涅槃？高效报表开发人员常用的五件武器

五件武器

做数据的人，如果没做过报表，数据生涯是不完整的，但如果仅仅做报表，不经常思考进而革命，就会陷入骡子般的生活，每天转啊转，很辛苦，但很难获得认可，如果你是公司内一名报表开发人员，如果你已经干了很多年，你已经有点经验了，但你可能已经有点抱怨，每天被业人员的事务性工作持续打扰的时候，但如果你希望进一步证明自己，有颗奋发向前的心，那你应该停下来，看看我这篇文章，也许该是你涅槃的时候了。这里有五个观点，也叫五件武器，“长生剑、孔雀翎、霸王枪、碧玉刀及箱子”，与大家分享。

1、换位的心态

长生剑-只有笑才能真的征服人心

我想，很多报表开发人员都会有这个感觉，业务人员报表总是东提一张西提一张，拼命的催进度，动不动就是领导要，还大量重复，口径乱七八糟，报表数据一不对就埋怨，换人如换马灯一样，今天我对口你，明天换个新人，有没有一点基本的章法啊。

但换位思考一下，要承认，业务人员岗位很辛苦，前端市场变化万千，现实的一线KPI的压力，导致他们更多的考虑的是短期的事务，因此他们表现的总是很急，同时报表仅仅是他们工作中的一环，的确没精力来考虑报表如何做的问题。因此在与业务人员得沟通中，心态不能失衡，站在公司和他人的角度看问题，能够想通很多问题，你应该致力于解决主要问题，而不是教业务人员怎么做（可能有争议，但我觉得这样做前景很暗淡），从更广的角度看，报表是你的专业和生计，而对于业务人员不是，甚至仅仅是个过客。多笑，才能与业务人员和谐相处。

2、主动的意识

孔雀翎-真正的胜利，并不是你用武器争取的，那一定要用你的信心

中国移动对于业务支撑工作提出过一个词，叫使能者，意思就是要更主动的为业务服务，要能提前想，提前做，而不是总是跟在业务后面。报表开发人员的主动体现，要能主动了解报表的业务背景，不要被动的去执行，因为业务人员对于报表的需求提出，往往只看到眼前业务的需要，甚至仅仅是领导的要求，他要完成的也许是任务，但不代表提得报表需求能实际解决面临的问题，或者它给的需求是非常片面的，后患很多。

举个例子，以前省公司业务人员提得报表只关注地市维度，但实际县市甚至片区也需要，需求中往往不包括，如果你很老实的去实现了这张报表，地市人员会发现没有县市维度，它也会提出片区维度的报表，由此一环接一环，一个企业的报表会达到几万张甚至十几万张的程度之多，谁的错？我们为此付出的代价是如此之多。

报表开发人员如果能站在公司的角度去思考报表的制作，就应该有信心主动的提出更好的报表设计方案，你不仅要解决当前的问题，也要尽力解决未来可能的问题，也许一开始你觉得很痛苦，但后面做报表就能海阔天空。你又会问，可能吗？太理想了吧？这个就是专家和普通表哥的区别。

3、成为复合型专家

霸王枪-一个人只要有勇气去冒险，天下就绝没有不能解决的事

坚持学习

公司经常提我们要打造综合复合型人才，对于报表开发人员，所谓的复合就是你既要懂业务，也要懂数据，由于要懂数据，你需要对我们的系统有所熟悉和了解，这个是真正的复合人才。但这并不是随着你经验的增长而自然能成为专家的，如果你缺乏学习能力，你在做报表的2年以后，你的能力基本很难增长了，很多表哥表弟自认为守着自己懂的一点报表知识而能长期屹立不倒，其实完全不是。专家型的人才不是那么容易，它是对你知识的广度，深度的极大的考验，在一般的实践中，你很难获得，所谓每个行业要成为专家起码要有1万小时的经验，这个经验我认为是学习。

更懂业务

从业务的角度讲，你的目标是比业务人员更懂业务，也许你觉得很难理解，我举个例子，比如移动通信中有离网这个指标，很多业务人员认为离网就是简单的一个指标，但在IT中，离网包含主动销户、账户欠费销户等更多的含义，离网的业务流程系统实现其实非常复杂，每类离网实际表达了不同的业务含义，业务流程的制定是几代业务人员积淀下来的成果，没有一个当前的业务人员能理解的这么透，而系统中则完整的记录了下来，你应该成为这个知识的传承者，才能够作出一张超越业务人员得精彩绝伦的报表，请问问你自己，你行吗？

