中国的企业信息化，已经过去了20年，企业里也产生了大量的数据，IT技术的信息化管理辅助企业经营管理也已经得到广泛地认同，现在就连一个小卖部都可以有收银系统这样的信息化管理介入。但同时也有一个很现实的问题，不是所有的业务过程都能够进入信息化系统来管理，大量的非标准化业务仍然需要人为手工去录入维护等。就算有信息化管理系统，系统与业务的脱钩，致使一线人员使用各式各样的系统产生了很大的抵触情绪，各种约束、繁琐、重复的操作，让人无法充分发挥人的能动性，变成了一个活活的机器在做一些毫无意义和创造力的重复性工作。Excel使用得当，或许是上面这些问题的很好的解决出口，Excel催化剂致力于最大化Excel的价值所在，今天带来根据标准的数据源，快速生成所需格式的自由报表结构的数据报表，充分利用Excel现有的各种功能和业务人员可参与的设计过程。让日常的报表输出工作更简单，更符合实际需求。

业务场景

在过往的功能中，曾经第13波推出过自由报表的功能，可由Excel用户自由地去设计自己所需的样式报表，最后程序自动按需根据原始标准的数据表结构的数据转换成最终所需的报表样式，此功能对于日常做标签式的报表最为广泛使用，如商品的畅滞销分析，商品目录、快递单甚至工资条也是很轻松可以加上自己排版要求自由订制。

但之前的自由报表，有一个最大的问题是，数据结构仅能使用一行数据，即一行数据为一个报表单元，如某一款商品的属性和指标，对于多行数据为一个单元的场景无法适用。

多行数据为一个单元的场景出现在各式各样的打印报表场景上，如订单数据、发货单数据，采购单数据等等，此类数据报表有共同的特点是，一个单据编号生成一份报表，一个单据编号下，有多条明细数据，例如销售订单数据，某一客户下的一个订单，内容有多个商品的购买信息如单价、数量、成本等。

此类报表更多用于和客户间的交付的凭证使用，在底层的数据存储里，一般会把所有订单数据存储同一张表内，只有把数据合并起来存放才能进行更多的数据统计分析的后续动作。

对于此类的报表需求，一般来说会有各种系统来支持，有相应的打印功能提供，但正因为对系统依赖度太高，引发两大问题：

一些临时性的小需求，没有系统支持系统的功能太固化，任何一点小小的调整都需要技术人员的支持，同时也产生很大的开发费用。

Excel催化剂解决方案

面对以上两大痛点，Excel催化剂将之一一化解，在Excel的环境下，只要整理出标准的数据表结构数据源（一般来说可以在系统里导出部分数据，再经过一些计算、匹配等方式可轻松生成最终所需的数据源），借助Excel的极大灵活性，由业务人员自行根据所需对报表样式进行设定，轻松批量生成所需的报表文件，再借助强大的打印功能，将报表最终转化为PDF或纸质版。

以下仅简单展示出整个的效果呈现，功能同样地按承诺个人免费学习使用，如需企业大量应用，请务必咨询授权事宜。同时后期提供详尽的视频教学模式，可更直观明了地学习每一个操作细节。

使用效果演示

在Excel的环境下完成，无需复杂的不同系统来回切换，核心步骤只需3步。每一步骤都是充分体现人的价值的步骤，让人的自由创意运行其中，让机械重复、逻辑清晰的事情全交给程序完成。

数据源准备

在第33波的反向操作中，可实现零散的报表样式的数据源转换为标准数据表结构的数据源。当然一般关键的业务数据，肯定都会有各式各样的系统负责生成，只是可能另外有额外的逻辑补充，需要在Excel环境下使用函数、公式等方式补全。

大体上数据源分为表头部分和明细部分，表头部分的数据是重复的。明细部分是不重复的。

数据源字段与报表字段位置的映射关系设定

此过程告诉程序，在结果表的报表样式的展现中，其内容来源于数据源的哪些字段。

报表模板样式，同样是有表头和明细数据的区分，明细数据在报表模板中需要填充多行数据。

匹配报表生成的文件名及路径

自动根据报表的表头去重后，最终按一行表头数据生成一个文件的方式，最终通过标准数据表结构数据源，批量生成多份数据报表。

同样地充分利用Excel环境下的快速填充、函数公式等功能，可瞬间构造出一个文件路径，这也是自由度高，同时效率也最高的方式。

报表生成

报表按表头记录数生成对应的多份报表，后续再开发下批量打印功能，堪称完美的Excel环境下的解决方案。

Excel排版的报表，可充分利用Excel的现有功能，且最小调整颗粒度为单元格，无论是单元格显示格式、内容的对齐方式、边框、颜色等众多的可调整的空间，有美术功底，分分钟可设计出十分漂亮实用的报表样式。随时根据数据源增删内容等。

最核心的是业务需要什么由业务人员说了算也由业务人员自己来做处理！

最后一点，生成的结构报表，若明细数据过多，自动做行数的增加，如下图中某报表文件，明细数据有6条，而在模板设计上只有3行的数据位置供其存放。程序自动插入足够的行数，而不影响最后的总计行的汇总！

总结

Excel能够带给我们什么，这个一百个人有一百种答案，此篇再次向大家展示了Excel+二次开发的能力，让Excel最灵活、易用的部分，交由普通业务人员去驾驭，充分发挥人的创意作用。而结合二次开发，让Excel完成许多过往无法轻松向Excel发出的指令，操作大量有逻辑、重复性的工作。

此二者结合，威力无穷，也是业务人员最喜爱的方式。也是本人一直在追求的境界：人该做的交由人去做，机器该做的交给机器完成！

有此功能，相信再次地大面积地减少日常众多的无价值工作，同时也可以对现有系统的依赖度尽一步地减少，当然公司的IT支出也可以节省一大部分，无需动不动花大量费用开发各式各样的系统支持业务开展。

大多数制造业企业几年前都开始有条不紊地收集生产过程数据了，因为这样利于帮助做企业诊断和解决生产中遇到的问题。当下，很多企业长其积累下来的大量数据，仅靠手工管理已受到局限，所以大部分企业开始引入生产管理系统来协助操作。使用生产管理系统后统计分析相关工作的效率、准确性有了明显的提高，同时还降低了企业严重依赖于个人员工经验的风险、提高了企业竞争力。那么统计分析到底有哪些功能呢？下面以智邦国际生产管理系统为例详细介绍。

1、 进度追踪分析

在智邦国际生产管理系统中，进度追踪主要通过订单进度追踪、派工进度追踪、整单委外进度追踪、工序委外进度追踪四个维度来进行的。通过各个维度来实时查看某段期间的订单核定信息、执行信息、质检信息、入库信息、付款信息、收票信息、生产进度、委外进度等的控制，来保证完成生产订单作业所规定的产品产量和交货期限指标，以免出现延期交货等不良现象的出现，提高企业信誉。

2、 物料跟进分析

物料跟进主要从缺料追踪表、废料数量对比分析、废料原因对比分析、废料明细表四方面统计。这些表单可以从物料维度实时查看生产所需量、已登记量、领料剩余数量、可用库存、缺料数量等，并可总结出废料数量及废料原因，通过物料跟进分析及时对生产过程优化和改进，进而减少废料出现，降低生产成本，减少库存。

3、 次品率分析

在智邦国际生产管理系统中，次品率分析主要包括产品不合格率分析、产品批次不合格率分析、工序不合格率分析、委外不合格率分析等，通过多维度不合格率分析，尽早发现次品率高的原因并进行有效改进，从而降低次品的产生，维护生产成本，带来直接的经济回报。

