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使用FineReport報表軟在進行排序的時，很多時候您可能想實現根據點擊的次數進行升降序排序，也就是說點擊第一次點擊標題升序排序，再次點擊就降序，以此類推，而不是通過選擇升序進行升序排列，選擇降序進行降序排列。
由擴展后排序可知，可以根據參數值的不同來決定升序還是降序，這里也可以此思路進行實現，定義一個參數，如果參數值為1的時候，就升序，參數值為0的時候，按照數據列的負數進行升序排序，即數據列降序。
本文所提供的方法，只適用于排序數據列數據類型為數字型的字段。數據類型為字符型，我們下節再介紹。
下面以一個簡單示例進行介紹，模板根據訂單ID進行升序降序排列，第一次點擊訂單ID的時候升序，再次點擊時降序，以此類推。
1、設置超鏈接
選中A1單元格，右鍵選擇超級鏈接，添加一個動態參數，增加一個動態參數a，參數值為公式if($a==1,0,1)，如下圖：
2、排序設置
排序設置有兩種設置方式，高級排序和擴展后排序，下面分別介紹著兩種方式的設置方式。
（1）高級排序
雙擊A2單元格，選擇高級，在排序順序處選擇升序，公式值為if($a==1,$,?$)，如下圖：
注：公式的意義是，如果動態參數值為1，那么就將訂單ID按照訂單ID升序排序，如果不為1，就按照訂單ID的負數進行升序排序，即按照訂單ID進行降序排序，由于只有數值型數據才有負數，字符型數據沒有負數，故該方法只適用于數值型字段排序。
另：如果是將訂單ID按照運貨費進行升序降序排序，那么公式應為：if($a==1,運貨費,-運貨費)，由于此處排序是設置數據列的排序，則公式中輸入的是數據列的名稱。
（2）擴展后排序
選中A2單元格，在單元格屬性表>擴展屬性中的擴展后選擇升序，值為公式=if($a==1,A2,-A2)，如下圖：
注：公式意義同上，此處是根據單元格進行排序，所以公式中輸入的是單元格，不是數據列名字。
另：如果需要將訂單ID按照運貨費進行升序降序排序，那么公式應為：if($a==1,F2,-F2)
3、效果查看
不論是根據高級排序設置，還是擴展后排序設置，設置的效果如下：
一、項目背景
該集團乃大中華區最具權威的時尚傳播集團之一，發展至今已成功行銷管理國際知名品牌近二十個，其代理品牌橫跨多元化高端服飾、生活時尚用品、化妝品與西式餐飲等多個經營領域。
目前該集團正處在管理上升階段，強化管理、優化運營，都須要有及時、準確、全面的數據信息來作為依據；需要一個能夠集中體現企業運營活動狀況的、全局的、直觀的、可視化的數據分析系統，能夠集成各IT系統的信息數據，以預算、費用、庫存計劃、銷售、財務、生產、供應鏈等業務領域的管理主題，統一展現企業運營活動的狀態信息，統一管理技術信息、業務信息、資源信息以及知識信息，根據不同的主題與維度對信息數據進行自動化的加工與分析，以供決策和運營管控的運用，支撐KPI體系的建設和運作，強化企業價值鏈管理，提升企業的運營效率和核心競爭能力。
本方案是以實現所述之需求為目標，遵循BI報表系統建設的目標與方針，結合該集團集團IT信息系統建設的現狀，而制定的切合企業業務發展特點的規劃方案。
二、需求分析
企業核心競爭能力的提升，需要強壯的運營管理能力，需要及時、準確、全面的業務數據分析作為參考與支撐。目前該集團還沒有一個統一的能夠集中體現企業運營活動狀況、全局、直觀的BI決策系統，數據有效服務于決策管理有限，在企業管理報表層面存在以下問題與需求。
1．該集團旗下有7個條線，使用的是道訊ERP軟件，目前QV報表分析的只有一個產品線。業務系統數據尚分散在各個應用系統中，各產品線間的業務數據未經整合，很難得到統一、完整、直觀，體現各個業務主體與維度的管理層數據。
2．缺少有效的數據倉庫搭建，原報表系統直接從數據庫取數，隨著業務增長和使用人數的增多，不僅報表系統訪問速度變慢，而且會增加業務系統的負載。隨著數據量的增多，此問題更加突出。
3．原有系統擴展性不足，后期維護不方便。隨著業務的擴大，數據迅速增長，伴隨企業管理措施的落地與強化，經常有業務改革與調整。管理報表的數據采集與合成制作，無法跟上其業務的發展速度。無法及時、準確、全面的進行業務數據分析，指導企業運營。
4．維護不方便：現有工具開發要寫代碼，難掌握，而且有并發限制，使用成本很高。
5．報表建設不完善。目前主要是針對業務員出具統計報表，底層各個門店經營管理報表還沒有實現，對于公司管理層，缺乏公司整體經營數據的呈現。不能針對公司各個層次的報表使用者提供數據展現。
6．權限管理。報表系統用的QlikView，管理分配不夠靈活，不能滿足數據安全的要求，其次并發數只有10個，僅能滿足部分使用者的報表查看需求。
三、項目目標
