当“降本增效”从口号转变为关乎生存的硬性指标从事企业应用的 ToB 软件厂商对此感受尤为深刻项目预算持续收紧、客户决策周期不断拉长、同质化竞争日益激烈……市场的“寒意”已精准传导至 ToB 软件的每一个从业者身上生存压力之下“降本”也成为 ToB 软件的必然选择常规的降本路径最先想到的就是优化岗位与调整薪酬然而ToB 软件还有一条容易被忽视却切实可行的降本路径—缩减报表任务相关的成本报表是大多数应用项目中无处不在却常被轻视的一环相较于服务器、数据库等核心基础设施“显性”的大额采购报表工具的成本看起来并不算太高面对核心架构与功能开发报表开发也常被视为“边缘”业务因此在企业决策时无论是采购成本还是开发成本都极易被管理层忽视然而报表的成本绝非表面那般温顺其综合成本犹如海面下隐藏的冰山悄然成为项目利润的“吞噬者”在当前的经济寒潮中这一长期被低估的“隐性成本”更是成为了企业生存必须正视的严峻挑战该如何解决解决这双重成本高企的问题呢润乾报表这名行业老兵从如下几个方面给出几条务实的路径真金白银的采购成本一万一套这个几乎是全网最低价了当然光是价格低并没有意义要算价格最低还有免费的开源软件呢但报表领域是个奇特的存在开源报表功能大都较差稍微复杂一些的报表都做不了结果总拥有成本反而更高润乾报表价格优惠功能也毫无缩水一万的最低版本已经相当于同类产品售价几万、十几万的高端企业版功能了以往还可以把报表工具的成本转嫁给甲方那贵点也无妨但现在的经济形势甲方预算也在收紧无力承担过高的工具成本而且很多时候僧多粥少市场竞争激烈软件企业经常要向甲方承诺解决一切关联任务的费用在这种情况下报表工具的成本控制就变得尤为关键有了润乾报表这样一万一套低价又高质量的方案上述顾虑便迎刃而解三万随便用除了单套的低价模式外润乾报表还有开发工具模式目前报表工具普遍采用类似数据库的商业模式即根据服务器装机量进行授权收费也就是上面说的按套收费报表每部署到一台服务器就需要购买一份 license有时候既使单套售价还能接受但如果某个项目装机量较大或者企业的项目相对多一些加起来也仍然是一笔不小的开销为此润乾报表还有开发工具模式帮助企业省钱按传统的装机量采购的模式每个项目、每台服务器都需要采购但润乾的工具模式采购只需要三万采购开发工具就可以做出的报表就可以随意分发到任意项目任意节点永久免费使用了一年三万就可以整个企业所有项目随便用对于软件公司来说这也就相当于用一个工程师一个月的成本组建了一个属于自己的报表研发部再也不用为激增的成本担忧了附送开源 BI报表 BI 不分家数据项目中除了固定报表外经常还会涉及到 BI 业务但现在的大多数商用 BI 都是独立报价的而且价格比报表工具还要贵出数量级动辄几十万这与“降本”的初衷显然是矛盾的导致许多软件厂商望而却步润乾报表则直接赠送 BI虽然免费附送功能却一点都不含糊拖拽 / 钻取 / 旋转 / 图形以及至门户 / 大屏该有的全有而且全中文开源界面对开发团队特别友好很容易集成进自己项目中。风格上相对朴素简明需要更多炫酷效果时也可以自己进行个性化改造从单套到多节点多项目模式再到 BI全部是实打实的高质低价在和合作伙伴共同成功的路上真正的为他们节省成本润乾为什么可以做到低价高质呢是因为采用了互联网营销模式就是把报表工具像 3C 电器一样价格透明后挂到网上销售了省去了很多中间环节带来的销售成本用户花的每一分钱都会换成产品的功能当然这也会有些“缺点”比如无法提供现场演示和 POC 以及定制培训了用户要通过文档视频学习以及只能远程获取支持服务合同模板也是制式的无法支持专门定制的条款特别地不再有企业软件销售过程中的价格保护机制了不过无论如何省钱是硬道理更贴身的个性化服务固然是好事但都是有成本的高效开发节省人员成本解决了采购的成本问题更艰巨的挑战才刚刚开始更大的成本隐患往往在于开发与维护过程中持续消耗的人员成本首先要解决复杂报表开发效率问题市面上的报表工具很多宣称能应对“中国式复杂报表”但 DEMO 