怎么找企业的数据

文|帆软数据应用研究院 李向川

“大数据”这个词，从2012年开始，成了时髦、高端、创新的代名词，一直火到2015年初。2015年开始，“大数据”一边被人耳熟能详，一边又成了让人嗤之以鼻的词汇。如果业内人士，关注 Gartner 的技术成熟度报告的朋友，会有清晰的了解，2015年正是“大数据技术”的泡沫破裂期。从2016年到现在的2017年，厂商和相关技术供应商不断完善自己的产品，加上用户需求的明确，产品在设计和使用场景上趋于成熟，“大数据技术”正在稳步爬升。那么“企业大数据”和“大数据”到底有什么关系？““企业大数据”它从哪里来，这里，我们从这两方面聊聊“企业大数据”。

1 企业大数据，你到底是什么

1.1我们先来看看主流的大数据概念。

IBM提出大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：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。

大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

由我们帆软研究院总结来说，大数据一般指数据量级非常大，常规数据处理、数据存储和数据分析能力无法满足要求的数据。同时，“大数据”的“数据处理能力”是相对的，是不断提高的，随着大数据处理技术的发展，今天的大数据会成为明天的小数据。

1.2 我们的企业大数据，是个什么概念

前面提到的这些大数据，对大多数企业来说，都是外部大数据。当前大家所说的“利用大数据来做某某事”，一般都指的是利用外部大数据。从帆软研究院的经验来看，当前的大数据应用更多在“富数据”行业：互联网企业、电信企业、电商、金融服务业。而广大非超大型的大中小型企业，并不一定拥有这样的“富数据”的业务机会。但针对企业外部的大数据，有些开放的数据我们还是可以通过技术手段获取和使用的。

每个企业日常经营和管理中都产生数据。比如考勤数据、销售数据、销售行为数据、生产数据、财务数据、采购数据人力资源数据等等。企业大数据是指全面记录企业经营和管理活动的数据。

我们这个定义，是从企业实践应用角度出发的，不过分强调数据量，即使数据不多，依然是企业大数据的一个组织部分。我们主要重视数据设计范围的全面性。在企业数据化经营和管理中，只有全面的、相互关联的数据才能发挥作用。

1.3 再谈谈数据的价值密度概念

在 IBM 对于大数据的定义“5V”中，有个Value（低价值密度）,外部大数据数据量和信息量非常大，但内容不聚焦，对单个企业来讲，价值含量低。而我们的企业大数据每一条记录都和企业高度相关，都可能蕴含巨大信息量，价值密度高，需要企业更加重视。从另一方面来说，企业大数据是我们当前能快速挖掘利用，能高效分析，支撑决策管理的数据；而外部读数据，或许更适合我们发现商机和商业模式，对于企业经营管理，效果不一定可观，甚至难以支撑经营管理决策。

2 企业大数据，你从哪来

企业大数据主要来自日常工作活动。企业管理信息系统里，各个岗位管理者都有数据清单。下面是常见部门岗位数据清单举例。我们看到人力资源管理、财务管理、销售管理等业务相关的部门，都有这类数据清单。如果企业不能快速提供这些数据，那就说明这个企业的数据化管理存在严重的数据源管理不足。

2.2 企业数据源头管理需要系统化

同行或者潜在市场的相关数据，比如竞品信息、竞争对手活动信息、潜在客户名单、客户内部决策流程等，需要销售人员主动去外部采集。数据的质量和数量完全依赖于销售人员的积极性和主动性。

企业需要建立管理制度，落实管理流程，来确保相关人员采集数据的积极性和准确性。比如一定程度上关联KPI，或者进行奖励性措施。为什么企业大数据管理不能仅仅依赖于个人的积极性和主动性呢？因为不同的员工基于不同的资源和个人利益，会带来不同的结果。企业要想构建比较完善的企业大数据，必须要系统化地管理。

企业建立相关管理制度，一方面落实到人，让数据负责人对自己所负责的数据有质量意识；另一方面，在内部管理上，要建立不断完善的活动与数据更新的联动机制。这些需要在内部管理制度、岗位要求、任务说明、流程要求等方面作数据管理的规范性要求。

一般来说，企业可以先自行建立简略的数据管理的的相关管理制度，也可以咨询帆软数据应用研究院等专业的数据化管理研究机构，提供方法支持和可借鉴的标准化模板，以及借鉴其他成功的数据化管理项目实施案例。

2.3 企业大数据的分类

企业大数据更多关注的是企业内部的数据，是指企业自主拥有的，具有“自主产权”的数据，包括企业主动合法采集的、外部采购的、第三方合作的，以及政府等机构公开的、无偿使用的。

