這周有朋自遠方來,聊了對報表工具的看法,因此專門寫篇文章來談談報表系統的未來。
筆者知道不可能有十全十美的報表系統,畢竟任何一個行業和企業受自身客觀環境的限制,但表哥嘛,總要有點理想和追求,就好比到一定年紀會自問,我的人生追求到底是啥?表哥到了一定階段也同樣,我的終極目標是什么?
首先合適的就是最好的。
脫離了業務驅動的任何IT系統,沒有價值,因此,從客戶需求出發,打造出適合某個細分市場的報表系統,就是最好的報表系統。
現在報表工具市場百花齊放,自有存在的道理,所謂的大數據報表引擎,在相當長的時間內,對于很多企業來講,是沒有必要的,大炮打蚊子,那也是極其浪費的事情。
同時,大數據讓客戶的數據意識漸起,因此,即使針對的是小數據的報表工具,也能趕上一波紅利。
但有一點是值得注意的,由于技術上沒有特別的差異性,大家互抄也很容易,因此,客戶服務能力就至關重要了,你賣的不僅是產品,更多賣的是服務。
接下來,我們切入正題。
任何代表趨勢性的發明和系統,都來自最前沿的應用領域,報表系統最核心的是對于數據的處理和展現,因此,以大數據應用為核心,或者擁有海量大數據的企業,其對于報表系統的訴求和應用,應能代表這個技術的發展方向,互聯網企業可以向BAT看齊,傳統企業可以向運營商看齊,比如中國移動曾經打造了世界最大規模的數據倉庫系統,在那個時候,引領了數據倉庫建設的潮流。
那么,如何打造極致的報表系統?
首先,極致報表系統的打造,不是一個工具或系統就能單方面解決的,客戶自身對于報表的認識和投入是至關重要的。
為什么?
因為報表系統能力不僅取決定于工具能力,也依賴企業的數據管理能力,而數據管理能力在各個企業的情況不同,同樣的工具在不同的企業應用那也是千差萬別,好馬也要配好鞍。
數據管理能力除了數據質量,最重要的是數據標準化能力。
一個企業的報表成千上萬,運維開發團隊疲于奔命,這是有問題的,說明它的數據管理能力還未到達一定的水平,當然,這也是大多企業的常態。
產生這個問題的一個根本原因是標準化能力不足,報表由指標組成,一個企業的基本指標非常有限,但指標的組合可以無窮無盡,因此,報表可以無窮無盡,這是禍根。
大多數企業做不了報表標準化的事情,有兩個根本原因:
一是IT報表團隊本身的問題,BI領域一直有一個挑戰,就是到底是以滿足業務人員需求為主還是致力于打造一個平臺,更致命的是,BI人員所謂的滿足需求并不是在完成一個功能,而是價值也許只有幾天的一段取數代碼,其是無法實現很好的傳承的。
但打造一個平臺是何其艱難,因為這里的平臺不僅僅指功能,不是搞個自助配置工具就算是了,還包括數據平臺,你可以叫作數據中臺,核心就是要打造一層標準化的數據層,對于報表來講,就是指標。
有種技術叫SOA,其對于IT系統是何其重要,但報表系統卻很少有類似的堅持的東西。
指標化當然很難,筆者這里不談具體的實現方式,只是提醒每個企業的BI團隊引領者應該思考這個問題,要相信企業大多數報表是可以指標化的,抓大放小搞定80%,就成功了,的確有部分報表難以指標化,比如有狀態的指標,但這個很少且無關大局。
二是IT報表團隊與業務人員的博弈,業務人員屁股決定腦袋很正常,但無論報表做的多急,要的多快,報表團隊還是要注意控制節奏,因為大多數企業,業務人員提報表需求沒有成本,決定了讓業務人員自發減少需求是無解的,到了一定階段,你做的再快,也無法帶來滿意度的提升。
報表團隊總要預留些余糧和人力,規劃一下自身的藍圖,研究下更高效的支撐方式,一個IT部門,大多時候,報表規劃建設一筆帶過,買個工具唄,更不會關注到標準化這種事情,你不提,誰都不會提。
報表標準化也不可能讓業務人員提出來,只有自力更生了,而且,即使你提出來了,業務人員還可能不理解。
報表團隊深陷事務型工作而難以抽身,很大程度反映了其視野的局限性,習慣用人力的投入解決一個無解的問題,報表管理者是需要反思的,我們總說表哥是老實人需要做老實事,但規劃上絕不能含糊,大數據時代,數據創新恰恰應該放到報表團隊的核心位置。
在說理想的報表工具前,筆者特意提了企業的環境,是為了說明,任何有牛逼報表產品的合作伙伴,在推廣的時候,需要找到好的客戶,有時產品營銷失敗不是你的錯,而任何一個企業,在買報表工具前,首先要知道,工具僅僅是手段,不是買了就萬事大吉了,你還需要在業務和技術上做些投入和努力,否則,可能也發揮不了工具的價值。
其次,速度是極致報表系統的一個基本要求。
筆者早幾年接觸到淘寶的數據魔方的時候,是非常驚訝的,它海量的數據、極致的速度,多維的展現,是多么的完美,后來到網上找了很多相關資料,才知道這個產品在數據處理上做了大量的定制改造,才使得它有這個表現。
那么能否有一個更加通用的報表后臺引擎,在降低對于數據定制化處理要求的同時,提供極速的前臺多維查詢展現?
