我在上星期就已经拿到议程，议程前面后面都会有一些非常有名的专家学者领导讲话发言，他们是前辈、老师，而我在IT领域是新人。但是我大学没毕业就已经在帆软软件工作了有八年了。今天时间有限，所以我就把基本内容过一下。基本上把我在帆软或者数据分析这个行业八年里的所见所闻给大家毫无保留的分享一下。讲的不好，请大家多多包涵。

 

　　《激荡三十年》、《大败局》这两本书对我启发是非常大的，其中有很多中国企业发展的一些干货，如果有想创业的可以借鉴这两本书。还有一个书是《浪潮之颠》，但是80%是描绘国外的进程，国内的只到BAT。我的主题共有两个部分：首先是简单描述一下数据可视化的发展历程，其次是结合案例，从银行、互联网等阐述一些我们的解决方案。

 

　　数据可视化的发展经历了先计算机时代、计算机读表时间、大数据时代的发展历程。计算机时代，中国最有名的代表先驱者陈正祥，他是地理学家，所以他擅长用地图说话。他说有些长篇大论说不清楚的现象，用地图表示却一目了然。陈先生用两张地图表现，唐代诗人在黄河流域，而宋代诗人主要在长江流域。为什么会这样？就是因为北方战乱以及南方经济条件好一些，所以导致诗人大规模的往南方迁移，这是中国最早的可视化的经典案例。

 

　　随着计算机的兴起，人们对于数据的可求度越来越高。我列出的这些指标全部是帆软在数据可视化分析行业这么多年遇到的问题。一个是水晶报表。随着C++的发展，它有一个明显软肋是条带状的。中国的复杂程度远大于国外，所以水晶报表被BO收购了，BO被SAP收购。那么用友报表优化了水晶报表的不足，可以制作复杂报表，但是有一点明显的软肋，用用友报表开发企业报表系统，肯定要写代码。直到1999年，从美国贝尔实验室出来开发出来了思达报表。但是也不知道为什么，这个公司核心人员流动频率非常大，这个公司至今的规模还没有完全做出来。在2001年，有一个非常了不起的人，是清华大学也是国际数学竞赛第三名的获得者创建了润乾报表，可以解决中国复杂式报表也可以不用写代码，这个市场达到了三千万的级别。帆软报表依托于南京大学研发力量，创新性的利用中国式填报解决中国式填报需求，更符合中国报表企业的需要。我们在去年第一次把中国报表市场这样一个企业带到了产品销售过亿的规模。

 

　　计算机读表时代衍生出两种可视化分支。一个是即席报表，一个是OLAP。其实很多报表工具厂商都带有这样的小功能，但是用的却很少。因为一般即席报表由公司业务人员提出来，他们更习惯通过EXCEL导数据。即使企业采购了报表软件，并且带有一些即席报表功能，是没有人用的。国外最典型的代表就是IBM的Cognos。国内的广州和上海的两家公司，广州的被收购了，上海这个公司也非常了不起，在四年前我觉得他是中国整个数据分析领域里非常棒的，因为上海的这家公司产品也比较独特，最多可以支持255个维度以及1024个度量，这个产品就非常强大了。以前我经常看他们的官网，这两年更新很少，去年的时候关掉了，这个也比较遗憾。

 

　　计算机读图时代，主要分为三个特征，一个以图表功能模块为主的报表软件。当然解决的就是一些最基本的图表需求，比如说常用的用柱状图统计排名、用组合图考虑全局的变化。另外一种就是独立图表插件，随着H5风靡，大家对图表要求越来越高。Java时代，用的是Jfreechart。Flash时代用的是fusioncharts。H5时代就是Echarts，还有一个就是highcharts。

 

　　大数据时代有两个特征，一个是技术变革应对数据量大。如果以前数据是在长江中航行，那么现在就是在大海中航行。现在大数据来临，传统小数据逐渐演化为传统小数据+现代大记录。结构化数据分为结构化数据、非结构化数据，现在做库存分析、舆情分析时，已经把非结构化数据加入到这个很重要的指标当中来了。大数据时代不仅仅是数据量大、数据结构比较复杂，另外带来的是管理样式多样性。这点怎么解释？大数据时代如果还是采用之前金字塔式的中央集权管理，势必会造成大数据时代，那这时候怎么办？下放一定的权限给到业务部门，让业务部门通过很简单的工具去做出他们自己想要的模板、分析报表、业务分析报告，于是更多的中层有了决策权。另外，随着管理样式的多样性，数据可视化部门从单一信息部门变成信息规划、业务部门共同承担的作用。

