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。

前言

近来报表软件、商业智能、OLAP、数据分析等概念非常火热，作为关键基础环节的报表软件在市场上也是层出不穷，让人眼花缭乱，国内外的加起来细数一下，大概有二三十种之多。这些产品看起来实现的功能都差不多，那么，应当怎样选一款满足自己需求的报表软件? 在选型过程中不被厂商的宣传和演示牵着鼻子走？

在多年的报表经营过程中，我们发现许多用户在选择报表软件时会有许多认知误区，本篇将主要针对这些问题提供一些意见和建议供参考。

一个最常见的误区就是报表中间件和报表平台分不清楚，在演示过程中被平台类产品丰富的功能吸引，但其实需求却是要在项目中嵌入使用的报表工具。这一方面可能为多余的功能买单，另一方面还会带来难以集成的问题，多余的功能也如鸡肋一般，很难发挥作用。

要想避免这个问题，首先应该弄清楚需求（敲黑板，需求，需求，需求要明确）。是用于在业务系统中做报表，还是要上跨业务系统的报表管理平台？这两种需求看起来都是要做报表，但其实差别却巨大。

需求为前者时，我们要选中间件型报表工具。报表中间件的特点是报表和中间件，除了要有足够强大的功能将数据以报表和统计图的方式呈现外，还有个很重要的使命是 - 被 ~ 集 ~ 成 ~，快速被集成，为我们完善业务系统的报表模块提供便利。而当需求为后者的情况下，则需要关注报表平台型产品。报表平台是指提供报表、统计图及其他 BI 组件（仪表盘、数据看板等）的组织管理、权限控制等功能的软件系统，重点是功能全面的系统。

在报表行业，厂商提供的产品也大体分为这两类：以中间件形式提交的报表工具和以报表为中心的外围解决方案即报表平台。选择报表软件时，一定先要搞清备选产品是哪一类的，和需求目标不匹配的，做得再炫也不必考虑了。

报表工具

报表工具是细分领域“专而精”的产物，主要解决固定报表的制作。所谓固定报表，是指由技术人员预先定义好取数规则，运算逻辑的报表，后台会有一些较复杂的运算；业务人员只在 web 端查看或简单的增删改数据，不涉及报表结构的修改。固定报表是日常报表开发工作中最常用且工作量最大的报表形式。而对应的，另一种报表形式，自助报表，可由业务人员在 web 端自由拖拽指标字段生成不预先定义好表结构的报表，它能应对一些临时性的简单查询需求。这两种形式从目标用户到应用方式两者都有巨大不同，在选型时一定把固定报表和自助报表分开考虑。本节先针对固定报表提供一些考察点，自助报表的问题在后面的章节会介绍。

表格布局

目前国内主流报表工具采用的表格布局都是类 Excel 的单元格式，其好处是绘制简单方便。而有些早期产品以及国外产品仍采用控件拖拽式布局，就很不好用，绘制带有合并格的复杂格式报表非常繁琐。而且，采用类 Excel 式布局的产品一般都能导入以前用 Excel 画的表，也可以不失真地将报表导出成 Excel，这都是控件式布局产品很难实现的但却非常必要的功能。

复杂报表

报表工具的主要任务就是减少开发工作量，而复杂报表是工作量的重头。

对于报表样式简单，数据来源单一的简单报表，如图 1。几乎所有的报表工具都可以轻松实现（毕竟一个成熟的工具，要是连这样的简单报表都搞不定，也就没啥存在的意义了），没有区分度。但有些报表样式复杂，数据来源多样，统计口径不规则的复杂报表，就不是每家报表工具都容易做出来的了。如图 2，用国外或开源的报表工具就很难做出来，代码量相当大，完全起不到减轻开发工作量的目的。相比之下，采用了非线性报表模型的国产报表工具对付复杂报表的能力要强大得多，报表工具可能是少有的几个国产软件远胜国外软件的企业软件领域了。不过，不同产品在模型细节的支持程度并不一致，还需要针对项目中的复杂报表仔细验证，弄不好工作进程就可能被一两个特别麻烦的报表给卡住。重点的考察模型功能有：多源关联分片、行称是否对称、跨行组的同比环比以及排名计算、重叠分组等不规则分组方案、动态分组层次等。

