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FineReport和FineBI到底区别在哪?它们是怎么推进企业数字化的呢?

作者:finereport

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发布时间:2024.4.30

在当前的企业环境下,数据已成为业务决策的核心。举例来说,想象一家跨越多个行业领域的零售集团,其经营数据从财务报表到员工绩效,再到客户交易额等方方面面,几乎覆盖了所有业务活动。

然而,随着企业规模的扩大和业务复杂度的增加,FineReport等传统报表工具也暴露出一些局限性。例如,面对不断增长的业务数据和日益专业化的业务需求,传统报表系统可能显得捉襟见肘。业务部门需要更专业、个性化的数据分析,而这种需求往往需要IT部门深入理解业务场景,进行反复沟通、修改和优化,耗费大量时间和精力。

随着这种挑战的出现,企业开始寻求更加高效、智能的数据分析解决方案。FineBI等新一代商业智能工具应运而生,以其强大的数据处理和分析能力,以及智能化的业务洞察,逐渐成为企业信息化进程中的新宠。

在数据收集和整理方面,企业利用FineReport规范了各业务线的数据收集流程,并通过FineBI的主数据管理功能打通了业务系统,节约了大量人力资源。

企业问题分析

报表工具在解决企业数据填报、日报月报、复杂报表以及数据管理等方面的重要作用。它显著提高了传统企业使用SQL+代码生成报表的效率,功不可没。

然而,报表工具仅覆盖了部分数据应用场景,并且其使用门槛对许多人,特别是业务人员而言较高。

对于那些数据驱动型企业而言,有些数据问题需要借助商业智能工具(BI)来解决,例如:

  1. 业务分析需求繁多,且许多是一次性的或个性化的需求,需要提高沟通和配合效率;
  2. 数据量庞大,涉及百万级甚至千万级以上数据,需要更高效的数据处理能力;
  3. 技术问题,需要与大数据平台如Hadoop对接,甚至需要实现前端报表的数据实时响应;
  4. 业务部门需要更易上手的工具来培养分析人员。

一、FineReport+FineBI,兄弟互补!

FineReport和FineBI,如同一对“孪生兄弟”,各自拥有独特的特点和优势,相互互补,共同构建了完善的数据分析解决方案。

FineReport作为一款优秀的报表工具,注重于统计分析和报表制作。它能够快速、方便地生成各类报表,包括中国式复杂报表,满足企业对于月报、季报等固定统计分析的需求。通过C/S设计器,用户可以灵活自由地设计报表模板,展现所需的数据效果。

而FineBI 则是一款商业智能工具,专注于数据分析和决策支持。它提供了自助查询服务平台,可以实时获取数据库数据或者抽取数据到本地进行处理。通过B/S端的自定义拖拽分析报表功能,业务人员可以根据需求自主设计各类分析图表,为企业决策提供重要的数据支持。

这两款工具相辅相成,互为补充。FineReport擅长于统计分析和报表制作,适用于传统的统计分析工作;而FineBI则更专注于数据分析和决策支持,适用于需要更深层次、更灵活的数据分析场景。它们可以共同配合使用,通过数据的统计分析和深度挖掘,帮助企业将数据转化为知识,做出更明智的业务经营决策。

Finereport和FineBI的区别

二、FineReport和FineBI的区别在哪里?

FineReport和FineBI在功能和应用场景上存在着明显的区别。

  • 在数据引擎方面,FineReport产品采用直连数据库的方式,但其性能受限于数据库的支撑。相比之下,FineBI产品则提供了两种数据引擎选择:FineDirect和FineIndex。FineDirect也是直连数据库,而FineIndex数据引擎则专注于大数据建模,通过生成列式存储的多维数据集来加速传统关系型数据库的查询和分析。
  • 在架构设计上,FineReport属于C/S架构,用户通过客户端进行报表模板的设计和定制,适用于制作各种中国式复杂报表。而FineBI则采用B/S架构,提供自助式的OLAP多维数据分析模式,更适合业务人员自主设计报表进行分析,辅助企业业务决策。
  • 两者在使用对象和目的上也存在差异。FineReport主要面向信息人员,其报表可用于出固定格式的周报、月报等正式汇报材料。而FineBI更着重于业务人员的使用,用户可以自主设计报表进行分析,得出结果,帮助企业做出长期的战略决策和商业趋势的预测。

综上所述,FineReport 和FineBI 虽然都是数据分析工具,但在数据引擎、架构设计和使用目的等方面存在着明显的差异。FineReport更适用于短期的运作支持和日常报表制作,而FineBI 则更适合于长期的战略决策和商业趋势分析。

三、FineReport和FineBI该如何配合呢?

