零代码高回报！我只需要这40套模板，能满足工作中95%的报表需求
先看一张图：
最近经常听到小伙伴向我诉苦：现在找工作好难，他是从事数据分析的，大部分企业要求的都是纯业务的数据分析师，而他也是刚入数据分析一年，上一份工作涉及业务不是很多。所以尤其是在这个毕业季，找一份纯做数据的数分更是难上加难。
其实现在大部分数据分析师做的工作都是业务的数据分析，那种纯做数据的少之又少，所以在这个圈子里才有一种说法：数据分析师必须懂业务，这真的不是玩笑话。
有人疑惑：如果是纯业务分析师是什么意思？不用搞技术了？
当然不是，如果不用搞技术，还叫什么数据分析师，干脆叫业务人员不是更加贴切。
与业务人员相比，纯业务的数据分析师需要懂得用SQL取数，会做可视化报表，能明白如何借助数据为业务赋能。
由于前两项工作时长会占据数据分析师大部分的工作时长，就导致了大家陷入了一种误区，似乎只要干好前面两件事就好，而如何借助数据为业务赋能，是业务人员要考虑的事情，与我何干。
如此也陷入了一个困境，因为对于大部分企业而言，技术要求天花板很低，通常3年就能掌握基本的数据技能，此时如果没有好的技术平台，譬如大厂，技术也就此到了瓶颈期，很难再有突破。由此其薪资也陷入瓶颈期，很难继续上涨。
但纯业务的数据分析师就不一样，技术于他们而言，是种工具，能帮助他们更好理解业务的工具，这些纯业务的数据分析师在市场上有着更大的流通性和竞争力，因为90%的企业找你的目的是为了用你的技术去支撑业务变现，并且通过业务的变化，去反哺、改变、创新技术。
那还有小伙伴说：他也知道业务的重要性，也想懂业务，但他根本没有时间和精力去学习业务。
到这又回到了数分这个行业目前的困境，那就是“取数工具”、“表哥表姐”。
数据分析师大部分时间都疲于应对业务的取数需求、报表需求，一天下来，头晕脑胀，哪里还能分出精力去主动了解业务。
针对这种情况，我的建议是借助工具去完成这些工作。因而在未来通用的数据技术会属于企业最底层的数据基础设施，数据人员不需要再自己研发和运营，专业的事交给专业的企业去做，而你要做的就是站着巨人的肩膀上，用数据赋能业务，零代码高回报！
而现在，我建议有取数要求的数据分析师可以多了解BI工具，学会让业务人员自行查询数据和制作报告，就了解BI工具就已经能够满足业务员人员的大部分需求，你要做的就是在满足特殊需求的基础上，了解BI工具，进行BI的数据权限分配和定期维护等等，零代码高回报，节约了你不少时间。
至于表报，我建议是能用模板解决的事情，就不要浪费精力自己做。其实现在大部分企业的数据部门也意识到模板的重要性，他们会每年定期出一套视觉方案，包括配色、组件背景等，预设好仪表板样式，供大家使用。由此大家也普遍承认模板的便利性。
对此我熬了两个通宵，准备了40套可视化模板，大家直接改个数据源，就能套用，其中涉及多个场景多种需求，赶紧点赞收藏吧。
先来个模板汇总：
最后模板展示：
FineDataLink是一款做BI分析前的ETL工具，可以直接把数据接入到BI，同时可以把数据分享给数据中心，或者第三方需要用到数据的地方。同时，FineDataLink可以轻松地将来自各种数据源的数据集成到FineBI中，从而帮助企业更好地使用FineBI的数据分析和可视化功能，为企业带来更好的数据管理和分析体验。
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