时并不会涉及复杂例子而只是演示酷炫的外观只有实际用到细节之后才会发现功能的良莠不齐和效率的天差地别高效的工具可以在几小时内就能完成一张复杂报表而能力不足的工具则可能耗费数天且效果勉强有些甚至根本就做不出来比如前面提到的开源报表工具做不了就得先补全功能或者是纯手工来做报表这种效率差距在单个报表上或许不明显但常年累月、成百上千张报表叠加下来所消耗的人工成本将是天文数字若不幸选用了低效工具企业便会在不知不觉中陷入“人工填坑”的泥潭这种隐性损耗对利润的侵蚀是缓慢而致命的而用润乾报表则完全没有这方面的担忧润乾报表深耕报表领域二十余年始终以技术创新引领行业发展业界熟知的“中国式复杂报表”这一概念正是润乾早期在深入解构各类高难度报表后率先提出并攻克的其核心技术“非线性报表模型”至今仍是处理复杂报表的标准方案润乾报表功能全面且细节完善这源于其经历过成千上万个项目的历练积累了广泛的用户需求与特殊细节经验并已将这些都融入其功能体系之中比如常见的多源分片不规则分组跨行组运算润乾可以轻松制作很多细节润乾也做的很好比如各种特殊的同值合并比如报表插入到 word 报告中有了高效的模型全面的功能和完善的细节做支撑润乾报表才可以正真为用户提升开发效率节省人工成本事实上国内的报表工具在复杂报表能力和功能完善度上能和润乾旗鼓相当的只有一家但价格却相差一个数量级而其它的则功能差距不小价格却不低那么润乾报表在技术上就没有缺点吗也有的首先是网间传说的润乾报表对初学者上手门槛高问题润乾报表的定位是面向熟手的高效工具这对新手可能确实不太友好初次学习会稍微吃力一些比如写表达式有些工具 and 和 or 这样的输入都会弹出对话框来选不需要手动输入对于新手学习就很友好尤其技术基础差的润乾报表则很少提供这类引导操作对话框它更提倡手写表达式需要多去理解函数才行新手上手难度就大一些但对于熟手来说这反而更简单了省去了一个个对话框就是变相的提升效率了而新手到熟手顶多需要一周时间不过既使这一点并不明显的不足也已经成为历史润乾报表新近发布的版本引入 AI 技术直接支持用自然语言输入表达式了比如输入小于 0 红色粗体 否则 黑色报表工具会自动把它解析成表达式填入条件格式这比用对话框更简单也更快捷另外润乾报表的自带的统计图不够美观这也是常常被用户诟病的地方这确是事实。不过润乾报表已经内置了 Echarts 统计图操作上虽不如自带统计图简单但是图形种类更全面也更美观了而且还支持 Echarts 统计图的导出和打印应对没完没了的持续投入许多项目实施者都有过这样的切身体会即便引入了功能齐全的报表工具开发工作却依然像一个填不满的“人力黑洞”——老报表需不断调整新需求接踵而至即使项目已交付上线持续的维护、修改与优化仍在不断占用团队宝贵的人力与时间这种“没完没了”的人工投入往往是报表环节中最隐蔽、也最顽固的利润侵蚀点而且还严重影响收款进度给本就紧张的现金流雪上加霜用 BI 把任务转移给用户报表没完没了确实是一个无法规避的事实报表的业务稳定性本身就差在统计分析过程中总会催生出新的、更合理的需求那就需要修改或者做新的才可以但这并不代表人员成本就要没完没了的投入前面说过很多任务其实可以让用户通过 BI 自助报表自己完成而且用户也是愿意的因为更灵活响应更快不必什么都去找厂商技术人员反而能获得更好的用户体验但很多项目用不起 BI 工具那这部分本可由用户自行完成的灵活分析工作就不得不转回厂商的技术团队形成了持续性的、被动性的人工成本“出血点”有了润乾报表附送的 BI就可以把灵活的自助报表部分交给用户自己去做了原本需要持续投入的人力成本就释放出来了数据准备层释放高级资源当然自助报表只能解决一部分问题更多的复杂报表还需要工程师来开发而这里有很多任务都是数据准备相关的现代报表背后的数据准备已不再是简单的 SQL 查询大数据量、多数据源、跨库计算、过程式处理成为常态往往需要编写复杂的嵌套 SQL、存储过程甚至调用 Java 等高级语言进行对接与加工这些工作耗时费力而且技术门槛高、通常需要高级工程师介入然而绝大多数报表工具并未提供有效的数据准备解决方案这迫使软件厂商必须持续投入最昂贵的高级人力资源来完成本不属于前端报表展示的“脏活累活”导致成本结构严重失衡润乾很早就注意到了数据准备会耗费了大量人工成本的问题所以专门开发了数据准备的工具在原先报表的基础上集成了集算器 