 

　　我们购买了Gartner的服务，我们2015年这个报告当中和今年相比有完全不一样的变化。第一象限的产品特征，都有一个非常显着的特征，操作非常简单，底层不需要构建很复杂的模型，前端定位是让企业业务部门人去用的。所以在大数据时代，他们得到了第一个提出BI概念Gartner这样一个报告。如果满足我上述说的情况，业务部门人有自己去制作分析报告这样的驱动的话，我建议Tapleau。我们有很多客户的使用案例，名字叫FineBI。4.0版已经发布了，大概会有一百个城市，每个城市我们都走一遍，争取让更多人利用FineBI这个功能做到自主分析。国外的工具非常好，但是费用非常贵。

 

　　现在很多人就会问了，两年过后、十年过后会处于什么时代？这个不好回答。因为现在很多企业离不开报表工具，大数据技术是趋势，业务部门的自主分析是趋势，但是我现在没有办法哪个时代去取代哪个时代。长期来看，至少十年我认为他们是并存的。我想给大家提供四点建议，希望降低企业对于BI商业投入的成本。

 

　　一是不要只考虑为中高层服务。很多企业花了大价钱只给最高管理层做领导的驾驶舱，看起来高富帅，最后是假大空。谁都不能保证数据是正确的。二是除了互联网企业以外，我觉得现在是这样，未来五年也应该是这样。除了互联网企业以外不要指望人人都是分析师。因为企业80%的人都希望成为报表或者分析的查看者而不是创作者。因为做报表很头疼，看报表每个人都喜欢看。所以我认为踏踏实实做好当下工作，要比每天梦想着改变世界要好。当然了，这里纯创意的公司例外。三是不要买工具贪大贪全，特别是国产。中国的智慧城市环境，国外开源，任我翻译，国内同行，任我侵权。产品偏移和功能多的奥妙就在于此。四是管理数据化只为了管控管理系统为基层员工提供服务更加重要，这个也是信息化通病。比如很多公司上CRM就是为了盯着销售，让数据化为员工服务，让员工循数工作。

 

　　关于帆软。总结一句话，我们是一群平均年龄只有27岁的年轻人，创造了一款每天有100万人使用的产品。公司的产品，一个是FineReport。另外一个产品就是FineBI。主要应对的就是大数据报表、大数据分析以及经常看到的管理驾驶舱。

 

　　医药行业的一个解决方案。不管是生产性医药企业还是流动性医药企业都可以通过我们的产品对于数据价值链进行梳理，可以进行财务、资金、产品、物流质量等管控。能源化工行业解决方案。能源化工经常做的报表，中国最大的民营石化民营化工，他们利用我们的产品搭建自己的采购管理系统，降低了5.3亿人民币。地产行业的解决方案。地产行业我们主要做的就是一些主数据、精准营销、门户一体化、地产楼盘分析、库存分析、地产公司的老总经常看的一些核心驾驶舱。已经完全变成Pad开会模式，老板开会非常简单，拿着pad或者手机可以分别找分管领导对话。银行业的解决方案。银行这边主要是做极小管理、股权管理、股权分析等等，固定类的报表。我们更加致力于做业务人员自主取数、自主分析。

 

　　对于互联网公司竞争来讲是非常具有时效性、非常激烈的。互联网对于业务人员自主分析的需求要比传统企业强很多，因为时效性很强，所以他们都是由业务部门人提，制作，产品留存率、用户画像、用户模型。从前年我们开始搭建自己的生态，在去年年底，帆软想用自己的利润回馈给那些真正向往知识的人，而不是引导社会把自己的闲散资金投入网络。所以我们尽可能做生态，鼓励对技术有爱好有冲动的人真正做有利于社会的事情。

 

　　我们的种子客户在我们最困难的时候送我们这样一句话，“艺术的大道上荆棘丛生，常人望而却步，只有意志坚强的人例外”。送给大家，谢谢大家！