□记者 王晶 通讯员 刘燕红 报道

本报东营讯 “你们桌子上终于干净了,不用再每次进来都是看见报表看不见人了。”11月24日,在东营市河口区义和镇统计站办公室,一进门,镇上的工作人员开玩笑地说。“我们也要与时俱进了,以后你们再也看不到我们办公室一桌子报表的壮观景象了。”义和镇统计站站长韩辉笑着说道。

报表比人高,农村统计员一个报表跑多趟,人工录入数据,都已经成为过去式。今年,义和镇下大力气,开发了义和镇统计网格化数据统计平台,积极融合三维立体+单体化新兴地理位置信息展示系统,全面展现义和镇居民、企业和商户的信息,建设成为集地理位置定位、可视化数据分析、农村数据采集上报、信息统计、统计办公、互动交流和短信推送服务等七大系统的平台。

“企业分布、人口年龄分布、乡村人口数总览、农业物质消耗……”各式各样的统计图形在大屏上一览无余。“这个平台的开发就是探索弥补农村统计的漏洞,现在城市、企业等都有比较完善的联网数据上报制度,可是只有农村现在还是一个缺失口,这个平台就是要弥补这个漏洞,让农村统计也要进入互联网。”韩辉解释道。

义和镇共有46个行政村,以往的统计员都由村委成员担任,没有固定人员,农村统计缺乏专业性与连续性。今年,义和镇根据各村人口、经营状况等情况,按照“一村一特色”原则,对全镇46个村进行细分网格小区,成立以村主要负责人任组长的网格化工作领导小组和办公室,并按照“一推二选三确定”的原则选定统计员。并对选定的统计员实行集体培训与一对一教学方法,以帮助适应统计工作。

“系统分为前台系统与后台管理系统,前台系统是属于公开共享的,任何人只要登录网站就可以看到义和镇相关的数据统计。”韩辉说。当统计员将相关数据通过后台上传以后,平台对系统内企业、村居等数据将会自动进行融合提取、分析、分类和汇总,并通过饼状、柱状和曲线等动态可视图,将统计数据以立体直观的形式进行展示和解读,让用户更直观地观察数据、了解数据。

“定位系统是我们这个系统最大的特色”。韩辉介绍说。数据统计平台通过三维立体+单体化地理位置信息管理系统,对镇、企业、行政村、居民和个体户的位置进行定位,浏览者可根据栏目导航进行详细检索定位和浏览,能够详细了解居民家庭情况以及个人的基本情况,随时掌握企业、村居、个人的各项信息,达到精准定位、精准服务和精准统计。

“以前一个报表至少需要跑3趟,来取报表,回去统计,再回来上交,真的是很麻烦,而且传统的手工报表信息繁多,真的是让人头疼。”刚刚接受完一对一培训的李美军向我们说道。“现在可好了,我们只需要打开电脑,根据上面的信息填写数据就可以了,不用再一趟趟地来回跑,而且有不懂的,我们就在微信群里咨询,而且还可以申请,来现场学习。”

除农村统计以外,义和镇统计站还健全了企业网络流程体系,实行“专业人员初审、统计负责人复审、单位负责人终审”的数据上报审核机制,层层负责、层层把关,确保各项统计数据真实有效。

韩辉笑着说:“现在我们的系统还在试运行阶段,许多功能还在完善之中,相信以后统计员的工作会通过互联网越来越高效。”

生产是制造业企业的核心，因此，生产管理也是重要企业的重要内容。而同时，生产管理关系到企业的制造成本，进而关系到企业的成本优势、竞争力与盈利性，也关系到企业产品的质量和企业的品牌声誉。进行生产管理能够让员工负能量少，积极性提高，流失率低，快速建设号项目。实现公司项目多元化。

因此我们提供了一个生产管理数据分析的解决方案便于参考，让您通过鼠标点击和拖拽就能够轻松地掌握生产管理的基础数据查询和生产综合分析，如生产车间分析、生产成本分析、生产产品分析、生产驾驶舱等，进一步体会到生产管理数据分析的妙用。你也可以再利用我们提供的数据自己再尝试性做一些生产管理数据分析的模板。

一、方案内容

本方案将给大家着重分享以下企业生产管理数据分析方面的内容干货：

1.如何快速搭建生产管理数据分析平台？

2.如何让业务部门人员直接基于生产数据快速完成基础数据查询？

3.如何让业务部门人员直接基于生产数据快速完成生产综合分析？

4.如何让业务领导直接基于生产数据快速完成即席数据分析？

5.如何让企业生产管理数据分析成果实现团队协作共享？

二、方案效果及实现说明

1.如何快速搭建生产管理数据分析平台？

这部分工作属于企业IT部门的前期数据准备工作，需要IT部门在FineBI的数据配置-数据连接管理中新建好数据连接，保证数据连接测试成功。然后添加生产管理业务包，将相关数据表加入并且建好立表间关联关系即可（如果是FineIndex类型的业务包需要更新好FineIndex数据）。分配好对应数据权限之后，用户即可直接在浏览器前端来对这些生产管理数据进行即席的多维探索分析。

以本方案为例，如上图所示，我们在生产管理业务包中添加好生产事实表、生产车间维度表、生产品类维度表和生产仓库维度表，并且建立好维度表和事实表之间的数据关联关系。

最后在数据配置-权限配置管理界面中将建立好的生产管理业务包的权限分配给业务部门相关人员，并且在管理系统-用户管理中将对应授权人员加入到BI编辑用户的已授权列表中。

2.如何让业务部门人员直接基于生产数据快速完成基础数据查询？

数据底层搭建完，就可以使用分配好数据权限的账号登录平台，快速新建仪表板做基础数据分析了。

以生产订单查询为例，我们通过拖拽出一张明细表组件，将所需的生产订单信息字段拖拽即可生成生产订单明细。然后添加生产车间、生产产品、流水订单号等常用的过滤控件，即可快速完成一张对生产基础数据查询表。

3.如何让业务部门人员直接基于生产数据快速完成生产综合分析？

在这里，以其中两个模板为例，来展开生产综合分析的篇目。

a.生产车间对比分析

对于制造企业，最常见的生产分析之一就是对于生产车间的对比分析。通过不同车间的生产效率对比，让每个车间能都看到自己的KPI（此模板中指生产数量、同期数量及增长率）的对比情况，有助于建立一套自上而下的管理系统,明确各部门各人员的责任，从而有利于统一部署,分工协作、团结一致的完成生产工作，改变了过去单一行动、责任不明的状态,有助于整体联动的管理体系。