4、 计件工资分析

计件工资分析主要是用来统计分析计件工资的人员分布、工资走势以及计件工资明细表。通过这一分析能够直接、准确地反映出员工实际的工作能力，并观察不同员工之间以及同一员工在不同时间内的工作效率，从而更好的体现工资分配制度，使员工管理最大化。

5、 成本分析

智邦国际生产管理系统中，成本分析报表包括产成品汇总表、在产品汇总表、半成品汇总表、车间剩余物料表等。在整个生产过程结束后，企业需要通过汇总表实时核算成本来方便管理者及时管控，避免出现浪费和亏损的情况产生。

智邦国际生产管理系统除了有全面的统计分析工具，还可以提供全面的生产管理解决方案，结合基于对进行生产过程信息化控制和上下游信息整合的需求，以标准化的生产管理流程来运转，由生产订单驱动，通过简洁明确的操作，满足企业生产过程自动化控制和工艺管理、质量管理、部门协作等管理难题，帮助企业从根本上改变生产管理模式，提升效益。

计统报表及重点税源管理软件是应用于国家税务总局税收计划、会计统计核算、重点税源管理、大企业税收管理等业务领域的报表管理、数据统计分析平台。整个软件平台由税收计会统报表系统（TRS）、重点税源管理系统（TRAS）、大企业税收管理系统（VICDP）、税收数据分析系统（WTAP）组成。计统报表及重点税源管理软件部署在国家税务总局，提供全国大集中的计统报表及税收快报的数据上报，重点税源数据接收，大企业数据接收，及相关业务数据分析（计会统报表、重点税源，税收调查及减免税调查数据，大企业税收管理信息系统等）。

总体架构

平台总体架构如下图：

功能及应用模式

（1）税收计会统报表模块

采用全国大集中的部署模式，主要实现税收快报、税收旬报（五日报）、会统月报（年报）的报表采集和基础分析功能；全国各级税务机关均在系统中进行计统类报表的报表采集与基础分析。系统支持税务总局、省局可以自定义报表采集任务支持各级税务机关自定义分析内容。

（2）重点税源及综合分析模块

采用税务总局和省级两级部署模式，主要实现重点税源监控月报表、独立企业纳税百强报表的报表采集和基础分析功能。其中，省级及下级单位在系统中进行重点税源类报表的报表采集与基础分析，省局将报表数据汇总后上报至税务总局，税务总局用户在系统中进行重点税源类报表的报表采集与基础分析。当前重点税源及综合分析部分只在税务总局部署，因此，省局及以下单位继续采用TRAS系统完成有关工作。省级系统可以作为税务总局的客户端完成省级数据的上报和税务总局有修改要求的数据回退。

（3）大企业税收管理信息系统

主要实现新闻、公告发布查阅、政策法规查阅下载、全文检索、网页点击监控、导航、论坛、征管状况、综合管理等网站功能。同时，具备大企业税务和集团月报表、年报表的报表采集和基础分析功能。其中，各省国税、地税通过税务专网完成基础数据上报，上报过程中自动实现国地税数据合并，实现树形结构；企业集团可通过邮件等方式上传数据包。基础数据分析提供更丰富的分析模型和图表结合等直观展现方式，实现数据按不同维度的钻取、切片等功能，同时更提供强大丰富的数据分析，如即席分析、分析报告、综合分析等。税务总局征管数据抽取可以实现定时或自动方式抽取征管数据，辅助完成各级税务机关上报数据的审核工作。

（4）税收数据分析系统（WTAP）

为了全面提高数据质量管理，提高软件使用效率，提升数据分析能力，深化数据分析应用，进一步加强税源监控、税收预警、组织税收收入等工作起到重要支撑作用，2010年计划在国家税务总局和各省开始全面推广WTAP系统。WTAP系统采用统一的基础软件平台，能在同一套软件中处理计划、统计、重点税源等多套报表任务，如：“会统月报”、“会统年报”、“税收快报”、“税收旬报”、“税收五日报”、“重点税源监控”等。

价值与应用现状

税收数据分析应用系统，主要解决信息孤岛，构建标准分析应用平台，加强分析应用，实现灵活数据共享，为领导决策服务，为税务精细化管理服务。

计统报表及重点税源管理软件从2003年开始在全国推广，目前各系统使用情况如下表所示：

你们知道吗？CREAMS又双叒叕更新！

真的吗？这已经是第59次更新迭代了

而且，这次还上线了两个新功能！

给CREAMS的开发人员点100个赞！

下面给你们介绍一下这两个新功能

赞赞赞，期待！！！

NO.1预算报表功能

预算报表功能，即一房一价预算。知道一栋楼的未来收入不算什么，能精确具体到每个房源的收入才叫厉害。CREAMS此次的版本更新就上线了这个新功能。

只要我们提前设置好每个房源的预租价格、预计招租时间，再结合执行合同的收入和合同到期时间，就能精准地预测出某个房源某个周期内的租金收入。

如此一来，就能做到租金收入更明晰，预测更精准。

具体操作步骤如下

点击“资产评估”功能下的“预算列表”，可对相应的房源进行编辑、删除和导出；点击右上角的“+预算报表”按钮。

在弹出的“租金收入预测”表格里选择项目和参与预算的房源，可以统一设置招租单价和预计招租时间，也可对每个房源的价格和入住时间进行个性化设置，系统会自动计算出每个房源的收入预测、所选房源总的收入预测，以及预测的在租均价和在租率。

NO.2楼宇顶部统计数据配置功能

楼宇顶部统计数据配置功能也是此次上线的新功能

这个功能有什么用呀？

可以随心配置楼宇顶部数据！

哇哇哇，听起来好棒！

我们知道，在CREAMS左侧操作界面任意点击一幢楼，在页面上方就会立马出现该楼宇的相关数据。

但是——

这上面所有出现所有信息都是关于楼宇的整体数据。如果我就只想看我想看的那部分，怎么破！

嘿嘿，试试楼宇顶部统计数据配置功能。你可以自行选择你想要统计的数据范围、在租的定义在租均价的展示单位。反正就是你想看什么就点什么。然后，不出意外地，楼宇顶部统计展示的数据就全都是你想看的了。当然了，前提是你要设置好房源标签。

具体操作步骤如下

打开在楼宇列表上方的数据统计旁的数据配置按钮，喏，就是下面框起来的这个。

然后你们就可以根据自己的需要随意选择了，那么在楼宇列表上方就能展现你们想看的统计数据了。

以上就是CREAMS上线的两个新功能

赞赞赞！

期待CREAMS的下一次功能上新！

期待！期待！期待！

在说“FineReport+”之前，我们先聊聊“互联网+”。

“互联网+”是个老概念，通俗来讲是“互联网+各个传统行业”。很多人说，“互联网+”应该叫“+互联网”，因为互联网只是个工具而已。其实不然，“互联网+”并不是简单的“+”，而是依托互联网信息技术实现互联网与传统产业的深度融合。未来的互联网也会像文字、蒸汽机、电力、汽油发动机等那样，作为一种通用的生产力工具，给每个行业带来效率的大幅提升。

所以，“互联网+”不是口号，它的内涵是“通用工具”。

FineReport 是帆软公司的明星产品，据说可能是全球最好用的报表软件：

可以快速灵活地制作报表，搭建统一的数据决策和管理平台，让更多的数据用于业务经营和决策；

可以快速开发报表，能做到和各类系统的无缝集成，加快项目的开发，节约了开发的人力和成本。

FineReport，一款良心神器，简直无所不能。受到“互联网+”的启发，我们提出了“FineReport+”的概念。

FineReport+，是FineReport的价值主张

我们要连接并解决更多有关数据的应用场景，让数据成为生产力。“+”后面可以是业务系统如OA、ERP、CRM，可以是Qlikview、Cognos、Tableau等BI系统，可以是部分业务需求，如帆软自己就是使用FIneReport搭建的CRM系统，笔者还见到一些番薯开发了考勤系统，小型进销存系统等。

