Quick BI和ADS（Analytics Database Service）虽然都在阿里巴巴云生态中扮演着数据分析的角色，但它们服务于不同的目的，且在功能定位和应用场景上有明显的区别。因此，简单地将Quick BI中的数据集等同于ADS并不准确。下面，我将分别介绍Quick BI的数据集和ADS的概念、功能以及它们之间的关联与区别，以提供一个全面的理解。
Quick BI的数据集
Quick BI是阿里巴巴云推出的一款高效、易用的商业智能分析工具，它旨在帮助用户快速搭建数据可视化仪表板，进行数据分析和展现。在Quick BI中，数据集扮演着数据模型的角色，它是数据源经过处理和组织后的结果，用于支撑报表和仪表板的创建。
数据集的定义：数据集是基于数据源创建的，它可以是简单的SQL查询结果，也可以是经过复杂计算和聚合后的数据视图。数据集的设计允许用户预处理数据，如选择字段、过滤数据、创建计算字段等，从而为最终的分析报告或仪表盘提供一个干净、结构化的数据源。
数据灵活性：数据集提供了高度的灵活性，用户可以根据分析需求随时调整数据的呈现方式，无需直接修改底层数据源。
数据消费：数据集简化了数据消费过程，非技术用户也能轻松地在Quick BI中拖拽数据集字段，快速生成报表和仪表板。
ADS（Analytics Database Service）
ADS则是阿里巴巴云上的一种大数据分析服务，它专为大规模数据分析和处理而设计，提供了高并发、低延迟的在线分析处理（OLAP）能力。ADS基于Greenplum数据库技术，是一个分布式、并行处理的关系型数据库管理系统，适合处理PB级别的数据仓库和复杂查询。
核心功能：ADS的核心优势在于处理大规模数据的能力，支持实时数据导入、复杂SQL查询、高并发访问等。它为用户提供了一个高性能的分析平台，特别适合企业级的数据仓库应用和复杂数据分析场景。
数据存储与处理：ADS不仅存储数据，还支持数据的清洗、转换、聚合等预处理操作，但这些操作通常在数据加载或通过SQL查询时执行，与数据集的即时构建和调整有所区别。
应用场景：ADS常用于企业内部的大数据平台建设，支持BI分析、数据挖掘、实时报表等多种业务场景，为决策支持提供强大的数据支撑。
数据集与ADS之间的关系
虽然数据集和ADS在概念和功能上有所不同，但它们在实际应用中往往是相辅相成的。在Quick BI中，数据集可以基于ADS数据源创建，这意味着用户可以利用ADS的强大数据存储和处理能力，通过Quick BI进行数据的可视化展示和进一步分析。
集成使用：用户可以将ADS作为数据仓库，存储和管理海量原始数据。然后，在Quick BI中创建数据集，通过连接ADS数据源，执行SQL查询或使用ADS的高级分析功能，提取所需数据，构建适合分析的数据模型。
互补优势：ADS侧重于数据的存储、管理和大规模处理，而Quick BI则专注于数据的可视化展现和快速分析，两者结合，使得数据分析流程更加高效和便捷。
总之，Quick BI的数据集与ADS虽然在某种程度上都能看作是数据分析的基础，但它们在云计算生态中承担着不同角色。数据集更偏向于数据的整理和展现层准备，而ADS则聚焦于数据的存储和高性能处理。将这两者有效结合，可以极大地提升企业数据价值的挖掘和应用能力。