貫徹開放性系統設計原則，不僅要滿足當下的業務需求，同時隨著公司規模的發展壯大，系統具有一定的擴展性，也要滿足變更的需求，所以經過調研使用帆軟商業智能FineBI來建設本期的BI項目。
針對管理層提供領導管理駕駛艙以及移動BI查看的功能，隨時隨地了解公司運營狀況，及時發現業務問題，提供方便交互的UI設計和涵蓋關鍵指標的數據展板；針對一般業務人員，提供常用辦公報表，支持自主式數據分析，并支持報表的推送、輸出、打印，滿足日常辦公對數據的要求；針對各個銷售門店，提供門店管理模塊，及時了解銷售情況并做針對性的市場營銷手段調整；會員管理使得公司更好的了解用戶需求，增加粘性客戶，也方便做一定的市場推廣。
數據分析涵蓋了從生產制作、供應鏈管理、貨品調度、公司財務、預算管理以及營銷管理、銷售管理、訂配銷分析，直到門店管理的分析主題，完善企業信息化建設，制定KPI考核計劃，以數據的方式量化企業管理。
四、項目規劃
全面掌控企業的各種業務活動，及時準確的展現它們的狀況與趨勢，評估其達成的效果、存在的問題與風險。支持企業管理決策和決策落地跟蹤，以及效果評估。支持對企業價值鏈的信息數據的分析與價值發現，為決策管理、經營管理、業務活動的優化提供真實的數據依據，控制風險，輔助企業管理優化、戰略抉擇、創新轉型。整體方案中包含數據管理、價值鏈管理（VCM）、協同一體化辦公平臺三大部分。
（價值鏈管理藍圖）
1、數據管理
與道訊業務系統對接，從業務數據庫中抽取數據，生成FineCube，最后根據BI分析與報表輸出、數據挖掘的數據模型要求，整理成各種BI分析用的數據，寫入企業數據倉庫。通過企業數據倉庫對企業的業務數據，以及主數據進行集中的管理，不斷提升數據質量，以供BI分析系統使用。
2、價值鏈管理
包含KPI/績效管理（CPM）、內控與風險管理、價值鏈分析與價值挖掘。
通過KPI設定與分解，進行KPI績效分析與圖表展現，最終輸出平衡計分卡。如財務指標、采購指標、成本控制指標、營銷指標、物流配送指標、生產指標、人力資源指標等。
通過對業務環節風險與控制的設定，針對各業務活動的數據分析，測定問題，實施預警；集成管理預警，如財務管控、資金管控、預算費用管控、成本控制、產品質量控制、價格控制、營銷與市場管控等。
針對各業務環節的數據進行分析，通過預置的或者是自定義的分析模型分析、挖掘、預測業務活動的成果與問題，發掘價值內容，支持企業發展成長與轉型創新戰略的循序漸進。如市場信息、產品研發、供需計劃、營銷計劃、采購、包裝、庫存調配、采購物流、生產、庫存、訂單、銷售、營銷渠道、銷售物流、分銷、零售、營銷、產品生命周期、客戶生命周期等。
通過管理駕駛艙，從財務、資金、采購、生產、庫存、物流、銷售、渠道、產品、客戶等主題與不同的視角與維度，以簡單、直觀的分析圖形，集中展現與管理關鍵KPI指標與價值鏈指標，體現企業整體運營狀況、價值趨勢、問題情況，為企業管理領導層提供管理決策輔助。
3、協同管理一體化平臺
一體化平臺便于數據統一管理，同時支持協同辦公，存在問題的數據可以直接推送給相關負責人。全平臺的數據訪問使得用戶不僅可以通過pc端瀏覽數據，手機和PAD同時也做到了輕松訪問。
摘要: 某集團是大型時尚集團，內部報表系統用的QlikView，但是管理分配不夠靈活，不能滿足數據安全的要求，其次并發數只有10個，僅能滿足部分使用者的報表查看需求，所以亟需一個統一的能夠集中體現企業運營活動狀況、全局、直觀的BI決策系統，數據有效服務于決策管理有限，解決企業管理報表層面的問題與需求。
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一、數據平臺的軟硬件環境
二、組織機構和權限體系
組織機構：平臺中已集成一套組織機構，可以建立部門、人員。也可以與現有系統的組織機構集成，將組織機構導入到平臺中。
功能權限：通過配置功能點URL的方式實現各個用戶相應的BI訪問權限。用戶第一次訪問受保護的資源（某個功能點）時，會發出訪問請求，服務器接收到請求后會驗證用戶權限，如果沒有通過驗證則返回登錄頁面。
數據權限：很多系統的權限認證只是限制模塊的使用，使得合法用戶能夠行使自己的權利。平臺在滿足這種整體權限認證的同時，權限的控制力度可以達到同一張BI的內容在不同權限下展示的效果不一樣，這樣就免除了制作大量的BI來實現同樣效果，尤其是在企業內部業務繁雜，審批麻煩時，一張BI就可以解決所有問題。平臺通過對業務包的權限控制，從數據包層面控制了不同的用戶對于數據的權限，以達到數據的細粒度控制。
權限控制的層次：
- 不同用戶對于數據業務包的數據權限僅限于自己權限范圍內。
- 不同的用戶可以訪問權限范圍內的報表。
- 不同的用戶對于同一張報表，只能夠訪問權限范圍內的數據。
三、數據處理
