谈数据化治理离不开报表系统。企业城市用报表系统，但不可能有完善的报表系统。毕竟任何一个行业和企业都是受自身客观环境限制的。但是，做声明的表兄弟，总要有一些理想和追求，就像若干年后问自己，我的人生追求是什么？

举报制度，对的才是最好的。

任何脱离业务驱动的IT系统都是没有价值的，所以从客户的需求出发，打造适合某个细分市场的报表系统才是最好的报表系统。

现在报表工具市场百花齐放，有自己的存在原则。长期以来，所谓的大数据报表引擎对于很多企业来说是不必要的。用大炮打蚊子也是极其浪费的。

同时，大数据使得客户的数据意识逐渐上升。所以即使是针对小数据报表工具，也能遇到一波利润。如果在报表工具之前没有异常的差异，客服能力是至关重要的，在一定层面上不仅会卖产品，还会卖服务。

若何看待报表系统？

任何代表趋势的发现和系统都来自于最前沿的应用领域，报表系统侧重于数据的处置和展示。所以，专注于大数据应用或者拥有海量大数据的企业，应该能够代表这种技术的发展偏向。互联网企业可以看BAT，传统企业可以看运营商。比如，中国移动曾经搭建了全球最大的数据仓库系统，在那一刻，引领了数据仓库。

那么，企业若何打造极致的报表系统？

首先，终极报表体系的打造不是一个工具或系统可以单方面解决的，企业本身对报表的熟悉和投入是至关重要的。因为报表系统的能力不仅取决于工具能力，还取决于企业的数据治理能力，而每个企业数据治理能力的情况不一样，同一种工具在不同企业的应用也有很大差异，所以好马要配好鞍。

除了数据质量，数据治理最重要的能力就是数据标准化。

一个企业的报表有上千份，运维开发团队疲于奔命。这是有问题的，说明其数据治理能力还没有达到一定的水平。当然，这也是大多数企业的常态。造成这个问题的一个基本原因是缺乏标准化能力。报告由指标组成。一个企业的基本指标极其有限，但指标的组合可以是无穷无尽的。所以举报可以没完没了，这是祸根。

大多数企业不能规范报表的基本原因有两个:

1.1号。它报告团队自身问题。BI领域一直有一个挑战，就是是否满足业务人员的需求还是致力于搭建一个平台。更致命的是，所谓BI人员需求的满足，并不是完成一个功能，而是一段可能只值几天的访问代码，无法很好的传承下去。

2.2之间的游戏。IT报告团队和销售人员。业务人员自己动脑决定很正常，但不管报告有多急，需要多快，报告团队还是要注意控制节奏。因为大多数企业没有业务人员索要报表的成本，让业务人员有意识地减少需求也不是办法。在某个阶段，无论你做得多快，都无法提高自己的满意度。

有哪些理想的报表工具？报表工具与那些发展前景？

1。速度是极限报告系统的基本要求。

几年前接触淘宝的数据魔方的时候非常惊讶。它的海量数据、极限速度和多维显示是完美的。后来我去网上找了很多相关资料，才知道这个产品在数据处理上做了很多定制化的创新，才使得它有了这个显示屏。

那么，能否有一个报表后台引擎是双重通用的，既能降低对定制化数据处置的要求，又能在前台提供极快的多维度查询展示？

传统的报表工具引擎侧重于展现，但大多数时候只起到后台数据的访问作用。其设计理念可以认为是重前台轻后台，尽可能覆盖更多的后台数据以满足市场需求，但问题是后台数据的深度支撑能力太弱，无法满足海量多维数据的快速查询需求。

2。海量、快速和多维是未来报表引擎的要求

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对于拥有海量数据的企业来说，需求一直在变化。有时，他们更喜欢自己制作报告，而不是购买报告工具。这是有原因的。

我已经知道市场上有许多新的OLAP产品，拥有麒麟等产品的企业也在增加。我没有用过它们，无法做出评价，但这简直代表了偏见。

所以费率越来越重要，而且因为目前有一个趋势，分析级和列表级报表需要整合，也就是指标可以钻入列表，可以帮助实现分析和执行的整合。以往的列表往往是通过取数临时实现的，造成了两者的不一致，降低了交易验证的效率。

比如运营商真的有两套报表，一套叫生产报表，一套叫子报表。前者侧重于满足一线生产，后者侧重于满足管理人员的分析需求。过去，报表工具很难同时支持两种数据查看模式。

3。开放性是极限报告系统的基本要求

其实所谓的开放和封锁都是相对的。如果你的封锁体验和性能是极端的，客户可以牺牲一些灵活性来适应你的产品。现在的数据库一体机很流行，但是因为好用，没有很好的替代品。

但是，在报告产品中，封锁可能不会成为一种趋势。我之前说过，越是前端的产品，用户对灵活性的需求会急剧增加，直到产品封锁带来的价值被抵消。

报表工具有两个基本模块:前端展现和后台数据引擎。如果你有一个强大的后台数据引擎，你就需要考虑前端展现是否可以开放接口，提供一套API。要知道，前台展示再牛逼，也离不开EXCEL、PPT组装，离不开各个企业庞大的业务治理、机制、流程要求。比如报表显示需要加水印怎么办？能不能加个安全控制码？

当然，不仅前台开放，后台也是需要的，比如报表数据的刷新。有各种各样的触发方法，并且总是有一些定制能力来提供更多的可设置性和开放性。

4。适应性是极限报表系统的现实要求。

各种报表产品显然对企业系统环境有要求，但不要为了极致性能而忽略现状和普适性。比如SPARK2.0刚刚推出，不要说产品只支持2.0。如果是基于hadoop，就需要尽可能兼容大部分版本。

一般来说，如果只是为了构建更快的报表系统，企业不会改变现有的技术架构体系。毕竟报表永远是它的下游系统。报表系统更多要考虑的是如何尽可能适应大多数企业的现状，与时俱进。

大数据时代，产品的竞争力很大程度上取决于你的版本更新率。因为客户的需求变化快，技能变化快，所以必须足够快地适应。已经有太多牛逼的公司被客户诟病产品变化率太慢。口碑一旦断了，就再也回不来了。举报工具不是一个容易硬绑定的产品，这个圈子不大。

再次，谈谈报表前台吧。

目前很多报表产品都有拖延和钻的效果，但一个建议的设计原则是，能简单就简单，简单就简单。一个报表产品前台不要提供太多选择，最好划分用户级别。

企业的一线员工大多是报表的主要使用者，基本不拖后腿。他们就像一个婴儿。报道喂给他们，只要能看清楚，看得快。不要指望它会用到你哪怕30%的功效。给你搜索，收藏夹，导出就够了。过去，OLAP产品没有被很好地使用，因为使用的门槛太高。很多员工甚至不知道维度是什么。

高级定制，设计步骤也很重要，一个报表，最多三步，选择背景表，选择指标和维度，报表设计(比如多表头)，自然报表，当然还有其他的调整，就不赘述了。

最后，照样要提提报表企业的雄心吧。

很多报表公司都被大企业收购了。主要原因是他们无法形成生态链。产品一旦同质化，就只能靠大系统的巨无霸生计。这种联系显然对双方都有利。一个会进一步延伸自身产品的价值链，一个会依附于某个数据库或者某个系统，从而获得额外的性能提升，形成新的差异化竞争优势。

但是，缺点也很明显。由于巨无霸往往意味着更慢的速度和更慢的创新，报道公司如何展示他们更大的理想？