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这段时间参与了一些市场活动，我们遇到了几位FineReport老客户，他们都用报表工具 4、5 年了，先后做了经营分析、财务分析、人事分析等多个模块，公司内报表应用效果很不错。
他们同时也提出了一些比较苦恼的问题，作为一名老 IT，实际上他们工作中80%以上时间是花在了需求分析和数据处理上，所以近2个月我们和超过100家客户进行了沟通 ，我们发现FineReport老客户对数据准备是有很多共性诉求的。大家的想法可以总结为先使用数据做出一定成果，再面向未来规划体系化的数据治理架构。
1. 对业务系统的影响：月初月末是业务核算高发期，业务系统的数据录入、合同上传操作都会异常卡顿，IT 排查问题后，发现主要原因是FineReport直连业务数据库导致的；
2. 报表加载慢：经营分析报告等综合分析场景，报表涉及多系统数据联合分析，报表页面涉及复杂 sql、跨库关联计算，报表页面加载不出来，领导着急、业务吐槽，IT 部门压力还是蛮大的；
3. 数据源多且杂：企业内业务系统越来越多，不同系统的数据口径差异较大，数据隔离且分散、数据清洗加工难度很大。
大力开发报表，对数据底层关注度有限，数据的“只用不治”是以上难题产生的根本原因。
帆软一站式数据集成平台FineDataLink的核心应用场景便是企业内数据底座开发，FineDataLink 可以对FineReport客户的数据底层完成全方面升级：
数据架构升级对比图
a. FineDataLink支持对接 7 类数据源，接口协议类数据、文本类数据、消息队列、关系型数据库、大数据平台、国产化数据库、NoSQL数据库；
b. 无门槛对接 RestFul、WebService等接口协议数据，增加报表应用开放性
a. 开发透明化：画布式数据开发，开发过程变得直观清晰，摆脱复杂冗余 SQL；
b. 运维透明化：所见即所得的处理流程还原业务场景，员工可快速进行运维交接。
a. 庞大的数据量，复杂的计算逻辑，需要强大的计算能力支撑，以前20w 行报表加载需要 20s，跨系统等复杂数据场景通过 FineDataLink完成预处理，前台计算转为后端计算，报表加载速度大幅提升，仅需5s。
a. FineDataLink通过日志增量技术，可构建数仓实时 ods 层；利用时间戳标识技术实现 dw 层增量更新，提升数据全链路时效性，支撑高时效性报表/大屏。
对此，我们准备了一场《「先用后治」FineReport 数据底座 升级方案分享》直播为大家介绍我们的方案和实践，为打算升级数据应用的底层、建立数仓的客户提供一些新思路。
2. 报名即可免费试用数据集成平台FineDataLink | 
