帆软商业智能技术

一旦开始数据治理，不要半途而废

数据治理到底能不能干？

中国平煤神马集团将审计手段融入招标采购过程，将市场对标作为前置程序，构筑形成“凡招标必对标，凡招标必审计”的前沿防线。

，数据开放和数据共享有没有区别？部门内的数据流动是否属于数据开放的范畴？报表算不算数据开放的形式？

“药品是人们的刚需，所以药房其实是个旱涝保收的产业，这也导致了行业的创新性是比较弱的。但是资本进入后，数字化投入剧增，甚至投资金额占比超过50%，供应链优势显著增强。

最高效的50种可视化图表，满足你职场中99%的需求，先收藏！

“量化”只是思考过程，基于数据思考，并形成定性的描述和结论才是数据思维的真正价值。

*本文将带你从最基础的认识数据、到了解数据分析师的工作内容、需要的技术和软技能、再到新手入职的tips、容易犯的错误和最后数据分析师的好习惯来展开。**

面对工作时还是会出现不知道如何展开分析的情况，经常会遇到手里拿了一堆数据，却不知道怎么去利用的问题，导致业务部门不满意，总觉得你分析得不够深入。

数据定义为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素——数字化时代的一种新型的生产要素。数据的价值越来越重要！

现在有很多免费的数据可以供使用分析，不过很少有人能找的到，或者没能力找，这就是所谓的信息差吧。其实数据获取分为两方面，一是“拿来的”数据，也就是现成的；二是“爬来的”数据，这种一般通过爬虫等手段去采集数据。

对国内企业来说，普遍都存在数据分散，利用率低，需求变化快但响应慢的痛点。近几年，随着数字化转型热潮的出现，企业开始逐渐明白数据的重要性，因此也上了OA、ERP、HR等系统，但每个业务系统中都存在分散的数据，因此形成数据孤岛，与此同时，企业缺乏统一的数据分析平台将这些数据进行整合分析，辅助企业决策。而帆软作为国内专业的大数据BI和分析平台提供商，基于15000+家合作客户数据分析平台建设经验，从目前中国企业数据处理现状、目标、整体规划建设等方面，梳理出大数据决策分析平台建设方案，其中包含生产、营销、财务、库

作者：John Edwards如今，每个数据都可以被商业交易，风险无处不在，所以构建一个强大、安全、适应性强且尽可能无错误的数据治理框架至关重要。大多数 CIO 都知道，处理不当的数据会导致财务、声誉、法律和各种其他问题。这就是为什么拥有强大的数据治理策略（确保安全性和合规性同时又易于访问和管理）是任何致力于数据完整性和保存的组织的重中之重。不幸的是，由于数据治理要求和实践仍在不断发展，IT 领导者很容易陷入陷阱，随着时间的推移，即使是最好的计划工作也会遭到破坏。为了防止组织陷入可能导致其数据治理策

数字化时代，数据作为新的生产要素受到了各界前所未有的重视。随着数据越来越多，怎么管好、用好数据，让数据发挥价值，成为了很多企业的一个难题，而且还是一个必选题！这就引出了数据治理。有效的数据治理可以确保企业数据全面、一致、可信，从而全面释放数据的价值，提高业务流程效率、提升业务增长的机会，驱动企业数字化转型。这听起来很简单，但事实上数据治理对每个企业都是一项很大的挑战。据Gartner 的一项调查显示，超过90%的数据治理项目都失败了！为什么会有这么多数据治理项目失败？看到这个数字，对于刚入行数据

销售目标没依据、销售管理少协同、销售复盘无数据支撑、问题经验无法及时反馈……这些问题困扰了无数希望用数字化做好销售管理的企业。今天帆软君要介绍的这套销售管理大屏就专为这类问题而生——以多层级的数据大屏、看板为载体，梳理销售管理流程、整合销售管理中的重要指标数据，形成销售管理的“闭环”，让销售数据在大屏、在企业流程中“转”起来！1、方案简介本套大屏方案结合PDCA闭环管理方法，分环节分层次，通过"1+3+1"，即1套综合销售管理大屏+3套分层级销售管理大屏+1套会议复盘报告，逐一击破业务痛点，建立销售

这几天在私信里常看到有新入门的数据分析师来跟我吐槽：“工作时没有自己的分析思路，常常是机械地完成老板布置的任务，无法形成自己的数据分析方法论。”的确，作为一名商业数据分析师我也能理解初入行的同学的烦恼，我们在进行数据分析时，经常要使用到一些基本的分析思维，如时间趋势、下钻查询、对比等。但苦于缺少一个完整的数据分析思路整合。接下来就分享我个人从事数据分析领域以来总结的常见的7种数据分析基本思路，能够满足你职场大部分需求：一、数据分析前的准备在开始进行数据分析之前，需要思考我这次分析结果的用途以及希

首先就要先解释一下什么叫做saas平台：SaaS，Software as a service，翻译过来就是“软件即服务”，那么问题来了，软件很好理解，服务是什么东西？很多年前，帆软君下载软件的时候，都是需要按版本购买，遇见需要更新的，重新下载替换。现在每次登录都是最新版本：saas软件是怎么赚钱的？销售向企业去卖软件，并不是一次就完成所有，和我们去超市买饮料不一样，而是将一次性买卖变成了不断的收入，用户需要不断付费，从而去不断获取新价值。一张图概括一下：saas产品的发展，也是会遇到竞争对

一张图剖析企业大数据平台的核心架构帆软软件2021-06-02 17:04我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多：从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。一、数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的.