更懂数据

接下来谈数据，作为表哥，你自己评估下，对于企业的数据了解多少，你有每个系统的数据字典吗，每部数据字典每张表每个字段直至每个枚举值你清楚吗（起码你能尽快查询到也可以），数据是整合和融合，即使你认为你管得报表用不着哪些数据，但数到用时方恨少。

因此，每个表哥都应该要有毅力把你公司的所有报表，数据和系统翻一遍，比如我的一个厉害的同事，其在进公司的前半年，就把BOSS、CRM的所有数据字典，留存的所有报表及代码都看过一遍了，实习回来的时候，就能够独立面对业务人员谈报表了。记得有一次跟某部门谈需求，对面黑压压10多个产品经理和领导，做报表的他就能单刀赴会，对于每个产品经理的产品口径可以胸有成足的谈清楚口径，指出系统中数据的实现方式，因为业务人员一开口，脑子里就有数据在系统中的流图了，总是要比业务人员能想的深一点。

脸皮要厚

要成为报表专家，特别是作为一个后端系统表哥，你还要脸皮足够厚，因为你的数据来源于源头，你得总是向源端开发人员请教，甚至要实现的代码，因为文档和数据字典是死的，做报表最好的老师是业务系统的开发人员，我在进公司的前半年，把业务系统的大多开发人员骨干都混熟了，我总是要去打搅他们，大量的知识是敲打出来的，其实很多关键的信息在设计文档中根本不会有，表哥要踏实的做事，但跟老实是两回事。

在报表方面的权威，来自于你与业务人员一次次决断的回答，能做，不能做，清清楚楚，所谓的支支吾吾，都反映了你对于业务和数据的不理解，由此不信任自然产生，谁敢听你的呢？业务人员那么精明。

你的资本

以前很多公司都偏爱找咨询公司，高大上的方法论的确让人耳目一新，外面的技术人员也是一堆，但论综合性和可用性，我们的报表人员绝对超过外来和尚，多年的业务和数据沉淀是你最宝贵的资本。

4、努力化繁为简

碧玉刀-从容优雅，闲适自如，回归朴素和天真

报表本质

报表是由维度和指标组成，维度和指标的组合其实也能转化为更为丰富的指标，因此报表的本质就是指标的组合，但为什么我们总是有感觉有做不完的报表，我来剖析下，一个企业的业务和产品非常有限，因此本质上，关键的KPI指标是非常有限的，公司无论哪个层级的指标或报表都是幻化出来各种变种，对于无穷无尽的报表，我们首先要对于这些报表进行一定的分层：

核心报表：这些报表指标是公司的核心，相对是比较稳定的，由于公司的产品有限，因此这些报表指标不会很多，管理层往往会看这套报表 管理报表：为了完成公司的核心指标，会有一套执行跟踪的报表，这套报表往往是业务管理人员关注的，其数量其实不会很多，表达形式也是比较单一的 个性报表：每个业务人员基于自身理解提出的报表，没有任何规律可言，怎么想怎么来

区别对待

要管理好自己的报表，针对不同性质的报表，要采取不同的策略，千万不要混为一谈，如何区分呢，就要看你自己的业务经验了，如果一张报表点击人员仅限1-2个人，基本是垃圾报表，就归为个性报表，当然不是绝对。

针对核心和管理报表，总是有限的和相对稳定的，曾经我们的系统上承载的报表达到过4000张，我花了大力气梳理过一遍，发现核心的报表仅仅400张，其它都是幻化和变种。对于这类报表，我们采取的策略就是划分业务体系，分门别类，然后全部指标化，总是先有指标，再有报表，然后通过指标的组装形成各种形式的报表，你可能会问，各种报表指标的维度又不一样，你怎么自由组装，但实际上，一个企业的数据通用维度是非常有限的，比如时间，区域，品牌等，超越这些维度的指标更是有限，所谓大势已定，特别例外的特别处理，90%的稳定报表是可以指标化的，也就是可组装的。

报表的指标化是门学问，涉及分类，命名，数据存储和处理等的调整，今天我这里点到为止，有机会再专门谈。有了指标化的东西了，你就有可传承的东西了，指标是任何报表开发人员的操作基本单元，你要致力于完善你的指标体系，而不是致力于去实现一张张报表，你每天开发的报表从原来的应对变成自己知识的传承，多么有成就感的事情。

报表可视化

基础打好了以后，你需要一套可视化的报表指标配置工具，因为你呈现给业务人员的是基于这些指标的组装和不同模式的展现，我其实不太喜欢产品化的报表工具，因为它束缚了我们广大表哥的手脚，报表层面做得漂亮与否，比如多表头、图形啥的，其实关系不大，因为这些功能属于附属角色，有当然好，没有也无所谓，但不能本末倒置，业务人员对于报表追求的永远是更快更准确的数据，当然要搞门面工程是另外一回事。

