前段时间，和一个IT科技部的朋友聊天，他向我抱怨：

自己进公司3年了，月薪还不到1万，而刚来半年的同事，最近却因为在一个项目中，为公司一次性多创造了500万的利润，直接被提拔为部门主管，月薪涨到了2万，还被老板指定负责下一个新项目……

我问了问原因，因为涉及到企业数据管理，他自己做的报表并不能让老板看出业务的变化，一团团的堆在那里，而且数字化转型说了好久了，企业的数据结构一点变化都没有，ERP和Excel都能成为数据中心，这不是在搞笑么？

这种报表乍一看还不错，但是真的没有什么用，对人和对企业都是浅尝辄止。那个新同事，python，R，专业的报表和BI工具都用上了，简直就是把自己当作大数据平台架构师，能不厉害吗？

来看看他的报表可视化展示：

你是领导，面对这两个，你选谁？其实还真不是可视化的问题，有过经历的人都知道，管理层其实对可视化没有特别多的追求，符合审美就行，但是对于数据逻辑可是非常的看重。

一旦有了这种报表，那就意味着公司的整体数据架构都在改变中，企业的一整套数据流程也是越来越规范，而且数据都是实时准确更新的，何乐而不为？

其实作为一个经验丰富的人，我深刻的感觉到，诸如我等在传统企业的BI这一代，真的没有太多技术积累，数据仓库+报表+SQL陪伴了10年，新人在3年就可以走完你15年的历程，没有多少好炫耀的东西。

大数据技术一日千里，报表或者BI一线管理者不能不熟悉hadoop、MPP、流处理，虽然无法做到精通，但至少在道上需要搞清楚，能做规划，不被忽悠，这是基本要求。

现在抛给你们一个问题：大型企业如何在公司级数据整合、数据治理、数据运营中把握好业务和数据的关系，逐步实现智能化转型？

数据底层梳理：建立企业的数据体系，这算是根基

数据处理（数据清洗）：ETL也算一种，脏数据、无用数据是不需要进入企业数据仓库的，提升数据质量

数据建模：这一块就涉及到很多技术和架构问题了

数据展示：报表、BI、可视化、大屏、移动端

既然文章开头是讲数据展示层，就来讲讲这个吧，在所有的准备工作都做好了之后，你能做的就是将数据库接入到报表/BI产品中，然后进行分析。

那么如何挑选报表产品呢？

你首先需要考虑你的汇报对象是管理层，或者是外来的访客，一定得要在第一时间把有价值的信息展现出来，并且你要能确保这些分析维度都是和最关键的业务有关的，并且真的能从数据到业务。

比如阿里马总的商业智能团队，那可能是全世界最好的BI团队，所以不要以为人家都是在胡说，其实背后都是有数据指导的。

对报表或商业表格实施团队而言，从基层单位需求调研开始，采集原始数据或素材，听取生产一线意见，需求分析后，开始深度需求挖掘。需求阶段认真用力，不放过任何疑点，后期编码测试，才能省时省力。

偏题了，如果回到公司内部，不仅小白能上手，减轻IT和业务之间的沟通成本，还能做出自己都满意的可视化（很多人自己都不能说服自己），应该选什么工具？

我觉得报表这种应该结合数据库，应该更加自动化一些，做成系统，而不是各种邮件抄送，Excel适合打辅助。

再后来，发现了Tableau，挺适合数据分析师试用，而且作为国外BI的老大，当时是准备用这个对企业进行数字化转型的。不过Tableau能用的场景有限，一些基础的复杂的中国式报表无法实现。于是我就放弃了，就找到了FineReport。

进度表

用了一段时间后发现，它小到填报、查询、部署、集成，大到可视化大屏、dashboard驾驶舱，应有尽有，功能很强大。最重要的是，因为这个工具，整个公司的数据架构都可以变得规范，下一步就是构建企业的大数据平台了，人工录入？不存在的！光脚的日子一去不复返了。

而且它是java编写的，支持二次开发，类Excel的设计器，无论是IT还是业务，上手都很简单：编辑sql优化、数据集复用简直都是小case，大大降低了报表开发的门槛。

在企业中被关注最多的数据安全方面，FineReport支持多人同时开发同一套报表，并通过模板加锁功能防止编辑冲突；通过数据权限控制，保障数据安全。

最后，再来说说它的可视化吧，其实它并不能算是一个可视化工具，可视化只是一个它的功能模块罢了，但我可以保证，这绝对不输python，echarts等。

当然，还有一个FineBI，也是一种数据分析的工具，能做复杂报表，也能和FineReport配合使用，更适合业务人员，下次再介绍吧。

总结

大数据分析业务上，新的业务形态和模式需要了解，因为只有把握业务才能把握住方向，技术不能脱离业务，技术更要能主动推动业务，大数据可视化绝对不是技术的狂欢，两者需要相辅相成。

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