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　　有一家企业曾经试图推行“数据共享”工作模式，专门组建了一个“制表小分队”，把销售、生产普通业务、物流等等系统的日常数据做成了，每周发送给相关业务人员，甚至还把邮件查看率写进了KPI里，然而推行一段时间之后，企业管理者发现报表分享不但没能让员工深入了解业务数据，反而招来了不少抱怨：

　　“公司好几个业务板块，每次数据报表都各说各的，根本没办法看出关联关系，每周还要再花至少一小时把表格再整理一遍”

　　“数据指标时常发生变更，邮箱里N版报表根本分不清，时间长了就成了糊涂账”

　　2000+数据报表，不但没能成为这家企业数字化高效管理的驱动力，反而成为了大家工作的负担。这个例子可以说明，传统的数据报表呈现方式，已经逐渐无法适应现代企业的业务增长速度，这也是商业智能（BI）工具在国内企业中越来越流行的原因之一。

　　比如说，在下面这些典型场景中，通过使用Tempo BI，企业就能最大化利用日常业务数据的价值，快速养成“人人都能读报表，人人都是数据分析师”的企业数据文化。

　　提到业务数据分析，很多企业都习惯于使用excel，或者是python等编程语言的方式去实现一些个性化的业务数据分析需求。但熟练掌握几百个函数甚至编程语言的操作难度，绝不是普通的业务人员能轻松跨越的，久而久之，企业中懂数据分析的不懂业务，懂业务的不懂数据分析，综合生产效率很低。

　　有了专业的BI工具就不一样了，Tempo BI通过便捷的拖拽式操作，让不懂代码、没有数据分析实操经验的普通业务人员，也能快速上手制作可视化数据分析报告。同时，Tempo BI中内置的丰富计算函数，充分满足海量数据可视化分析应用和不同场景的数据统计与分析计算需求，让业务人员可以自行解决大部分个性化深度数据分析需求，节省和专业数据分析团队不必要的沟通成本开云体彩 。

　　很多企业在过往的信息化建设过程中，已经积累了丰富的业务数据，但这些数据却往往只能作用于一个很小的业务环节之中，无法和其他业务板块的数据进行串联分析，结合实际业务流程表现宏观趋势，作用于整体企业决策，这无疑是一种资源浪费，长远来看也会让企业在不经意间放弃了很多深度洞察业务的机会。

　　要想打破这种局面，首先企业需要通过数据集成的手段打通企业内部的“数据孤岛”；在具体的业务数据分析环节，一定要围绕整个业务板块去规划分析思路，打造“业务主题分析看板”，才能实现对数据的深度洞察，实现企业数据价值的落地。

　　在企业既有数据的接入方面，Tempo BI支持直连目前市面上大部分类型的主流数据库，让数据采集效率提升到秒速级别，实现企业数据资产的智能融合。

　　“所见即所得”的智能开发模式，智能化的图形推荐功能，能够充分满足业务人员的即席数据分析需求，灵活应用于各式业务汇报场景，让数据分析应用落地于一线工作中。

　　在日常办公场景之中，最让数据分析人员头疼的就是分析成果的分享和应用，不同部门的数据分析需求不同，分析成果的展示需求也不同，导致数据分析师总是要耗费大量时间和业务部门反复商讨

　　Tempo BI能够将统计图表和动态数据指标嵌入报告模板，数据分析人员只需要按照业务需求定制相关的周报、月报模板，Tempo BI就能自动实现数据报告的自动统计和更新。

　　相关报告还能通过邮箱订阅的形式，自动发送到指定人员的邮箱之中，打破传统企业“烟囱式”的层层汇报，让决策者直接接触数据分析成果，深度参与到数据指标的制定过程中，从而让数据分析成果的传达效率快速提升。

　　很多人对BI工具的刻板印象就是“做数据大屏”，但如何让数据大屏不光只是酷炫好看的参观景点，更能帮助企业决策者真正从全局的角度快速get到重点信息，却是很多数据大屏制作人员苦恼的问题。

　　这其实考验的不仅是数据分析人员对业务的洞察能力，也是在考验BI分析工具的图形组件类型是否能够支撑企业多样的数据可视化分析需求。

　　Tempo BI中内置60余种图形组件，包含常规图形、高级图形、指标图形、报表工具、地图、3D图形、行业图形、自定义图形组件，充分满足大多数业务场景的图形表达需求，让数据通过图形“自己说话”，降低数据报表的阅读门槛，从而实现提高业务汇报效率，让数据真正支撑业务决策。

　　针对业务人员在各种商务交流和移动办公环节中产生的数据展示需求，Tempo BI还提供个性化数据门户定制功能，支持数据分析成果多渠道、多终端共享，让业务信息展示更灵活。

　　在数字经济时代，数据分析的速度和质量会直接影响到一个企业的成长。因此，越来越多的企业开始重视建设数据分析文化，过去，要达成“人人都是数据分析师“的效果，可能需要企业投入极大的培训成本。

　　但引入成熟的BI分析工具Tempo BI之后，不仅可以节省业务和分析人员的数据处理过程，更可以极大地降低数据分析的门槛，通过拖拽式、交互化的操作方式、让普通业务人员也能变身“数据分析大师”，降低了业务人员和分析人员之间的巨大沟通成本，业务团队创建的分析报告也就更有针对性、更有决策支撑价值；

　　而对专业数据分析人员而言，减少了大量的简单重复分析工作之后，就可以集中精力攻克更难的数据分析需求，从而实现提高企业数据资产整体利用效率的最终目的。

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