  • FineIndex 多维数据库与FineReport 的拓展数据源共享: FineBI 中的 FineIndex 列式存储多维数据库可以与 FineReport 的拓展数据源进行共享,使得 FineReport 可以直接读取和使用 FineBI 中的多维数据,实现数据的无缝传递和共享。

  • 报表页面挂载:FineReport 制作的所有报表页面可以轻松地挂载在 FineBI 中,使得用户可以在 FineBI 平台上直接查看和使用 FineReport 的报表页面,方便用户进行数据分析和决策支持。

  • 融合部署: FineBI 和 FineReport 产品支持融合部署,可以将它们的所有功能整合到同一个工程中进行使用。特别是推荐将 FineReport 整合到 FineBI 中,这样可以提高工作效率,便于进行数据分析和管理。

  • 移动端共用一个数据分析 App: FineBI和FineReport产品支持融合部署,所有功能都可以整合在同一个工程中进行使用(推荐FineReport整合到FineBI),同时移动端共用一个数据分析app。

  举个例子

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以某银行为例,下辖13家省内分行、4家省外分行,营业网点541家,员工1.4万人。全行的生产实际ODS总共的数据量20几T,单表数据量最大1亿3千万。

例子

在引入FineBI平台之前,信息科技部一直负责全行内的日常数据管理和各部门的报表制作需求。例如,营运客服中心需要定期对客户进行跟踪和电话回访,信息科技部通过 SQL 查询数据库中的数据,并将其展示成报表,以供营运客服中心的员工进行查询。

其他业务部门,如计划财务部、公司业务部、消费金融与信用卡中心、风险管理部和营运部,也有各自的自助分析需求。例如,计划财务部需要进行经营分析和资金清算,公司业务部需要分析增长趋势和速度,消费金融与信用卡中心则关注信用卡发放覆盖率和消费分析,而风险管理部则进行与上市银行的相关分析。

这些业务部门的数据指标特性是变化快速的,不仅需要不断增加新的指标,而且已有指标的计算方式也在变化。因此,信息科技部需要不断调整以满足业务部门的需求。然而,由于信息科技部无法准确了解哪些指标对业务部门而言是重要的,他们只能按照业务部门提出的需求来处理指标,这导致不能完全满足业务部门的需求。

引入FineBI平台后,信息科技部为各业务部门开设了分析编辑用户,并将相关数据库表加载到FineIndex数据引擎中。按照业务需求,他们为每个部门分配了数据权限,使得每个业务部门可以自由地对自己的数据进行分析。这一新模式使得信息科技部只需要维护底层数据表,而业务部门的科技项目经理负责向信息科技部申请需要的数据。普通的业务员可以自助分析自己模块的数据,彻底改变了原有的模式。

目前,全行各部门拥有超过300个有效的分析模板,各部门对自己的数据和分析模板具有绝对的自主性。同时,也方便了汇报工作。例如,计划财务部总监可以直接使用FineBI平台进行汇报,边汇报边切换指标讲解,而不再需要先查询报表然后将结果粘贴到PPT中进行汇报。

Finereport和FineBI的区别

四、总结

数据的价值在于其潜在的应用,而工具的作用则在于帮助用户更便捷地进行数据的统计和分析。然而,在数据处理过程中,数据的业务闭环才是最为重要的。

除了常规的FineReport中国式复杂报表外,企业还需要通过FineBI不断完善即席分析和数据多维可视化建设。这样,业务人员可以通过BI工具从单个核心指标出发,进行指标拆解,深入多维分析,切片切块,通过同型分析、趋势分析、对比分析等数据分析方法来定位数据中的异常点,最终通过调整决策解决业务问题。

在当今大数据信息化爆炸的时代,只有将数据视作生产力的企业,并让全员都能充分利用企业的数据进行分析以引导业务决策,才能使企业焕发生机,成为超越同行业的领导者。

举例来说,帆软FineBI软件将所有数据源集中起来,就像韩信点兵一样,这能够更好地提升数据的质量,为下一步的数据处理做好准备。帆软的数据处理能够实现生命周期管理的效果,从而使数据的应用价值最大化。

报表工具产品更多介绍:www.finereport.com


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