2020年领导最满意的可视化工具！分分钟做好数据报表吊打python

　　原标题：2020年领导最满意的可视化工具！分分钟做好数据报表，吊打python

　　2020年刚刚接手公司管理工作的时候，我就有个想法：把财务部门变成公司的数据中心。

　　我发现，财务部门汇集了几乎公司内外所有的数据：每项业务活动只要涉及到money的进出，都会在财务账上留下记录。如果把这一些数据汇总起来，就会比较清楚的知道公司整体的运营情况，

　　因此就有了建立财务数据中心的想法，请注意，这个财务数据中心远远不同于以往的Excel和ERP等数据库和普通报表，具体是什么？我们往下看。

　　可能很多初学者会有这样的经历：在看完一份财务数据分析的报表之后，脑中除了一行行的数字，别的什么都记不得。此时，我们需通过构建一个分析框架，将复杂的财务数据拆分并重新罗列和归集到一个特定框架中，从而让我们分析企业。

　　很多小公司的财务数据量不大，所以基本上Excel就能解决，但是这是非常不合理的做法，因为财务报表的来源复杂，没有专门的数据库管理，都靠手动的话迟早会让人崩溃。

　　所以企业一定要有属于自身个人的财务数据软件，自己开发也好，商用的也罢，这是一个企业想要做大最基础的东西。

　　很多人会问，有了数据库了，为什么还要数据仓库呢？其实这是两个完全不同的概念。

　　企业需要数据中心的最终意义是什么？肯定是要做多元化的分析，不然存在那里每年就为了付数据库的钱？

　　数据库就是一个装数据的柜子，你在需要数据的时候能从里面查找到，企业的所有数据都在里面，所以你现在知道为啥删库跑路这么严重了吧？

　　而数据仓库的核心意义在于数据分析：所需数据维度太多时，从数据库调用非常麻烦，于是必须得建立一个不同的数据处理中心，以满足实时化和自动化决策需求。

　　按照过程，一般的数据是由交易型数据库转移至分析型数据库，清洗整理后在数据仓库加载，最后转移至数据集市供用户使用。

　　“举头望明月，低头做报表” 的时候，想必企业中的很多部门都因为报表而忙得不可开交吧。相较于传统密密麻麻的表格汇报形式，图表却能够将数据真正直接可视化，更加直观地呈现数据的业务状况。

　　我们所见过许多眼花缭乱的可视化，大部分是用华丽的视效堆叠起来博人眼球，然而经不起业务价值的推敲，而且还会浪费分析人的很多时间，有时候不得不加班加点。

　　很多人做可视化就先考虑Excel，确实，Excel能做可视化，但是做出如下的效果，需要写各种函数，熟悉的人都要用到一小时以上，95%的人Excel要做成这样基本上不太可能。

　　而如果能够掌握一些专业的可视化工具，起码能够减少一半的上班时间和重复量，比如FineBI、python、tableau等，这些都属于数据分析工具中更适合新手的可视化帮手。

　　比如，FineBI对于数据的图表设置相对来说最简单，进行数据字段的拽拖即可，同时还有一些数据的查询操作等，也是只需要拖拽空间即可。

　　不同模块用到的数据源是不同的，为了方便，我把几个模块常用的数据模型化，放在一张表里面，我做分析的时候，调整一下几个模块的数据就OK了。

　　如果数据洗不干净或者没法打散，后边的一切分析工作都免谈。如何将缺失行列信息或遗漏信息的数据清洗成标准格式是重中之重

　　正如真正负责集团业务财务数据建模和整合的都是在集团层面，每个可视化报告的数据源权限，报告权限都是谁能拥有，解决这一个问题需要的时间比想象更长

　　企业数据质量不一，来源不同应该是老大难问题了，FineBI支持丰富的数据源链接，多种数据整合毫无压力。

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