知乎上有个话题，说现在这个时代，如果不做数字化转型的传统企业就会在十年内消失，当然这个结论有点夸张，那什么是数字化转型，怎么才能完成数字化转型呢？本文就来讲讲。文 | miao君什么是数据化转型？数字化转型就是利用数字化技术（如大数据、云计算、人工智能等）来推动企业组织转变业务模式，组织架构，企业文化等的变革措施，如衍生出的智能制造、智慧城市等概念。数字化转型是个和大数据一样，是个...

工作中，无论你是做数据分析还是做各种图表，很多时候都不得不依赖Excel。​Excel作为数据分析工具，你说它好用吧，它的实力确实毋庸置疑，方便且运用广泛。但是你说它不好用吧，它也存在相当多的毛病，例如单机版不方便协作、容易卡死、数据清洗能力弱等，影响我们的工作效率。今天我们来聊聊数据分析Excel工具的几个痛点，并就这几个痛点为大家提供一些好的解决方法。

做过表格的人可能都经历过一件痛苦的事——制作复杂报表。比如像下图的生产计划表，由于存在很多维度参数、表内及表间的关联，填写一不小心，报表就错乱了，而且手工调整费时又费力，所谓万能的Excel数据透视表又无法完成多种分类统计，如型号、日期、生产线等，做起来没有几个小时搞不定。像这种复杂的报表都有这样的共性：格式复杂。表头很乱，三五层的大格套小格很常见，还有著名的斜线，没有格线时很容易看走眼。信息量大

在信息化时代，人们的活动是在物理世界进行的，借助信息技术提高效率。信息化是为物理世界活动服务的，例如出租车管理系统是为出租车运营服务的。在数字化时代，人们通过构建数字世界映射出物理世界，活动是在数字世界进行的，物理世界的物是为数字世界服务的（见图2-9）。例如，网约车司机都是依照数字世界的活动来提供服务的。企业的数字化转型应该通过业务的转型来实现，企业必须认识到数字化转型的价值，主动推动自身的转型

对于所有用户来说，「血缘视图」是一个导航系统，通过点击表、组件、仪表板实现灵活的切换。当你需要了解数据、组件、仪表板之间的联系，以及数据来源的时候，这种复杂性常令人摸不着头脑。而现在，6.0.11版本支持支持模型自动根据推荐的关联关系进行配置，减少用户的配置成本，提高效率。今年3月开始，FineBI支持「主题模型」，实现灵活的跨表分析（详情见：《头疼了这么久的多表数据分析，主题模型一步就搞定了。删

销售目标没依据、销售管理少协同、销售复盘无数据支撑、问题经验无法及时反馈……这些问题困扰了无数希望用数字化做好销售管理的企业。今天帆软君要介绍的这套销售管理大屏就专为这类问题而生——以多层级的数据大屏、看板为载体，梳理销售管理流程、整合销售管理中的重要指标数据，形成销售管理的“闭环”，让销售数据在大屏、在企业流程中“转”起来！1、方案简介本套大屏方案结合PDCA闭环管理方法，分环节分层次，通过"1

「在天气、气候不佳时，飞行员的直觉往往是错误的。因此，在飞行中，要相信我们的仪表板。」——《财报就像一本故事书》在公司经营管理中，同样会面临诸多问题，以前大家通过Excel看报表、通过PPT看数据分析报告，但随着数据和指标越来越多，各种报表需求纷至沓来，很多时候报表开发速度跟不上实际数据更新速度，导致数据滞后，报表就不能很好地被业务用起来。随着BI发展，越来越多的企业开始重视可视化图表，让数据实时

7份关于大数据的资料都整理好了，需要的自取，获取方式：转发+私信我回复：大数据1.《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》2014年，马云提出，“人类正从IT时代走向DT时代”。如果说在IT时代是以自我控制、自我管理为主，那么到了DT(Data Technology)时代，则是以服务大众、激发生产力为主。以互联网(或者物联网)、云计算、大数据和人工智能为代表的新技术革命正在渗透至各行各业，悄悄地改变着我

今天说说数据治理。DGI框架是一个十分具有实践指导意义的数据治理模型，主要是它的设计是从组织数据治理的目标或者需求出发进行设计的，描述了谁可以采取什么行动来处理什么信息以及何时，在什么情况下使用什么方法。DGI框架的设计采用5W1H法则：WHY，为什么需要数据治理？DGI框架中的第1-2组件，数据治理愿景使命、数据治理目标。用这两个组件来定义企业为什么需要数据治理。笔者认为相比于数据治理其他几个组

关于数据仓库的概念、原理、建设方法论，网上已经有很多内容了，也有很多的经典书籍，本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。先来谈谈架构。企业数据仓库架构关于数据仓库，有一种简单粗暴的说法，就是“任何数据仓库都是通过数据集成工具连接一端的原始数据和另一端的分析界面的数据库”。数据仓库用来管理企业庞大的数据集，提供转换数据、移动数据并将其呈现给终端用户的存储机制。许多架构方法以这样或那样的方