一、FineReport+业务系统

一般业务系统自带的报表能力很弱，难以满足企业数据化分析和管理的需求。以OA系统为例，随着企业应用的发展，OA软件越来越重视数据分析与利用，不仅仅数据分析可以形成对信息与流程的管理，更实现对企业数据的有效管理与利用，所以报表应用已经越来越成为企业办公自动化软件（协同办公软件）的一个重要组成部分。但是OA自身报表存在多种先天缺陷：

a.其数据全部来自于OA系统，而且报表也从属于OA的功能。比如，统计各部门收、发文的数量，统计员工的出勤日等等，无论是从格式还是统计的内容，都相对比较简单而且是固定的，无法从综合的角度体现各类数据的相关性分析。

b.厂商或服务商在实施时为用户做的报表。用户可能会提出要求，实施服务商负责完成报表的开发。虽然这种方式能比较好地满足用户的需求，但灵活性还远远不够，不能针对后续业务的发展做到随需而动。

所以产品型软件公司在遇到有报表需求的客户时，常会选择和帆软合作，比如用友、金蝶、泛微、致远、万户、蓝凌、神州数码、浪潮，而和FineReport集成的业务系统产品，有OA、ERP、MIS、CRM、TMS、WMS、BPM、EHR、考勤等。

对最终用户而言，使用FineReport可以快速灵活地制作报表，可以搭建统一的数据决策和管理平台，让更多的数据用于业务经营和决策，让业务系统发挥更大的价值。

一般而言，FIneReport 可解决如下问题：

· 市场环境和业务需求多变，无法快速满足变化的报表需求

· 传统SQL+Excel 的方式整合数据做报表，效率低准确性差

· 业务系统数据过于分散形成数据孤岛，难以有效利用

· 缺乏统一的报表管理门户，无法形成全局数据视野，辅助决策

二、FineReport+BI系统

看到“FineReport+数据分析系统”是不是有些困惑，这怎么能成立呢？那我从两个例子切入吧。

东北证券的数据平台建设完毕之后，结构化数据初步实现了统一归集，数据报表和图表可视化均可以通过Cognos工具实现。但是，由于Cognos使用繁琐、开发复杂，数据小组一直无法接手该工具，而新需求不断出现，亟需通过系统保存工作中产生的结构化数据，取代excel记录和上报数据的模式。所以，东北证券最后上了FineReport，较为完善的解决了当前数据填报和其他分析需求。

大华技术股份公司用Qlikview搭建了数据分析平台，但是当他们报表需求爆发时，QlikView根本解决不了问题。最后的解决方式是引入finereport，与QlikView并行使用。领导层几个人用QlikView，中间管理层都使用finereport制作的报表。FineReport是专门的报表软件，在易用性、快捷性和对复杂报表的响应要远胜于QlikView。

所以，FineReport+BI系统，赢在开发效率，赢在面向中层、面向固定式、面向复杂报表的定位。无论是传统BI如SAP BO、Cognos、 Oracle BIEE等，还是新型自助式BI如Tableau、FineBI、Qlikview、PowerBI等，都用可以FineReport“+”起来。

三、FineReport+场景需求

信息化系统的本质是录入和展示，恰巧FineReport天然支持这两块功能，本身就是一个可视化的系统DIY工具。所以很多番薯直接应用FineReport开发了一些业务系统，如简易出入库系统、项目周报管理系统、酒店客房收入数据系统、考试分析系统、会员管理系统、刷卡考勤系统、报餐系统、微信小秘书等。帆软当前用的CRM，也是用FineReport开发的，非常实用、好用。

现在大屏数据展示的需求越来越多，一般应用于行业博览中心、实时监控中心、集团会议中心、战略指挥中心等场景，视觉效果要求也越来越高。无须专门定制开发，使用FineReport就能轻松制作出酷炫的管理驾驶舱，支持发布到多场景的数据大屏上进行可视化集中管控。

FineReport+，是FineReport的发展理念

我们要用开放的思维，构建生态体系的方式，打造具有极强生命力的产品。“+”后面连接的是插件开发者、第三方软件公司，通过需求的指引，利益的共享，开发更多功能插件，集成更多第三方成熟的技术。当然，FineReport插件化开发模式由来已久，我们也积累了上百个插件，单月的插件下载量达到1.7万次，有不少开发者赚的瓢满钵满。

即将发布的FineReport 9.0有着三大特性——开放、共享、智能，是“FineReport+”理念的充分体现。

开放，马化腾在分享腾讯创业经验时提到一点，“关键领域砸下去，其他放手，我们聚焦在核心业务上，其他的让生态合作伙伴来做”，9.0我们将更关注核心业务，其他通过开放的姿态与其他厂商合作，迅速做到场景互补，让我们的用户享受更好的整体化方案。

共享，正如牛顿所说“如果我比别人看得远，那是因为我站在巨人的肩膀上”，其实引申到搭建数据平台同样适用，别人千辛万苦根据错误总结出的方案，可以直接拿来用；别人通宵达旦开发的插件，可以直接拿来用；别人绞尽脑汁做出的好看的报表组件，也可以直接拿来用。通过云中心问题库、应用中心的插件和共享组件，我们就能在不需要代码能力，不需要专业美工的基础上更好更快的搭建起数据平台了。

智能，用《人类简史》的作者尤瓦尔·赫拉利的一句话可以概括为“机器比你更了解自己”。因此我们希望通过引入人工智能，从信息部门、业务部门、系统管理人员三个角色出发，让机器更好的帮助用户去做报表、用报表和管理报表。

以上，这就是我要说的“FineReport+”。

也欢迎大家参与11月14日北京的帆软新品发布会，免费，报名请至帆软官网！

去年下半年，我们（帆软）举办了为期4个月的插件开发大赛，大赛总奖金30w元，吸引了来自全国各地的2000余名参赛者报名，涌现出一大批非常精美的插件，经过测试之后也会陆续上架帆软市场（应用中心），可广泛应用于报表产品FineReport !

今天小编这边给大家展示一下其中一部分精美的插件：

3D地球：四维时空展示与信息管理，前所未有的视觉冲击

作者：千户

功能：立体地球是非常好的跨区域的基于地理信息的数据载体。相对于平面地图，3D地球更加生动，表现力也更强。3D地球插件支持基于数量和位置的点标注以及以两个位置和时间为维度的流向地图，实现了Web环境下的三维展示与空间信息管理，也能够基于报表平台进行信息发布、数据共享、交流协作，并且完全基于 B/S 模式，与决策大屏无缝连接。

适用：在国土资源、跨国交通和跨境贸易等方面有着广泛的应用。

3D全景地图：构造都市圈级别的宏大场景

作者：Little_U_U

功能：3D全景地图插件把时间和空间带进了帆软。从时间上看，插件支持将日期作为维度，把点的运动轨迹动态呈现在地图上，并且支持多种轨迹分类；从空间上看，插件使得城市建筑脱离平面，立体出来，提供与鼠标之间的交互。不仅如此，定制化后的插件还支持实时刷新数据，在地图上显示多种标记点，左键拖动地图，按住鼠标右键移动可以转换视角。

