很多人，无论是业务（运营、销售、财务），还是IT员工，程序员，会遇到报表的问题，就算没有报表，也有日报、周报的痛苦。

我本是数据仓库工程师一枚，一直做着数据仓库的运维、代码开发工作和业务部门开会沟通需求是常事，尤其是面对业务变化非常快的部门，常常一个报表开发了三周使用了两周业务方又来找你沟通需求。

经常对我们说的一句就是：“我们的业务调整了，之前的报表要改一下”，每天内心受到无比煎熬的日子不知道时候是个头。和同事之间经常相互的吐槽：每天就像一个无情的sql取数机器，为此还给同事排了一个队：报表小王子1号、报表小王子2号...

本想成为站在大数据风口的猪，御风飞翔看一下世界的美好，没想到无数的报表成了我们的拦路虎。但是梦想还是要有的，万一实现了呢？

因为数据系统一直停滞不前，一次早会上听经理提到公司准备上线BI系统以及公司未来的规划，我说出了自己的见解，领导就把这事交给我了。

于是自己就展开了对市面上BI产品的摸底与调研之路，从国外的产品再到国内，一路了解下来，从软件的部署、操作性、软件性能综合考虑一番之后就与FineBI结缘了。

说说为什么要用BI工具吧。

业务人员经常挂在嘴边的一句话是“这个报表什么时间出来？我们着急用！”

因为业务变化快，很多报表没来得及做，而且经常领导会提出临时查看某个数据的需求，所以每天要用Excel手工处理很多数据，还要反复核对数据的准确性...每天被无数的报表和数据核对工作淹没了。

所以选择一个简单易用的BI工具让业务主动使用，无论是对于业务工作、IT工作，还是对公司的业务发展都有用。

那问题来了：什么是BI，和Excel的区别是什么？BI也能做报表吗？

让Excel和python靠边站的FineBI，大家还不了解，类似于国外的Tableau等BI分析工具，但FineBI在协同配合，数据权限上，能更好的解决国内企业的情况。

• 1、它有50多种图表，可以认为是可视化工具
• 2、也可以接入OA/ERP等信息系统，不写代码，拖拽就可以分析
• 3、大数据前端工具，连接各种数据库和数据源，代替echarts的那种

• 和Excel的区别有太多，一个是上面操作模式的变化，还有一个就是对大数据量的支持，几百几千万的数据量，你跟我说用Excel？
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• 而且老板看的是你的可视化，能否为业务赋能，那些丑报表就不要做了吧。

• BI工具就和云一样，我不会管什么预测，我只知道现在企业想要找到突破点，这2个都是要做的事情。
• 不过让业务人员改变可不是一件容易事，我也做了一些事情。

第一步：前期铺垫，每次和业务部门沟通报表需求的时候，我们都会提到BI以及上线BI后的一些工作变化，不用再每天处理Excel表格、数据自动更新、简单的操作就能做出高大上的图形报表等，并且强调以后公司会以BI为主，报表系统会慢慢关闭，让他们心里对BI有一个初步的印象和憧憬。

第二步：试点执行，找一个业务场景简单清晰（见效快）、痛点明显（报表需求多、变化快）的部门进行。

第三步：逐步推动，梳理各个部门重点使用的报表，逐步迁至BI上，所有的新报表需求一律放BI，慢慢地停用掉原报表系统。

我在原数据仓库上新建了一个BI数据层并针对公司各个应用主题场景做了数据处理和分离，分成销售、库存、采购、售后主题，再将FineBI对接到数据仓库，现在80%的报表需求由部门自己完成。

业务人员自助分析场景分享

给大家展示几个业务做的案例：

1、《贸易观测仪表板》

他们将部门经常关注的几大指标做成仪表板，以前是由他们的数据分析人员每天上午用Excel做成表格发邮件或者图片给领导，现在则是部门经理直接打开浏览器就可以看到了，无需等待）

2、《近三月销量下滑原因专题分析》

这是针对年初销量下滑的专题分析。

3、《技术中心数据仓库观测》

这是我们技术中心对数据仓库每天的运行情况做的一个仪表板，数仓运行是否有报错、每个数据层的执行时间、以及重点使用的数据表一目了然。

写在最后

BI的建设之路还很长，我们才刚刚起步，每个企业都在做数据化建设，要想做好数字化转型，BI是关键的一环。

我们和业务讨论需求的次数少了，他们自己处理数据的次数多了，我们的代码写得少了，他们的报表数量多了，我们思考数据底层时间长了，他们拿到数据的时间短了，整个变化无论对于业务还是IT，提升了幸福感。