30岁女IT工程师感叹:靠这工具,把报表做成养老工作,月薪快3W

我是一家公司的女BI工程师,既做报表,也做数据分析,整天就是和数据打交道,听起来这是一份很不错的工作,可是我厌倦了上班。

报表自动化,分析数据的软件,报表分析,图形化报表工具

为什么呢?往下看。

说起来我也是一个工作4年,快接近30岁的IT人了,就是你们口中的程序媛,java、etl、olap的水平不能说有多高,但是都轻车熟路,因为我是在传统企业,所以是在IT部名下,主要工作就是做报表开发,你知道的,传统企业的数据都很多很杂,而且处理方式很差很差…

我参与的项目都离不开制作报表,公司为了节约成本一直用的都是开源的报表工具,而这次的项目要的比较急,时间紧张,看了终端那边提供的表样,各种的复杂报表看的我头大,而项目经理更是给我们各种施压…

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虽然做了好几年的项目了,但是每次的需求都不一样,难度升级,每次都加班加点的测试,各种改代码,花费了大量的时间来开发,真的觉得够了,相信使用过开源的产品的你们应该有一样的感受。

某天突发奇想,实际上好像并不是开源的就是好的,Oracle、阿里云也都是商用的,为什么这么受欢迎呢?突然想到看看其他的报表工具怎么样。

百度了很久,也去知乎上看了看,风评都不一,唯一一个好评很多的就是FineReport,先来看看某用户对它的评价:

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对于企业来说,报表工具的几个特点是非常重要的:数据安全+易用+高性能+价格。而FineReport在这四个方面做的非常好,于是我就和领导建议用这个试试,我也为你们准备了详细的资料,可以通过下方了解一下,里面有非常多的使用场景。

不用写代码,拖拖拽拽就做出一张报表,一个报表模板替代我无数张Excel报表,图表组件之间还能实现联动、钻取,最重要的是还能实时更新数据,填报直连数据库!

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使用了之后,突然发现自己花一周时间开发的报表模板,FineReport居然用2天就可以做完了?

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我们来看看报表进化的4大历史,来看看FineReport到底有什么优势所在。

1、手工处理报表

我们常常看到各种把excel玩的炉火纯青的人,他们掌握各种复杂函数,精通VBA数据透视表就算了,更懂得配色设计,做出的报表一张比一张登峰造极。

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这样的报表看着是很不错,但是有个很大且难以解决的问题,不然我不早就失业了?

不能实时更新数据,都得靠手动录入,可以说是目前企业的数据痛点

报表效率太低,IT变成取数机,业务变成做表器,没有一点思考可言,为了完成任务而完成

2、报表自动化

既然上面都提到了,手工报表是最低级的做法,那FineReport这个工具是怎么做的?先来看看它的模式:IT部门部署,用于开发常规的固定报表,业务部门给IT提需求,做报表。也可以是财务部门主导,和ERP部署,用于开发常规的固定报表。

至于代码和VBA,这工具基本上只要掌握SQL就行,难度应该是比VBA低的。其次,主要效率提升的优势是很明显的,至于上手难度因人而异。

举个例子,比如说财务3大基础报表之一——资产负债表,FineReport软件内置了资产负债表的模板,里面从指标到公式,从标题到格式,都已经设置好了。用户可以直接往里面填数据,就可以快速生成一份报表,能节省很多时间。

FineReport的设计器和Excel类似,很容易上手,就拿连接数据源来说,根本不需要写很多SQL,不懂代码的小白也可以上手。

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3、报表图形化

都是字不如图,图不如表,一份让人满意的报表,确实是需要用舒服的可视化来展现出来的。相比于一些工具屈指可数的可视化图表,FineReport的内置图表可谓非常丰富。

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更复杂的也不在话下:

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4、dashboard仪表盘+多维分析

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帆软和华为的合作

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FineReport做大屏有先天的开发优势,同一个大屏看板可以轻松整合ERP/OA/MES等多业务系统的数据,打破信息孤岛,进行综合展示分析,让决策更清晰。

仅需设计一次模板,即可在手机、PC、大屏等多种设备上自适应展示,出差看不了数据?不存在的!

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我通过不断的学习与进步,我的工资也从原来的1W涨到了3w,成为了公司IT部门的leader。

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最后提一个问题吧,只做报表的数据分析有前途吗?

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它的真正价值才不是出报表和接需求(分析师要是只做这点东西早晚要被干掉),而是根据现有数据状况,分析用户行为和生命周期等,必须得在现有的岗位上找到能创新的方式,比如上述工具的选择,对企业来说,就是一种很大的创新。

)比如,目前市面上很流行的帆软公司的软件——finereport,功能算是前沿的,可做BI报表和大屏,内置了10+行业解决方案和几十种可视化大屏模板demo,即便没有专业的技术也照样可以完成。功能比较全面,包括数据整合、建模、分析、制作图表。很适合企业使用,难度不算太大,而效果也不错。

原创文章,作者:ItWorker,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/tech/bigdata/172999.html

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