图 1

图 2

多数据源

报表工具也应该与时俱进，支持多样性数据源，信息化应用越来越广泛了，ERP、CRM、OA、BPM 等系统各种上马，企业数据越来越大，报表也通常需要取到多个数据库多个数据表的数据，所以最直接也是效果最好的，就是报表工具直接支持多数据源关联，而不是先 ETL 做数据仓库等工作之后再取数。

集成性

方便易用的集成性是报表工具的重要指标，也是特别容易在选型时被忽略的指标。有些报表工具（特别是国外的产品）功能很强大，独立使用也是六六六，但在国内跟各个业务系统集成的整体氛围下就水土不服，因为缺失集成性。方便易用的集成性要求报表工具能对应用程序提供友好全面的接口，方便用户与各业务系统无缝对接。能够适应各种环境，能以类库方式完全集成到应用系统中。这样不仅可以提高报表获取数据时与应用系统数据交互的性能，还可以利用服务器的负载均衡等能力提升用户体验。

开放性

灵活的开放性才能适应用户更多特殊的需求，不管是集成商还是终端用户都可以通过丰富的 API 接口，全面地对报表应用进行各种操作，以需要的方式灵活地使用报表。满足用户各种个性化需求的自定义。

性能与容量

决定报表工具生死的往往是性能和容量指标。随着大数据时代的到来，选择报表工具时，性能指标越来越被用户所关注。网络，报表层等都可能成为性能瓶颈。而一款好的报表工具应该尽量绕开可以避免的瓶颈，如报表层就有很大的优化空间。对于报表内常用的多数据源对齐，排名等采用更高性能的 Hash 算法。报表提供缓存机制，包括模板缓存、结果缓存、分页缓存等多种方式，提升报表服务器性能。提供集群缓存同步机制，实现负载均衡的服务器之间跳转访问时的缓存自动同步。

移动端

现在，越来越多的用户想在移动端随时随地查看企业报表，第一时间掌握企业动态。他们往往是拿来主义，要求报表中间件厂商提供完整的移动端 APP 供他们直接使用。但其实这是一个误区，对于移动端 APP 往往是由系统集成商开发并在提供给用户时，适当的做一些客户定制化的功能。而报表只需要具备输出 HTML5 的能力，支持在移动端输出即可。作为中间件应用时，报表工具厂商直接提供的 APP 是没有意义的，没有必要去考察。

美观性

看似重要的美观性其实跟报表工具的直接关系不大。图表是用来直观的展示数据，方便管理者在纷杂的数据中快速判断出业务数据的分布、趋势、占比、同比、环比等变化规律，支持管理者决策。图表类型的数量及是否支持钻取、联动等功能也是评估报表工具的指标之一。美观性对于报表当然很重要，但由于有众多开源图形技术，这方面的比拼就已经不再是报表工具的重点了，报表工具厂商与其花时间精力去追赶，不如直接把好的东西为我所用，这就又回到了“专而精”的话题。所以与其用美观性衡量报表跟图表，不如衡量报表工具对第三方图表的集成性更实际。

价格

最后，但不是最不重要的是报表工具的价格。不过考察产品价格时要同时考察后续报表开发制作的成本，要对比实际拥有成本。比如开源的工具虽然没有购买成本，但实现复杂报表时，背后需要付出很大的工作量，在核算成本时往往是入不敷出，实际拥有成本更高。

报表平台

报表平台应该包括的基本功能包括：报表资源管理、用户管理、数据管理、权限管理、系统外观及报表样式管理、定时调度任务管理以及系统监控等；移动应用，流程填报，也是报表平台必不可少的功能；还有安全机制，运行报表平台时不安装插件、不改变用户的安全设置，这样才对用户是安全的。这些报表平台的常规功能基本每家厂商都具备，用户在考察这些内容时也很少有认知误区，一般不会踩雷，我们就不细说了。这里只介绍一些容易被忽略的功能点。

