在数据分析领域，“数据共享机制”与“透明机制”至关重要。让我们来设想几个场景：

1）领导安排公司员工做一个分析，做完之后，领导查验时员工怎么跟领导讲清楚结果的来龙去脉？领导能不能察觉到数据处理方式和业务逻辑是不是匹配正确？

2）公司做的销售团队的提成统计，销售人员怎么了解统计规则，怎么知道数据统计方式是不是正确的？

3）经营分析会、月度会议、数据汇报时，领导或者第三方部门对某数据提出质疑：“为什么A这里的数据和B的数据不一致？为什么平时这个数是C今天变成了D？为什么这个数据指标这么高？”......该怎么给他们解释这个数据是怎么计算的、数据处理逻辑是否合理、汇报的数据质量是否足够高？

一、传统工具“数据共享机制”的困境：

就拿Excel等传统分析工具来说，excel是没有历史记录的。上一步做了什么，下一步做了什么，无法从分析界面中直接看出来。只能依靠分析者的记忆或者公式来提醒。

这样容易造成：

对于使用sql语言或者python代码的专业的数据分析师来说，可以通过代码来表述数据处理过程。但门槛使然，这种方式不仅是对分析者的考验，对查看者也有一定的要求。

二、九数云BI的数据共享机制

九数云通过“分析步骤+分析详情+血缘视图+标记数据+数据诊断+团队分享+评论”等数据共享机制，不仅能实现分析过程透明，也打破了分析者与查看者之间的信息透明壁垒，有利于团队协作，让数据可视，可预览，可溯源。

具体实现：

1）分析步骤

分析的基础是对数据的处理，九数云采用“数据分析步骤”的方式，流程化记录所有的分析过程，强调分析过程。每一步都可以随时查看，每一步操作都能预览结果并随时修改。这有利于我们自己检查和他人检查分析过程是否存在问题，也有利于介绍我们的分析思路和逻辑。

目前九数云包含了筛选、分类汇总、新增字段（函数）、排序、左右合并、上下合并、字段类型转换、字段重命名、行列转换、删除重复数据等分析步骤，通过组合可以解决所有你能想到的分析场景。

2）分析详情

可以快速预览分析表中各分析步骤的处理详情，核查计算方式是否符合要求。

3）血缘视图

随着时间的拉长与使用的深入，数据与数据之间，表与表之间会构成非常复杂的血缘关系。稍微复杂一些的报表，数据父子格关系总是“剪不断理还乱”。九数云数据血缘分析视图，在BI的功能场景下，支持用户自由的创建表，自由的预览血缘关系。

在整个项目中还查看所有表之间的关联，方便从表格层面快速找到数据。

4）字段溯源-来源步骤

快速找到某些字段的计算来源或者关键指标的计算节点。

5）标记数据

使用九数云进行统计计算时，可能会出现实际和预期相差较大的情况，很多用户反映没办法快速从庞大的数据中找到问题的根源。这个时候可以使用“标记数据”功能。

6）数据诊断

九数云「数据诊断」功能，可以对处理后的某条数据直接溯源至原始明细数据，帮助用户判断数据处理过程中是否存在问题。

7）团队共享+二次编辑

加入团队

当你需要将分析结果汇报给某些组织或个人时，可以加入到一个团队里，之后团队里的每个人都可以查看分析表和仪表板的信息。这是专属于团队内的数据共享机制。

二次编辑

当光用肉眼查看分析过程不易判断其准确性时，其他人还可以对汇报人的分析表进行二次编辑。

二次编辑的过程不会影响到汇报人的计算。非汇报人可以编辑过程中的任一步骤，快速的进行例如筛选条件调整、汇总类的计算，来核查中间步骤的数据准确性，也可以在中间或最后插入步骤做其他的分析结果验证。

8）评论

九数云BI通过分析步骤、分析详情、血缘视图、字段溯源、来源步骤、标记数据、数据诊断、团队共享+二次编辑、评论等数据共享机制，实现了企业和团队的数据共享和数据透明。