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IT部门如何填报数据？数据填报工具又如何选择？

IT部门如何填报数据？数据填报工具又如何选择？ 大数据分析与应用
2024-11-19
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当前企业都在进行数据填报相关工作，但其实说实话，能真正理解内涵的企业只是少数，大多数企业不过是在跟风，看似开展得热火朝天，但一番操作下来，结果却不尽如人意，究其原因，是企业根本没有认识到“数据填报”这四个字背后的本质，没有预见到数据填报工作的复杂性。
数据填报又对于 IT 从业者而言至关重要。然而，当前数据填报也面临着诸多挑战。一方面，对技术人员的依赖较大。很多业务系统中，填报表一般都使用数据库作为数据的目的地，这就要求业务人员能理解数据结构并能自主创建数据库和表，而对于不熟悉 IT 技术的业务人员来说，难度较大，而且很多企业IT部门员工对数据的重视程度不够，对填报规范理解不到位，随意填写数据，这就使得数据质量难以保证。另一方面，及时性问题突出。“严谨” 的开发周期一般都会影响填报的及时性，而且从安全需求出发还不希望外部人员参与稍微复杂些的填报和不断变化的临时需求难以得到及时满足。
信息不通畅、繁复工作重、数据误差多、指标汇总慢、决策效率低、基层数据填报重复报送、多头填报，口径不同、专业性强，强调佐证、过度留痕......这些问题都给 IT 从业者带来了巨大的挑战，所以IT人的数据填报工作可以说是任重道远。
那么，对于我们IT人来说，到底如何解决数据填报的痛点？下面我就来给大家讲讲我的经验。

一、数据填报策略

（一）明确需求

在选择数据填报产品时，首先要明确企业的具体需求。报表中间件和报表平台有着明显的区别，不能混淆。如果企业的需求是在业务系统中做报表，那么应该选择中间件报表工具。这类工具除了以报表和统计图的形式呈现数据外，还能快速集成到业务系统中，为完善报表模块提供便利。如果企业需要跨业务系统的报表管理平台，那么就应关注报表平台产品。报表平台通常提供报表、统计图等 BI 组织协调、权限管理等功能，是一个功能全面的系统。

（二）制定清晰的数据填报流程

1. 数据格式规范
明确规定各类数据的格式要求，如日期格式（YYYY - MM - DD）、数值格式（小数点位数、是否包含千分位分隔符等）、字符编码（UTF - 8 等）。为不同类型的数据定义标准的数据类型和长度限制，避免因格式不一致导致的数据错误。
2. 数据内容标准
依据业务逻辑，制定详细的数据内容标准。对于有特定取值范围的数据，如订单状态（已下单、已支付、已发货等），大家可以尝试在系统中建立枚举类型。
3. 操作流程指南
设计简洁明了的操作流程，从数据录入界面的操作方法、数据保存与提交的步骤，到出现错误提示时的处理方式，最好都以图文并茂的形式呈现。对于复杂的业务流程，制作流程图，并在系统中设置相应的引导提示，这样就极大地帮助了填报人员顺利完成操作。可以利用一些流程设计软件来创建和展示这些操作流程，如 Visio 等，并将其嵌入到培训资料或系统帮助文档中。

（三）工具推荐

除了上述地流程和需求地明确，选择合适地数据填报工具也是非常重要地一趴，本身工具选择就是一个主观性很强的工作，但许多IT部门需求不明确，根本不知道怎么选择，所以在选择工具时，我提到的第一点就是明确需求，如果能真正把需求明确，就已经超过50%的同行了，那么至于工具的选择，小帆所能做的只不过是现身说法，能参考的朋友就参考，感觉不能参考的朋友再结合结合自身的实际情况做选择，我自己个人使用的是帆软的FineReport，FineReport 是一款企业级 Web 报表软件。这款工具是采用类 Excel 设计的，低代码配置，非常好上手操作。另外，FineReport 支持快速部署，数据填报快，还可以做大屏展示，基本能满足工作需要的场景。
具体来说，有以下几点：

