数据可视化工具的优点是低成本高产出，便利快捷，但是其短板也很明显，一些个性化的需求无法实现，诸如页面样式，组件间的控制之类的......与之相比，页面样式还可以忍一忍，可以迁就，但是组件间的控制，配合等等就让人无法忍受了。因为即使页面样式无法满足，对于业务没影响的话，一般来说，人们都会迁就，但是如果业务都无法满足，那就无法忍受了。
比如说页面组件的随意布局，组件之间的随意控制等等这些基本都是数据可视化工具的弱点。对于数据可视化工具而言，只能实现一些简单的维度查询，而对于一些非常复杂的多维度查询，基本就无能为力了。
那么对这种需求，难道只有人工开发才能满足？难道就没有一款数据可视化工具能够展现多维度查询那种奇妙的美？这个不得不说分体式BI这门技术，让组件可以随意的布局，更可以让组件之间随意的控制。
例如上述的，用户可以输入各种维度的条件，然后进行各种各样的排列组合，从而形成各种各样的多维度查询。而作为其中的数据展示SQL：select date_format(open_date, '%Y-%m-%d') as open_date, sum(bid_amnt) as amt from company_proj_detail where dept = ? and is_government = ? and proj_type = ? and proj_position = ? and bid_type = ? and company_type = ? and money_type = ? and (open_date between ? and ?) group by open_date。竟然可以有这么多的查询条件，而更加关键的是，竟然可以智能化的根据我们前面所选择的，进行智能化的排列组合，而这恰恰是分体式BI技术的一个典型的应用。
而这些都是通过可视化进行配置的，这也让分体式BI这种控无止境的一个技术点，极大的降低了入门门槛。
这就是分体式BI其中的一个魅力点，化繁为简，让一切得以变得简单。而我们看到的这个最终画面，其实就是通过各种配置而来，而这些恰恰使用了将分体式BI实现的云蛛系统，简简单单，拖拖拽拽，一切就可以了。
