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在項目的實際應用中，接入數據源后，關系數據源中的基礎表，可能屬于不同的業務邏輯。比如，數據源下有20張基礎表，其中10張是人力資源數據相關的表，另外10張是產品銷售相關的表。根據實際業務需要，可以將這些原始數據庫基礎表，按業務邏輯重新定義組裝成業務對象（邏輯表），以供相關人員使用。比如上述情況，通過設置不同的表關系，使用業務主題對表字段進行自由組合，分級分層的將人力資源相關的10張表重新封裝成“人力資源”主題，產品銷售相關的10張表重新封裝成“產品銷售”主題，將這兩個主題提供給不同業務人員使用，這樣會更加便于查詢。拖拽原始表重新封裝成主題的工作，一般都是由技術人員完成。
因此在數據接入后，我們就要對數據進行管理入加工。要做到由業務用戶自行組織寬表，語義模型是構建動態大寬表的前提，我們需要有語義模型（語義模型是指能涵蓋整個倉庫或者分析范圍的的邏輯視圖）的支持。只有具備了全倉庫建模后，業務人員才有可能構建自己分析的模型。此語義模型在smartbi中叫業務主題。
業務屬性是組成業務對象的最基本元素，相當于表中的字段。
業務對象是構成業務主題的基本元素。業務對象可以嵌套業務對象，除了第一級業務對象，我們統稱為“業務子對象”。業務對象可以從左側拖拽表進來，也可以新建。
可選資源區：該區主要列出了業務對象和業務屬性使用的資源。
業務主題設置區：該區主要進行業務主題包含過濾器的創建、修改和刪除。
屬性區及表關系視圖區：該區主要進行業務對象和業務屬性的設置，以及成功創建業務主題后顯示該業務主題中各表間的關系視圖。該區默認顯示的是屬性區，可通過“業務主題設置區”左上角的頁簽來切換到表關系視圖區。
亮點：
l 使用業務主題還可以對表字段進行自由組合，分級分層，更加便于查詢拖拽。
l 業務主題是針對業務的一個概念，它將同一數據源中屬于同一個分析主題的表或表中的字段組合在一起，為進一步的可視化數據集提供基本元素，主要應用于可視化查詢、即席查詢、透視分析的操作。目前還可以用于自助儀表盤的制作。
l 數據的整合和處理，使用語義模型（業務主題）來滿足大型企業自助分析的要求
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