我们从数据所描述的“主体”上，把企业大数据分成两大类。

第一类，是资源信息数据。资源信息数据是“静态数据”，记录企业相关内外部资源主体的相关信息。企业的资源包括人、财、物和信息四大类资源。举2个资源信息数据的例子。

第二类，是资源活动记录数据，指得是公司经营管理活动所必然牵动的数据。比如，考勤数据、销售交易数据，这些都是资源活动，具有极强的时效性，我们称之为“动态数据”。举2个资源活动记录数据的例子。

2.4 企业大数据的六大主要来源

为了企业构筑更加完整、全面的数据源头，我们从数据描述对象与企业的关系角度，以及动态和静态信息来进行分类，企业大数据的来源主要有六大类。

企业资源的信息数据（静态数据）；

企业资源活动的记录数据（动态数据）；

企业经营活动所接触外部资源的信息数据（静态数据）；

企业观测到相关资源活动的记录数据（动态数据）；

企业主动采集或者采购的外部数据（静态+动态数据 ）；

外部开放数据和公共数据资源（静态+动态数据）。

如果企业能够坚持3~5年持续收集、处理数据，甚至主动采集市场上的调研数据，那么企业就能不断感知公司内部和外部市场的变化，随时调整公司内部管理，以及产品线、销售策略，品牌策略，让大企业有具有敏锐的感知力和高效的行动力，做到“春江水暖鸭先知”。

有一类重要的企业大数据来源，不是来自企业经营管理活动，帆软研究院称之为“外部公共开放数据资源”。外部公共开放数据资源，包括政府公布的人口数据、经济数据以及权威机构发布的研究数据等。

企业制定战略、研究投资等方面是，需要考虑深度分析这些数据。这些数据一般都有固定的开放平台，包括国家统计局网站、权威数据机构网站、官方媒体等。尤其是贵阳大数据中心，有众多公共开放数据资源，同时也有不少可交易的企业数据。其中，人口数据对于大多数公司制定发展战略、确定年度目标有重要参考意义。

外部公共开放数据虽然在逐年增加，大基本保持平稳，统计方法基本不变。企业如果需要，应该积极主动的去利用这些数据。

3 我们该怎么做：立即开始积累企业大数据

从帆软研究院过去3年多的调研来看，企业不舍得投资管理信息系统和数据积累，主因是没有充分认识到这些业务生产、经营、管理的数据的价值，不知道数据有什么用。当前，企业中还是实用主义至上，企业管理者当前看不到数据的价值，就不注重数据的收集和管理。可以说，这是企业管理者“短视”导致的必然结果，同时也为未来企业竞争动力不足留下隐患。

其实，我们企业不是没有数据，而是没有对数据进行有效管理。我们不可能分析和挖掘没有的数据。现在不积累数据，会陷入“先有鸡还是先有蛋”的怪圈。未来的市场竞争环境完全不同以往，靠经验做决策风险非常高，企业需要积累数据，“以史为鉴”，避免“重蹈覆辙”，做到“心中有数”。

根据管理学大师彼得·德鲁克的经验，企业最大的经营风险来自于外部和内部环境的不确定性，越是复杂多变的市场环境下，企业要想持续经营就越加需要注重确定性，而提高企业经营和管理确定性的基础就是数据。

企业数据化管理做不成，是有方法诊断“病因”的，我们主要从“不会”和“不为”两个方面诊断。

一是：不会。确实，大数据概念太新，相关知识、书籍 、培训课程不足，问题客观存在。同时，我们也应该看到，帆软等大数据分析解决方案服务商，探索在前，有成功经验可以借鉴。

二是：不为。我们需要绕过最大阻力：“你不可能叫醒一个装睡的人”，很难教会一家不愿意推数据化管理的企业。企业的大数据积累和沉淀需要企业全员的数据思维和数据意识。如果中层管理者和基层员工缺乏数据思维和意识，企业高层难以推动。

最后，笔者整理总结了一张图，方便大家系统了解“企业大数据”。

参考资料：[1] 赵兴峰. 企业数据化管理变革[M]. 电子工业出版社, 2016.

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。

请点击此处输入图片描述

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。

请点击此处输入图片描述

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。

Tita的企业运营报表已经上线好长一段时间了，那您是否真的会用我们的企业运营报表 呢？小编为您揭露一些除了常见功能(查看报表)以外的非常实用而且强大的功能！

企业运营报表另存报表除了常规的查看报表以外你是否发现我们报表的过滤条件是自己可以调整的呢？那您是否为了查看目标报表每次都要调整过滤条件呢？其实可以变得更easy，只需要调整一次过滤条件，另存成为一份新的报表，然后每次都打开这张自己存的报表就好啦!

