在“互聯網+”的時代，以實體為基礎、輔助電商與物流已經成為了零售行業“數字化轉型”的必經之路。轉型帶來的數據激增不僅給數據人員帶來了報表制作與維護壓力，也給業務人員帶來了數據分析思維的新要求，彼此間的協作度要求也在增加。

山東燕喜堂數據團隊就遇到了需求難量化、協作效率低、報表運維難的問題，那他們是如何解決這些問題，從而提高工作效率的呢？讓我們一起看看吧～

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公司簡介

山東燕喜堂醫藥連鎖有限公司是煙威地區醫藥連鎖行業領軍企業，搶抓“互聯網+”戰略機遇，線上線下互通互聯，依托眾多的實體藥店建立“藥急送”O2O平臺，業務范圍涵蓋零售連鎖以及批發配送于一體，正在開啟屬于自己的醫療健康新時代。

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項目背景

在近年數字化建設過程中，燕喜堂攜手帆軟決策系統取得階段性成果，但還遇到了一些棘手問題：

需求難量化：數據需求數量劇增，被動處理，難以量化
協作效率低：業務提出的需求多分散、重復，不成模塊。報表與指標之間缺乏對應關系，當指標異常需要報表支撐時，無法快速定位報表
報表運維難：底層數據集更新后，不便定位使用該數據集的所有報表進行統一更新

那么，燕喜堂數據團隊的周工是如何應對這些問題，更好地讓數據賦能業務的呢？

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解決方案

一、集中記錄需求，看板量化工作

（1）問題：

缺少量化：工作中常常是被動接收、處理需求，定期匯報工作時缺少量化數據，需要自己整理總結，嚴重影響工作效率。
容易遺漏：隨著數據化建設深入，數據需求急劇增多，需求往往是多線程并行，缺少統一記錄平臺，容易遺漏，也不利于制定工作計劃。

（2）解決過程

將數知鳥與FR集成后，查看報表的同時可及時反饋需求。這些數據需求統一流轉至數知鳥，進行部門內的需求分配與排期，方便需求處理工作的開展。

需求的分配與排期

每天一早都會接收待辦需求的通知，也方便進行日常工作規劃。

每日待辦提醒

統一整理讓需求得以量化，在定期匯報工作情況時，我們會根據數知鳥看板中的統計數據進行匯報。

看板統計

（3）實現價值

避免被動處理需求，轉為主動規劃需求處理的工作安排，并做出記錄，不僅提升了日常工作效率，還節省了準備匯報材料的時間，提升了階段性工作效率。

二、腦圖協作理清需求，模塊化制作報表

（1）問題

業務遇到問題時會零散地找數據人員提報表需求，提出來的報表需求較為分散、易重復、不成體系，導致報表實用性較低。

（2）解決過程

我們定好新報表專題后，會組織專題涉及的所有人員開會。在會議上進行頭腦風暴，用腦圖整理報表制作框架，并給每個模塊指定相關負責人。

頭腦風暴確定報表框架

會后，我們會私下聯系具體負責人對接模塊細節，在腦圖中協作填寫相關指標、實時更新。

對接負責人完善模塊細節

整張腦圖完成后，所有相關人員需要確認有無疏漏或改進點，確認完成后，即可根據腦圖開始報表的開發。

（3）實現價值

用腦圖梳理業務板塊，一方面方便業務與數據部門就報表需求達成共識，避免反復溝通，降低返工率；另一方面，數據人員提高了對業務的了解程度，方便數據人員高效開發報表。

同時，模塊化制作報表，一方面將報表開發從零散需求整合為項目需求，提高數據部門工作的價值、增加數據部門工作的主動性；另一方面借助報表沉淀數據分析思路，便于業務自主查看，同時減少重復報表的開發。

三、腦圖助力業務分析，指標異常歸因數據

（1）問題

公司業務人員的思維方式仍然偏向傳統思維，但是指標和數據之間的聯系對業務的數據分析能力提出了更高的要求。許多業務在和領導匯報，領導問及指標異常產生的原因時，無法歸因于具體數據。

因此數據部門和業務部門之間如何形成統一的分析思路，如何將分析思路沉淀下來，不斷迭代、不斷提升，是急需解決的一個難題。

（2）解決過程

數據團隊從指標著手，使用腦圖梳理對應指標產生不同變化的原因，及其對應的報表名稱。

指標分析思路

將該腦圖鏈接在指標透明報表中，業務需要查詢時，點擊指標名稱即可看到指標涉及的完整分析思路。

指標鏈接腦圖

注：數知鳥近期增加報表關聯腦圖功能，可直接關聯。

（3）實現價值

以往需要花費大量時間給業務人員進行數據思維的培訓，培訓效果卻因人而異。

提供腦圖分析后，一方面極大減輕了數據部門的培訓壓力；另一方面，有利于塑造業務部門的數據分析思維，提升業務的自主分析能力。

四、報表關聯數據庫表，及時定位數據更新地點

（1）問題

為了及時更新報表數據，減少重復報表的開發，數據部門之前一直用Excel記錄報表對應的底層數據集。但這個方式不滿足部門內多人同時使用，一有變動就需要相互傳輸。一方面文件有丟失風險，另一方面也可能因為修改不及時影響后續使用。

（2）解決過程

數知鳥中有報表關聯指標功能，而我們認為這個功能可以靈活使用，解決一直困擾我們的問題：如何標注報表使用的底層數據庫表。

我們在數知鳥內填寫指標的地方，填上了數據庫表名稱，即將報表與底層數據庫表進行關聯。

搜索底層數據庫表使用地點（報表名稱）

這樣可以將關聯信息在數知鳥內實時保存、團隊共享，解決Excel文件不便協作使用的問題。

（3）實現價值

關聯報表和底層數據庫表，對于數據團隊而言，提供實時共享的地方，方便數據信息的復用和報表后續的運維。目前報表總數四百張，去重后日使用報表數達一百張左右，日使用率超過25%，有效提高了報表使用率。

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總結與展望

工作中總會遇到許多許多的難題，選擇使用數知鳥的初衷就是為了解決指標與報表的對應關系的問題，使用過程中慢慢的發現了許多有用的功能，對于工作效率的改進，主要集中在三個方面：

需求協同：在與FR系統集成后，在看報表的同時，可以隨時反饋需求，并且從需求發起到需求處理完成的整個過程都是透明可見，降低了20%的溝通協調成本。

數據分析思維沉淀：通過指標與報表的關聯、指標與腦圖的關聯、腦圖邏輯的梳理，把業務和數據人員拉到了同一個平臺，共同來為公司沉淀一套完整的數據分析模型，并且可以不斷迭代更新，形成一套數據分析的知識庫。

FR數據集管理：把數據集對應的底層表，按照指標的模式進行管理，當有數據異動的時候，可以即時定位對應的報表，對于后期的運維效率提高70%。

福利
目前，已經有3000+企業通過數知鳥平臺獲得更便捷的需求管理體驗，如果你也想提高需求管理水平，評論并私信“數知鳥”就能免費使用了！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的听说，他用报表关联数据库表，运维效率提升70%？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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