对投资者来说，买一只股票，本质上是投资一家上市企业，从财务数据和走势来分析其基本面情况非常重要。本篇文章基于优台网强大的上市企业财务数据库系统，以贵州茅台为例，来对财务走势工具的操作方法进行详细说明。

财务分析是以财务报表和其他资料为依据和起点，采用专门方法，系统分析和评价企业的财务状况、经营成果和现金流量状况的过程。优台财务走势工具可以清晰直观展示企业的过往经营业绩，衡量财务状况，及预测未来的发展趋势。这对我们判断企业的业绩增长潜力和成长性，预测企业未来获得持续稳定现金流的能力，能够起到很好的帮助。

要学会使用优台网的财务走势工具，我们可以从这些方面来入手：

1.浏览器输入utai，打开优台网的首页，在搜索框内输入“贵州茅台”，然后进入到贵州茅台的主页面。

（图示1）

2.个股的主页面默认显示的是“A股股票”页面，这里我们切换到“财务走势”的界面，默认显示是这样子滴，图中的两条曲线就是贵州茅台的净资产、毛利润走势曲线（与上面点亮的“净资产”和“毛利润”方框底线颜色一致）。

（图示2）

3.在财务走势的页面，我们可以看到走势曲线上方有“市值”“净资产（预测）”“毛利润”“ROE（%）（预测）”4个方框，最多可同时比较4个数据。点亮某个数据方框下方就会有相应的走势曲线，关闭该数据方框就会呈灰色。使用过程中根据自己的需要，可以几个数据同时打开，也可以只打开一两个数据。净资产、ROE等数据还可以查看机构“预测”数据，选择打开预测功能，下方的走势曲线便会相应显示。

（图示3）

4.点击“年度”方框，下拉框里会出现财务数据的显示范围，我们可以根据需要选择显示“季度”“半年”“年度数据”。

（图示4）

5.打开“市值”数据，下方的财务走势曲线图会自动切换成安“年”显示。

（图示5）

6.将鼠标移动到财务走势曲线图上的某个时间点，界面便会自动显示出该时间点对应打开的财务数据指标内容。

（图示6）

7.打开某财务数据的“预测”功能，便可以看到下方曲线走势图上该财务数据的走势曲线右边用虚线表示的部分，是研究机构关于该财务数据未来3年的预测走势。

（图示7）

8.在财务走势曲线图的下方，有“6月”“1年”“3年”“5年”“10年”“全部”这6个选项，我们在查看财务数据的显示年限时，可以自由选择和切换。

（图示8）

9.点开“指标”下拉框，显示有“市值数据”和“财务数据”范围内的各个数据指标，根据分析需要，用到某个数据指标就在它的左边方框内打勾，不需要用了可以取消。同时在港交所和A股上市的企业，港股市值单位为港币，财务数据则统一采用按A股公布财报，以人民币为单位展示。

（图示9）

10.点开“对比”下拉框，可以选择跟同行业的其他企业、行业均值进行对比，下方默认显示的是分析的企业所属行业及同行业的5家企业，以方便在需要用到时可以直接在左边方框内进行打勾选择。如果默认同行业企业中没有想要比较的企业或者想比较其他行业的企业，可以在搜索框内搜索其他企业或行业。比较时，最多可添加6个企业或行业。

（图示10）

11.点开“事件”下拉框，可以选择企业的重要经营事件，分红事件、配股事件、股份增发，在其中1个或2-3个事件的左边方框内打勾，下方财务走势曲线图上会自动显示相应图标的数据。分红事件图标为“H”，配股事件为“P”，股份增发为“Z”。如果勾选了如“配股事件”，下方并没有出现一个“P”图标，意味着企业在选择查看的时间期限内没有出现该事件。

（图示11）

12.将鼠标移动到相应的事件时间点图标上，界面会自动显示出该时间点的事件信息。

（图示12）

通过上面的展示可以看到，优台的财务走势分析工具有多种功能，不但可以查看各个数据指标的走势曲线，进行企业和行业的对比，也可以查看企业重要的经营事件。这样能够方便我们从各个方面来对企业进行财务分析，了解企业的运营能力、偿债能力、盈利能力、发展能力等，从而进一步预测投资的收益水平和风险程度，明确投资价值，做出正确的投资决策。

