我是一位开发工程师，日常工作涉及数据平台的搭建与维护，近期体验了Quick BI深度体验任务（https://help.aliyun.com/zh/quick-bi/quick-bi-deep-experience-task），以下是我的技术视角评测：
一、数据集成与建模能力
1. 数据源接入
好用功能：本地文件快速建模
通过Excel上传直接生成数据集的功能，解决了临时数据分析场景下的数据源接入痛点。系统自动识别日期格式并建议字段类型，对非结构化数据的处理效率较高。
存在问题：
- 无法直接关联多个Excel文件建立数据关系
- 上传大文件（>100MB）时响应速度较慢，建议增加异步处理机制
二、开发友好性评测
1. 开放平台API
好用功能：报表嵌入与权限同步
通过OpenAPI将Quick BI报表无缝嵌入企业内部系统，支持与企业账号体系对接。接口文档清晰，示例代码覆盖Java/Python等主流语言，降低了集成成本。
建议优化：
- 增加更多维度的API权限控制（如接口调用频次限制）
- 提供实时数据推送的WebSocket接口
三、技术架构与性能
1. 计算引擎
评测结果：
在10万条烟草订单数据场景下，仪表板交互响应时间约0.8秒，支持50+用户并发访问。实时计算能力满足中小规模企业需求，但复杂SQL查询时CPU占用率较高（约75%），建议优化分布式计算调度策略。
四、运维管理体验
1. 资源监控与成本控制
好用功能：空间资源分析
通过【资源分析】模块，可实时查看各工作空间的存储/计算资源消耗，支持按用户/部门生成成本分摊报告，便于进行资源配额管理。
存在问题：
- 缺乏自动预警机制（如存储空间阈值提醒）
- 资源使用数据仅保留7天，建议延长至30天
五、安全体系
1. 数据保护机制
评测建议：
- 现有行级权限控制需手动配置，建议增加基于标签的自动权限继承功能
- 支持与企业密钥管理系统（KMS）集成，实现数据加密存储
六、总结与推荐
工具定位：企业级智能BI平台，适合中大型企业构建数据中台（官网：https://help.aliyun.com/zh/quick-bi/）。
技术亮点：
- 完善的API生态体系
- 多租户资源隔离设计
- 智能缓存优化策略
