1.学习初衷
作为一名数据开发人员，我决定学习帆软BI，主要是基于实际工作需求和职业发展的考虑。
日常工作接触到大量复杂的数据处理和分析任务，帆软BI提供了高效的数据集成和处理能力，能有效简化数据开发流程，提高工作效率。其灵活的报表设计和可视化功能，让我可以快速将数据以直观易懂的方式呈现出来，满足业务部门对数据展示的多样需求。
同时，帆软BI在行业内的广泛应用和成熟的技术生态，为我提供了一个学习和交流的广阔平台。我希望通过深入学习帆软BI，不断拓宽自己的技术视野，提升数据处理和分析能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。
2.作品简介
2.1业务背景/需求痛点
业务背景：目前前OA审批流程数量过多，审批复杂度高，经过的节点也较多，审批过程中存在大量效率低下的状况，现在系统运营人员需要每季度导出系统中的流程审批明细表、用户表、节点信息表、流程及模块信息表，然后用线下excel进行匹配数据分析，发现时效较高的节点，确认原因，最后再根据实际情况确认是否需要优化。
需求痛点：
- 系统运营人员需要每个季度进行分析，并将分析报告分发给各个业务模块负责人,工作重复繁琐。
- 审批明细数据量较多，且需要导出多张表进行分析，造成时间成本的浪费。
2.2数据来源
使用企业现有流程审批明细表、用户表、节点信息表、流程及模块信息表（已进行脱敏处理）。
2.3分析思路
本次分析主要是从模块、流程、节点的角度对时效进行分析，利用关键路径分析模型，找出影响模块总体时效的主要流程，后续考虑对低效的流程进行优化整合，同时找到对应的审批人，后续再拉通相关方进行沟通的时候做到有据可依。
2.4数据处理过程
拿到相关数据后，首先对这些数据进行了脱敏处理。由于这些数据是分散在不同的表中，因此需要建立表与表之间的关系。这里我主要使用了两种方式：其他表添加列和模型视图添加关系。
当然也遇到了一些问题：
1.由于审批明细表中同一个流程编号会对应不同的节点的审批数据，因此在求流程总数量的时候会计算重复。
解决方法：后来采用countd_agg()函数进行了去重计数。
2.在表格明细中，我需要对超出标准时效的明细数据标记为红色，原先我想的是用直接在表格里增加条件节点停留时长>节点标准时效，后来跨表字段行不通。
解决方法：因此我采用其他表添加列的方式将节点信息表这的标准时效字段添加到审批明细标中，在用公式计算是否超标准时效。
2.5可视化报告
当前发生了什么：当前年份2023年总流程数量4368条，总提交节点数12799个，全年节点平均耗时32.44天。由下图可知，市场管理流程不属于热度高的业务模块，但时效最长，接下来我们需要对市场管理模块的流程进行分析。
为什么会发生：点击市场管理模块，查看该模块流程平均时效，发现押金保证金流程 时效较长。
再点击押金保证金流程查看对应节点时效，发现节点7收回押金节点时长较长。
最后查看表格明细，发现有大量单据超标准时效较长，找到超标准时效节点的流程单据号以及对应的审批人，可拉通他们进行业务沟通，询问超时效的原因。至此分析结束。
预测未来会发生什么：
1.由下面环比增长率和趋势可以看出，流程节点耗时呈下降趋势，流程总数量在急剧上升，2月节点平均耗时激增28%，这可能与年终审计有关，需要建议建立季节性应对机制。
2.由下面组件中流程闭环时长TOP5可以看出，除上述说的押金保证金流程时效较长外，同时得出审计问题符合等流程闭环时效也很长，需加强关注。
3.由下面组件可看出，有部分人员虽然他们审批的节点数量不多，但审批耗时非常长
怎样达到更好的商业决策：
1.后续在保持时效下降的同时，需控制流程总数量，可提前准备或分流处理。此外，7月的效率提升可能源于系统升级，说明技术投入的有效性，可以进一步推广类似的优化措施。
2.对使用频率较高的流程看是否有优化空间，进行优化，行政管理占比过高，可能需要流程标准化评估，减少冗余步骤。同时，市场管理和商务管理占比较高，可能在特定时间段需要临时调配资源或自动化工具来应对高峰期。
3.对耗时较长的流程重点关注，加强管控，或者引入自动化的相关手段。
4.对于低效的员工加强培训，或优化其工作流程，提高审批效率。
以下是完整的仪表板截图：
3.学习总结
3.1学习经历
帆软bi的学习从1月份到现在已经2个月过去了，每次交作业的那个晚上必定熬夜，现在也是在赶着写完这最后一份总结，但每次做完作业看着自己有get到了新技能又有着说不出的满足感，通过模拟企业数据场景进行了多次实战练习。例如，使用销售数据制作动态报表，利用地图组件展示区域销售分布，以及通过仪表盘整合多维度数据。这些练习帮助我逐步掌握了数据建模、图表设计和报表发布的流程。
3.2个人提升
首先是数据分析思维的提升，因为我本身在公司的职位属于数据开发人员，对数据的分析思维比较弱，通过这次学习，知道了二八分析、杜邦分析等分析思想。
其次是仪表板制作能力的提升，由原来只会拖拽单个表格组件，现在已经可以做一个完整的仪表板，这次的培训功不可没。
最后是对业务认知能力的提升，以前每次业务人员老是抱怨做的分析报表不是他们想要的，通过这次学习，知道了要深入业务，理解业务，才能真正把数据用起来，才能体现分析的价值。
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