從紙帶打孔、到匯編語言、到高級語言，再到各種IDE、各種框架，人們始終在試圖屏蔽底層的復(fù)雜性與難以理解性，通過歸納、抽象、封裝，進而通過點拉拖拽及少量代碼來快速完成應(yīng)用程序的開發(fā)。

觀遠數(shù)據(jù)產(chǎn)品團隊始終將「讓IT技術(shù)更加貼近業(yè)務(wù)」作為持續(xù)努力的方向，不斷降低數(shù)據(jù)分析的門檻，「自定義報表」就是一個將數(shù)據(jù)交給業(yè)務(wù)團隊的功能：業(yè)務(wù)人員依據(jù)提前設(shè)計好的自定義報表，根據(jù)需求，自由進行數(shù)據(jù)的任何操作，不用關(guān)心指標的計算實現(xiàn)，極大提高了整個數(shù)據(jù)分析鏈路上各角色的工作效率，讓取數(shù)、做分析不再是難題。

9月8日，觀遠數(shù)據(jù)資深產(chǎn)品經(jīng)理Layne深度解讀了「自定義報表」產(chǎn)品功能，并從“產(chǎn)品”到“實踐”，分享了自定義報表的實際應(yīng)用場景，讓我們一起來回顧一下。 

1.前世今生：「讓IT技術(shù)更貼近業(yè)務(wù)」

BI (Business Intelligence商業(yè)智能)的概念，是由全球最專業(yè)權(quán)威的IT研究咨詢公司Gartner Group在1996年首次提出，定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫(或數(shù)據(jù)集市)、查詢報表、 數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的的技術(shù)及其應(yīng)用。

從傳統(tǒng)報表（依賴數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的報表式查詢系統(tǒng)），到敏捷BI（數(shù)據(jù)處理能力增強，可視化能力增強），再到智能BI（實現(xiàn)自助式分析應(yīng)用），在BI演進過程中，數(shù)據(jù)分析門檻不斷降低，亦是觀遠數(shù)據(jù)始終踐行的方向：以產(chǎn)品化、智能化的方案，讓決策更智能。

時至今日，企業(yè)BI分析場景仍然在不斷演變，觀遠數(shù)據(jù)根植于數(shù)百個零售分析項目經(jīng)驗，總結(jié)出企業(yè)BI數(shù)據(jù)分析體系分層構(gòu)建方法論： 

針對公司高層，需要「全景概覽」

通過看板了解公司正在發(fā)生什么事，并通過數(shù)據(jù)呈現(xiàn)經(jīng)營異常。以核心指標提供重點信息，使其及時掌握公司運營核心動態(tài)，驅(qū)動中層管理看數(shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)、解讀數(shù)據(jù)。

針對中層管理，需要「管理分析」

通過管理駕駛艙，了解會員、商品、門店的運營表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)營改善點，對公司關(guān)鍵運營績效進行管理分析，及時定位管理問題和薄弱環(huán)節(jié)，為提升業(yè)務(wù)績效提供建議，賦能終端門店。

針對執(zhí)行層，需要「業(yè)務(wù)監(jiān)控」

關(guān)注進貨指標、銷售指標、庫存指標、費用指標等信息，對終端業(yè)務(wù)執(zhí)行過程中的效率進行監(jiān)控，及時鎖定異常，并進行糾偏，為快速決策提供有效依據(jù)。 

基于以上分析體系，可以拆解出企業(yè)BI四大分析場景： 

圖源：觀遠數(shù)據(jù)演示系統(tǒng)

固定報表

固定周期的經(jīng)營情況的概覽，能夠快速了解某一業(yè)務(wù)或者某一模塊的表現(xiàn)情況，如：電商平臺運營日報，幫助企業(yè)中高層或負責人及時掌握數(shù)據(jù)展現(xiàn)情況。其主要形態(tài)為：根據(jù)看數(shù)需求，將底層的計算結(jié)果與上層的報表展示固化，固化體現(xiàn)在：主題、指標、時間周期，如日、周、月報。 

圖源：觀遠數(shù)據(jù)演示系統(tǒng)

場景分析

某**析主題下，主要為管理層服務(wù)的駕駛艙看板，內(nèi)含核心KPI、排名、占比等相關(guān)圖表對比信息，幫助中高層快速理解當前發(fā)生了什么。其主要形態(tài)為：根據(jù)一定的業(yè)務(wù)邏輯，設(shè)計底層寬表與上層可視化分析，提供一定靈活的篩選條件，但是一旦將場景搭建完成，幾乎不再會去做大的調(diào)整，如駕駛艙、商品分析、會員分析等有比較明確需求的場景。

