我5年在32个大数据项目中揭示了数字干货的本质：4个套路，1个工具。

最近分享了一个很大的视觉屏，很多人觉得是黑技术。

但其实换个角度看，不就是另一种形式的报道吗？只是颜色不同，但是核心是一样的，不能换衣服，不认识。

说到举报，很多人都头疼，做了又改。最后他们甚至还跟我说数据不对，真让人无语。结果就是很多工程师每天拉数据，处理未完成的数据需求，每天都在SQL和Excel中度过。

而且不是所有公司都和阿里腾讯一样，大数据平台和数据仓库都很强大，检索效率自然很低。

如何解决检索效率低的问题？我认为我们不能单独看这个问题。报表和数据系统：数据库、数据仓库、数据平台都在一起。我们必须着眼于这些方面：

报表检索怎么了？这份报告应该为谁服务？数据报表应该如何设计？如何管理报表？其实随便挑一个问题就能写出几千字的小作文。

1、报表取数有什么问题？

很多时候，很多数据都是直接来的。没有人会告诉你这些数据的具体含义。很多时候，别人只看结果。这种情况怎么办？

一定要和问需求的人沟通，问是怎么回事。如果对方说忙，那就先判断，接到需求再发展，考虑业务稳定性和频率。

而且，这份报告不仅存在数据检索的问题，还存在许多其他问题：

对报表的要求太多，没有办法及时回应Excel的糟糕表现。手工处理数据，效率低，准确率低，这是常事。如何解决这个问题？往下看。

2、报表该为谁服务？

为了公司，为了领导，为了个人。

不同的人出于不同的目的阅读报表，但最终都是为公司服务的。

例如，管理层需要直接看到数据的变化：

由FineReport制作的报告

3、数据报表应该怎么设计？

我把报表放在了看数据这一分类，但实际上，它也能挖掘数据的价值，不仅仅是填报和查询那么简单。

可以不断问以下几个问题，从而可以帮助更好的把数据报表设计好：

• 报表解决的问题：数据口径不统一？使用对象不明确？数据产生的价值提高？
• 报表的使用时间：偶尔查询还是经常需要？数据实时性的要求大不大？
• 报表的内容：要规划好

我再说一下，不是所有的需求都要做报表。

一个不稳定的业务， 或者频率很低的需求，根本没有必要去开发，因为变化太快了，投入产出比不高。

4、如何才能做好一张报表？

最近加班文化好像被提到了很多次，每天8点下班感觉已经是常态了？那肯定是没找对方法。

我把做报表的顺序分为金字塔：采、看、想、做。

前3点在上面都说过了，就是一些前期的规划和数据洞察，可是规划做的再好，到头来，做的不好也是白搭，所以报表的实施的部分，也是很重要的。

怎么实施？我觉得现有企业的做法都是错的，大谈什么架构方法论，简直就是胡扯，根本没有那么复杂。

一个报表工具就能解决的事情，你去扯别的？先把什么高大上的数字化PPT停下，做实事情，然后再把Excel换掉，剩下的交给低代码的FineReport，问题就能迎刃而解。

什么是FineReport？这是企业做数字化转型、精细化运营的利器，在对接各种数据库、数据填报和查询、可视化方面做的可以说是很出色了，总得来说，一个报表该有的功能都能有了，下面是它的功能架构图。

上面说到取数困难，整个取数的流程是将 SQL 语句传给数据库，数据库执行，将数据返回给报表设计器。

那我们不能改变数据库的性能，只需要优化SQL不就好了？所以FineReport里内置了很多的SQL优化技巧：如SQL编辑可视化之类的，能够大大减少取到的报表服务器的记录数，加快取数和报表运算的速度。

不要以为SQL难，真的，难度还不如Excel透视表和函数之类的。

当你数据分散的时候

数据孤岛这种问题，我就不再提了，你找10个企业的CEO，8个可能都会这么觉得，管理不好数据，怎么应用？报表东一张西一张，谁也没办法。

FineReport的数据连接功能，就可以直接把各种数据库的数据放到一起分析，原来不同类型的数据需要5张表，你一起给老板看，老板也云里雾里。

现在全都在一起，分析起来也不是难事了。

当你需要可视化的时候

你向老板证明价值的时候到了！这成果不得多拿一点奖励？

开个玩笑。

还是从数据的层面来说，很多数据指标都在一张图上，无论是基层人员，还是中层，又或者是管理层，都应该自己要关注什么指标，可视化大屏可谓是必备。

以上的这些都是由FineReport所做。