这篇文章从整体框架出发，介绍了数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。

数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升，但是问题也很突出：

大家对于数据分析的认知和理解支离破碎，缺乏一个整体的、系统的思维框架；

大家的视野更多局限在数据报表、BI 系统、广告监测等领域，对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。

这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。

一、数据分析价值观

如何让数据分析真正发挥价值？我认为必须在

价值认同、工作定位和商业模式

三点上取得突破。

（一）数据分析的价值认同

做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。放到一个企业里面，企业的 CEO 及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。你想一下，如果老板都不认可数据分析的价值，那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗？然后，企业内部还需要有数据驱动的公司文化。

如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议，那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已，反之则是事半功倍。

（二）数据分析的工作定位

做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位。既不要神化数据分析，把它当做万能钥匙；也不要轻易否定数据分析的意义，弃之不用。数据分析应该对业务有实际的指导意义，而不应该流于形式，沦为单纯的 “取数”、“做表”、“写报告”。在 LinkedIn 那么多年的工作时间里面，我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位：

利用（大）数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案

。

当时我们还采用了一套 EOI 的分析框架，对不同业务的数据分析价值有明确的定位。针对核心任务、战略任务和风险任务，我们认为数据分析应该分别起到

助力（Empower）、优化（Optimize）、创新（Innovate）

的三大作用。

（三）数据分析的商业模式

做好数据分析，要对企业的商业模式非常了解。数据分析的最终目的还是服务于企业的增长目标，所以务必要对行业背景、业务含义、产品和用户有着深刻的认知。

还是以 LinkedIn 为例，作为企业增长的重要环节，LinkedIn 在产品设计之初就优先考虑到了数据的价值模式。首先是用户的增长、使用和活跃，然后产生大量的数据，最后根据数据进行业务变现（企业广告、企业招聘、高级账号等）和用户增长，从而不断良性循环。

只有认可分析价值、明确工作定位、深谙商业模式，数据分析才能走在正确的轨道上。

二、数据分析方法论

（一）数据分析的框架

在整个数据分析框架中，用户是数据的来源，也是数据分析最终要服务的对象。整个分析框架可以分为四大层次，依次是：数据规划、数据采集、数据分析和数据决策。

从用户、业务系统，到数据采集平台、ETL、数据仓库， 再到分析、BI、DM、AI、洞察，再到决策、行为、价值，最终回到用户。

上面整个分析框架中，越底层的占用的时间和精力越多，而顶层的耗时较少。从产生的价值来看，越底层的产生的价值越低，越顶层的产生的价值越高。大家想一下就会理解，做数据分析的过程大多时间是耗费在数据采集、清理、转换等脏活累活上面，最有价值的分析和决策部分往往耗时很少。

因此，大家做数据分析应该把重心放在最有价值的分析和决策两个层面上，并且尽可能使用工具实现底层的自动化操作。

（二）数据分析的方法论

数据分析应该帮助我们不断优化营销、运营、产品、工程，驱动企业和用户的增长，而不是为了分析而分析。在这里我给大家介绍两个方法论，一个是业务上的 AARRR 模型，另一个是分析上的学习引擎。

AARRR 是著名的 Growth Hacker （增长黑客）海盗法则，依序分别是 Acquisition（获取用户）、Activation（激发活跃）、Retention（提高留存）、Revenue（增加收入）和 Referral（推荐传播）的首字母简称，覆盖用户整个生命周期。我们在进行数据分析的时候，应该考虑用户正处于 AARRR 模型的哪个部分、关键数据指标是什么、对应的分析方法又是什么？

“ 学习引擎 ” 是《精益创业》一书中提倡的精益化运营方式，在硅谷被大小企业广泛采纳。当我们有一个想法的时候，可以采用最简可行化产品（MVP）的方式将其构建（Build）出来。产品上线后，我们需要衡量（Measure）用户和市场的反应。通过分析收集到的数据，我们可以验证或者推翻我们之前的想法，从而不断学习（Learn）和优化。

（三）数据分析的具体方法

这篇文章的目的不是介绍具体的分析方法，而是为了让大家对整个数据分析能力体系有一个系统的认知，所以我就不对每一个方法进行具体的阐述。

懂得每一种方法的原理是一回事，在业务中灵活应用又是另外一回事。以产品经理为例，可以把“用户行为 – 数据分析 -产品设计 & 优化 ”三位归于一体，在不断的实践应用中掌握各种分析方法的精髓和要义。数据来源于用户，数据分析的最终目的也是服务于企业和用户。做数据分析之前，一定要清晰业务目的和数据指标，选择科学的分析方法，用数据来指导产品和用户增长。