數據源：支持Oracle,DB2,SQLServer,MySQL,SqlServer,Informix等數據源。支持ODBC數據源，支持JNDI數據源，支持共享應用服務器數據源。支持程序數據接口。支持文本數據源。支持內置數據集。
業務數據包：即Cube，是用于即時分析的數據基礎。數據業務包由數據管理員創建 ，其中包含著能夠提供給分析人員的所有業務數據表、數據集、接口數據、文本數據等。以文件的形式(后綴名為fcube)存放在服務器目錄中。
數據轉義
可以對數據業務包中的表名以及字段名進行轉義，成為能夠讓業務人員理解的數據，轉義的信息可以直接集成數據庫中的注釋，也可以直接手動編輯。
數據關聯
數據之間的關聯是用于給多個表之間建立表間關系，也可以直接繼承數據庫中定義的外鍵關系 。參與關聯關系的表必須有主鍵支撐。
四、數據轉化
數據轉化：提供各種樣式的表格和多種圖表服務，配合各種業務需求展現數據。包括列表、分組、交叉表格，圖表類型包括柱形圖、條形圖、餅圖、面積圖、組合圖、儀表盤和地圖。
新增列：通過自定義數據列來實現數據轉換和數據計算。包括根據現有的數據新增列，構建自循環列，根據公式構建自定義數據列。更方便地用于后面的分析。
根據現有的數據新增列：在現有的數據列的基礎上，通過自定義分組形成新的列。主要用于建立公用的自定義分組的方式，提供給所有的分析人員使用。
構建自循環列：可以根據一列（數據庫中只有一列組織ID）或者兩列（數據庫中有組織ID和父ID）數據分層，將組織機構的層級關系分層展示。主要用于組織樹展示。
新增公式列：公式引擎支持數據類型轉化，常用函數、數學和三角函數、文本函數、日期和時間函數、邏輯函數、數組函數、報表函數以及其他自定義函數
。
行列轉換：行列轉換主要用于將數據庫中某一列的字段值與其他指標字段結合成新的字段。
五、定時更新
全量更新：所有的數據業務包建立的時候，數據平臺會在后臺自動生成對應的cube。數據平臺的cube采用MOLAP的形式，所以在處理大數據量的問題上具有優良的支撐。cube中的數據可以設置定時全量更新。
增量更新：只能單獨對業務包中的表和數據集進行設置。并且只對新增數據有效。
六、數據分析
維度指標分析：可以靈活地從業務包中選擇任意指標、維度進行自主地拖拽分析。由于數據業務包中的數據已經關聯在了一起，這就決定了數據平臺即時分析的自由度。在分析某個指標的影響因素時，可以選擇任意的維度，去分析他們之間的關系。從而確定某個因素對指標的影響大小。
分析組件：組件支持各種樣式的表格，配合各種業務需求展現數據。包括列表、分組、交叉表格。組件支持多種圖表，圖表類型包括柱形圖、條形圖、餅圖、面積圖、組合圖、儀表盤和地圖。頁面上生成表格，轉換圖表、添加鉆取、過濾篩選、添加控件等一系列交互設置，操作簡單。通過拖拽指標和維度生成的表格，可以一鍵切換至圖表。
平臺支持多種圖表且類型可以隨意切換，支持的圖標類型有：柱形圖、柱形堆積圖、折線圖、堆積面積圖、組合圖、條形圖、堆積條形圖、餅圖、儀表盤、地圖。
匯總數據統計方式多樣：指標支持求和，平均，最大值、最小值等等一系列統計方式提供選擇。
支持多種計算指標的方式：指標可以來自于字段，同時也可以是通過公式計算得來。在計算同比、環比、排名的時候，只需配置一下界面，即可得到想要的結果。無需通過復雜的公式。
數據預警：支持數據預警功能，對于在某個數據區間的數據可以進行紅綠燈預警或者數據前景預警。
多維OLAP分析：平臺提供了各種常見的OLAP分析操作，可以進行任意多維度的分析，鉆取分析、排序、過濾等等分析功能。
任意多維度分析：平臺提供任意維度的數據分析，針對要分析的數據，可以任意添加需要分析的維度。圖表設置過程類似，需要注意的是絕大多數的圖表無需刻意添加分析。支持任意維度切換，可以對已有的表樣切換維度來進行自由分析。
多層鉆取：由于維度數據的關系在建立數據cube的時候已經建立好，則可以對維度直接通過分組以及層級設置進行多層鉆取。設置了數據關聯的數據之間，可以進行多層鉆取設置，通過多層鉆取查看數據的詳細值。
排序：基于查詢出來的結果的排序，根據維度自身進行排序，根據匯總指標的大小對維度進行排序展示，根據公式值進行排序。可以進行升序、降序和自定義排序。選擇了排序方式，數據會根據所選排序方式自動排序。排序為全局排序，分頁顯示后并不影響排序結果。
七、技術特性
數據平臺數據倉庫技術要點
- 動態生成的位圖索引技術處理字符串等類型. NIO內存映射文件技術，快速讀取處理數字類型.
- 支持離線使用的cube數據存儲，支持cube數據定時全量以及增量更新. 動態的內存數據立方體技術，并行計算的數據處理模式.
- 基于位圖索引的快速分組，過濾，鉆取，支持多線程運算，互不干擾. 的位圖索引壓縮技術. 避免重復計算的緩存機制.
