数据报表系统设计

1.不知道要什么报表

业务系统搭建完毕之后，很多业务方往往不知道需要什么样的报表分析，只凭现有的数据想出来几张报表，有些甚至都称不上报表，只称得上数据统计，背后也没有一套体系化的分析逻辑和运营策略。

2.知道要什么报表但是没有重点/重复/口径不一致

什么报表都想要，甚至有些报表其他系统已经实现了，造成报表繁多没有重点、报表重复、口径不一致等问题，业务人员也不知道什么时候用哪张报表，哪个数据的准确的。

那么到底如何进行报表设计？

1.明确分析目的

最核心的是从“数据思维”转化为“问题思维”。 之所以设计报表，不是为了数据统计，是借助数据分析，针对某个业务主题或业务诉求进行监控和分析，然后通过一系列方法和措施改善它，直到满意。之后，转而解决下一个问题。

所以，思考分析的目的置关重要。我们需要解决监控或解决哪些问题？该采用什么方法来识别、诊断这些问题?

1.结合项目目标： 我们在项目实施之前，双方领导往往已经对项目目标和项目实施范围做了确认，我们可以结合项目目标，以WBS分解原则，将目标逐渐分解细化，细化成为每一个可监控的目标/问题。

例如：本次项目目标是提高客户资产，我们可以通过“渠道获客分析”以及“客户质量”等报表，对这些业务进行监控和分析。

2.结合业务流程/功能模块： 我们也可以通过现有业务流程，去发现业务中存在的问题以及报表分析该解决什么样的问题。这个时候往往需要对整个业务流程进行梳理。这也是《精益数据分析》中提到的，了解当前的创业阶段+商业模式。

例如：现有的销售过程管理是市场经理对客户进行跟进，分为咨询、参观、成交等等各个阶段，但是不透明、不标准、不统一，那么我们可以建立线上化的销售过程管理流程，通过销售过程分析来监控整个销售过程，以及各个阶段的转换率。

3.结合现有报表： 企业往往对于数据分析已经有了一套自己较为完整的体系。那么我们可以基于现有的分析架构和思路去设计，因为已经实践的经验往往比你自己意淫出来的报表更贴合业务。

例如：甲方已经有了xxx报表用来销售上报，只不过是线下人工采集，这个时候我们就可以基于现有的模板进行报表设计。

这个阶段需要输出的：报表主题

2.定义数据指标

理清了分析目的，下一步要定义数据指标，选择希望改进的KPI，通过指标来考量业务。

通常我们会基于报表主题，将报表主题拆分出几方面的数据指标，或者继续进一步拆解。通过分解数据指标制定好指标分析架构。

一个好的数据指标是简单易懂的、是一个比率、是比较性的。详见 《精益数据分析》中常用的5大分析模型

例如：销售过程分析这个主题下，我们可能关注的是销售过程中各个销售阶段的数量、以及各个阶段的转换率。

这个阶段需要输出的：各个报表主题下的分析指标

3.设计呈现形式

有了报表主题及对应的指标，我们要思考以什么形式呈现这些指标，以便用户能够快速地理解、掌握指标以及变化特征。

这里需要考虑的是：谁能看？通过什么条件看？怎么看？

1.谁能看： 这个时候需要设计好权限架构。哪个部门或哪个角色可以看到这张报表，或者可以看到哪些数据。

例如：销售过程分析，总部管理可以看到所有的数据。销售经理只能看到自己的数据。

2.通过什么条件看： 这个时候需要设计好查询条件。常用的条件有：时间、部门、人员、渠道…

例如：时间维度，有些报表是每日实时查看的，有些可能月报表，有些可能是季度报表、年报表。

3.怎么看： 这个时候需要设计好呈现形式。是数据表格还是柱状图、折线图、饼图、漏斗图…

例如：时间维度，有些报表是每日实时查看的，有些可能月报表，有些可能是季度报表、年报表。

这个阶段需要输出的：各个报表原型

4.上线运营监控

设计完成呈现样式之后，就要进行开发测试，最终上线运营监控。

通过监控可以发现报表运行过程中出现的问题或不符合原先预期的内容，及时改进优化，最终建立起持续的数据分析和运营体系。

1.报表数据： 通过报表分析，可以发现现有数据的质量问题。

如通过客户分析，发现很多客户来源是空的，由此进行数据处理和优化。

2.报表逻辑： 通过报表分析，可能会发现原先设定的分析指标由于没有详细到每一个公式，得出的结果并无参考意义，需要进行重新设计。

如准客户率，一开始准客户率=准客户÷重点客户数，这两个没有必然的关系得出结果是10000%，最后改成了准客户数÷线索数。

3.报表样式： 用户往往是使用报表之后，对报表产生更多的想法，这个时候我们就要根据用户使用习惯不断完善我们的报表。

如报表的查询条件，数据指标的间距，表头的冻结等等。

这个阶段需要输出的：持续运营体系。

1.明确分析目的， 不要想着“用户想要看什么”，而是要去想“用户想要解决什么问题”。

不管是基于项目目标还是业务流程还是现有报表，最终都是为了帮助用户解决问题。从问题根源出发，挖掘用户的需求，做好需求调研，做用户真正想要的报表，最终指导决策和运营。

2.定义数据指标， 确保各个数据指标数据来源的真实性/可行性。

即确保能收集/拉去到这些数据，比如销售预测分析，假如预测数据全都是靠一线销售经理按照主观想法去填的，统计出来的预测数据也是仅供参考的。甚至有些数据根本无法拉取。

3.设计呈现形式， 不同的用户对报表的呈现形式要求是不同的。

-高层领导：要求的是简洁明了，直接看到大盘/结果，不需要特别炫酷的页面和结果。

-中层管理：要求的是分析透彻，因为中层不仅要向领导汇报，又要发现问题提出解决方案，安排下属工作。

-一线业务：要求的是全面实用。只需要展示一线业务想要看到的内容，比如每日绩效。及时发现自己的问题，合理安排工作时间和精力，解决问题并提高工作效率。

4.上线运营监控， 报表上线后，需要可以通过埋点/问题日志查看报表使用情况。

例如哪些用户用了，哪些用户没用，用了的用户发现报表有哪些问题，产生了多少业务价值，最终建立起持续的数据分析和运营体系。