三、数据分析工具篇

（一）为什么工具那么重要？

“ 工欲善其事，必先利其器 ” ！

整个数据框架下面的部分可能花费了 80% 的时间和精力，但是产生了不到 20% 的价值。大家都在搭建数据采集平台、都在写代码埋点、都在做 ETL、都在建 BI 系统，哪里还有更多的时间和人力来做 Analytics 和 Insight 。

以前市面上没有好的数据分析工具，大家都只能自己去部署很多的系统、建立很多的机制，甚至雇佣三四个团队去做一件事。

今天市面上有很多好的工具来帮助我们进行数据分析，为了节省时间、资源（特别是成长型企业），大家完全没有必要内部建造一套分析系统，应该擅用好的工具来帮助自己做数据分析。

（二）选择合适的分析工具

选择什么样的分析工具，跟你的工作岗位、分析场景息息相关。每种场景都有若干种工具可以选择，有些工具也可以用于多种分析场景，关键在于你对工具的熟悉和理解。

Excel 绝对是最基本、最常见的数据分析工具了，对于数据量较小的情况，无论是数据处理、数据可视化还是一些统计分析都能支持。一旦数据量大了，这个时候就需要大型的数据库来支持。

市场营销人员需要对广告投放进行数据分析，网站流量监测是他们关注的重点。产品和运营重点关注用户行为和产品使用，用户行为数据分析工具是他们的首选。

以前大家只关注业务数据，然而这些结果型的数据并不能告诉他们中间发生了什么、为什么发生；现在大家越来越关注精细化运营、对用户行为数据的需求也越来越高，这也是我回国创立 GrowingIO 的原因。

如果你能懂一些 R 和 Python，在数据建模、统计分析、数据科学的方向上有所发展，那么你的数据分析水平就更上一层楼了。

上面说的这三点构成了数据分析的能力体系。只有认同数据分析的价值、掌握数据分析的方法并且灵活应用数据分析工具，才能真正做好数据分析。

本文根据张溪梦演讲内容整理编辑。

作者：张溪梦，GrowingIO 创始人 & CEO

本文节选自 GrowingIO 2017 年第 3 期电子书《产品经理数据分析手册》

本文由 @GrowingIO 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

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。

对于很多实体店老板来说，每天的客户进店量、客户进店走势、客户转发率、复购率等只有大概的数据和模糊的印象，传统的零售店没有精准的经营数据似乎已经成为一个常态，这时候一个完整智能的客流统计系统就显得尤为重要。

1.集进销存、客流分析、监控于一体

那么一个完整的客流统计系统包括哪些呢？秦丝商铺宝给了我们最好的答案。商铺宝集进销存、客流分析、监控与一体，形成一套智慧门店的监控及分析系统，实时监控店铺的日常经营状况，记录客户从进店到成交全流程的跟踪记录，如进店率、成交率、客单价、回头率等关键经营数据指标，为店铺的经营者提供精准有效的数据依据。

图为秦丝商铺宝

2.精准客流数据

秦丝商铺宝的数据后台直接搭载在秦丝APP上，客流统计功能结合系统的销售报表、客户管理的功能能够计算出店铺每天、每周的客流量、客流走势、客单价、转化率等相关数据，有了秦丝商铺宝你就能对每天的客流的数据有更清晰的认知，可以提供“进店客流—成交客户—复购客户”等数据，并分析出门店问题所在，可以根据实际情况指定门店更适合的运营方案。

3.实时监控，尽在掌握！

出门在外如何管理门店？想要知道门店员工的工作状态？秦丝商铺宝支持手机远程监控，可以随时随地在手机上进行网上巡店。这一功能也是因为秦丝商铺宝和其他视频监控的最大区别而实现的，商铺宝搭载在秦丝APP,不需要在下载视频应用、不需要在电脑端查看！省内存更加便捷！