數據平臺數據建模及數據應用流程
- 數據庫生成Cube文件，該cube文件會根據原始數據建立一定的數據模型。
- 訪問設計報表時，預先加載需要使用的字段的位圖索引到內存，增大命中率。
- 處理分組時，使用位圖索引，對數據進行處理，經過轉換生成需要的結果，再使用多線程分組，多線程與內存映射文件生成匯總結果。并將結果建立一定的數據立方體模型，在下次取數，和部分取數時避免重復計算。
數據平臺模塊
分析數據關聯
當最終用戶在分析數據時，很可能需要將數據建模時沒有建立關聯關系的數據關聯起來做為整體查看分析，而在處理此類問題時就往往需要技術人員的支持，需要額外的數據建模工作，平臺根據用戶的語義，提供關聯設置，并將數據關聯，只要明白語義即可得到所需數據。
指標影響因素分析
某個指標或者匯總數據往往會受到很多因素的影響，例如銷售額會受到產品質量，銷售地區，時間，銷售人員，代理商，銷售策略，同類競爭產品價格等等因素的影響，而當最終客戶進行分析時需要對全盤的影響因素都有了解。以往的BI工具是提前將這些分析維度加入最終展現層讓領導或者業務人員去選擇，這樣的問題有兩個不利因素：溝通成本高，需要讓技術人員清晰明了業務需求；修改影響因素復雜，添加刪除因素需要通知技術人員。平臺的因素分析直接面向最終分析人員，通過優化的算法提供所有影響因素，并且判斷重點因素。
八、優勢總結
數據平臺的數據處理，采用表間自動關聯以及手動建立關聯來實現數據之間的關系，使得數據根據業務關系有著完整的數據結構。理解業務的用戶，只需要根據業務選擇相應的數據，即可以進行分析數據。
數據庫生成cube文件，該cube文件會根據原始數據建立一定的數據模型。
訪問設計報表時，預先加載需要使用的字段的位圖索引到內存，增大命中率。
處理分組時，使用位圖索引，對數據進行處理，經過轉換生成需要的結果，再使用多線程分組，多線程與內存映射文件生成匯總結果。并將結果建立一定的數據立方體模型，在下次取數，和部分取數時避免重復計算。
分組速度快，各個分組，匯總之間互不干擾，利于多線程計算以及分布式部署優化。
支持部分計算，分組匯總不需要計算所有的值。列表速度不受限于數據量。
當最終用戶在分析數據時，很可能需要將數據建模時沒有建立關聯關系的數據關聯起來做為整體查看分析，而在處理此類問題時就往往需要技術人員的支持，需要額外的數據建模工作，平臺根據用戶的語義，提供關聯設置，并將數據關聯，只要明白語義即可得到所需數據。
非IT人員可以進行即時分析
傳統BI的繁雜之處主要體現在兩個方面：
第一：技術人員需要花費大量時間準備數據。用于分析的底層數據分布在不同的地方，如果要讓這些數據百分百地滿足業務需求，那么就需要對數據進行額外的處理，根據傳統BI提供的工具建立符合其工具的數據模型，而這個過程根據業務的復雜程度所需的時間在幾個月不等。
第二：業務人員基于數據偶得的一些分析需求實現過程復雜。傳統BI的模式都是預先了解領導和業務人員的所有業務需求，然后基于這些需求準備數據設計以報表形式展現數據的分析過程，當決策分析者在分析過程中有額外的想法時，基于傳統的設計模式，她們還需要和技術人員進行溝通，準備新的數據或者設計新的分析過程，然后才能得到自己想要的分析，這個過程還包括了讓技術人員理解自己的需求，所以綜上看來整個過程是相當復雜的。
平臺的Data Service模塊，具有的分析設計模式和指標影響因素智能分析模塊，能夠解決以上問題，讓技術人員準備數據時無需任何代碼和復雜的設置過程，讓非IT人員參與開發編程成為可能。
一、項目建設背景
經過持續推進，ERP系統、OA協同辦公系統、財務軟件等系統都充分發揮出了各個系統應有的功能，優化了公司的業務流程，但是隨著公司業務越來越壯大，對內部管理要求也越來越高，在上述系統的應用中暴露出一些問題。
從宏觀角度來看，這些問題主要分為如下幾方面：
上述業務系統存著信息孤島的情況，如何對這些信息進行整合分析，最大限度地發揮數據價值，沒有解決方案
業務系統運行若干年后，沉淀了大量信息。然而，管理人員在需要決策信息時，業務系統無法直接提供相關決策支持信息，從而形成了這樣一種局面：基層工作人員認為某個系統很好用，中高層管理人員卻認為該系統無應用價值，長期不使用該系統。如何挖掘數據潛在應用價值，為管理人員提供有效的決策支持，逐漸擺到管理人員面前
- 盡管業務系統能夠提供許多報表，但管理人員仍然需要更多的報表，并且總是認為業務系統提供的報表不能滿足要求。畢竟，市場是變幻莫測的，不同時間點分析重點必然不同，也就需要不同的報表。如何滿足經常變化的報表需求
- 有些關鍵業務系統報表速度較慢，如何提高報表展示速度
- 基礎信息的不完善，但是同時，不完善的點知道的不全面，也沒有完善的處理方法、處理機制來應對
從業務系統具體功能來看，現有業務系統很難有效解決如下問題：
二、項目建設范圍
在BI實施項目中，按照需求，將公司的結構框架劃分為三層：戰略層、運營層、操作層。項目實施期間由底層往上層逐步推移，在第一階段中著重于解決操作層、運營層的報表需求，兼顧戰略層。
三、建設總體目標
