前段时间,和一个IT科技部的朋友聊天,他向我抱怨:
自己进公司3年了,月薪还不到1万,而刚来半年的同事,最近却因为在一个项目中,为公司一次性多创造了500万的利润,直接被提拔为部门主管,月薪涨到了2万,还被老板指定负责下一个新项目……
我问了问原因,因为涉及到企业数据管理,他自己做的报表并不能让老板看出业务的变化,一团团的堆在那里,而且数字化转型说了好久了,企业的数据结构一点变化都没有,ERP和Excel都能成为数据中心,这不是在搞笑么?
这种报表乍一看还不错,但是真的没有什么用,对人和对企业都是浅尝辄止。那个新同事,python,R,专业的报表和BI工具都用上了,简直就是把自己当作大数据平台架构师,能不厉害吗?
来看看他的可视化数据报表:
你是领导,面对这两个,你选谁?其实还真不是可视化的问题,有过经历的人都知道,管理层其实对可视化没有特别多的追求,符合审美就行,但是对于数据逻辑可是非常的看重。
一旦有了这种报表,那就意味着公司的整体数据架构都在改变中,企业的一整套数据流程也是越来越规范,而且数据都是实时准确更新的,何乐而不为?
其实作为一个经验丰富的人,我深刻的感觉到,诸如我等在传统企业的BI这一代,真的没有太多技术积累,数据仓库+报表+SQL陪伴了10年,新人在3年就可以走完你15年的历程,没有多少好炫耀的东西。
大数据技术一日千里,报表或者BI一线管理者不能不熟悉hadoop、MPP、流处理,虽然无法做到精通,但至少在道上需要搞清楚,能做规划,不被忽悠,这是基本要求。
现在抛给你们一个问题:大型企业如何在公司级数据整合、数据治理、数据运营中把握好业务和数据的关系,逐步实现智能化转型?
数据底层梳理:建立企业的数据体系,这算是根基
数据清洗:ETL也算一种,脏数据、无用数据是不需要进入企业数据仓库的,提升数据质量
数据建模:这一块就涉及到很多技术和架构问题了
数据展示:报表、BI、可视化、大屏、移动端
既然文章开头是讲数据展示层,就来讲讲这个吧,在所有的准备工作都做好了之后,你能做的就是将数据库接入到报表/BI产品中,然后进行分析。
那么如何挑选报表产品呢?
你首先需要考虑你的汇报对象是管理层,或者是外来的访客,一定得要在第一时间把有价值的信息展现出来,并且你要能确保这些分析维度都是和最关键的业务有关的,并且真的能从数据到业务。
比如阿里马总的商业智能团队,那可能是全世界最好的BI团队,所以不要以为人家都是在胡说,其实背后都是有数据指导的。
对报表或商业表格实施团队而言,从基层单位需求调研开始,采集原始数据或素材,听取生产一线意见,需求分析后,开始深度需求挖掘。需求阶段认真用力,不放过任何疑点,后期编码测试,才能省时省力。
偏题了,如果回到公司内部,不仅小白能上手,减轻IT和业务之间的沟通成本,还能做出自己都满意的可视化(很多人自己都不能说服自己),应该选什么工具?
我觉得报表这种应该结合数据库,应该更加自动化一些,做成系统,而不是各种邮件抄送,Excel适合打辅助。
再后来,发现了Tableau,挺适合数据分析师试用,而且作为国外BI的老大,当时是准备用这个对企业进行数字化转型的。不过Tableau能用的场景有限,一些基础的复杂的中国式报表无法实现。于是我就放弃了,就找到了FineReport。
进度表
用了一段时间后发现,它小到填报、查询、部署、集成,大到可视化大屏、dashboard驾驶舱,应有尽有,功能很强大。最重要的是,因为这个工具,整个公司的数据架构都可以变得规范,下一步就是构建企业的大数据平台了,人工录入?不存在的!光脚的日子一去不复返了。
而且它是java编写的,支持二次开发,类Excel的设计器,无论是IT还是业务,上手都很简单:编辑sql优化、数据集复用简直都是小case,大大降低了报表开发的门槛。
在企业中被关注最多的数据安全方面,FineReport支持多人同时开发同一套报表,并通过模板加锁功能防止编辑冲突;通过数据权限控制,保障数据安全。
最后,再来说说它的可视化吧,其实它并不能算是一个可视化工具,可视化只是一个它的功能模块罢了,但我可以保证,这绝对不输python,echarts等。
当然,还有一个FineBI,也是一种数据分析的工具,能做复杂报表,也能和FineReport配合使用,更适合业务人员,下次再介绍吧。
总结
大数据分析业务上,新的业务形态和模式需要了解,因为只有把握业务才能把握住方向,技术不能脱离业务,技术更要能主动推动业务,大数据可视化绝对不是技术的狂欢,两者需要相辅相成。
原创文章,作者:kepupublish,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/tech/bigdata/173397.html