数据报表

随着数字智能时代的到来和数据分析技术的不断迭代和更新，人们逐渐从只关心数据的多少和大小转变为如何使数据产生更多的价值。企业纷纷开始意识到，数据分析对企业经营的重要性。在这样的市场环境下，商业智能应运而生。如今，越来越多的企业应用商业智能，但你知道商业智能在企业运营中的价值吗？

数据质量是报表的生命线，任何一个企业的报表在发展到一定阶段后，都会出现一系列不可用问题，包括报表体系混乱、报表口径不一致、报表口径不透明、报表冗余度不断加大等等问题，报表系统是典型的熵值不断增加的系统。

文|数加大数据团队 自从上次给老公写了个《我是数据分析师（一）：假老公提Excel数据自动更新的需求》教程，他就哼哧哼哧的去做了，就在上周他又提了个新的问题：“我还有一张用户信息，需要跟之前那张销售订单表关联，看看购买的用户的地域来源及年龄情况，要怎么搞？” 于是，就在各位童鞋还沉浸在三八妇女节的欢乐中时，我居然还在跟家里那位讨论怎么做多表关联的报表，而那时…

一方面，分散的数据看板极大影响了使用便利性；另一方面，只有完整的数据才能呈现业务全貌。建立数据看板时，需要把核心数据与图表放于同一看板中，杜绝数据割裂。

目前，随着数据分析技术的深入应用，可视化大屏在各个行业的应用越来越广泛，尤其是在政府、商业、金融、制造等行业的业务场景中。例如，可视化大屏作为传递信息的有效手段，在城市智能运营中心、应急指挥中心、公安监控中心、电力调度中心、金融交易大厅等部门和机构中发挥着重要作用。它具有日常监测、分析判断、应急指挥、展示汇报等多种功能，在提高科学管理方面发挥着重要作用。

如果将数据分析的产出作为产品来看，套用产品演进模型我们可以将数据分析分为五个阶段。

一、背景与目标 系统数据分散，大量数据散落在excel表格中； 部分环节脱离系统，系统数据滞后； 部分业务环节、部分部门没有系统支持，数据多靠excel、邮箱传递； 经营分析数据反应业务运营情况不真实。 通过数字化运营BI系统的建立，保证数据的统一性，增加部门之间的数据共享，减少部门之间因数据不一致的沟通。支持经营分析与决策，推动业务运作，保证各个业务环节的…

如何测试数据报表系统？

友盟+首席产品官林鸣晖老师，他为我们带来《数据驱动企业增长之道》为题的分享，本文为演讲内容实录。

未来5年，BI不会只停留在对历史数据的多维统计。通过与不断普及的算法与算力融合，会实现更自动、更智能的数据探索、实时预警、未来预测、自动诊断以及行动建议。在使用体验上，也一定会日趋“傻瓜”化，强调敏捷、易用与行业场景化，并且不断接入整合更丰富、更细颗粒度的数据源，进一步延展数据驱动决策的应用场景。

BI，仅仅是个花架子么？

数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用。

数据查询业务中，有时会碰到数据量很大的清单报表

看似复杂的库存体系，可以通过简明的数据可视化还原全貌！

报表，从来都是商业领域的主角，而随着商业智能（BI），大数据时代的到来，报表更加成为了业务系统的核心组成。