适用：适用于政府部门、连锁企业、LBS提供商等对真实经纬度和展现区域范围敏感的用户

轨迹图：帮助企业轻松追踪百万终端实时轨迹

作者：千户

功能：轨迹图插件支持对经纬度点数据动画的各种配置，包括运动轨迹的速率、颜色、拖尾、顺序等等。帆软finereport使用者配置好轨迹图插件后，可在报表或大屏中同时管理并追踪数千万终端设备的轨迹。

适用：适用于物流车队管理、互联网创业公司共享出行大屏、外勤人员管理报表监控系统、运用智能穿戴设备的健康物联网等领域。

轮播环形图：拥有七十二般变化的甜甜圈

作者：行舟

功能：环图，其本质是饼图将中间区域挖空。饼图的整体性太强，我们会将注意力集中在比较饼图内各个扇形之间占整体比重的关系。但如果我们将两个饼图放在一起，饼图很难同时对比两个图。环图在解决上述问题时，采用了让我们更关注长度而不是面积的做法。这样我们就能相对简单的对比不同的环图。同时环图相对于饼图空间的利用率更高，比如我们可以使用它的空心区域显示文本信息，比如标题等。

适用：本插件在集成国内知名开源图表库环形图的基础上添加了大屏所需的自动播放系列的功能，并提供了多种切换动画方案。

桑基图：能源、材料成分、金融等数据的可视化分析利器

功能：桑基图由流量、节点、边构成，适合节点数据集（可选），边数据集。数据权重映射到节点和边的宽度。桑基图需要保持能量守恒，不能在中间过程创造出流量，流失（损耗）的流量应流向表示损耗的节点。

适用：通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。

图片轮播：支持3D切换等多种特效

作者：行舟

功能：在决策报表中使用图片需要插件的帮助，普通的图片控件设计器插件只能显示单张图片，已然无法满足用户的展示需求。

今天给大家带来了图片控件的升级版，图片轮播控件。类似图表轮播，图片轮播控件支持同时展现多张图片，并且可以对展示动画的播放效果进行配置。

适用：适用于需要对多张图片进行轮播的各类场景。

3D动态词云：酷到没朋友的3D动态词云，支持点击和主动播放

作者：段静亮

功能：制作美观的词云图通常需要大量的数据条数，以及不同字段之前显著的数据量大小的差异。3D词云插件通过与内置词云图相同的配置方式，支撑了更深层次的词云效果。本插件支持自定义图表样式配置，包括背景颜色、词云颜色、图例、3D动态旋转方向及3D动态属性等配置功能。

象形柱图：让数据更有表现力

作者：龙银

功能：在一般的商业报表中，柱形图的使用场景十分广泛，可以说是最为常见的一种图表类型，但是单调的柱形图不能在所有的场景下都生动形象地表达数据。象形柱图是柱形图的扩展，它既可以用图形的长宽变形表现数据，也可以用图形的个数、甚至是图形的颜色、透明度变化表现数据以及展现数据内在的含义。

除此之外，象形柱图还可以用同一图形的个数表现数值，实现类似下图中的效果。因而象形柱图可以很大程度上满足信息图的制图需求。

适用：适用于绝大多数的柱形图

天气控件：让数据大屏多一些温度

作者：龙银

功能：帆软报表的制作用户当中，很多都是数据库相关的运维人员，使用js在前端获取天气信息非常麻烦。所以在本次的可视化插件大赛中，开发者也创新地推出了一款“天气可视化”的插件。

天气控件支持三种内置样式，可以联系帆软技术支持或销售获取更多的形态定制，支持根据ip获取所在位置，或者指定显示天气的城市。支持配置双重背景颜色和气温、描述字样的文本样式，支持显示直角和圆角。

3D条形图：多一个维度，就能看到柱形图无穷多的美

作者：little

功能：不仅仅是立体的柱状体而是增加了新的维度，在同一张图表同一个空间范围内可以放下更多的数据，同时增加了很多属性设置，能够展示华丽的显示的效果，并且能够自动旋转，让用户直观感受数据的效果。

3D散点图：帮助你在三维空间发现更多数据价值

作者：9410

功能：3D散点图也叫 X-Y-Z图，它将所有的数据以点的形式展现在三维坐标系上，以显示变量之间的相·互影响程度，点的位置由变量的数值决定。通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。

如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。对于那些变量之间存在密切关系，但是这些关系又不像数学公式和物理公式那样能够精确表达的，散点图是一种很好的图形工具。

数据碰撞图：你见过会打架的数据吗？

作者：onlyxx

功能：支持两个数值之间的对比，通过百分比的形式展现两个数据，并且当其具体的数值发生变化时，可以产生独特的放大缩小的渐变动画效果，生动形象地吸引使用者的注意。而传统的条形图数据展示都是静态的图表。

3D卡片动画：能翻会转的动效视觉盛宴

作者：千户

功能：大屏展示中对于密集图片的处理一直得不到好的解决方案，例如希望显示多条产品线或者不同的营销案例。课题要求中希望能将密集图片纵深化，立体化呈现并附带更酷炫的动画或切换效果，3D卡片动画插件作为开发者千户为我们打造的多款最为贴近帆软原生图表体验的插件之一，其炫酷程度却是突破了传统帆软图表的局限。

由于可以自定义图片的路径和显示时所在的位置，你甚至可以做成一张元素周期表，当然也可以是企业的logo或者重要产品的形象。

子弹图：比仪表盘更有效能优势的子弹图

作者：梅凉馨

功能：子弹图的样子很像子弹射出后带出的轨道，所以称为子弹图。子弹图的发明是为了取代仪表盘上常见的那种里程表，时速表等基于圆形的信息表达方式。

子弹图无修饰的线性表达方式使我们能够在狭小的空间中表达丰富的数据信息，线性的信息表达方式与我们习以为常的文字阅读相似，相对于圆形构图的信息表达，在信息传递上有更大的效能优势。

流程图：FineReport也支持画流程图了

作者：标准公民

功能：企业在日常管理过程中，会产生大量行为模式的持续性规范。此场景通常用流程图来描述，常见的流程图以描述对象的不同来分类，包括：业务流程图、页面流程图、功能流程图、数据流程图等。

使用流程图可以帮助企业管理者梳理产品研发、人事财务流程，有效降低团队成员间的沟通成本。有助于完善、优化产品需求方案，对公司的各业务线索进行评估。

适用：适用于绝大多数企业日常管理

动态水球图：让数据浪起来

作者：Little

功能：水球图是一种适合于展现单个百分比数据的图表类型。通过简洁明确的数据接口与功能丰富的样式配置项，帮助用户快速生成炫酷的水球图以代替传统的仪表盘等展示百分比数据的图表。您还可以使用它来显示各种多层级的进度情况。

适用：水球图可以更为形象的展示百分比数据以及百分比之间的连续变化关系。

滚动报表图：滚动报表图让大屏更炫酷

作者：Little

功能：传统的决策报表块是静态的，列表不会滚动，数据必须一次性展现，在大屏中效果不够酷炫，无法自动获取最新的数据。

此插件支持用图表的形式展现报表，通过设置数据集，显示成类似报表块列表，支持用户零代码获取数据库信息并配置自动更新时间，支持通过字段名称配置表头，支持自定义颜色配置等多种丰富的配置项，帮助用户制作炫酷的决策报表甚至大屏。

迷你图：还记得Excel单元格里的迷你图吗？FineReport也支持啦！

作者：onlyxx

功能：迷你图插件支持三种形态，分别是条形图（支持包含负数的盈亏图）、折线图、面积图。并且支持用户设置坐标轴、统一配色、调整背景，在面板中直接预览最终效果。所以虽然用户的报表在设计器主界面中看起来跟传统报表一样平平无奇，但是预览之后就会变得十分生动。