商業智能平臺的建設必須不斷地與公司的發展戰略保持一致，圍繞企業發展戰略是成功部署企業商業智能平臺的先決條件之一。
部署企業商業智能平臺，真正發揮企業商業智能的價值，提供完善的輔助企業決策支持信息，是一個復雜的系統工程，不能一蹴而就，需要分階段去實施。在企業商業智能的建設長跑中，從初期的企業策略和目標藍本，到最終體現滿意的成效，是一個反復實踐的過程，也是一個可持續優化的流程。
根據上述BI特點及結合我們公司的實際情況，特擬定 “一個平臺、兩個統一、三個層級”特有的建設部署規劃：
- 一個平臺就是指利用帆軟FineBI商業智能產品，構建統一的商業智能分析平臺。
- 兩個統一就是保證在整個系統建立過程中，統一基礎數據來源、統一分析報表規范。
- 三個層級就是分三個層級來實現建設目標，規劃實施企業的商業智能平臺：
- 第一層級：主要是指基礎業務層級，收集當前各個業務部門報表，解決目前各部門無報表系統的現狀，結束大量手工制作報表，將業務人員從報表數據的泥沼中釋放出來。并在此基礎上，提供可供業務人員分析的數據。
- 第二層級：指部門級報表，在第一層級的基礎上，總結歸納，實現部門報表數據的分析，通過對庫存數據、銷售數據、財務數據等分析，提供給部門管理人員，供部門會議分析，提出預警，展現業務增長點等特性。
- 第三層級：指公司級報表，在相應基礎報表定制完成后，根據公司運營策略、公司業務方向，制定模型，提供可供公司進行參考決策的報表。
四、項目建設模塊
1、財務主題：
2、經營指標
3、銷售主題
4、綜合分析預測
對企業的保值增值率、主營業務收入、利潤、現金流、項目概況、資金使用情況、銷售完成率等分析要素，以平衡計分卡或者領導駕駛艙等豐富的圖表交互形式呈現給企業管理者，使其實時了解公司運營情況。
5、人力資源主題
帆軟FineBI的應用，能夠更好的幫助企業進行人力資源分析，能定量的分析人才在投資上的輸出、貢獻、關鍵性指標，幫助企業深入了解當前人力資本的狀態。
人力資源管理者面臨的挑戰是，企業很難定量說明如何在人才上投資才能導致具體的業務成果。進行人力資源規劃和分析可以幫助人力資源領導在人力的投資方面，以事實為基礎進行正確的決策。
6、項目主題
摘要: 一般BI商業智能解決方案都包含財務、銷售、客戶等分析模塊，本文分享的是某大型服裝集團通過帆軟FineBI建設的BI決策系統。該決策系統主要針對財務、資金、采購、生產、庫存、物流、銷售、渠道、產品、客戶等主題與不同的視角與維度，以簡單、直觀的分析圖形，集中展現與管理關鍵KPI指標與價值鏈指標，為商品、供應商、市場、客戶、門店管理等提供決策支持，輔助各部門進行業務分析。形成人、財、物、產、供、銷一體化數據決策支持。
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地市級地鐵數據管理信息系統解決方案
一、建設目的
某地市級地鐵票卡清分部是地鐵整個管理系統的一個重要樞紐，負責聯立起線路中心和財務部、市場部等其他多個部門的日常工作,方便客流量統計、收入清分對賬以及維護管理分站設備等。
之前，此地市級地鐵采用水晶報表進行開發，完成客流和清分結算的業務，由于水晶報表制作復雜功能就要通過編程實現，不好維護管理，所以采用FineReport這款軟件輔助開發，FineReport報表軟件針對復雜格式的報表數據及Web報表的展現，通過多源分片、不規則分組、雙向擴展來輕松拖拽做復雜格式的報表，從此擺脫了復雜的SQL和表達式，不需要編程，大大提高了報表制作的效率。
二、業務需求
1、總體目標
此地市級地鐵二期開發的報表主要是涉及到設備維護，包括各個站點的TVM機（出售單程票）、gate機（刷卡閘機）、以及post機（補辦臨時票），通過統計每日的平均使用頻率和各類機種的臺數，來進行針對性設備維護。
2、基礎功能需求
3、其他功能需求
（1）各個站點分錢方式
根據進站點和出戰點實際使用次數按照一定的比率運算，但是為了簡便，現階段實行的是按出站方式確認，就是說某個站點出的人多，就分到錢多。
（2）TVM收入對賬
對比臨時售票機中錢和各條線路中心提交上來的數據，如果發現不一樣，就要檢查（線路中心將設備采集的數據匯總上來，卡公司將數據匯總上來，雙方都不可以知曉對方數據，票卡清分部核對成功后上報公司財務部）。
地鐵各條線路使用的是獨立的數據庫，所以核對比較通過多源展現，降低人為因素參入，避免反復的比對工作和可乘漏子。
三、系統建設總體概述
1、總體思路
地鐵管理信息系統依賴網絡平臺構建，是一個復雜的、異構的應用系統，在系統集成的不同層面，采取有效的策略實現企業應用集成，實現不同業務應用子系統相互之間的數據、信息的交流，減少手工操作，提高效率。
2、系統框架
為了貫徹此地市級地鐵科技公司提高品味、講究實用、智能高效、經濟合理、簡約明快的信息化系統建設方針，保證了業務的連續性和安全性，使得地鐵票卡清分部得到個性化服務，示意圖如下：
四、系統功能
1、業務功能
系統使用流程
所有站點使用頻率排名統計
