业务需求复杂多变,IT部门应接不暇?自定义报表来帮您!
从纸带打孔、到汇编语言、到高级语言,再到各种IDE、各种框架,人们始终在试图屏蔽底层的复杂性与难以理解性,通过归纳、抽象、封装,进而通过点拉拖拽及少量代码来快速完成应用程序的开发。
观远数据产品团队始终将「让IT技术更加贴近业务」作为持续努力的方向,不断降低数据分析的门槛,「自定义报表」就是一个将数据交给业务团队的功能:业务人员依据提前设计好的自定义报表,根据需求,自由进行数据的任何操作,不用关心指标的计算实现,极大提高了整个数据分析链路上各角色的工作效率,让取数、做分析不再是难题。
9月8日,观远数据资深产品经理Layne深度解读了「自定义报表」产品功能,并从“产品”到“实践”,分享了自定义报表的实际应用场景,让我们一起来回顾一下。
前世今生:「让IT技术更贴近业务」
BI (Business Intelligence商业智能)的概念,是由全球最专业权威的IT研究咨询公司Gartner Group在1996年首次提出,定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、 数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。
从传统报表(依赖数据仓库技术的报表式查询系统),到敏捷BI(数据处理能力增强,可视化能力增强),再到智能BI(实现自助式分析应用),在BI演进过程中,数据分析门槛不断降低,亦是观远数据始终践行的方向:以产品化、智能化的方案,让决策更智能。
时至今日,企业BI分析场景仍然在不断演变,观远数据根植于数百个零售分析项目经验,总结出企业BI数据分析体系分层构建方法论:
- 针对公司高层,需要「全景概览」
通过看板了解公司正在发生什么事,并通过数据呈现经营异常。以核心指标提供重点信息,使其及时掌握公司运营核心动态,驱动中层管理看数据、用数据、解读数据。
- 针对中层管理,需要「管理分析」
通过管理驾驶舱,了解会员、商品、门店的运营表现,发现经营改善点,对公司关键运营绩效进行管理分析,及时定位管理问题和薄弱环节,为提升业务绩效提供建议,赋能终端门店。
- 针对执行层,需要「业务监控」
关注进货指标、销售指标、库存指标、费用指标等信息,对终端业务执行过程中的效率进行监控,及时锁定异常,并进行纠偏,为快速决策提供有效依据。
基于以上分析体系,可以拆解出企业BI四大分析场景:
图源:观远数据演示系统
固定报表
固定周期的经营情况的概览,能够快速了解某一业务或者某一模块的表现情况,如:电商平台运营日报,帮助企业中高层或负责人及时掌握数据展现情况。其主要形态为:根据看数需求,将底层的计算结果与上层的报表展示固化,固化体现在:主题、指标、时间周期,如日、周、月报。
图源:观远数据演示系统
场景分析
某一分析主题下,主要为管理层服务的驾驶舱看板,内含核心KPI、排名、占比等相关图表对比信息,帮助中高层快速理解当前发生了什么。其主要形态为:根据一定的业务逻辑,设计底层宽表与上层可视化分析,提供一定灵活的筛选条件,但是一旦将场景搭建完成,几乎不再会去做大的调整,如驾驶舱、商品分析、会员分析等有比较明确需求的场景。
图源:观远数据演示系统
敏捷自助分析:有一定技术背景的业务分析师或者数据分析师,能够基于IT/信息部的相关的标准化主题数据,为某分析目的而对相关基础数据重新加工,以得到或者验证分析结论。其主要形态为:用户可以基于清洗好的数据,或者是稳定的三层建模(ODS-DW-DM),自由的进行ADS应用层的数据集构建,从而完成更加复杂和灵活的自助式分析。
图源:观远数据演示系统
半自助分析
这种类型的即席查询在交付物角度基本都是报表需求,旨在通过产品功能和技术手段,让用户能够方便地自助地完成多变的报表开发需求,达成自助取数的目的。
而正是用户取数需求的不明确和多变,以及用户数据库技术的缺失,造成了数据库的性能压力和运维风险,使得需要 “数据库专家细心设计过、预先编制好并做过优化”。此外,数据指标的计算也会在产品层被封装,称为 “语义层”,用户只需要选择需要的指标,不用关心指标的计算实现,既是一种方便,也避免了指标的分支、版本等问题。
其中,半自助分析与敏捷自助分析是四大分析场景里最灵活的场景,且半自助式分析趋势日益凸显。究其本源,伴随着社会数据意识的不断提升,IT技术更加贴近业务,数据分析门槛进一步降低是未来趋势。