个人比较喜欢简洁的报表门户，指标是你的资源，用户看到的应该是自己的报表，而不是琳琅满目的各类报表商品的展现，好像很丰富，但没有多大的意义，人家google这么多内容都这么点门户，真正的某个客户需求仅仅是10几张报表，为啥要搞得那么复杂。

个性化要让业务人员自己做主

最后谈个性化报表，其实终极解决办法是开放数据，提供PaaS平台给业务人员，或者叫作自助报表工具啥的，他爱怎么折腾就怎么折腾，当然业务人员的确没能力，你也只能实现，但注意优先级和重要程度跟前面是完全不同的，从大了讲，为个人单独服务的报表是对于企业资源的浪费，在个性化报表中，其实会掺杂着核心指标，注意一定要复用，不要单独再去开发了。

说到这里，你可能还不服气，哪有这么容易，现实要复杂的多。但至少我认为自己从事的通信行业业务算复杂了，应该具有一定的代表性，当初跟业务人员提出这些思路和实践的时候，业务人员是支持的，因为于他们有利。

5、善用技术解决问题

箱子-天外有天 没有谁能真正无敌

不仅仅是业务和数据

报表不仅仅是数据，它涉及数据采集、数据处理，数据展现等系列技术，作为一个表哥，理解业务和数据还不够，你还需要掌握点技术，因为一张报表生成和打开的速度，极大的影响了用户的感知。

可能你已经是专家了，但人家总是跟你抱怨，你的数据是准了，但展现太慢了，能不能提速几天？谈到技术，我们又进入了一个新的领域，你可能会说，能掌握这么多吗？但 务必关注用户体验，解决最后一公里的问题。

从现状入手就做优化

首先，要立足当前的技术环境，去优化现有的系统，其实可优化的空间太多了，前提是如果你真得愿意去深入了解，从大了讲，你需要学习点仓库建模的知识，让数据组织的更合理，复用程度更高，从而运行的更高效，让你的报表基于数据模型出来是一种解决方式，什么，又要学习新的东西？

数据仓库虽然本质上是为决策支持服务的，但报表也是其上的一个应用，现在很多公司的报表都是基于数据仓库的。比如原来只有按月去汇总关联某些表，得到模型，为月报表提供支撑，但你可以搞成按日去汇总形成日模型，从而更好的支撑日报表。

当然，不建模也可以，你可以用大数据技术的理念去解决传统的问题，“大拆小，分而治之”，不用什么大数据技术，现在就能做，比如把一张报表从原来的分地市串行搞成并行，报表出数速度是成倍了提，任务调度依赖做些优化，也可以极大提升报表的生成速度，解决方法不胜枚举，但如果还不行呢？

用大数据技术升级你的引擎

你要与时俱进，学习点大数据技术，我举个例子，供参考，永远没有解决不了的问题，以一个报表系统的演进来说明，仅示例：

（1）  首先全省串行跑数据

（2）  太慢，改成分地市并行跑，能拆就拆吧

（3）  太慢，优化调度，采用依赖算法

（4）  太慢，研究数据模型，提升复用度

（5）  太慢，ORACLE拆中心，分成4个中心一起跑

（6）  太慢，抛弃传统ORACLE，用一体机

（7）  太慢，抛弃ORACLE，用MPP数据库 GBASE

（8）  不满足实时查询，采用HBASE

（9）  无法多维分析，采用IMPALA

（10）无法实时展现，采用流处理IBM STREAM

DT时代，表哥也需要与时俱进，3年之内，我在的企业传统的技术基本都淘汰，大数据技术开始完全替换传统的技术。但掌握这么多技术哪有这么容易，但表哥要做的起码是要跟上时代的步伐，知道哪种技术适用于你，用传统的数据+大数据技术，创造新的应用场景，向着在线化，实时化，可视化发展，让它迸发出新的能量，为企业的发展提供新的动力吧。

结语

大数据时代来了，虽然挑战很多，但给了表哥一个涅槃重生的机会，需要极大的延伸自己的视野。我做报表8年，不算特别资深，但这些感悟是真真切切的，希望对于刚步入表哥行业的朋友，给点方向层面的建议，里面谈了很多，很多思路争议性很大，也很容易受到可落地性的质疑，我学习学习老罗的说法，大家就帮我当成知识和经验的搬运工，不做好坏的评论，仅供大家从另外一个角度去思考报表开发。

作者简介：傅一平（博士）， 毕业于浙江大学，从事电信行业工作，专注于大数据采集、处理、建模、管理、变现及产业等研究。