1年经验却拿总监薪资？看到他做的数据可视化报表，我彻底服了
马云曾说过，未来5年最重要的能源是数据。到那时，数据分析将是人人必备的能力。
某招聘网站上的岗位需求
工业互联网、新基建、数字化转型...这些概念无时无刻不在提醒着我们：数据是那么的重要。在职场上也是一样，无论你是想晋升管理层，还是想成为某个领域的专业型人才，数据分析都是你必不可少的关键能力。
对于企业来说，无论是向上汇报还是向客户汇报，步骤无非2个：处理数据+输出可视化报表。
很多人分析数据，都是用Excel，做了两个小时却得不出任何有意义的结论，到头来只能感动自己，领导并不会因此买单。
后来发现增长乏力，且感受到了压力，不得不寻求新的数据分析方式，发现python做可视化需要写代码，而且处理数据也不是那么容易的。
思前想后，还是选择了专业的报表工具，做出了如下图的可视化的数据报表展现：
这些可视化数据报表有2个特别之处：
- 把“不会打扮”的数据，用“时尚”的方式呈现，一眼就抓住重点
- 用领导的眼光看业务，提出让领导都称赞的结论
上图的动态数据报表都是由FineReport做出来的，FineReport有多源数据整合、数据合表处理、可视化分析等数据功能，可以直接和数据库交互（数据导出+填入数据），能连接各系统的数据，能高效率批量做报表，展现，交互分析，可视化大屏，并做到办公协同。
就拿可视化大屏来说，有两种方式：
- 写代码调用数据和图表库，比如写JS+Echarts
- 用现成的数据可视化工具
前者简单直接，直接写代码就完事。但对于大部分人来说门槛较高，维护成本也很大。如果涉及大量的动态可视化，大数据量，没有底层技术，性能就会大打折扣。
后者则简单不少，直接用数据可视化工具，可以快速设计样式呈现效果、自适应不同大小的屏幕、而且还可以实时刷新数据，比如FineReport。
有了FineReport这个数据分析工具，你能够用1年的时间，看懂别人5年才能看透的业务，完全就是数据驱动增长。当然，在大数据这一行，1年经验拿到总监的薪资也是很有可能的，思维和技术决定了你在哪个高度。
那FineReport是如何俘获广大用户的心的？
1、企业级的报表平台
如果它只是一个简单的工具，那它肯定是不会受欢迎的，和数据中台一样，任何系统的目的都是简洁快速，报表系统也是一样。极致报表系统的打造，不是一个工具或系统就能单方面解决的，企业自身对于报表的认识和投入是至关重要的。
它可以用来快速搭建企业级Web报表平台，主要有3点原因：
快速：很多用户都有制作日报、周报、月报的重复性报表需求，传统软件面对这样的需求时极大的浪费人力，通过FineReport可实时展现最新的数据报表，并定期推送
开放：纯JAVA软件，支持同各类项目的部署和集成，可二次开发，提供丰富的API
适配：配合各种企业环境，产品更新速度快，兼容性极强
2、简单敏捷的上手模式
先来看看FineReport的设计器吧，无需Excel里各种复杂的代码，拖拖拽拽即可：
EXCEL+绑定数据列的操作界面，拖拽数据列到对应单元格，跨Sheet计算完美兼容Excel公式。丰富的数据源连接我就不说了，可以对不同的数据进行关联分析。
3、全局业务分析
首先，要想清楚解决什么问题？
其次，实现以上需要输出什么样的报表，形成什么样的应用，手头有哪些数据。
最后是报表规划、指标梳理、分析模型的搭建、可视化。
FineReport的三大报表模式，可以直接满足各种复杂场景应用：
4、统一数据管理
怎么样才叫数据管理的好呢？我认为是两个点：不宕机，数据上云
FineReport拥有着一套非常成熟的集群架构，我将其总结为“负载均衡+web容器+状态服务器+文件服务器+外置数据库”，任何一个节点宕机都不会影响系统的正常工作。
FineReport的云端运维已正式突破1000家客户，报告数据改为hash分区存储，提升查看报告加载速度；全渠道上传方式拉通邮件提醒机制，报告生成后主动提醒，不用等待也能及时看到报告。
5、数据可视化
相比于Excel透视表，FineReport的决策报表模式就是其升级版，可视化完全能满足各类领导的需求，而且好看并不是我们追求的目标，通过这些可视化，你真的可以来看出业务存在的问题。
FineReport既可使用帆软自研的Html5图表，也可接入Echarts等第三方控件来制作图表，还可以使用基于webgl等开发的新颖图表，全面满足您的可视化需求。
还有50多种图表，柱形图，折线图，饼图，雷达图，散点图....你想要的它都有！
再来欣赏一下酷炫的可视化驾驶舱：
总结
一个成熟的、强大的、简洁的报表平台工具是极为重要的，它不光要解决各种中国式的复杂报表，最主要的是它要能够为企业快速搭建起数据平台，这样的工具才是真正对企业来说有用的。
当我们在为企业选型报表工具的时候，不单单要关注报表工具的灵活性和性价比，更重要的是关注它的功能性和技术性，这才是决定一个企业能否利用好数据的最终因素。
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