适用：常用于商业数据表达，如股票走势、市场行情等。

条形饼图组合图：当条形图遇上饼图，boom！！酷毙了

作者：小火柴

功能：条形图和饼图都是很常见的图表类型，前者常用来展现数据的大小对比，后者擅长于描述部分与整体的关系。条形图在展示多系列多分类数据的时候，往往会变得复杂而难以让人理解，条形之间的占比关系不明确，而此时的饼图就能很好的弥补劣势。

另外在制作决策报表或者作战大屏的时候，使用本插件不仅效果酷炫，更能支持自动播放，动画播放流畅，方便无人值守展示。

适用：常用于季度分类、部门系列，各种销售、人资数据组成的图表。

Insight是什么？

Udesk Insight是基于客服行业数据，精准、敏捷的洞察和传达数据信息，在和数据的交互中洞察业务问题、提供决策依据的数据分析平台。

Udesk Insight作为国内首创的客户服务系统与商业智能BI相结合的产品，具备强大的数据搜集、整合、清洗、建模与分析功能。其依托于Udesk强大的客服与数据体系，所以无需进行SDK接入与数据接入操作，降低了客户使用平台的难度，同时节省了大量数据接入的时间，大大的提高客户效率。

Insight对Udesk的应用价值——更高效更智能

Udesk智能客服系统将电话，微信，表单、即时通讯（IM），邮件，工单，短信等全部客户沟通渠道结合至一个平台，为企业的全部客户服务流程统一管理。 在这个过程中帮助企业累计了大量的客户数据。面对海量的用户数据，企业应该如何进行分析，并快速做出高质量的决策呢？

Udesk Insight 正是对Udesk企业用户先有的数据进行搜集、管理和分析，通过自由度十足的自定义报表与自定义看板可以帮助用户针对不同的目的获取个性化的数据分析结果，所见即所得的直观效果、多维度分析的全面性可以为公司提供准确的决策依据，极大的提升工作效率，真正的实现了数据驱动业务。使企业的各级决策者获得充分的信息、知识、洞察力（insight），促使他们做出更精准的预测和对企业更有利的决策。

应用场景1：直观的查看数据，提升效率

对于质监部门来说，每月，每周，每天统计大大小小的数据，表格，往往需要到不同的系统提取数据，导出数据、核对数据、统计汇总，消耗大量的时间、精力，并且不能保证结果百分百准确，造成领导对公司真实情况不能精准把控，影响后续对公司的下一步规划决策。

Udesk Insight的系统看板可以一目了然，无需进行任何操作，随时查询、导出、分析数据。节约时间，提升办公效率，这也是BI类产品最直接体现也是最实在的价值。如图，系统默认显示的近7天工单各类情况，新创建数、解决数、关闭数、解决中数；近7天工单来源渠道，可以直接看到全部渠道来源和各个渠道对应的数量分布图；客户区域分布图和数量情况也如此。这些看板数据足够满足客户对大部分基础数据的统计与分析需求。但要注意，系统自带的是已经配好的看板模型，用户可进行查看，但不可编辑与修改。如果需要进行自定义个性化看板和报表设置，可在“我的看板”中自定义设置。

除了能够直观的看到各项基础数据，还能够直观的进行初步质检。以往需要质检人员对每个人的数据进行收集、统计，继而对比评估。而现在Udesk Insight可以自动调取系统数据，直观的看到每个人的完成情况，考核、监督十分方便，如下图所示。

应用场景2：数据管理规范化，降低沟通成本

这一点需要分为两个层面去看，一个是数据管理规范化。当数据的分析依赖于每个不同的人的时候，很难保证其结果的统一性和准确性。如果遇到两个人的分析结果相矛盾，是回头查，还是随便选一个凑合呢。通过数据分析平台，可以固化分析规则，统一数据出入口，以此来保证数据的准确性。这样就省的为不同的结果争得面红耳赤了，工作沟通时也更加高效。

另一个是业务管理的规范化，数据分析平台是可以为管理提供决策支持的，怎么来提供？Udesk Insight这个数据分析体系平台其实它本身也是有管理思想注入进去的，管理者的关注点、管理者的思考方式以及公司的评价体系，都会体现在分析平台中。一个清晰的管理思路，是有助于平台价值的发挥的。在平台开发过程中，可以集大家之所长，梳理管理思路，并与数据相结合，最终将数据以最合适的方式来呈现，为Udesk提供一个规范的分析体系，决策支持的价值就体现出来了。当然，如果需要进行自定义个性化看板和报表设置，可在“我的看板”中自定义设置。

个性化报表的创建是现阶段Udesk Insight产品中最重要的部分，包括图表样式、字段配置、图表配置等几方面。其中，不同的图表样式对于数据的分析有着不同的效果，Udesk Insight目前已经配置了柱状图、柱状堆叠图、条形图、条形堆叠图、折线图、饼图、环图、数字图、漏斗图、双轴图以及表格等11中图表样式，基本可以满足客户的各种需求。

应用场景3：数据的处理与分析

数据的本质是转化为有用的信息。通过这些直观的数据，我们需要进行分析，得出结论，辅助我们做出正确的决策。在Udesk系统看板首页，点击右上角的“筛选”帮助我们处理数据，得出部分对我们有用的信息。

Udesk Insight平台的筛选起到了过滤功能，这是一个在看板与报表中都有配置的功能。过滤器功能可以让客户在分析系统看板过程中经过过滤，选出对自身有意义的数据看板与图表进行专一展现，进而得到提供决策的依据。例如图表中包含了Udesk所有客户信息和工单情况，但公司希望得到的是最近一个月的工单状态，便可以利用过滤器进行筛选，得到所需的信息的图表页面。

强大的过滤器功能还可以对客户，对工单，对呼叫中心，对IM，对计算字段等100余项进行筛选。 需要注意的是，过滤器所设定的过滤条件都是用于用户从不同的条件、不同的数据基础区查看报表，以得到对客户分析业务有益的信息，所以过滤器所做的任何设定均不影响报表或看板的原设定。所以不管是报表还是看板，一旦点击“返回”或离开该看板，所做的过滤器均不再有效，再次进入时需重新设定过滤器。这样既是为了保护数据不丢失，也可以实现同一看板可以由于不同的过滤器设定而实现不同的数据分析功能。

应用场景4：数据应用，做出决策与预测

Udesk Insight数据平台除了直接查看每个人工作完成情况，还可以查看各部门的情况，进而发现公司部门之间的问题，做出调整。如下图，我们可以发现最近一个月Udesk工单分布情况，发现

根据工单整体数量情况，大致判断公司业务流转是否正常

Udesk客户数量不断增加，售前、售后等部门工单总体数量应该随之增加，随之对应的总工单数也应该呈现正比增长趋势，说明公司业务流转正常。如果公司客户数量不断增加，总体工单数量却呈现下降趋势，属于不正常趋势，就要思考问题所在。

查看每周/每月各部门的工单数量、完结率等指标，集中发现问题

Udesk工单系统包括产品、研发、运营、售后四个部门，通过查看一个时间段内各部门工单数量分布情况，比如总体工单数、未解决数量、工单处理时间等指标，判断具体问题所在。是给各部门制定的标准有问题还是部门内部人员资源分布、还是说新上线产品有问题等。