  • 多种数据类型填报支持：支持文本、数字、密码、文件等填报数据类型，还支持下拉框、列表、日期等填报方式，满足不同数据录入需求。

  • 全方位数据校验：FR 提供单元格内容及时校验，可编写 js 事件实现复杂数据校验，数据准确性这一点根本无需担心。

  • Excel 数据导入：许多人刚开始接触数据填报工作，就用Excel，但用着用着数据填报就出问题了，所以FR支持数据导入这一点我感觉非常不错，你熟悉Excel，那么前期就用Excel，后期数据处理的复杂性上来了，就在线导入 excel 数据，FR提供了多种匹配逻辑，支持行式和自由格式报表及大数据量导入，可以说是非常方便的。

  • 数据上报流程完善：FR可以轻松实现数据上报、审批、退回的流程处理，支持数据填报分发，并且通过邮件、短信、系统消息等方式提醒。

上图就是我用FineReport Demo搭建的PDCA销售经营管理看板，感兴趣的朋友可以自己找来FineReport试试，当然大家也可以体验市场上的其他主流产品，来进行对标，按照同一指标对比，这里小帆就不过多赘述了。

二、数据填报应用案例

图中展示的是一个采购综合分析的仪表盘，包含了采购申请、订单确认、合同生效、交货及时率、质检和入库等多个模块的数据展示。下面就给大家简要说明一下如何填报：

（一）采购申请

  1. 数据项：申请总数、未执行

  2. 填报方式

  • 申请总数可能通过采购系统自动统计所有提交的采购申请数量。

  • 未执行的数据可能通过查询当前状态为未执行的采购申请数量获得。

（二）订单确认

1. 数据项

  • 订单总数

  • 待确认

  • 延迟数

2. 填报方式

  • 订单总数可能通过采购系统统计所有生成的订单数量。

  • 待确认的数据可能通过查询当前状态为待确认的订单数量获得。

  • 延迟数可能通过比较订单的预计确认时间和实际确认时间，统计出延迟确认的订单数量。

（三）合同生效

1. 数据项

  • 合同总数

  • 待生效

  • 延迟数

2. 填报方式

  • 合同总数可能通过采购系统统计所有生成的合同数量。

  • 待生效的数据可能通过查询当前状态为待生效的合同数量获得。

  • 延迟数可能通过比较合同的预计生效时间和实际生效时间，统计出延迟生效的合同数量。

（四）交货及时率

1. 数据项

  • 应交总数

  • 延迟数

  • 处理总数

2. 填报方式

  • 应交总数可能通过采购系统统计所有订单或合同中规定的应交货物数量。

  • 延迟数可能通过比较货物的预计交货时间和实际交货时间，统计出延迟交货的数量。

  • 处理总数可能是指已经处理的交货相关事务的数量。

（五）质检

1. 数据项

  • 处理总数

  • 延迟数

2. 填报方式

  • 处理总数可能通过质检系统统计所有已经进行质检处理的数量。

  • 延迟数可能通过比较质检的预计完成时间和实际完成时间，统计出延迟完成质检的数量。

（六）入库

1. 数据项

  • 处理总数

  • 延迟数

2. 填报方式

  • 处理总数可能通过仓库管理系统统计所有已经入库处理的数量。

  • 延迟数可能通过比较货物的预计入库时间和实际入库时间，统计出延迟入库的数量。

这些数据的填报通常需要依靠企业内部的采购系统、库存管理系统、质检系统等多个系统的数据集成和分析，通过自动化的数据采集和处理，生成这些可视化的分析报表。所以，具体还要结合企业的具体采购情况。

三、总结

对于IT者来说，数据填报的工作不是一蹴而就的，首先需求得明确，这是方向问题，流程要规范，这是程序问题，最后工具要选好，这是方法问题，三者缺一不可。做好上面的三项工作，相信在数据填报工作中遇到的不少难题都能迎刃而解了。
最后以一张FineReport的看板结束今天的文章：
如果大家对于数据填报还有问题，也可以点击文末“阅读原文”或扫描下方二维码免费获取《数字化全流程资料包》，寻求更多解决方案！

本期分享结束，感谢大家的阅读，喜欢就点个在看吧~我们下期见！本文分享的资源可以复制下方链接到浏览器免费获取：

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