文 | 帆软数据应用研究院 刘传岑

一、客户介绍

西南证券成立于1999年，唯一一家注册地在重庆的全国综合性证券公司。2009年公司在上海证券交易所挂牌上市，成为中国第九家上市证券公司，重庆第一家A股上市金融机构。目前在全国29个省份设立9家分公司和119家证券营业部，员工逾3400人。公司在做优做强传统业务的基础上，持续加大产品服务创新，为各类型客户提供全方位的证券服务。

为了更好的为公司各业务部门提供决策数据支撑，满足日益增长的信息化需求，IT部门通过帆软产品搭建了企业集团级的业务分析系统，业务分析系统目前挂载了300多个页面，供公司3000多人访问，系统月访问量达1万次左右。同时业务分析系统与公司OA系统进行了集成，满足各业务部门人员日常使用需求。

二、合作背景

公司领导层早在几年前就意识到了数据辅助决策的重要性，IT部门之前采用IBM的Cognos工具进行业务分析系统的搭建，但是由于Cognos在实现营业部树状条件和月份条件等常见查询控件需求、Excel导出样式失真、不支持word导出以及系统集成一般等功能上的局限性，同时缺乏对数据填报功能的支持，为了满足日常业务需求场景，在采用Cognos的基础上引入第三方开源报表框架，以弥补查询控件、excel导出、系统集成和数据填报上的功能需求。

这种业务分析系统的开发模式，在业务部门需求逐渐增多的情形下，由于较高的开发门槛和较长的开发周期以及若干功能细节的局限等原因，给IT部门带来较大的开发压力，无法及时应对频繁的需求变更，造成需求方满意度下降等负面情况。

因此，IT部门一直在寻求技术门槛更低、可操作性更好的工具，能同时满足业务分析系统的功能应用场景。在经过新的产品选型，综合产品功能、成熟度、服务支持、集成性等方面，在2016年西南证券和帆软合作，IT部门一方面将之前开发的报表进行迁移，一方面快速响应业务部门新的需求。

三、 数据中心建设

数据中心建设背景

企业级的业务分析系统，离不开底层数据的支持。随着公司业务规模的不断扩大，业务系统的增多，如果直接让业务分析系统连接各业务系统，一方面会给业务系统带来压力，可能影响正常业务的开展，降低业务系统的数据安全性。另一方面为了满足业务分析场景的需求，需要进行数据的整合，而各业务系统的数据口径不一致，如果直接把各业务系统的数据取过来使用，会给数据整合带来麻烦。

与此同时各业务系统多年来积累了大量的历史数据，包括了客户的基本信息、交易行为、业务流程等数据，这些数据蕴含着传统经验难以寻觅的价值，对于企业而言是一笔宝贵的资源。从公司层面来说，通过数据挖掘，可以去寻找目标客户、寻找客户需求、分析业务流程，让客户增长更迅速、产品销售更精准、业务流程更高效。站在企业创新的角度来看，如何利用好这些数据成了助推企业发展的关键。

因此为了实现对集团业务数据的管理和应用，需要建立企业级的数据中心。

在技术方面，西南证券的数据化建设起于2013年，公司实施建立了数据中心系统、上线了业务分析系统，合并整合了原有的龙虎榜，同时提供了更多的数据展示。

项目组也形成了持续稳定的数据中心团队，为公司提供数据平台和数据服务，数据中心团队目前共计有8人，数据中心支持了公司23个系统数据集中和数据交换，200多个任务，8T数据量。

数据中心体系结构

数据中心整体架构分为数据仓库和数据分析两部分，数据仓库作为数据中心的底层，提供整体业务数据的落地存储，为数据分析打好地基。数据分析作为数据中心的应用层，通过数据仓库提供的数据，进行业务相关分析。

数据仓库目前使用Oracle数据库，每天夜间通过ETL工具定时自动将数据从各业务系统中增量抽取到贴源层，贴源层作为各业务系统数据的镜像，只采集数据，不对数据进行处理。采集过来的数据由于数据口径不一致，无法直接进行数据整合，因此需要将贴源层的数据根据统一的数据标准进行数据清洗，规范字段名称、统一数据单位与格式、将清洗后的数据落地到EDW层。DDW层则根据具体的业务分析需要用到的指标，建立指标模型，将EDW层的数据根据指标进行整合。同时根据业务需要建立新的数据库表，在数据仓库中将复杂的逻辑运算先处理掉，以减轻前端数据展现时的响应时间。