发现问题，解决问题，做出预测

通过Udesk Insight数据分析判断出问题所在，进而寻找解决方案，并根据现有情况，进而做出预测，提前应对。比如客户成功部门通过对之前客户的跟进记录、电话h回访等，发现了一些问题比较集中反馈，比如系统使用不熟练，所以我们推出了每周2期给客户直播系统培训课程，对于后续签约的新客户就可以避免了之前的问题，并且根据数据分析，判断后续趋势，提前安排好培训计划。

Udesk Insight 产品使用流程

1. 用户接入

在用户客服中心左侧的功能列表中添加Udesk Insight按钮，客户管理员点击该按钮后即可弹出新页面进入Udesk Insight主页。

2. 系统报表与看板的查看与操作

由于我们Udesk Insight系统已经在一定的分析基础上为客户配置好了一系列的报表与看板，用户可以根据自己的需要来选择适合自身的报表与看板，故而客户进入我们的系统后，首先要做的就是查看系统看板与系统看板内的系统报表，从中寻找所需的看板与报表。这时，用户只需点击主页左侧功能列表中的系统看板，即可看到包含所有系统看板名称的下拉菜单，如图所示。

3 .报表与看板个性化创建的流程与操作

企业可能会有各种各样的数据分析需求，所以系统配置好的一系列系统看板可能无法满足部门的全部需求，因此我们Udesk Insight开发了一套可以让客户个性化的创建自己所需的报表与看板的功能，灵活的自主性与个性化也成为了我们Udesk Insight系统的一大亮点，接下来我们来看一下创建报表和看板的相关流程与操作。

3.1 创建报表

用户点击系统左侧功能列表中的“设置”按钮，会弹出包含“报表列表”与“看板列表”的下拉列表，点击报表列表，展示区会展示出所有客户曾经创建的自定义报表，如下图所示。当然如果客户没有创建过报表，则此处显示为空。

点击图中右上角的“创建”按钮，就可以进入报表创建页面，如下图所示。创建报表时，先在展区中部的图表样式区选定图表样式，然后到展区左侧字段配置区选择想要创建报表的维度、对比与指标，将其分别拖之图表配置区相应的位置。配置完成后报表展示区会立即加载生成报表，确认无误后点击保存，输入想要给报表起的名字后点击“确定”，即可成功创建报表。

当用户创建个性化报表并点击确定后，页面会返回报表列表页，并且刚刚建好的新报表会显示在列表顶部，同时新报表也将成为客户在创建个性化看板时待添加的报表元素。

3.2 创建看板

有时候系统看板无法满足客户个性化的需求，这时就需要客户自己创建一个个性化的数据看板。要创建这样的看板，客户需点击“设置”下拉菜单中的“看板列表”，这时会展示出所有客户曾经创建的个性化看板，如图，当然如果客户还没有创建过看板，则此处为空。这时，点击图中右上角的“创建”按钮即可开始个性化看板的自定义创建了。

点击“创建”按钮，进入看板创建页面，如图。这一页面主要分为两部分，除了看板展示页面外，就是报表区，这里保存着一部分系统报表，以及所有客户自己创建过的报表，刚刚客户创建的报表在这里也会有显示。直接在报表区选择我们想要在看版中呈现的报表，拖到看板展示区即可。此外，为了凸显看版中各报表的重要性，亦或是为了报表的美观，有时客户需要更改某张报表的大小，那么只需要将鼠标箭头移动到要缩放的报表右下角，待出现双箭头后点击并进行拖拽，即可实现放大或缩小，如图所示。

当客户按上面的方法完成了想要创建的个性化看板后，点击保存后输入给看板起的名字并点击确定，即可成功完成自己的定制化看板的制作。同理，若客户在尚未点击保存的情况下点击取消，则本次看板创建操作无效。

当用户创建个性化看板并点击确定后，页面会返回看板列表页，并且刚刚建好的新看板会显示在列表顶部，同时，新看板也会出现在左侧功能表的“我的看板”中，后期可通过点击“我的看板”对创建的看板进行查看。

更多Udesk Insight报表与看板的查看与操作请参照：http://udesk.udesk/hc/articles/42939

Udesk智能客服系统：

是国内领先的SAAS客户软件服务提供商，2016年8月，获得B轮一亿元人民币投资。Udesk帮助企业快速低成本的搭建自己的移动互联时代的智能客服系统，用一个通用的平台连接电话、在线客服、手机APP、微信、微博、短信、邮箱、web等所有渠道。包括五大核心功能：呼叫中心、在线客服、智能机器人、工单系统、移动客服。20+行业，数万家企业，选择Udesk客服系统开启企业高效客服之路。

MES制造执行系统是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。本文总结了MES系统的九大功能。

MES定义为“位于上层的计划管理系统与底层的工业控制之间的面向车间层的管理信息系统”,它为操作人员/管理人员提供计划的执行、跟踪以及所有资源(人、设备、物料、客户需求等)的当前状态。目的是解决工厂生产过程的黑匣子问题，实现生产过程的可视化、可控化。

MES系统体系架构

数字化车间将信息、网络、自动化、现代管理与制造技术相结合，在车间形成数字化制造平台，改善车间的管理和生产等各环节，从而实现了敏捷制造。

MES系统是数字化车间的核心。MES通过数字化生产过程控制，借助自动化和智能化技术手段，实现车间制造控制智能化、生产过程透明化、制造装备数控化和生产信息集成化。车间MES主要包括车间管理系统、质量管理系统、资源管理系统及数据采集和分析系统等，由技术平台层、网络层以及设备层实现。

MES执行系统构成

MES系统由车间资源管理、生产任务管理、车间计划与排产管理、生产过程管理、质量过程管理、物料跟踪管理、车间监控管理和统计分析等功能模块组成，涵盖了制造现场管理等方面。MES是一个可自定义的制造管理系统，不同企业的工艺流程和管理需求可以通过现场定义实现。

1、MES系统车间资源管理

车间资源是车间制造生产的基础，也是MES系统运行的基础。车间资源管理主要对车间人员、设备、工装、物料和工时等进行管理，保证生产正常进行，并提供资源使用情况的历史记录和实时状态信息。

2、MES系统库存管理

库房管理针对车间内的所有库存物资进行管理。车间内物资有自制件、外协件、外购件、刀具、工装和周转原材料等。其功能包括：通过库存管理实现库房存贮物资检索，查询当前库存情况及历史记录；提供库存盘点与库房调拨功能，对于原材料、刀具和工装等库存量不足时，设置告警；提供库房零部件的出入库操作，包括刀具／工装的借入、归还、报修和报废等操作。

3、MES系统生产过程管理

生产过程管理实现生产过程的闭环可视化控制，以减少等待时间、库存和过量生产等浪费。生产过程中采用条码、触摸屏和机床数据采集等多种方式实时跟踪计划生产进度。生产过程管理旨在控制生产，实施并执行生产调度，追踪车间里工作和工件的状态，对于当前没有能力加工的工序可以外协处理。实现工序派工、工序外协和齐套等管理功能，可通过看板实时显示车间现场信息以及任务进展信息等。

4、MES系统生产任务管理

生产任务管理包括生产任务接收与管理、任务进度展示和任务查询等功能。提供所有项目信息，查询指定项目，并展示项目的全部生产周期及完成情况。提供生产进度展示，以日、周和月等展示本日、本周和本月的任务，并以颜色区分任务所处阶段，对项目任务实施跟踪。

5、MES系统车间计划与排产管理

生产计划是车间生产管理的重点和难点。提高计划员排产效率和生产计划准确性是优化生产流程以及改进生产管理水平的重要手段。

车间接收主生产计划，根据当前的生产状况（能力、生产准备和在制任务等），生产准备条件（图纸、工装和材料等），以及项目的优先级别及计划完成时间等要求，合理制订生产加工计划，监督生产进度和执行状态。