下方的明细表是我们通常在做基础信息分析时最传统和熟悉的报表展现。我们在做分析时往往可以通过一张明细表先把货物生产的基础属性拖拉出来，然后对其中所需要的字段进行进一步需要的加工处理。如对增长率在-10%~0的指标进行绿色预警，在0%~10%的指标进行红色预警，研究不同车间的占比组成，以及不同品类的车间贡献因子等。

b.生产驾驶舱

这里以化工企业的生产驾驶舱为例。生产驾驶舱（看板）是管理可视化的一种表现形式，即对数据、情报等的状况一目了然地表现，主要是对于管理项目、特别是情报进行的透明化管理活动。通过各种形式如标语/现况板/图表/电子屏等把文件上、脑子里或现场等隐藏的情报揭示出来，以便任何人都可以及时掌握管理现状和必要的情报，从而能够快速制定并实施应对措施。

4.如何让业务领导直接基于生产数据快速完成即席数据分析？

除了以上给大家介绍的制作一些企业常用的生产管理数据分析之外，FineBI最大的特性就是随时满足业务人员或者企业领导的数据即席分析需求了，通过轻松的托拖拽拽操作，就能生成丰富多样的数据分析统计结果。

可以看到轻松拖拽就可以马上完成可视化，实现快速分析。

5.如何让企业生产管理数据分析成果实现团队协作共享？

企业的各项工作，主要由各部门团队分工协作完成，彼此之间需要很好地进行沟通和配合，那么FineBI是如何帮助企业将生产管理数据分析成果实现团队协作共享的呢？

以上文所述的生产车间对比分析为例，那么通过FineBI可以非常便捷地将它分享给相关部门或者指定人员的。

例如这边想把它分享给领导，那么可以在FineBI的仪表板中将做好的生产车间对比分析模板点击分享给对应的Tom，然后点击确定即可。这样一来，对应的Tom登录之后就完全能够使用该模板。

最后，具体的实操，大家可以下载FineBI尝试下。

作者：冯大福

来源：说说数据分析那些事儿

大数据，这个被炒烂了的概念，现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能，就大数据而言，我们都是在强调它的技术，例如网络热词：hadoop+spark，data mining。而我们在用大数据时候，经常神话它的影响。例如，广告投放精准化，社会安全管理有序，医药行业智能化等。

当然这些是我们的畅想，同时确实也离不开数据分析影响，但是我们有没有停下脚步去想一想，到底大数据怎么去落地呢，怎么去分析？怎么利用数据来去使企业做出决策，例如：广告投放精准化？

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我们了解什么叫大数据分析吗？

麦肯锡给大数据定义：

“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。”

基于我对以上定义的理解，我总结的大数据分析就是，将获取的数据打通、整合、找寻规律，立即得出决策信息。

数据获取

我总结的数据源可分类三类：

（1）一方数据：用户事实数据

例如用户在某金融机构购买的理财产品，时间、哪个出单口、姓名、电话等，或者运营数据，例如某互联金融app，用户操作行为数据。

（2）二方数据：其实这部分叫做广告投放数据

例如，广告展示量，活动页点击量，广告来源等。也有公司将这部分数据作为第三方数据，因为有些广告监测公司会利用此数据和人群数据整合构建自己dmp这样的公司一般宣称为第三方公司，三方数据。

（3）三方数据：行业数据，也叫公开数据

例如行协的数据，或者互联网行为数据，例如某互联网公司用户在此网站的行为数据，或者嵌入sdk的app后我们能采集到的安装活跃列表，以及可采集到线下数据。

打通：其实就是利用关键点的采集整合一二三方数据。例如我们可以通过手机号将一方和三方数据整合，或者利用cookie，或者imei号等将二方、三方数据整合。但是由于现在监管制度对手机号敏感数据的控制，以及互联网和移动端数据的跨平台打通技术难点，我们现实的匹配率很低，例如一方和三方的数据匹配达到20%其实就算比较不错的情况，当然运营商数据除外。

找寻规律：目标就是数据清理，从非结构化数据变成结构化数据，以便统计，数据探索，找寻规律，形成数据分析报告观点。本文将会在第三部分阐述。

立即决策：将数据分析报告中的观点系统化或产品化，目前而言，大部分公司还是会依靠人工决策。

为什么需要大数据分析？看上去大数据分析似乎按照这些步骤来，但是从第一步的数据源来说，其实已经反应了大数据的特点，就是杂乱无章，那么怎么从这些数据找寻规律，分析的内容和目标是否对应上，似乎就是我们需要大数据分析的理由。

现在，大数据的分析通常采用的数据报表来反映企业运营状况，同时，对于热点，人群分析，我们看到的统计值，目标核心都是用数据分析报告提炼的观点来指导运营，那么问题来了，怎么用数据分析来指导数据决策呢？

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数据分析的报告思路

（从移动端的角度进行切入）

基于我对数据分析的理解，我将数据报告会分成三大类：市场分析、运营分析、用户行为分析。

市场分析

由于市场分析一般而言是定性、定量分析，最近热播剧《我的前半生》贺函和唐晶的职业就是来去咨询公司的一般会以访谈、问卷调查来一份市场分析报告去告诉客户他们的市场占有量，消费者观点等。

这里，我们以移动互联网数据的市场分析为例，通常来说，数据源是公开数据，或者在第三方数据。正如我们所讲，将sdk嵌入开发者应用，就可以收集到安装以及使用列表，那么开发者使用的sdk越多，我们能收集的数据源也越多，这样就可以形成安装app排名，使用app排名，这里面所说的覆盖率、活跃率也是这个意思，例如：即此款应用安装量、使用量在整体金融类的安装量、使用量占比。

那么，这些市场分析的作用呢，一般而言，是对公司市场营销的总结，比如某金融公司kpi是为了获客，他们做了一系列营销，下个月排名我们可以查询到此款应用的安装量，是否较上个月上升呢？ 那么我们的竞品表现呢，他们是不是也做了一些列的营销活动排名上升下降？我们都可以通过市场分析、竞品分析来观测，但是这部分的观点由于是市场数据，我们只能通过大量的搜寻官网活动，或者互联网广告推测营销来推测是否竞争对手排名上升和这些营销活动有关。

同时，根据市场的走势图，我们能发现潜在的竞争对手，例如：我们能看出下图中的工商银行由于手机属于高覆盖高活跃组，即安装xxapp活跃人群也是最高的，因此，无疑xx银行是所有银行组潜在竞争对手。需要更加注意他们的市场策略。

运营分析

移动互联网提出的方法论：3A3R，笔者之前在做咨询的时候，此方法论也可以将网站分析套用，总结来说3A3R就是：

感知 → 获取 → 活跃 → 获取 → 营收 → 传播 → 感知

这里需要注明下，运营分析只是一个公司的baseline，让产品经理、运营人员、市场人员根据自己本公司的数据参考做出合理的决定，同时，运营的数据只是参考或者叫警示，若要具体，需要特定细节的分析，例如是否app改版，怎么改？需要增加哪家渠道合作？