建设阶段

第一阶段目标是搭建基础平台、业务数据集中、满足基础报表。实现了以数据中心为核心的数据交互体系,为三方系统及业务部门提供数据服务。在应用上，实现了各业务条线的决策数据、业务报表需求，并建设了后台的任务调度管理平台、数据质量管理平台以及业务报表管理平台等功能，形成了公司级的数据基础平台和服务平台。

第二、三阶段目标是建立数据仓库、制定数据标准、深入数据应用。基于证券行业设计落地了数据仓库模型，建设了客户统一模型，通过身份识别将公司分布在各系统中的客户信息和标识进行统一和关联。在数据仓库的基础上设计和开发了多维指标层，将客户、分支机构各主要指标和标签进行了计算，满足客户分析、经营分析、固定报表等。同时形成和发布公司标准《西南证券数据仓库指标标准》。在数据标准、数据应用、数据治理三个方面上持续建设。面向公司各层级建立多维分析模型和自主分析平台，构成客户、产品、分支机构、渠道主题分析，满足自定义分析需求。

四、数据应用场景实例

客户开户引流和渠道分析

近年来证券行业随着与互联网的结合，证券公司间对零售客户的竞争越来越激烈，开户渠道、客户服务、产品营销各方面都需要付出极大努力，数据也在其中起到重要作用。比如作为客户开户的重要来源的渠道引流，如果对各渠道开户进入的客户数据进行分析，就可以看到不同渠道开的客户质量是不同的，有效户占比、人均资产、人均佣金贡献、客户地区来源等关键信息，都体现了不同渠道的优劣，因此我们就可以择优选择渠道重点进行投入，实现引入更优质的客户以及更高的成功率。另一方面对开户流程进行分析，又可以发现是流程中哪个开户环节成功率较低、是客户流失严重的，这样反过来对我们的开户流程进行优化，进而提高开户成功率。

潜在客户挖掘

通常业务流程上对于潜在客户寻找、产品营销是通过对客户的熟悉程度加以经验判断来进行的，这其中数据也可以起到相应作用。例如寻找期权业务的潜在客户，可以从两融客户中通过获取客户交易量、日均资产、周转率、交易频率等指标，将符合期权业务特点的活跃的、投机性强的客户集中筛选出来，作为期权业务的潜在客户进行重点推广，会产生更好的效果。

业务经营分析

数据在经营管理上也起到举足轻重的作用，对于业务的开展，通过数据趋势发现业务发展是否与经营决策相符、找出发展瓶颈，比如某项业务收入或客户数量的走势高低，加上与市场行情的对比，寻找出业务发展是由于市场活跃带动，还是被市场萎靡拖累；再加上市场份额的对比，能更客观的分析出业务发展的状况，未雨绸缪，而不会被表面数字所迷惑。比如去年的行情下，公司经纪业务交易量市场份额基本保持稳定、客户保证金也有小幅增长，但是单独看开户市场份额，就会发现公司经纪业务的开户市场份额全年都低于交易量市场份额，并且在有些月份开户量也低于市场开户水平。这体现出了当前的交易份额多数是由存量客户的交易增长提供的，新增客户量已经在拖后腿了，新增客户量应该更加投入，若牛市到来，这部分新增的客户将产生巨大价值。

五、未来规划

搭建大数据平台

目前客户每日资产、历史交易流水、客户盈亏率计算等较大的历史表，在做统计汇总、复杂关联查询时因数据量和计算量较大，目前类似Oracle关系型数据库已无法支持高效率查询。同时传统的数据仓库每天需要抽取的数据量越来越大，未来可能会出现第二天上班以后数据未完全抽取过来的情况。因此，未来规划通过大数据平台，提高数据响应的实时性。

多维分析平台直连大数据平台

在大数据平台搭建的基础上，利用FineDirect大数据直连引擎对接大数据平台，实现大数据量数据的在线自主分析，以及准实时数据分析及监控功能。

大屏应用

在数据底层、业务分析系统逐步完善的基础上，计划通过大屏应用，将公司经营层面的各种指标通过大屏的形式进行展现，让管理层和各业务人员能实时了解公司的整体经营情况。

硕达电子(深圳)有限公司（以下简称“硕达电子”），位于深圳市宝安区松岗镇。硕达电子成立于2004年5月，是CyberPower System,Inc公司于深圳市宝安区松岗镇设立的一家子公司。