圖源：觀遠數(shù)據(jù)演示系統(tǒng)

敏捷自助分析：有一定技術(shù)背景的業(yè)務(wù)分析師或者數(shù)據(jù)分析師，能夠基于IT/信息部的相關(guān)的標準化主題數(shù)據(jù)，為某分析目的而對相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)重新加工，以得到或者驗證分析結(jié)論。其主要形態(tài)為：用戶可以基于清洗好的數(shù)據(jù)，或者是穩(wěn)定的三層建模（ODS-DW-DM），自由的進行ADS應(yīng)用層的數(shù)據(jù)集構(gòu)建，從而完成更加復(fù)雜和靈活的自助式分析。 

半自助分析

這種類型的即席查詢在交付物角度基本都是報表需求，旨在通過產(chǎn)品功能和技術(shù)手段，讓用戶能夠方便地自助地完成多變的報表開發(fā)需求，達成自助取數(shù)的目的。

而正是用戶取數(shù)需求的不明確和多變，以及用戶數(shù)據(jù)庫技術(shù)的缺失，造成了數(shù)據(jù)庫的性能壓力和運維風(fēng)險，使得需要 “數(shù)據(jù)庫專家細心設(shè)計過、預(yù)先編制好并做過優(yōu)化”。此外，數(shù)據(jù)指標的計算也會在產(chǎn)品層被封裝，稱為 “語義層”，用戶只需要選擇需要的指標，不用關(guān)心指標的計算實現(xiàn)，既是一種方便，也避免了指標的分支、版本等問題。 

其中，半自助分析與敏捷自助分析是四大分析場景里最靈活的場景，且半自助式分析趨勢日益凸顯。究其本源，伴隨著社會數(shù)據(jù)意識的不斷提升，IT技術(shù)更加貼近業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)分析門檻進一步降低是未來趨勢。 

BI1.0時代已為「半自助式分析」給出了解決方案，但門檻極高、周期漫長。以傳統(tǒng)BI的Ad-hoc功能為例，需要先由數(shù)據(jù)庫專家設(shè)計數(shù)據(jù)模型結(jié)構(gòu)，并在BI系統(tǒng)中，進行多維指標的配置，最終才能交付給用戶使用，隨著使用的加深，當一個模型解決不了用戶問題時，就需要重新進行構(gòu)建，對于整體決策來說，過程周期十分漫長。而數(shù)據(jù)決策者受限于分析時效，或進行“拍腦袋”決策，或決策滯后。

數(shù)智化時代，需要更加靈活、易用的BI工具。因此，觀遠數(shù)據(jù)構(gòu)建了半自助分析解決方案，用「自定義報表」功能解決數(shù)據(jù)資產(chǎn)賦能鏈路長、時效性差，用戶自助體驗不好等問題：

• 懂技術(shù)的人專注應(yīng)用數(shù)據(jù)集于自定義報表的構(gòu)建，從簡單、重復(fù)冗雜的開發(fā)工作中解放出來；

• 懂業(yè)務(wù)的人依據(jù)提前設(shè)計好的自定義報表，根據(jù)業(yè)務(wù)需求，自由進行維度與指標的組合，而不用關(guān)心指標的計算實現(xiàn)，極大提高了整個數(shù)據(jù)分析鏈路上各角色的工作效率，讓取數(shù)、分析不再是難題。 

2.功能簡介：滿足「客戶」與「用戶」需求 

B端產(chǎn)品設(shè)計中，「客戶」與「用戶」是兩個關(guān)鍵者：「客戶」為產(chǎn)品系統(tǒng)買單，如CTO、CEO等；產(chǎn)品系統(tǒng)的真正「用戶」是數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)人員，其為「客戶」服務(wù)。在自定義報表中，報表查看者是客戶、報表構(gòu)建者是用戶。不僅要讓用戶用的舒服，還要讓客戶有產(chǎn)品感知。

在半自助分析的場景中，觀遠數(shù)據(jù)了解到客戶真實訴求是：想要有足夠靈活的的多維度多指標的組合看板，來發(fā)現(xiàn)經(jīng)營異常原因以及改善點。

基于這個場景，我們向客戶提供直接的報表使用窗口，數(shù)據(jù)部門可以靈活的構(gòu)建很多用戶想要的報表，以及他想勾選的內(nèi)容，進行一些多維度多指標的一個構(gòu)建，業(yè)務(wù)分析師可以直接進行維度和指標的勾選以完成分析訴求；向用戶/客戶提供簡便的配置窗口，能夠快速的完成一個報表的配置，交付給用戶使用。

