再进行可视化展示，如果需要分析不同类型的产品的客户续费，则必须返回明细数据过滤界面调整过滤的内容。FineBI通过def(）函数计算首次购买时间，并依据筛选条件自动重新计算，无需用户进行二次调整。

② 场景二：TOB企业的大客户分析：每个城市中采购次数大于N或指定时间范围内合同总额大于N的客户分布情况。FineBI通过def(）函数可以指定计算维度，实现跨维度的指标计算，比如该场景下计算每个省份中首单金额大于N的客户合同总额；计算每个省份中大客户数大于10的城市个数等等。

（4）图表可视化

数据分析的过程中，借助于图形化手段，能够清晰有效地传达与沟通信息。FineBI的可视化分析，基于著名的图形语法（The Grammar Of Graphics）设计改良，由此为用户提供了无限的图表类型组合以及无限的属性映射效果。

无限的图表类型组合：FineBI摆脱了图表类型对可视化效果的限制，而代之以各类形状。形状包括：‘自动’ ，‘柱形图’，‘点’，‘热力点’，‘线’，‘面积’，‘矩形块’，‘饼图’，‘文本’，‘填充地图’，‘漏斗图’，‘仪表盘’，在同一个图表组件中可以组合成丰富的可视化效果。

无限的属性映射：FineBI支持不同指标采用不同的属性映射，颜色，大小，提示，标签，均可自定义效果，因此用户可以将任意多种图表类型进行组合显示，并单独设置各图表的属性。

（5）OLAP分析

OLAP（联机分析），可实现改变维度层次，变换分析的粒度的操作，达成深入分析细节提炼数据信息的目的。FineBI中提供的OLAP分析功能，通过轻量配置即可进行钻取、联动、跳转、筛选等交互式分析。

钻取

FineBI提供钻取功能，可以让用户在查看仪表板时动态改变维度的层次，它包括向上钻取和向下钻取。比如可实现：查看省份数据时，可下钻查看到下方具体城市的数据。

联动

FineBI支持设置默认联动，该模式下用户的分析组件存在数据关联关系，组件之间就可以产生联动效果，并且触发联动的区域会高亮显示。

跳转

用户经常通过跳转操作进行多个关联主题的分析，FineBI支持跳转并且支持对将要跳转到的组件传递参数值进行过滤。

过滤

FineBI提供了多种多样的过滤组件，实现不同场景下的过滤诉求。通过FineBI的过滤组件可以快速实现以下效果：

支持通过绑定多个表的同一个字段，实现对无直接关联的数据表的同时过滤；
支持自定义控制范围，实现仪表板中部分组件过滤效果；
支持基于当前时间设置动态时间，根据当前时间自动更新页面默认过滤值；
支持预过滤和排序，过滤组件内只显示需要的候选值；

（6）数据解释

随着技术的进步，一些提升能力的技术被应用于数据分析的工作当中，使得用户的数据分析工作更快、更高效、更准确。“数据解释”是此类技术中被广泛应用的工具或技术之一。

数据解释的作用是结合上下文分析用户所选的数据，并生成导致该数据的主要影响因素，更快更准确的辅助用户完成数据分析。FineBI也为用户提供了数据解释功能。

在FineBI中，用户可以随时点击图表或表格中的异常数据，系统将自动生成导致该数据的主要影响因素。此外，FineBI还支持用户自定义解释的维度，并根据自定义的维度进行数据解释。通过数据解释的辅助，资深的业务用户能更充分、更快速地利用自己的数据；而能力相对较弱的业务人员也可以快速进行更深入的数据分析。

5、便捷的协作共享能力

数据协作，指内外部成员通过共享数据信息，对数据进行修改、新增等操作，完成数据的查看和确认，发挥数据价值的过程。只有数据在企业内的关键角色、关键部门之间流通后才有可能实现数据资产到企业价值的转变。

FineBI为用户提供协作共享能力，方便用户便捷地实现团队内的编辑协作、空间共享，以及团队外的数据结论共享。

（1）协作

用户的数据分析需求并不是独立的，很多场景下需要团队配合基于业务主题进行数据分析分析，也存在用户需要数据或 IT 团队配合进行数据验证的场景。FineBI针对此类场景提供了主题协作的功能，可以将一个主题内的数据集、文件夹一次性分享给其他用户进行查看或者编辑，解决用户需要针对数据表或仪表板进行多次协作的困扰。