整合能力

不同企业，功能需求也是千差万别的，即使功能再全面的一款报表平台软件，也逃不开个性化行业定制以及跟现有系统的整合。对于报表平台的集成，主要考虑是否提供相关二次开发接口，可以修改系统风格样式以匹配现有业务系统，是否提供多种单点登录接口，可以使用现有业务系统的组织机构权限机制等。

可组装性

要求平台中的各个功能模块低耦合，可以像积木一样随意拆装。 这样“报表 + 的功能太多了，有很多我都不需要，或者我预算有限，买不起这么多功能怎么办？“的顾虑就可以很愉快的解决了。

后续开发方案

报表业务有天生的不稳定性，导致报表总是没完没了地要修改和新增，不可能一次性做完。那么问题来了：如果有新的报表需求或者原有报表的维护工作由谁负责？厂商？集成商？用户？这个一定要在选型时就考虑清楚这个问题，不然很容易被项目后期维护费用惊到或者出现报表平台不能真正用起来的情况。这里要强调一下，不要寄希望于自助报表（后面会讲到原因）。

交付方式

对于报表平台类产品，有两种交付方式，即产品交付和项目交付。而项目交付，定制解决方案，为平台类产品的主要交付方式。在当下大环境下，IT 实施团队的选型已经成为企业信息化建设成败的关键。但国内供应商不少是报表工具厂商扩大业务而形成的，产品本身还可以，但项目经验少，管理能力弱，所以需要考察的就不仅仅是报表软件的功能点，更多是的要考察做实施项目团队的技术能力，相关行业经验以及项目管理体系和质量。而国外的供应商实施能力就更弱了，可能是由于国外定制服务成本高导致的吧，在缺乏市场定制化解决方案的需求的前提下，缺乏集成性，难以适应国内需求。

自助报表

最后我们来谈一下自助报表。

自助报表也是近年内特别热门的需求，几乎所有的报表平台都提供有这个功能，各大厂商纷纷宣称可以让业务人员拖拽制表，不需要技术人员参与了。

但这里有个巨大的误区。目前市场上的自助报表（或交互式 BI）虽然可以在页面上轻松实现钻取、切片、旋转、分页、自定义指标、排序、各种基本计算（求和，求平均，最大最小值等），与此同时兼具页面友好美观，使用流畅等特点。但是，自助报表能够解决的业务人员需求其实相当少，例如自助报表完全解决不了过程性计算，而大多数报表都需要过程计算来准备数据，比如报表数据模型支持多源运算就是过程计算的一种。不支持关联查询的自助报表，一般只能解决 10% 的业务人员需求，即使有了关联查询也只能解决 20% 到 30%。所以不能对自助报表的期望过高。

关联查询是绝大多数自助报表产品都不支持的能力。所谓关联查询就是需要查询的数据不在数据库的一张物理表中，通过某个主外键关系关联才能获得需要的信息，例如：查询存储金额在 10 万以上的本地储户信息，就需要做多个表的关联运算。传统自助报表不支持关联查询，需要事先建立逻辑或物理宽表把表间关系做死，一旦关联需要发生变化时，只能重新建模，但这就要求有 IT 人员再次参与，业务人员的自助就失去意义了，而这个功能缺失又很可能被炫酷的界面掩盖而被忽略。能否支持关联查询是是考察自助报表功能的关键指标。

有些报表工具也提供自助报表的能力，也可以作为报表中间件的功能组件被集成，这时候就要考察其可集成的能力，即也能像报表中间件一样集成到其他应用系统中使用。如果有集成需求，则要重点考察这方面的能力。

如今，企业越来越重视数据分析给业务决策带来的有效应用，而可视化是数据分析结果呈现的重要步骤。而可视化技术/工具在国内国外也发展的相当成熟，很多都已经做成应用（比如可视化图表库，BI工具等等），并投入商用。

如何利用大数据可视化，如何做好大数据可视化，今天就给大家介绍一些实用的工具，有图表库、有BI ......