在使用層面，自定義報表功能由三個部分組成：

字段勾選

用戶可以基于報表創(chuàng)建者設(shè)置好的字段窗格中，進行維度和指標的勾選，勾選完成后即會「表格」區(qū)域展示分析結(jié)果。

用戶可以基于篩選結(jié)果對字段進行操作得到新的分析結(jié)果，主要支持的操作如下：

• 行維度、列維度、指標可組內(nèi)排序；

• 行維度拖動至列維度，形成交叉表。

高級排序與過濾

用戶可以對分析結(jié)果進行過濾和排序操作。

• 高級排序：可以基于維度、指標進行相關(guān)排序操作；

• 過濾：基于表格分析結(jié)果在表頭字段位置進行內(nèi)容上的過濾。

那么，我們?nèi)绾螛?gòu)建一張自定義報表？ 

圖源：觀遠數(shù)據(jù)演示系統(tǒng)

上圖是創(chuàng)建自定義報表的配置窗口，通過簡單四步即可創(chuàng)建一張自定義報表：

①窗格創(chuàng)建：可進行字段窗格和文本窗格的創(chuàng)建；

②字段窗格：可以將左側(cè)數(shù)據(jù)集中的字段拖入到窗格中，以便使用者在儀表板界面進行字段勾選；

③報表窗格：用戶勾選字段后，所得結(jié)果將在報表區(qū)域呈現(xiàn)；

④文本窗格：用戶可以在文本窗格中輸入相關(guān)自定義報表描述、或者指標描述。

3.最佳實踐：常態(tài)化、便捷、自助

（1）駕駛艙與自定義報表的結(jié)合案例

通過觀遠數(shù)據(jù)駕駛艙看板發(fā)現(xiàn)：品牌整體業(yè)績達成99%，但同比下降23%，存在異常。進一步深入時發(fā)現(xiàn)，“自營”渠道發(fā)生同比下降10%，可能是業(yè)績下滑的表面原因，當我們看到自營渠道中，華北區(qū)域下降，而其他區(qū)域表現(xiàn)正常時，就想要基于華北區(qū)域的商品、會員銷售情況做進一步分分析。

在此情景下，部門負責人和中高層領(lǐng)導(dǎo)需要了解異常原因。在傳統(tǒng) BI 模式下，業(yè)務(wù)人員需要向IT人員提取數(shù)需求，進行指標定義、確認、溝通等一系列步驟，再進行聚合分析。但通過自定義報表，業(yè)務(wù)分析師就可以很方便的直接進行分析了，而不用反復(fù)向IT部同事提出取數(shù)需求，在進行組合分析。在此案例中，業(yè)務(wù)人員通過查看「銷售駕駛艙」的四大核心指標及趨勢，進一步查看渠道表現(xiàn)，便可定位到異常原因存在于「華北自營渠道」。

（2）智能ETL與自定義報表的最佳實踐

除此之外，觀遠數(shù)據(jù)提供了智能ETL功能，有技術(shù)能力的用戶可以通過開放的基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)事實表與維度表，自由的進行加工，得到自己想要的結(jié)果數(shù)據(jù)集，即ADS層數(shù)據(jù)，更加靈活的滿足自己的多維組合分析需求。

構(gòu)建完成之后，就能夠借助自定義報表功能，構(gòu)建屬于自己的日常分析看板。不僅如此還可以借助快捷篩選功能，將自己的分析思路保留下來，就比如剛才演示的內(nèi)容一樣，做逐級排查，而快速精準的定位問題。

（3）直連場景

圖源：觀遠數(shù)據(jù)演示系統(tǒng)

自定義報表可對接直連數(shù)據(jù)集，若用戶有自建的數(shù)據(jù)倉庫或者數(shù)據(jù)中臺，觀遠數(shù)據(jù)可直連對應(yīng)數(shù)據(jù)庫，以滿足不同場景下客戶的分析需求。

觀遠數(shù)據(jù)始終抱著學(xué)習(xí)與改進的心態(tài)，陪伴客戶一同成長。在未來，自定義報表層面還會有更多的迭代優(yōu)化，對數(shù)據(jù)導(dǎo)出、報表樣式、過濾篩選等各個維度進行提升，希望以通過產(chǎn)品化的方式，真正助力業(yè)務(wù)決策，讓決策更智能。