通過統計出該市所有站點，每個閘機、TVM機使用頻率（閘機統計一票通、一卡通的使用次數，一卡通由制卡公司發行，包括內部卡和外部卡，內部卡主要是員工卡，外部卡包括成人卡、老人卡、學生卡等）落入的區間段（0到10000以上，跨度為1000），來進行針對性維護，并且查看的時候，按照人的習慣性思維（一眼看出所需要的），最大值排在上方，進行實際使用量的排序。（報表如圖1.1-1.2所示：）
圖1.1 閘機使用頻率排名統計
圖1.2 TVM機使用頻率排名統計
三條線路所以站點使用區間段臺數統計
統計出三條線路（1號線、2號線、南延線）上面所有站點的各類設備使用次數在使用區間段的臺數，來輔助分析各條線路實際運營維護情況，比如一號線設備使用量相對于二號線和南延線要大得多，則需要加強一號線路的設備維護。（報表如圖1.3-1.4所示：）
圖1.3 三條線路TVM機各個使用區間段臺數統計
圖1.4 三條線路閘機各個使用區間段臺數統計
每日早晚高峰各個站點使用頻率
眾所周知，每天的早上7：30到9：30以及下午17：30到19:30處于上下班時間，這個時間段的客流量較大，各類設備使用次數也比較多，為了更好的維護每個站點的設備，票卡清分部需要統計每個陣列的各個設備使用頻次以及整個陣列在這兩個時間段內，每個小時的平均使用頻次（陣列就是指各個進站口、出站口一排的閘機、TVM機等），便于知道每個陣列的實際使用情況，進行針對性維護。（比如，新街口很多出口，每個出口就有一排閘機，示意圖如圖1.5所示，報表如圖1.6-1.7所示）：
圖1.5 某站點陣列構造示意圖
圖1.6 各個陣列閘機平均使用示意圖
圖1.7 各個陣列TVM機平均使用示意圖
費率測試用例統計
乘坐地鐵時不同的站點之間價格是不一樣的，票卡清分部需要監控到沒一張卡的實際使用情況，包括路徑、站點數、費率（多少錢）、實際卡費以及卡現在的狀態（超過0:00還未出站視為失敗，下次刷卡的時候就會提示），便于了解每張卡的實際使用情況。（個人就經歷過一次，出站時刷卡沒注意成功與否，后來再次刷卡的時候提示失敗，到補票點發現沒有刷出戰）統計的時候為了便于選中對應的站點和卡類型，客戶希望以層次關系展現，報表如圖1.8所示：
圖1.8 費率測試用例統計
線路與ACC交易數據核對報表
對比臨時售票機中錢和各條線路中心提交上來的數據，如果發現不一樣，就要分別檢查，相同則審核成功，進行上報，如圖1.9所示：
圖1.9 線路與ACC交易數據核對報表
清分后線路運營收入月報
統計出本月三條線路（1號線、2號線、南延線）運營收入情況，還可根據不同售票方式進行統計，例如一票通和一卡通(包括內部卡和外部卡，內部卡主要是員工卡，外部卡包括成人卡、老人卡、學生卡等)使用情況進行統計并匯總，如圖1.10所示：
圖1.10 清分后線路運營收入月報
網絡出行量結構分析日報
根據不同票價分別統計出每天出行量人數，并計算出行量所占百分比、日收入情況及日客運周轉量，如圖1.11所示：
圖1.11 網絡出行量結構分析日報
計次卡發行使用情況統計月報
地鐵計次卡是地鐵每逢節假日或者地鐵運營紀念日發行的一定面值的儲值卡，限制在一定的日期前使用完，并且每次乘坐不分乘坐里程長短一律2元或者3元，下面根據每個時間段內統計發售的計次卡，查詢每個計次卡到期時間、面值次數、發行張數、發行次數、使用次數等，如圖1.12所示：
圖1.12 計次卡發行使用情況統計月報
2、方案優勢與特點
2.1 報表展現和數據填報一體化
采用FineReport報表設計器可以簡單快速的完成各種樣式復雜報表、填報表的設計制作。同一張表格中既可以展現數據，同時也可以進行數據編輯和上報。
2.2條件屬性
為了宏觀上面把控整條線路上面的收入情況，需要將實際數據和理論數據做個比對，比如說某一站按照前幾周趨勢收入應該為25000左右，但是實際情況卻只有20000或者5000，實際值和理論值差距超過偏差范圍，則通過條件屬性判斷以紅色標記出來，然后安排人專門去進行檢查。
2.3權限管理
雖然地鐵管理信息系統是一個相對獨立的系統，但是由于權限使用的用戶表是存儲在數據庫表中的，且系統移交給最終用戶后，使用系統的用戶資料需要和用戶現有的權限系統統一，因此需要在建立系統時，能夠直接讀取數據表。
2.4定時器
地鐵管理信息系統需要將每天在停運時將當天的客流、線路收入、設備信息都統計出來，然后存放成本地文件，以供存檔，想什么時候查看的時候直接可以從服務器中取出文件，免得重新生成，可采用定時器定時生成本地文件Excel就可以了。
2.5報表平臺
用戶由于是從無到有的搭建一個系統，因此需要方便快捷的將文件管理起來，包括用戶登錄，根據權限管理對應的頁面等基本要求。且能夠方便的配置出符合用戶風格要求的系統樣式。
摘要: 連鎖百貨企業數據分析系統建設方案數據系統建設方案 FineReport數據系統的總體流程為：整合和獲取數據，將數據應用于報表的開發，將開發完的報表進行邏輯展示處理和部署，最后呈現給使用者使用。開發報表的過程中，必須結合企業流程和企業內部的系統數據，進行統一搭建，最終要求開發出一個結合了各個系統數據的報表決策平臺。開發過程中堅持“契合需求，方便高效”的原則，為企業員...