出门在外也可以管理门店

手机在手，你就可以巡查不同店铺的日常经营活动，实时对货品陈列、对店员日常销售、门店安全、销售交易过程等多项内容进行远程监控。这样的话你就可以从店铺中解放出来，有更多的时间与精力考虑店铺的长远发展，一部手机就能快速掌握门店日上经营状况！是不是很便捷呢？而高达1080p的全高清分辨率，图像细节清晰细腻，让你从细节开始优化门店，做到更好！

这一套完整的客流统计系统对实体门店而言真是一个巨大的福音，为连锁零售、实体门店带来更多的销售机遇，帮助商家快速将普通门店升级成智能门店，实现数据化、智能化管理，有效地提高实体店铺的成交率，提升销量。

小编去多个市场调研后还发现一套“客流统计+门店监控”系统售价高达5到6万，而秦丝——集“客流统计+门店监控+进销存管理”于一体的系统，硬件+增值服务1年的花费不到1千。心仪的老板可以找秦丝了解。

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。

2018年，酒店PMS的世界变化不断。有无数新的进入场者，还有老牌系统在试图通过重新包装他们的旧系统来保持自己的地位。但有件事是可以肯定的，客人们正在进化，受教育程度越来越高，有自己的需求并需要即时被满足，这就是为什么你必须要用最新的酒店技术来帮助你服务客人。

对客竞争异常激烈，包括OTA、爱彼迎、TripAdvisor猫途鹰这样的评价系统和很多其他因素都在影响着酒店PMS的决定。酒店需要更先进的PMS系统来提高酒店的效率、生产力、服务和收入。

未来PMS市场变化不定，但最新根据技术、产品、服务、用户口碑等因素综合形成的2018年酒店管理系统软件TOP10，或许能给我们一些预见。

TOP 1 西软酒店管理软件 实力指数：★★★★★

优点：

作为酒店云平台管理软件专家，依然将执着探索国内外酒店管理的奥秘。时刻把握国内外旅游业的发展动态，锻炼精准的行业敏感度，运用先进前沿的软件开发技术，遵循国际规范的软件开发标准，全程监控服务标准和质量，规范工程实施体系，建立本地技术支持服务中心，产品注重客户体验，紧跟现代前沿技术。

缺点：

西软服务器巨大，需要专业的IT人才支持，对于系统操作者英文要求较高，系统培训需求经历较大，且价格昂贵。适用于四星级及以上酒店。

TOP 2 中软酒店管理软件 实力指数：★★★★★

优点：

C/S架构PMS，创立于1995年，为国内著名的高端星级酒店提供一体信息化解决方案的供应商。中软酒店管理软件整合了前台工作，实现一站式服务，开放式的报表系统让用户直观快捷地掌握所需数据。

缺点：

不过中软酒店管理软件操作要求较高，降低了工作效率，对于OTA连接稳定性较差，缺少个性化营销工具，适用于四星级及以上酒店。

TOP 3 金天鹅酒店管理软件 实力指数：★★★★☆

优点：

行业唯一采用混合云技术的酒店管理系统，占据中小酒店80％以上市场份额。金天鹅软件可延展性能良好，营销功能与移动化运营能力出类拔萃。完善的客户服务体系赢得了良好的用户口碑。金天鹅软件积极转型，整合行业优质资源，推出天鹅会酒店运营管理培训平台，打通携程、去哪儿，飞猪等OTA平台，推出微信订房，千里眼等酒店移动营销工具，适用于四星级及以下酒店，小型连锁酒店。

缺点：

位于中部城市湖南长沙市，北方市场覆盖较少，对于大型高端酒店服务支持较少，后期维护成本较低。

TOP 4 用友酒店管理软件 实力指数：★★★★☆

优点：

传统财务软件厂商，创立于1998年，主要从事酒店信息管理系统软件的开发与销售、系统集成、技术支持与服务业务，是目前国内最主要的酒店信息管理系统全面解决方案提供商之一。公司在高星级酒店特别是五星级酒店HIS软件市场具有很高的市场占有率。

缺点：软件操作上手成本较高，后期服务成本较高，缺乏移动营销工具，在以较低星级酒店为主的中低端市场仅不到20％的市场占有率。

TOP 5 千里马酒店管理软件 实力指数：★★★☆☆

优点：

C/S架构PMS，创立于1993年，专注为酒店行业提供全方位的信息管理解决方案。千里马酒店管理软件在华南市场占有率较高，软件比较传统且成熟。

缺点：

安装复杂，维护较为困难，服务器架设上复杂，员工培训成本高，且价格比较贵。适用于高端星级酒店。

好的PMS系统不仅能够适合酒店当前的需求，还要具备和你一起成长的潜力：它应该包括多个模块、特征和无限可能的集成性。

成立时间较短的行业新军，例如金天鹅、罗盘等，以前瞻的视野，优秀的整合能力，深挖酒店行业痛点，移动化营销管理工具，以PMS市场新锐力量的姿态，很大程度推动整个PMS市场的革新。