高级排产工具（APS）结合车间资源实时负荷情况和现有计划执行进度，能力平衡后形成优化的详细排产计划。其充分考虑到每台设备的加工能力，并根据现场实际情况随时调整。在完成自动排产后，进行计划评估与人工调整。在小批量、多品种和多工序的生产环境中，利用高级排产工具可以迅速应对紧急插单的复杂情况。

6、MES系统物料跟踪管理

通过条码技术对生产过程中的物流进行管理和追踪。物料在生产过程中，通过条码扫描跟踪物料在线状态，监控物料流转过程，保证物料在车间生产过程中快速高效流转，并可随时查询。

7、MES系统质量过程管理

生产制造过程的工序检验与产品质量管理，能够实现对工序检验与产品质量过程追溯，对不合格品以及整改过程进行严格控制。其功能包括：实现生产过程关键要素的全面记录以及完备的质量追溯，准确统计产品的合格率和不合格率，为质量改进提供量化指标。根据产品质量分析结果，对出厂产品进行预防性维护。

8、MES系统生产监控管理

生产监控实现从生产计划进度和设备运转情况等多维度对生产过程进行监控，实现对车间报警信息的管理，包括设备故障、人员缺勤、质量及其他原因的报警信息，及时发现问题、汇报问题并处理问题，从而保证生产过程顺利进行并受控。结合分布式数字控制DNC系统、MDC系统进行设备联网和数据采集。实现设备监控，提高瓶颈设备利用率。

9、MES系统统计分析

能够对生产过程中产生的数据进行统计查询，分析后形成报表，为后续工作提供参考数据与决策支持。生产过程中的数据丰富，系统根据需要，定制不同的统计查询功能，包括：产品加工进度查询；车间在制品查询；车间和工位任务查询；产品配套齐套查询；质量统计分析；车间产能（人力和设备）利用率分析；废品率／次品率统计分析等。

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

在本文，作者描绘了一个理想的数据BI系统应该长成的样子。你是这样的么？enjoy~

BI系统 包 含的功能模块

数据采集、数据处理、数据应用、数据管理、业务报表、实时监控、权限管理

开发端：不同解决方案可以有不同系统管理员、DTS包密码保护、报表密码保护浏览端：NT用户认证、BI用户认证数据安全：菜单/报表授权：在菜单管理中进行设置，可控制哪些用户可以看到哪些菜单/报表。行授权：A部门经理只能看到A部门的数据。列授权：助理只能看到销量，看不到利润。导出功能控制：可针对不同用户关闭导出到EXCEL的功能。

在本文，作者描绘了一个理想的数据BI系统应该长成的样子。你是这样的么？enjoy~

在日常工作中，无论是to C还是to B的产品汪，都需要面临一个问题，那就是在业务发展到一定规模的时候，由于林林总总的原因，譬如出于安全性考虑，亦或是业务场景愈加复杂等等，市面上的第三方数据分析平台或者自家的平台已经无法满足业务发展的需求，这时候，就要着手搭建一个强力的BI工具，以适应高速发展的业务。

而一个好用的工具，将会解放生产力，极大的提高工作效率。加持了这个增益buff的运营和分析师们，将会如虎添翼，向你展示什么叫地表最强战斗力。

就算没有KPI的压力，那试想下，运营小姐姐因为你一手设计的出色BI系统而惊喜时，作为产(dan)品(shen)汪的你，是不是有机会……咳~

在进行产品设计前，先花点篇幅来讲讲数据在从产生到消亡（归档）的生命周期中需要经历哪些阶段吧。

数据采集

数据来源分两块，一块是内部数据，一块是外部数据。对于to B的业务，内部数据多为业务数据，譬如零售业的供应链仓储以及GMV的细分数据等，金融业的交易流水和风控模型(风控模型也包含了用户行为数据)等，对于to C的业务或产品，除了基础的流量数据、业务数据外还会有用户行为数据等。这类内部数据的获取较为基础，常规的CS/BS的接口数据交互即可完成数据采集，对于C端产品，比较重要的是用户行为数据的采集，这里就需要做好数据埋点的工作，细化到每个事件的节点。

关于这类日志的采集，只要在需求的范围内，采集地越详细越好，这样可以精准的定位问题，是技术支持、运营策略，还是产品设计上的问题。在一些web类应用中也见到过每次拖动或点击就记录行为并回传给服务器的，这类高频的传输方式能够保障数据的完整性，但在高并发时会对服务器造成一定的压力，产品汪可在需求评审会上提出此类需求和顾虑，提前让研发团队了解到这种业务场景，并出具应对的方案，下文讲述数据处理时会顺带概述一些技术的方案。

内部数据都是自家的，只要权限允许，那就可以进行增删改查的操作，但外部的数据大多不公开，需要购买，有些甚至无处购买，且外部数据的结构不一，在进行数据归类的时候可能会造成一些困扰。对于那些能买的到的数据，往往需要进行数据清洗。

2015年号称互联网消费金融的元年，相关产业蓬勃发展。银行系、电商巨头以及一些传统企业陆续进军这个市场，这些巨头们手里掌握这充足的数据，足已支撑起一个较为全面合理的风控系统。但对于那些新入局的互联网团队，就没这么充足的数据源去搭建其风控系统，这时候，这些团队就需要从市场上‘专业’从事大数据服务的公司手头购买数据。然而，这些都是经过二道贩子，三道贩子甚至不知道几手了的数据了，每一层中间商为了盈利，往数据里面兑水，一些互金巨头为了干扰市场，也会对其中的数据进行加工并借壳售卖，到了这些使用数据的团队手里时，这些充斥着垃圾的数据能有效利用的可能不到一成。而清洗这些数据，需要花费的成本将无限大。一个用户风控模型的迭代修正，至少需要走完一个消费-还贷的周期，这中间需要的时间成本不是一般的团队所能接受的。

对于那些买不到，但又可见的前端数据，就可以通过爬虫的方式进行采集。爬虫的历史比较悠久，自第一个搜索引擎诞生已经过去了近三十年，而最早出现的爬虫却没有明确的说法，唯一可以知道的是自主机web时代开始的。而发展到现在，爬虫技术及其社区已经枝繁叶茂了，从近几年流行的python到最好的语言php，以及C语言系都可以拿来写爬虫。一般爬虫的原理都是构造请求，向目标服务器请求相关内容。数据本身就是一个相对敏感的点，有些数值类的数据往往是一个公司的命脉，为了遏制爬虫来采集数据，公司一般会设计不同的机制来反爬虫。譬如常规的服务器判断请求头部的UA和Referer，对cookie和验证码的验证，对IP访问次数的限制，通过对CDN标识的判别。还有一些前端的限制的方法，比如用JS动态加载数据以及一些能加大解析页面难度的做法。

比较成熟的就是一些前后端结合的方法，比如前文所讲的用户行为记录，再通过用户模型算法找出爬虫的特征，从而进行封杀。对于爬虫，大多数网站还是比较宽容的，或者说，没有一个万全之策来分辨真实用户和爬虫，因为误伤率一直是个绕不过去的坎。关于如何应对反爬虫机制，感兴趣的观众老爷可以绕道去携程技术中心的公众号看看，作为各类爬虫教程的目标网站，携程对Anti-Crawler这个课题还是有些心得的。