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連鎖百貨企業數據系統整理解決方案
1. 需求分析
1.1 數據系統背景
連鎖企業發展越來越迅速，專業、系統及標準化的門店管理是連鎖企業持續贏利、發展的根基，是門店競爭力的核心稟賦。一套系統化的管理工具，不僅能夠規范及統一各門店的營運流程、制度、表單等，使門店的管理有章可循，而且可以幫助使決策者更好的把控全局、合理預測未來。
很多連鎖企業不僅擁有自己的OA系統，而且還引入了會員管理系統、CRM系統、財務管理系統等。但是隨著企業的后期發展，企業內部的信息系統不斷增加，流程復雜度越來越高，各類信息琳瑯滿目，冗余數據越來越多……業務員面對復雜的系統一頭霧水，管理者面對繁雜的數據手足無措，決策者面對凌亂的報告更是無從下手。
1.2 數據系統應用
英特爾CIO Stacy Smith曾經說過：“如果 IT 不再起作用了，就直接把電源拔掉。”從本質上講，IT的作用，在于流程和管理。如果一個IT項目即對流程沒用，也對管理無效，那么這個項目，也僅能代表著硬盤上的 10101010101 等機器碼。
一個好的數據（報表）系統，不僅可以規范整合企業的信息資源，幫助員工更高效地進行工作，而且能夠為管理決策者提供有效的分析工具，幫助他們全面把握企業現狀，合理預測企業發展。
換言之，報表系統可以將企業內部所有的信息系統數據，結合起來統一在報表中進行展示和分析。在一個接口內，使業務員知道業務相關數據；在一個接口內，使管理者了解公司的運營狀態；在一個接口內，使決策者掌握將所有系統的數據匯總、分析后得出的決策相關因素。最終使數據與數據的累積、系統與系統的相加不再增加企業的迷茫，而是成為企業運營和決策的根本依據！
2. 數據系統建設目標
數據系統的建設分為兩大階段：第一階段為整合企業內部多個系統間的所有數據，并實現門店經營、財務、人事、客戶等業務報表的開發，完成企業業務數據的展示。第二階段是在基礎業務數據的基礎上，設計并開發BI決策分析類報表，包括：銷售分析、財務分析、人事分析、客戶分析、分店分析等企業決策的關鍵因素。
在第一階段中，重點分解成兩個部分，第一部分為整合企業內部多個系統間的數據，此部分為后續目標的前提條件；第二部分為實施開發業務報表，這一部分為第一階段的終極目標和判斷依據，達到優化并流暢化企業營運的最終目的。在第二階段中，BI分析類報表為業務類報表升華，提供給管理者和決策者多維的、清晰的決策依據。達到優化輔助管理及決策的最終目的。
具體目標如下：
1) 提高企業各門店員工、管理者、決策者對企業營運及管理系統的掌握程度；
2) 提供開放、統一的報表接口，整合企業內部冗雜繁多的系統數據；
3) 以 FineReport 獨特的零編碼理念，10余年的發展沉淀，跨平臺、跨數據源、決策支持、專注高效等的優勢合作，幫助企業擺脫傳統 Excel 或手工編寫代碼的報表實現方式，降低企業制作報表的人力財力物力，規范企業報表運作流程；
4) 構建擴展性強、維護方便、規范、統一的企業數據系統；
5) 搭建以用戶需求為導向的，業務切合度高的數據系統。
3. 解決方案優勢綜述
FineReport是一款純 java 開發的 B/S 架構 Web 端報表軟件，其技術架構包括：數據邏輯層、報表設計層、邏輯處理層、最終展示和使用層。如下圖所示：
根據上圖所展示體系架構，對其中各個部分描述如下：
a)底層支持：即 FineReport 報表所需要最基本的軟硬件支持
b)框架后臺：即 FineReport 報表所采用的基礎技術框架
c)數據層：指 FineReport 所支持的數據來源，負責將數據進行抽取轉換，進而提供給報表設計
d)邏輯設計層：負責將數據通過報表設計器各個功能點展示成最終的模板效果
e)邏輯處理層：指模板設計出來以后，FineReport 獨有的解析和監控機制，負責將模板推送到給報表使用者
f)最終展示：指報表模板的展示到使用者面前的效果，及展示的過程業務處理及使用特性
3.1 Ipad/Iphone展示：彈指間決勝千里之外
FineReport特有的移動終端展示功能，用戶通過移動終端可以隨時查看重要數據圖表，進行分析判斷，不用再隨身攜帶筆記本，彈指間決勝于千里之外。
3.2 類Excel設計：易用易學易移植
