部门协作之痛
中、大型企业的科技部和业务部配合困难。总部的运营部、销售部和市场部的所有报表需求都集中在科技部身上，分公司的需求也汇总到科技部，科技部疲于应付。
使用的报表开发工具开源的 JASPERREPORT 开发周期长、研发投入大，前端写代码成本高，业务部门只能排队等待需求处理。
科技部和业务部门沟通往复，耗时耗力。科技部完成业务需求后要多次与数据同事、业务同事沟通确认，业务部门因业务需求动态变化也要频繁发起沟通，确认和验收需求给双方都带来很大工作量。
数据管理之难
中、大型企业，经过多年发展积累了大量数据，但缺少集中的数据管理组织和统一的数据管理制度。
·客户信息管理不完善，人工作业量大且缺少数据质量管控，信息技术总部数据中心平台的数据需求管理缺乏统一管理。
·数据分散，整合和共享能力不足。总部希望覆盖分支机构客户数据，而研发部门数据整合和共享能力差，市场客户等信息缺少跨部门共享。
报表制作与分析之困
报表制作方面
各业务部门或业务条线日常需要大量及时的数据报表和监管报表。每个营业部月初需专人花好几天从不同系统获取数据填写报表，费事费力还易出错，若报送错误可能影响公司评级和声誉。
以往制作报表前需长时间准备数据，制作报表也耗时久，效率低下。
数据分析方面
企业存在指标口径不统一问题，不同人员统计分析数据差异大，影响数据一致性和可信度。
主数据不统一，部分业务线主数据缺乏统一标准，存在线下手工划分分类，影响数据准确性和可比性。
数据分散在各个业务系统，手工获取数据复杂耗时，影响数据分析效率和准确性，且缺乏完善的数据分析体系。
2. 用 FineBI 后，他们的团队变了…部门协作高效化
采购 FineBI 后，科技部和业务部门明确分工。以销售专题活动数据项目为例，科技部只需确认销售部需要的字段和维度，在业务包中添加新数据，销售部拿到数据后可自行分析。
业务部门通过 FineBI 仪表板的拖拉拽功能，可快速完成添加计算指标、绘制图表、预警等操作，还能进行 OLAP 分析，不再局限于科技部的需求响应，能完成更多分析。
运营部业务同事可在 BI 平台自行拉取数据进行可视化分析，可随时分析并保留分析结果，还能动态调整样式等。集中作业部可动态发布周报。
数据管理规范化
通过自主研发报表平台，利用 FineReport 制作大量报表，报表可一键生成和导出，节省时间和劳力，统一取数规则，降低数据填报出错风险。
帆软报表设计器对设计者编码能力要求低，降低报表制作复杂程度，减少工时。自主研发报表平台为公司节约系统外购成本约 150 万元，降低监管报表报送错误风险，提高系统开发效率。
梳理指标体系，建立数据指标字典，严格定义指标口径并建立监控体系。建立数据仓库和 BI 管理驾驶舱，采用 FineReport + FineBI 组合，整合多源系统数据，实现统一管理和高效利用。
报表制作与分析智能化
报表制作方面
利用自主研发的报表平台，只需开发制作一次模板并迭代开发，大幅提升业务数据时效，提高工作效率，减少重复劳动。
数据分析方面
加强数据治理，通过定期收集通报数据质量问题、建立奖惩和复盘机制、设定系统逻辑和预警规则结合 FineBI 预警功能，提升数据治理效率和效果。
推广 BI 自助分析培训，用户可利用拖拉拽操作快速生成符合需求的报表，提升统计分析效率，减少对专业 IT 人员依赖，降低 IT 成本。建立数据门户，方便用户查询报表。
3. 大型企业适用的优势对比传统数据分析方式
费用：开发和维护成本高，可能需投入大量资金购买专业软件和聘请专业人员，如东吴证券若外购系统成本高昂。
上线：系统部署和配置时间长，影响业务开展进度。
维护：依赖专业 IT 人员进行维护和管理，人力成本高且响应不及时。
数据安全：数据存储和管理存在一定风险，难以满足大型企业对数据安全和合规性的高要求。
FineBI
费用：虽然中、大型企业可能有一定投入，但相比传统方式可节约成本，如东吴证券自主研发报表平台节约 150 万元系统外购成本。
上线：上线速度相对较快，业务部门在信息部门分配好数据和权限后可快速开展工作，如大道金服引入 FineBI 后业务部门能迅速开展分析。
维护：具有简单易用的界面和操作流程，企业内部人员可自行进行一定程度的维护和调整，减少对专业 IT 人员的依赖。
数据安全：具备严格的数据安全机制，支持多级权限管理和数据加密，能确保大型企业数据的安全和合规性，满足央国企等大型企业需求，如国控山西借助 FineBI 保障数据安全。
4. 大型企业的成功逆袭故事大道金服
痛点
科技部和业务部配合存在需求繁杂开发冗长、沟通往复耗时耗力问题，影响业务发展。
FineBI 解法
采购 FineBI，形成业务部门自助分析新模式，明确科技部和业务部门分工。
成果
分析应用部门扩至 6 个，编辑用户 10 + 个，业务部门月均编辑模板 300 + 次，数据应用整体效率提升 120%。
东吴证券
痛点
数据管理混乱，报表自动化程度低，数据分析能力缺失，影响公司运营和发展。
FineBI 解法
2017 年初启动数据治理，2017 年 9 月上线 FineReport 进行数据展示，2018 年 6 月上线 FineBI 进行业务部门自助分析。
成果
自主研发报表平台节约系统外购成本约 150 万元，降低监管报送错误风险。管理驾驶舱实现运营数据实时监控，领导可实时掌握公司当日运营情况。
振德医疗
痛点
指标口径、主数据不统一，数据孤岛，数据分析体系缺失，数据质量差。
FineBI 解法
梳理指标体系，建立数据仓库和 BI 管理驾驶舱，加强数据治理，推广 BI 自助分析，建立数据门户。
成果
A 类客户报价周期从 5 天缩至 2 天，效率提升 60%。财务基础数据处理时间占比从 60% 降至 10%。销售节约 6 天 / 月精力，提升商机转化率。
5. FineBI 的硬核实力功能全面
FineBI 覆盖从数据接入、处理、分析到可视化的全流程，提供一站式数据分析解决方案。能应对简单报表制作和复杂多维数据分析，支持多种数据源，方便企业整合分散数据资源。
行业适应性强
在金融、制造、零售等多个特定行业都有卓越表现。在金融行业可帮助银行进行风险评估等，在制造业能实现生产过程监控等，在零售行业可用于销售数据分析等。
创新 AI 驱动
积极融入人工智能技术，智能数据洞察功能可自动识别数据异常模式和趋势，提供实时分析建议。智能问答功能允许用户用自然语言查询数据，降低分析门槛。还支持机器学习算法集成，用于预测分析和数据挖掘。
服务不同企业类型
央国企
具备严格数据安全机制，支持多级权限管理和数据加密，强大性能和可扩展性满足央国企大规模数据处理和复杂业务分析需求，如国控山西借助 FineBI 实现多方面数据管理和分析。
中、大型企业
能解决中、大型企业部门协作、数据管理、报表制作与分析等难题，提高工作效率，降低成本，保障数据安全，助力企业发展。
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