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点击数字查看详情看到我们统计出来的任务总数或者项目总数，您是否知道点击这个数字就可以查看详情呢？点击数字，查看统计的到底是哪些任务/项目；

最后，别忘了我们的报表都是可以导出成Excel的哦，满足您后续的各种处理~

文|帆软数据应用研究院 李向川

“大数据”这个词，从2012年开始，成了时髦、高端、创新的代名词，一直火到2015年初。2015年开始，“大数据”一边被人耳熟能详，一边又成了让人嗤之以鼻的词汇。如果业内人士，关注 Gartner 的技术成熟度报告的朋友，会有清晰的了解，2015年正是“大数据技术”的泡沫破裂期。从2016年到现在的2017年，厂商和相关技术供应商不断完善自己的产品，加上用户需求的明确，产品在设计和使用场景上趋于成熟，“大数据技术”正在稳步爬升。那么“企业大数据”和“大数据”到底有什么关系？““企业大数据”它从哪里来，这里，我们从这两方面聊聊“企业大数据”。

1 企业大数据，你到底是什么

1.1我们先来看看主流的大数据概念。

IBM提出大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：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。

大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

由我们帆软研究院总结来说，大数据一般指数据量级非常大，常规数据处理、数据存储和数据分析能力无法满足要求的数据。同时，“大数据”的“数据处理能力”是相对的，是不断提高的，随着大数据处理技术的发展，今天的大数据会成为明天的小数据。

1.2 我们的企业大数据，是个什么概念

前面提到的这些大数据，对大多数企业来说，都是外部大数据。当前大家所说的“利用大数据来做某某事”，一般都指的是利用外部大数据。从帆软研究院的经验来看，当前的大数据应用更多在“富数据”行业：互联网企业、电信企业、电商、金融服务业。而广大非超大型的大中小型企业，并不一定拥有这样的“富数据”的业务机会。但针对企业外部的大数据，有些开放的数据我们还是可以通过技术手段获取和使用的。

每个企业日常经营和管理中都产生数据。比如考勤数据、销售数据、销售行为数据、生产数据、财务数据、采购数据人力资源数据等等。企业大数据是指全面记录企业经营和管理活动的数据。

我们这个定义，是从企业实践应用角度出发的，不过分强调数据量，即使数据不多，依然是企业大数据的一个组织部分。我们主要重视数据设计范围的全面性。在企业数据化经营和管理中，只有全面的、相互关联的数据才能发挥作用。

1.3 再谈谈数据的价值密度概念

在 IBM 对于大数据的定义“5V”中，有个Value（低价值密度）,外部大数据数据量和信息量非常大，但内容不聚焦，对单个企业来讲，价值含量低。而我们的企业大数据每一条记录都和企业高度相关，都可能蕴含巨大信息量，价值密度高，需要企业更加重视。从另一方面来说，企业大数据是我们当前能快速挖掘利用，能高效分析，支撑决策管理的数据；而外部读数据，或许更适合我们发现商机和商业模式，对于企业经营管理，效果不一定可观，甚至难以支撑经营管理决策。

2 企业大数据，你从哪来

企业大数据主要来自日常工作活动。企业管理信息系统里，各个岗位管理者都有数据清单。下面是常见部门岗位数据清单举例。我们看到人力资源管理、财务管理、销售管理等业务相关的部门，都有这类数据清单。如果企业不能快速提供这些数据，那就说明这个企业的数据化管理存在严重的数据源管理不足。

2.2 企业数据源头管理需要系统化

同行或者潜在市场的相关数据，比如竞品信息、竞争对手活动信息、潜在客户名单、客户内部决策流程等，需要销售人员主动去外部采集。数据的质量和数量完全依赖于销售人员的积极性和主动性。

企业需要建立管理制度，落实管理流程，来确保相关人员采集数据的积极性和准确性。比如一定程度上关联KPI，或者进行奖励性措施。为什么企业大数据管理不能仅仅依赖于个人的积极性和主动性呢？因为不同的员工基于不同的资源和个人利益，会带来不同的结果。企业要想构建比较完善的企业大数据，必须要系统化地管理。

企业建立相关管理制度，一方面落实到人，让数据负责人对自己所负责的数据有质量意识；另一方面，在内部管理上，要建立不断完善的活动与数据更新的联动机制。这些需要在内部管理制度、岗位要求、任务说明、流程要求等方面作数据管理的规范性要求。

一般来说，企业可以先自行建立简略的数据管理的的相关管理制度，也可以咨询帆软数据应用研究院等专业的数据化管理研究机构，提供方法支持和可借鉴的标准化模板，以及借鉴其他成功的数据化管理项目实施案例。

2.3 企业大数据的分类

企业大数据更多关注的是企业内部的数据，是指企业自主拥有的，具有“自主产权”的数据，包括企业主动合法采集的、外部采购的、第三方合作的，以及政府等机构公开的、无偿使用的。