（1）Awareness 感知

根据广告投放数据进行分析，目的判断渠道广告页对app 或者网站引流情况，同时可以帮助广告主设计监测表格，以数字角度衡量广告投放效果。

但是，广告数据一般而言在广告监测公司手中，或者公开的使用工具上例如GA，我们需要依靠广告公司设计营销环节，例如活动页，加监测代码，或者在媒体、app应用商店加入代码便于监测广告表现，而往往这样的数据很难加载，一般是由应用商店，或者媒体提供，同时，以上数据，监测公司数据一般而言也不会提供给广告主，只是会提供统计值。

言归正传，我们看感知数据其实目的就是想衡量我们的大量的营销投放钱花的对不对，广告的展示量、点击量等是最好衡量一个公司的广告市场部门绩效，没有广告投放，就无法带来获客，因此钱花的值不值，能带来多少客人，才会有下一步 acquisition。

（2）Acquisition 获客

获客是第一步广告投放拓展，用户点击广告后到达应用商店或者着陆页后去下载app，访问网页后，登陆app后的数据是广告公司或者应用商店提供不了的数据，因此获客其实有两重目的。

目的1： 衡量第一步提供的数据是否准确，即是否渠道作弊

目的2： 判断渠道是否好坏

目的3： 判断营销活动是否有效

例如下图中，我们发现4成用户是搜索流量较上个月增加了6%，是不是我们需要增加和sem的合作呢？而在媒体引荐渠道中，我们通过渠道衡量客户转化率，点击-用户激活的，激活的注册转化，可否重点对某应用商店增加合作。

下图是目的3的应用，来衡量三个月内的新增用户，活跃用户是否受活动营销、广告投放、版本更迭等影响。例如：7月28日的版本更迭，增加新用户的利器，那么产品经理需要分析下这个版本到底哪里的改变，让用户增长这么快，而8月份的营销活动会唤醒沉睡用户，反应考核运营人员的绩效，那么，是否我们在做促活时候可以借鉴8月的成功经验呢？而这个成功经验需要进一步做专题分析。

（3）Activities 活跃

获客后，我们想看看我们的新增、活跃用户的表现情况，那么就到了第三步 活跃，其实就是为产品经理改版app或者页面提供数据支持。

活跃分析可参考以下三个步骤：

第一：从页面浏览次数，独立访问人数，来圈定主要页面分析。

例如某款app首页是pv，uv最高，我们会重点分析首页。

第二：根据圈定页面，制作点击热力图，便于产品经理对后续页面改造提供数据支持，例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除，对点击量大的重新排序。

第三：根据圈定页面，制作点击热力图，便于产品经理对后续页面改造提供数据支持，例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除，对点击量大的重新排序。

（4）Retention留存分析& Revenue & Refer

这几个实际上在企业运用的并不多，这里简要说明下。

① Retention

用户积累到一定数量后，我们想看下用户粘性，那么我们就来到retention，一般是衡量活动效果时候运用的比较多，来看此次活动过后，是否用户依旧会使用我们的app，但是由于金融app属性不会像游戏应用每天进行访问，因此Retention 在实际应用中不会太多，下面的例子是个展示，不做赘述。

② Revenue

这些留下来的客户给公司贡献多少现金呢？会看收入步骤， 一般公司不会将现金流数据放入在统计平台中，但是我们需要提出用户贡献的流水金额数据供我们使用，便于人群划分，例如下面简要分析：

Refer 传播：

最后，我们想让这些客户进行传播；核心是口碑营销，即用户自发的转发给其他用户链接，让他们下载app或者参与活动，因此传播的下一个环节又会转换营销，但是传播会受到很多限制，例如没有奖励机制的口碑传播，几乎转发量为0，同时，传播若要衡量比较困难，尤其在大量互联网用户基础上，这样会造成资源代码叠加，系统负担，因此一般企业也不会设计这样活动让营销人员参考。

用户分析

若说大数据分析的核心，其实就是在于用户分析，正如我们前面所讲，用户分析的步骤流程如下：

即在力所能及的搜集数据范围内，打通数据，客户用户，精准营销。

第一，我们可以筛选的条件列表，我们可以通过应用条件，位置，标签条件将数据整合，整合的目的就是刻画客户，定出营销策略。

例如：我们想筛选金融客户（应用条件筛选），出现在五星级酒店（位置条件），且为母婴人群（标签）。

但是需要注意的是，条件越多，用户轮廓越清晰，人群会越少。

第二，根据筛选的人群，我们将线上/线上统计化，或者建模多维度分析。

例如，我们根据筛选的人群，发现男性多于女性，苹果手机属性最高，常手机工具使用，那么我们可以将这部分目标人群用增加手机工具合作，或者和苹果合作获客或者促活。

第三，整合以上数据分析，形成人群画像。

故事前言

前些日子和一位企业信息部门负责人交流，他们用报表工具有5、6个年头了，先后做了财务报表，营收分析、月营收报表，细分到200多家门店以及2000多名员工的财务数据汇总，为财务开发了多维度的查询创建窗口，可以生成周期性的结算报表。

之后又用到业务层，做了OA流程分析、BOSS驾驶舱和经营可视化大屏，可以说把FineReport的功能和场景用得很全了。而且带来的效益也很明显：

1、利用填报规范化各业务线的数据收集流程，利用帆软主数据管理帮忙打通了业务系统，就主数据整理这块，就节约了7个人力。

2、IT不再只是支撑，用人上一方面往专精技术发展，一方面主动为提升业务价值做创新。4个IT报表开发，之后分别去做了ETL和搭建数据仓库模型。3个原本不断和业务沟通需求为业务取数的，专做类似数据分析层面上的经营分析，以及给业务部门的分析培训。

3、建立了商业分析经营模型，提升门店的运营能力，如根据客流及租赁系统进行数据清洗和整合，实现客流动态监测，更好的管理销售业务；

4、对分公司（金融）进行了客户画像分析，将客户交易数额、交易频次等分级，建立VIP客户阵队，为公司拉来34个每月百万级交易的客户，直接带来超1亿的营收。

......