数据处理

一般来说，涉及的数据的存储处理，不在产品岗的只能范围内。但是产品汪么需要明确数据调用的需求，以便DB开发设计合理的技术架构。按照数据所在的生命周期，或者数据被调用的频率，可以将其分为四个等级，活跃数据、休眠数据、沉默数据和归档数据。这里拿电商的订单周期作为范本解释。

活跃数据：这里的活跃数据一般指的是需求确定需要长期存储的数据。不包括那些存储在缓存里，在短时间会过期的数据。用户确认提交订单后，一直到确认收货，这个期间的订单的数据会以高频率被访问，用户、商家、平台、物流等多方角色需要查看这条数据，以确保这个订单完成。休眠数据：休眠数据被访问的频率一般。订单走完正常的周期，已经超过退换货的期限时，可能因为保修，统计分析等情况任会被调用。沉默数据：这类数据被访问的频率相对较低，在常规处理和存储后，已经将需要长期调用的内容存储到其它数据库表中作为活跃数据使用，此时源数据将进入沉默阶段，一般只在周期性的统计时会被调用。在分析季度商品销售情况时，需要翻出这笔订单来详细的分析。归档数据：归档数据指的是已经被处理提取重要内容的源数据，为了数据完整性，对源数据进行归档处理，归档的意义不光是指备份数据，数据需要在生命周期的各个阶段做好备份工作。归档的另一个意义是压缩数据结构，保障核心数据能够被快速响应。

在日常工作中，数据的等级界限也许不会这么明确，具体还得看需求的情况。

数据应用

讲完了数据的产生到归档，相信观众老爷心中对这个BI数据系统的搭建已经有一个整体的规划了，下面笔者将描述在笔者心中，一个理想的数据BI系统，应该是长成什么样子的？

图：产品架构

后台的在进行有关数据的操作时，都可以选择进行GUI和SQL的操作。下文的所有功能只描述GUI状态下的使用，不描述SQL状态下的使用。保留SQL功能的原因有以下几点，就像Bash会比GUI界面发生意外的概率小很多一样，纯SQL操作比GUI操作来的稳定，而且数据开发更乐意去使用SQL。这种保险设计可以在产品迭代的过程中，实现一些因为不常用而缺失的功能。

下面按照操作流程，讲讲各模块的功能。

数据管理

在生产环境中，业务数据，流量数据或着其他数据的元数据已经产生，存储在数据库，这部分数据称之为「数据源」，这个功能的页面称之为「数据源管理」，整个后台对数据源的唯一的权限只有读取(select)，不然误操作造成损失，这口锅真不好分，直观的看，好像是操作者的失误，再深一步讲，是技术规范的缺失，但追究到底，还是产品设计的缺陷，所以，权限切记控制到只读。用户(运营，数据分析师，数据工程师皆称为用户)可以读取数据源库表中的元数据，并存储到数据库，这部分被提炼过的数据称之为「数据集」。许多数据需要每日定时或者按照其它周期进行处理，譬如那些避开服务器并发的时段的数据统计，这种数据的错峰处理大多放在凌晨或者其他服务空闲的时段，为了节省用户的精力和防止疏漏，这种周期性的点控式的任务就显得很有意义，但是单个任务没法满足对复杂数据的处理需求，借用MySQL的事件调度器(Scheduler)和触发器(Trigger)的设计理念，将这些任务连接在一起，让它们按照指定条件依次执行，从而实现按照序列处理数据结构和数据内容的任务环。数据集操作生成的库表的增删改查权限控制在初始化时，默认只开放给用户自己，若有需求，后期可以在权限管理中配置。

业务报表

在完成了对数据的处理后，数据还只是纯粹的单一结构的内容，干巴巴的数据难以直观地观察，所以数据可视化这一功能必不可少。市面上优秀的开源前端框架有很多，这里推荐两款——AntV和Echarts。这两块框架能够满足绝大多数业务场景，尤其推荐Echarts，给某度开源如此良心之作打call，Echarts中gallery社区的作品堪称惊艳，如果这个框架能将性能再继续优化下去，那就是做数据可视化的不二之选。关于AntV的话，友商都说Ant Design可能是开创了UI组件库的先河，组件的视觉、交互设计和前端的融合可谓是相当让人佩服。在实现上使用了较为先进的框架，主要还是React实现，好在今年八月，Angular版本的总算发布了。不过框架归框架，研发同学选择技术方案是他们的权利，产品汪在进行后台设计时可以参考AntV，这样可以让你少走很多弯路。业务报表设计功能可以达到高度自定义，可以对业务报表的菜单、页面布局进行设计。在进行图表设计时可以选择丰富图表类型，从常规的折线图、柱状图和饼图等到不同领域常用的图表，譬如K线图，漏斗图，关系图等。然后再给图表填充数据，按照规则给图表入参，与此同时对该表报的展示对象进行用户选择。这种高度自由的操作方式，看似会增加研发的周期和成本，但这种设计实际上将会解放研发同学。在后期产品迭代成型后，用户自主使用数据生成报表，而不是常规进行需求-开发的周期，从而让研发同学将更多精力放在核心技术上而不是业务上。所以综上所述，这种设计不光是功能上的设计，而且还是一种成本转移的设计。

实时监控

该模块分两个主要功能，一个是概览功能，一个是异常预警。概览页面就是业务报表的Dashboard，唯一的差别就是这里的数据多为实时数据，所以不赘述，如果希望这个门面能好看点，那就单独拿出来，作为一个独立的功能需求进行设计开发。关于异常预警模块，很多时候名不副实，预警意义在于预测当某个数值达到临界点时进行报警操作，但这种预警机制的算法可能会复杂，难以制定产品需求逻辑。所以在实际设计中，警报触发的条件可以配置多个，按照执行周期轮询，触发时进行短信或者邮件等推送操作，和数据源管理一样要注意的是库表名称的日期变量和事件环的设定。

权限管理

在讲整个产品设计中，一直在强调权限的管理，不是笔者话多，这个关系到数据安全的问题还是得注意下的。数据库的权限控制应当从服务器、数据库到特定表，关于控制到特定的列甚至存储过程，虽然MySQL有这个功能，但好像常规的权限真的没必要控制到这么精细。当然，对于数据结构和数据内容的增删改查权限还是有必要做权限控制的。最后，加上基本的操作日志的展示，用以查错问责皆可。

讲到这里笔者也就将整个产品设计的思路叙述完成了，观众老爷可能会觉得没有图解，过于抽象不好理解。但其实，笔者是故意没放图例的，因为担心放了原型后，会误导读者进行雷同的产品设计，故而只叙述核心功能，不做视觉和交互上的表现。如有哪里看不懂的或有歧义的可以向笔者公众号提问，笔者会抽时间回复的。

企业在业务早期用第三方的平台服务是高性价比的选择，但也要考虑到后期数据迁移的问题。第三方平台为了最大化平台的价值，不可避免的设计通用的产品结构和服务体系，以兼容更多业务场景，但这样一来就不能适配企业一些特殊的业务需求。最重要的是，自家的数据的一系列操作都在别人家的服务器上运行，这个数据安全的问题是块心病。今年年中时，作为菜鸟物流的创始成员之一的顺丰，受到菜鸟集团的一波突袭，这已然不是站队的问题了，从IaaS到SaaS，一大撂数据的处理和传输都是经过别人家的基础设施，在信息主权这个问题上，一旦发生了纠纷，那处理起来一个头两个大。前阵子开完的人大常会上，新修订了反不正当竞争法，也许有希望改善这个问题。毕竟对于企业而言，还是希望将更多的精力投入到业务经营上，而不是进行一些糟心的商战。不过好在市场上已经有越来越多的数据服务供应商已经可以提供私有化...