SPL 引擎实现了工具化的报表数据准备层SPL 比复杂 SQL 和存储过程以及 JAVA 的开发都要简单 也只有比这些简单才不用去占用高级工程师去写大段的代码才能实现普通人员快速开发比如这个例子报表的数据需要来自 HTTP 的 JSON 数据和来自 ORACLE 数据的混算SPL 五行就可以做完但 JAVA 或 SQL 就不知道得写多长了AB1httpfile(“http://125.125.315.88:6868/demo/order.json”:“utf-8”).read()读取 Restful 数据2json(A1)解析数据3connect(“oracle”)连接 oracle 数据源4A3.query(“select 订单 ID, 回款 ID, 客户 ID, 金额 from 回款表”)从 oracle 取数5join(A2:order, 订单 ID;A4:hk, 订单 ID)关联计算当然使用 SPL 会有些学习成本刚开始有些门槛但在论坛帮助下很快就能进入状态带来的效率提升很快就能弥补掉这份成本了参考材料千问报表开发AI 能提效复杂 SQL 编写吗润乾报表的数据准备层大幅降低了数据准备的技术门槛使初级人员也能轻松胜任以往需要专家介入的工作快速响应客户需求让高级技术资源得以释放并聚焦于更具价值的核心任务真正实现人力结构的优化与降本不仅降本增效还有赋能增收除了全方位提升效率降低人员成本外采用润乾报表还有助于赋能增收一些独有功能可以让用户使用更方便体验更好满意度更高无形中又为商务过程提供了助力与空间DQL 解决 BI 关联难题BI 工具做关联分析时通常都要提前制作宽表或者各种 CUBE这些都要技术人员频繁支持用宽表来做 BI 分析等于绑架了技术人员即使有了 BI 工具开发团队也仍然要持续投入用户体验也糟糕很多复杂关联分析都不能及时提供润乾 BI 独有的 DQL 引擎不依赖宽表技术只要一次性定义元数据就能应对所有想到和没想到的关联再也不用麻烦技术人员频繁修改模型了用户也可以自由、无死角的进行各种复杂关联分析了参考材料千问 BI 取数为什么总是要做宽表NLQ 自然语言查询让 BI 更智能润乾报表最新发布的 NLQ 组件无需 AI 技能的工程师和昂贵的 GPU 集群可以极低的成本为用户提供高效智能的数据获取方式输入汉语查出数据想让自己的解决方案跟上 AI 时代却又苦于找不到雇不起成本高昂的 AI 工程师的伙伴们那就来试试润乾报表 NLQ 组件参考材料 人人都能实施的智能问数中小用户也能玩得转的 Text2SQL数据准备 SPL 兼顾高性能数据准备工具 SPL 不仅可以让数据准备变的简单节省高级人员的投入实际上它还可以提升报表运算性能性能低下的报表大多是数据库运算问题而换用专业数仓来提速不仅架构复杂而且成本高昂。SPL 提供自有列式存储文件以及众多高性能算法可以跑出比传统数据库高出数倍甚至数十倍的性能只需非常轻量级的投入就可以解决报表性能问题变相的降低了系统的整体成本。用户体验更舒畅不会因为性能问题等待、卡顿、甚至宕机了参考材料千问报表开发性能问题到底出在哪里这些让客户体验更好满意度更高的功能最终都会对商务进程提供有利的支撑和赋能让商务推进更顺利也会让市场空间更广阔总结在当前经济寒冬与行业竞争加剧的背景下企业愈发需要通过精细化管理成本与提升效率来维持竞争力而报表环节存在的能力短板往往迫使企业不得不持续投入人力来填补缺口导致报表从本应赋能业务的“价值输出器”异化为吞噬利润的“成本黑洞”润乾报表则提供了全面的能力支撑显著减少了因工具能力不足导致的无谓人力消耗帮助客户走出“人工填坑”的循环同时其透明的采购模式彻底避免了按“装机量”计费带来的成本不确定性从采购与开发两端协同降低总体投入而且润乾对于企业降本增效的意义并不只是一时的它的技术实力以及商务政策是可以稳定帮助企业实现TCO总拥有成本的长效优化与可控的选择一款正确的工具本质上是选择一种更有效率的生存方式我们希望润乾报表能成为您在寒冬中夯实成本优势、静待春来的可靠伙伴