我干报表的这1年，胜过以前用Excel干5年，到底发生了什么
不知道大家是不是很熟悉这句台词：以前我没得选，现在我只想做个好人。
这句话放在报表工作中也是一样：以前我没得选，现在我只想做个好表。
你如果是表哥表姐，那你的工作就是每天都和报表打交道。做报表，说好听点是数据分析，是商业智能；说现实点，就是整一堆数据，搭一堆模板，最后出一堆固定格式的报表。
每天至少要花好多小时去折腾Excel，使用数据透视表、vlookup等各种函数去做一份“自己觉得还不错的报表”。不知道为什么要这么做，也不知道做这个的价值，整天看似都在忙碌，其实只是一个工具罢了，没有时间思考。什么？领导临时安排事情？那就加班吧，996也是常事。
打个比方，10万数据量，其实在真实的工作环境中真的是很小的数据规模，但是对于Excel来说，能挺住就已经很不容易了，那怎么办？就只能把需求提给专业的IT人员进行预定义报表开发了，之后往往需要通过数周到数月的等待才能拿到一份马马虎虎的报表。
接下去因为数据源头受限，如果再要增添修改，还需要等待、沟通，可以做的进一步分析也十分有限。
以上就是传统的报表模式，是不是很繁琐且让人崩溃，我相信还有很多人是这样子的情况。
也许，你和你的公司也都努力过，用过某些国外报表工具来改善当前状况，但是都因为上手成本太高，维护难度太大，最后都半途而废，还是走和以前一样的老路。
对于SQL哥SQL姐（原谅我的这个称呼）来说，积累项目经验非常重要。因为想得到认可，拼的不是自己代码能写多好，函数能写多好，而是自己能独立解决什么问题。无论是偏业务向的输出报告、分析建议；还是偏技术向的输出数据产品、建立数据模型，都是非常珍贵的经验。
那如何积累做好每个报表项目？总结一下有3点：良好的数据氛围，简单且高效的工具，明确项目的价值。
1、良好的数据氛围
这是整个企业报表和数据工作的基础，俗话说得好：基础不牢，地动山摇。如果你所在的企业对于数据不够重视或者还没有重视起来，那是时候改变了。
传统企业就得用ERP、OA等信息化系统取代人工的数据录入方式，更进一步就是报表/BI/大数据平台，互联网公司的话，每个决策与方向都得用数据来支撑，真正做到人人都是数据分析师。
数据分析不再是少数IT的专利，而是包括管理者在内的全员参与。一个企业，如果管理者不能率先认同数据驱动的价值，身先士卒的开展自助式数据分析文化建设，整个企业是无法转型成功的。
2、简单且高效的工具
工具是不断迭代的，10年前的手机和现在的手机，功能外观完全不一样，报表工具也是如此，也不能说Excel该被淘汰，但确实有很多“后浪”报表工具，比如FineReport。
你要问我FineReport能做什么？小到普通报表：日报、月报、数据录入修改，大到复杂报表：格式复杂、信息量大、源头众多、表头乱，最后再来个数据可视化驾驶舱，拖拽即可实现，实时监控数据需求。
复杂报表
作为一款JAVA报表工具，它能做的远不止这些，如果面对一些定制化的需求，完全可以进行二次开发。
FineReport独创的3种报表模式：
普通报表：各类明细表、分组报表、分栏报表、查询类报表、填报类报表的制作，大部分报表格式都能覆盖。
聚合报表：主要用来处理复杂报表，比如复杂票据。
决策报表：实现数据多维度分析的可视化报表。
单元格进度条实在好做
对于报表工具而言，需要对报表的填报模型、数据处理、性能等方面进行处理，在满足用户日益复杂需求的同时，又不失个性发展。
从直观上来理解，报表系统中的每张报表是通过一些SQL语句计算出来的，系统只要每天按照每张报表的SQL定时去跑数据就可以了。
FineReport为了让IT人员更好的处理数据，特别有了如下的几个功能，提升开发效率。
数据集并行取数优化：并行的数据集取数并缓存，可加快取数速度，避免重复取数。
合并相同 SQL 执行过程：多个相同的 SQL 同时执行时，只有一次 SQL 执行过程, 这个功能可以提高并发性能，默认不勾选。
再来看看填报，很多人填报就是填一个数字再逐级上报，每层都需要修改，而FineReport的填报直接连接数据库，无需二次手动更改。
当你在汇报的时候，有没有想过让老板看一些眼睛一亮的可视化分析作品，了解什么是真正有价值的分析。如果你能每天让他看这样好的分析作品的话，应该没有几个老板还会执着于看那些和工具一样老旧的传统报表吧。
FineReport的决策报表模式，就是专为可视化报表而生。也有很多人会说，这种可视化和python、Excel透视表而言，优势在哪里？简单，仅需确定好排版布局即可拖拽数据，以前的文章写过，这里就不再赘述。
3、明确项目的价值
也就是你的数据报表为该业务带来了什么实质性的帮助，能否用数据表现出来？如果得到了领导和同事的称赞，那就是产生了价值。
通过数据分析的结果来驱动运营方式，最终能帮助运营者乃至企业决策者凭借数据和逻辑分析能力指导业务实践。
多维度的数据指标体系，它不但能够从单一方向发现其相关性，还能在更高的维度下发现整个体系的总体规律。也就是说，我们可以从数据里去分析业务的卖点，也可以从整个业务的角度去联系用户这个大的方向进行横向分析、思考其价值。
企业的数据生态系统应该是先从大的方向去建立模型，然后将细枝末节进行完善。当然也不排除未来因为机器学习的进步，可以将各个小的维度自动分类，建立智能化的数据生态系统。
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