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

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:781 次浏览
2023-05-26 11:22:48

先看一张图:

零代码高回报,纯业务的数据分析师,了解BI工具

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:

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最后模板展示:

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很显然在目前的信息时代,借助类似于FineBI的这些工具,可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是帆软BI软件——FineBI。

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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