硕达电子主要生产不间断电源供应器(UPS)、USB-HUB、逆变器(Inverter)等计算机周边产品，设备先进，技术实力雄厚。

项目需求

企业希望用一套综合报表信息管理系统，解决常用性记录、窗体、报表项目系统化管理，实现在线多人同时记录、查询、报表分析与输出，数据长期保存，不会因人员因素和其它因素造成数据、记录遗失，数据涉及其它单位可实时查询。

因为活字格具有使用门槛低、没有软件开发能力、只要会Excel的操作、有一定逻辑能力，便可开发相应应用等特点，硕达电子选择使用活字格来搭建《综合报表信息管理系统》。

项目主要功能点

1.登录页面简洁实用

图一：登录页面

2.列表展示页面

实际部门费用年度对比与排名，用车类型、每月用车次数与产生费用，让主管对本部用车情况一目了然，为管理层提供非常有力数据。

图二：列表展示页面1

图三：列表展示页面2

3.数据添加页面

图四：数据添加页面

4.图表页面

可以全方位对数据进行分析，为管理层提供第一手数据。

图五：图表页面1

图六：图表页面2

图七：图表页面3

活字格的价值

使用活字格开发的相关应用（如水、电、通信等），为管理者提供管理依据，可以在第一时间快速查询部门费用、KPI数据来源等。

使用活字格，可以减少公司管理软件的购买与开发成本，一次购买，无限开发。

使用活字格的感受

硕达电子（深圳）有限公司的副经理陈先生介绍到：

“活字格使用门槛低，没有软件开发能力（会VB等代码软件）、只要会Excel的操作、有一定逻辑能力，便可开发相应应用，黑科技，非常灵活。

使用活字格开发的相关应用（如水、电、通信等），为管理者提供管理依据，可以在第一时间快速查询部门费用、KPI数据来源等。

使用活字格，可以减少公司管理软件的购买与开发成本，一次购买，无限开发。”

同时欢迎大家加入活字格基础教学扣扣群：377281648，群里会不定期举行活字格使用视频会议讲解，入群即可收到会议举行信息。

转载请注明出自：葡萄城控件

关于葡萄城

葡萄城是全球控件行业领导者，世界领先的企业应用定制工具、企业报表和商业智能解决方案提供商，为超过75%的全球财富500强企业提供服务。

笔者关于合并财务报表已经更新过4篇，诸如长期股权投资权益法、成本法核算（重难点）、长期股权投资和企业合并知识点整理汇总（中级职称与注会）持续更新ing等，如果没有看过这些，请先阅读这些，为本篇的学习打下良好的基础。

内部交易抵销

原理：合并报表调整分录要始终贯彻一个思想，从集团整体来看，多了啥去掉啥，少了啥，补上啥。在做题的时候，抵消分录中的科目哪个是抵消母公司，哪个是抵消子公司，哪个分录既不是子公司，也不是母公司，而是在集团财务报表中反映的？

不考虑存货跌价准备情况下内部商品销售业务的抵销

借：营业收入

贷：营业成本

存货

借：期初未分配利润（年初未实现的内部销售利润）

营业收入（本期产生的销售收入）

存货（本期期末实现的内部销售利润）

上述分录的编制思路：本期发生的未实现内部销售收入与本期发生存货中未实现内部销售利润之差为本期发生的未实现内部销售成本。抵销分录中的“期初未分配利润”和“存货”两项之差即为本期发生的存货中未实现内部销售利润。