项目规划和实施方案是保障项目落地的首要环节。好的项目规划能有效提升开发人效，缩短项目周期，实现项目预期目标。做项目规划时，要杜绝“一口气吃成一个胖子”的心态，应该先易后难，稳扎稳打。下图所示的某银行决策体系的项目规划，就是从提供基础数据，到业务应用，再到决策支持体系建设，最终达到价值链管理的目的。项目的一期便只聚焦高效上报/填报、数据自动化处理、主数据搭建、快速展现报表等需求。这就是很明智的，能有效控制项目风险。图1 某银行决策体系的项目规划围绕项目规划，企业需要确定三件事：做什么、谁来

近日，Gartner发布了2021年度的分析与商业智能平台魔力象限报告。作为业内的权威报告，魔力象限在分析与BI平台（以下简称ABI平台）供应商和用户中受到了非常广泛的关注，可以说是行业风向标。帆软数据应用研究院专注于BI行业的研究探索，积极推动国内BI行业的发展及企业BI项目的成功落地。在每年的魔力象限报告发布后，我们都对报告中的厂商变化、BI行业趋势和BI平台关键功能等内容进行了细致的解读与分析，以期为从业者提供更权威的行业信息与更全面的市场理解。这是帆软数据应用研究院第4次对《分析与BI平台魔力象

无论什么样的公司，财务员工一直都是螺丝钉的角色，分工非常细，很有可能出现一种情况：做内账的不认识做外账的，做成本分析的不认识做合并报表的。造成这种情况的原因就是因为财务报表工作的冗杂、繁复，很难实现一人负责全部财务报表的工作。就好比我之前入职的公司有一个财务主管，每天晚上基本上都要加班在公司度过，Excel越做越多，但是随着公司业务的增多，Excel越来越难以支撑，加上工资又不高，总监劝了半天也就愿意加200块的工资，最后财务主管实在受不了就辞职了。总监以为再招一个财务很简单，结果因为.

老规矩，评.论.区有惊喜！经常跟数据打交道的人，应该都体会过做数据报告、汇报PPT、数据报表的痛苦，痛苦的来源大部分都来自于领导和老板，不管是大公司还是小公司，几乎所有的数据和工作都要体现在ppt报告里。但是往往很多人做了密密麻麻的表格、统计了超多的数据信息，老板根本一眼也懒得看，试想下面这种表格怎么可能让人有看的欲望？老板想要看的一定是数据之间的某种逻辑关系，比如增减、环比、比率等等，而普通的统计表格图表是无法体现这些逻辑的。那么有没有什么办法既能高效地展示数据逻辑，又能博得老板..

通常我们做的可视化报告很丑陋，无非是以下特征：没有焦点，密密麻麻 可视化效果不佳，图表令人绝望 不是领导或者老板想要的这是一个丑陋的可视化报告，试想一下，如果你是一个领导，你喜欢吗？为什么要由他人做出报告，以便老板可以喜欢别人的报告？只是一些好看的图表产生了作用吗？其实并不是！美观的报告永远不会显示太多信息，只会显示必要的内容，并以适当的颜色或者图表进行匹配。简而言之，让报告动起来是最好的方法。与上面形成鲜明对比吗？但是在这一点上，仍然有人会说，这...

讲到可视化大屏展示，终于可以轮到我上场了！ps：关于如何选择大屏制作工具，我之前在文章里讲过了，大家可以参考不用写代码的可视化大屏，一口气把工具和方法都教给你其实一般大屏都能用代码开发或现成的可视化工具来实现，用得比较多的就是JS+Ecahrts，但数据量支撑、后台响应、实时更新、平台运维等应该还要调用更多的技术，这方面我不是专家，就不多赘述了。比较简单快速的方法是用现成的可视化工具，比如FineReport，阿里dataV等等，这里给大家介绍一下FineReport的演示：首先，.

今天给大家介绍一篇企业数字化转型的优秀案例，信立泰借助企业数字转型的契机，重新搭建底层数据架构，将各个业务系统模块的数据进行抓取整合，下面开始正文分享：一、项目背景1、数据收集难信立泰上线SAP后，对生产、销售、财务管理的流程起到了优化提升的作用，但是面对医药企业管理小、散、远的特点，集团到各区域、各工厂的管理过程无法有效的将信息统一起来进行分析决策。总部的管理思路向下压力释放的过程仍通过 Excel 和口头传递的方式进行，信息传递的效率和准确性得不到保证，经常出现上下管理和执行重心不一致的

案例背景东吴证券股份有限公司作为全国第18家上市券商，拥有全部证券类业务牌照，在全国建立了18家分公司，134个营业部，并实现在香港和新加坡两个重要境外资本市场的布局，稳居地级市券商首位，坚定向着头部券商看齐。公司在2017年建设大数据平台后，逐渐把30多套系统的数据通过ETL抽取并存储在平台上，但由于这些系统由不同的供应商设计实施，且经过多年的发展，几乎每套系统的数据结构和数据一直在持续的变更，这给我们通过平台提供数据服务，给业务部门或其他系统带来很多困难，主要发现有以下几方面的问题和痛点：第

一张87*58CM的图谱，有什么用？包含6大数据领域，531个知识点，学习的好干货！在家、在办公室都能有一张数据地图，随时有什么问题，都能及时查看，听起来是不是很厉害的感觉？至于为什么是数据地图？最近，数字化转型和数据这些名词经常被提起，无论是哪里你好像都能看见：阿里数据中台，智慧城市、传统企业数字化转型、新基建等等。而且，随着商业分析、数据可视化、大数据等的兴起，所需要的技能也越来越多，如何去汲取这些知识，成为一个“数据全才”？来看看数据化建设图谱，从数据质量保障→..