BI1.0时代已为「半自助式分析」给出了解决方案,但门槛极高、周期漫长。以传统BI的Ad-hoc功能为例,需要先由数据库专家设计数据模型结构,并在BI系统中,进行多维指标的配置,最终才能交付给用户使用,随着使用的加深,当一个模型解决不了用户问题时,就需要重新进行构建,对于整体决策来说,过程周期十分漫长。而数据决策者受限于分析时效,或进行“拍脑袋”决策,或决策滞后。
数智化时代,需要更加灵活、易用的BI工具。因此,观远数据构建了半自助分析解决方案,用「自定义报表」功能解决数据资产赋能链路长、时效性差,用户自助体验不好等问题:
懂技术的人专注应用数据集于自定义报表的构建,从简单、重复冗杂的开发工作中解放出来;
懂业务的人依据提前设计好的自定义报表,根据业务需求,自由进行维度与指标的组合,而不用关心指标的计算实现,极大提高了整个数据分析链路上各角色的工作效率,让取数、分析不再是难题。
功能简介:满足「客户」与「用户」需求
B端产品设计中,「客户」与「用户」是两个关键者:「客户」为产品系统买单,如CTO、CEO等;产品系统的真正「用户」是数据分析师、业务人员,其为「客户」服务。在自定义报表中,报表查看者是客户、报表构建者是用户。不仅要让用户用的舒服,还要让客户有产品感知。
在半自助分析的场景中,观远数据了解到客户真实诉求是:想要有足够灵活的的多维度多指标的组合看板,来发现经营异常原因以及改善点。
基于这个场景,我们向客户提供直接的报表使用窗口,数据部门可以灵活的构建很多用户想要的报表,以及他想勾选的内容,进行一些多维度多指标的一个构建,业务分析师可以直接进行维度和指标的勾选以完成分析诉求;向用户/客户提供简便的配置窗口,能够快速的完成一个报表的配置,交付给用户使用。
在使用层面,自定义报表功能由三个部分组成:
字段勾选
用户可以基于报表创建者设置好的字段窗格中,进行维度和指标的勾选,勾选完成后即会「表格」区域展示分析结果。
字段配置
用户可以基于筛选结果对字段进行操作得到新的分析结果,主要支持的操作如下:
行维度、列维度、指标可组内排序;
行维度拖动至列维度,形成交叉表。
高级排序与过滤
用户可以对分析结果进行过滤和排序操作。
高级排序:可以基于维度、指标进行相关排序操作;
过滤:基于表格分析结果在表头字段位置进行内容上的过滤。
那么,我们如何构建一张自定义报表?
图源:观远数据演示系统
上图是创建自定义报表的配置窗口,通过简单四步即可创建一张自定义报表:
①窗格创建:可进行字段窗格和文本窗格的创建;
②字段窗格:可以将左侧数据集中的字段拖入到窗格中,以便使用者在仪表板界面进行字段勾选;
③报表窗格:用户勾选字段后,所得结果将在报表区域呈现;
④文本窗格:用户可以在文本窗格中输入相关自定义报表描述、或者指标描述。
最佳实践:常态化、便捷、自助
(1)驾驶舱与自定义报表的结合案例
通过观远数据驾驶舱看板发现:品牌整体业绩达成99%,但同比下降23%,存在异常。进一步深入时发现,“自营”渠道发生同比下降10%,可能是业绩下滑的表面原因,当我们看到自营渠道中,华北区域下降,而其他区域表现正常时,就想要基于华北区域的商品、会员销售情况做进一步分分析。
在此情景下,部门负责人和中高层领导需要了解异常原因。在传统 BI 模式下,业务人员需要向IT人员提取数需求,进行指标定义、确认、沟通等一系列步骤,再进行聚合分析。但通过自定义报表,业务分析师就可以很方便的直接进行分析了,而不用反复向IT部同事提出取数需求,在进行组合分析。在此案例中,业务人员通过查看「销售驾驶舱」的四大核心指标及趋势,进一步查看渠道表现,便可定位到异常原因存在于「华北自营渠道」。
(2)智能ETL与自定义报表的最佳实践
除此之外,观远数据提供了智能ETL功能,有技术能力的用户可以通过开放的基础业务数据事实表与维度表,自由的进行加工,得到自己想要的结果数据集,即ADS层数据,更加灵活的满足自己的多维组合分析需求。
构建完成之后,就能够借助自定义报表功能,构建属于自己的日常分析看板。不仅如此还可以借助快捷筛选功能,将自己的分析思路保留下来,就比如刚才演示的内容一样,做逐级排查,而快速精准的定位问题。
(3)直连场景
图源:观远数据演示系统
自定义报表可对接直连数据集,若用户有自建的数据仓库或者数据中台,观远数据可直连对应数据库,以满足不同场景下客户的分析需求。
观远数据始终抱着学习与改进的心态,陪伴客户一同成长。在未来,自定义报表层面还会有更多的迭代优化,对数据导出、报表样式、过滤筛选等各个维度进行提升,希望以通过产品化的方式,真正助力业务决策,让决策更智能。
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