国外产品系列

1、ChartBlocks

ChartBlocks是一款网页版的可视化图表生成工具，在线使用。通过导入电子表格或者数据库来构建可视化图表。整个过程可以在图表的向导指示下完成。它的图表在HTML5的框架下，使用强大的JavaScript库D3.js来创建图表。图表是响应式的，可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。 还可以将图表嵌入任何网页中。

2、D3.js

D3是个图表库，对于前端工程师来说，D3.js 称得上是最好的数据可视化工具库。

D3厉害的地方在于它建立了一整套数据到SVG属性的计算框架，常用Data visualization模型，大多都可以再d3.layout里面找到。D3.js运行在JavaScript上，并使用HTML，CSS和SVG。

D3.js是开源工具，使用数据驱动的方式创建漂亮的网页，D3.js可实现实时交互，这个库非常强大和前沿。

3、Tableau

Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字"画布"上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。其两种不同的变体是基于云计算的Tableau Online和Tableau Server。

它们都是为与大数据有关的组织设计的。企业使用这个工具非常方便，而且提供了闪电般的速度。还有一件事对这个工具是肯定的，Tableau具有用户友好的特性，并与拖放功能兼容。但是在大数据方面的性能有所缺陷，每次都是实时查询数据，如果数据量大，会卡顿。

国内做数据可视化产品/工具的公司

国内有独立成一行业的公司，围绕可视化做一些应用产品/系统的公司，比如：

帆软——报表软件finereport、商业智能finebi、大屏可视化阿里——蚂蚁金服可视化控件AntV、数据可视化大屏DataV数字冰雹——大屏可视化百度——开源图表控件Echarts网易——数据分析平台（BI）网易有数

除此之外，还有很多互联网公司会开发自己的数据可视化产品、BI平台，引用国内外开源，对内形成解决方案，但是不对外。软件集成商也对针对客户需求，做专门的方案，自己开发或者集成别人的应用。

1、FineBI

FineBI是一款商业智能BI工具，做数据分析和可视化数据展现，以分析为主，提供多种数据接入方式，可视化功能强大，平台更适合掌握分析方法了解分析的思路的用户，其他用户的使用则依赖于分析师的结果输出。FineBI也是找了很久感觉很不错的一款数据可视化工具。其中还有很多对数据处理的公式和方法，图表也比较全面。相对于百度的echarts，FineBI还是一款比较容易入手的数据分析工具。最后，FineBI提供了免费的版本，功能齐全，更加适合个人对数据分析的学习和使用。

2、EchartChart

echarts的优点：

国产货有语言优势或区域优势。毕竟是中国制造，自己家做出来的，亲和力高，比较适用于我们的思维，对于城市的地理坐标、城市代码等都已经配置好了，需要的时候，直接调用，很方便。免费，各类图，各种形式，K线图完全免费开源。能减少制作成本，也方便使用，（不用担心以后会有什么）当客户选择的时候，我们可以有更多的方案为他们准备。对于处理大量的数据和3D绘图：基于canvas绘图，所以3D绘图方面占据绝对的优势。（可以结合百度地图的使用，而且方便快捷。）一个纯Javascript的图表库：可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互。（使用了几个浏览器，均没发现什么问题。）支持和弦图、力导布局图、拖拽重计算、数据视图、值域漫游、大规模散点。支持动态类型切换（十分方便，以内置代码，轻轻动动手指就可）

3、支付宝AntV

AntV 是蚂蚁金服的数据可视化解决方案，主要包含「数据驱动的高交互可视化图形语法」G2、专注解决流程与关系分析的图表库 G6、适于对性能、体积、扩展性要求严苛场景下使用的移动端图表库 F2 以及一套完整的图表使用指引和可视化设计规范。已为阿里集团内外2000+个业务系统提供数据可视化能力，其中不乏日均千万 UV 级的产品

最近看了两篇有关报表工具和商业智能BI工具对比的文章，其中一篇文章说BI完全可以替代报表工具。感觉说的有点绝对。

报表工具和商业智能BI毕竟还是各有所长的，报表工具不仅能做展示和查询，还具备数据填报功能，也就是说可以把数据录入到数据库里去。这一类工具像Rag、Fine、皕杰报表都可以轻松实现。而BI工具则主要侧重于数据分析，可以进行钻取、联动、切片、旋转等多维的数据处理。这一类工具以国外的Tableau、Qlik等为主，国内的一些BI工具也有了比较多的应用。报表工具做多维、切片、旋转等分析不满足，BI工具做复杂的中国式报表也不能满足，且不具备数据录入功能。