当初上FineReport，通过报表的中国式复杂报表、灵活参数查询、丰富的图表展示、自由的数据填报上报采集、企业级门户管理等特性解决了企业信息化的不少难题，业务的数据报表可视化展示成果也是受到了领导的不断好评。

可以说“IT+数据”，价值越发凸显，盘子也越做越大。

但是任何事过一阵就会遇到上升的瓶颈，随之而来的是销售、门店、市场、人事的业务分析需求接踵而来，企业的各数据采集模块越来越丰富，即便是有报表系统，但报表需求也如井喷。最重要的是，业务的需求越发专业和个性化，需要IT对业务场景越发了解，这种需求很费时间，沟通稍有不慎之后就是不断打回，要么改需求要么继续优化，教业务取数做报表又不现实。

问题分析

基于以上种种企业数据应用的痛点，我们需要进一步的思考。

首先，要肯定报表工具的功劳，它实实在在解决了很多数据填报上报录入、日报月报、中国式复杂报表、以及企业数据报表管理的问题，同时极大地提高了传统企业下IT部门使用SQL+代码到SQL+报表工具直接出报表模式下的报表开发效率，功不可没。

但报表只覆盖了企业部分数据应用场景，且他的上手难度对多数人，尤其是业务人员有一定门槛。

对于一些数据工作走在前列的企业来讲，有些数据问题还得靠BI来解决，比如：

业务有很多分析需求，而且很多是一次性的、甚至个人的需求，沟通和配合效率很低取数分析涉及的数据量很庞大，百万及千万级以上；技术问题，需要对接hadoop之类的大数据平台，甚至需要前端报表的数据实时响应；业务部门培养分析人员需要更容易上手的工具；

......

FineBI的存在就是解决这类问题的！

1、FineReport+FineBI，两者是互补的存在！

如果你所在企业也存在着如上所述问题，那么核心问题就需要通过一款商业智能工具以满足业务人员或者企业领导的即席/自助数据分析需求。

首先FineReport作为一款报表工具，主要用于解决提升IT部门的常规/复杂报表开发效率问题；而FineBI作为一款商业智能工具，在IT信息部门分类准备好数据业务包的前提下，以满足业务人员或者企业领导的即席/自助数据分析需求。通过FineReport+FineBI的完美结合互补，轻松搞定企业IT的复杂报表&业务即席分析需求！

2、报表FineReport和BI工具FineBI的区别

1、数据引擎方面，FineReport产品是直连数据库，性能方面需要数据库的支撑；FineBI产品包含FineIndex和FineDirect两种数据引擎可供用户使用，其中FineDirect也是直连数据库，而FineIndex数据引擎是做大数据建模的，可以生成列式存储的多维数据集对传统的关系型数据库进行加速；

2、FineReport属于C/S架构，支持灵活定制各种中国式复杂报表；FineBI属于B/S架构，主要提供自助式的OLAP多维数据分析模式；

3、FineReport可以用来出固定格式的周报、月报、适合作为正式汇报材料；FineBI的使用主要面向业务人员可以自己设计报表进行分析，向自主分析得出结果，辅助企业业务决策；

4、如果把FineReport和FineBI的最终数据分析结果都比喻为一场盛宴的话，FineReport可以比喻为一桌经过精心调理和准备的满汉全席，而FineBI则可以比喻为一场可供用户进行丰富自由选择的自助餐；

5、报表系统和BI的使用对象和目的都不相同，报表系统更着重于短期的运作支持，而BI则关注长期的战略决策，甚至更着重于商业趋势和业务单元的联系而非具体的数据和精确度本身，BI并不是用来代替着眼于日常运做的报表系统的。

3、两者如何配合？

1.FineBI中FineIndex列式存储的多维数据库可以在FineReport中进行读取和使用，FineReport的拓展数据源也可以通过服务器数据集和FineBI进行共享；

2.FineReport制作的所有报表页面都可以挂载在FineBI中进行查看和使用；

3.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。

典型案例

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。

在上FineBI产品之前，信息科技部承担着全行内日常的数据管理以及响应各部门的报表制作需求，譬如，营运客服中心需要定期对客户进行跟踪、电话回访，信息科技部通过sql将数据库中的数据取出来，再展示成报表提供给营运客服中心的客户人员进行查询。

行内的其他业务部门，有计划财务部，公司业务部，消费金融与信用卡中心，风险管理部，营运部，对自己的业务数据有自助分析的需求，譬如计划财务部要做经营分析、资金清算，消费金融与信用卡中心要做信用卡发放的覆盖率、信用卡消费的分析，公司业务部要做增长的趋势、增长速度的分析，风险管理部有对对标上市银行的相关分析。

这些业务部门的数据指标的特性是变化快，不但要不断增加新的指标，而且已有指标的计算方式也在变化，所以需要经常调整。信息科技部并不知道哪些指标对这些于业务部门而言是重要的指标，信息科技部按照业务部门提过来的需求来做好指标，也不能完全实现业务部门需求。

上了FineBI平台之后，信息科技部给计划财务部，公司业务部，消费金融与信用卡中心，风险管理部，营运部分别开设了分析编辑用户。信息科技部将这些部门相关的数据库表加载到FineIndex数据引擎中，按照业务给每个部门的账号分配数据权限，每个业务部门可以自由地对自己的数据进行数据分析。新的模式为信息科技部只需要维护底层数据表，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，普通的业务员可以对自己模块的数据进行自助分析，彻底改变了原有的模式。

目前全行各部门有效的分析模板300多张，各部门对自己的数据和分析模板有着绝对的自主性，同时也方便了汇报工作，譬如计财部总监给董事会汇报，以前都采用先查询报表，然后将结果粘贴到ppt汇报，现在直接使用FineBI平台，边汇报边切换指标讲解。

总行顺利推进，近期各分行也正在积极推广使用中。

写在最后

数据本身的价值其实是潜在的，而工具的作用是帮助用户更加便捷地进行数据的统计和分析，但是在这之中数据的业务闭环才是最为重要的。

除了常规FineReport的中国式复杂报表之外，还需要通过FineBI不断完善企业即席分析和数据多维可视化建设，让业务人员也能够通过BI工具从单个核心指标出发，然后进行指标拆解，进而深层次多维分析，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定位到数据中的异常点，最终通过调整决策解决业务问题。

毕竟在当今这个大数据信息化爆炸时代，只有坚持数据成为生产力的企业指导经营方针，让全员都利用好企业的数据以分析引导业务决策，才能让企业真正焕发生机，成为真正超越和引领同行业的领导者。

一、方案背景

对于大部分企业来说，销售部门是为企业直接带来利润的主要部门，说是企业命脉部门其实也不为过。

然而事实上是为数不少的销售部工作人员由于缺乏营销分析概念和方法，企业累积的大量数据得不到有效的利用，营销分析只停留在数据和信息的简单汇总和流水帐式的通报，缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析，结果决策者只能凭着本能的反应来运作，决策存在很大的失误风险。