如果理解了上述的编制过程，那么笔者再告诉大家一个简单粗暴，快速写出抵消分录的方法：

①将年初存货中未实现内部销售利润抵销：

借：期初未分配利润（期初存货中未实现内部销售利润）

②将本期内部商品销售收入抵销

借：营业收入（本期内部商品销售产生的收入）

③将期末存货中未实现内部销售利润抵销

借：营业成本

贷：存货（期末存货中未实现内部销售利润）

快速计算：存货中未实现内部销售利润可以用毛利率代替；

毛利率=（销售收入-销售成本）÷销售收入

存货中未实现内部销售利润=未实现销售收入—未实现销售成本

存货中未实现内部销售利润=购货方内部存货结存价值×销售方毛利率

在计提了存货跌价准备基础上的内部交易抵消处理

首先抵销存货跌价准备期初数，抵销分录为：

借：存货——存货跌价准备

贷：期初未分配利润

然后抵销因本期销售存货结转的存货跌价准备，抵销分录为：

贷：存货——存货跌价准备

最后抵销存货跌价准备期末数与上述余额的差额，但存货跌价准备的抵销以存货中未实现内部销售利润为限。

贷：资产减值损失

前几天，咸蛋兄妹一直在说如何实施内部控制的话题，今天就给大家一个如何建立内控管理信息系统作为收官之作吧。

内部控制信息系统建设，利用信息化手段整合和优化内部控制系统，是企业内部控制体系建设的重要内容。

内部控制信息系统建设的基本模式：独立模式、整合模式、附加模式

那么应该如何进行建设内部控制信息系统：内部控制体系建立→内部控制信息系统建设可行性分析→对企业现有信息系统进行更新改造→全面建成内部控制信息系统。

那么作为高管层如何去评价内部控制的优劣呢？

一般我们需要遵守的原则：全面性原则，涵盖各种业务和事项；重要性原则，风险为导向；重要业务单位、重大业务事项和高风险领域；客观性原则，以事实为依据，确保评价结果有充足且适当的证据支持。

我们的评价是需要围绕内部环境、风险评估、控制活动、信息与沟通、内部监督等要素，确定内部控制评价的具体内容，建立内部控制评价的核心指标体系，对内部控制设计与运行情况进行全面评价。

企业该如何开展内部控制评价工作？

设置内壁控制部门→制定评价工作方案→组成评价工作组→实施现场测试→汇总评价结果→编报评价报告。

那么企业该如何认定内部控制缺陷的？

内部控制缺陷，评价内控有效性的负向维度，如果内部控制的设计或运行无法合理保证内部控制目标的实现，即意味着存在内部控制缺陷。

我们从三方面进行评价：设计缺陷和运行缺陷：成因 表现形式；财务报告内部控制缺陷和非财务报告内部控制缺陷；重大缺陷、重要缺陷和一般缺陷的重要程度区分。

1、财务报告内部控制缺陷的认定标准

重大缺陷：如果一项内部控制缺陷单独或连同其他缺陷具备合理可能性导致不能及时防止、发现并纠正财务报表中的重大错报，就应将该缺陷认定为重大缺陷。

重要缺陷：如果一项内部控制缺陷单独或连同其他缺陷具备合理可能性导致不能及时防止、发现并纠正财务报表中虽然未达到和超过重要性水平、但仍应引起董事会和经理层重视的错报，就应将该缺陷认定为重要缺陷。

一般缺陷：不构成重大缺陷和重要缺陷的财务报告内部控制缺陷，应认定为一般缺陷。

2、非财务报告内部控制缺陷的认定标准：定量标准和定性标准

3、常见的内部控制存在重大缺陷情形：

1）企业财务报表已经或者很可能被注册会计师出具否定意见或者拒绝表示意见；

2）企业审计委员会和内部审计机构未能有效发挥监督职能；

3）企业董事、监事和高级管理人员已经或者涉嫌舞弊，或者企业员工存在串谋舞弊情形并给企业造成重要损失和不利影响；

4）企业在财务会计、资产管理、资本运营、信息披露、产品质量、安全生产、环境保护等方面发生重大违法违规事件和责任事故，给企业造成重要损失和不利影响，或者遭受重大行政监管处罚。

假如在实际工作中发现缺陷了，该怎么去汇报呢？

内部控制缺陷报告应当采取书面形式。

1、对于一般缺陷和重要缺陷，通常向企业经理层报告，并视情况考虑是否需要向董事会及其审计委员会、监事会报告；

2、对于重大缺陷，应当及时向董事会及其审计委员会、监事会和经理层报告。

3、一般缺陷、重要缺陷应定期报告，重大缺陷即时报告。

在企业的实际工作中，还会有很多情况会发生的，咸蛋兄妹的意见就是多看我们的神书《企业内部控制指引》了。

财经栏目《咸蛋说》是由咸蛋兄妹詹佳瑞与郑泳梁打造的国内首档电台财经秀。

栏目核心：专注不一定严肃，权威是一种态度。

咸蛋兄妹为多家（拟）上市企业、私募机构提供服务，成功主导企业挂牌上市、投融资、PPP项目、不良资产处理等，特别在财税管理、企业管理、私募基金管理等方面有丰富的经验。