工单系统作为一种服务方式，正在慢慢的被企业所了解。它的应用场景有IT运维、客户服务支持和企业售后服务等。在企业的服务领域应用中，与工单系统一同应用的还有远程协助和在线会话以及呼叫中心等。有内部IT运维以及客户服务方面的企业都可以搭建一套工单系统来加强内部各部门之间的流程配合、问题跟进。能有效提升工程师处理客户问题的效率，为客户请求服务带来更大的便利。

企业使用恰维工单系统好处：

1、方便服务客户，了解客户详细资料，例如什么时间来电、咨询了什么问题、有没有即时得到解决等客户详细信息。

2、客服使用工单系统，可实时了解来询客户信息，即时查看客户往期查询资料，高准确率预测客户提问，即时给出精准答。

3、降低服务客户的时间。利用工单系统简单明了的查看客户信息，减少一些不必要的咨询。并且工单系统提供知识知识库中可存储产品信息、客服培训资料、客户经常咨询的问题等。

恰维客服工单管理系统功能优势：

1.实时工单创建高效便捷

无论来自哪个渠道的咨询，都能用工单系统创建，便于客服处理。工单支持标题、详细内容、状态、类型、优先级等信息，让企业服务更高效。

2.工单列表服务状态了如指掌

客服可以查看所有工单的来源渠道、创建人、经办人、工单时长、当前任务等信息。清晰知道工单的处理进度，并可以主动领取指派给本组的工单。

3.跨部门轻松实现多方协作

使用工单系统，客户无需重复性描述问题。客服可更具客户需求，将工单流转给相关同事，无论是售后部、销售部还是技术部，都可以轻松应对，高效处理。

4.工单信息全过程记录

完成记录了工单创建、领取、指派、编辑、回复、处理结果等一系列过程，包含操作人的账号内部名、操作时间、操作内容等。完整归档，为后期查看提供了完整的数据信息。

5.详细统计报表方便管理

通过工单报表，可以清晰知道阅读咨询量、线索量、工单支持量、灵活的从多个维度了解员工的业绩和业务的整体情况。

企业的快速发展将会伴随着大量重复的基础问题产生，客服时间被占据，客户问题回复不够及时，问题反馈、解决进度缓慢……大量问题亟待解决！从此刻起，选择恰维工单管理系统，告别无意义的回复等待，与简单问题复杂化说再见。准确反馈、高效处理。

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！

人们常说“报表做得好，升职加薪少不了”。这就取决于，数据报告的两个重要作用：一是可指导性，是内核，让人看完报表之后恍然大悟“哦，原来问题出在这里”；二是美观性，是包装，让人看第一眼就赞叹“哇塞，这报告666”。

可是，为什么你加班加点做了那么多报表，却依然得到不老板的认可？

问题出在哪呢？

老板需要的是什么样的报表

现阶段，业务人员是如何来满足决策者的数据分析需求的？97%以上是通过Excel手工整理各种报表，不到3%利用了IT技术，实现了报表的自动化。随着决策者对分析的要求越来越高，于是报表越来越多、越来越复杂。在一个Excel页面中，密密麻麻布满了决策者关心的所有内容，只恨屏幕不够大。而这些大量的手工处理，很容易出错，且耗时久。