同时FineBI支持在协作主题中，进行多人同时编辑，实现真正的共同分析，高效协作：

此外FineBI还支持文件夹的协作，可以实现创建团队空间的效果。

（2）共享&发布

协作是管理员先分配权限，设置允许协作的范围，然后在允许范围内用户自由进行编辑或查看的协作，多是团队内使用。而发布共享是用户将仪表板或数据集发布到公共空间，然后由管理员或次级管理员进行权限配置，设置允许查看使用的用户范围，多面向团队外的分享查看场景。

FineBI提供两种发布共享的方式：

方式一：公共链接分享

FineBI支持创建仪表板的公共链接并设置时效、验证密码，用户获取公共链接后无需登录系统，即可快速查看仪表板。在内外部会议时，与会成员通过公共链接快速访问；非企业内人员查看，如供应商针对某些订单的查询。

方式二：发布仪表板

FineBI支持将开发好的固定看板挂出到平台目录，管理员分配权限后，有权限的用户可自行查看；支持用户将常用的数据发布到公共数据空间中，管理员设置使用权限后其他用户可引用进行二次分析。

（3）版本管理

FineBI V6.1 提供主题版本管理的功能。在同主题中，允许存储五个不同的版本。用户可以根据需要，保存多个分析内容版本，配合“保存、更新”实现安全发版。

（4）多屏应用

世界已经改变，单一时间线的信息接触已经彻底碎片化，手机、电脑、电视、Pad、LED等等已经形成了信息互通、信息共享的多屏时代。FineBI 的仪表板除了可以在 PC 端查看之外，还可以在移动端，如手机、pad 端进行查看，让最终用户可以不通过 PC 就可以方便地用手指触摸的方式浏览查看系统中的模板。FineBI支持的查看的方式也有很多种，包括数据分析App、微信、钉钉、手机浏览器、飞书等。

（5）轻应用发布

当用户遇到以下场景时，可以使用应用封装插件解决需求。模板内容层级较多时，需要做分页/分层设计来实现几张属于同一业务/分析主题的下的模板组合查看，不用再去目录结构里分开查看。通过「应用封装」可以将模板搭建简单的业务应用，并通过导航结构组织起来。让应用拥有产品形态，方便后续进行应用复用、落地、推广、评价，实现应用市场生态。

6、高效的数据消费能力

数据分析的最终目的是对数据进行消费，让数据及时发挥价值，因此需要让用户更高效地触达用户。针对用户获取数据的两种方式，FineBI分别进行了功能设计。通过数据预警模块让异常数据“主动”触达用户；通过数据门户模块让用户自定义核心指标看板，高效获取关注的数据。

（1）数据预警

风险管控、重点指标监控越来越成为现代企业的关注重点。当关键指标出现明显异常值时，需要将风险信息及时传达给业务负责人，进行有效风险预警。FineBI提供数据预警功能给予用户更高的自主权，所有用户可直接对自己关注的重点指标创建预警，并选择推送其他用户；支持设置邮件、微信等多个平台推送预警信息。

预警通知仅是获取风险信息的第一步，创建者需及时分析数据异常原因并做出整改。FineBI的预警平台内置预警处理中心，实现对预警事件待办处理流程的监督，预警事件有迹可循；内置可视化看板，帮助用户分析预警任务的历史触发情况，为预警值调整提供依据。

（2）数据门户

随着仪表板数量的增加，用户检索关键仪表板耗时增加，获取关键数据的成本直线增加。FineBI提供千人千面的数据门户中心，用户可以根据自己关注的内容自定义个性化首页；提供公告栏、报表动态等模块，让用户高效获取仪表板上下线、修改变动等信息，降低沟通成本；提供“我的收藏”、“最近访问”模块，快速定位跳转对应页面。

通过FineBI提供的丰富的内置模块，用户可以通过拖拽内置模块和关注的仪表板组件，实现5分钟搭建全新首页。

（3）分析文档

用户制作仪表板后，有时同时会产出分析报告，但是当前的仪表板只能展示最后的图表样式，想要根据计算过程向其他人说明数据的可信性就比较困难。或者在制作仪表板后要在重新制作分析报告，耗时比较久。此时可以使用该功能，在分析文档中使用文字、图表、图片等多种元素进行展示说明，形成数据分析报告。

（4）演示模式

分析主题中的仪表板和分析文档，可制作成汇报的形式，分享主题后，使用链接直接进行演示汇报。进入演示模式，可全屏展示分享的内容，提供沉浸式报告展示体验。

PART.2 六大企业级保障

企业数据分析平台的搭建除了需要赋予用户数据分析的能力以外，还需要为用户提供稳定安全的环境。FineBI从技术、引擎、权限、安全、用户运营、运维工具六个维度为企业的数据分析系统提供保障。