咸蛋兄妹在主导项目运作方面具有独到优势，拥有大批会所、律所、券商和私募资源，可以为企业提供一站式资本运作服务。

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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

原工行董事长姜建清曾说：未来的好银行一定是数据银行。数据银行的两大核心能力就是数据采集和数据分析。近来，有不少银行在数据分析方面有所行动，有的是成立“统计信息部、数据分析部”，有的是将数据分析能力重新明确到信息中心等。

按百度百科的定义：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

这个定义比较精确，包含了几个要点：

统计分析方法：数据分析肯定需要分析方法及工具；大量数据：分析的原材料；形成结论：分析的结果；决策并采取适当行动：数据分析最终实现价值。质量管理体系：避免数据污染及模型误差。

数据分析的定义和工作流程都很清晰，同时，如何快速启动数据分析工作并尽快体现数据分析的作用，是很多数据分析类部门当前关注的重点。

数据分析的建设之路，可以从下面几个方面统筹考虑：

业务应用方向

银行的业务应用经过多年发展，已经有成熟的应用框架：客户管理、风险管理、财务管理、运营管理、及监管报送及信息披露。

数据分析部门应结合业务发展及规划，综合相关IT系统建设情况，选择数据分析的业务领域。

数据分析方法

在统计学中，统计分析方法可以简单划分为：描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。

在数据分析初期，分析部门更应该放在描述性及探索性方法上。在此过程中与科技、业务部门多交流沟通，以达到熟悉业务、了解数据的目的。

数据分析体系

数据分析体系包括数据分析平台的建设，分析平台包括三大模块：

数据脱敏采集平台：根据分析需要，从银行数据平台中脱敏、抽样相关数据；

数据建模平台：也可称为模型数据沙箱，用来进行数据分析；

数据服务平台：为业务应用提供数据分析结果服务。

以下就举例东北证券的数据平台建设经验。

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。

为什么报表对ERP系统如此重要？

众所周知，一到月末、月初或月中时，各职能部门、各管理会议、各管理决策等都在为报表绞尽脑汁、加班加点和操心操劳。

事实上绝大多数中小企业所使用的国外ERP软件，比如QAD Mfg/Pro，Exact，Movex，Adonix等，其设计目的只是供企业分销制造以及财务日常交易录入之所用，同时仅提供一些满足基本需求的报表功能。

这一点与我们熟悉的中国财务软件比如用友、金蝶等有很大不同。但后者仅仅以财务系统见长而不具备完善的流程控制，故不能算真正意义上的ERP系统。

即使大型的ERP系统也纷纷并购顶尖的商业智能工具以扩展其产品的报表能力，比如前面完成的一系列并购：SAP收购BO(水晶报表)，Oracle收购Hyperion，IBM收购cognos。

所有这些现象揭示了报表工具对于一个ERP系统的不可缺乏性，这也很好地解释为何我们系统里有那么多的客户化报表。报表不仅供管理者决策分析之用，也能指导用户正常地操作系统，比如下达一个订单。

可以说，报表工具为ERP系统打开了一扇窗！

同一个类别的报表Inventory，如库龄分析报表对于不同职能部门需求不一样。

对于财务部门，需要数量，成本和金额等信息；而对于仓储部门仅需要数量即可。对于可能从中推算出成本、价格等敏感信息，某些报表中需要将产成品描述等字段屏蔽。

随着业务的发展以及对于内控要求的不断增加，我们仍然日益面临着增长的定制化报表需求。

为什么不直接对ERP二次开发？

1. 系统维护和版本管理不希望系统有太多的个性化，同时也不利于升级和标准化；

2. 由于技术和业务壁垒，一些标准模板的更改难以由某个人独立完成；

3. IT资源紧张，难以得到及时更新，也缺乏人力运维。

为什么必须标配报表工具？

部署一款实时性的本地报表工具不光对IT，对于最终用户也有很大的帮助。它能够让我们从客户化编程的低效繁琐中解脱出来，将自已的精力集中在理解用户需求并帮用户设计业务模型上面。