都说数据有价值，那么销售部门应该如何充分利用数据对市场预判，实时了解当下业绩情况，衡量三六九等客户价值，如何快速获取客户的信息做针对性销售呢？

答案是，不妨用BI搭建一个智能化的销售数据分析平台。

解决两个问题：

1、将数据信息化，汇总自动化，将销售管理者从传统的报表数据重复结算中解放，避免大量重复性的excel编辑工作

2、着重分析企业销售目标、销售活动、成本费用等销售重要指标的分析。

二、方案内容

接下来，本文将着重分享企业销售智能数据分析方面的内容干货，用的是FineBI搭建的销售数据分析平台：

1、IT技术模块——搭建销售智能数据分析平台

2、IT技术模块——直接对接销售数据库，自动化形成数据报表？

3、数据分析模块——如何让销售同时快速上手分析？

4、数据分析模块——如何让销售领导直接在线查看分析？

5、协同管理模块——如何在线分享数据分析报告？

三、方案效果及实现说明

1、搭建销售智能数据分析平台

这部分工作属于企业IT部门的前期数据准备工作，需要IT部门在FineBI的数据配置-数据连接管理中新建好数据连接，保证数据连接测试成功。然后添加销售管理业务包，将相关数据表加入并且建好立表间关联关系即可（如果是FineIndex类型的业务包需要更新好FineIndex数据）。分配好对应数据权限之后，用户即可直接在浏览器前端来对这些销售数据进行即席的多维探索分析。

以本方案为例，如上图所示，我们在销售管理业务包中添加好销售员信息表、产品名称表、分公司信息表以及销售目标表、客户信息表、合同信息表、销售活动表、合同回款信息表、活动费用表，并且建立好维度表和事实表之间的数据关联关系。

最后在数据配置-权限配置管理界面中将建立好的销售管理业务包的权限分配给销售部门相关人员，并且在管理系统-用户管理中将销售部门人员加入到BI编辑用户的已授权列表中。

2、直接对接销售数据库，自动化形成数据报表？

销售管理人员在使用分配好数据权限的账号登录平台之后，就可以新建仪表盘开始做基础的数据分析了。

我们以制作如上图所示的销售基础数据分析-销售人员分析页面例，首先使用仪表盘统计出企业的总销售人数，然后再用饼图统计出各大区的销售人员分布（这边可以看出我们上海区域销售人数是最多的，达到总销售人数的22.73%），最后用明细表组件展示企业的所有销售人员的销售姓名、所属大区、大区经理相关信息。这样一来，基础的销售人员配备信息也就快速可视化呈现在我们面前了。

销售人员分析的仪表板做好之后，销售人员可以申请给IT部门的超级管理员将该模板挂出到销售管理-销售基础数据分析目录下面，并且将仪表板开放给其他人员进行查看。另外利销售活动管理、合同信息查询的销售基础数据分析也是同理，用同样的方法做好之后申请给超级管理员挂出即可。

3.如何让销售同时快速上手分析？

a.销售目标进度分析

我们以上图所示的销售目标进度分析为例，对于企业销售管理来说，两个最核心指标莫过于销售额和回款额了。而企业通常每年都会设定销售目标额、回款目标额两个指标作为销售的年度考评KPI指标。

所以这样一来在每个时间阶段，作为销售管理者我们可以分析当前的销售额目标完成率、回款额目标完成率的总体情况。

I.销售额目标完成率=(销售额/销售目标额)*100%

II.回款目标完成率=(回款额/回款目标额)*100%

以销售额目标完成率为例，添加好总金额和销售目标额之后，在FineBI中直接添加销售目标完成率指标，输入“总金额/销售目标额”即可得到当前销售目标完成率的数据。

计算好销售额目标完成率以及回款额目标完成率之后，然后再按照区域逐级分解。这边我们按照区域对销售额和回款额分别使用条形图进行统计，然后降序排列即可。

接着对每个区域的销售额、销售目标额、销售额目标完成率、回款额、回款目标完成率进行分析计算，以便来分析当前影响目标达成进度的主要问题区域所在。最后添加好相关查询控件，调整好仪表板整体布局即可。

b.销售回款分析

销售回款分析方面，首先统计出当前时间段的应收账款、累计回款、累计回款率（累计回款率=累计回款/应收账款）这三个关键指标，用仪表盘进行展示。然后按照产品线进行分解，对比每个产品线的应收款款和回款金额数据情况。接着按照时间流逝维度进行分析，统计出当前时间区间的月度累计回款金额和月度累计应收金额，同时计算累计回款率。

最后分别按照大区和销售进行分解，统计对应大区和个人的应收账款、实际回款，计算出大区和个人的回款率。这样一来，企业整体到销售个人的销售业绩状况就一目了然了。

c.销售费用分析

销售费用分析方面，统计当年的费用开支总金额以及年度每个月份的费用金额。接着统计出各大类的销售费用模块分布占比、全国各个省份的费用金额分布、各个客户总费用的树图统计、销售费用开票统计、各销售费用排名统计相关信息，让企业的销售费用成本一目了然的以可视化形式呈现在我们面前。

4、如何让销售领导直接在线查看分析？

除了以上给大家介绍的制作一些企业常用的销售数据分析之外，FineBI最大的特性就是随时满足业务人员或者企业领导的数据即席分析需求了，通过轻松的托拖拽拽操作，就能生成丰富多样的数据分析统计结果。

我们以上图的年度签单&回款统计数据分析为例，只需要将签约年份字段拖拽到行表头，合同金额、回款金额字段拖拽到左值轴，即可得到每年的合同金额和回款金额走势了，真正做到想看数据“不求人”！

5、如何在线分享数据分析报告？

企业的各项工作，主要由各部门团队分工协作完成，彼此之间需要很好地进行沟通和配合，那么FineBI是如何帮助企业将销售智能数据分析成果实现团队协作共享的呢？

以上图所示的销售管理中心驾驶舱为例，展示了企业的签单金额、回款金额、单个合同金额分布、各地区/销售签单回款统计等等多个核心的销售管理分析指标。那么销售人员通过FineBI做好的一个销售管理里中心驾驶舱之后，其实在FineBI中可以非常便捷地将它分享给相关部门或者指定人员的。

例如我这边想把它分享给企业的领导人员，那么可以在FineBI的仪表板中将做好的销售管理中心驾驶舱模板点击分享给领导部门的Tom，然后点击确定即可。这样一来，领导部门的Tom登录之后就能收到销售人员给他分享的销售管理中心驾驶舱了。

随着智能化、信息化、智慧型产业不断的发展，智能化设备在各行业的广泛应用，作为基础支撑的用电管理也越加重要。企业由原先的人工粗放型管理向精细科技型管理转变。

很多企业在日常管理中，会遇到人工抄表计算费时费力的问题。配用电监测与管理系统提供统计报表功能，帮助企业解决抄表难、管理难的问题。

通过新联电能云配用电监测与管理系统中的统计报表模块可查看12张统计报表，更加方便适用，实现自动抄表并汇总，减少大量的人力浪费。企业用电管理人员可通过PC端及app随时随地查看用电报表，提高工作效率！