雖然我們用HBASE實現了指標庫,后臺指標數據幾百億,但其對于數據的定制要求太高,在很多場景難以適用,而且,似乎沒有好的成熟前臺能夠適配,自己全套定制做也不大可能。
傳統的報表工具引擎側重展現,但對于后臺數據大多時候僅僅起到一個接入的作用,它的設計理念,可以認為是以重前臺,輕后臺的方式,盡可能覆蓋更多的后臺數據的形式去滿足市場需求,但帶來的問題是,后臺數據深度支撐能力太弱了,因此無法滿足海量多維度數據的快速查詢要求。
對于擁有海量數據的企業,需求已經在改變,有時,寧愿自己做報表,也不再愿意采購報表工具產品,這是有其原因的。
筆者已經知道當前市場上有不少新型的OLAP產品,諸如Kylin等產品的企業也在崛起,筆者沒用過,無法做出評價,但這個的確代表了方向。
所以說速度越來越重要,還因為當前有一種趨勢,分析型和清單級報表需要融合成一體,也就是說,從指標可以下鉆到清單,這可以幫助實現分析執行一體化,而以前清單往往靠取數臨時實現,造成了兩者的不一致,降低了異動核查的效率。
比如運營商其實有兩套報表,一套叫生產報表,一套叫經分報表,前者以滿足一線生產為主,后者以滿足管理者分析需要為主,以前很難有一種報表工具能同時支撐這兩種數據查看模式。
海量,快速,多維,這應是未來報表引擎的要求吧。
再次,開放性是極致報表系統的一個根本訴求。
其實,所謂開放和封閉是相對的,如果你的封閉體驗和性能做到了極致,客戶可以犧牲一定的靈活性來適應你的產品。
現在諸如數據庫一體機大行其道,因為好用嘛,暫時也沒有好的替代品。
但是,在報表產品上,封閉可能成為不了趨勢,筆者以前談過,越是面向前端的產品,用戶對于靈活性的訴求會劇烈增長,直到抵消產品封閉帶來的價值。
報表工具有前端展現和后臺數據引擎兩個基本模塊,假如你有強勁的后臺數據引擎,就需要考慮,前端的展現是否可以開放接口,能否提供一套API?要知道,再牛逼的前臺展現搞不過EXCEL,也搞不過PPT的組裝,更搞不過各個企業復雜的業務管理、機制和流程要求,比如,報表展現要打個水印怎么辦? 加入一段安全控制代碼行不行?
當然,不僅僅是前臺開放,后臺也需要,比如報表數據的刷新,觸發方式多種多樣,總要有些定制化能力,提供更多的可配置性和開放性。
再次,適配性是極致報表系統的一個現實要求。
各類報表產品顯然對于企業系統環境是有要求的,但不要為了極致性能而忽視現狀和通用性,比如SPARK2.0剛剛推出,就不要說產品只支持2.0,假如是基于hadoop的,則需要盡可能兼容大多數版本。
一般來說,假如只是為了打造一個更快的報表系統,企業不會去改變它現有的技術架構體系,畢竟報表始終是IT的下游系統。報表系統更應該考慮的是如何盡可能的適應當前大多數企業的現狀,與時俱進吧。
在大數據時代,產品的競爭力,很大程度是取決于你版本的更新速度,因為客戶的需求變化很快,技術更迭也很快,必須要適配的足夠快,已經有太多牛逼的公司由于緩慢的產品更迭速度而備受客戶詬病,一旦口碑做壞了,就一去不復返了,報表工具不是一種容易硬捆綁的產品,而且這個圈子并不大。
再次,談談報表前臺吧。
當前,很多報表產品都已經有拖拉鉆取的功能,但建議的一個設計原則是,能簡單就盡量簡單點吧,一個報表產品前臺,不要提供太多的選擇,最好還能分一下用戶層級。
大多企業一線人員,是報表的主要使用者,根本不會拖拉鉆取,它如一個嬰兒,報表是喂給它的,只要看得清楚,速度快就行了,不要奢望它會用到你哪怕30%的功能,給個搜素、收藏夾、導出功能就足夠了,以前OLAP產品所以用不好,就在于使用門檻太高,很多使用人員,甚至不知道啥叫維度,啥叫指標,你讓他拖什么?
高級的定制功能,設計步驟也要點到為止,配一張報表,最多是三步,選擇后臺表,選擇指標和維度,報表設計(比如多表頭啥的),生成報表,當然還有調度啥的,就不細談了。
滿足大多數人的需求,忽略部分高級用戶的訴求,這應是一個設計原則吧,我記得以前做報表總是強調多表頭啥的,但真實情況是有幾個人真會用,而且馬上審美疲勞,還不如拉到EXCEL里面搞搞更漂亮。
不過,話說回來,各個企業的情況不同,筆者這個判斷肯定是有失偏頗的,且自己離開報表制作很多年了,權當參考吧。
最后,還是要提提報表企業的雄心吧。
不少報表企業被大企業收購了,很大原因是它形成不了生態鏈,一旦產品同質化,就只能依附于大系統的巨無霸生存,這種結合顯然于雙方都有利,一個將自身產品的價值鏈進一步延伸,一個依附于某個數據庫或者某類系統,能夠獲得額外的性能提升,以此形成新的差異化競爭優勢。
但是,弊端也很明顯,跟著巨無霸往往意味著速度變慢,創新變慢,那么,報表企業到底如何才能施展自己更大的抱負呢?
單靠一款報表工具打天下其實風險很大,因為維度太單一,前段時間,吳伯凡在《日知錄》中提企業競爭力的時候,談到的降維打擊是很有啟發意義的。
筆者給一個建議,如果你的報表產品當前足夠好,可以考慮下生態的擴展,看看除了工具,客戶的報表真正的痛點是什么,比如前面提到的數據管理能力,從數據質量、數據管理、數據分析到數據挖掘,這是當下很多企業的短板,也是你進入的機會。
畢竟,大數據時代,工具誠可貴,數據價更高。
本文作者:傅一平
來源:51CTO