报表工具的License远比ERP的要便宜。

对于某些仅从事查询或报表的用户比如一些管理人员，完全可以做为ERP系统帐户的替代。

图形化、可视化的界面为大多数用户所喜爱。

目前，大多数报表工具支持各种各样的数据库，在他上面的投资和积累的经验完全可以移植和扩展到以后的SAP甚至其它一些可能出现的系统上面，比如客户关系客理、工作流等系统上。

更重要的是，由于商业机密泄露给竞争对手而带来的一次性损失、或者我们为了加强商业密秘保护所做出的其它努力，可能也远大于布署报表工具所需要的投资。

报表工具不失为企业数据化经营的最佳开端

现在很多企业都逐渐有数据分析的意识。商品部说我要看门店销售额分布，金融部说我要看投资转化分析，领导要看综合指标统计、部门业绩拆分、产品分析、用户分析……

但凡一个有点规模的企业，都有大量的数据躺在系统里，报表在Excel中。越来越多的业务分析需求，也暴露了各种数据收集麻烦，系统数据不能打通的问题。

报表BI平台可以把数据分析给统一管理起来，一方面减轻各业务人员做Excel的压力，毕竟是谁都不想在做报表上花太多时间；另一方面，报表体系的规范倒逼数据的收集、数据的质量、经营分析体系的完善。

那么，应该选择什么样的报表工具？

几个参考标准：

是否支持所需的数据源，有没有开放接口数据填报手机、报表分发等功能，都是常用的需求报表制作是否简单，做表的效率高不高数据安全、权限管理——保证信息安全如果选择开源工具，得保证有专人运维

市面上的工具大家可以对比价，各家官网技术参数和功能都很透明。个人推崇帆软FineReport，就和ERP首选SAP金蝶一样，可以说是全球最好用的报表软件。

报表开发简单速度快，2个人一年可以完成集团120多张报表的开发。搭建统一的数据管理平台，取数、分析一脉相承，让数据更好的用于业务经营和决策。可以快速开发报表，可以和OA、ERP、MIS、CRM、TMS、WMS、BPM、EHR、考勤等系统的无缝集成。内置用友、金蝶、泛微、致远、万户、蓝凌、神州数码、浪潮等厂商的API接口，省得开发。

做过财务的都知道，财务部的整天忙忙碌碌，要向上级，兄弟部门等提交各种各样的报表，财务部的员工号称“表哥表姐”，为表格生，为分析死，受苦受累一辈子。

那么，这些报表，真的有必要吗？答案当然是有必要的,内部报表是CFO参与决策时，重要的参考依据，更是CFO解决具体运营问题的杀手锏。离开了内部控制报表，就是口水战式的管理。

我们在日常财务管理过程总，应该是管理制度化，制度流程化，流程表格化，表格信息化。

首先，我们将内部控制报表进行一个分类：

1、按控制对象，会计要素分类：横向---宽度，可以分为6大类

资产类控制报表负债类控制报表所有权权益类控制报表成本费用类控制报表收入类控制报表利润类控制报表外加现金流类控制报表，这个报表很重要，现金流断了，也就没有造血功能了，结果只有死亡。

2、按控制角度分类：纵向---深度

集团控制报表公司控制报表部门控制报表还有员工、项目、产品、时间、区域、客户、供应商、预算、其他要素控制报表等等。

3、按数值分析方法分类：结构分析报表、趋势分析报表、差异分析报表、因素分析报表

4、按时间分类：日报、周报、月报、季度、年报等等。

那么这么多分类，到底要做多少张控制报表？我们应该因需而做，因管理要求的精细度而设计，因KPI考核而设计各种不同分类的报表。比如营销部门考核到个人，考核到单个产品的消耗，那么就要设计到个人的内部控制报表。

总之，我们在设计内部报表时，要考虑报表的层次结构，内部控制报表就是我们做决策的最主要的依据。下篇继续介绍内部报表的设计步骤，内部报表的数据来源，内部报表的操作要点。

作者简介：一个做互联网运营的老财务人，从业12年，现创业公司合伙人兼CFO, 注册税务师，历经大型物流企业，500强实体制造企业，移动互联网上市公司，跨境电商领导企业担任合伙人、CFO、对企业战略、项目运作、顶层商业模式结合财务战略设计有较强的架构能力，创业项目融资B轮。