可查询并导出所有监测点某个月每一天任意时刻的电量情况；可根据配置的用电结构/自定义单元导出报表可配置带有计算关系（加、减）的自定义单元报表 ；按照不同的抄表时间段来汇总每日的电量数据查询各个测量点任何时间段总电量累计值；可根据需求定制任意报表（自定义报表），定制企业内部所需的管理考核报表。

选取几张关注度较高的报表进行示例

企业使用报表功能案例

某公司各分厂每月都需核算电力耗用情况，原先是人工抄表计算，2017年补齐监测点后先试行双重（即平台报表和人工抄表）统计对比，然后逐步免除人工抄表，提高工作效率和降低人力浪费。

同时，该公司内有一条自动化生产线，历经组建、调试和试产后已进入正常生产状态，此条生产线同时增设监测点，利用抄报表功能对自动化生产线的耗用情况统计，可以随时提供可靠的数据支撑。

使用新联电能云配用电监测与管理系统，即可免费使用统计报表功能，除此之外，配用电监测与管理系统还可为企业提供多项用电管理功能，帮助企业实现精细化、自动化管理。在保证安全用电的基础上企业可根据经济运行、能效管理的要求设置管理目标，通过系统实现企业用电管理的高效运行。

新联能源综合服务云平台足于：数据第一的理念，致力为广大用户提供一站式电能管理服务。

20世纪30年代，宝 洁诞生了第一位产品经理，全权负责一款肥皂的生产、销售以及全流程的成功。

80多年后，随着互联网的蓬勃发展，出现了越来越多的产品以及和产品相关的各种岗位。；围绕产品的思维与工作方式被越来越多的人所认可，产品成功的思维模型被搬上了课堂。

数据报表，作为一个链接IT部门和业务的中间件，承担着信息沟通的作用：数据展示业务信息，为业务决策提供依据；业务产生数据，最终以数据报表的方式呈现。

同样，我们也可以用产品工作的方式来复盘一下搭建报表系统的整个流程，并且和产品的上线流程做一个对比。

产品的上线流程

市场分析——>竞争分析用户分析——>需求（场景）分析——>功能设计——>开发——>发布——>运营——>迭代

互联网产品初期，在初次面向市场的时候，产品往往是一个MVP（最小可用单元），通过种子用户的反馈，分析使用数据，验证产品的可用性，快速迭代，逐渐修正与完善。

报表系统的上线流程

同行业报表项目参考（行业咨询）——>业务部门需求采集分析——>报表设计——>上线——>end

绝大多数的企业在报表上线之后，都忽视了一个关键动作——运营，以致于IT部门陷入了一个怪圈，疲于应付业务人员的需求，天天加班工作却得不到认可。实际上，系统上线不等于终点，被大量使用与认可才是成功的第一步！

产品如何做运营

1、冷启动

冷启动是什么？冷启动是一个产品刚诞生的一个阶段，此阶段的产品面临着以下问题：

缺少用户及相关资源。产品模式未成熟，能否满足用户，迎合市场趋势仍是未知数

因此，在此阶段的主要目标的作用有：

根据数据分析，验证产品是否满足用户需求验证是否能符合市场趋势验证商业模式是否成立

互联网产品怎么做？

种子用户，聚拢一批符合产品目标人群的用户，获取真实的使用数据MVP（最小可用单元）验证，判断产品是否满足了目标用户的最小可用需求存失分析，依据用户的真实使用数据，分析留存的原因（建立产品优势），放弃部分的流失用户，修正产品的定位。

2、高增长

高增长是指在产品通过市场验证，处于快速发展的阶段，通过运营实现产品用户与价值的持续增长

互联网产品怎么做？

持续推广与曝光精细化运营，针对人群、场景、流程做差异化细分运营的运营策略，提升运营动作的效率最大化基于用户数据分析的产品不断迭代优化

报表系统如何运营

帆软的一家互联网行业客户告诉我们，为了让报表系统被业务部门认可，IT部门在上线报表系统的初期以及推广期主要做了4件事：

1、冷启动阶段

a.寻找种子用户

优先挑选了营运部门的管理层作为种子用户，依据需求为其定制了PC、移动端两张营运报表，报表上线后不断关注其访问量趋势，发现移动端模板的活跃度更高，并且用户对模板的评价非常好，随着口碑的传播，分公司的营运部门也提出了类似的需求，IT部门开始重新考量整个营运部门的需求，为其系统化的搭建报表应用

b.简单的用户数据分析

这个阶段的用户数量和模板数量都还处于一个比较小的数量级，只需要通过用户的访问数据，验证报表是否满足种子用户的需求

2、高增长阶段

a.从三个维度和两类应用场景分析用户的使用数据，关注性能与用户体验，促使报表系统不断优化

三个维度：

1、报表系统的整体访问趋势

——把控报表系统的整体运营状态，研究用户的访问习惯，合理分配资源

2、每一位业务人员的访问趋势

——充分掌握哪些业务人员的数据诉求更为强烈，那他们的数据需求被响应的优先级将会更高；那些一个劲提需求，却没有访问量的部门，我们需要重新核算成本，降低他们的需

求优先级

3、每一张报表的访问趋势与性能体验

——每一张报表都是一个产品，同样也有完整的生命周期，不被需求的报表要及时的淘汰，降低运维成本；访问量火热的报表要纳入优化迭代，提升用户访问感知，深挖需求，扩充业务场景

两类应用场景：

数据大屏/移动端报表

——什么样的数据分析场景更加在哪类终端上访问量更高？我们是否需要为其专门打造一张移动端的模板，更美观的样式，更人性化的交互效果？

b.主动推送与推广

——内容推广

伴随着报表系统的不断迭代，每一次为业务人员扩充的应用场景需要通过渠道来推广与宣传，促进用户的使用率，这个渠道可以是企业内部的宣发平台，也可以通过C端市场中的新媒体渠道（微信公众号等）

——报表推送

业务人员常用的报表可以通过帆软提供的推送功能直接触达最终用户，培养其对报表的使用粘性

帆软能提供哪些帮助

1、固化的用户行为数据分析

FS平台为用户提供了常用的运营数据统计功能

访问量数据：包含平台访问次数、模板访问次数、用户数等内容模板热度：不同模板在周期时间内的访问总数用户行为：不同用户在周期时间内的访问总数，并且区分统计出查询、导出、打印等不同的用户行为性能监控：不同模板的平均响应时间、平均内存等内容

