企业的经营，无论大小，都离不开数据的支撑。由于需要数据，因此必须检索数据。谁将检索数据以及如何检索数据？可能是销售人员使用Excel检索数据，DBA可能正在检查生产数据库，或者数据开发人员可能正在编写SQL或从数据仓库中获取程序。作为一名多年从事数据相关工作的开发者，曾饱受“临时数据抽取”之苦。这里总结一下这些年访问数据的一些方法（更多的是有自己数据团队的公司），大致包括以下几个方面：固定报表；联机分析系统；自助分析系统；自助服务访问系统；临时数据提取要求；fixedreport固定报告是获取数据最常见和最简单的方法。通常，需求方在调研数据后形成固定的数据报表需求，然后提交给数据开发团队，由数据开发团队安排资源实施。报告形成后，定期更新数据。报表一般通过WEB界面呈现（自行开发或使用开源），也有部分每天定时通过邮件（Excel）发送。OLAP系统然而，需求方的数据需求并不总是固定的格式。他们希望从所有可能的维度去挖掘数据，因为很多时候，他们自己一开始并不知道自己想要的最终数据。这时候，依靠固定报表显然不能满足需求。OLAP系统开始发挥自己的长处。数据开发团队根据业务和数据在OLAP系统中设计了相应的CUBE，并定期更新。需求方可以根据OLAP系统中设计好的CUBE来选择查询的维度。、指标、条件等，进行探索、分析和查询。一个更好的OLAP系统需要依赖以下几个方面：一个正规的数据仓库模型（事实表，维度表），一个好的OLAP引擎，以及Nice的OLAP前端工具。为了进一步减少数据开发的工作量，自助分析系统让需求方更加自助自主地完成一些数据检索。用户可以自行上传Excel和文本，访问数据仓库的数据，访问自己的数据库数据，自建模型（相当于定义Cube），进而对数据进行探索和分析。此外，该系统也适用于没有数据开发团队的小公司。慢慢地，自助门禁系统又遇到了问题。OLAP系统和自助分析系统都需要定义CUBE，而CUBE对数据模型（事实表、维表）有一定的要求。对于一些数据需求，很难固化成一个数据模型来支持查询。一开始直接提供SQL接口供需求方提交SQL查询，但问题是他们对SQL不是很在行，即使会，提交的SQL执行性能也很成问题。因此，我想增加一个功能，让需求方只对接口进行操作，后台会根据接口操作转换成SQL执行。这个问题看似简单，但是我想做的事情更加灵活和简单。数据开发人员配置自助访问模板。模板的核心由一段SQL和一些变量组成。变量分为三种类型：维度、指标和常量。数据开发者定义模板后，需求方可以在自助取数任务页面使用该模板提交取数任务。在抓取任务页面，常量为必填字段，维度和指标可以随意组合选择，也可以添加过滤条件。选择后，后台会根据任务条件替换模板中的变量，生成SQL，生成结果供下载。这个过程更像是一个动态的虚拟CUBE。虽然离线运行SQL并生成结果需要一段时间，但它更灵活并且收到了更好的结果。临时数据抽取需求虽然我们为满足数据检索需求，减少数据开发工作量做了很多努力，但仍有少量需求需要数据开发人员完成。其实靠平台化、系统化、自动化解决80-90%的数据需求已经很好了。