因而我要说，报表工具和BI工具都很强大，关键看你的需求是什么。你要制作各类数据报表和图形报表，选择报表工具足够了；你要对数据进行分析和处理，将结果呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持，只能选BI类工具。除了功能上的差别，毕竟二者的价格还是有很大差距的，能用报表完成的工具就不用BI工具。

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。

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。

1、 Power Map

这个已经安利很多次了，微软官方出版的一个3D数据地图插件，包含在线地图+在线演示+制作视频等各项功能。可以基于Bing地图绘制可视化三维列，包括气泡、饼图，热图和地区的数据，之前的一次回答中已经演示过了。

2、 方方格子Excel插件

这就是一个Excel偷懒的工具，将一些常用的需要写函数或写宏的功能给封装成现成的按钮。比如：过滤文本、删除文本、汇总拆分、重复值工具、数据对比、高级排序、颜色排序、合并单元格排序等等。提供了大量常用宏及函数。

日常的表制作，配上这个插件可以大大提高工作效率。

① 一键删除空格

② 提取数字文字英文

3、 Excel图表插件-EasyChart

EasyCharts是Excel的图表插件，能一键生成Excel未提供的图表，修改成R 、Python、Matlab的风格图表，像下图就有一种R既视感。

4、 FineReport

这是一个商用报表软件，主要应用于企业级的办公上。比如业务系统报表，数据分析报表。可集成在OA，ERP，CRM内。主要两大核心是填报和数据展示。懂点java的话可以做开发，比如我同事用这个开发了一个公司内部的考试系统。

主要用途还是做报表，大数据量的报表和可视化。

1、 类似excel制作报表，不用数据透视表，也不要写VBA，功能都是封装好的

2、 填报功能，收集数据审核入（数据）库简直无压力

3、 Dashboard(决策报表)，表格立马变高大上的“驾驶舱”

4、 移动端报表随时随地看

制作界面大概长这样，类似excel.

5、 Nordri Tools

一款非常火的PPT插件，可以用来拓展PowerPoint软件自身难以实现的功能，可能经常做PPT的人都知道。对于很多新用户或者小白用户，会有相见恨晚的感觉。如一键统一字体、段落；批量删减文本；图文一键对齐；PPT配色自动载入；PPT长途。

一键统一PPT中的字体和段落：能全文档统一中/英文字体；全文档统一行距/段前/段后距(不用再一篇一篇改字体了:）

矩阵复制：通过一系列参数化设置，帮助实现一个元素在ppt中的快速阵列复制

6、 阿里巴巴矢量图icon

这个我做PPT的时候常用，一些icon的素材，上面提的很多了，不过貌似这个网站美工用的会多一些。

下载时可选择颜色、大小和文件格式

7、 Process on

ProcessOn是一个在线制作流程图的软件，包括思维导图等。风格很适合用在PPT中，勾画复杂的模型，基本上是0难度上手。

8、 gif录制/剪辑工具Screen to GIF

曾经以为开源报表是免费的，这个“曾经”指的是2008年之前，那个时期人工成本很低，很多软件公司用几个工程师，拿开源的报表改一改、写点代码，虽然样式难看，不太复合客户的要求，也就只能凑合了。一些网上论坛甚至为此开专版讨论 JAVA 报表，里面都是热火朝天，发问者甚众，一时间好不热闹。

2008年之后，一方面，随着皕杰报表、帆软等国产中式报表工具快速崛起，这些国产报表在解决中国报表需求复杂性和多样化方面有着明显的优势，开创类Excel报表设计新模式、多源数据的卓越处理功能等，极大的提升了报表的开发效率；国内厂商提供本地化的贴心的技术服务，而开源报表压根不存在严格意义上的技术支持。

另一方面，随着人工成本的上升、报表日益复杂的要求，在论坛里，象“请教高手 ireport 某某问题如何解决？”之类的帖子，发问者往往也是在线苦苦等候答复。运气好的在线能等到，运气不好的那就等着吧。如果碰到的正好是个没解的问题呢？或许会有热心观众参与讨论，解决办法还得自己想。掰着指头算算，花在这问题上的时间、人工成本日益增加；仅仅Java工程师一个月的成本就超出了商业报表工具的购买费用，这还不包括导致的项目时间拖期、人工效率的损失等各种隐形的成本。

