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。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。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
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。
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。
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。2. 报名即可免费试用数据集成平台FineDataLink
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