注：模板热度、用户行为、性能监控数据统计需要安装“高级系统监控”插件

借助于常用的运营数据统计，我们可以对报表系统做一个整体的评估，对整体的访问量、模板热度、模板性能做到心中有数

2、深入的用户行为数据分析

作为数据分析的先锋，只要有数据源，没有IT做不了的运营数据分析。FR会将用户的访问数据存储至logdb数据库当中，可以直接通过设计器链接数据库定制运营所需分析模板

我们需要关注logdb数据库中的两张表与一个字段

表：PUBLIC.FR_EXERECORD

该数据表是报表正确执行日志表，即如果报表执行成功，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

表：PUBLIC.FR_FSRECORD

该数据表是为了统计一段时间内，系统的使用情况，用于管理员查看在线用户数及用户系统使用情况，因此用户登录决策系统时，将登录信息保存入库，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

字段：BROWZER

该字段记录了客户端访问报表所用的浏览器版本以及移动端信息terminal：包含终端类型、app还是h5等信息。例如：“terminal”：{"OS"："app"，"type"："mobile"}

借助于以上内容，我们就可以定制出自己所需的数据分析报表，重新把控报表系统的运营情况，为后续的迭代提供指引

3、主动推送与推广

帆软为每一种报表使用方式与场景都提供了消息推送的服务，包括了：平台消息推送、微信/钉钉消息推送、APP推送、邮件推送等

如果你作为一名SEMer，每天80%的工作时间是打开后台，监控核心关键词的排名，每天去调整价格，调整移动比例，否定一些垃圾流量的话，那么我会觉得，你与一名优秀的SEMer人员之间，还有很大的提升空间。

因为一名优秀的SEMer，每天应该有80%的工作时间在做数据分析，20%的工作时间是最后将数据分析出的结果进行后台操作。有人问过我，你认为SEM推广的核心是什么？我以多年的经验总结出两个因素：“行业市场分析”与“数据分析”。

数据分析基于推广数据的筛选与总结。数据报表也分为两种：一种是 后台数据报表（账户报告、关键词报告、地域数据报告、搜索词数据报告等等），这些报表可以后台直接下载筛选使用；

还有一种是 基于第三方统计平台与代码标记的数据报表（关键词跟踪报表、url转化报表、各平台流量占比数据报表等等）。接下来我就给大家分享一下如何筛选适合自己推广数据报表以及如何筛选数据有价值信息。

一、账户报告

数据分析重要程度：★★★★

阐述：账户报告是推广数据分析最基本数据报告，账户报告可以清楚显示出账户推广的展现量、点击量、消费量、点击率、平均点击价格。做日报表或周报表可以做出环比数据值，可以清楚分析整体账户推广情况。

要根据自己账户推广设定限值，当环比数据达到限值得时候，就要重点关注分析。即使环比数据是正向发展，也可以分析出来原因，这样也可以明确效果提升的原因。

例如：推广账户数据环比展现量限值5%，既展现量环比增长5%还是降低5%都要明确分析，如发现今天账户推广数据环比昨天降低7%，既触发限值，结合实际调整操作可分析得知，昨天核心词有调整匹配方式，有4%的长尾关键词昨日没有置左展现，所以根据数据可以清楚知道账户环比降低原因。

根据原因作出相应正向调整即可。而且账户报告，每天的PC与移动的消费占比也一定重视，账户的效果波动可能也多数与PC与移动消费占比有关。

二、搜索词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：搜索词报告是作为数据分析与sem优化最为重要的数据报告之一。推广流量精准度与否都可以利用这个搜索词报告一目了然。

但是搜索词报告大部分人都是基于后台搜索词报告直接进行否词操作，而且有很多人都是看见一个不相关的搜索词马上否定掉。最后会发现我们计划否词数或者单元否词数不够用了。

其实 对于搜索词报告我们一般都是将每天搜索词报告做一份excel透视报表，可以透视清楚哪些搜索词垃圾流量触发点击数最多的，超过2次以上点击垃圾流量进行否定处理。触发一次搜索垃圾流量一周集中累计再集中做出透视数据分析，最后看出那些单次点击一周内累计垃圾流量多次触发的搜索词再进行否定关键词。

搜索词报告另外一个数据作用，将有检索搜索词有效添加到投放关键词中。这个也是拓展有效关键词最有效的数据支持。

三、关键词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：关键词是sem推广投放核心，关键词数据报告也是所有关键词报告数据分析的最重要的参考数据。但是关键词报告一定是要结合其他数据报告一起分析，才能筛选出我们有效的数据，下面就给大家分析几种比较实用的数据报告结合分析组合。

1）关键词报告与搜索词报告：根据搜索词报告可以 拓展有检索关键词；其次搜索词报告匹配出垃圾流量，不一定要做否定关键词，有部分单次点击垃圾搜索词可以结合关键词报告数据，对于关键词进行匹配方式调整。

2）关键词报告与咨询转化报表：每天结合咨询平台中有效咨询所触发的关键词报表与搜索词报表进行 核算每个关键词转化成本，这样我们可以集中投放高转化关键词，控制高消费低转化关键词消费。

3）关键词报告与账户报告：关键词报告与账户报告关系是包含于关系。即账户数据异常要排查到关键词报表中关键词，所以 账户报告要与关键词报告对应查看与分析。

四、地域报告数据

数据分析重要程度：★★★

阐述：地域数据报表主要作用是明确各地域消费占比与各个地域推广数据。如果对于此数据调整，可以结合后端转化数据进行调整。

调整各个地域消费占比依据：

1、根据后端转化效果进行地域消费占比调整；

2、根据业务地域需求度，进行地域消费占比调整。

五、url跟踪转化代码数据

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：url跟踪转化代码数据是定制型数据报表，适用于多平台推广及转化统计。

这类代码与url部署后数据优点：

1、各个平台转化有区分；

2、url部署有利于监控着落页表现；

3、关键词转化id可以直接统计转化词。

4、如果推广有项目区分，可以另行标记区分。

这样统计出来数据可以区分：

1、关键词转化监控

2、地域转化监控

3、项目转化监控

4、平台推广转化

最后，想说跟大家分享了这些比较常用数据报表与数据的分析方式，只是比较 有代表性与实用性的数据报表。SEM 数据分析还有很多需要大家深入研究与专研的。我个人也给予大家几点 SEM 数据分析注意事项：

1、所有数据报表要坚持多维度相结合进行分析处理；

2、数据分析一定要作为日常优化流程，不要账户出现问题才进行数据分析排查问题，日数据异常要积极分析与调整，才能让账户推广效果稳定；

3、数据筛选是数据分析的基础，大量的数据要筛选出有效的价值，依据有大量数据的分类、筛选、过滤等环节进行数据提炼，这个最好要有良好的Excel技能支撑才会高效的进行。