由此可见，用开源的报表是最昂贵的，随着皕杰报表等国产中式报表工具成为国内Java报表的中流砥柱，开源报表的没落也是必然的！

bi报表工具选型这个话题老生常谈了，今天又有新视角，希望对大家有帮助。bi报表系统只是一个软件，但是却涉及公司很多部门很多方面，绝不是大家想象的价格越贵就越好。今天这篇文章从十个新角度去分析bi报表工具该怎么选，加上之前分享过的很多选项技巧文章，相信这么多的干货分享可以帮助大家对bi报表系统选型的知识有了量变到质变的收获。

　　废话不多说，接下来我们就直接进入主题：bi报表工具选型，从这十个角度切入。

　　1.目标受众群体

　　这个bi报表工具是面向企业高层领导还是IT部门的技术人员？如果是高层领导，那么你的BI工具需求肯定是偏向决策性更多一点，如果是公司IT部门，那就是说企业高层不是经常需要用到，反而是IT人员需要，通过优化企业信息化管理，来促进业务的发展。

　　2.深入了解工具的特点

　　这个工具的特点在哪儿？有哪些侧重点和侧重点是什么？使用这个工具可以提高到少生产效率？另外需要结合您的产品路线图考虑，这个工具是否符合整个工作的战略愿景？是否包含一些必备的功能，如易于理解和支持的数据源、过滤器、数据可视化等？某些BI工具可能会因为某些特性而在众多产品中出类拔萃，比如Tableau精美的可视化效果；某些BI工具不同时期可能产品的功能特色还不太一样。比如奥威软件的Power-BI，侧重于各行业解决方案，而Speed-BI则是偏向于大数据云平台。所以在引入工具之前，了解下您和您的团队需要哪些功能。

　　3.技术

　　技术方面，您应该了解BI报表工具支持哪些数据库。可以连接到预置系统吗？用户要怎样进行交互，通过浏览器、桌面应用程序或是服务器软件，还是都支持？BI工具支持哪些操作系统呢？Windows、Mac或者Linux？有什么运行硬件要求？技术是否与您当前或未来的状态保持一致？

　　4.协作

　　团队如何共同创建和更新输出可视化、模型和计算？该BI工具是否有助于知识和资源共享？是否可以将代码片段、模板或报告打包在更广泛的团队中使用？

　　5.学习

　　该BI工具附带可用的培训和学习材料吗？一些商业智能和分析工具简单且易上手，有些则需要更深入的培训。

　　6.社区

　　该工具是否拥有强大的在线社区、论坛或发烧友博客。当您遇到障碍时，要确保您能从专家或别人那里得到解决方案。

　　7.客户

　　客户评论可以作为选择该工具的一个切入点。看看正在使用它的公司有哪些，这些公司的规模怎么样，适用于团队还是个人？他们是否会再次购买？如果您实在摇摆不定，与这些合作公司取得联系并亲自问问情况。

　　8.支持

　　提供该工具的厂商是否有良好的售后服务，是否了解该如何为不同的客户提供支持。

　　9.增值服务

　　该工具是否有提供顾问或者提供围绕产品的增值服务？如果该工具非常复杂，则可以考虑通过第三方支持来启动您的数据分析工作。

　　10.价格

　　该产品的定价如何？它是否符合您预算，您是否愿意在超出预算价格上接受该工具？

　　看完上面关于bi报表工具该怎么选的建议，是不是感觉又更清晰一点了呢？其实小奥感觉说是新视角，不如说是在选BI工具时要全面考虑的十个基础问题。毕竟，做好充分准备再去选型bi报表系统，才能选到更适合自身企业的工具嘛。

