30岁女IT月薪3W的背后：从数据报表到数仓、中台，这工具帮了大忙Leo的博客-

大家可能见过女程序员、女IT工程师，但是我今天要讲的这位，肯定和你们看到的都不一样：一位30岁左右的女IT，为了自己的数据梦想，重构企业数据架构的故事，就以第一人称来说吧。

我毕业快6年了，从事的第一份工作是国企的软件的基础开发工作，基本没什么事情，也就是你们所说的铁饭碗，该企业的信息系统，Oracle数据库、ERP等软件都是标配，但是利用率非常低下，3000人的大企业，还靠手动上传数据，竟然还用Excel…

数据不准确的问题先放到一边，领导的决策失效也是非常落后的，我会JAVA，会C语言，SQL更是手到擒来，这让我决定为企业做点什么。

有天老板给我们部门开例会，重点提到了生产部业务的报表问题，“生产部的数据是一堆乱麻，大量的EXCEL、WORD，关键指标也不明晰，看起来费力费神，根本不能从数据层面给我帮助，你们信息部门要想办法啊！”

会后，有的同事说可以用Echarts图表来做，有的说用python来做，还有的说可以用图表编辑器转换来做，大家各抒己见，最后，部门里的所有人都望向了我，在这之间，我就已经搜索过数据，图表，展示有关的词汇，突然一个词汇映入了我的眼帘——BI，能做报表的BI。

这个比较传统的IT部门，技术却不传统，用了BI之后，一定会大有所为的。不过大家有几个问题：

• IT系统自带报表功能，为什么还要额外采购BI？
• 报表和BI都能做数据分析，区别在哪里？
• 加班加点做了那么多表，为什么还不满足老板需求？BI就能满足吗？

1、为什么要BI？

一般企业的报表模式是这样的：业务提出需求，IT通过SQL从数据库里面取数，然后根据业务的需求做出报表，如果业务不满意，那IT又要重做，这之间的时间间隔是非常久的，效率太低了。

Oracle + Excel + PPT的数据分析汇报。做过此项工作的人一定懂数据源变了是什么后果。十几万的数据通过SQL从数据库导出，通过Excel透视表、函数计算应用指标，以及同期环期值，再通过Excel的图表功能做图形化展示，想想就太难了。

而BI恰好可以完美解决这个问题，因为无论是ETL，还是OLAP分析的能力，都是别的不具备的。

至于什么是BI，大家应该都不陌生了，没有什么高大上的概念，就是一个数据分析平台，当然，这个数据分析平台不是说建就建的，一个性能良好的数据仓库是它的前提，为什么要有数据仓库呢？

因为如果要产生真正有意义的决策报表，数据分析的维度得非常多，但要从数据库里直接抽取数据分析的话，会非常非常慢，所以需要一个数据仓库，里面存在着很多数据模型，分析的效率会大大提高，数据湖、数据集市也是如此。

2、BI与报表的区别

首先，不是所有的BI都可以做报表，这点下面会谈到，BI包含了报表，而且BI是报表发展的趋势。

企业报表是一件大事，也是一件比较困难的事，做报表简单，但是做好报表就很难。同样是做报表，Excel不香吗？python自动化不香吗？在BI面前，都不香。

插入列、编写公式、做数据透视表、VLOOKUP，相信就算是熟悉Excel的人也需要20到25分钟，而且很容易因为疏忽而造成错误。如此循环往复，效率低下并且出错率高。

python自动化做报表就暂时先不提了，最简单最伟大的语言，我个人觉得名不符实。

这才是BI报表

3、领导想要什么样的BI报表？

其实一开始潜心做ETL和开发的我，对BI只是略懂。也用过BO、Cognos，由于开发模式不适应、人员用不惯，再加上没有一个完整的服务体系。所以这次目标很明确，急需上手简单，维护要少，能快速反应数据结果的BI。

结果我们选择了FineBI，一款基于浏览器的敏捷BI，既能做报表，也可以充当大数据平台使用，相比于SQL、代码与Excel人工计算，封装好的ETL功能更容易上手。

Excel的数据存储量有限，而FineBI很好的解决了这个问题，因为是预先从cube里加载好数据，而不是直接从数据库取数，这也就决定了它可以对亿万数据实时展现。

从报表角度，FineBI使技术人员脱离不断开发报表的过程。可以让业务人员自主地去拖拉拽报表，业务人员可以在他需要数据的时候，按照他想要的一些逻辑去拖拉拽。

有了BI工具之后，IT的作用已经不局限于取数了，企业的数据将由IT全面管控。IT只要做好基础表，做核心模版，业务在核心模版的基础上做简单分析就行了。

IT为业务搭建大部分分析基础模块，以业务包的形式存于工具里面，业务只是在IT做好的FineBI模版基础上进行调整、分析，用自带的ETL功能，执行个性化的字段选择、切换指标、排序、过滤等操作，最后可以生成可视化报告。

最后，它还可以做成领导喜欢的可视化驾驶舱，也可以与钉钉企业微信等集成，随时随地查看报表。

4、总结

因为BI，我还参与数据中台建设、数仓建设、数据模型搭建，从数据的应用者逐渐的转变为数据的建设者，在此期间还应充分应用的FineBI的功能，将模型加载做自助分析使用，加快了自己分析模型的效率。自己已经算是一个真正意义上的数据人了，月薪也是让自己很满意，接近3W了。

虽然BI很强，但没有一项东西是万能的，还是得靠自己不断学习！

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