我们从数据所描述的“主体”上，把企业大数据分成两大类。

第一类，是资源信息数据。资源信息数据是“静态数据”，记录企业相关内外部资源主体的相关信息。企业的资源包括人、财、物和信息四大类资源。举2个资源信息数据的例子。

第二类，是资源活动记录数据，指得是公司经营管理活动所必然牵动的数据。比如，考勤数据、销售交易数据，这些都是资源活动，具有极强的时效性，我们称之为“动态数据”。举2个资源活动记录数据的例子。

2.4 企业大数据的六大主要来源

为了企业构筑更加完整、全面的数据源头，我们从数据描述对象与企业的关系角度，以及动态和静态信息来进行分类，企业大数据的来源主要有六大类。

企业资源的信息数据（静态数据）；

企业资源活动的记录数据（动态数据）；

企业经营活动所接触外部资源的信息数据（静态数据）；

企业观测到相关资源活动的记录数据（动态数据）；

企业主动采集或者采购的外部数据（静态+动态数据 ）；

外部开放数据和公共数据资源（静态+动态数据）。

如果企业能够坚持3~5年持续收集、处理数据，甚至主动采集市场上的调研数据，那么企业就能不断感知公司内部和外部市场的变化，随时调整公司内部管理，以及产品线、销售策略，品牌策略，让大企业有具有敏锐的感知力和高效的行动力，做到“春江水暖鸭先知”。

有一类重要的企业大数据来源，不是来自企业经营管理活动，帆软研究院称之为“外部公共开放数据资源”。外部公共开放数据资源，包括政府公布的人口数据、经济数据以及权威机构发布的研究数据等。

企业制定战略、研究投资等方面是，需要考虑深度分析这些数据。这些数据一般都有固定的开放平台，包括国家统计局网站、权威数据机构网站、官方媒体等。尤其是贵阳大数据中心，有众多公共开放数据资源，同时也有不少可交易的企业数据。其中，人口数据对于大多数公司制定发展战略、确定年度目标有重要参考意义。

外部公共开放数据虽然在逐年增加，大基本保持平稳，统计方法基本不变。企业如果需要，应该积极主动的去利用这些数据。

3 我们该怎么做：立即开始积累企业大数据

从帆软研究院过去3年多的调研来看，企业不舍得投资管理信息系统和数据积累，主因是没有充分认识到这些业务生产、经营、管理的数据的价值，不知道数据有什么用。当前，企业中还是实用主义至上，企业管理者当前看不到数据的价值，就不注重数据的收集和管理。可以说，这是企业管理者“短视”导致的必然结果，同时也为未来企业竞争动力不足留下隐患。

其实，我们企业不是没有数据，而是没有对数据进行有效管理。我们不可能分析和挖掘没有的数据。现在不积累数据，会陷入“先有鸡还是先有蛋”的怪圈。未来的市场竞争环境完全不同以往，靠经验做决策风险非常高，企业需要积累数据，“以史为鉴”，避免“重蹈覆辙”，做到“心中有数”。

根据管理学大师彼得·德鲁克的经验，企业最大的经营风险来自于外部和内部环境的不确定性，越是复杂多变的市场环境下，企业要想持续经营就越加需要注重确定性，而提高企业经营和管理确定性的基础就是数据。

企业数据化管理做不成，是有方法诊断“病因”的，我们主要从“不会”和“不为”两个方面诊断。

一是：不会。确实，大数据概念太新，相关知识、书籍 、培训课程不足，问题客观存在。同时，我们也应该看到，帆软等大数据分析解决方案服务商，探索在前，有成功经验可以借鉴。

二是：不为。我们需要绕过最大阻力：“你不可能叫醒一个装睡的人”，很难教会一家不愿意推数据化管理的企业。企业的大数据积累和沉淀需要企业全员的数据思维和数据意识。如果中层管理者和基层员工缺乏数据思维和意识，企业高层难以推动。

最后，笔者整理总结了一张图，方便大家系统了解“企业大数据”。

参考资料：[1] 赵兴峰. 企业数据化管理变革[M]. 电子工业出版社, 2016.

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。

Tita的企业运营报表已经上线好长一段时间了，那您是否真的会用我们的企业运营报表 呢？小编为您揭露一些除了常见功能(查看报表)以外的非常实用而且强大的功能！

企业运营报表另存报表除了常规的查看报表以外你是否发现我们报表的过滤条件是自己可以调整的呢？那您是否为了查看目标报表每次都要调整过滤条件呢？其实可以变得更easy，只需要调整一次过滤条件，另存成为一份新的报表，然后每次都打开这张自己存的报表就好啦!

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点击数字查看详情看到我们统计出来的任务总数或者项目总数，您是否知道点击这个数字就可以查看详情呢？点击数字，查看统计的到底是哪些任务/项目；

最后，别忘了我们的报表都是可以导出成Excel的哦，满足您后续的各种处理~