1、技术框架

FineBI是B/S架构的纯JAVA软件，其体系结构如下图所示：

核心分为三部分：

部署环境：支持本地化，容器化，云原生多种部署形式，适应企业各种环境的部署需求。
运维能力：FineBI的企业级运维能力，支持资源隔离，支持设置业务优先级，自动化故障处理，故障预警自愈，支持健康检测，支持多项目管控等系统稳定需求，减少运维成本。
计算引擎：针对spider（抽取）引擎和实时引擎分别进行优化，满足企业对实时的数据进行分析或对历史数据进行数据分析的性能需求。

2、高性能引擎

无性能，不数据。无论是大数据还是小数据，都必须有高性能做支撑。FineBI在产品的稳定性，以及并发数、大数据量处理上，都有着绝佳的表现，这都归功于FineBI所采用的性能处理方案。通过下图可以查看FineBI在用户仪表板查看、分析过程编辑操作以及底层数据更新上的性能表现。

FineBI V6.1支持存算分离的部署方案，使得底层引擎具备更强的性能，更好的扩展性和更优秀的稳定性。

更优秀的稳定性：BI应用和引擎分离，宕机互不影响。服务宕机自动恢复，引擎服务可以做到1分钟快速恢复；
更好的扩展性：支持k8s部署+存算分离架构，算力不够加节点，存储不够加磁盘；支持一键扩容，查询性能基本线性增加；
更强的性能表现：支持读写分离，更新不影响查询性能；拥有更优秀的性能表现，针对面向复杂计算的DEF函数、主题模型、过滤层级等功能有专项优化；引入共享存储，避免文件同步时间。

3、用户权限

数据泄露的顾虑是阻碍企业数据应用推广的重要原因。在解决数据安全隐患的过程中存在三道门槛。一，企业内多个业务系统用户的互通以及用户登录认证方式的互通，保证企业内用户信息的准确性；二，员工归属于多机构、多业务线，权限交叉组合的分配，需要保证权限配置的准确；三，多层级、多部门的不同权限要求随着用户数量的增加，配置的工作量急剧增加。FineBI通过权限载体，权限实体，权限类型的交叉组合，解决企业的信息安全问题。

FineBI的用户和权限体系有三个优点：

多平台用户统一：提供多种用户同步方案，实时同步OA平台用户信息，职务变更、员工离职自动同步，无需担心权限泄漏；LDAP、HTTP、单点登录等多种认证方式，打通多个平台的认证方式，减少重复登录。
全方位细粒度权限覆盖：权限载体、权限实体、权限类型交叉组合，满足企业级应用场景下多机构、多业务的复杂权限组合的管理需求；查看、导出、编辑等权限操作组合，满足各种情况下权限精细化管理的需求。
低成本权限方案：权限复用、分级授权，在满足权限管理要求的情况下同时减轻企业的权限维护的成本；权限配置一键导出，在数据安全审计日益严格的背景下快速满足权限审计需求。

4、安全管理

除数据安全外，系统的安全性同样重要。为保证企业系统的安全，FineBI着重在安全性上发力，从修补漏洞和主动防御两个方面去提升应用安全。

数据脱敏：企业需要对某些敏感信息（比如，身份证号、手机号、卡号、客户姓名、客户地址、邮箱地址、薪资等等）通过脱敏规则进行数据的变形，实现隐私数据的可靠保护。FineB通过不同用户区别脱敏；按血缘传递脱敏规则；不影响指标计算；导出与查看区别设置四条原则确保脱敏更准确。

全局水印：支持在BI所有预览数据的页面添加水印，解决通过截屏方式泄露数据的问题。用户可以自定义水印的内容和样式，支持根据登录用户信息显示不同的水印内容。

除此之外，FineBI还提供安全防护功能，可以实现上传文件进行校验，请求cookies强化，针对IP或用户名的控制访问频率、SQL防注入等安全防护行为。

5、用户运营

数据分析系统的搭建核心是为了让用户能进行数据分析，并发挥出数据的价值，因此用户运营非常重要。在以往企业推广的观察中发现，企业在用户使用推广上会存在三类难题，第一类难题是用户上手学习困难；第二类问题是企业内用户状态识别困难；第三类问题是出现问题无法及时得到帮助。FineBI提供“用户中心”模块辅助企业管理员推广系统。

FineBI为分析人员提供0-1-N的成长学习资源；为管理员提供系统建设推广的资源，比如需求管理、活动举办、产品升级等教程。在系统上线的过程中，管理员可以通过FineBI提供的系统活跃数据看板，识别数据分析种子用户、流失用户，方便采取推广行动。此外，FineBI内置帮助文档与技术支持服务通道，使得系统内用户的问题快速解决。