我曾经做过五年的报表开发和报表制作，一共做了1000+份报表。虽然现在不做了，但是对报道很有感觉。今天就来说说报表的一些关键问题和解决方法。
经常有人问我，我做工作表很多年了，还是不明白什么才是最重要的？漂亮？商业导向？其实不是，数据质量是报表的生命线。
任何企业的报表发展到一定阶段后，都会出现一系列无法使用的问题，包括报表体系混乱、报表口径不一致、报表口径不透明、报表冗余增加等等。报表系统是典型的熵增系统。
随着语句越来越多，越来越复杂，语句的边际效应越来越低。有一个典型的二八现象，就是20%的报表满足了80%的需求，真实情况比这还要严重。
一般公司的报表之所以没有什么大问题，往往是以大量血泪报给大哥为代价的。很多人已经耗尽了职业生涯，但大部分都在弥补数据管理不完善的窟窿。
什么是不完善的数据管理？
比如公司不知道谁是报表系统的管理者，报表的分类就会很乱，报表的使用门槛就会变得很高。
公司可以躺着什么都不做。报表的混乱大部分时候会把公司搞死，但是会影响公司的运营。所以要想自救，我表哥一般都要先站出来，主动推动数据管理项目的实施。
我给你讲个笑话。如果你从来不在IT系统运维上出事，公司可能会觉得理所当然，对你的重视程度甚至可能会下降。有一天，你受不了了，突然跑出去跟公司说，我要钱，提高运维自动化水平。可能公司还是不太认可吧。不好吗？
事实上，报告会陷入这样的困境。一个完整的报表应用不仅仅是设计报表模板和发布报表应用，还包括管理报表应用，例如:
控制用户对模板的访问权限，数据库服务器的更改，报表服务器中的数据连接需要同步创建，应该管理计划任务，实时监控用户对报表的访问。让我们来谈谈报告治理的几个主要元素。
1.整理报告系统
整个公司的股票报表系统往往非常庞大，很难一气呵成的整理出来。因此，有必要限制治理的业务范围。比如我们以前有市场运行、数据业务等10类报表。这次我们选择了公司最关注的市场运营下的流量运营报告作为试点治理对象，如下图所示:
为了进一步缩小范围，还需要对当前股票的流量经营分析报告的点击量进行分析，将没有访问或访问极低的报告下线，以减少后续的排序工作量，如下图所示:
在了解业务的基础上，可以抽象总结出符合实际业务的分类体系。如下图所示，我们将报表分为三类:综合分析、产品分析、专题分析。综合分析侧重于基本面，只留基础分析维度，产品分析和专项分析侧重于业务某个角度的深入分析。
它必须比商业更进一步。虽然不能说比业务更能理解业务，但其逻辑一般更严谨一点，所以理所当然要梳理一下报表体系。
现在有一个ITBP的说法，就是高级到业务部门，我觉得很好。
2.完善基准指标
要解决报表的一致性问题，核心是指标体系的标准化。因此，有必要对报表所包含的指标特征进行梳理、归纳和总结，提炼出共性数据指标，设立基准指标，即共性指标。
当然，还有大量的个别报表是存量报表中难以标准化的指标。这个可以保留，但是需要和常用指标分开管理。不可能搞一刀切。下图是整理指标的示意图:
3.重组报告系统。
由于历史原因，大量的股票报表往往不遵循开发规范，比如绕开数据仓库模型，直接从源表汇总，这些都为报表数据的不一致埋下了祸根。
如果底层模型不一致，即使技术口径和业务口径完全一致，最终也可能导致不一致，因为不同底层模型的生成逻辑可能不一样。
下图说明了流量管理报告所依赖的数据仓库的统一模型。模型表设计不好可以改，但是违反规则就不行了。这是需要遵循的原则。
4.完善语句描述。
为了避免业务部门对相同指标理解的模糊，达到数据可理解、可追溯的目的，还需要完善报表的业务和技术元数据，提高报表指标的透明度。
首先从需求模板中获取报表需求描述、维度指标的业务维度等业务元数据，带入元数据平台，让报表用户了解报表的背景、业务规则、业务维度等。
二是分析数据仓库的表结构和应用日志，获取与报表相关的技术元数据，纳入元数据平台，提供谱系分析和影响分析，使报表数据可追溯。这种方法其实很落后。
效果如下图所示:
5.重构开发过程
报告管理不是一种简单的销售。这次你完成了管理。如果没有相关的管理标准，可能几年后又回到老样子，所以你一定要加强操作。
比如一开始我们制定了一个基于全球标准指标的报表开发流程，如下图所示，确保新的报表能够遵循标准化的规范。
当然，这个开发过程对业务端和报表端都提出了很高的要求，包括如何快速确定是否可以通过标准化的指标来实现，指标如果只满足部分要求如何处理，维度错位如何处理，业务端如果等不及如何处理。
报表标准化的同时，必然会降低灵活性，甚至降低一开始的效率，这也是一个代价。而采取FineReport等专业的报表管理工具，可以一举两得。
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摘要
报表管理的每一项都极具挑战性。很多人来找你谈报表管理。很多时候他们不知道自己不知道，做了才发现巨坑。
最终你会发现，数据治理最大的问题不是方法论，而是你能不能结合自己企业的实际情况，走一条可行的路，并带来可感知的商业价值。但是，你能依靠的可靠资源往往是有限的，这真的太难了。
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