推荐一些简单的，日常工作能实际应用，或者个人学习数据分析、可视化有必要的工具。

希望大家能真的用起来！

推荐顺序：

能中文版的，尽量不推荐没汉化的，密密麻麻我也头疼；

能“傻瓜式”使用的，尽量不写代码，怕把你们吓跑；

能免费的尽量不付费，破解咱不提倡哈。

本文章提要：

纯可视化图表生成（3个）可视化报表类（1个）商业智能分析（3个）数据地图类（2个）可视化大屏类（3个）数据挖掘编程语言（2个）

纯可视化图表生成类——适合开发，工程师

Echart

一个纯Javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或网页的统计图表模块。可在Web端高度定制可视化图表，图表种类多，动态可视化效，各类图表各类形式都完全开源免费。能处理大数据量和3D绘图也不逊色，据说结合百度地图的使用很出色。

Echart还是多用于一些开发场景的，但它也衍生了一个0代码的图表生成器—“百度图说”，我体验了下，操作基本上就是选择图标，把数据复制过去，然后生成图表，保存为图或者代码嵌入。

AntV

AntV又是蚂蚁金服出品（阿里系）的一套数据可视化语法，貌似是国内第一个采用The grammar Of Graphics这套理论的可视化库。antv带有一系列的数据处理API，简单数据的数据归类，分析的能力，被很多大公司用作自己BI平台的底层工具。

Highcharts

说道Echarts，都会拿来与Hicharts对比，两者有点像WPS和OFFICE的关系，倒不是说Echarts怎样，日常图表动效Echarts完全够了。

Highcharts同样是可视化库，只不过是国外的，商用的话需要付费。其优势是文档详细, 实例也很很详细，文档中依赖哪些js脚本，css都十分详细，学习和开发都比较省时省力，相应的产品稳定性较强。

可视化报表类——适合报表开发、BI工程师

FineReport

一个报表软件，企业级的应用。用于系统的开发业务报表，数据分析报表。也可集成在OA，ERP，CRM等应用系统内，做数据报表模块，也可以开发成财务分析系统，就看你如何驾驭数据了。

两大核心功能是填报和数据展示，但我觉得比较惊艳的一点是，它内置了大量的图表和可视化动效，可视化很丰富，完全没有印象中做报表那种古板的风格。多以它能做出格式各样的dashboard、甚至是可视化大屏，一点不虚。

我之前工作有段时间拿finereport，感触最深的是开发报表很省力，10张门店报表以往做10张excel的，在他里面就是一个参数查询，然后批量导出，用一个模板。

所以有号称：

工作用小屏，决策用大屏。办公用微软，经营用帆软。

商业智能分析——适合BI工程师、数据分析师

Tableau

几乎是数据分析师人人会提的工具，内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告。

因为是商业智能，解决的问题更偏向商业分析，用 Tableau可以快速地做出动态交互图，并且图表和配色也非常拿得出手。

FineBI

自助是BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。

有别于Tableau的是，它更倾向于企业应用，从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台，各类多维数据库结合，所以在企业级BI应用上广泛，个人使用免费。

PowerBI

软继Excel之后推出的BI产品，可以和Excel无缝连接使用，创建个性化的数据看板。

数据地图类

很多工具都能实现数据地图，比如上面提到的Echarts、finereport、tableau等。

这里强烈安利的Power Map 2016，可以快速体验一把爽。

还有比较快速的，地图慧

内置的是百度地图，选择模板、上传数据、保存地图很简单的3步。

可视化大屏类

阿里DataV

天猫双十一大屏就用DataV做的，是阿里云的拖拽式可视化工具，主要用于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，像一些展览中心，企业管控中心用。

不需要编程，通过简单的拖拽配置就能生成可视化大屏或者仪表盘。

FineReport

上面提过，这个工具它也能做可视化报表，也能做大屏。

因为后端通常连接业务系统数据，所以可以实时连接业务数据，做企业的一些经营数据展示。比如展览中心、BOSS驾驶舱，还有城市交通管控中心、交易大厅等。

数字冰雹

产品技术不了解，也只是有幸在一次活动上见过。

专注于做数据图像、三维处理、数据分析等相关业务，通过图像可视化方式呈现数据分析，在智慧城市、工业监控用的比较多。

就是商业的，不过官网上有很多大屏设计，可以提供灵感。

数据挖掘编程语言——适合技术性数据分析师、数据科学家

典型如R和Python

R-ggplot2

Python