对上报上来的厚厚一叠报表，绝大多数决策者都会回答：有看，只是一般只看其中的一两张。没有时间，真的感觉有问题，还是直接找人来问了。

这就是问题的关键——我们给决策者提供了大量的报表，为什么帮助不大呢?因为信息一旦过多，就会变成“信息洪水”，大量的报表让决策者深陷“信息洪水”中。

员工再问决策者：希望用什么方式将信息给您呢？领导：希望有问题的时候随时能知道。

决策者这句话的核心有两点：一是有问题才让我知道，没问题的话，其实我也不需要关注。二就是我随时都可以知道。

报表能实现决策者的“希望”吗?答案是否定的。

（1）报表根本无法快速让决策者识别是不是有问题，它只是罗列了一堆数字而已。

（2）无论报表制作者多么厉害，领导想要什么就有什么，基本上也是不可能的。

那么能如何解决这个问题呢? 答案就变得简单了，就是用BI技术，改变决策者获取报表的方式。

报表工具与BI系统的区别

有人说：“我通过一个软件，能自动生成决策者想要的报表，然后再配上一些仪表盘和图表，不就可以了吗?也不见得需要BI。报表软件多简单，哪像BI要规划数据仓库，要ETL，还要建模型，多麻烦”。

以Excel报表和亿信BI来举例，对比一下报表软件与BI系统的区别：

Excel报表应用场景主要是业务报表制作，比如一些企业固定的月报，季报和关键数据指标的统计、展示和分析。主要功能分为三大类：数据展示(报表)、数据查询(参数)和数据录入(填报)，还有报表管理。数据展示报表可分为表格类和图表类。

而亿信华辰的拳头产品亿信BI有领导驾驶舱、图形化建模、自助式即席分析、智能钻取分析等多项功能。他可以构建大型的综合的数据分析平台，也可以作为小型的个性化的解决方案。相比报表，侧重点在于分析，优势在于操作简单、能够处理大量数据，可以实现任意维度、任意分析路径快速实时分析。

从工具角度上讲：

报表工具一般连接的是事务处理型数据库，不能实现多维分析的操作；当然，目前有些报表工具用链接传参的方式实现所谓的钻取，实现复杂，还会有性能的问题。

BI工具一般连接的是多维模型数据库，可以很容易实现各种多维分析的操作，如钻取、旋转和切片等；还能很容易地实现基于指标和维度的拖拽分析和自助分析。

以上两个工具也都可以连接对方的数据库，但发挥不了相应的功能；比如报表工具连接多维数据库后，多维分析操作、拖拽分析和自助分析还是实现不了。

从系统角度来讲：

报表系统一般接入在某个业务系统数据库上，为MIS系统提供灵活的报表查询实现。当然，报表系统在数据量小时也可以连接若干业务系统数据库，实现跨库的关联查询，但这个查询是由报表工具来实现的，实现起来的复杂度和性能依赖于报表工具的能力

BI系统主要包括数据仓库/数据集市、ETL、数据分析、BI应用等多个组成部分和实施过程，最终BI应用中除了有报表展现外，还有多维分析、自助分析、数据挖掘等功能。

从工程化角度来讲：

报表工程相对比较简单，投资可以比较小，实施周期相对较短，见效比较快。

BI工程相对比较复杂，投资比较大，实施周期相对比较长，见效相对较慢，但效果比较好，尤其是在数据整合的数据质量、报表口径统一化、应用性能上有很大的优势。

从发展过程看，一般先是上了报表系统，发现报表系统的若干问题后，再上BI系统。

BI为什么能替代报表

很多企业一直有个误区：认为做了一个报表系统就是用上了BI，其实不竟如此，报表只是BI的一部分。虽然BI应用的结果通常需要报表来展示，但是，BI不仅仅是报表。

报表是数据展示工具，商务智能BI是数据分析工具。商务智能的重点在于商业数据的分析，集成了数据统计、数据展示、数据分析和挖掘的解决方案。

从下图中，可以看到，大数据管理与应用技术发展过程中，数据管理已从报表阶段进化到BI阶段。BI是一个辅助决策的智能系统，它的核心就是帮助企业利用好数据，让决策管理者随时随地获取关键信息，让决策者基于数字决策，最终提高决策水平。

通过报表工具与 BI系统的区别，以及各自的特点，可以得出BI替代报表是趋势，同时也是发展的机遇。抓住机遇、争得先机应是摆在决策者面前的课题。

最后小亿谈点关于BI的价值思考：

BI不是让你相信自己所知道的，而是促使你去思考更多的问题和疑惑。BI迫使我们怀疑得出的结论、回到初步阶段、重新设定假定和条件。它促使我们思考，而不是给出事实。BI可以让你从不同视角查询一系列相关数据，以便在一组不确定的条件下更进一步接近事实。你需要BI工具帮助做出最佳决策，而不是正确决策。BI让决策不再止步于结果。

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。