FineReport易用易學，使用者只要會操作Excel就可以快速開發出報表。報表直接通過網絡形式查看，替代原始以附件形式查看報表。
3.3 多角度自由分析透視數據
Finereport幫助企業從銷售、財務、庫存、人事、客戶等多角度展示分析企業數據，實現數據的智能化。
3.4 分層權限控制
FineReport自帶權限配置，確保各個局向負責人只能看到自己區域內的經營情況，不會發生越權等情況，而總負責人能查看到所有局向負責人地區情況，保證公司內部經營發展穩定。
集團性企業數據信息系統解決方案
總體需求分析
某商業集團是一家集精品百貨、時尚百貨、精品超市及大賣場、便利店為一體的大型現代化集團。此商業經過10年的發展，目前擁有2家大型百貨商場，6家大型綜合超市賣場，100多家超市便利店，是以現代企業制度為根基的民營實體商業和現代服務業，并擁有百貨、商超、產業、地產四大事業部。
隨著企業規模不斷擴大，需要處理的業務不可避免的也越來越多，越來越細。那么為了規范管理和信息共享，企業不得不借助于各種業務系統，例如財務系統、OA系統、會員信息系統等等。
隨著這些系統在日常業務中的深入應用，產生出了大量的基礎數據，這些基礎數據是企業發展中產生的重要資產，擁有不可估量的價值。如果對這些基礎數據進行精確地、深入的分析，并將分析的結果應用于企業發展決策當中，將會對企業發展帶來巨大的推動作用。
但是，目前大多數企業所面臨的情況卻是各種業務系統擁有各自的數據庫，這些基礎數據以不同的形式、不同的表結構存放于各種不同的數據庫中，沒有哪一個系統可以對所有的數據進行精確地、深入地處理分析。
當企業內部的信息系統不斷增加，同時流程復雜程度越來越高，各類信息琳瑯滿目，冗余數據越來越多……業務員面對眾多的系統一頭霧水，管理者面對繁雜的數據手足無措，決策者面對凌亂的報告更是無從下手。
企業已經身處一種很奇怪的現象：信息孤島。
正如下圖所示：
綜上所述，當企業發展到一定規模后，必須要建立自己的數據信息中心，使之能快速、高效的完成對整個企業發展運行過程當中所產生的全部基礎數據的處理分析，并以直觀的、簡便的方式展現在企業的管理人員面前。
數據信息中心在功能上，需要能夠從各種不同的業務系統中提取數據，將這些數據按照管理者的需求進行綜合處理分析并展示在管理者面前。那么這時候讓各個系統的基礎數據得到充分的運用就是構建數據信息中心的基礎，也是構建該系統的最大的難題。
FineReport報表軟件的出現正好解決了這個難題。FineReport報表軟件支持從多個不同數據庫表中取數，并可將提取出的數據在一張報表上進行處理， FineReport報表可以讓處于不同數據庫中的基礎數據按照管理者的需求進行各種分析處理展現，并結合豐富類型的圖表使得分析處理結果更加清晰直觀，便于管理者快速做出決策。同時，FineReport報表軟件可按照客戶自身的需求，由客戶自己去開發制作相應的報表，使企業走出“年年花錢買新軟件，新軟件卻不滿足年年變化的需求”的怪圈。
數據信息系統建設目標
FineReport數據信息系統的建設分為兩大階段：第一階段為整合企業內部多個系統間的所有數據，并實現門店管理、進、銷、存、財務、人事、客戶等業務報表的開發，完成企業業務數據的展示。第二階段是在基礎業務數據的基礎上，設計并開發BI決策分析類報表，包括：門店分析、進銷存分析、財務分析、人事分析、客戶分析、等企業決策的關鍵因素。
在第一階段中，重點分解成兩個部分，第一部分為整合企業內部多個系統間的數據，此部分為后續目標的前提條件；第二部分為實施開發業務報表，這一部分為第一階段的終極目標和判斷依據，達到優化并流暢化企業營運的最終目的。在第二階段中，BI分析類報表為業務類報表升華，提供給管理者和決策者多維的、清晰的決策依據。達到優化輔助管理及決策的最終目的。
具體目標如下：
1) 提供開放、統一的報表接口，整合企業內部冗雜繁多的系統數據；
2) 通過FineReport數據信息系統，提高集團各部門員工、管理者、決策者對各個企業營運及管理系統的掌握程度；
3) 以 FineReport 獨特的零編碼理念，10余年的發展沉淀，跨平臺、跨數據源、決策支持、專注高效等的優勢合作，幫助企業擺脫傳統 Excel 或手工編寫代碼的報表實現方式，降低企業制作報表的人力財力物力，規范企業報表運作流程；
4) 構建擴展性強、維護方便、規范、統一的企業數據信息系統；
5) 搭建以用戶需求為導向的，業務切合度高的數據信息系統。