在“互联网+”的时代，以实体为基础、辅助电商与物流已经成为了零售行业“数字化转型”的必经之路。
转型带来的数据激增不仅给数据人员带来了报表制作与维护压力，也给业务人员带来了数据分析思维的新要求，彼此间的协作度要求也在增加。
山东燕喜堂数据团队就遇到了需求难量化、协作效率低、报表运维难的问题，那他们是如何解决这些问题，从而提高工作效率的呢？让我们一起看看吧～
山东燕喜堂医药连锁有限公司是烟威地区医药连锁行业领军企业，抢抓“互联网+”战略机遇，线上线下互通互联，依托众多的实体药店建立“药急送”O2O平台，业务范围涵盖零售连锁以及批发配送于一体，正在开启属于自己的医疗健康新时代。
在近年数字化建设过程中，燕喜堂携手帆软决策系统取得阶段性成果，但还遇到了一些棘手问题：
业务提出的需求多分散、重复，不成模块
报表与指标之间缺乏对应关系，当指标异常需要报表支撑时，无法快速定位报表
底层数据集更新后，不便定位使用该数据集的所有报表进行统一更新
那么，燕喜堂数据团队的周工是如何应对这些问题，更好地让数据赋能业务的呢？
a.缺少量化：工作中常常是被动接收、处理需求，定期汇报工作时缺少量化数据，需要自己整理总结，严重影响工作效率。
b.容易遗漏：随着数据化建设深入，数据需求急剧增多，需求往往是多线程并行，缺少统一记录平台，容易遗漏，也不利于制定工作计划。
将数知鸟与FR集成后，查看报表的同时可及时反馈需求。
这些数据需求统一流转至数知鸟，进行部门内的需求分配与排期，方便需求处理工作的开展。
每天一早都会接收待办需求的通知，也方便进行日常工作规划。
统一整理让需求得以量化，在定期汇报工作情况时，我们会根据数知鸟看板中的统计数据进行汇报。
避免被动处理需求，转为主动规划需求处理的工作安排，并做出记录，不仅提升了日常工作效率，还节省了准备汇报材料的时间，提升了阶段性工作效率。
业务遇到问题时会零散地找数据人员提报表需求，提出来的报表需求较为分散、易重复、不成体系，导致报表实用性较低。
我们定好新报表专题后，会组织专题涉及的所有人员开会。
在会议上进行头脑风暴，用脑图整理报表制作框架，并给每个模块指定相关负责人。
会后，我们会私下联系具体负责人对接模块细节，在脑图中协作填写相关指标、实时更新。
整张脑图完成后，所有相关人员需要确认有无疏漏或改进点，确认完成后，即可根据脑图开始报表的开发。
用脑图梳理业务板块，一方面方便业务与数据部门就报表需求达成共识，避免反复沟通，降低返工率；
另一方面，数据人员提高了对业务的了解程度，方便数据人员高效开发报表。
同时，模块化制作报表，一方面将报表开发从零散需求整合为项目需求，提高数据部门工作的价值、增加数据部门工作的主动性；
另一方面借助报表沉淀数据分析思路，便于业务自主查看，同时减少重复报表的开发。
公司业务人员的思维方式仍然偏向传统思维，但是指标和数据之间的联系对业务的数据分析能力提出了更高的要求。
许多业务在和领导汇报，领导问及指标异常产生的原因时，无法归因于具体数据。
因此数据部门和业务部门之间如何形成统一的分析思路，如何将分析思路沉淀下来，不断迭代、不断提升，是急需解决的一个难题。
数据团队从指标着手，使用脑图梳理对应指标产生不同变化的原因，及其对应的报表名称。
将该脑图链接在指标透明报表中，业务需要查询时，点击指标名称即可看到指标涉及的完整分析思路。
以往需要花费大量时间给业务人员进行数据思维的培训，培训效果却因人而异。
提供脑图分析后，一方面极大减轻了数据部门的培训压力；
另一方面，有利于塑造业务部门的数据分析思维，提升业务的自主分析能力。
为了及时更新报表数据，减少重复报表的开发，数据部门之前一直用Excel记录报表对应的底层数据集。
但这个方式不满足部门内多人同时使用，一有变动就需要相互传输。
一方面文件有丢失风险，另一方面也可能因为修改不及时影响后续使用。
数知鸟中有报表关联指标功能，而我们认为这个功能可以灵活使用，解决一直困扰我们的问题：如何标注报表使用的底层数据库表。
我们在数知鸟内填写指标的地方，填上了数据库表名称，即将报表与底层数据库表进行关联。
这样可以将关联信息在数知鸟内实时保存、团队共享，解决Excel文件不便协作使用的问题。
关联报表和底层数据库表，对于数据团队而言，提供实时共享的地方，方便数据信息的复用和报表后续的运维。
目前报表总数四百张，去重后日使用报表数达一百张左右，日使用率超过25%，有效提高了报表使用率。
工作中总会遇到许多许多的难题，选择使用数知鸟的初衷就是为了解决指标与报表的对应关系的问题，使用过程中慢慢的发现了许多有用的功能，对于工作效率的改进，主要集中在三个方面：
1、需求协同：在与FR系统集成后，在看报表的同时，可以随时反馈需求，并且从需求发起到需求处理完成的整个过程都是透明可见，降低了20%的沟通协调成本。
2、数据分析思维沉淀：通过指标与报表的关联、指标与脑图的关联、脑图逻辑的梳理，把业务和数据人员拉到了同一个平台，共同来为公司沉淀一套完整的数据分析模型，并且可以不断迭代更新，形成一套数据分析的知识库。
3、FR数据集管理：把数据集对应的底层表，按照指标的模式进行管理，当有数据异动的时候，可以即时定位对应的报表，对于后期的运维效率提高70%。
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