32岁领导的忠告:别把报表不当回事,早点放弃Excel才是出路

文 | 商业智能研究 2020-12-21
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现在大数据还有前景吗?我将以自己的亲身经历,告诉你们答案。

以前搞大数据的,随便会搭建个hadoop就叫大数据工程师了,现在不行了,需要掌握的工具越来越多,大数据的工作也被逐渐分解到不同的数据岗位上,这是一件好事,优胜劣汰。

我是某大公司的女BI工程师,平时既做报表,也做数据分析,数据就是我最好的朋友,拿着挺高的薪水,貌似这是一份很好的工作,可是我却对上班打不起劲,甚至多次萌发了辞职的想法。

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算是IT人,也算是业务人,学过一些编程,做过整个公司的财务报表,也对报表开发略知一二,和研发沟通毫无压力。就企业的数据管理来说,在我看来,只要做好了报表和基础的数据梳理,产生效果就是时间的事了。

部门虽然叫数据管理部,但好像做的事情更多都是算数……是的,我们60%+的时间和精力都耗费在各种常规的or临时的算数上面了,我们是数据时代的流水线工人。

目前大数据工作,更偏向于指从事大数据平台开发的岗位,这些岗位的人并不是很多,但大数据分析一旦拆解下来,就会和数据分析师、报表/BI工程师产生关系了,先不考虑是不是sql取数机。

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数据产品的重点应该在产品,而不是数据,这点已经没有什么好争论的了,你看下面这3种和数据相关的岗位,业务分析与分析工具占了很大一部分,这也可以看出其重要性。

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企业在数字化转型时,不可避免的涉及到业务与管理的转型,我们可以通过一个规划的IT应用来满足相应的业务功能,提高业务需求的的快速实现能力,或者直接让业务自己分析数据。

就拿报表平台来说,不存在最好的,只存在合适的。业务人员屁股决定脑袋很正常,但无论报表做的多急,报表团队还是要注意控制节奏,因为大多数企业,业务人员提报表需求没有成本。

你让业务人员自发减少需求是不可能的,到了一定阶段,你做的再快,也无法带来满意度的提升。

1、杂货铺阶段的报表

很多小公司的报表都在这个阶段,基本上一个Excel就能搞定,没有IT和研发,只有业务人员如财务、销售经常加班做,只是简单地堆砌填充各维度的数据,看上去毫无重点,更难以有任何结论。

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2、进阶化的报表

这阶段已经不仅仅局限于Excel了,企业也发展壮大了,ERP说不定也有了,Excel报表也开始讲究动态可视化了,数据指标也更为丰富。

但还是有一些问题:

仅展示数据,想对数据进行解读,必须额外处理

数据指标虽然有,但缺乏合理的归类整理和关联关系

数据源难找,修改数据很复杂

3、成熟的报表

什么是成熟的报表?就是指它已经告别了简陋的可视化、摒弃了简单的数据堆砌、并且能够通过报表对业务产生指导的作用,能让管理层满意。

就拿FineReport来说,可以算是低代码乃至零代码工具了,只需要简单的sql取数,然后直接拖拖拽拽就能做出一张报表。

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FineReport的设计器和Excel类似,很容易上手,就拿连接数据源来说,根本不需要写很多SQL,不懂代码的小白也可以上手。

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报表系统的改变对企业和每个人产生的影响,都在这里了:

论效率,FineReport一个报表模板就能代替无数张Excel报表,比如你想做财务分析,最常用的就是3张表,内置了资产负债表的模板,里面从指标到公式,从标题到格式,都已经设置好了。

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用户可以直接往里面填数据,就可以快速生成一份报表,能节省很多时间。50多种图表组件,支持二次开发,还能实现相互的联动、钻取。

如果你把它仅仅当作报表,那就错了!FineReport做可视化也有一套,以前你可能还需要通过一系列编程来实现实时更新数据,但它可以直连多种数据库!当你把报表做到这种程度,不说带来的效率上的提升,领导的满意程度肯定也会增加。

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有了FineReport的报表自动化后,突然发现自己花一周时间开发的报表模板,FineReport居然用2天就可以做完了?

报表系统的改变对企业和每个人产生的影响,都在这里了:

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4、未来的报表

一谈到未来,好像就必须得和科技产生联系,不然就少点什么,未来的报表或许可以会更智能,在这里就暂且不谈。

无论是报表体系还是数据分析,其实都是大数据的一种。如何将大数据技术落地到更多行业,因地制宜地发展、延伸,为传统行业赋能,也是一个值得期待并且深耕的方向。

比如,目前主流的软件——finereport,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。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;通过数据分析权限控制,保障数据安全。

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