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时间:2023-11-30来源:澄澈的眼浏览数:96次
只要是做BI的,无论在哪个具体岗位,报表总相伴。假如你是取数人员,业务人员设计的取数样张,大多就是报表原型,只不过还没发布;假如你是报表开发人员,你的所有工作就是开发并发布它;假如你是专题项目人员,你所做的专题的基本组成要素就是模型+指标+报表+可视化交互;假如你是运维人员,那你务必保证公司的核心报表按时发布。
报表是维持公司正常生产运营的一部分,领导关注企业发展,需要业绩的报表,分析师关注问题,需要从报表发现异动,财务人员关注收入和利润,需要从报表入账,营销人员关注业务发展,需要从报表获取执行情况,一线人员关注报表,需要了解自己的付出和所得。
因此,报表的价值毋容置疑,它是企业生存的基本要素,不可或缺,而BI其他的内容,则有点像奢侈品,用了也许可能更好,但也可以不用。虽然从10多年前开始,BI专题渐成潮流,但报表在BI中的地位始终稳如磐石,假如BI没有报表,甚至让人怀疑BI存在的价值?
很多报表开发人员都会有这个感觉,业务人员报表总是东提一张西提一张,拼命的催进度,动不动就是领导要,口径乱七八糟,好不容易上线了,就埋怨报表出数太慢,整天要求提速,速度提上去了,就抱怨质量,一发现异动,首先怀疑报表的数据出现问题。
”好不容易发布一张报表,总算满足了省公司要求,但地市也要,县市也要,片区也要,TMD,还需要报表指标的用户清单,以便一线考核和核查,但你们提出的时候,根本没考虑这些维度啊?能怪我吗?”
从更广的角度看,报表是你的专业和生计,而对于业务人员不是,甚至仅仅是个过客,君不见业务人员流动如跑马灯,而你仍然在那里。
那么前面那么多问题,怎么破? 报表到底难在哪里?
首先来谈谈报表数量的问题。
即使如运营商,资费套餐这么复杂,增值业务也不少,但真正需要的报表可能也不超过上百张,号称报表上万的,往往是报表管理出现了问题。其实报表的数量跟你对于何谓一张报表的定义有关,即使是一张报表,假如维度很多,就可以幻化出成百上千的报表视图,这个你懂的,因此,首先定义好何谓一张报表,是你管理好报表的一个基础。
做报表,要尊重历史,懂得传承,不要轻易去增加报表,同一个业务,搞出两张报表,就是不一致噩耗的开始。
企业的核心业务不会大变,因此,真正对于企业运营重要的报表其实是非常有限的, 当然报表自上而下会有所扩展,但还是有限的,这是报表标准化的基础,对于没有稳定性的东西,就没有标准化的意义。
所以我们认为报表太多,往往是各类业务人员的奇思妙想造成的,并不是说他们提的报表太糟,而是因为你自己没有基线和标准,无法给他们规范和约束,当然人家报表就会海阔天空, 比如当你面对一个业务新人,无论你如何晓之以理,唯有规范是有用的,否则他就会使唤你,并搞出自己的一套垃圾报表。
要实现报表标准化,建议从指标的角度去梳理业务和存量报表,共性或相似的指标会非常多,比如不同命名,不同角度的指标往往可能是一个指标,梳理出企业的基本指标体系是报表管理人员(或开发人员)的使命,标准化包括指标分类,指标命名,业务口径,技术口径,实现方式等等。
你去看看企业的经营分析报告,前面一部分,往往就是企业的基本面指标,那可是非常稳定的,当然,还需要进行一定的扩展,因为一些执行性的指标也非常重要,比如公司上层关注渠道健康度指标,可能一线则关注渠道受理量,同时企业年初或季度会新设立或淘汰一些指标,但这类变动不会太大,因此对于企业的业务越了解,就越能抽象出这一层指标。
有了基本指标,结合基本的维度,他们的组合,就形成了企业的指标体系,而基于这个指标体系,通过自由组装,则可以幻化出无数的报表,这是报表标准化的基础,能做到这一步,非常不容易。
曾经翻过企业的所有报表指标,不同口径不同维度的名义指标有5-6000个,但共性的指标也就只有300-400个,其他要么是变种,比如杭州受理量与杭州下沙受理量,要么是特别个性的指标,关于个性指标如何处理,这个后面再表。
指标的提炼是巨大的工程,但这个是实现报表数据一致性,减少重复报表开发,降低系统开销的战略性举措。
做报表的,虽然事务工作非常多,但还是要抬起头来,系统思考一下,报表的路怎么走?阿里提出了“小前台,大中台”的概念,实际道理是相同的,标准化就是在做报表中台的事情,你要致力于完善你的指标体系,而不是致力于去实现一张张报表,这个意义深远。
但无论是标准化,还是控制报表数量,都会涉及到你的报表理念及与业务人员的微妙关系。
这里来谈一谈。业务流程的制定往往是几代业务人员积淀下来的成果,没有一个当前的业务人员能理解的这么透,而系统中则完整的记录了下来,你应该成为这个知识的传承者,才能够作出一张超越业务人员的报表。
其次,把报表当成产品来做。将报表当成产品,我始终认为真正的报表是为企业开发的,业务人员只是报表的需求提出者,因此,你还需要去理解报表提出的背景,哪些是这张报表的用户,你需要尊重提出报表需求的人员,但对于报表开发要有自己的想法和主导权。
因为大多数时候,报表需求提出者只关注自己当前的诉求,但一张报表要有生命力,还需要考虑更多的因素,包括指标是否要标准化,报表怎么展现,存储多长时间,打开速度如何,能否复用以前的指标,粒度是否要满足一线要求,是否清单要能保留,是否有同样的类似报表等等。
报表开发人员如果能站在公司的角度去思考报表的制作,就应该有信心主动的提出更好的报表设计方案,你不仅要解决当前的问题,也要尽力解决未来可能的问题,也许一开始你觉得很痛苦,但后面做报表可能就会海阔天空,很难,但一张好的报表,真得价值很大。
业务人员的心态是很微妙的,有人愿意去做一张更好的报表,何乐而不为呢?可能一开始有抵触情绪,似乎动摇了其权威,但从长远的角度来讲,业务人员会接受的,甚至他们其实也希望理理报表体系,指标和口径定的清晰一点,只是真的有心无力。
当然,再好的思想,没有平台或工具支撑也是不现实的。
从计算的角度看,大数据时代还是需要升级传统的引擎了,MPP数据库似乎是比较好的选择, 比如GBASE,EXDATA一体机等,当然如果数据量小,用啥都可以。
从查询的角度看,报表指标标准化后,由于粒度和维度非常多,指标的量会非常大,因此传统的ORALCE啥的数据库往往无法支持,可以使用HBASE等数据库来支撑快速查询,比如上百亿的指标,用HBASE来做报表指标查询,也是瞬间的事情,搁在10年前,估计这种指标化的思想也很难真正落地,现在解决方案很多了,百花齐放吧。
从可视化的角度看,现在报表可视化产品也很多,但笔者还是一贯的观点,当前开源漂亮组件已经很多了,对于大型的有开发能力的企业,采购这类产品必要性在降低,似乎自主开发或定制开发更好一点,特别是在数据量非常大的时候,比如要找个产品去对接HBASE也是挺麻烦的事情,
漂亮的外观始终难以抵消性能的诉求,好看不好看业务人员可以通过导到EXCEL上去解决,但查询性能问题显然他们没法容忍。
从自助化的角度看,有了标准化的指标,什么自助报表啥的都不成问题,这也是其带来的巨大好处,每个用户都可以基于指标配置出个性化的报表。