在整个商业智能BI分析报表制作过程中，大量的时间损耗主要集中在数据查询、大数据量的返回，以及基于大数据量下的前端聚合函数、条件表达式的时间损耗上。
数据可视化 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台所以，商业智能BI分析报表的优化首先要解决的就是在数据库服务器上的查询效率，SQL 的结构要合理、底层数据模型的结构要合理，这是SQL层面的优化，更是数据模型的优化。同时，减少商业智能BI分析报表中数据的返回量，减少网络带宽的消耗，数据返回量小了，最终到前端聚合和渲染的速度也会加快。这样整个从查询到返回到展现的时间都会大大缩短。有的朋友说，用户就是要查询大量的数据展现在商业智能BI分析报表上怎么办，还是按照刚才的四个点去分析。第一，通过设置合理的联动查询条件，逐步减少数据量的返回。第二，通过设置分页将查询分散在每一次与Server 的交互上，也可以减少数据量的返回。第三，提前将能够聚合的数据逻辑在服务器端完成，将计算前置，或者使用列式数据库或者分布式计算来减少查询阶段的时间消耗，都可以实现纯二维报表的优化。数据可视化 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台当然也有朋友说使用C/S架构的商业智能BI工具是不是就可以解决这个问题。C/S架构的原理是Client 客户端和Server 服务器端的架构，将数据加载到本地电脑内存来计算，在性能和效率上比B/S架构确实要快很多。但C/S架构的商业智能BI工具就意味着需要在每个用户的本地电脑上安装一套客户端软件，有多少用户就需要安装多少，并且在程序升级方面需要单独独立的升级，不太适合大批量的用户。与C/S架构的商业智能BI工具不同，B/S架构中用户只需要通过电脑上自带的浏览器随时访问报表，所有的程序升级都是在服务器上一次性升级就可以完成。不过还是要明白，B/S架构和C/S架构没有孰优孰劣，只是在不同的场景下各有优劣。