数据分析是我们SEM推广调整的支撑，如果你是一名好的数据分析师，那么还会玩转不了SEM推广吗？

|来源：艾奇学院

百家号-【袁帅数据分析运营】：袁帅，互联网数据分析运营实践者，会点网事业合伙人，运营负责人。CEAC国家信息化计算机教育认证：网络营销师，SEM搜索引擎营销师，SEO工程师。数据分析师，永洪数据科学研究院MVP。中国电子商务协会认证：中国电子商务职业经理人，畅销书《互联网销售宝典》联合出品人之一。中国国际贸易促进委员会:今日会展会员联盟VIP个人会员，全经联园区委秘书处成员，中国低碳智慧园区联盟理事，周五咖啡媒体人俱乐部发起合伙人。百度VIP认证站长，百度文库认证作者，百度经验签约作者，百家号/一点资讯/大鱼号/搜狐号/头条号/知乎专栏/艾瑞专栏等媒体平台入驻作者，互联网数据官（iCDO）原创作者，互联网营销官CMO原创作者。

数据平台的建设可以当做一个产品来设计。从广义上来讲，所有以数据驱动为核心的都可以称为数据产品（如数据报表平台，DMP，BI平台），从狭义上来讲，就是公司内部的数据平台。今天我们要讨论的，主要是在公司内部搭建数据平台。

公司的内部数据平台，主要是给各业务提供数据处理、分析、展示，供内部所有部门人员使用的，涉及数据的收集（填报）、数据的整合、业务报表制作、业务员数据分析以及可视化数据展示，目的是让公司内部的所有业务都能通过数据来驱动和辅助决策。简单点讲就是通过数据平台来驱动公司内部的数据化运营。

那么如何设计符合企业实情并能解决实际问题的数据平台呢？

1. 平台建设主导人需要对每一块业务需求有深刻的了解，知道每个业务部门想要看什么样的数据，需要什么样的分析报表；这些数据是否现在就可以获取到，是否需要收集；业务部门通过这些数据分析，是如何推进和改善业务，是否有提升的价值意义。

2. 平台的设计需要根据业务的要求设计符合使用者需要的内容，产品要有层级和结构。如果设计的一张数据报表既要满足管理层的需求又要满足一线业务人员的需要，那么这样的数据产品体验很大可能是比较差的。因为领导和业务人员的关注点不一样，看数据的视角也不一样。领导往往需要一些能帮助把握大方向的关键指标，并且希望知道这些指标之后的问题是什么？原因是什么？所以给领导设计的报表需要直观易懂，并且能够基于这些指标的一场定位到问题。而业务人员更在乎业务的执行，关注的数据往往粒度很细，需要知道各项指标的明细。

领导关注的报表（FineReport制作）

销售领导关注的指标明细（FineReport制作）

3. 数据平台一定要注意数据质量、规范、统一。因为数据平台是面向所有业务的，怎么保证公司的所有部门人员对于数据的理解是一致的，这点特别难。（比如服装行业的“断码”，从领导层来讲，公司仓储的服装全部尺码如果不完整就是断码；从仓库的仓管员角度来讲，仓库内的服装尺码不全就是断码；从门店的业务员角度来讲，客户需要的尺码当前门店无货就是断码）。公司的业务系统各有不同，数据口径不一，数据孤岛问题，导致数据的质量和结构也千差万别，越是这样，数据仓库的数据建设就显得尤为重要。平台的数据质量依赖于数据仓库底层的数据模型，所以一个好的数据仓库很大程度上决定了数据平台的数据质量。

4. 工具选型上，有报表平台、BI。报表平台适合构建基础的规范化的数据平台，从明细报表（表格类）的，项目档案，文件报备，数据填报，数据报表，业务主题分析，文中的所有demo就是用FineReport制作，侧重于展示和报表管理。BI侧重于分析，拿到数据可以自己拖拽维度来分析，不同于报表受模板框架的限制，涵盖简单的明细报表、分析报表和主题分析，制作要简单很多，大数据量的处理性能也强劲很多，代表：FineBI、Tableau.

下面我们就从实战的角度来加以阐述。

某公司是一家电商公司，那么该公司的各部门需要看哪些数据呢？首先收集日常常用的数据指标，哪些是经常要查询的，哪些是要日常填报的，这些在过往的经营中都有备案，好收集。这就构成了日常的基础查询类报表，这类报表最占大头。

其次，我们可以观察一下各部门的KPI是什么？下放到团队以及个人的KPI是什么？是否能以具体的数字来量化？如果对负责支持的部门的KPI不了解，就去寻求部门领导帮助（使用者最懂要什么），不落实指标如何能设计出好的数据报表？通常粗略的，例如采购部门的KPI基本就是销售额、订单数、销售毛利润、采购成本；运营部门的KPI就是新老用户述、留存率、复购率、用户流失、转化率，市场部门的KPI就是PV/UV、新客数，这就构成了各部门日常管理的报表。

那么知道各个部门的核心KPI后，下一步就是针对一些特定场景的主题报表。主题报表往往是记录某一事件，其中的指标都是相互关联的。

比如，我希望知道这个月我的绩效完成的怎么样？在团队内排名是提升还是下降？每个人的绩效结果明细是怎样的？——这就构成了日常考核报表。

又比如在分析产品时，需要重点关注某些产品的相对市场份额和市场增长率，则要建立波士顿矩阵分析，以便让资源有效地分配到合理的产品结构中（当然还有其他分析角度）——这就是品类分析。

产品分析（FineReport制作）

再从业务分析和使用场景入手，拿采购部门的小王来说，他是怎样看数据的呢？

每天早上，我希望知道昨天的销售情况怎么样？所以这时候应该设计一张基础查询报表给到他，这张数据报表应该具有以下功能和内容：

1.能够查看昨天以及过去各时段的数据；能够按照产品、地域来统计；能够与过往的平均值做比较，看看是不是某区域某产品的趋势上有大的变化，是不是广告投放，活动推广带来的，影响大不大。其次，每个月，每季度的数据是多少，能够选定时间段自动展示。

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2. 指标越丰富越好，如果销售额下降了，看看是不是订单数下降了，订单数没变是不是客单价的问题，是由于商品结构的原因还是活动门槛调整导致的。

3. 数据分析的能够下达的粒度越细越好。比如数据粒度可以从全国下钻到省份，从省份下钻到城市，这样交易额下降了就能知道是哪个省哪个城市出了问题？就能针对性的解决。

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经过以上几个步骤，即可形成平台雏形，形成规划文档。但一个数据平台，无论前期规划得多么丰富，也不可能一蹴而就。公司的业务在不断变化，分析的内容也越来越丰富，在这过程中总需要不断磨合和调整，只有不断完善之后，才能形成一个更加量身定制的实用平台。