专栏名称: 商业智能研究

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如何进行数据底层建设与优化？数据底座升级方案分享

商业智能研究 · 公众号 · · 2024-07-18 21:00

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这段时间参与了一些市场活动，我们遇到了几位FineReport老客户，他们都用报表工具 4、5 年了，先后做了经营分析、财务分析、人事分析等多个模块，公司内报表应用效果很不错。

他们同时也提出了一些比较苦恼的问题，作为一名老 IT，实际上他们工作中 80%以上时间是花在了需求分析和数据处理上，所以近2个月我们和超过100家客户进行了沟通，我们发现 FineReport 老客户对数据准备是有很多共性诉求的。大家的想法可以总结为 先使用数据做出一定成果，再面向未来规划体系化的数据治理架构。

常见数据应用难题

1. 对业务系统的影响： 月初月末是业务核算高发期，业务系统的数据录入、合同上传操作都会异常卡顿，IT 排查问题后，发现主要原因是FineReport直连业务数据库导致的；

2. 报表加载慢： 经营分析报告等综合分析场景，报表涉及多系统数据联合分析，报表页面涉及复杂 sql、跨库关联计算，报表页面加载不出来，领导着急、业务吐槽，IT 部门压力还是蛮大的；

3. 数据源多且杂： 企业内业务系统越来越多，不同系统的数据口径差异较大，数据隔离且分散、数据清洗加工难度很大。

如何解决？

大力开发报表，对数据底层关注度有限，数据的“只用不治”是以上难题产生的根本原因。

帆软一站式数据集成平台FineDataLink的核心应用场景便是企业内数据底座开发， FineDataLink 可以对FineReport客户的数据底层完成全方面升级：

数据架构升级对比图

1. 对接更多类型的数据源

a. FineDataLink支持对接 7 类数据源，接口协议类数据、文本类数据、消息队列、关系型数据库、大数据平台、国产化数据库、NoSQL数据库；

b. 无门槛对接 RestFul、WebService等接口协议数据，增加报表应用开放性

2. 更直观灵活的数据处理过程

a. 开发透明化：画布式数据开发，开发过程变得直观清晰，摆脱复杂冗余 SQL；

b. 运维透明化：所见即所得的处理流程还原业务场景，员工可快速进行运维交接。

3. 更快的报表加载速度

a. 庞大的数据量，复杂的计算逻辑，需要强大的计算能力支撑，以前20w 行报表加载需要 20s，跨系统等复杂数据场景通过 FineDataLink完成预处理，前台计算转为后端计算，报表加载速度大幅提升，仅需5s。

4. 更高的数据时效性

a. FineDataLink通过日志增量技术，可构建数仓实时 ods 层；利用时间戳标识技术实现 dw 层增量更新，提升数据全链路时效性，支撑高时效性报表/大屏。

对此，我们准备了一场 《「先用后治」FineReport 数据底座升级方案分享》 直播为大家介绍我们的方案和实践，为打算升级数据应用的底层、建立数仓的客户提供一些新思路。

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